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 278 495 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 278 495 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.
ChatGPT создавал для них виртуальные личности, переводил переписки с жертвами в реальном времени и генерировал поддельные паспорта и юридические документы.Анализ логов показал, что инфраструктура применялась для вербовки людей в киберрабство. Модель массово писала объявления о найме операторов чата с обещанием бесплатного перелета и проживания (это стандартная тактика преступных синдикатов Юго-Восточной Азии). OpenAI передала собранные улики правоохранительным органам и ИБ-партнерам. По оценкам компании, жертвами сети стали сотни человек, финансовые потери отдельных пострадавших исчисляются тысячами долларов. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
По мнению Эндрю, современные языковые модели всё ещё ограничены и предвзяты - для освоения сложных практических задач им не хватает качественных данных, которые позволили бы моделям тренироваться без вмешательства человека.Решение Хо заключается в создании наборов данных, максимально приближенных к реальным научным исследованиям, но с заранее известными эталонными ответами. Это даст агентам возможность свободно искать алгоритмы решения, а системе - автоматически и безошибочно проверять их корректность. Эффективность такого подхода уже доказал GeneBench-Pro. В этом тесте по биологии модель GPT-5.6 Sol Pro смогла решить лишь 31,5% из 129 предложенных задач. На старте детище Хо сфокусируется на биологии, статистике и анализе реальных лабораторных снимков. Позже стартап планирует создавать обучающие выборки для химии, материаловедения, медицины и сложных офисных задач.
Хо уверен, что нехватка верифицируемых данных - это главная проблема индустрии, на преодоление которой топовые лаборатории вскоре потратят более 100 миллиардов долларов.@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
low, high и max;
- контекст увеличен до 1 млн токенов;
- модель адаптирована для работы с Codex.
V4-Flash можно подключить к Codex CLI, расширению для VS Code и другим совместимым инструментам через единый конфиг.
⚠️ Примечание
🔷 DeepSeek-V4-Flash-0731 сохранила ту же архитектуру и размер модели, что и предварительная версия.
🔷 Сегодняшнее обновление касается только API DeepSeek-V4-Flash. API DeepSeek-V4-Pro, а также модели в приложении и веб-версии пока остаются без изменений.
Официальный релиз DeepSeek-V4-Pro состоится в ближайшее время.
Документация:
https://api-docs.deepseek.com/quick_start/agent_integrations/codexGPTZero - один из самых быстрорастущих стартапов в сфере ИИ, создавший лидирующий в индустрии детектор ИИ-текста. Платформа обслуживает более 10 миллионов пользователей, включая преподавателей, авторов и специалистов по кибербезопасности. Костяк команды состоит из специалистов, пришедших из ведущих технологических компаний и лабораторий: Perplexity AI, Apple, Microsoft AI, Uber, Caltech и Стэнфордского университета.Самый проблемный документ, "Transforming Governance" с вероятностью 84% был полностью написан ИИ. В этом отчете компания продвигает свой продукт "Citizen Pulse", заявляя, что решение якобы уже используют правительства Дании, Саудовской Аравии, США и Австралии. Никаких доказательств, подтверждающих эти внедрения, не существует. GPTZero выявили закономерность - чем выше доля ИИ-генерации в документе, тем больше в нем несуществующих источников. Команда назвала этот признак "вайб-цитатами" - когда сноски проставляются хаотично, не содержат реальных авторов или валидных URL-адресов и совершенно не подтверждают утверждения в тексте.
Представители PwC заявили, что серьезно относятся к точности данных и уже обновляют источники, но причину появления галлюцинаций в официальных документах не объяснили.Проблема оказалась характерной для "Большой консалтинговой четвёрки" - ранее сервис находил аналогичные фейки в отчетах KPMG, Deloitte и Ernst & Young. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
issuer для защиты от атак типа OAuth mix-up. Также совместно с Okta реализована функция Enterprise Managed Authorization. Расширения MCP Apps (серверные интерфейсы) и MCP Tasks (асинхронные задачи) перешли в статус официальных.
Для стабильности корпоративных инфраструктур мейнтейнеры зафиксировали 12-месячный период поддержки устаревающих функций для всех будущих изменений.
aaif.io
✔️ Google выпустила модель генерации музыки Lyria 3.5
В релиз добавили функцию Selective Section Painting, которая позволяет переписывать отдельные фрагменты аудио без перегенерации композиции с нуля.
Еще появился раздельный контроль ритма и длительность дорожек вокала, баса, ударных и других инструментов. По словам Google, в новой версии также улучшили синтез речи для вокальных партий, а длительность трека увеличили до 3-х минут.
Google не раскрывает состав датасета для Lyria 3.5. Предыдущую версию тренировали на лицензионном контенте YouTube и легальных материалах партнеров. Доступ к модели открыт на платформе Google Flow Music.
blog.google
✔️ OpenAI выложила в опенсорс утилиту Codex Security CLI
Консольная утилита, доступная на Github под лицензией Apache 2.0, автоматически находит, проверяет и устраняет уязвимости в кодовой базе. Инструмент поддерживает массовое сканирование нескольких репозиториев, верификацию примененных патчей и прямую интеграцию в CI/CD.
Технология дебютировала в марте 2026 года в формате превью для корпоративных подписчиков ChatGPT на тарифах Enterprise, Business и Edu. По данным OpenAI, за месяц использования система помогла закрыть свыше 3000 критических багов.
Утилита в статусе беты, устанавливается через npm и требует для работы Node.js 22 и Python 3.10 или новее.
OpenAI в сети Х
✔️ Pangram представила четвертую версию модели для распознавания сгенерированного текста
Новинка отличает тексты, написанные ИИ с нуля от материалов с частичной машинной редактурой. Алгоритм распознает признаки генерации в 98,83% случаев даже после обработки текста сервисами для обхода детекции. По результатам внутренних тестов компании, модель определяет машинный контент с точностью 99,66%.
Модель стала в 6 раз масштабнее предыдущей версии. Компания заявляет о снижении ложных срабатываний в 14 раз - авторские материалы ошибочно помечаются как генерации в 0,0041% случаев (1 ошибка на 24 тысячи документов). Количество пропусков ИИ-контента сократилось в 6 раз.
Стоимость обращения к API составляет 5 центов за 100 слов. Во все тарифы добавили бесплатное сканирование изображений. Поддержка Pangram 3 прекратится 30 сентября 2026 года.
pangram.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml32×32×32 и более 200 тысяч фрагментов авторских карт.
Исследоватли собрали датасет из десятков миллиардов блоков: процедурно созданных ландшафтов и качественных пользовательских карт, полученных с разрешения авторов.
На этих данных обучили семейство Transformer-моделей для генерации интерактивных 3D-миров с точностью до отдельного блока.
Модели умеют:
- достраивать мир вокруг заданной структуры;
- заменять отдельные участки и биомы;
- генерировать по расставленным пользователем блокам;
- расширять карту через outpainting;
- создавать миры практически неограниченного размера.
Авторы протестировали дискретную и непрерывную диффузию. Сгенерированные миры сразу остаются редактируемыми и пригодными для игры.
Опубликованы датасет, код обучения, инференс и готовые модели.
Блог:
https://pub.sakana.ai/dream-cubed
Статья:
https://arxiv.org/abs/2604.22847
Код:
https://github.com/SakanaAI/DreamCubed
#AI #Minecraft #GenerativeAI #Diffusion #3D #OpenSource
@ai_machinelearning_big_dataHAWK - кандидат в новый стандарт. В 2022 году американский институт стандартов NIST объявил конкурс на подписи, устойчивые к будущим квантовым компьютерам - HAWK дошёл до третьего раунда, и специалисты разбирали его 2 года.По утверждению Anthropic, Mythos за 60 часов обнаружила в математической решётке, на которой держится стойкость схемы, ранее незамеченную симметрию. Эффективная длина ключа сокращается вдвое - для варианта HAWK-256 оценка стоимости взлома падает с 2 в 64-й степени операций до 2 в 38-й. Атака остаётся экспоненциальной и на другие постквантовые кандидаты NIST не переносится, но чтобы вернуть прежний запас прочности, ключи HAWK пришлось бы удвоить, а тогда схема теряет свои главные преимущества. 🟡AES-128 Полная версия шифра делает 10 раундов преобразований, атака работает против урезанной, семираундовой (такие варианты криптографы изучают специально, чтобы оценивать надёжность целого шифра). Модель предложила метод, который назвала "мостом Мёбиуса" - он убирает один из перебираемых атакующим параметров и ускоряет лучшую известную атаку до 800 раз. 🟡Человек в тесты взлома почти не вмешивался В кейсе HAWK участвовал исследователь без специализации в решётчатой криптографии, и занимался он в основном организацией процесса. Атаку на AES модель нашла почти сама - сначала она от задачи отказывалась, написав, что "AES-128 r5/r6 трудная задача", и взялась за поиск только после нескольких подбадривающих сообщений. За 3 дня она выдала несколько сотен миллионов токенов, получив всего 3 подсказки.
Каждая из двух работ обошлась примерно в 100 тысяч долларов оплаты API.В отчёте упомянуты и другие результаты - атаки на укороченные версии шифров LEA и Serpent-128, небольшие улучшения против Salsa20, Poseidon и SHA-1. Подробности компания обещает позже. Anthropic выложила статью и демонстрационный код атаки на HAWK, цепочку рассуждений Mythos в момент находки по AES и сообщила, что консультировалась с криптографами, передала находку авторам HAWK и синхронизировала раскрытие с публичной рассылкой NIST. Также, вместе с ETH Zurich, Тель-Авивским университетом и Университетом Хайфы Anthropic выпустила набор тестов CryptanalysisBench, чтобы криптоаналитические способности языковых моделей могли измерять и другие. @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Research #Cybersecurity #Mythos #Anthropic
Его тезис: сообщество входит в период, сопоставимый с кризисом оснований 1900-1930 годов, когда парадокс Рассела и теоремы Гёделя заставили математиков пересмотреть базовые допущения.Только пересматривать теперь придётся не логику, а ценности и правила профессии. Публичные свидетельства о возможностях моделей Тао оценил сдержанно - собраны в основном вне контролируемых условий, подвержены смещению в отчётности и коммерческим стимулам, часть издержек и переменных не раскрывается. Исключением он считает проект First Proof - независимую проверку, где 28 мая 2026 года 4 системы получили 10 новых исследовательских задач, а решения рецензировали эксперты. По итогам 7 задач из 10 хотя бы одна из систем решила на уровне, пригодном для публикации. Стоимость вычислений составила от 10 до 1000 долларов на задачу. Тао разложил работу математика на 5 стадий: получение доказательства, его проверка, внятное изложение, принятие сообществом через публикацию, и наконец канонизация - попадание в учебники. ИИ хорошо справляется с первой стадией и заметно продвинулся на второй, остальные, по его словам, остаются человеческими и идут медленно. Отсюда переход от "дефицита к избытку" - доказательства копятся в очереди на проверку, проверенные ждут читаемого изложения, а рецензирование не справляется с потоком. Признаки этого видны уже сейчас. На сайте задач Эрдёша скопились десятки присланных ИИ доказательств, которые никто не взялся подтвердить, причём часть отправителей заявили, что сами не в состоянии их проверить.
Возможна ситуация, допускает Тао, когда формально верное доказательство важного результата не сможет объяснить ни один человек.🟡Рекомендации Нормализовать открытое признание того, что при работе использовался ИИ - хуже всего скрытое применение из страха перед коллегами. Снизить престиж "решил первым" и поднять цену изложения, публикации и включения результата в общее знание. Если авторы не могут внятно, на экспертном уровне и с корректными ссылками рассказать о собственном результате, публиковать его не следует. Конгресс, который проходит раз в 4 года и вернулся в США впервые с 1986 года, работает до 30 июля.
Медали Филдса, самую престижную награду в математике, в этом году получили Дэн Юй, Джон Пардон, Джейкоб Цимерман и Ван Хун - за результаты, полученные без участия ИИ.Презентацию лекции Тао выложил сам, запись обещана позже. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
