Машинное обучение RU
Открыть в Telegram
Все о машинном обучении админ - @workakkk @data_analysis_ml - анализ даннных @ai_machinelearning_big_data - Machine learning @itchannels_telegram -лучшие ит-каналы @pythonl - Python @pythonlbooks- python 📚 @datascienceiot - 📚 РКН: clck.ru/3FmrUw
Больше
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Машинное обучение RU
Канал Машинное обучение RU (@machinelearning_ru) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 18 090 подписчиков, занимая 7 224 место в категории Технологии и приложения и 36 856 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 18 090 подписчиков.
Согласно последним данным от 24 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 26, а за последние 24 часа — 6, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.66%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 4.43% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 566 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 802 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 9.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как github, llm, openai, параметр, архитектура.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Все о машинном обучении
админ - @workakkk
@data_analysis_ml - анализ даннных
@ai_machinelearning_big_data - Machine learning
@itchannels_telegram -лучшие ит-каналы
@pythonl - Python
@pythonlbooks- python 📚
@datascienceiot - 📚
РКН: clck.ru/...”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 25 июля, 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.
18 090
Подписчики
+624 часа
+647 дней
+2630 день
Загрузка данных...
Похожие каналы
![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dx&w=256&q=75)
Облако тегов
Входящие и исходящие упоминания
---
---
---
---
---
---
Привлечение подписчиков
июль '26
июль '26
+123
в 2 каналах
июнь '26
+100
в 6 каналах
Get PRO
май '26
+96
в 2 каналах
Get PRO
апрель '26
+186
в 3 каналах
Get PRO
март '26
+415
в 4 каналах
Get PRO
февраль '26
+213
в 2 каналах
Get PRO
январь '26
+155
в 1 каналах
Get PRO
декабрь '25
+109
в 1 каналах
Get PRO
ноябрь '25
+273
в 3 каналах
Get PRO
октябрь '25
+170
в 1 каналах
Get PRO
сентябрь '25
+244
в 5 каналах
Get PRO
август '25
+222
в 6 каналах
Get PRO
июль '25
+422
в 50 каналах
Get PRO
июнь '25
+243
в 6 каналах
Get PRO
май '25
+104
в 2 каналах
Get PRO
апрель '25
+153
в 1 каналах
Get PRO
март '25
+132
в 7 каналах
Get PRO
февраль '25
+211
в 5 каналах
Get PRO
январь '25
+379
в 8 каналах
Get PRO
декабрь '24
+397
в 6 каналах
Get PRO
ноябрь '24
+336
в 3 каналах
Get PRO
октябрь '24
+613
в 10 каналах
Get PRO
сентябрь '24
+523
в 5 каналах
Get PRO
август '24
+509
в 2 каналах
Get PRO
июль '24
+524
в 3 каналах
Get PRO
июнь '24
+573
в 8 каналах
Get PRO
май '24
+788
в 36 каналах
Get PRO
апрель '24
+732
в 45 каналах
Get PRO
март '24
+788
в 27 каналах
Get PRO
февраль '24
+1 150
в 3 каналах
Get PRO
январь '24
+1 351
в 42 каналах
Get PRO
декабрь '23
+645
в 41 каналах
Get PRO
ноябрь '23
+195
в 2 каналах
Get PRO
октябрь '23
+695
в 2 каналах
Get PRO
сентябрь '23
+710
в 0 каналах
Get PRO
август '23
+618
в 0 каналах
Get PRO
июль '23
+790
в 0 каналах
Get PRO
июнь '23
+1 130
в 0 каналах
Get PRO
май '23
+561
в 0 каналах
Get PRO
апрель '23
+167
в 0 каналах
Get PRO
март '23
+690
в 0 каналах
Get PRO
февраль '23
+230
в 0 каналах
Get PRO
январь '23
+116
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '22
+76
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '22
+110
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '22
+280
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '22
+380
в 0 каналах
Get PRO
август '22
+211
в 0 каналах
Get PRO
июль '22
+231
в 0 каналах
Get PRO
июнь '22
+269
в 0 каналах
Get PRO
май '22
+491
в 0 каналах
Get PRO
апрель '22
+754
в 0 каналах
Get PRO
март '22
+634
в 0 каналах
Get PRO
февраль '22
+137
в 0 каналах
Get PRO
январь '22
+302
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '21
+450
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '21
+969
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '21
+115
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '21
+117
в 0 каналах
Get PRO
август '21
+251
в 0 каналах
Get PRO
июль '21
+366
в 0 каналах
Get PRO
июнь '21
+887
в 0 каналах
Get PRO
май '21
+1 235
в 0 каналах
Get PRO
апрель '21
+717
в 0 каналах
Get PRO
март '21
+117
в 0 каналах
Get PRO
февраль '21
+345
в 0 каналах
Get PRO
январь '21
+569
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '20
+423
в 0 каналах
| Дата | Привлечение подписчиков | Упоминания | Каналы | |
| 25 июля | +6 | |||
| 24 июля | +6 | |||
| 23 июля | +7 | |||
| 22 июля | +10 | |||
| 21 июля | +9 | |||
| 20 июля | +9 | |||
| 19 июля | +15 | |||
| 18 июля | +18 | |||
| 17 июля | +3 | |||
| 16 июля | +3 | |||
| 15 июля | +3 | |||
| 14 июля | +6 | |||
| 13 июля | +2 | |||
| 12 июля | +3 | |||
| 11 июля | +2 | |||
| 10 июля | +1 | |||
| 09 июля | +2 | |||
| 08 июля | 0 | |||
| 07 июля | +6 | |||
| 06 июля | 0 | |||
| 05 июля | +2 | |||
| 04 июля | +1 | |||
| 03 июля | +1 | |||
| 02 июля | +5 | |||
| 01 июля | +3 |
Посты канала
📚 Бесплатный учебник по теории игр - 578 страниц
Game Theory от Giacomo Bonanno — большой open-source учебник по некооперативной теории игр.
Внутри:
* основы теории игр и стратегического взаимодействия;
* равновесия и принятие решений;
* 165 задач с решениями;
* 163 иллюстрации;
* материал на стыке математики, экономики и Computer Science.
Хорошая база для тех, кто занимается ML, Multi-Agent Systems, математикой и алгоритмами.
📖 Скачать PDF: https://arxiv.org/pdf/1512.06808
#GameTheory #Mathematics #Statistics #Probability #MachineLearning
| 2 |  ✔️ Карпати говорит, что модели «неровные»: где-то рефакторят кодовую базу, где-то путаются в простом. В агентных системах это особенность, которую стоит закладывать в архитектуру заранее – успевайте зарегистрироваться
Агент, который отлично пишет код, не обязательно сам понимает, что не должен читать .env-файл соседнего проекта или дёргать внешний API без проверки. Эта неровность – не баг одной модели, а системное свойство того, как агенты сейчас устроены. Именно поэтому проектирование агентных систем – отдельная инженерная дисциплина.
ШАД с 27 по 31 июля проводит AI Agents Security Week с экспертами Яндекса – про то, как эту неровность закрывать архитектурой, а не надеждой.
В программе:
• автономные агенты vs LLM – в чём разница с точки зрения угроз
• безопасный доступ к инструментам и инфраструктуре
• защита персональных и корпоративных данных
• уязвимости агентных систем
• реальные проблемы, с которыми уже столкнулись команды ИИ-продуктов
Подойдёт ML-разработчикам, DevOps/DevSecOps-инженерам, техлидам, архитекторам, студентам старших курсов. Пригодится понимание SDL и базовый опыт вайбкодинга.
5 вечерних занятий, отборочное тестирование и итоговая работа для сертификата.
До окончания приёма заявок (27 июля, включительно) осталось совсем немного времени – не упустите возможность. Регистрация по ссылке. | 706 |
| 3 |  ИИ-агенты лучше редактируют код, когда репозиторий описан через поведение, а не файлы
В статье Harness Handbook исследователи предложили отдельную «карту» agent harness: она описывает, что делает система, и связывает каждое поведение с конкретными местами в коде.
Проблема знакомая: промпты, tools, memory и execution часто размазаны по десяткам функций и файлов. Агент понимает, что нужно изменить, но легко пропускает часть реализации.
Handbook строится автоматически через static analysis + LLM, хранит три уровня детализации, связи через shared state и обновляется после изменений. Агент сначала находит нужное поведение, затем постепенно спускается до конкретного кода и перепроверяет его по актуальному репозиторию.
На задачах изменения Codex качество планов выросло с 28,3% до 38,3%, а на Terminus-2 с 26,7% до 45,6%. При этом расход planner-токенов снизился на 12,7% и 8,6% соответственно. Все 24 сравнения Recall/Precision/F1 по поиску мест для правок также улучшились.
Важно: исследование измеряло качество планов изменений, а не успешность уже выполненных патчей.
Похоже, для coding agents хороший навигатор по архитектуре иногда полезнее, чем ещё больше контекста.
Paper: Harness Handbook: Making Evolving Agent Harnesses Readable, Navigable, and Editable
https://arxiv.org/abs/2607.13285 | 1 013 |
| 4 |  Если хочешь развиваться в машинном обучении — решать реальные бизнес-задачи или уйти в исследования — в Центральном университете есть магистратура под оба сценария. И на нее можно получить грант до 75%. Места ограничены, дедлайн подачи заявок — 20 августа.
«Машинное обучение» — это направление с несколькими форматами и треками. В офлайн-формате (пары по вечерам и в выходные в центре Москвы) можно выбрать один из трех треков:
⚫️Индустриальный — сильная база в ML, современные инструменты, реальные задачи от партнеров
⚫️Научный (AIRI × ЦУ) — сложные модели, исследования, подготовка к аспирантуре и работе в передовых лабораториях
⚫️ML в электронной коммерции × Lamoda — работа с реальными данными Lamoda, применение ML для бизнес-задач и возможность попасть на стажировку в компанию
Для тех, кто хочет учиться из любой точки мира, есть онлайн-формат: основной трек и продвинутый — для специалистов с опытом в ML. Это полноценная альтернатива офлайну с теми же преподавателями и курсами.
Магистратура в Центральном университете — это 2 года обучения, которое можно совмещать с работой, и диплом государственного образца. Карьерная поддержка начинается еще во время учебы: консультации, тренировочные собеседования и помощь с трудоустройством. Студенты уже в процессе обучения выходят на новые позиции или повышаются в грейде в Яндексе, Авито, Т-Банке и других компаниях.
Поступление проходит через грантовый конкурс — это одновременно способ попасть на программу и возможность выиграть финансовую поддержку на все время обучения: грант покрывает до 75% стоимости.
В 2026 году доступно 550 грантов на все программы магистратуры. Подробнее о программах и условиях участия в конкурсе — по ссылкам
➡️Офлайн программа
➡️Онлайн программа | 919 |
| 5 |  Нет текста... | 1 194 |
| 6 |  Open source не создаёт кризис кибербезопасности. Он помогает её решать.
Cisco Foundation AI открывает модели, датасеты и инструменты для анализа уязвимостей, threat intelligence и автоматизации работы специалистов по безопасности. Среди релизов — Foundation-Sec и компактные агентные модели Antares для поиска уязвимого кода.
Открытый код позволяет исследователям проверять модели, находить слабые места и совместно улучшать защиту. Закрытость сама по себе безопасность не гарантирует.
huggingface.co/fdtn-ai | 1 343 |
| 7 |  Unity представила Unity CLI - инструмент, который позволяет ИИ-агентам напрямую работать с игровыми проектами.
Агент может:
- изменять объекты и компоненты в сценах;
- искать причины ошибок;
- исправлять баги;
- запускать сборку проекта;
- проверять, действительно ли исправление сработало.
В одном из демо агент получил баг-репорт о персонаже, проваливающемся сквозь пол. Он самостоятельно нашёл отключённый коллайдер, активировал его, запустил проверку и убедился, что проблема исчезла.
Получается почти полноценный ИИ-разработчик: получил задачу, изучил проект, внёс изменения и протестировал результат — всё через терминал.
Инструмент доступен бесплатно.
Подробнее: https://unity.com/blog/meet-the-unity-cli
#unity #gamedev #ai #vibecoding | 1 326 |
| 8 |  ⚡️ VGGT: превращает набор фотографий в геометрию 3D-сцены
Обычно реконструкция сцены требует отдельной связки для оценки камер, глубины и отслеживания точек. VGGT получает изображения и предсказывает всё это одной feed-forward моделью.
На вход можно подать один кадр, несколько снимков или сотни ракурсов. На выходе модель строит:
- внутренние и внешние параметры камер
- карты глубины
- плотные карты 3D-точек
- траектории выбранных точек между кадрами
Результаты можно экспортировать в формат COLMAP, дополнительно обработать через bundle adjustment и использовать в пайплайнах NeRF или Gaussian Splatting через gsplat.
Запуск занимает несколько строк:
model = VGGT.from_pretrained("facebook/VGGT-1B").to(device)
images = load_and_preprocess_images(image_names).to(device)
with torch.no_grad():
predictions = model(images)
https://github.com/facebookresearch/vggt | 1 350 |
| 9 |  Команда GigaChat зовёт на вечеринку для AI-разработчиков и исследователей 🎉
29 июля, Сбер.Среда, пространство «Оригинал» (м. «Курская», ул. Земляной Вал, 9А)
Без докладов, презентаций и официальных дискуссий – только общение с коллегами по индустрии, обсуждение рабочих задач и болей, новые знакомства и летний вечер на веранде.
Регистрация и подробности
Надеемся на хорошую погоду 🥳
До встречи! | 1 291 |
| 10 |  ⚡️ TIGER-AI-Lab выложили OpenResearcher.
Это полностью открытый пайплайн для обучения deep research агентов: не просто модель, а рецепт, данные, траектории, training code, evaluation framework и офлайн-среда для поиска.
Главная цифра: около 96K research trajectories для long-horizon web research задач.
То есть агент учится не отвечать “из головы”, а проходить полный цикл исследования:
* искать
* открывать страницы
* находить нужные фрагменты
* собирать доказательства
* рассуждать в несколько шагов
* выдавать финальный ответ
github.com/TIGER-AI-Lab/OpenResearcher | 1 431 |
| 11 |  Anthropic и OpenAI это упустили
В open source вышел CUA - единый SDK, который даёт ИИ-агентам мышь, клавиатуру, экран и доступ к shell на macOS, Linux и Windows.
Один и тот же код может управлять локальной виртуальной машиной или облачной песочницей независимо от операционной системы.
Что умеет CUA
- видеть содержимое экрана
- кликать и печатать как обычный пользователь
- выполнять shell-команды
- запускать тесты на OSWorld и ScreenSpot
- экспортировать траектории для обучения моделей
- работать почти с нативной производительностью на Apple Silicon
Больше не нужен отдельный SDK для каждой ОС и сложная инфраструктура для запуска компьютерных агентов.
Проект полностью бесплатный и открытый:
🔗 https://github.com/trycua/cua | 1 453 |
| 12 |  🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку
В IT прокачивается тот, кто каждый день видит сильные идеи, новые инструменты, реальные задачи, вакансии и разборы.
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: @courses
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.
Пока кто-то листает шум, ты будешь видеть инструменты, задачи и идеи, которые помогают расти в профессии. | 1 130 |
| 13 |  Гладиаторские бои будущего уже стартовали в Шэньчжэне? 🤖🔥
В Китае запустили Ultimate Robot Knockout Legend - лигу свободных боёв среди гуманоидных роботов.
Выглядит как смесь MMA, киберпанка и трейлера к «Терминатору».
Главный приз тоже не игрушечный: золотой чемпионский пояс стоимостью около $1.45 млн. | 1 479 |
| 14 |  TSMC снова показывает, кто реально зарабатывает на AI-буме.
Во втором квартале 2026 компания выдала почти идеальный отчёт:
* выручка: NT$1.27 трлн или около $40 млрд
* рост выручки: +36% год к году
* чистая прибыль: NT$706.6 млрд или около $22 млрд
* рост прибыли: +77% год к году
* новый рекорд по прибыли
* gross margin: 67.7%, выше прогноза
* результат выше консенсуса аналитиков примерно на 11.7%
Выручка пришла у верхней границы собственного прогноза TSMC: $39.0–40.2 млрд.
Причина всё та же: спрос на AI-чипы. NVIDIA, hyperscalers, кастомные ускорители, HBM-цепочки — всё это упирается в передовые фабрики.
CEO TSMC C.C. Wei сказал очень показательно:
> «Пройдёт много времени, прежде чем мы сможем удовлетворить спрос клиентов».
AI-бум может спорить о моделях, агентах и приложениях.
Деньги прямо сейчас забирают те, кто продаёт инфраструктуру: TSMC, NVIDIA и вся цепочка вокруг вычислений.
https://x.com/jukan05/status/2077630742788743292 | 1 541 |
| 15 |  Кто-то разобрал Claude Code почти до винтика
learn-coding-agent - репозиторий для тех, кто хочет понять, как устроены современные coding agents не на уровне промо-страниц, а на уровне архитектуры.
Автор собрал разбор Claude Code по публичным источникам: цикл агента, систему инструментов, разрешения, работу с контекстом, сессии, подпроцессы, MCP, удалённые настройки, телеметрию и скрытые флаги.
Получился не “гайд по использованию”, а карта внутренней логики CLI-агента: как он принимает решение, когда просит разрешение, как вызывает инструменты, как хранит историю и как расширяется через внешние интеграции.
https://github.com/justxor/Claudecourse/ | 1 894 |
| 16 |  Как компании внедряют и масштабируют AI-решения в своей ИТ-среде?
Об этом будут говорить на конференции IT Elements 2026, которая пройдет 9–10 сентября в Москве.
Участников ждут реальные кейсы использования AI в корпоративной среде, обсуждение работы с данными, инфраструктуры для современных цифровых сервисов и платформенных подходов к развитию ИТ.
Если вам интересен не очередной обзор возможностей нейросетей, а опыт компаний, которые уже внедряют AI в рабочие процессы, стоит присмотреться к программе конференции.
Кому будет интересно:
🔹 ИТ- и ИБ-директорам
🔹 Командам по данным, ML и AI
🔹 Руководителям инфраструктуры, платформ и эксплуатации
🔹 Сетевым инженерам и архитекторам
🔹 Экспертам и спикерам
Формат — офлайн в Москве и онлайн.
Регистрация уже открыта. Участие бесплатное. 📆
Ждем Вас на главном событии этой осени. 💙 | 1 028 |
| 17 |  ✔️ ChatGPT получил полноценный внутренний поиск
Долгожданная функция поиска по истории чатов, проектам и загруженным документам доступна в боковой панели веб-интерфейса и в мобильных приложениях для iOS и Android.
Поиск поддерживает фильтры по типам контента, а клик по результату в выдаче перенаправляет пользователя на конкретное сообщение в диалоге.
Обновление разворачивается глобально. Новая возможность доступна всем пользователям ChatGPT, включая бесплатную версию.
openai.com
✔️ Anthropic открыла учителям в США бесплатный доступ к своим продуктам
Компания анонсировала бесплатную платформу Claude for Teachers для преподавателей школ США. В неё вошли модели, среда Claude Code и Cowork, где ИИ сам выполняет цепочки задач. Например, учитель один раз настраивает агента, и тот каждое утро проверяет тесты или собирает сводку по успеваемости класса.
Платформа поддерживает интеграцию с сервисами Canva Education и MagicSchool, позволяя встраивать Claude в уже готовые рабочие процессы. Anthropic обещает, что данные учителей и учеников не пойдут на обучение будущих моделей.
Заодно на GitHub выложили набор навыков для агентов и запустили курс по ИИ, не привязанный к продуктам какой-то одной компании. Программа продолжает вузовскую Claude for Education. Регистрация открыта до июня 2027 года.
anthropic.com
✔️ Google добавила генерацию изображений в AI Overview
К 25-летию сервиса Google Images компания добавила генерацию картинок по текстовому запросу в поисковые сводки. За функцию отвечает генератор на базе Nano Banana.
Домашняя страница поиска по картинкам получила редизайн с механикой в стиле Pinterest. Интерфейс переведен на динамическую галерею с адаптивной алгоритмической лентой и возможностью сохранять изображения в тематические коллекции.
Развертывание генеративных функций в AI Overviews займет несколько недель. На старте опция доступна только на английском языке в регионах, где уже поддерживается создание изображений.
blog.google
✔️ Nvidia вдвое сократила список покупателей ИИ-чипов в Азии
Чипмэйкер ужесточил процесс одобрения для азиатских контрагентов из списка авторизованных покупателей, чтобы перекрыть серый экспорт оборудования в Китай.
После аудита число одобренных компаний в Сингапуре, Малайзии и Японии уменьшилось более чем на 50%. В новый "белый список" не попали многие новые облачные провайдеры-арендодатели GPU.
Компания перешла от проверки документов к физическим инспекциям дата-центров. Теперь Nvidia анализирует контракты и запрашивает информацию напрямую у конечных пользователей ускорителей.
ft.com
✔️ Учёные предупреждают о приближении второй промышленной революции
Стэнфордская лаборатория цифровой экономики опубликовала открытое письмо "We Must Act Now" о макроэкономических последствиях внедрения ИИ. Документ подписали более 200 ученых, 16 нобелевских лауреатов и представители Google, Anthropic и OpenAI.
Авторы прогнозируют, что в ближайшие 10 лет развитие ИИ спровоцирует трансформацию экономики, сопоставимую с исторической индустриализацией. Письмо призывает формировать новые институты для компенсации потери рабочих мест.
Лидеры ИИ-компаний указывают на нехватку метрик для измерения влияния ИИ на экономику - из-за этого конкретный план действий отсутствует.
Демис Хассабис, не подписавший письмо, прогнозирует появление AGI в перспективе 5 лет и сравнивает эффект с "десятикратной индустриализацией на десятикратной скорости".
stanford.edu
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 1 259 |
| 18 |  ❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️
Yandex AI Studio Series Summer Edition — с 16 по 30 июля пройдет событие для разработчиков, ML/ИИ-инженеров, продуктовых менеджеров и всех, кто создает продукты на базе ИИ.
Эксперты Яндекса расскажут, как проектировать агентные системы, выбирать подходящие инструменты для разных сценариев и масштабировать решения от первых экспериментов до корпоративного внедрения.
В программе — серия практических вебинаров, а 30 июля участников ждут:
— обзор новых возможностей и планов развития Yandex AI Studio;
— разбор создания ИИ-продукта без команды разработки — от идеи до запуска за два месяца;
— архитектура масштабируемого контакт-центра на базе ИИ;
— реальные кейсы применения ИИ-ассистентов в ритейле и на производстве.
Самых активных участников серии пригласят на закрытый офлайн-митап в Москве, где команда Yandex AI Studio поделится планами развития продукта, ответит на вопросы и вручит подарки.
Подключайтесь, чтобы разобраться в современных подходах к разработке ИИ-продуктов и применить их в собственных проектах. | 1 487 |
| 19 |  Ideogram v4 Fast, когда генерация картинок перестаёт быть “поставил и жди”
fal выкатили ideogram-v4-fast на Hugging Face - ускоренную версию Ideogram 4, заточенную под быстрый FP4/NVFP4-инференс.
Главная идея простая: меньше лишних проходов, 20 шагов генерации и никакого runtime CFG. То есть модель не гоняет отдельную negative-ветку на каждом шаге, а сразу работает через один условный проход.
Для пользователя это звучит скучно, но для продакшена разница большая: быстрее генерация, проще масштабирование, меньше боли с latency.
Особенно интересно, что это Ideogram - модель, которую любят за нормальную работу с текстом на изображениях. Постеры, баннеры, обложки, карточки, UI-моки — там, где Stable Diffusion-подобные модели часто превращают буквы в кашу, Ideogram обычно чувствует себя увереннее.
MOSS-VL-Realtime is open for testing and research. 🤗 Huggingface: https://huggingface.co/OpenMOSS-Team/MOSS-VL-Realtime
💻 Github: https://github.com/OpenMOSS/MOSS-VL
📖 Technical blog: https://openmoss.github.io/MOSS-VL | 1 367 |
| 20 |  Сбер открыл доступ к новым моделям распознавания речи — GigaAM Multilingual и GigaChat Audio
GigaAM Multilingual включает два компонента. Аудиоэнкодер с самостоятельным обучением и многоязычную модель распознавания речи CTC ASR.
Аудиоэнкодер предварительно обучили на 2 млн часов речи на 70+ языках с фокусом на страны СНГ. Поэтому модель быстрее адаптируется к новым языкам и требует меньше данных для дообучения.
Многоязычную модель дообучили на 50 тысячах часов мультидоменной речи. Даже компактная версия с 240 млн параметров обгоняет популярные решения Whisper Large v3 и Omnilingual 1B.
Забирайте код и веса модели на Hugging Face и GitHub:
GigaAM Multilingual на Hugging Face
GigaAM Multilingual на GitHub
В свою очередь, GigaChat Audio — это большая языковая модель, которая объединяет возможности GigaAM Multilingual и GigaChat 3.1. Она распознаёт и переводит речь, классифицирует аудио и поддерживает диалог.
Её сильная сторона — работа с длинными записями. На аудио продолжительностью 20-60 минут показатель Intersection-over-Union локализации событий достигает 48.3. При этом объём контекста составляет до двух часов.
Кроме того, GigaChat Audio хорошо понимает русскую речь: 60.0 балла в бенчмарке RuBQ-Audio против 43.7 у Qwen3-Omni. А ещё распознаёт эмоции с точностью 90%+ по датасету Dusha.
Забирайте код и веса модели на Hugging Face:
GigaChat Audio на Hugging Face | 1 469 |
