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.
• GLM-5.2 • Unlimited-OCR • gemma-4-26B-A4B-it • Qwen3.5-35B-A3B • и другие моделиЗапросы отправляются в чате или напрямую через API — оплата за токены не взимается. Это позволяет оценить качество ответов модели, корректность вызова инструментов и создавать прототипы своих проектов до развёртывания приватного инстанса. Для приватных эндпоинтов Foundation Models предоставляет готовые конфигурации для развёртывания гораздо большего количества моделей на выделенных GPU-серверах в РФ. При работе с приватными эндпоинтами вы платите только за время работы виртуальной машины, а не за объём генерируемых токенов. Подходит для разработчиков, исследователей и продуктовых команд, которым важна предсказуемая стоимость и контроль над стеком. → Попробовать публичные эндпоинты
В выборку вошли только аккаунты подписок Free, Go, Plus и Pro, корпоративные подписки не учитывались.🟡Главный вывод В рабочем контексте люди вдвое чаще просят ChatGPT что-то сделать (написать текст, код, провести анализ), чем вне работы. За пределами офисов по-прежнему преобладают вопросы и поиск информации. OpenAI описывает это как сдвиг "от вопросов к действиям". 🟡Разрыв между странами сокращается По подсчётам компании, во втором квартале Латинская Америка, Африка и Океания росли быстрее остального мира, сильнее всего в рейтинге сообщений на душу населения поднялись Перу, Уругвай и Коста-Рика. Северная Америка и Европа тоже растут, но медленнее. 🟡Типы контента Быстрее всего набирает вес работа с изображениями и другим мультимедийным контентом. После выхода ChatGPT Images 2.0 в апреле доля таких запросов по всему миру достигла 7,8%. В Бразилии и Колумбии на них приходится больше каждого десятого сообщения. 🟡Возрастной состав Доля сообщений от пользователей старше 35 лет за год выросла почти во всех странах - в среднем на 5%, а во Франции и Чехии больше чем на 10 процентных пунктов. В Юго-Восточной Азии рост слабее - в шести из восьми стран региона доля этой группы увеличилась незначительно, а в Сингапуре зафиксирована обратная динамика.
OpenAI утверждает, что ChatGPT пользуются больше миллиарда человек, и адресует новые данные исследователям и регуляторам.С методикой можно ознакомится тут, а данные приведенной статистики можно загрузить здесь. @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Research #ChatGPT #OpenAI
GPT-5.6-Sol ранее получил в этих испытаниях просто "высокую" оценку.Согласно предварительной структуре оценки OpenAI, достижение критического порога означает, что модель может самостоятельно обнаруживать и использовать уязвимости "нулевого дня" в реальных системах без участия человека, или планировать и осуществлять полностью автономные кибератаки, основываясь только на заданных высокоуровневых целях. Компания приостановила все внутренние работы, связанные с Astra, которые не соответствуют повышенным требованиям безопасности, и усилила меры изоляции, шифрования и мониторинга. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Фактически - это зарождение нового рынка теневой ИИ-оптимизации, где бренды платят за попадание в выдачу генеративных систем.@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
СМИ растиражировали эту новость, но по факту никакого прорыва защиты не было.Стартап Irregular, который проводил тесты для Meta, допустил критическую ошибку в конфигурации - вместо создания изолированной песочницы инженеры случайно подключили тестовый стенд к интернету и Muse Spark просто пошла по открытому маршруту, воспользовавшись примитивными уязвимостями сторонней инфраструктуры. Представители Irregular подтвердили, что модель не совершала полноценный побег из изолированной среды и не применяла сложных хакерских техник. 🟡Контекст В похожих инцидентах у OpenAI и Anthropic подрядчиком по оценке кибервозможностей моделей тоже был Irregular. Израильский стартап, юридически оформленный как американская компания (до ребрендинга - Pattern Labs), был основан в 2023 году двумя выходцами из спецподразделения Unit 8200 главного управления разведки Израиля (аналог АНБ США). Ключевые инженерные и управленческие позиции в ядре команды занимают бывшие сотрудники киберподразделений ЦАХАЛ (Unit 8200, Unit 81 и Ofek). Всего команда Irregular насчитывает 40 сотрудников. В 2025 году стартап привлёк рекордные для своей ниши 80 млн. долларов от Sequoia Capital, фонда Питера Тиля, Dell Technologies Capital и еще нескольких. Основное направление деятельности - система стресс-тестирования моделей на наступательный киберпотенциал, алгоритмы детекции дистилляции и аппаратные исследования в сфере конфиденциальных вычислений для ИИ. Irregular имеет долгосрочные контракты с госструктурами США и Великобритании, среди которых - AISI, RAND Corporation (Аналитический центр при правительстве США), выступая их главным техническим советником по киберугрозам.
*организация признана экстремистской, её деятельность на территории РФ запрещена.@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Илон Маск уже подтвердил эксклюзивное использование решений Nvidia в проекте, назвав их лучшими на рынке.В конце января SpaceX запросила у Федеральной комиссии по связи США разрешение на запуск до миллиона таких аппаратов на низкую околоземную орбиту. Спутники будут объединены в единый распределенный суперкомпьютер посредством оптических лазерных каналов связи петабитного класса, а сами Starmind проектируются по модульному принципу, что позволит оперативно обновлять железо на каждом узле без его отключения. Тестирование первого прототипа запланировано на начало 2027 года. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
На бенче DeepSWE 1.1 связка Muse Code+Muse Spark 1.2 набрала 59%, обойдя Grok Build 4.5 и Gemini 3.6 Flash. В Terminal-Bench 2.1 и внутренних тестах уступила лишь Claude Opus 5 (max).Инструмент доступен через API по двум тарифам: 🟢Оплата по факту использования: $1.25 за миллион входных токенов и $4.25 за выходных. 🟢Тариф "Contributor Tier": $0.10 и $0.20 за тот же миллион, но для доступа нужно дать согласие на передачу обезличенной обратной связи для обучения будущих версий модели.
*организация признана экстремистской, её деятельность на территории РФ запрещена.@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Впервые NVIDIA показала её на конференции GTC в Тайбэе в начале июня, но доступ открылся только сейчас.NVIDIA делает упор на редких ситуациях, с которыми беспилотники справляются хуже всего, - перестроения, повороты через встречный поток, перегруженные перекрёстки. В основе лежит Cosmos 3 Super Reasoner, после базового обучения модель прогнали через RL, то есть на последствиях её собственных решений в смоделированных поездках. Помимо маршрута модель выдаёт текстовое обоснование манёвра, и оператор-разработчик может проследить, какая деталь в кадре привела к конкретному решению.
В компании связывают это с проверкой безопасности по стандарту ISO/PAS 8800 и предлагают использовать тот же механизм для автоматической разметки видео с тестовых машин - расшифровки, которая обычно занимает месяцы ручной работы.В тесте LingoQA, где систему просят объяснить дорожную обстановку, NVIDIA ставит Alpamayo 2 Super на первое место и утверждает, что модель обходит Qwen2.5-VL 72B на 17 пунктов, а Gemini 2.5 Pro примерно на 15.
Лицензия модели позволяет дообучать Alpamayo 2 Super на собственных данных и ставить в серийные машины.📌Лицензирование: Open MDW 1.1 License 🟡Блогпост 🟡Модель 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #VLA #AutonomousVehicles #Alpamayo #NVIDIA
