Не попадитесь на канал ботавода! Telemetrio находит и помечает такие каналы 👉 Хотите видеть метку — оформите подписку

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. MAX - https://max.ru/devsp Личный блог - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD

Больше

Сеть:Frontender's notes [ru]Россия33 395 Технологии и приложения6 640...

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

Канал Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 19 719 подписчиков, занимая 6 640 место в категории Технологии и приложения и 33 395 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 19 719 подписчиков.

Согласно последним данным от 25 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -104, а за последние 24 часа — 15, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.81%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 4.84% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 540 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 955 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 4.
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. MAX - https://max.ru/devsp Личный блог - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD”

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 26 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.

19 719

Подписчики

+1524 часа

-217 дней

-10430 дней

1 540

Просмотры поста

~ 95524 часа

~ 1 11648 часов

7.81%

Коэффициент вовлеченности

~ 3

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

19 719

Нейрочип НТЦ «Модуль»: единственный серийный в стране Разбор единственного серийного нейрочипа страны — НТЦ «Модуль», 27 лет в серии. Что он тянет по даташиту и что реально выдаёт в живых внедрениях: больницы, РЖД, шахты, спутники. И отдельно: как эта штука смотрится рядом с Jetson и Ascend 310, кто ещё в России лезет в нейрочипы и почему его кличут «нишевым». Погрузиться в обзор 👉 Telegram | Max

19 719

[Перевод] Промпт-инжиниринг: как лучше общаться с ИИ Что тебе ответит генеративная модель — во многом упирается в то, как ты слепил запрос. Промпт-инжиниринг — это не про выискивание «правильных слов» и не про универсальные команды. Задача у него куда приземлённее: донести до модели своё намерение без искажений. Генеративный ИИ ощутимо перекроил сам подход к работе с программами. Модель можно напрячь по-разному: пусть напишет письмо, раскопает инфу, разжуёт сложную тему, накидает идей, выдаст код, соберёт план проекта или злобно разберёт чужое решение по косточкам. И вот тут есть ограничение. Читать далее 👉 Telegram | Max

19 719

Тем, кто только лезет в ML Начинаешь щупать машинное обучение и хочешь нормально въехать в математику — ту, что стоит за машинным и глубоким обучением? Тогда глянь эту платформу. По сути, тот же LeetCode, только для ML. И да, это не реклама: автор сам ей пользовался и решил поделиться. 👉 Telegram | Max

19 719

NVIDIA тоже подтянулась к тренду: LeetCode-собесы — на выход И весь замес — вокруг трёх тем по оптимизации: — градиентный спуск и глобальные оптимумы; — full batch, мини-батч и SGD; — generalization gap и плоские минимумы. Топовые команды ищут не зубрил, а тех, кто реально въезжает в фундамент. Источник 👉 Telegram | Max

19 719

От готовых реплик до памяти о контексте: как AI-чаты дошли до нынешнего уровня В первой части статьи разбирали, как эволюционировали поисковики. Теперь — про технологии, благодаря которым AI-чаты обзавелись всем тем, что умеют сейчас. Классический поисковик занят простым делом: найти уже существующие документы и расставить их по ранжиру. AI-чату такого мало — он должен собрать ответ, оглядываясь и на запрос, и на контекст разговора. В материале описан переход от сценарных ботов, где правила и реплики разработчики прописывали руками, к нынешним системам на языковых моделях. Эти штуки умеют выполнять инструкции, держать многоходовый диалог, подтягивать сведения из прошлых бесед и обращаться к внешним источникам, пока готовят ответ. Читать далее 👉 Telegram | Max

19 719

Ищете облачную платформу? Есть Beget ✅ Аптайм 99,98% в дата-центрах Tier III ✅ Техподдержка 24/7 — живые люди, без ботов ✅ Прозрачная оплата без скрытых платежей ✅ Более 200 000 клиентов доверяют Beget Узнать больше #реклама 16+ beget.com О рекламодателе

19 719

[Перевод] Jev за 25 строк на Python Про Jev галдят все, кому не лень. Jev там, Jev сям. Твиттер ими скоро лопнет: мол, это следующий прорыв больших языковых моделей и чуть ли не новая парадигма ИИ. Что-то нам в это не верится. Читать далее 👉 Telegram | Max

19 719

Что под капотом у рекомендаций Авито на главной Они решают две задачи: 1️⃣ Показывают пользователю максимально релевантные товары. 2️⃣ Разбавляют выдачу объявлениями, которые могут быть интересны. Качественные товары с адекватной ценой часто разбирают в первые часы. Поэтому важно, чтобы они быстро попадали на главную. Недавно мы поменяли архитектуру рекомендаций — и ускорили их в 18 раз. После этого контакты продавцов с покупателями выросли на 1%, а расход памяти упал в три раза. Но получилось всё это не с первого раза: пришлось пройти несколько итераций. Подробности в статье ↖️

19 719

🤣 «Смотря какой fabric, смотря какой details» 💥 xCode Journal

19 719

Кто сказал, что начинать надо с малого? Тестировать цифровых двойников или настраивать проход по лицу в метро — неплохо для старта карьеры, правда? А еще это отличный способ обнаружить у себя новую ИТ-суперспособность. Т1 — это бигтех для бизнеса и одна из крупнейших аккредитованных ИТ-компаний России. Здесь молодые специалисты получают реальные задачи: можно работать с большими данными, участвовать в разработке решений для ритейла, создавать инструменты для обучения и общения и многое другое. И все это: ✅ онлайн из любой точки страны; ✅ под руководством наставника; ✅ удобно совмещать с учебой. Для старта карьеры ИТ-холдинг выбрали уже более 4 000 студентов из 300+ вузов. ⚡ Присоединяйся и узнай, какая суперспособность в ИТ твоя. Перейти на сайт #реклама 16+ career.t1.ru О рекламодателе

19 719

Как мы обучили детектор джейлбрейков для русскоязычных AI-агентов Привет, Хабр! На связи R&D-команда Just AI. Мы копаем NLP и GenAI, чтобы продукты конторы не выпадали из статуса SOTA на рынке. В частности на нас висят guard-модели и бенчмарки для Jay Guard — про них и пойдёт речь. За последние два года исследователи и хакеры придумали кучу способов вытащить данные через AI-ассистентов: где-то утащили данные тенантов Microsoft 365, где-то — содержимое приватных каналов Slack. И никакого эксплойта в привычном понимании не потребовалось. В ход пошло то, чем соц-инженеры полвека доят людей: втереться в доверие, прикинуться начальством, попросить об услуге по мелочи. Просто жертвой теперь оказалась не человек, а модель. В Just AI пилят guardrails для LLM-приложений и агентов, основной продукт — Jay Guard. Это AI-Security-прослойка между приложением и моделью: через неё прогоняются проверки на атаки, контент и персональные данные. В статье разберём текстовые детекторы Jay Guard и данные, на которых они обучаются, почему готовые модели на русскоязычном трафике дали слишком много ложных блокировок, что изменилось после переработки данных и какие ограничения остались. Обучить модель — это только начало. Дальше начинается основное: постоянно держать качество, когда атаки меняются, а трафик — реальный, живой. Читать далее 👉 Telegram | Max

19 719

Методология нейрослопа Нейронки прилипли к нам всерьёз и надолго. Снеси завтра OpenAI, Anthropic, Z.ai и всю остальную братию — личный Qwen 3.8 27B всё равно останется на месте. Так что вопрос не в том, выживут ли они, а в том, что с этим добром вообще делать. Как теперь писать софт? Можно скорчить мину и заявить, будто в разработке ничего не поменялось, — но это просто отказ видеть реальность. Можно упереться и работать без нейронок, только новое поколение уже подсело на эту иглу и слезать в ближайшее время явно не собирается. Есть в вузах такой предмет, про который все давно забыли (а те, кто пришёл с ИТ-курсов, его вообще живьём не видели) — «методология разработки программного обеспечения». Хорошее ПО — это всегда про методологию: общие принципы архитектуры, дисциплина в работе, шанс передать наработки соседу, распилить задачу на нескольких человек, честно признать, готово или ещё нет. Без методологии разработка стремительно превращается в цирк без управляющего. Что мы прямо сейчас и наблюдаем. Автор предлагает разобраться, куда методологию можно двигать в мире, где нейросети стали неотъемлемой частью разработки, и как в современную эпоху агентов писать рабочий код. Читать далее 👉 Telegram | Max

19 719

Ещё пачка бесплатных LLM API: кто врёт, а кто реально отдаёт токены Халявный доступ к LLM обычно красиво смотрится в описании — и сыпется на первом же запросе. Так что автор не стал верить на слово и прогнал всё живыми запросами. В подборке — шесть сервисов, включая Claude, Gemini, Qwen, MiniMax и не только. Разбирается по делу: что действительно работает, где потолок по лимитам и в каких местах лезут ошибки. Читать далее: Где ещё дают LLM API бесплатно 👉 Telegram | Max

19 719

Код клепается в разы быстрее — а проекты как стояли. Куда утекло ускорение? Александр Сахаров, директор по работе с партнерами «Диасофт», говорит: в его зоне ответственности не только заказчики, но и выпуск решений, которые у клиента реально поедут. Где-то с марта 2026 компания разворачивает разработку вокруг ИИ-агентов — решили не ограничиваться подсказками в IDE, а перекроить весь путь: от первого обращения заказчика до запуска живой системы. Ради этого привычный порядок порезали на отдельные шаги и львиную долю отдали агентам. Из этого выросла цепочка, которую называют «конвейером». Об этом автор уже говорил в дискуссии на тг-канале «Департамент разработки», а в статье добивает деталями. Читать далее 👉 Telegram | Max

19 719

Модель в курсе, что она не в курсе? Как психология 70-х прокачивает твой prompt engineering На VC.ru разобрали, как Тарик Шихипар, инженер из Anthropic, работает с Claude: перед крупной задачей он раскидывает знание по четырём кучам — то, что мы знаем; то, о чём честно в курсе, что не знаем; то, что вбито настолько крепко, что вслух уже не проговариваем; и то, о чём вообще ни сном ни духом. Последняя категория — самая паскудная: попробуй задай нормальный вопрос про штуку, о которой ты даже не подозреваешь, что про неё стоило спросить. У автора случилось дежавю — схема явно откуда-то из старой психологии. Копнул глубже и улетел в кроличью нору: из prompt engineering в работы 70-х про метакогницию, оттуда в исследования о том, способны ли языковые модели оценивать собственные знания, а затем обратно в Anthropic — уже к introspection и mechanistic interpretability. Совет «сначала разберись, чего ты не знаешь» оказался только верхушкой: в работах Anthropic последних лет сквозит одна и та же тема — как нащупать границы знания системы и разглядеть то, чего мы о ней сами не знаем. Но стартовала вся история не с Claude. Просветиться 👉 Telegram | Max

19 719

Гига Писарь: что там за полторы недели после дебютной статьи Автор говорит: с момента выхода первой статьи прошло чуть больше недели. На одобрение он вообще не рассчитывал, да и аккаунта на Хабре у него до того не водилось. Код он никогда не писал, хотя тянуло давно, а тут подъехали новые технологии — и теперь роботы сами строчат. Как он докатился до Писаря, пересказывать не станет: это было в первой статье. Здесь короткий итог: увидел, как GigaAM от Сбера разбирает русскую речь, ошалел и собрал диктовку для себя. По цифрам: кроме той единственной статьи на Хабре, о Писаре он нигде не трепался, просмотры висят под первой статьёй, а установок набежало уже больше четырёх сотен. Плюс его приметили на Хабре и позвали вести блог — он согласился: напрягаться не надо, самому в кайф, а читателям, может, и правда любопытно глянуть, как не-программист пилит приложение, как оно расходится по людям, какие хотелки вылезают и обо какие грабли он спотыкается. После статьи на него вывалились баги, он их чинил, версии полетели одна за другой — и тут же первая засада: поначалу он сделал по-простому, приложение сообщало, что вышла новая версия, и выкидывало человека на страницу GitHub со списком файлов и мутными названиями. Разработчику, даже зелёному, всё очевидно, а обычному человеку привычно ткнуть одну кнопку «Установить», а тут сиди и угадывай, какой файл тянуть. Читать на Хабре 👉 Telegram | Max

19 719

Китай в отпуске — DeepSeek дешевеет Прикинуть, во сколько реально встаёт использование DeepSeek, с каждым разом всё мутнее. Токены у него не равнозначные, и цена на них гуляет будь здоров. Часы пик — платишь вдвое больше. Поначалу пиковые окна висели ежедневно: 01:00–04:00 и 06:00–10:00 UTC. Кто хотел сэкономить, тот быстро освоил пересчёт UTC в MSK. Потом выходные целиком стали непиковыми — и «экономисты» зазубрили, когда по UTC наступает суббота и когда заканчивается воскресенье. А сейчас к непиковым дням добавились китайские национальные праздники. Ну что ж, выучим и их — праздник середины осени уже на подходе. Читать далее 👉 Telegram | Max

19 719

Писать код стало дёшево. Дорого — придумать, нахрена Лет тридцать-сорок весь IT-менеджмент молился на утилизацию дорогих человеко-часов: чем больше строк выдал разработчик, тем красивее в отчётах выглядела эффективность конторы. Потом приехал ИИ, обнулил цену написания кода — и внезапно выяснилось, что узкое место там и не стояло. Оно в идеях, которые вообще стоит тащить в прод. С ИИ у бизнеса появилась возможность клепать MVP, фичи и рефакторинги не кварталами, а неделями. И тут же обнаружилось: львиная доля этих MVP — хрен кому нужна. Отсюда и вопрос: «А точно ли горлышко было в разработке?» Логика простая: если MVP штампуются быстро, но спроса не находят, то косяк в самом MVP, а не в том, как быстро ты это клепаешь. Читать далее 👉 Telegram | Max

19 719

[Перевод] ИИ-дилемма: разгоняем рост — или закладываем выживание человечества? Разбираем статью экономиста Чарльза Джонса, где с этикой всё не так однозначно Выкладываем полный перевод статьи The AI Dilemma: Growth versus Existential Risk — вышла в 2024-м, написал её Чарльз Джонс (Charles I. Jones). Вопрос там поставлен так, что просто не отмахнёшься: готовы ли мы обменять ускоренный экономический рост и (возможное) продление жизни — то, что сулит тотальное внедрение ИИ и рост самого ИИ до (предполагаемого) суперинтеллекта — на риск, при котором человечество как вид тупо исчезнет? В статье разворачивают математическую модель: там есть параметры ускорения экономики, прибавки к продолжительности жизни и вероятности, что сверхсильный ИИ нас всех закопает. А неоднозначной с точки зрения этики статью делают вот чем: в ней утверждается, что некий уровень риска для человечества существует и его в теории можно посчитать, — и этот уровень «допускается принять» в обмен на ускоренный рост и подросшую среднюю продолжительность жизни. Плюс к тексту и формулам идут комментарии — где-то чтобы формулы и самые мутные куски стали понятнее, а где-то с критикой: там, где допущения и выводы модели явно просят другого взгляда (см. финальный комментарий). Читать далее 👉 Telegram | Max

19 719

⁣Промты, AI- сервисы, IT- решения и всё, что реально облегчает работу ⠀ Сохрани себе эту ПОДБОРКУ, если не хочешь тратить часы на поиск нормальных каналов про ИИ и технологии. ⠀ Мы собрали в одной ПАПКЕ каналы, которые помогают лучше работать и находить свежие идеи. ▪️ Стратегия, AI и организационный дизайн ▪️Цена внедрения | Михаил Омельченко ▪️ Ebout Data Science | Дима Савелко ⠀ ▪️ BestPromptAI ⠀ ▪️Все про 1С:УНФ и не только (Айтон) ▪️ ИИ что дальше ⠀ ▪️ Корпоративный ИИ — рынок корпоративного ИИ глазами системного интегратора: новости, кейсы и аналитика через призму реального опыта. ⠀ 🎁бонусный канал с промтами, которые помогут развить блог за 30 дней → автоматизировать 80% процессов → сегментировать аудиторию глубже, чем «женщины 30+» → упаковать продукт ⠀ 👉 ЗАБРАТЬ ПОДБОРКУ ⠀ ❗️Пост удалю через 3 дня, поэтому лучше забрать подборку сейчас. Чтобы попасть в подборку, пиши сюда @anna_gldkv