3 395
Подписчики
-124 часа
-77 дней
-5230 дней
Загружаем данные
Похожие каналы
![[PYTHON:TODAY]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1e8JKN%2F5465241907756731355%3Fty%3Dx&w=96&q=75){kind=small}
Облако тегов
Входящие и исходящие упоминания
---
---
---
---
---
---
Привлечение подписчиков
октябрь '26окт. '26
октябрь '26
+2
в 0 каналах
сентябрь '26
+2
в 0 каналах
Get PRO
август '26
+3
в 0 каналах
Get PRO
июль '26
+3
в 0 каналах
Get PRO
июнь '26
+27
в 0 каналах
Get PRO
май '26
+3
в 0 каналах
Get PRO
апрель '26
+3
в 0 каналах
Get PRO
март '26
+1
в 0 каналах
Get PRO
февраль '26
+917
в 0 каналах
Get PRO
январь '260
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '25
+4
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '25
+9
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '25
+4
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '25
+2
в 0 каналах
Get PRO
август '25
+40
в 0 каналах
Get PRO
июль '25
+45
в 0 каналах
Get PRO
июнь '25
+55
в 0 каналах
Get PRO
май '25
+52
в 0 каналах
Get PRO
апрель '25
+47
в 0 каналах
Get PRO
март '25
+56
в 0 каналах
Get PRO
февраль '25
+77
в 0 каналах
Get PRO
январь '25
+138
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '24
+121
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '24
+147
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '24
+198
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '24
+91
в 0 каналах
Get PRO
август '24
+152
в 0 каналах
Get PRO
июль '24
+96
в 0 каналах
Get PRO
июнь '24
+106
в 0 каналах
Get PRO
май '24
+115
в 0 каналах
Get PRO
апрель '24
+118
в 0 каналах
Get PRO
март '24
+103
в 0 каналах
Get PRO
февраль '24
+101
в 2 каналах
Get PRO
январь '24
+135
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '23
+99
в 1 каналах
Get PRO
ноябрь '23
+130
в 1 каналах
Get PRO
октябрь '23
+194
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '23
+255
в 0 каналах
Get PRO
август '23
+300
в 0 каналах
Get PRO
июль '23
+283
в 0 каналах
Get PRO
июнь '23
+200
в 0 каналах
Get PRO
май '23
+239
в 0 каналах
Get PRO
апрель '23
+244
в 0 каналах
Get PRO
март '23
+324
в 0 каналах
Get PRO
февраль '23
+342
в 0 каналах
Get PRO
январь '23
+466
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '22
+399
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '22
+574
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '22
+480
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '22
+469
в 0 каналах
Get PRO
август '22
+464
в 0 каналах
Get PRO
июль '22
+581
в 0 каналах
Get PRO
июнь '22
+566
в 0 каналах
Get PRO
май '22
+697
в 0 каналах
Get PRO
апрель '22
+1 771
в 0 каналах
| Дата | Привлечение подписчиков | Упоминания | Каналы | |
| 25 октября | 0 | |||
| 24 октября | 0 | |||
| 23 октября | 0 | |||
| 22 октября | 0 | |||
| 21 октября | 0 | |||
| 20 октября | 0 | |||
| 19 октября | +1 | |||
| 18 октября | 0 | |||
| 17 октября | 0 | |||
| 16 октября | 0 | |||
| 15 октября | 0 | |||
| 14 октября | 0 | |||
| 13 октября | 0 | |||
| 12 октября | 0 | |||
| 11 октября | +1 | |||
| 10 октября | 0 | |||
| 09 октября | 0 | |||
| 08 октября | 0 | |||
| 07 октября | 0 | |||
| 06 октября | 0 | |||
| 05 октября | 0 | |||
| 04 октября | 0 | |||
| 03 октября | 0 | |||
| 02 октября | 0 | |||
| 01 октября | 0 |
Посты канала
| 2 | «Просто_продолжай_10_способов_оставаться_креативным»,_Остин_Клеон.pdf | 88 |
| 3 | «Покажи_свою_работу»,_Остин_Клеон.pdf | 89 |
| 4 | «Кради_как_художник»,_Остин_Клеон.pdf | 89 |
| 5 |  +2🌟 CLM-8B: открытая и быстрая модель для выбора действий агентов
Стэнфорд в сотрудничестве с NVIDIA выложили в открытый доступ первую модель класса Contrastive Language Models.
Это открытый аналог Jev, которую 15 сентября представил стартап TypeSafe AI бывшего исследователя OpenAI.
Она по входному контексту возвращает решение заданного типа с откалиброванной вероятностью и стоит 4 цента за миллион входных токенов.
CLM-8B делает то же самое и нужна агентам, которым приходится быстро принимать решения. Модель получает текущее состояние и набор возможных действий и возвращает вероятность для каждого.
Она умеет оценивать истинность утверждения, выбирать из нескольких вариантов и ставить оценку по упорядоченной шкале.
Дообученную CLM-8B можно использовать как верификатор, который выбирает лучшее из нескольких решений кодинг-агента.
Текст модель не генерирует.
🟡 Архитектура
В основе - Qwen3-8B, поверх которой обучены две небольшие проекционные головы, одна для состояния, другая - для действия.
Состояние и действия кодируются отдельно, модель сравнивает их векторы и переводит близость в вероятности. Векторы неизменных действий можно посчитать заранее и переиспользовать, поэтому в задачах с чередой решений модель отвечает быстрее.
🟡Тесты
Без дообучения CLM-8B держится на уровне Jev в задачах управления компьютером, играх и вызове инструментов и отвечает до девяти раз быстрее. С кэшированием векторов при выборе примерно из тысячи вариантов разрыв доходит до 13 раз.
В роли верификатора дообученная модель на отложенных подмножествах задач поднимает долю решённых задач на DeepSWE с 73,7% при одной попытке до 81,6%, на Terminal-Bench 2.1 с 84% до 87,6%. Jev в той же роли даёт 71,1% и 83,1%.
Для запуска нужны Linux, видеокарта NVIDIA и Qwen3-8B, развёрнутая через vLLM.
📌Лицензирование: Apache 2.0
🟡Блогпост
🟡Набор моделей
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Decision #CLM #NVIDIA #Stanford | 138 |
| 6 | https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/1092056/ | 204 |
| 7 | LLM для чайников.txt | 261 |
| 8 | Обучи свой decision model на 🕸colab или своей пекарне 😜 (мак тоже пойдёт).
Сегодня накину ещё про decision models в лице решения анслота для тюна своей модели.
Unsloth позволяет быстро превратить обычную LLM (Qwen, Gemma, Llama) в decision, хоть за базу берут decoder-only модель, но мы все ещё получаем модель, что не генерирует текст, а выбирает из предложенных вариантов и выдаёт вероятность для каждого. Да, тут не энкодер модель, как FRIDA, а декодер модель + голова классификации, это позволяет иметь KV-кэш сахар без ухищрения. 🧠
Что даёт:
· Модель читает вход, оценивает варианты и возвращает выбор с калиброванной вероятностью.
· Точность на бенчмарках вырастает с ~30% (случайный уровень) до 78–81%.
· Обучение занимает 30–50 минут на 4–14 GB VRAM.
Как обучить, кратко:
1. Установи Unsloth (Desktop app или pip install unsloth).
2. Выбери модель (например, unsloth/Qwen3.5-4B) и датасет (LocalLLaMA/typed-decisions).
3. Запусти обучение — Unsloth сам подставит рабочие настройки (LoRA r=16, lr=2e-4, 2 эпохи).
4. Готовую модель можно подключить к Decision API.
В рамках их решения есть целый пулл спец датасетов (13 штук), которые дают возможность закрыть базовые задачи и обучить на них модельку.
Это бесплатно, есть готовый ноутбук на Google Colab, где обучение полностью фри в рамках квоты. Поверьте, квоты вам хватит.😮💨
Кому зайдёт? Если нужна не Болталка (хотя и болталку тоже сделать можно), а модель для классификации, маршрутизации тикетов, модерации или любого выбора из вариантов - это быстрый и дешёвый способ. 😏 | 323 |
| 9 | Anthropic запретила пользователям оскорблять нейросети Claude
Компания обновила политику использования своих продуктов, которая вступит в силу 12 ноября. За несоблюдение правил пользователям могут заблокировать доступ к сервисам.
В новой редакции регламента отмечается, что клиентам запрещено «проявлять системное и неоправданно оскорбительное или жестокое поведение по отношению к нашим моделям».
Блокировка аккаунта при этом названа крайней мерой: в основном нарушителей будут наказывать завершением диалога с чат-ботом в одностороннем порядке. | 289 |
| 10 | Не могу не поделиться переводом этого плейбука. Многие спрашивают, что такое Harness (обвязка) и как ее правильно использовать в своих ИИ-агентах. Вот отличный справочник, пользуйтесь. | 425 |
| 11 | Кот Шрёдингера.mp3 | 421 |
| 12 | Не завтра, а сейчас.mp3 | 510 |
| 13 | Островки света.mp3 | 521 |
| 14 | Битва с зимой.mp3 | 513 |
| 15 | Дети нового мира.mp3 | 557 |
| 16 | Сохранить лето.mp3 | 552 |
| 17 | Видосы.mp3 | 532 |
| 18 | Контролируемая глупость.mp3 | 483 |
| 19 | Туман над рекой.mp3 | 455 |
| 20 | Астероид Апофис 13 апреля 2029 года окажется ниже геостационарной орбиты, в десять раз ближе к Земле, чем Луна | 458 |
