Machinelearning
Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machinelearning
Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 278 539 підписників, посідаючи 331 місце в категорії Технології та додатки та 1 358 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 278 539 підписників.
За останніми даними від 06 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -3 711, а за останні 24 години на 142, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.81%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 6.07% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 21 740 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 16 916 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 157.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як openai, claude, api, gemini, контекст.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Погружаемся в машинное обучение и Data Science
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 07 жовтня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
Жюри выставки отдало ему официальную награду Innovation Award в категории Content Creation Technology.🟡 Дата-центр под столом AMD впервые показала рабочую станцию Threadripper Halo Station. Внутри процессор Threadripper Pro с 96 ядрами Zen 5 и два ускорителя Instinct MI350P по 144 ГБ памяти HBM3E каждый. Система поддерживает до 2 ТБ оперативной памяти DDR5, а с четырьмя ускорителями, которые заявлены как опция, объём HBM3E вырастет до 576 ГБ. По словам AMD, этого хватает, чтобы локально запускать модели с более чем триллионом параметров и гонять масштабные агентские сценарии без облака. 🟡Спарринг-партнёр для корта Роботизированная теннисная пушка ACEMATE S10 Pro сама ездит по корту, следит за игроком и мячом через две 4K-камеры с HDR и в режиме Battle решает, каким ударом ответить, подражая разным стилям игры. Мяч подаёт с скоростью до 120 км/ч, задаёт разные виды вращения, в памяти больше 100 тренировочных программ. После занятия ИИ разбирает данные и предлагает упражнения на следующее. Цена 2999 евро. 🟡Кибер-питомец OlloBot пробует новую категорию где-то между роботом, домашним животным и ИИ-компаньоном. OlloNi SS1 реагирует на голос и прикосновения, запоминает привычки и настроение хозяина, а система EmpathCore подбирает под них эмоциональную реакцию. На IFA у него европейский дебют. 🟡Два пылесоса в одном iRobot Roomba Duo - тандем из большого робота iRobot и маленького Roomba Plus 575, которого механическая рука опускает на пол. Большой пылесосит открытые зоны и моет паром, маленький забирается под мебель и в узкие места. Оба пользуются общей картой квартиры и делят задачи между собой с помощью ИИ. Пока это прототип без цены и даты выхода.
cuda-oxide использует собственный бэкенд кодогенерации для rustc и даёт прямой контроль над потоками. Тайловый фреймворк cutile-rs сам раскладывает вычисления по архитектуре видеокарты, работает со стабильным Rust от версии 1.89 и компилирует ядра прямо при запуске.
Оба проекта в ранней альфе и для продакшена не годятся. При этом cutile-rs уже используют в mistral.rs и в инференс-движке Grout от Hugging Face.
nvidia.com
✔️ DeepSeek открыла временный бета-доступ к V4.1 Flash
Компания выкатила промежуточную версию DeepSeek V4.1 Flash - тестирование ограничено по времени и заканчивается 10 сентября 2026 года. Модель умеет работать с текстом и изображениями из коробки, продолжая экспериментальную ветку V4-Flash-Vision-Exp.
Вызывать её нужно через API по прямому идентификатору deepseek-v4.1-flash-expires-on-0910. На время тестирования действует лимит в 20 параллельных запросов на аккаунт.
Тариф остался прежним, как у deepseek-v4-flash. Но за счёт более экономной токенизации и вычислительной эффективности фактическая стоимость типовых задач, по имеющимся оценкам, упала примерно на 30%.
ycombinator.com
✔️ Samsung покажет прототип гуманоида на CES 2027
Южнокорейская компания представит собственного универсального человекоподобного робота на выставке CES 2027. Команду Robotics курирует лично глава подразделения Device eXperience.
Разработку ускорили, объединив проектирование механики и алгоритмов восприятия в одну работу вместо двух параллельных. Патенты Samsung уже получила на тазобедренное сочленение, кисти-манипуляторы нового поколения и системы управления моторикой.
На рынок компания пойдёт по двум направлениям. Промышленные манипуляторы остаются за дочерней Rainbow Robotics, а сама Samsung возьмётся за потребительских и сервисных андроидов общего назначения - там ей предстоит конкурировать с Atlas от Boston Dynamics, принадлежащей Hyundai.
sedaily.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #mlAnt Ling, команда языковых моделей в inclusionAI, открытой исследовательской инициативе Ant Group. Сама Ant Group входит в экосистему Alibaba, но развивает модели отдельно от неё. На прошлой неделе та же команда выпустила финансовую версию Ling-3.0-flash-Fin на той же базе.Модель специализируется на медицинских рассуждениях, безопасности лекарственной терапии, поиску с опорой на доказательную базу и длинные исследовательские задачи. Общие способности - рассуждения, код, агентная работа сохранены. 🟡Тесты На DiagnosisArena-MCQ модель набрала 83,8 против 81,9 у GPT-5.6 Sol, 78,4 у Kimi K3 и 76,2 у Gemini 3.6 Flash. На MedXpertQA-Text результат скромнее - 53,9 против 53,5 у Kimi K3, но заметно ниже 60,2 у Sol и 62,4 у Gemini. Этика и безопасность на MedEthicAlign и внутреннем AFUSAFE-MedSCE - выше Claude Opus 4.8(max), но чуть ниже GPT-5.6 Sol (max). Модель доступна бесплатно на OpenRouter и в Vercel. О планах по публикации весов сведений нет. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
