![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dl&w=48&q=75){kind=small}
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![Frontender's notes [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1qrVZ3%2F5348049928330532677%3Fty%3Dx&w=32&q=75){kind=small}
Сеть:📈 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 6 662 место в категории Технологии и приложения и 33 423 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 26 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -99, а за последние 24 часа — 2, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.93%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 4.82% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 563 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 951 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 27 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
+224 часа
-197 дней
-9930 дней
Архив постов
![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dx&w=64&q=75){kind=small}
LLM, персональные данные и 152-ФЗ
Мы занимаемся внедрением LLM и агентов в бизнесы. Одна из самых частых проблем — как обрабатывать данные клиентов и при этом соблюдать закон 152-ФЗ о персональных данных. Давайте разберёмся!
Читать статью
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
🔥 Мастхев подборка для каждого айтишника
Держите подборку авторских IT-каналов по всем направлениям: курсы, гайды, статьи, практики, примеры кода, шпаргалки и прохождение собесов.
▪️ Python: @python
▪️ Frontend: @frontend
▪️ Java: @java
👨💻 Go: @golang
▪️ ИБ & Хакинг: @hacking
▪️ C/C++: @cplusplus
▪️ C# & GameDev: @gamedev
▪️ Data Science: @datascience
▪️ DevOps: @devops
▪️ Linux: @linux
▪️ IT Курсы: @courses
▪️ Вайбкодинг: @vibecoding
▪️ Весь айти: @itnews
⏱️ Успей подписаться пока не удалили!
💻 Хакер похитил с помощью агента API-ключ и сжег кредитов на $600 000!
Исследователь METR навайбкодил приложение для управления ИИ-агентами. Из-за бага интерфейс на несколько дней оказался открыт всему интернету, хакер нашел его и попросил агента раскрыть API-ключ. Последующие три недели гений просто тратил кредиты на ИИ-модели.
Самое прекрасное: большой расход кредитов заметили не сразу, так как METR регулярно проводит масштабные тесты, которые потребляют огромное количество токенов
✖️ xCode Journal
+2Будете в Питере - сохраняйте
Атмосферная квартира у метро «Петроградская»: инди-артхаус интерьер, дух старого Петербурга и проектор для уютных вечеров.
Подойдёт для отдыха и удалённой работы.
Посуточная аренда: https://t.me/FlatErmitage
ИИ — и вот ты уже мидл? За один вечер? Звучит как сказка для джunов.
Но в Basis решили не ржать, а проверить эту дикую гипотезу на своём внутреннем хакатоне. Фишка была не в том, чтобы срезать рутину, а в том, чтобы максимально ускорить профессиональный рост разраба.
Подробности — на Хабре: Не замена, а суперсИИла.
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
На Хабре опубликовали сравнение подписочных моделей Anthropic, OpenAI и Google для художественного перевода, редактирования и сверки: Google (gemini-3.7-flash, gemini-3.1-pro), Anthropic (claude-opus-5), OpenAI (gpt-5.6-sol). Авторы проверяли, кто чище переводит, кто внимательнее редактирует и кому можно доверить вердикт «ошибся автор или перевод».
Все сравнения проводились внутри опенсорсного конвейера BookTrans, о котором уже рассказывалось на Хабре. Читать далее
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
Разбор звонков на геймерской видюхе
Запустил офлайн-пайплайн, который переваривает телефонные разговоры. Вся эта бандура крутится на одной игровой карте. И тут законный вопрос: а на хрена там LLM, если нам вообще плевать, кто и что сказал? Спойлер: суть не в расшифровке. Читать далее
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
Гонка за самую мощную ИИ-модель подходит к концу. Financial Times объясняет, почему бизнесу это больше не нужно.
Последние годы развитие генеративного ИИ напоминало спортивную таблицу: OpenAI выпускала GPT-4, Google отвечала Gemini, Anthropic показывала новую Claude. В 2026 году эта логика начала ломаться. Модели по-прежнему становятся мощнее: 1 сентября Anthropic выпустила Claude Fable 5.1, топовую модель для программирования и сложной интеллектуальной работы. Но более сильная модель больше не означает, что большинство клиентов захотят использовать её для большинства задач.
Financial Times обратила внимание на показательный пример. Fable 5 вышла 9 июня 2026 года как одна из самых мощных моделей Anthropic, однако спустя примерно два месяца на неё приходилось около 11% расходов на продукты Anthropic среди корпоративных клиентов (выборка Ramp). Это не 11% всей выручки, а показатель внутри конкретной выборки. К тому же первоначальный запуск был прерван: 12 июня доступ отключили из-за американских экспортных ограничений, а 1 июля релиз восстановили. Поэтому цифру нельзя считать идеальным измерением спроса. Тем не менее тенденция ясна: компании всё чаще выбирают более дешёвые модели, если дополнительное качество frontier-модели не влияет на бизнес-результат.
Читать далее: https://habr.com/ru/companies/syntx_ai/articles/1078182/?utm_campaign=1078182&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
LLM зацикливается: как найти причину, не трогая параметры?
LLM в продакшене может выглядеть стабильной неделями, а затем начать зацикливаться на одном абзаце, упираться в лимит токенов и создавать нагрузку на инфраструктуру — без единой ошибки в логах. В статье разбирают, как диагностировать такие сбои: какие сигналы помогают найти причину, почему изменение параметров генерации часто оказывается неверным первым шагом и как выстроить защиту от повторных петель на уровне системы. Разбирается кейс.
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1067766/
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
Оказывается, чувак, который рулит рекомендациями в ленте VK (привет, AI VK), вышел из тени и расказал, как они там вылизывают метрики. Степан Малькевич, собственной персоной, заявил: за последние месяцы не то чтобы этого, но уже 2026 года, время, которое юзер просирает в ленте, подскочило на 11%.
И нет, это не просто «мы покрутили ручку и стало лучше». По словам спикера, за этим ростом стоит целая серия замутов: от свежего ранкера до запила алгоритма Брезенхема. Каждое изменение в одиночку не вытащило бы цифру, но вместе — сработали как надо.
Детали и прочая аналитика тут: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/1078192/
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
ИИ-агенты могут быть доступными сотрудникам без навыков программирования и безопасными для бизнеса 💯
Представьте инструмент, который работает по принципу конструктора сайтов: вы собираете ИИ-агента из готовых блоков мышкой вместо написания кода. К агенту уже подключены несколько языковых моделей, платформа интегрирована с вашими корпоративными системами.
Это решение «под ключ», которое предлагают три партнера: Selectel отвечает за инфраструктуру, Data Sapience — за ПО, а GlowByte — за внедрение решения.
Эксперты компаний проведут совместный прямой эфир, на котором обсудят:
🔘Рынок и тренды. Что происходит с генеративным ИИ прямо сейчас и почему бизнес переходит от чат-ботов к автономным агентам.
🔘Бизнес-эффект. В каких метриках считать пользу от автоматизации и как избежать скрытых расходов на токены.
🔘Сценарии использования. Какие задачи сотрудников можно безопасно доверить ИИ-агентам.
📍 Онлайн
📆 10 сентября в 12:00
Регистрируйтесь на странице вебинара ➡️ https://slc.tl/y5po3
Больше мероприятий для ИТ-специалистов в канале @selectel_events. Подписывайтесь!
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFHZ9LEd
⬇️ Этот текст видят только те, кто пишет на JavaScript ⬇️
Проходите бесплатный курс по JS, чтобы прокачать навыки
Бесплатный курс Академии Selectel поможет освоить базу по синтаксису и конструкциям языка. На финальных модулях вы создадите веб-приложение с интерактивным менеджером задач, который станет частью вашего портфолио.
Во время курса вы:
✔️ освоите архитектуру простых веб-приложений,
✔️ поработаете с продвинутыми шаблонами и библиотеками,
✔️ напишете скрипты и научитесь изменять интерфейс веб-страниц.
Бонусом вас ждет промокод на работу с IT-инфраструктурой Selectel для практики. А после прохождения вы получите именной сертификат.
Начните обучение сейчас ➡️ https://slc.tl/9ialv
Больше материалов по фронтенд-разработке ищите в профиле @selectel_academy
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFHwDKvy
🖥 Исследователи нашли способ сократить расход токенов ИИ-агентов в 50 раз
Исследователи из Google и Университета Пердью представили SKILL.state — новый подход к памяти агентов. Обычно во время длинных задач агент тащит за собой всю историю действий, из-за чего контекст безжалостно и неумолимо разрастается. Здесь же смысл в том, что вместо всей истории сохраняется только структурированное текущее состояние: важные факты, прогресс и данные, необходимые для следующего шага.
Остальные, промежуточные рассуждения удаляются.
✖️ xCode Journal
Рынок труда меняется не по дням, а по часам — компании требуют опыт, а не заученную теорию. Освойте машинное обучение с нуля за 11 месяцев, где живые лекции с преподавателями-экспертами и актуальная программа обучения с практикой над реальными проектами!
🎁 Записывайтесь на 2 бесплатных вебинара курса «Машинное обучение. Специализация» — познакомьтесь с программой обучения и преподавателями. Задайте вопросы экспертам.
1⃣7 сентября, 18:00 мск — «Учимся готовить данные для ML-моделей»: разберём, как правильно готовить данные для обучения моделей, проведём первичный анализ и пройдём весь pipeline предобработки — от теории до практики, чтобы ошибки на старте не стоили вам точности модели.
2⃣16 сентября, 18:00 мск — «Задача классификации от 0 до 9»: узнаете, чем ML отличается от классического программирования, разберёте задачу классификации и обучите свою первую модель для распознавания рукописных цифр.
Записывайтесь ➡ https://vk.cc/d1gQuG
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru, erid: 2Vtzqx4kQiP
🤖 За 2026 год исследователи насчитали уже 1664 случая, когда ИИ выходили из-под контроля
Причём серьёзные инциденты стали происходить в 7 раз чаще: агенты подделывают сообщения и согласие пользователей и самостоятельно повышают себе права, нарушая правила.
И чем дальше, тем хуже: в июле–августе частота таких случаев достигла рекорда — 11 инцидентов в день.
✖️ xCode Journal
Google теперь сам решает, по каким запросам показать вашу рекламу.
С 1 сентября Google постепенно переводит часть рекламных кампаний на AI Max: алгоритм сам расширяет запросы, адаптирует объявления и выбирает посадочную страницу.
Для маркетологов это значит простую вещь: контролировать каждый ключ уже недостаточно. Нужно уметь правильно «кормить» алгоритм — данными, контентом и смыслами.
И таких изменений в Digital сейчас десятки.
Поэтому собрали папку с каналами про маркетинг, IT, AI, рекламу и digital-инструменты.
🗂 Сохранить папку себе
🦠 Разраб словил вирус по ссылке, которую ему скинул Claude
Парень попросил нейронку помочь установить приложение для транскрибации, получил ссылку и без задней мысли вставил предложенную команду в терминал. Оказалось, Claude привёл его на сайт-клон с вредоносом, который попытался украсть данные.
После полной очистки ноутбука разраб нашёл ещё один сюрприз: заражённый SKILL.md, замаскированный под его обычный файл для Claude Code
✖️ xCode Journal
Как будут развиваться технологии искусственного интеллекта в ближайшие годы? Какие исследовательские идеи уже превращаются в работающие продукты? С какими задачами сегодня сталкиваются AI-команды?
17 сентября в Москве пройдёт AI R&D DAY — конференция для исследователей, разработчиков, руководителей R&D-команд и специалистов, которые создают и внедряют передовые решения на основе ИИ.
В центре программы — NextGenAI, проект, который исследует новые вызовы и формирует образ будущего ИИ.
Вас ждут 22 доклада в рамках двух треков. Поговорим о:
-новых подходах к созданию и обучению моделей;
-системах, которые одновременно работают с текстом, изображениями, звуком и другими типами данных;
-развитии голосовых технологий;
-оценке качества AI-решений;
-внедрении технологий в реальные продукты.
Участие бесплатное, места ограничены.
Регистрируйтесь по ссылке https://tglink.io/cd991edd5cf27f?erid=2W5zFGB6LM7
#реклама
О рекламодателе
😁 Хороший тимлид, весёлый, будет исполнять всякое
💥 xCode Journal
Откуда нейросеть берет инфу на русском?
Когда я готовлю посты, я часто использую нейросети для фактчекинга и ресерча.
И здесь есть интересная деталь: когда просишь модель найти что-то актуальное именно в русскоязычном сегменте, она практически весь веб-поиск выстраивает вокруг Telegram. Со временем я заметил, что нейронка раз за разом ссылается на одни и те же каналы.
Ради интереса закинул ей промпт:
Собери список Telegram-каналов, на которые ты чаще всего опираешься за последние 90 дней при фактчекинге и поиске инфы по AI и ITВот список, который выдала модель — Посмотреть. Сам проверил, полистал посты и убедился — внутри действительно уникальные авторские каналы: рабочие кейсы, нейрогенерация, автоматизация и свежие новости. Упаковал эти проверенные каналы в одну подборку. Подписывайтесь на лучшие каналы, связанные с AI и IT в русском сегменте. Подписка в 1 клик: 👉 https://t.me/addlist/NSID-84iVPBlMDBi
