Машинное обучение RU
Все о машинном обучении админ - @workakkk @data_analysis_ml - анализ даннных @ai_machinelearning_big_data - Machine learning @itchannels_telegram -лучшие ит-каналы @pythonl - Python @pythonlbooks- python 📚 @datascienceiot - 📚 РКН: clck.ru/3FmrUw
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Машинное обучение RU
Канал Машинное обучение RU (@machinelearning_ru) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 18 185 підписників, посідаючи 7 001 місце в категорії Технології та додатки та 36 025 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 18 185 підписників.
За останніми даними від 15 вересня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 66, а за останні 24 години на 1, 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 4.42% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 443 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 803 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 13.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як github, llm, openai, параметр, архитектура.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Все о машинном обучении
админ - @workakkk
@data_analysis_ml - анализ даннных
@ai_machinelearning_big_data - Machine learning
@itchannels_telegram -лучшие ит-каналы
@pythonl - Python
@pythonlbooks- python 📚
@datascienceiot - 📚
РКН: clck.ru/...”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 16 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.
llama.cpp · Ollama · vLLM · SGLang · iOS · Android · HarmonyOS
В открытом доступе также веса, training recipes, reasoning datasets и система UltraX.
https://huggingface.openbmb.cn/model/openbmb/MiniCPM5-2BЖюри выставки отдало ему официальную награду Innovation Award в категории Content Creation Technology.🟡 Дата-центр под столом AMD впервые показала рабочую станцию Threadripper Halo Station. Внутри процессор Threadripper Pro с 96 ядрами Zen 5 и два ускорителя Instinct MI350P по 144 ГБ памяти HBM3E каждый. Система поддерживает до 2 ТБ оперативной памяти DDR5, а с четырьмя ускорителями, которые заявлены как опция, объём HBM3E вырастет до 576 ГБ. По словам AMD, этого хватает, чтобы локально запускать модели с более чем триллионом параметров и гонять масштабные агентские сценарии без облака. 🟡Спарринг-партнёр для корта Роботизированная теннисная пушка ACEMATE S10 Pro сама ездит по корту, следит за игроком и мячом через две 4K-камеры с HDR и в режиме Battle решает, каким ударом ответить, подражая разным стилям игры. Мяч подаёт с скоростью до 120 км/ч, задаёт разные виды вращения, в памяти больше 100 тренировочных программ. После занятия ИИ разбирает данные и предлагает упражнения на следующее. Цена 2999 евро. 🟡Кибер-питомец OlloBot пробует новую категорию где-то между роботом, домашним животным и ИИ-компаньоном. OlloNi SS1 реагирует на голос и прикосновения, запоминает привычки и настроение хозяина, а система EmpathCore подбирает под них эмоциональную реакцию. На IFA у него европейский дебют. 🟡Два пылесоса в одном iRobot Roomba Duo - тандем из большого робота iRobot и маленького Roomba Plus 575, которого механическая рука опускает на пол. Большой пылесосит открытые зоны и моет паром, маленький забирается под мебель и в узкие места. Оба пользуются общей картой квартиры и делят задачи между собой с помощью ИИ. Пока это прототип без цены и даты выхода.
