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 297 620 подписчиков, занимая 323 место в категории Технологии и приложения и 1 258 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 297 620 подписчиков.
Согласно последним данным от 13 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -7 002, а за последние 24 часа — -157, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.06%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.70% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 24 001 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 16 986 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 182.
- 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 14 июня, 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.
А тех, кто посетит конференцию офлайн ждут воркшопы, где вы научитесь: 😶🌫️внедрять AI-инструменты в процесс разработки 😶🌫️оценивать LLM-агентов 😶🌫️тестировать безопасность AI 😶🌫️и не толькоМеста на офлайн-участие ограничены. Успейте зарегистрироваться
«Турниры развивают умение работать под давлением, дисциплину и креативность, а также становятся площадкой для ИТ-комьюнити, где единомышленники общаются и обмениваются опытом. Такой нетворкинг может стать основой для создания перспективных технологических проектов», - прокомментировал генеральный директор МТС Web Services Павел Воронин.
torch.compile.
Вторая особенность - в использовании спекулятивного декодирования. Обычно в RL черновая модель замораживается, что мешает ей следовать политике целевой модели. LMSYS добавили онлайн-обучение черновой модели.
Результаты на тестах положительные: ускорение генерации более чем на 25%, особенно на поздних стадиях обучения.
🟡Стабильность.
Для энтерпрайза память - это деньги. В Miles включили механизмы, предотвращающие падение системы при некритичных ошибках OOM и исправили чрезмерное потребление памяти в FSDP.
В дорожной карте проекта обещают поддержку мультимодального обучения, совместимость со SGLang v2 и расширенное спекулятивное декодирование.
🟡Статья
🖥Github
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #RL #Miles #LMSYSgemini-3-pro-image-review(nano-banana-pro) .
Выбор модели доступен в режимах Direct Chat (генерация на одной выбранной модели) и Side-by-Side (генерация на 2-х выбранных моделях для сравнения результата).
Поддерживается как text-to-image, так и загрузка рефересных картинок.
Единственный минус - нет выбора разрешения (1К, 2K или 4K) и соотношения сторон.
Про лимиты на количество запусков информации нет, запускайте, пока запускается.
🔜 Пробуем лучшую модель тут
@ai_machinelearning_big_data
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
