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 295 417 підписників, посідаючи 333 місце в категорії Технології та додатки та 1 275 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 295 417 підписників.
За останніми даними від 24 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -6 346, а за останні 24 години на -267, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.94%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.71% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 23 454 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 16 873 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 183.
- 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 25 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.
git clone https://github.com/Josh-XT/AGiXT
cd AGiXT
./AGiXT.ps1
AGiXT — это платформа для эффективного управления AI-системами с помощью различных инструментов. Наши агенты оснащены адаптивной памятью, и это универсальное решение предлагает мощную систему плагинов, поддерживающую широкий спектр команд, включая просмотр веб-страниц.
AGiXT имеет множество удобных плагинов для создания эффективных AI-решений
🖥 GitHub
🟡 Доки
🟡 Примеры использования
@ai_machinelearning_big_datapip install xlstm
Не так давно был пост со статьёй Arxiv об архитектуре xLSTM, и вот команда исследователей xLSTM опубликовала код на GitHub.
xLSTM — это новая архитектура рекуррентной нейронной сети, основанная на идеях привычной нам LSTM. Благодаря экспоненциальному гейтингу с соответствующими методами нормализации и стабилизации и новой матричной памяти она преодолевает ограничения оригинальной LSTM и демонстрирует производительность при обработке естественного языка по сравнению с трансформерами или другими архитектурами.
🖥 GitHub
🟡 Arxiv
@ai_machinelearning_big_datanpm install -g @builder.io/micro-agent
Micro Agent — это маленький AI-агент, который заточен под одно применение: агент пишет тест, а потом пишет под этот тест код.
По задумке, такой подход должен гарантировать как минимум валидность кода, а как максимум — код будет решать все поставленные задачи
🖥 GitHub
@ai_machinelearning_big_dataTransformers.js и ANNEX Runtime Web и поддерживает 100 различных языков! 🔥
Демо-версиия (+ исходный код)! 👇
▪Сode: https://github.com/xenova/transformers.js/tree/v3/examples/webgpu-whisper
▪Hf: https://huggingface.co/spaces/Xenova/realtime-whisper-webgpu
@ai_machinelearning_big_datapip install aider-chat
# для работы с GPT-4o
export OPENAI_API_KEY=your-key-goes-here
aider
# для использование Claude 3 Opus:
export ANTHROPIC_API_KEY=your-key-goes-here
aider --opus
Aider получил высший балл на SWE Bench — сложном бенчмарке, в котором Aider решал реальные проблемы на GitHub из популярных проектов с открытым исходным кодом, таких как django, scikitlearn, matplotlib и др.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@ai_machinelearning_big_dataTransformers.js версией 3 и работает с ускорением WebGPU! ⚡️
📌 Попробуйте демо-версию:
https://huggingface.co/spaces/Xenova/webgpu-jina-clip?v2=
📌 Статья: https://arxiv.org/abs/2405.20204
@ai_machinelearning_big_datarun.py с нужными опциями (на последнем изображении):
— python run.py ...
Ну или можно использовать удобный UI вместо прописывания команд
🖥 GitHub
🟡 Доки
@ai_machinelearning_big_data
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
