Machinelearning
Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machinelearning
Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 278 430 подписчиков, занимая 330 место в категории Технологии и приложения и 1 356 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 278 430 подписчиков.
Согласно последним данным от 08 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -3 388, а за последние 24 часа — 3, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.70%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 6.13% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 21 454 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 17 065 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 158.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как openai, claude, api, gemini, контекст.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Погружаемся в машинное обучение и Data Science
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 09 октября, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
Например, спросить, как у него дела. в ответ растение "сверится со своими недавними наблюдениями" и оценит текущую обстановку.Растению можно задать имя, характер и голос, а также настроить, на что именно обращает внимание камера. Очевидно, что без дополнительных датчиков система судит о состоянии растения лишь по тому, что видит камера. К системе можно подключить микроконтроллер Arduino с датчиком влажности почвы и модулем освещённости LM393, тогда к разговору добавятся реальные измерения. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #PlantTalk #OpenAI
Первое, блок Local-λ Mix Interaction, который перестраивает механизм внимания, сводя пространственный и смысловой контекст к матрицам фиксированного размера.
Второе - дистилляция знаний от более крупной модели-учителя PixelHacker, выполненная в латентном пространстве.На Hugging Face технический отчет Moebius занял первое место в ежедневном рейтинге статей, а сам проект подан на конференцию ECCV 2026. Опубликованы код для дообучения и веса: 🟢Базовый чекпоинт 🟠Дообученная версия на Places2 (общие знания); 🟠Дообученная версия на CelebA-HQ (фото знаменитостей); 🟠Дообученная версия на FFHQ (люди с Flickr). 📌Лицензирование кода : Apache 2.0 License 📌Лицензирование моделей: MIT License 🟡Страница проекта 🟡Arxiv 🟡Веса 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Diffusers #InPaint #Moebius
Для контекста: Альтман не владеет долей в самой OpenAI, поэтому его доходы зависят от внешних инвестиций.🟡Механизм OpenAI заключает контракт или соглашение о сотрудничестве, что поднимает оценку стартапа. Затем крупные акционеры OpenAI (например, Thrive Capital) или партнёры (SoftBank) выкупают доли стартапа, от чего личное состояние Альтмана растёт, так как он является их инвестором. 🟡Helion В 2025 году Сэм предлагал OpenAI вложить около $500 млн в термоядерный стартап Helion. Часть сотрудников восприняла идею с настороженностью, и от прямых инвестиций компания отказалась. В марте 2026 года стороны подписали пересмотренное соглашение о сотрудничестве и тогда же Альтман вышел из совета директоров Helion, объяснив это конфликтом интересов. В июне 2026 года Helion оценили в $15,5 млрд, а личная доля Альтмана выросла как минимум до $4,1 млрд. 🟡Cerebras После того как производитель чипов получил от OpenAI обязательство о закупках и провёл IPO, стоимость доли Альтмана выросла более чем в 6 раз по сравнению с декабрём 2025 года. 🟡Retro Biosciences После соглашения о научном сотрудничестве с OpenAI доля Альтмана в этой компании по продлению жизни к декабрю 2025 года достигла $258 млн.
Всего, по данным WSJ, не менее 10 компаний из инвестиционного портфеля Альтмана имеют сделки с OpenAI.🟡На это обратили внимание власти Комитет Палаты представителей США по надзору начал официальное расследование, а генеральные прокуроры нескольких штатов призвали Комиссию по ценным бумагам и биржам проверить деятельность главы OpenAI в преддверии IPO.
Сам Альтман и представители компаний называют сотрудничество обычной практикой.@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
python3 -c "
import base64, time, sys
cap = '\n\n⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣀⠤⠿⢤⢖⡆⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⠀⠀⠀⡔⢩⠂⠀⠒⠗⠈⠀⠉⠢⠄⣀⠠⠤⠄⠒⢖⡒⢒⠂⠤⢄⠀⠀⠀⠀\n⠀⠀⠀⠇⠤⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⠀⠀⠈⠀⠈⠈⡨⢀⠡⡪⠢⡀⠀\n⠀⠀⠀⠈⠒⠀⠤⠤⣄⡆⡂⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠢⠀⢕⠱⠀\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⢳⣐⡐⠐⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⠀⠁⠇\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠑⢤⢁⠀⠆⠀⠀⠀⠀⠀⢀⢰⠀⠀⠀⡀⢄⡜⠀\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠘⡦⠄⡷⠢⠤⠤⠤⠤⢬⢈⡇⢠⣈⣰⠎⠀⠀\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣃⢸⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠈⢪⢀⣺⡅⢈⠆⠀⠀\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠶⡿⠤⠚⠁⠀⠀⠀⢀⣠⡤⢺⣥⠟⢡⠃⠀⠀⠀\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠉⠉⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n > Обнаружен зашифрованный пакет...'
print(cap)
time.sleep(1)
sys.stdout.write(' > Декодирование')
sys.stdout.flush()
for _ in range(5):
time.sleep(0.4)
sys.stdout.write('.')
sys.stdout.flush()
encrypted = '0J/RgNC40LPQu9Cw0YjQsNC10Lwg0L3QsCBUdXJibyBNTCBDb25mCjE4INC40Y7Qu9GPLCDQlNCaINCh0LXRgNC/INC4INCc0L7Qu9C+0YI='
decrypted = base64.b64decode(encrypted).decode('utf-8')
print('\n\n ' + decrypted.replace('\n', '\n ').replace('Â', ''))
print('\\n > Капибара подмигнула и уплыла готовиться.')
"Если коротко: Cursor окончательно перестал быть умным редактором кода и превратился в экосистему, где ИИ - полноценный кодер-коллега, а не просто продвинутый автокомплит.🟡Релиз Cursor 3 Сооснователь Майкл Труэлл начал с интересной статистики: сейчас около 95% пользователей Cursor взаимодействуют с ним в первую очередь как с агентом, такие запросы превышают использование классического автокомплита в 5 раз. Ответом на это стал Cursor 3. Редактор переписали с нуля, сделав его полностью агентным. Интерфейс переработали под взаимодействие с ИИ-командами, появилась поддержка рекурсивных субагентов (это когда агент может вызывать других агентов). Отдельная фича - Design Mode: теперь можно буквально ткнуть агента в нужный элемент UI на экране, и он сам найдет и поправит соответствующий код. 🟡Cursor SDK Стартап уходит от концепции закрытого проприетарного продукта и выпускает SDK, позволяющий расширять функционал среды под себя. Помимо этого, прокачали CLI. Всего более 50 QoL-улучшений от комьюнити. Теперь Cursor можно интегрировать с внутренними инструментами компаний, базами данных, а также использовать сторонние API и протокол MCP. Платформа открыта для плагинов от сообщества. 🟡Cloud Agents Продакт-лид Кевин Нипарко уверяет, что Cursor хочет, чтобы ваши ИИ-коллеги работали 24/7, даже когда вы спите, катаете в фифу или общаетесь с клиентами. На помошь в этом приходят облачные агенты. Под капотом - инфраструктура с изолированными виртуалками, у которых есть свои клонированные репозитории, терминал, браузер, зависимости и т.д. Агенты могут сами запускать тесты, верифицировать работу и делать скриншоты для отчета.
Кевин привел кейс: компания Amplitude сейчас использует эту автоматизацию для миграции 20 000 React-компонентов на Tailwind.🟡 Origin: замена GitHub В январе 2026 года Cursor купили стартап Graphite, и его сооснователь Томас Реймерс представил новую агентную Git-платформу Origin. Томас посетовал что классические Git и CI/CD сценарии ломаются под скоростью и объемом кода, который генерирует сейчас ИИ. Origin построен с учетом реалий: 🟢держит нагрузки от тысяч одновременно работающих агентов (синхронизация по всему миру <400 мс, 99.9% аптайм); 🟢агенты в Origin умеют самостоятельно резолвить merge-конфликты, чинить упавшие CI-тесты и отвечать на комментарии в PR, тегая кожаного только в крайнем случае. Полноценный релиз для всех запланирован на осень этого года, пока можно постучаться в вейтлист. 🟡Cursor Mobile на iOS Чтобы управлять агентами отовсюду, выкатили мобильное приложение, в котором видно, над чем сейчас трудится ИИ, можно аппрувить PR, разблокировать зависшие таски и просматривать скриншоты. Если агент где-то затроил, достаточно прямо на скрине с телефона обвести проблему, написать коммент и отправить переделывать. Бета-версия под iOS в TestFlight уже доступна. Но мест уже нет 🟡Модель на 1.5T+ параметров Cursor развивал свою линейку моделей Composer, фокусируясь на скорости и дешевизне. Но пришло время идти ва-банк. На подходе новая модель, которая обучается прямо сейчас: 🟠1.5+ триллиона параметров (уровень GPT-4 / ClaudeOpus); 🟠Учат с нуля на кластере из более чем 100 000 GPU (привет, SpaceX); 🟠На инференс выделят в 10–20 раз больше компьюта, чем во всех предыдущих моделях; 🟠Модель проектируется для сложного планирования, архитектурных решений и использования тулзов. Релиз состоится в ближайшие пару недель. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Это низкокачественный контент, который создаётся автоматически ради накрутки просмотров и подписок либо влияния на мнения.По данным Kapwing, из первых 500 видео в рекомендациях у нового аккаунта TikTok таким контентом оказались 294 ролика (59%). В аналогичном тесте с новым аккаунтом в YouTube Shorts доля составила 21% (104 из 500), то есть на TikTok подобных видео было примерно втрое больше.
Справедливости ради - лента TikTok подстраивается под пользователя по мере просмотра, а тест отражает опыт первых часов использования.Отдельно Kapwing вручную проанализировала 10 742 ролика по популярным тегам в 20 категориях. Наибольшая доля сгенерированных видео пришлась на категорию для детей - 57,4% (1147 из 2000 роликов), далее следуют "Наука и образование" (35%), "Здоровье" (33,8%) и "История" (33,5%). Меньше всего ИИ-слопа в категориях "Фитнес" (1,6%), "Музыка" (1,5%) и "Мода" (1,3%). Под тегом
cartoonkids, по подсчётам платформы, лишь 3 из 100 видео были сняты людьми.
Для контекста, сам TikTok в 2025 году говорил, что многим нравится контент, созданный с помощью ИИ, и ввёл настройку, позволяющую регулировать долю таких роликов в ленте, а также объявил о фонде в 2 млн долларов на просветительские проекты об ИИ.По собственным данным TikTok, к ноябрю 2025 года платформа пометила как сгенерированные 1,3 млрд видео. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
