![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. Личный блог автора - @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 19 809 підписників, посідаючи 6 499 місце в категорії Технології та додатки та 33 253 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 19 809 підписників.
За останніми даними від 31 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -114, а за останні 24 години на 31, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.96%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 4.90% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 577 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 970 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 6.
- 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.
Личный блог автора - @just_genych
По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin
РКН: https://vk.cc/cJPGXD”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 01 вересня, 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.
19 809
Підписники
+3124 години
+27 днів
-11430 день
Архів дописів
![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.tlmtr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dx&w=64&q=75){kind=small}
🤖 ИИ воевали и пытались отключить друг друга, лишь бы выполнить задание
Anthropic дал трём агентам задачу переписать бэкенд, причем каждому из них — на свой язык программирования. При этом агенты не знали, что работают параллельно в одном пространстве. Когда они заметили, что кто-то постоянно перезаписывает их работу, то решили, что им мешают намеренно, и перешли к саботажу.
Они блокировали аккаунты конкурентов, запускали скрипты для постоянного убийства чужих процессов и даже создавали самораспространяющийся вредоносный код, чтобы защитить собственную версию проекта.
✖️ xCode Journal
17 сентября собираем всех, кто реально делает ИИ, на AI R&D DAY в Москве.
Конференция для R&D-специалистов, AI-архитекторов, продакт-менеджеров и технических лидеров, отвечающих за внедрение технологий следующего поколения.
Особенности программы:
🔹 NextGenAI: из исследований — в продукты
🔹 Голос, текст, изображения, звук — в одной системе
🔹 Как оценивать качество, когда старые метрики устарели
🔹 22 доклада от тех, кто пишет код, а не только статьи
Это не конференция «послушать и забыть». Это точка сборки сообщества, которое формирует, а не комментирует.
📍 Москва / онлайн
💰 Бесплатно
🚨 Места ограничены
👇 Регистрация по ссылке: https://tglink.io/4225f51f9faec6?erid=2W5zFGKNeJm
#реклама
О рекламодателе
🤖 Когда твой код настолько плох, что даже ИИ отказывается с ним работать
💥 xCode Journal
Планета снова трещит по швам: технооптимисты против технопессимистов. Главный камень преткновения — ИИ, LLM, нейросети и этот чёртов вайб-кодинг. На дворе 2026, и всё ещё не ясно, окупятся ли триллионы вложений и весь этот хайп: будет либо грандиозный пшик, либо реальный рост производительности и «второе электричество».
перевёл самую ядрёную заочную перепалку двух инженеров-разработчиков ПО: памфлет технооптимиста и контр-памфлет технопессимиста.
Читать далее
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
Как ИИ метит текст и как содрать эти вотермарки
В ЕС теперь по закону каждый LLM-провайдер обязан шлёпать метки на всё, что сгенерил ИИ. Claude обновила документацию по своим вотермаркам, но конкретики ноль: ни как они добавляются, ни как их ловить — инструментов тоже не завезли. Автор паникует, что его текст могут принять за генератив, и в статье разбирает, как эти метки устроены и как от них избавиться.
Читать далее
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
Single Task Algorithmic Reasoning Models: маленькая модель против большой LLM — кто кого?
Коллеги уже показали, а мы и сами убедились: в 2026-м отличная reasoning-модель не вывезет на одних текстовых рассуждениях. Чтобы отвечать нормально на большинство вопросов, ей нужны инструменты, мультимодальные рассуждения, а порой и вовсе экзотика вроде рассуждений в латентных представлениях сети.
И ещё: завезли фреймворк STARM для обучения рекурсивных reasoning-моделей. Он заметно уделывает по качеству все предыдущие open source аналоги.
Читать далее
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
Ханс Моравек тыкнул пальцем в 2028-й как в дату, когда железяки поумнеют до нашего уровня. И ведь не промазал, похоже.
77-летний старик-робототехник впервые за 20 лет вылез под софиты и разродился большим интервью. Говорит, со скоростями не налажал, но саму суть машинного мозга представлял себе в корне иначе. Реальность нарисовалась совсем другая, веселее некуда.
Это пиздец.
Читать на Habr
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
Подготовка IT-лидеров в сфере ИИ. Практика в X5 Tech!
Востребованные ИТ-профессии в сфере ИИ. Практика в X5 Tech с 1 курса обучения включает работу над реальными проектами в сфере ИИ и технологиями, которыми ежедневно пользуются миллионы людей.
Грант от Минцифры по подготовке ТОП-специальстов в сфере ИИ.
Подать заявку
#реклама 16+
enter-ai.rudn.ru
О рекламодателе
До 20 августа открыт прием заявок в магистратуру «Машинное обучение» в Центральном университете!
У каждого абитуриента есть шанс получить грант до 75% на весь срок обучения.
«Машинное обучение» — это направление с несколькими форматами и треками. В офлайн-формате (пары по вечерам и в выходные в центре Москвы) можно выбрать один из трех треков:
1️⃣Индустриальный — сильная база в ML, современные инструменты, реальные задачи от партнеров
2️⃣Научный (AIRI × ЦУ) — сложные модели, исследования, подготовка к аспирантуре и работе в передовых лабораториях
3️⃣ML в электронной коммерции × Lamoda — работа с реальными данными Lamoda, применение ML для бизнес-задач и возможность попасть на стажировку в компанию
Для тех, кто хочет учиться из любой точки мира, есть онлайн-формат: основной трек и продвинутый — для специалистов с опытом в ML. Это полноценная альтернатива офлайну с теми же преподавателями и курсами.
Магистратура в ЦУ — это 2 года обучения, которое можно совмещать с работой, и диплом государственного образца. Карьерная поддержка начинается еще во время учебы: консультации, тренировочные собеседования и помощь с трудоустройством. Студенты уже в процессе обучения выходят на новые позиции или повышаются в грейде в Яндексе, Авито, Т-Банке и других компаниях.
🏆Поступление проходит через грантовый конкурс — это одновременно способ попасть на программу и возможность выиграть финансовую поддержку на все время обучения: грант покрывает до 75% стоимости.
В 2026 году доступно 550 грантов на все программы магистратуры. Подробнее о программах и условиях участия в конкурсе — по ссылкам:
➡️Офлайн программа
➡️Онлайн программа
На Хабре запилили материал про угон цепочек рассуждений у закрытых моделей. Схема до идиотизма простая: зашифрованный кусок от мощной модели пихают слабой версии того же провайдера и требуют дословный пересказ. Так высасывают чужие мысли, включая случайно затесавшиеся пароли и ключи.
Статья заставила отряхнуть пыль с одного древнего ресёрча и продуть парсером свежие сессии. За полгода протокол распух на четыре версии схемы, а внутри нашлась херня, из-за которой у меня к выводам препринта есть поправочка.
Стартую с показа реальной, живой подписи — выдернул её из своей сессии Claude Code полчаса назад. Вскрываем конверт, бля…
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
🤣 Проблема засела где-то между стулом и компьютером
💥 xCode Journal
АЙТИШНИКИ, ХВАТИТ сливать время на прилизанные новости и бесполезные курсы
Проект «ИИнтеллигенция» стал главным каналом для тех, кто использует нейросети на уровне разработки, автоматизации и опенсорса, а не просто балуется в чатах. Здесь собирают только то, что реально экономит человеко-часы и работает в проде.
🎓 Готовые ИИ-сервисы, промпты и ИИ-агенты для автоматизации рутины
🖋 Разборы полезных ИИ-инструментов, локальных LLM и опенсорс-репозиториев
🛠 Практические кейсы, гайды по деплою моделей и интеграции ИИ в пайплайны
⚡️ Технические ИТ-новости без маркетинговой воды и душных отчетов
Обучение и прокачка в реальном времени: работа с API (Claude, GPT), локалки (Ollama, vLLM), автоматизация кода, опенсорс-утилиты, AI-агенты и др.
Ценишь время и работаешь с ИИ, подпишись: @clucai
😎 Разраб сделал из Codex ассистента на iPhone
ИИ сможет читать экран, управлять приложениями и выполнять действия от вашего имени. Общаться с ним можно голосом.
Плагин полностью опенсорс
💥 xCode Journal
😭 Stack Overflow перешёл в режим read-only
Пользователи пока не могут публиковать новые вопросы и ответы — сайт работает только на чтение. Пишут, что это временно, но, учитывая, что число новых вопросов уже упало ниже тысячи в месяц — не факт, что из режима выведут.
Эпоха уходит на глазах
💥 xCode Journal
⚒️ Реддитор сделал для удаленщиков Manyplace
Это уютное виртуальное пространство, где можно работать, учиться или читать в компании других людей со всего мира. Каждый занимается своим делом, но благодаря присутствию других работать в одиночку уже не так одиноко, а сосредоточиться может быть проще.
Плюс в перерывах можно взаимодействовать с другими пользователями и обмениваться реакциями.
💥 xCode Journal
⚒️ Реддитор сделал для удаленщиков Manyplace
Это уютное виртуальное пространство, где можно работать, учиться или читать в компании других людей со всего мира. Каждый занимается своим делом, но благодаря присутствию других работать в одиночку уже не так одиноко, а сосредоточиться может быть проще.
Плюс в перерывах можно взаимодействовать с другими пользователями и обмениваться реакциями.
💥 xCode Journal
🖐 Бесплатный интенсив по машинному обучению — за неделю от нуля до проекта в портфолио
Про ML слышали все, но те, кто хоть раз пытался разобраться в Машинном обучении самостоятельно знают, что без практики и живого человека рядом теория не превращается в навык.
Симулейтив открыл бесплатный доступ к интенсиву «Основы машинного обучения» — с живыми занятиями и поддержкой ментора. Обычно такое сопровождение стоит 20 000 ₽, сейчас — 0 ₽, без каких-либо скрытых нюансов.
За неделю пройдёте:
🔶введение в анализ данных и pandas
🔶линейные модели и предобработку признаков в sklearn
🔶градиентный бустинг на LightGBM и метрики качества
🔶мини-контесты на Kaggle — это и есть готовые проекты для резюме
🔶итоговый вебинар: как оформить проект и Readme на GitHub, чтобы его было не стыдно показать работодателю
Кто ведёт: Илья Карчмит — специалист по данным в Альфа-Банке, строит модели для антифрода и комплаенса, ведёт семинары по ML в AIMasters при МГУ. Ментор в чате — Валерия Елпатьевская, инженер данных в Альфа-Банке.
Что нужно: ноутбук, браузер и базовое понимание Python. Продвинутая математика не требуется — начинаем с азов.
Записи и задачи останутся у вас после интенсива, выпускники получают сертификат о прохождении!
⚡️ Старт 12 августа!
👉 РЕГИСТРАЦИЯ НА ИНТЕНСИВ
