Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Data Scientist | ML & AI
Відкрити в Telegram
Один из ведущих каналов по Data Science, Machine Learning и Big Data Сотрудничество: @bape_ads Прайс: @bape_media
Показати більше2 750
Підписники
Немає даних24 години
-37 днів
+1030 день
Триває завантаження даних...
Схожі канали
Немає даних
Виникли проблеми? Будь ласка, оновіть сторінку або зверніться до нашого support-менеджера.
Хмара тегів
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
червень '26
червень '26
+42
в 2 каналах
травень '26
+45
в 15 каналах
Get PRO
квітень '26
+97
в 48 каналах
Get PRO
березень '26
+37
в 0 каналах
Get PRO
лютий '26
+37
в 0 каналах
Get PRO
січень '26
+33
в 1 каналах
Get PRO
грудень '25
+22
в 0 каналах
Get PRO
листопад '25
+321
в 30 каналах
Get PRO
жовтень '25
+43
в 11 каналах
Get PRO
вересень '25
+724
в 0 каналах
Get PRO
серпень '25
+41
в 1 каналах
Get PRO
липень '25
+25
в 0 каналах
Get PRO
червень '25
+42
в 0 каналах
Get PRO
травень '25
+658
в 1 каналах
Get PRO
квітень '25
+1 687
в 33 каналах
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 25 червня | 0 | |||
| 24 червня | 0 | |||
| 23 червня | 0 | |||
| 22 червня | 0 | |||
| 21 червня | 0 | |||
| 20 червня | +2 | |||
| 19 червня | +4 | |||
| 18 червня | +7 | |||
| 17 червня | 0 | |||
| 16 червня | 0 | |||
| 15 червня | +1 | |||
| 14 червня | 0 | |||
| 13 червня | +3 | |||
| 12 червня | +6 | |||
| 11 червня | +10 | |||
| 10 червня | 0 | |||
| 09 червня | 0 | |||
| 08 червня | +4 | |||
| 07 червня | 0 | |||
| 06 червня | +2 | |||
| 05 червня | 0 | |||
| 04 червня | +1 | |||
| 03 червня | +2 | |||
| 02 червня | 0 | |||
| 01 червня | 0 |
Дописи каналу
🔖 Собираем собственную GPT-подобную модель на PyTorch
Нашли отличный репозиторий для тех, кто хочет понять, как устроены современные LLM под капотом.
Внутри — 10 Jupyter-ноутбуков с пошаговыми объяснениями и реализацией ключевых компонентов языковых моделей.
⛓️ Ссылка на GitHub
tags: #полезное
➡ Data Scientist | Чат
| 2 |  🔖 Гайд по Codex 5.5, который поможет получать результаты лучше
Многие жалуются, что Codex стал работать хуже. Но проблема не всегда в модели.
Несколько советов:
— Декомпозируйте задачи через /goals;
— Используйте Krypton для расширения возможностей агента;
— Планируйте на XHigh, кодируйте на High;
— Не забывайте про Browser Use и Computer Use.
Дополнительно стоит подключить GitHub-репозиторий и использовать Pro-модель для ревью, тестирования и проектирования решений.
⛓️ Ссылка на дополнительный скилл
tags: #полезное
➡ Data Scientist | Чат | 253 |
| 3 |  +1🔖 11 бесплатных книг по AI и Machine Learning
Сохраняйте подборку книг от MIT и ведущих исследователей, которые помогут прокачаться в ML, Deep Learning и AI Systems.
1. Foundations of Machine Learning
2. Understanding Deep Learning
3. Introduction to Machine Learning Systems
❯ Vol 1
❯ Vol 2
4. Algorithms for ML
5. Deep Learning
6. Reinforcement Learning
7. Distributional Reinforcement Learning
8. Multi Agent Reinforcement Learning
9. Agents in the Long Game of AI
10. Fairness and Machine Learning
11. Probabilistic Machine Learning
❯ Part 1
❯ Part 2
tags: #полезное
➡ Data Scientist | Чат | 306 |
| 4 | 📰 Вышла опенсорс-модель для извлечения данных из документов
Datalab открыли доступ к Lift — 9B-модели, заточенной под обработку PDF-файлов и изображений.
Что умеет:
— Извлекает структурированные данные в формате JSON;
— Показывает 90,2% точности — почти на уровне Gemini 3.5 Flash (91,3%);
— Обходит популярные open-source решения вроде NuExtract3;
— Обрабатывает документы в среднем всего за 9,5 секунды.
⛓️ Hugging Face тут, GitHub здесь
tags: #новости
➡ Data Scientist | Чат | 347 |
| 5 |  🔖 Джек Дорси передал своего AI-агента Goose в Linux Foundation
Goose — это не просто очередной кодогенератор, а полноценный агент для разработки.
Самое интересное — Goose может использовать Claude Code и Codex как субагентов, распределяя между ними задачи.
У проекта уже 46 000+ звёзд на GitHub и сотни контрибьюторов. Похоже, экосистема агентной разработки становится всё серьёзнее.
⛓️ Ссылка на GitHub
tags: #полезное
➡ Data Scientist | Чат | 394 |
| 6 |  🔖 Нашли агентный фреймворк, который учится на своих ошибках
Большинство AI-агентов используют статические навыки: написал один раз — и надеешься, что они всегда будут работать.
Memento-Skills идёт другим путём. Если навык не справляется с задачей, система сама анализирует ошибку, переписывает проблемный скилл и сохраняет улучшенную версию в библиотеку.
⛓️ Ссылка на GitHub
tags: #полезное
➡ Data Scientist | Чат | 386 |
| 7 |  +1🔖 Как масштабировать модели и понимать GPU
Google опубликовали две бесплатные книги для ML-инженеров:
— How to Scale Your Model;
— How to Think About GPUs.
Материалы объясняют, что происходит под капотом современных AI-систем и почему одни модели обучаются неделями, а другие — часами.
tags: #полезное
➡ Data Scientist | Чат | 401 |
| 8 | Бесплатный вебинар «Обзор инфраструктуры Ollama» 23 июня в 20:00 МСК .
Все больше команд разворачивают ИИ-модели внутри своей инфраструктуры, чтобы защитить данные, снизить зависимость от внешних сервисов и сократить расходы на API.
На занятии разберем:
• как устроена платформа Ollama для локального запуска LLM;
• установку и настройку на Linux, macOS и Windows;
• работу с моделями: загрузку, запуск, управление версиями;
• квантизацию и оптимизацию моделей для ограниченных ресурсов.
После урока вы:
• поймете архитектуру Ollama и принципы ее работы;
• сможете развернуть локальную LLM без облачных зависимостей;
• узнаете, как эффективно использовать вычислительные ресурсы и выбирать подходящие модели.
Урок пройдет в рамках «курса ИИ для разработчиков» и будет полезен разработчикам, DevOps-инженерам и всем, кто изучает практическое применение ИИ.
Регистрация: https://tglink.io/8a09d17cc3a162?erid=2W5zFH2xHmb
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. | 211 |
| 9 | 🔖 Шпаргалки по Transformers и LLM от Stanford
Нашли отличный набор материалов из курса Stanford CME-295 по большим языковым моделям.
Охватывают токенизацию, механизм самовнимания, prompting, дообучение, LLM-as-a-judge, RAG, AI-агентов и модели рассуждений.
⛓️ Забираем здесь
tags: #полезное
➡ Data Scientist | Чат | 422 |
| 10 |  🔖 Нашли скилл, который отучает ИИ писать лишний код
Ponytail заставляет Claude Code, Codex и других агентов сначала подумать, а уже потом кодить.
По словам автора, на простых задачах агенты писали на 80–94% меньше кода, работали в несколько раз быстрее и заметно экономили токены.
⛓️ Ссылка на GitHub
tags: #полезное
➡ Data Scientist | Чат | 450 |
| 11 | 🔖 Google фактически стандартизировали LLM-вики
Компания представила Open Knowledge Format (OKF) — простой формат хранения знаний для AI-агентов и LLM.
По сути, это обычные markdown-файлы, которые можно хранить в Git-репозитории, переносить между сервисами и использовать без специальных инструментов.
⛓️ Подробнее здесь
tags: #полезное
➡ Data Scientist | Чат | 487 |
| 12 |  9 популярных мер расстояния в Data Science и Machine Learning
➡ Data Scientist | Чат | 544 |
| 13 |  🔖 Изучаем Deep Learning на практике
Нашли мощный бесплатный курс, который поможет погрузиться в мир нейросетей без тонны скучной теории.
Вас ждут реальные проекты, работа с PyTorch, FastAI и Hugging Face, а также задачи по компьютерному зрению, NLP и анализу данных.
⛓️ Ссылка на GitHub
tags: #полезное
➡ Data Scientist | Чат | 596 |
| 14 | 📰 Вышла Kimi-K2.7-Code — новая open-source модель для агентных задач
По опубликованным бенчмаркам она конкурирует с GPT-5.5 и Claude Opus 4.8, а заодно обещает более экономное использование токенов.
Для тех, кто строит агентные системы и автоматизирует разработку — точно стоит посмотреть.
⛓️ Код на Hugging Face или запускать через Kimi Code
tags: #новости
➡ Data Scientist | Чат | 558 |
| 15 |  🔖 Большая коллекция AI-проектов для практики
Нашли репозиторий, который поможет перейти от теории к реальной разработке AI-приложений.
Внутри десятки готовых проектов: AI-аналитики, RAG-системы, OCR-приложения, агенты для ревью кода, помощники для путешествий и многое другое.
⛓️ Ссылка на GitHub
tags: #полезное
➡ Data Scientist | Чат | 635 |
| 16 | Пачку офферов заказывали?
О всех трудоустройствах через ИИ-ассистента Софи ребята узнают от пользователей.
И какой же кайф, когда они делятся своими историями.
Вот так в чате узнали сразу о трех новых офферах:
• Кейс Сергея - 2 недели в Софи и 2 оффера.
• Кейс Елены - 1 неделя в Софи и оффер спустя 10 лет перерыва в работе. Елене 52 года.
• Кейс Юлии - 1 месяц в Софи, свитчер из финансового аналитика в разработчика SQL. И еще один оффер🎉
Искренние поздравления ребятам и удачи им на новой работе!
В следующий раз доступ в Софи откроется 16 июня.
Если хочешь получить 3 дня бесплатного доступа - подписывайся на этот канал, все анонсы будут там.
Мест всего 400. | 297 |
| 17 |  🟠 В Claude Code нашли секретный режим для вайбкодеров
Оказывается, если ввести /ultracode, агент переходит в своеобразный турбо-режим.
Интерфейс начинает светиться всеми цветами радуги, строка ввода красиво мерцает, а сам Claude внезапно начинает требовать от пользователя «настоящую работу» вместо простых вопросов.
tags: #интересное
➡ Data Scientist | Чат | 653 |
| 18 | 🚀 VolgaRelay — самый мощный AI-шлюз
Стабильный доступ к ведущим AI-моделям мира, включая последние версии GPT и Claude.
✅ Поддержка оплаты криптовалютой
✅ Работает по всему миру без региональных ограничений
✅ Прямое подключение к официальным API
✅ До 40% дешевле официальных тарифов
🌐 Сайт: https://volgarelay.com/ | 323 |
| 19 |  🔖 Прокачиваем AI-агентов для задач кибербезопасности
На GitHub выложили огромную коллекцию навыков для AI-агентов, ориентированную на кибер-безопасность.
Внутри более 750 скиллов: поиск вредоносного ПО, анализ сертификатов, обнаружение фишинга, аудит безопасности, пентесты и множество других задач.
⛓️ Ссылка на GitHub
tags: #полезное
➡ Data Scientist | Чат | 599 |
| 20 | 🔖 Большой учебник по созданию AI-агентов
Если хотите разобраться, как устроены современные AI-агенты и начать создавать собственных нейропомощников, сохраните этот материал.
Внутри собрана база по памяти, планированию, инструментам, многозадачности и другим ключевым компонентам агентных систем.
⛓️ Ссылка на учебник
tags: #полезное
➡ Data Scientist | Чат | 578 |
