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 278 534 подписчиков, занимая 327 место в категории Технологии и приложения и 1 336 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 278 534 подписчиков.
Согласно последним данным от 07 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -3 559, а за последние 24 часа — -4, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.73%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 6.10% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 21 541 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 17 001 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 156.
- 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 08 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.
Действует она до 31 декабря 2026 года, с 1 января - 1,50 и 7,50 доллара соответственно.По замерам Google, модель прибавила в отладке, решении задач по тикетам и генерации кода, готового к продакшену.
43,6% против 34,4% у 3.6 Flash на FrontierCode 1.1 Main и 65,3% против 49,0% на DeepSWE v1.1.Во фронтенде 3.7 Flash собирает работающие макеты и приложения за меньшее число промптов и точнее повторяет образец - будь то скриншот, картинка или целая дизайн-система.
На WebDev Arena у неё 1588 очков Elo против 1538 у предшественницы.🟡Изменения коснулись не только кодинга 3.7 Flash стала заметно лучше извлекать знания из объемных и сложных документов в сфере финансов, юриспруденции и биологии.
На AutomationBench, где модель прогоняют через реальные бизнес-процессы, 30,4% против 17,0% у версии 3.6Агентское поведение стало более дисциплинированное. Модель тщательнее планирует многошаговые задачи и вызовы инструментов, чаще уточняет намерение пользователя и реже требует ручного вмешательства и перезапусков. Модель доступна в Google AI Studio, Android Studio и Google Antigravity, компаниям - в Gemini Enterprise. Подписчики Google AI Pro и Ultra получают её через агента Gemini Spark.
Вместе с моделью обновили защиту от злоупотреблений в химической, биологической, радиологической и ядерной областях и в наступательной кибербезопасности.@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Инвесторы сделали ставку на богатый опыт Игоря и крайне востребованную концепцию создания ИИ-моделей с открытым исходным кодом, которые обучаются, настраиваются и контролируются самими пользователями.Продукт River AI - это гибкий ИИ-ассистент, способный работать в единой связке на разных устройствах, но опирающийся исключительно на локальное оборудование пользователя. На фоне растущего в индустрии недовольства цензурой, принудительными маркировками и блокировками, стартап предлагает бизнесу возможность реального владения искусственным интеллектом. Представленный на старте API позволяет трансформировать модели с открытыми весами в проприетарные корпоративные решения, сокращая время дообучения до нескольких минут. По словам Бабушкина, главная миссия River AI - не дать нескольким закрытым лабораториям монополизировать контроль над передовыми технологиями. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
.deb и .rpm под x64 и ARM64. Официально поддержаны Ubuntu 24.04 и 26.04 LTS, Debian 13, Fedora 43 и 44.
Пользователям других дистрибутивов, пока идёт превью этап, придётся по-прежнему работать через браузер или ставить неофициальные сборки.
OpenAI в X
✔️ У Gemini миллиард пользователей в месяц
Гендиректор компании Сундар Пичаи назвал Gemini самым быстрорастущим продуктом в истории Google и 14-м её сервисом, который преодолел миллиардный рубеж.
В феврале было 750 млн человек, в мае - 900 млн, в июле - 950 млн. Последние 50 млн пришли за один месяц. На iOS аудитория перевалила за 100 млн.
Голосом с Gemini общаются 63% пользователей. В режиме Gemini Live каждый пятый запрос идёт с камерой или показом экрана, а школьники прикладывают файл к 38% запросов. Каждый день Gemini генерирует больше 150 млн изображений.
blog.google
✔️ Microsoft выпустила MAI-Code-1.1-Flash для GitHub Copilot
Новая языковая модель вчетверо дешевле июньской версии. Токенов на задачу она тратит на 25% меньше, а выживаемость кода (доля написанного моделью, которая остаётся в проекте) выросла на 4%.
В тестах MAI-Code-1.1-Flash обходит предыдущую версию и компактные Haiku 4.5 и GPT-5.4 mini, но проигрывает DeepSeek-V4-Flash и по баллам, и по цене генерации. Сравнение с DeepSeek Microsoft вынесла только в техотчёт, в пресс-релиз оно не попало.
Microsoft продолжает вытеснять чужие модели своими - семейство MAI постепенно становится вариантом по умолчанию в ИИ-сервисах компании.
microsoft.ai
✔️ Alibaba открыла модель, которая анимирует персонажей в реальном времени
Команда Tongyi Lab выложила веса Wan-Animate-2. Модель берёт движение с одного видео и переносит его на персонажа, а потом строит готовую сцену с разных ракурсов. Она справляется с необычными пропорциями тел и любым соотношением сторон кадра.
Из пайплайна убрали скелетный риггинг, оценку поз и сжатие признаков движения. Теперь модель сама сопоставляет движение с телом персонажа. По данным Alibaba, качество не уступает Kling и Dreamina.
Веса лежат на Hugging Face и ModelScope. Также доступна версия Wan-Animate-2-Lite - для цифровых аватаров и трансляций.
Для видео в 720p нужно восемь ускорителей A800. Lite-версия выдаёт 24 FPS в разрешении 400×720 на четырёх H100.
Alibaba Wan в X
✔️ Mistral откроет свою платформу для чужих моделей
Французский стартап начал хостить сторонние модели на своих серверах. Первой стала GLM-5.2, она развёрнута на инфраструктуре Mistral с теми же гарантиями хранения данных и местного контроля, что и собственные продукты компании.
Заодно компания вывела в общий доступ региональные эндпоинты в Европе или США и запустила приоритетный тариф с гарантией доступности.
Суверенный ИИ Mistral теперь понимает как контроль над серверами и правилами обработки данных, а не как обязательное обучение моделей с нуля.
Ранее независимые исследователи выяснили, что архитектура флагманской Mistral Large 3 похожа на DeepSeek V3. В сети шутят, что Европе больше не нужно переупаковывать азиатские модели - достаточно дать им свои серверы.
mistral.ai
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #mlДля процессов дообучения Unsloth обещает двукратный прирост скорости при снижении VRAM на 70%.Из коробки приложение предлагает приватный веб-поиск, RAG, поддержку стандарта MCP, а также экспорт весов в форматы NVFP4 и GGUF. Проект полностью открыт в репозитории на Github, там же можно найти установочные файлы под каждую из заявленных ОС и набор готовых ноутбуков для инференса и обучения популярных моделей. Документация - на сайте Unsolth. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
До перехода в стартап Сэма Альтмана Бакалар шесть лет занимала аналогичную должность у Марка Цукерберга.Представители OpenAI подтвердили информацию об увольнении, отметив, что отныне этическими аспектами занимаются команды разработки моделей. Её уход продолжил серию увольнений среди специалистов, отвечающих за контроль над ИИ в компании. Практически одновременно с Бакалар об уходе объявил руководитель систем безопасности Йоханнес Хайдеке, а ранее в июле OpenAI покинул глава отдела элайнмента Джошуа Ачиам. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Проблема известная - у языковой модели ограничена память в пределах одного разговора, и через несколько дней, перезапусков и смен модели агент теряет нить.С LoopX агент делает один короткий шаг, результат проверяют, и только после этого он попадает в общее состояние. Работу потом можно продолжить с другой машины, в новой сессии или на иной модели. В подтверждение Хуан опубликовал две реальные траектории длиной около девяти и одиннадцати суток. Речь о календарном сроке жизни задачи, а не о девяти сутках непрерывной работы модели и не о работе без присмотра. Внутри - множество пауз, человеческих решений и записей результата. По словам автора, агент по ходу дела может дописать себе недостающую возможность, выпустить новую версию инструмента и продолжить прежнюю задачу уже с ней.
Для запуска нужен Python 3.11 или новее и macOS либо Linux, сторонних библиотек проект не требует.📌Лицензирование: MIT License 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Agents #Loopx #Github
Агентом работает Claude Opus 4.8, картинки делает GPT-Image-2, за сегментацию отвечает семейство SAM3, геометрию доводит Hunyuan3D, а сборка идёт в Blender.Сначала агент разбирает запрос в описание: какие нужны регионы, как они соседствуют, какой рельеф, какие объекты и в каком стиле. Затем строится глобальный ландшафт. Регионы рисуются картой-схемой, из неё вырезаются маски, поверх складывается высотное поле из шумов и геоморфных операторов (пиков, дюн, террас, эрозии). Поверхности готовят двумя путями - генерацией текстур и сборкой процедурных материалов Blender. Камни и заросли рассыпаются по местности с учётом уклонов и высот. На третьей стадии участок рендерится в картинку, редактор изображений дорисовывает на ней нужные объекты, SAM3 вырезает каждый по отдельности, SAM3D лепит по вырезанному черновую модель, а положение в сцене считается через пару лучей от двух камер. Дальше агент пересматривает рендеры и исправляет косяки: предметы, висящие в воздухе или утопленные в грунт, неверный масштаб и поворот.
Модели, не прошедшие проверку по качеству, дорабатывает Hunyuan3D, он уточняет поверхность и рисует текстуры, сохраняя место объекта в сцене.🟡Тесты Свою систему Tencent сравнила с SynCity, Marble от World Labs, MajutsuCity, WorldGen и GPT-5.6 Sol. Всем давали запрос на одну тему средневековой деревни и показывали по четыре вида с уровня земли. Авторы делают вывод, что WorldClaw выигрывает по выразительности рельефа, разделению регионов, разнообразию содержимого, соответствию запросу и устойчивости картинки при свободном движении камеры, сохраняя при этом объекты отдельными редактируемыми моделями.
С доступом пока неясно - репозиторий на GitHub открыт, но в нём лежат исходники сайта проекта. Ни публичного демо, ни сроков релиза компания не называла.🟡Страница проекта 🟡Arxiv 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #3D #Agents #WorldClaw #Tencent #Hunyuan3D
Mona-lisa-1.
Принадлежность новинки к OpenAI удалось подтвердить техническим путем. Официальный сервис верификации компании распознал на сгенерированных картинках скрытые водяные знаки SynthID.
Поскольку ложноположительные срабатывания в этой системе крайне редки, сообщество уверено, что OpenAI тестирует преемника GPT Image 2.Те, кто попробовал новую модель отмечают, что
Mona-lisa-1 заметно точнее следует сложным инструкциям и лучше справляется с отрисовкой текста на изображениях, явно превосходя актуальную модель компании.
Другие жалуются на шум и ошибки в текстурах - артефакты, которыми грешило предыдущее поколение GPT Image.
От OpenAI пока никаких комментариев по теме не было.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml