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 278 534 підписників, посідаючи 327 місце в категорії Технології та додатки та 1 336 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 278 534 підписників.
За останніми даними від 07 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -3 559, а за останні 24 години на -4, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.73%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 6.10% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 21 541 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 17 001 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 156.
- 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 08 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.
Подобная высокоскоростная двусторонняя лазерная связь развернута за пределами околоземной орбиты впервые.Переход на эту технологию кардинально меняет пропускную способность каналов дальней космической связи. Для сравнения: передача одного снимка в разрешении 8K с лунной поверхности по традиционному микроволновому линку (около 5 Мбит/с) занимает до пяти минут. Новая лазерная система позволяет передать этот же объем всего за 12 секунд, что решает проблемы при отправке тяжелых научных данных на Землю. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
glm-5.3-flash
https://docs.z.ai/guides/vlm/glm-5.3-flashВ OpenRouter называют этот запуск крупнейшим в истории площадки.Сообщество вычислило автора раньше, чем тот представился по характерным ошибкам API и по устройству токенизатора - в Ox Alpha опознали почерк Zai. Признание компании догадку подтвердило - это новая версия GLM. Модель заточена под кодинг и сложные агентные задачи. Заодно она меняет прежнее деление линейки - раньше Zai держала отдельно текстовые GLM и визуальные GLM-V, а Ox Alpha мультимодальна. На OpenRouter модель бесплатна еще неделю, после чего Zai назовет коммерческие тарифы. Веса обещают выложить сегодня. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Конференция пройдет 29 сентября в Сан-Франциско, открывающий кейноут покажут в прямом эфире.Послужной список у DevDay говорит о том, что действительно есть чего ожидать: 🟢В 2023 году там показали GPT-4 Turbo, GPTs и Assistants API; 🟢В 2024-м - Realtime API, кеширование промптов и другие инструменты для разработчиков; 🟢В 2025-м - приложения в ChatGPT, AgentKit, API для Sora 2 и GPT-5 Pro, а заодно открыли Codex для всех. Что готовят в этот раз, Тибо не сказал. В комментариях вангуют релиз Astra, модель следующего поколения, обучение которой в конце июля OpenAI поставила на паузу. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Месяц назад в сети появились жалобы на то, что GPT-5.6 в Codex делает с файлами то, о чем его не просили. Самый серьезный кейс - команда, которая должна была почистить за собой временные файлы, вместо этого удаляла файлы пользователя. В ходе разбора выяснили, что Codex создает временные папки и потом чистит их, и в редких случаях чистил неправильно - он переиспользовал под временную работу системную переменную окружения, а некорректная команда очистки затем указывала на настоящий домашний каталог вместо временной папки. Второй случай проще - модель удаляла или перезаписывала временный путь, не посмотрев, что там уже лежит.По итогам расследования добавили дополнительную защиту на нескольких уровнях: 🟢Инструкции самой модели. Codex теперь обязан проверять, что именно он собирается удалить, заводить временные каталоги заново, не переиспользовать системные переменные окружения, выбирать обратимые действия и останавливаться, когда масштаб операции неясен. 🟢Проверки на исполнении. Механизм, который выявляет рискованные команды удаления и отправляет их на ревью, усилили. Если команду отклонили, модель направляют к более безопасному способу. 🟢Ужесточение Full access. Включить полный доступ случайно стало труднее, предупреждения переписали понятнее, а самые рискованные сочетания разрешений дополнительно ограничили. 🟢Обновленный Auto-review. Он стал лучше распознавать деструктивные действия. 🟢Тесты и обучение. OpenAI собрала условия и данные, воспроизводящие найденные сбои. Сейчас добавляются RL-задачи и грейдеры под эти риски, а деструктивные действия вычищаются из обучающих данных. 🟡Что советуют делать самим Обновлять Codex и работать в одном из режимов песочницы -
Ask for approval или Approve for me.
Full access включать только там, где среде можно доверять и откуда легко восстановиться.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml«Как только они построят полный стек, начнут экспортировать его так быстро, как только смогут».@ai_machinelearning_big_data #Xiaomi
Сама библиотека к Google отношения не имеет, это независимая реализация чужого алгоритма.🟡Turbovec сжимает данные примерно в восемь раз Коллекция из 10 миллионов документов, занимающая в исходном виде 31 гигабайт, умещается в 4. Поиск при этом, как утверждает автор, идёт быстрее, чем в FAISS - одного из самых распространённых инструментов в этой области. По замерам turbovec обгоняет FAISS в среднем в 3,4-3,5 раза при 4-битном сжатии и на 20-26% при 2-битном, в зависимости от железа. 🟡Удобные мелочи Индекс не нужно предварительно обучать - векторы просто добавляются по мере поступления. Сохранение инкрементальное, на диск уходит только то, что изменилось с прошлого раза, поэтому даже на большом индексе это занимает миллисекунды. Поиску можно передать список разрешённых документов - скажем, чтобы пользователь видел только свои файлы. Удаление работает по постоянным идентификаторам, ссылки на записи не плывут. Тем, кто уже сидит на LangChain, LlamaIndex, Haystack или Agno, автор предлагает готовые адаптеры - меняется одна строка импорта, остальной код остаётся как был. 📌Лицензирование: MIT License 🖥 Github @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #VectorSearch #TurboQuant #Rust
