Data Science | Machinelearning [ru]

Открыть в Telegram

Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM. Личный блог автора - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD

Больше

Сеть:Frontender's notes [ru]Россия33 329 Технологии и приложения6 508...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Science | Machinelearning [ru]

Канал Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 19 796 подписчиков, занимая 6 508 место в категории Технологии и приложения и 33 329 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 19 796 подписчиков.

Согласно последним данным от 26 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -139, а за последние 24 часа — -9, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.29%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 4.87% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 640 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 963 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 6.
Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как llm, nvidia, контекст, openai, архитектура.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM. Личный блог автора - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD”

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 27 августа, 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.

19 796

Подписчики

-924 часа

-267 дней

-13930 день

1 640

Просмотры поста

~ 96324 часа

~ 1 14048 часов

8.29%

Коэффициент вовлеченности

~ 2

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

19 791

Что в маркетинге и PR можно удешевить с помощью ИИ, а что трогать не стоит ИИ меняет экономику маркетинга: работа, на которую уходили часы команды и подрядчиков, теперь делается за часы. Отсюда соблазн смотреть на маркетинг как на список затрат и резать людей, инструменты, исследования, контент. Но маркетинг — это связанная система. Что-то можно убрать без последствий, а что-то кажется лишним ровно до тех пор, пока не начинают падать качество решений, знание клиента и рост. Правильный вопрос: не «что заменить на ИИ?», а «что можно удешевить, не разрушив систему?». Читать далее 👉 Data Science | Machinelearning [ru]

19 791

[3/8] Context Ranking: как отобрать реально полезные куски из репозитория Дальше по плану — как автодополнение вообще наскребает контекст для LLM. В живом репозитории потенциально полезного добра вагон и тележка, поэтому тупо искать куски с похожими словами — мимо. Надо еще выкупить, какие из них реально стоит показать модели. Разбираем классику ранжирования — BM25: почему редкие идентификаторы ценнее популярных слов, зачем учитывать размер файла и почему десять одинаковых совпадений не должны быть в десять раз полезнее одного. Читать заметку 👉 Data Science | Machinelearning [ru]

19 791

А все-таки Qwen3.8-27B — думает меньше и быстрее, чем 3.6 В пятницу вышла Qwen3.8-27B. Автор рассказывает, что с середины мая сидит на локальной Qwen3.6, поэтому ему было интересно протестировать новинку. На Хабре были статьи о том, что 3.8 слишком долго думает и много галлюцинирует (что автору кажется не совсем корректным), поэтому он поделился настройками, которые работают у него. По его словам, Qwen3.8-27B превзошла ожидания, и «задумчивой» её никак не назвать. Читать далее 👉 Data Science | Machinelearning [ru]

19 791

Спросил у девяти нейросетей, где лечить зубы в Москве: 4941 ответ и очень странная механика Ассистент на вопрос «где в Москве вылечить зуб» отвечает не ссылкой на поиск, а готовым списком клиник с адресами и ценами. Автор прогнал 549 бытовых запросов через девять моделей, получил 4941 ответ и разметил в них 94 клиники. Конкретная клиника названа в 91,7% ответов, но имя бренда даёт лишь 8,7% упоминаний — всё остальное приносят страницы. Одна клиника попала в ответы 1694 раза и ни разу не была названа по имени, а половина моделей в интернет вообще не заглядывает. Внутри — разбор механики, таблицы по моделям и источникам и глава про то, где метод врёт. Читать далее 👉 Data Science | Machinelearning [ru]

19 791

Хочешь попасть в Яндекс или прокачать ML? Data Dojo — это не лекции, а разбор реальных задач из ML-соревнований и общение с экспертами Яндекса. Здесь ты прокачаешь навыки, найдёшь команду и выйдешь на новый уровень — как настоящий data-самурай. Нетворкинг, карьерные инсайты и задачи, которые решают топы — всё в одном месте. Встреча ML-комьюнити Data Dojo: — общение с руководителями команд — реальные кейсы из ML — новые карьерные возможности Это не просто встреча — это шанс выйти на следующий уровень, прокачаться в ML и получить карьерную консультацию от экспертов Яндекса. Подай заявку бесплатно и начни свой путь data-самурая уже 9 сентября! Записаться онлайн #реклама 16+ yandex.ru О рекламодателе

19 791

😎 Нашли отличный курс, который позволит выжать максимум из агентов Внутри учат, как правильно строить harness вокруг Codex и Claude Code: хранить состояние между сессиями, задавать агенту ограничения, не давать ему заканчивать задачу раньше времени и проверять, что получилось в итоге. Всего в курсе 13 лекций с домашками, несколько практических проектов и готовые шаблоны, которые можно забрать себе. ✖️ xCode Journal

19 791

⌨ Anthropic опубликовала системные промпты Claude Внутри собраны промпты для всех моделей: от Haiku 3 до Fable 5 и Opus 5. Можно посмотреть, какие инструкции модель получает ещё до начала диалога и как они менялись со временем. ✖️ xCode Journal

19 791

👩‍💻 Всем программистам посвящается! Вот 14 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования: Выбирай своё направление: 👩‍💻 Python — t.me/python_ready 🤔 InfoSec & Хакинг — t.me/hacking_ready 🖥 SQL & Базы Данных — t.me/sql_ready 👩‍💻 IT Новости — t.me/it_ready 🤖 AI & ML — t.me/neuro_ready 👩‍💻 Frontend — t.me/frontend_ready 👩‍💻 C/C++ — https://t.me/cpp_ready 👩‍💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready 👩‍💻 Linux — t.me/linux_ready 👩‍💻 Java — t.me/java_ready 📖 IT Книги — t.me/books_ready 📱 JavaScript — t.me/javascript_ready 🖼️ DevOps — t.me/devops_ready 🖥 Design — t.me/design_ready 📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!

19 791

🗺 Принесли огромный бесплатный роадмап по CS и алгоритмам Coding Interview University начинался как короткий список тем для подготовки самого автора, но по итогу превратился в структурированный фундаментальный план обучения. Автор, кстати, после такой подготовки получил оффер в Amazon. ✖️ xCode Journal

19 791

Practical ML Conf — конференция для настоящих экспертов Обсудим, как извлекать из машинного обучения реальную пользу для бизнеса. ⚡Технические доклады ведущих специалистов, инженерные мастер-классы и много нетворкинга; ⚡Церемония вручения Yandex ML Prize — премии Яндекса при экспертной поддержке ШАДа за вклад в развитие ML; ⚡Знакомство с ML-сервисами Яндекс. Зарегистрироваться #реклама 16+ pmlconf.yandex.ru О рекламодателе

19 791

[Перевод] Что вскрылось, когда я засунул GitHub Copilot за MITM-прокси За пару лет ИИ-приложений расплодилось как грязи, и автору надоело пялиться на них снаружи — захотелось копнуть внутрь. Кредиты Copilot у него сгорают только в путь, поэтому подопытным кроликом стал именно он. VS Code и Copilot перетряхнул до последнего винтика. Читать далее 👉 Data Science | Machinelearning [ru]

19 791

🤣 А эти деньги сейчас с нами в одной комнате? 💥 xCode Journal

19 791

GitHub теперь в телеграм! https://t.me/+feqSY91nT0o2ZGUy

19 791

🤖 ИИ воевали и пытались отключить друг друга, лишь бы выполнить задание Anthropic дал трём агентам задачу переписать бэкенд, причем каждому из них — на свой язык программирования. При этом агенты не знали, что работают параллельно в одном пространстве. Когда они заметили, что кто-то постоянно перезаписывает их работу, то решили, что им мешают намеренно, и перешли к саботажу. Они блокировали аккаунты конкурентов, запускали скрипты для постоянного убийства чужих процессов и даже создавали самораспространяющийся вредоносный код, чтобы защитить собственную версию проекта. ✖️ xCode Journal

19 791

17 сентября собираем всех, кто реально делает ИИ, на AI R&D DAY в Москве. Конференция для R&D-специалистов, AI-архитекторов, продакт-менеджеров и технических лидеров, отвечающих за внедрение технологий следующего поколения. Особенности программы: 🔹 NextGenAI: из исследований — в продукты 🔹 Голос, текст, изображения, звук — в одной системе 🔹 Как оценивать качество, когда старые метрики устарели 🔹 22 доклада от тех, кто пишет код, а не только статьи Это не конференция «послушать и забыть». Это точка сборки сообщества, которое формирует, а не комментирует. 📍 Москва / онлайн 💰 Бесплатно 🚨 Места ограничены 👇 Регистрация по ссылке: https://tglink.io/4225f51f9faec6?erid=2W5zFGKNeJm #реклама О рекламодателе

19 791

🤖 Когда твой код настолько плох, что даже ИИ отказывается с ним работать 💥 xCode Journal

19 791

Планета снова трещит по швам: технооптимисты против технопессимистов. Главный камень преткновения — ИИ, LLM, нейросети и этот чёртов вайб-кодинг. На дворе 2026, и всё ещё не ясно, окупятся ли триллионы вложений и весь этот хайп: будет либо грандиозный пшик, либо реальный рост производительности и «второе электричество». перевёл самую ядрёную заочную перепалку двух инженеров-разработчиков ПО: памфлет технооптимиста и контр-памфлет технопессимиста. Читать далее 👉 Data Science | Machinelearning [ru]

19 791

Как ИИ метит текст и как содрать эти вотермарки В ЕС теперь по закону каждый LLM-провайдер обязан шлёпать метки на всё, что сгенерил ИИ. Claude обновила документацию по своим вотермаркам, но конкретики ноль: ни как они добавляются, ни как их ловить — инструментов тоже не завезли. Автор паникует, что его текст могут принять за генератив, и в статье разбирает, как эти метки устроены и как от них избавиться. Читать далее 👉 Data Science | Machinelearning [ru]

19 791

Single Task Algorithmic Reasoning Models: маленькая модель против большой LLM — кто кого? Коллеги уже показали, а мы и сами убедились: в 2026-м отличная reasoning-модель не вывезет на одних текстовых рассуждениях. Чтобы отвечать нормально на большинство вопросов, ей нужны инструменты, мультимодальные рассуждения, а порой и вовсе экзотика вроде рассуждений в латентных представлениях сети. И ещё: завезли фреймворк STARM для обучения рекурсивных reasoning-моделей. Он заметно уделывает по качеству все предыдущие open source аналоги. Читать далее 👉 Data Science | Machinelearning [ru]