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 297 620 підписників, посідаючи 323 місце в категорії Технології та додатки та 1 258 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 297 620 підписників.
За останніми даними від 13 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -7 002, а за останні 24 години на -157, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 8.06%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.70% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 24 001 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 16 986 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 182.
- 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 14 червня, 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.
А тех, кто посетит конференцию офлайн ждут воркшопы, где вы научитесь: 😶🌫️внедрять AI-инструменты в процесс разработки 😶🌫️оценивать LLM-агентов 😶🌫️тестировать безопасность AI 😶🌫️и не толькоМеста на офлайн-участие ограничены. Успейте зарегистрироваться
«Турниры развивают умение работать под давлением, дисциплину и креативность, а также становятся площадкой для ИТ-комьюнити, где единомышленники общаются и обмениваются опытом. Такой нетворкинг может стать основой для создания перспективных технологических проектов», - прокомментировал генеральный директор МТС Web Services Павел Воронин.
torch.compile.
Вторая особенность - в использовании спекулятивного декодирования. Обычно в RL черновая модель замораживается, что мешает ей следовать политике целевой модели. LMSYS добавили онлайн-обучение черновой модели.
Результаты на тестах положительные: ускорение генерации более чем на 25%, особенно на поздних стадиях обучения.
🟡Стабильность.
Для энтерпрайза память - это деньги. В Miles включили механизмы, предотвращающие падение системы при некритичных ошибках OOM и исправили чрезмерное потребление памяти в FSDP.
В дорожной карте проекта обещают поддержку мультимодального обучения, совместимость со SGLang v2 и расширенное спекулятивное декодирование.
🟡Статья
🖥Github
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #RL #Miles #LMSYSgemini-3-pro-image-review(nano-banana-pro) .
Выбор модели доступен в режимах Direct Chat (генерация на одной выбранной модели) и Side-by-Side (генерация на 2-х выбранных моделях для сравнения результата).
Поддерживается как text-to-image, так и загрузка рефересных картинок.
Единственный минус - нет выбора разрешения (1К, 2K или 4K) и соотношения сторон.
Про лимиты на количество запусков информации нет, запускайте, пока запускается.
🔜 Пробуем лучшую модель тут
@ai_machinelearning_big_data
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
