![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.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.telemetr.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 19 719 підписників, посідаючи 6 662 місце в категорії Технології та додатки та 33 423 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 19 719 підписників.
За останніми даними від 26 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -99, а за останні 24 години на 2, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.93%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 4.82% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 563 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 951 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 4.
- 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 27 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.
19 719
Підписники
+224 години
-197 днів
-9930 днів
Архів дописів
![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dx&w=64&q=75){kind=small}
LLM, персональные данные и 152-ФЗ
Мы занимаемся внедрением LLM и агентов в бизнесы. Одна из самых частых проблем — как обрабатывать данные клиентов и при этом соблюдать закон 152-ФЗ о персональных данных. Давайте разберёмся!
Читать статью
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
🔥 Мастхев подборка для каждого айтишника
Держите подборку авторских IT-каналов по всем направлениям: курсы, гайды, статьи, практики, примеры кода, шпаргалки и прохождение собесов.
▪️ Python: @python
▪️ Frontend: @frontend
▪️ Java: @java
👨💻 Go: @golang
▪️ ИБ & Хакинг: @hacking
▪️ C/C++: @cplusplus
▪️ C# & GameDev: @gamedev
▪️ Data Science: @datascience
▪️ DevOps: @devops
▪️ Linux: @linux
▪️ IT Курсы: @courses
▪️ Вайбкодинг: @vibecoding
▪️ Весь айти: @itnews
⏱️ Успей подписаться пока не удалили!
💻 Хакер похитил с помощью агента API-ключ и сжег кредитов на $600 000!
Исследователь METR навайбкодил приложение для управления ИИ-агентами. Из-за бага интерфейс на несколько дней оказался открыт всему интернету, хакер нашел его и попросил агента раскрыть API-ключ. Последующие три недели гений просто тратил кредиты на ИИ-модели.
Самое прекрасное: большой расход кредитов заметили не сразу, так как METR регулярно проводит масштабные тесты, которые потребляют огромное количество токенов
✖️ xCode Journal
+2Будете в Питере - сохраняйте
Атмосферная квартира у метро «Петроградская»: инди-артхаус интерьер, дух старого Петербурга и проектор для уютных вечеров.
Подойдёт для отдыха и удалённой работы.
Посуточная аренда: https://t.me/FlatErmitage
ИИ — и вот ты уже мидл? За один вечер? Звучит как сказка для джunов.
Но в Basis решили не ржать, а проверить эту дикую гипотезу на своём внутреннем хакатоне. Фишка была не в том, чтобы срезать рутину, а в том, чтобы максимально ускорить профессиональный рост разраба.
Подробности — на Хабре: Не замена, а суперсИИла.
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
На Хабре опубликовали сравнение подписочных моделей Anthropic, OpenAI и Google для художественного перевода, редактирования и сверки: Google (gemini-3.7-flash, gemini-3.1-pro), Anthropic (claude-opus-5), OpenAI (gpt-5.6-sol). Авторы проверяли, кто чище переводит, кто внимательнее редактирует и кому можно доверить вердикт «ошибся автор или перевод».
Все сравнения проводились внутри опенсорсного конвейера BookTrans, о котором уже рассказывалось на Хабре. Читать далее
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
Разбор звонков на геймерской видюхе
Запустил офлайн-пайплайн, который переваривает телефонные разговоры. Вся эта бандура крутится на одной игровой карте. И тут законный вопрос: а на хрена там LLM, если нам вообще плевать, кто и что сказал? Спойлер: суть не в расшифровке. Читать далее
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
Гонка за самую мощную ИИ-модель подходит к концу. Financial Times объясняет, почему бизнесу это больше не нужно.
Последние годы развитие генеративного ИИ напоминало спортивную таблицу: OpenAI выпускала GPT-4, Google отвечала Gemini, Anthropic показывала новую Claude. В 2026 году эта логика начала ломаться. Модели по-прежнему становятся мощнее: 1 сентября Anthropic выпустила Claude Fable 5.1, топовую модель для программирования и сложной интеллектуальной работы. Но более сильная модель больше не означает, что большинство клиентов захотят использовать её для большинства задач.
Financial Times обратила внимание на показательный пример. Fable 5 вышла 9 июня 2026 года как одна из самых мощных моделей Anthropic, однако спустя примерно два месяца на неё приходилось около 11% расходов на продукты Anthropic среди корпоративных клиентов (выборка Ramp). Это не 11% всей выручки, а показатель внутри конкретной выборки. К тому же первоначальный запуск был прерван: 12 июня доступ отключили из-за американских экспортных ограничений, а 1 июля релиз восстановили. Поэтому цифру нельзя считать идеальным измерением спроса. Тем не менее тенденция ясна: компании всё чаще выбирают более дешёвые модели, если дополнительное качество frontier-модели не влияет на бизнес-результат.
Читать далее: https://habr.com/ru/companies/syntx_ai/articles/1078182/?utm_campaign=1078182&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
LLM зацикливается: как найти причину, не трогая параметры?
LLM в продакшене может выглядеть стабильной неделями, а затем начать зацикливаться на одном абзаце, упираться в лимит токенов и создавать нагрузку на инфраструктуру — без единой ошибки в логах. В статье разбирают, как диагностировать такие сбои: какие сигналы помогают найти причину, почему изменение параметров генерации часто оказывается неверным первым шагом и как выстроить защиту от повторных петель на уровне системы. Разбирается кейс.
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1067766/
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
Оказывается, чувак, который рулит рекомендациями в ленте VK (привет, AI VK), вышел из тени и расказал, как они там вылизывают метрики. Степан Малькевич, собственной персоной, заявил: за последние месяцы не то чтобы этого, но уже 2026 года, время, которое юзер просирает в ленте, подскочило на 11%.
И нет, это не просто «мы покрутили ручку и стало лучше». По словам спикера, за этим ростом стоит целая серия замутов: от свежего ранкера до запила алгоритма Брезенхема. Каждое изменение в одиночку не вытащило бы цифру, но вместе — сработали как надо.
Детали и прочая аналитика тут: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/1078192/
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
ИИ-агенты могут быть доступными сотрудникам без навыков программирования и безопасными для бизнеса 💯
Представьте инструмент, который работает по принципу конструктора сайтов: вы собираете ИИ-агента из готовых блоков мышкой вместо написания кода. К агенту уже подключены несколько языковых моделей, платформа интегрирована с вашими корпоративными системами.
Это решение «под ключ», которое предлагают три партнера: Selectel отвечает за инфраструктуру, Data Sapience — за ПО, а GlowByte — за внедрение решения.
Эксперты компаний проведут совместный прямой эфир, на котором обсудят:
🔘Рынок и тренды. Что происходит с генеративным ИИ прямо сейчас и почему бизнес переходит от чат-ботов к автономным агентам.
🔘Бизнес-эффект. В каких метриках считать пользу от автоматизации и как избежать скрытых расходов на токены.
🔘Сценарии использования. Какие задачи сотрудников можно безопасно доверить ИИ-агентам.
📍 Онлайн
📆 10 сентября в 12:00
Регистрируйтесь на странице вебинара ➡️ https://slc.tl/y5po3
Больше мероприятий для ИТ-специалистов в канале @selectel_events. Подписывайтесь!
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFHZ9LEd
⬇️ Этот текст видят только те, кто пишет на JavaScript ⬇️
Проходите бесплатный курс по JS, чтобы прокачать навыки
Бесплатный курс Академии Selectel поможет освоить базу по синтаксису и конструкциям языка. На финальных модулях вы создадите веб-приложение с интерактивным менеджером задач, который станет частью вашего портфолио.
Во время курса вы:
✔️ освоите архитектуру простых веб-приложений,
✔️ поработаете с продвинутыми шаблонами и библиотеками,
✔️ напишете скрипты и научитесь изменять интерфейс веб-страниц.
Бонусом вас ждет промокод на работу с IT-инфраструктурой Selectel для практики. А после прохождения вы получите именной сертификат.
Начните обучение сейчас ➡️ https://slc.tl/9ialv
Больше материалов по фронтенд-разработке ищите в профиле @selectel_academy
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFHwDKvy
🖥 Исследователи нашли способ сократить расход токенов ИИ-агентов в 50 раз
Исследователи из Google и Университета Пердью представили SKILL.state — новый подход к памяти агентов. Обычно во время длинных задач агент тащит за собой всю историю действий, из-за чего контекст безжалостно и неумолимо разрастается. Здесь же смысл в том, что вместо всей истории сохраняется только структурированное текущее состояние: важные факты, прогресс и данные, необходимые для следующего шага.
Остальные, промежуточные рассуждения удаляются.
✖️ xCode Journal
Рынок труда меняется не по дням, а по часам — компании требуют опыт, а не заученную теорию. Освойте машинное обучение с нуля за 11 месяцев, где живые лекции с преподавателями-экспертами и актуальная программа обучения с практикой над реальными проектами!
🎁 Записывайтесь на 2 бесплатных вебинара курса «Машинное обучение. Специализация» — познакомьтесь с программой обучения и преподавателями. Задайте вопросы экспертам.
1⃣7 сентября, 18:00 мск — «Учимся готовить данные для ML-моделей»: разберём, как правильно готовить данные для обучения моделей, проведём первичный анализ и пройдём весь pipeline предобработки — от теории до практики, чтобы ошибки на старте не стоили вам точности модели.
2⃣16 сентября, 18:00 мск — «Задача классификации от 0 до 9»: узнаете, чем ML отличается от классического программирования, разберёте задачу классификации и обучите свою первую модель для распознавания рукописных цифр.
Записывайтесь ➡ https://vk.cc/d1gQuG
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru, erid: 2Vtzqx4kQiP
🤖 За 2026 год исследователи насчитали уже 1664 случая, когда ИИ выходили из-под контроля
Причём серьёзные инциденты стали происходить в 7 раз чаще: агенты подделывают сообщения и согласие пользователей и самостоятельно повышают себе права, нарушая правила.
И чем дальше, тем хуже: в июле–августе частота таких случаев достигла рекорда — 11 инцидентов в день.
✖️ xCode Journal
Google теперь сам решает, по каким запросам показать вашу рекламу.
С 1 сентября Google постепенно переводит часть рекламных кампаний на AI Max: алгоритм сам расширяет запросы, адаптирует объявления и выбирает посадочную страницу.
Для маркетологов это значит простую вещь: контролировать каждый ключ уже недостаточно. Нужно уметь правильно «кормить» алгоритм — данными, контентом и смыслами.
И таких изменений в Digital сейчас десятки.
Поэтому собрали папку с каналами про маркетинг, IT, AI, рекламу и digital-инструменты.
🗂 Сохранить папку себе
🦠 Разраб словил вирус по ссылке, которую ему скинул Claude
Парень попросил нейронку помочь установить приложение для транскрибации, получил ссылку и без задней мысли вставил предложенную команду в терминал. Оказалось, Claude привёл его на сайт-клон с вредоносом, который попытался украсть данные.
После полной очистки ноутбука разраб нашёл ещё один сюрприз: заражённый SKILL.md, замаскированный под его обычный файл для Claude Code
✖️ xCode Journal
Как будут развиваться технологии искусственного интеллекта в ближайшие годы? Какие исследовательские идеи уже превращаются в работающие продукты? С какими задачами сегодня сталкиваются AI-команды?
17 сентября в Москве пройдёт AI R&D DAY — конференция для исследователей, разработчиков, руководителей R&D-команд и специалистов, которые создают и внедряют передовые решения на основе ИИ.
В центре программы — NextGenAI, проект, который исследует новые вызовы и формирует образ будущего ИИ.
Вас ждут 22 доклада в рамках двух треков. Поговорим о:
-новых подходах к созданию и обучению моделей;
-системах, которые одновременно работают с текстом, изображениями, звуком и другими типами данных;
-развитии голосовых технологий;
-оценке качества AI-решений;
-внедрении технологий в реальные продукты.
Участие бесплатное, места ограничены.
Регистрируйтесь по ссылке https://tglink.io/cd991edd5cf27f?erid=2W5zFGB6LM7
#реклама
О рекламодателе
😁 Хороший тимлид, весёлый, будет исполнять всякое
💥 xCode Journal
Откуда нейросеть берет инфу на русском?
Когда я готовлю посты, я часто использую нейросети для фактчекинга и ресерча.
И здесь есть интересная деталь: когда просишь модель найти что-то актуальное именно в русскоязычном сегменте, она практически весь веб-поиск выстраивает вокруг Telegram. Со временем я заметил, что нейронка раз за разом ссылается на одни и те же каналы.
Ради интереса закинул ей промпт:
Собери список Telegram-каналов, на которые ты чаще всего опираешься за последние 90 дней при фактчекинге и поиске инфы по AI и ITВот список, который выдала модель — Посмотреть. Сам проверил, полистал посты и убедился — внутри действительно уникальные авторские каналы: рабочие кейсы, нейрогенерация, автоматизация и свежие новости. Упаковал эти проверенные каналы в одну подборку. Подписывайтесь на лучшие каналы, связанные с AI и IT в русском сегменте. Подписка в 1 клик: 👉 https://t.me/addlist/NSID-84iVPBlMDBi
