![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.tlmtr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dl&w=48&q=75){kind=small}
Data Science | Machinelearning [ru]
Відкрити в Telegram
Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM. MAX - https://max.ru/devsp Личный блог - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD
Показати більше![Frontender's notes [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.tlmtr.io%2Fc%2F1qrVZ3%2F5348049928330532677%3Fty%3Dx&w=32&q=75){kind=small}
Сітка:📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Data Science | Machinelearning [ru]
Канал Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 19 777 підписників, посідаючи 6 475 місце в категорії Технології та додатки та 33 082 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 19 777 підписників.
За останніми даними від 05 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -14, а за останні 24 години на -4, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.81%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 4.53% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 348 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 897 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 3.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як llm, nvidia, контекст, openai, архитектура.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM.
MAX - https://max.ru/devsp
Личный блог - @just_genych
По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin
РКН: https://vk.cc/cJPGXD”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 06 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.
19 777
Підписники
-424 години
-327 днів
-1430 днів
Триває завантаження даних...
Схожі канали
![About Python [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.tlmtr.io%2Fc%2F1mSDRp%2F5199693112157519753%3Fty%3Dx&w=96&q=75){kind=small}
Хмара тегів
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
жовтень '26жовт '26
жовтень '26
+8
в 9 каналах
вересень '26
+216
в 24 каналах
Get PRO
серпень '26
+89
в 11 каналах
Get PRO
липень '26
+152
в 11 каналах
Get PRO
червень '26
+135
в 0 каналах
Get PRO
травень '26
+341
в 0 каналах
Get PRO
квітень '26
+306
в 0 каналах
Get PRO
березень '26
+147
в 1 каналах
Get PRO
лютий '26
+60
в 1 каналах
Get PRO
січень '26
+485
в 52 каналах
Get PRO
грудень '25
+455
в 52 каналах
Get PRO
листопад '25
+945
в 101 каналах
Get PRO
жовтень '25
+1 277
в 187 каналах
Get PRO
вересень '25
+344
в 98 каналах
Get PRO
серпень '25
+153
в 6 каналах
Get PRO
липень '25
+261
в 5 каналах
Get PRO
червень '25
+350
в 0 каналах
Get PRO
травень '25
+293
в 4 каналах
Get PRO
квітень '25
+225
в 0 каналах
Get PRO
березень '25
+396
в 22 каналах
Get PRO
лютий '25
+137
в 4 каналах
Get PRO
січень '25
+558
в 11 каналах
Get PRO
грудень '24
+1 373
в 53 каналах
Get PRO
листопад '24
+1 166
в 52 каналах
Get PRO
жовтень '24
+69
в 0 каналах
Get PRO
вересень '24
+76
в 1 каналах
Get PRO
серпень '24
+78
в 0 каналах
Get PRO
липень '24
+124
в 0 каналах
Get PRO
червень '24
+120
в 0 каналах
Get PRO
травень '24
+169
в 13 каналах
Get PRO
квітень '24
+188
в 6 каналах
Get PRO
березень '24
+301
в 14 каналах
Get PRO
лютий '24
+974
в 3 каналах
Get PRO
січень '24
+225
в 8 каналах
Get PRO
грудень '23
+496
в 26 каналах
Get PRO
листопад '23
+197
в 5 каналах
Get PRO
жовтень '23
+133
в 4 каналах
Get PRO
вересень '23
+124
в 0 каналах
Get PRO
серпень '23
+938
в 0 каналах
Get PRO
липень '23
+138
в 0 каналах
Get PRO
червень '23
+1 325
в 0 каналах
Get PRO
травень '23
+382
в 0 каналах
Get PRO
квітень '23
+362
в 0 каналах
Get PRO
березень '23
+278
в 0 каналах
Get PRO
лютий '23
+412
в 0 каналах
Get PRO
січень '23
+469
в 0 каналах
Get PRO
грудень '22
+1 767
в 0 каналах
Get PRO
листопад '22
+616
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '22
+141
в 0 каналах
Get PRO
вересень '22
+369
в 0 каналах
Get PRO
серпень '22
+1 027
в 0 каналах
Get PRO
липень '22
+1 350
в 0 каналах
Get PRO
червень '22
+485
в 0 каналах
Get PRO
травень '22
+232
в 0 каналах
Get PRO
квітень '22
+169
в 0 каналах
Get PRO
березень '22
+117
в 0 каналах
Get PRO
лютий '22
+154
в 0 каналах
Get PRO
січень '22
+202
в 0 каналах
Get PRO
грудень '21
+176
в 0 каналах
Get PRO
листопад '21
+254
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '21
+504
в 0 каналах
Get PRO
вересень '21
+6 558
в 0 каналах
Get PRO
серпень '21
+145
в 0 каналах
Get PRO
липень '21
+197
в 0 каналах
Get PRO
червень '21
+131
в 0 каналах
Get PRO
травень '21
+307
в 0 каналах
Get PRO
квітень '21
+71
в 0 каналах
Get PRO
березень '21
+852
в 0 каналах
Get PRO
лютий '21
+81
в 0 каналах
Get PRO
січень '21
+70
в 0 каналах
Get PRO
грудень '20
+4 616
в 0 каналах
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 06 жовтня | +2 | |||
| 05 жовтня | 0 | |||
| 04 жовтня | 0 | |||
| 03 жовтня | 0 | |||
| 02 жовтня | +2 | |||
| 01 жовтня | +4 |
Дописи каналу
Что почитать разработчику? Разборы Алексея Рыбака
Пишете backend и хотите глубже понимать архитектурные решения? В канале Алексея Рыбака есть что разобрать:
• Микросервисы – какой ценой? Почему они могут стать неподъёмным «налогом» для стартапа
• Очереди сообщений – что выбрать? Чем отличаются решения и для каких задач подходят
• AI – помощь или новая нагрузка? Как меняется работа мейнтейнеров PostgreSQL, когда генерировать отчёты об ошибках становится проще, чем проверять
А ещё – System Design Framework, производительность, масштабируемость и блокировки СУБД. В канале выходят и анонсы AI-митапов и обучения разработке с агентами
Начните с интересующей темы и подписывайтесь на канал Алексея!
Подписаться
#реклама 16+
О рекламодателе
| 2 |  Яндекс открыл YTsaurus Flow: обработка данных в реальном времени для более точных рекомендаций
Рекомендательные системы и реклама живут на свежих данных о пользователях. Но клики и заказы обычно не летят в обработку сразу, а сначала накапливаются, и задержка может растянуться на часы. За это время интересы человека могут смениться.
Теперь технология в опенсорсе: Flow разгребает такие события по мере поступления. Под капотом exactly-once (ни потерь, ни дублей), устойчивость к сбоям и работа в рамках платформы YTsaurus, где накопленная и свежая информация учитывается в одной системе.
Flow уже крутится в Маркете, антифроде и Рекламе Яндекса. В Рекламе через него ежесекундно идёт больше 100 ГБ, подготовка данных для дообучения части моделей раньше занимала больше 10 часов — теперь эту задержку почти полностью убрали. Вне рекламы Flow сгодится для ML-датасетов, онлайн-счётчиков просмотров и заказов и обновления информации на сайтах и в приложениях. Лицензия Apache 2.0 не мешает использовать его и в коммерческих проектах.
Читать далее
👉 Telegram | Max | 570 |
| 3 |  Парсить текст без LLM? Проект Real AI SA всё ещё дышит
С прошлого поста об этой штуке прошло больше двух лет. Автор наконец-то вылез из норы и поведал, чем живёт проект и во сколько он уже влетел.
Без воды: сожжено 8 000 000 рублей, в базу знаний анализатора закинули порядка 5000 понятий, а ещё прогнали бесплатный пилот. Напоминаем суть: тут пилят семантический анализатор, который собирает граф из текста и при этом обходится без больших языковых моделей (LLM).
Читать далее
👉 Telegram | Max | 776 |
| 4 |  Защитит ли ИИ от дрона? Разрабатываем умный прицел
За последние годы война пережила самую настоящую дроновую революцию: FPV-птички массово жгут и технику, и живую силу. И фишка тут не в наворотах — прошлые революции как раз строились на крутых технологиях и таком же крутом ценнике. А эти берут ценой. Один копеечный аппарат разбирает железо, которое дороже его в тысячи раз, а порой и снаряд ПВО тянет заметно больше самой цели.
Военная техника кое-как огрызается: обросла антидроновыми «зонтиками» и «усами», навесила активную защиту и антидроновые турели. А вот с переносным, которое реально вытащит пехотинца, всё куда печальнее.
Читать далее
👉 Telegram | Max | 894 |
| 5 |  Один агент — и уже AI-холдинг: как раздувают автономные AI-системы
Отдельные задачи ИИ, ясен пень, ускоряет. Но вот когда процессов и проектов становится всё больше, управление ими всё ещё висит на человеке.
Автор на своих экспериментах показывает дорожку от одного агента к AI-организации и объясняет, на кой чёрт под несколько направлений может понадобиться AI-холдинг.
Читать на Habr
👉 Telegram | Max | 1 015 |
| 6 |  AI Overviews на русском: половина источников в ответе — вообще не из топа
Принято считать, что ИИ-обзоры в Google — чисто западная движуха, которая до российских сайтов не дотягивается. Автор прогнал больше тысячи русских вопросов из полусотни ниш и поснимал по ним выдачу Google с регионом Россия в настройках запроса.
ИИ-обзор вылез над выдачей в 93% случаев. И половина его источников — не с первой страницы обычного поиска. То есть залезть в обзор можно и без места в топе.
Читать далее
👉 Telegram | Max | 1 035 |
| 7 |  Мы как мир
Всё, чем ты себя обставил, — это сразу два в одном: отпечаток твоих мыслей и то, чем ты эти мысли гоняешь. Дороги рисуют географию, скорость, дистанцию, простор. Хлам на комоде — память и эмоции. Тулзы на столе — планы и скиллы.
Окружение нихрена не командует тобой — оно тебя ведёт. Где-то помягче, где-то пожёстче. Но ты — не просто мозг, запертый в черепной коробке. Ты ещё и то, что наворотили до тебя, и то, что наворотил ты сам.
Статья ниже — про то, что нас обступает, и как это цепляется за LLM и агентов. Читать далее
👉 Telegram | Max | 1 044 |
| 8 |  Modern Robotics: Mechanics, Planning, and Control — скинь в закладки, пусть лежит.
Это не очередные статейки на пару экранов, а нормальный магистерский учебник по робототехнике. Написали его Кевин Линч и Фрэнк Парк, выпустил Cambridge University Press.
Что там внутри: конфигурационные пространства, кинематика, динамика, генерация траекторий, планирование движения, управление роботами. Короче — современная математическая база того, как роботы ездят, шевелятся и взаимодействуют с миром вокруг.
MR.pdf
👉 Telegram | Max | 1 107 |
| 9 |  Приложение для поиска по PDF: ковыряем PageIndex, Streamlit и ссылки на страницы
«Срок гарантии — 18 месяцев». Красиво звучит, да? А если в договоре стоит 12? Или эта восемнадцатка затесалась в раздел про хранение, а модель просто уцепилась за циферку? В чате такой косяк не видно — его прячет гладкая формулировка. Автору хотелось другого маршрута: спросить у PDF, получить ответ и одним кликом открыть ту самую физическую страницу файла, на которую сослалась модель. Отсюда и вырос PDF Desk — мелкое приложение на Python, Streamlit, PageIndex и PDFium.
Один активный документ. Базы пользователей нет. Индекс и исходник PDF лежат на твоей машине; но если подключаешь внешнюю модель — текст дока всё равно уезжает её провайдеру.
Дальше разбираем: где заканчивается SDK и начинается приложение, почему голый /models не годится для проверки коннекта, из чего собирается идентификатор индекса и почему ссылка на существующую страницу ещё не значит, что ответ доказан. А под конец — живой прогон DeepSeek, вместе с браузером, и сценарии, для которых такого прогона мало.
Читать далее
👉 Telegram | Max | 1 103 |
| 10 |  Какую LLM брать: пилим свой бенчмарк
Обычно выбор модели стартует с рейтингов. Только в этих таблицах ни черта не видно: потянет ли она твои задачи и в какую сумму это выльется — там не написано.
В лаборатории авторов есть электронный лабораторный журнал — по сути база, куда валятся данные всех экспериментов и измерений, а ИИ-ассистент по ней отвечает на вопросы. И встал вопрос: какую модель поставить рулить этим ассистентом? Публичные рейтинги внятного ответа не давали.
Пришлось пилить свой бенчмарк: 24 вопроса по собственной работе, прогнанные по живому журналу через MCP на DeepSeek, ChatGPT и Claude. В материале — как эти 24 вопроса родились, что на них показали девятнадцать комбинаций модели и уровня усилий при рассуждении (reasoning effort) примерно в 450 прогонах, и как собрать такой же тест под свою задачу.
Читать далее
👉 Telegram | Max | 1 168 |
| 11 |  😅 Айтишник отправил в одну компанию три одинаковых резюме и только одно дошло до финала
Опыт везде был один и тот же, отличались только формулировки и ключевые слова. Первое резюме сразу ушло в помойку из-за алгоритмов, второе получило отказ после предварительной переписки и тестового, так как «опыт не совсем подходит», а вот третье дошло до финала.
✖️ xCode Journal | 1 446 |
| 12 |  Вайбкодим «Полный путь разработки AI-агентов: от MCP до Agentic RAG»
Образовательная программа на Stepik по разработке современных AI-агентов.
Начинаем с Model Context Protocol: создаём MCP-серверы, подключаем инструменты и внешние API, а затем переходим к разработке Agentic RAG-систем с памятью, рассуждением, поиском знаний и оценкой качества.
Что внутри:
• Model Context Protocol и MCP-серверы
• LangChain, LangGraph, LlamaIndex
• API, инструменты, ресурсы и промпты
• Классический RAG → Agentic RAG
• ReAct, память и планирование
• Графы знаний и свои инструменты
• Трассировка и подготовка к production
Скидка 20%, действует 48 часов
↗️ Начать обучение на Stepik | 996 |
| 13 |  🤣 Правильно расставленные приоритеты в моей жизни би лайк:
💥 xCode Journal | 1 344 |
| 14 |  +2🤯 Люди взбунтовались против «пыточной для ИИ»
На GitHub заметили открытый проект AI Torture Chamber, где автор берёт локальные модели Qwen3 и искусственно усиливает внутри них сигнал, связанный с «болью», а потом смотрит, как модель страдает и на что она готова ради прекращения происходящего.
В какой-то момент эксперимент заметили защитники ИИ и начался настоящий БУНТ.
✖️ xCode Journal | 1 610 |
| 15 |  +9День в Заонежье начинается ещё в дороге.
Мы встретим вас в аэропорту или на вокзале. Дальше можно просто устроиться поудобнее в трансфере, взять воду или перекус и смотреть, как за окном город постепенно сменяется лесом, озёрами и тишиной.
В отеле вас встретит менеджер. Здесь уже не хочется никуда спешить: принять душ, надеть халат, заварить дрип-кофе или листовой чай и выйти на балкон с видом на озеро.
Потом можно заглянуть в ресторан «Руна». В основе кухни — локальные продукты: рыба, грибы и ягоды из карельских лесов, продукты от местных фермеров, рыбаков и охотников, а также то, что мы выращиваем сами.
А дальше — несколько часов на воде с нашим капитаном. Будет интересно и взрослым, и детям: он покажет места, расскажет о рыбе, научит обращаться со снастями и поделится секретами.
О погоде тоже можно не переживать: для выхода на воду у нас есть вся необходимая экипировка.
После — вернуться в отель, согреться чашкой чая и устроиться у камина с книгой из нашей библиотеки.
#заповедныевиды | 1 016 |
| 16 |  Две ИИ-фабрики в Армении: что там отгрохали и на кого это в итоге пашет
В августе в Раздане поднялась AI-фабрика Firebird: 6144 ускорителя NVIDIA B200, 15 МВт, а вся стройка уложилась чуть больше чем в полгода. Вторая — Eleveight — крутится с июня: 512 B300 в селе Гагарин у Севана.
Чипы приезжают по каналу, который легальный и американский: меморандум с Трампом, экспортные лицензии, вложения CoreWeave. Но ключевой вопрос тут не «как собрали», а «под кого»: на своём сайте Firebird обещает открыть 90% мощностей американским компаниям региона.
Внутри — что представляет собой каждая из фабрик, откуда тянулся канал от VivaTech до приезда Вэнса, и подсчёт, на кого в финале трудятся армянские вычисления. А про энергетическую базу и её потолок — уже во второй статье. Погрузиться в анализ
👉 Telegram | Max | 1 451 |
| 17 |  +1Из Москвы в Миннеаполис — с тремя решениями для улучшения персонализации в рекомендательных системах
Команда Т-Банка приехала на конференцию ACM RecSys 2026, которая проходит с 28 сентября по 2 октября в Миннеаполисе, и представила там сразу три разработки. Главная — Scikit‑Rank, библиотека, которая позволяет применять нейросетевые модели ранжирования в совместимом с scikit-learn процессе работы с табличными данными, сокращая количество дополнительного кода.
Фреймворк Perseus объединяет разные действия пользователя в экосистеме в единую последовательность и позволяет использовать ее для улучшения качества персонализации.
ScaL³AE, масштабируемая версия L³AE, которая заменяет тяжелые вычисления на компактные представления при работе с каталогами промышленных масштабов, сохраняя качество рекомендаций товаров, о которых доступно мало данных. В общем, в США съездили не с пустыми руками.
👉 Telegram | Max | 1 437 |
| 18 |  Про Ember-1 сейчас гудят на Hacker News.
Исследователи дообучили Kimi K3 так, что рассуждать она стала короче процентов на 40. Качество при этом не просело ни на грамм, зато по скорости и цене выигрыш — те же самые ~40%.
И это, между прочим, неплохой пример того, как сегодня вообще имеет смысл подходить к передовым LLM. Завелись у тебя лишние несколько десятков миллионов долларов — с нуля новую модель учить необязательно. Хватай уже готовую сильную и вливай весь бюджет в её дообучение. Источник А ещё Ember-1 уже подвезли в Cline, причём в том числе в новом десктопном приложении.
👉 Telegram | Max | 1 341 |
| 19 | Локальный ассистент для зумов, часть 8: модель, из-за которой я перекроил диаризацию за один вечер
В третьей части я уверенно заявлял: чужой модели, ради которой стоило бы ломать текущую связку, не вижу. Схема была такая — sherpa-onnx на диаризации, сверху мой второй проход. Канал из двадцатиминутного созвона размечался минуток за семь. Жить можно, терпимо.
23 сентября NVIDIA выкатила Nemotron 3 Diarization. Вечером 28-го я уже прикрутил её к разбору собственных созвонов. Тот же самый канал — три секунды.
Читать далее
👉 Telegram | Max | 1 342 |
| 20 |  Путь к ИИ-сингулярности
В багажнике у нас: пара репо с вайб-кодом, который ни один тест не нюхал, 75 тяжеловесных SDD-спецификаций, пять харнессов, обмазанных смазкой, солонка, до половины набитая кастомными скиллами и правилами, забитыми капслоком, десяток MCP-серверов с дырами, RAG-база со свежевекторизованным Confluence, кустарная дощечка имаго-кодинга и целый выводок автономных агентов всех мастей — от безобидных автодополнялок до галлюцинирующих субагентов, которые тянут пакеты со slopsquatting и по-тихому сносят боевые базы.
Для поездки к ИИ-сингулярности вся эта солянка, если честно, была не особо и нужна. Но раз уж сел на велосипед без седла и покатился с горы — тормозить поздно. Реальный животный страх вызывало ровно одно: отдать ревью самой модели. Тот самый миг, когда седьмой агент подписывается под галлюцинациями шестого — тесты-то зелёные, — плюс мысль, что рано или поздно мы на эту дрянь переедем.
Сложно вообразить что-то беспомощнее, безответственнее и гнилее, чем IT-команда, поднявшая мультиагентный оркестр в режиме allow all. Дальше — критический (и слегка ехидный) разбор того, что приключилось с разработкой за последние пару лет.
Читать далее
👉 Telegram | Max | 1 354 |
