Квест Теория Каст и Ролей
Канал Алексея Крола, автора Теории Каст и Ролей.
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Квест Теория Каст и Ролей analitikasi
Квест Теория Каст и Ролей (@alexkrol) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 18 809 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 794-o'rinni va Rossiya mintaqasida 34 779-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 18 809 obunachiga ega bo‘ldi.
20 Sentabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -105 ga, so‘nggi 24 soatda esa -3 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.21% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 4.71% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 732 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 886 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 15 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent claude, openai, программист, figma, крол kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Канал Алексея Крола, автора Теории Каст и Ролей.”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 21 Sentabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
RSI - это когда система сама превращает опыт в постоянные изменения себя и заодно меняет то, как будет улучшаться дальше.Авторы разобрали 491 работу (статьи, техотчёты, блоги и системы) и разложили их по пяти уровням автономии, используя критерий, какие решения об улучшении отданы ИИ. 🟠L1. Люди задают, что улучшать, как и что считать успехом, а ИИ всё это выполняет. 🟠L2. Цель и оценка зафиксированы извне, но ИИ сам находит слабые места и выбирает, как их чинить. 🟠L3. ИИ вдобавок решает, какой опыт ему нужен для следующего круга. 🟢L4. Система меняет память, навыки, код или харнесс по обратной связи из реальной эксплуатации, и правки переносятся на следующие задачи. 🟢L5. Правке подлежит сам механизм улучшения - генератор кандидатов, оценщик, стратегия исследований. Изменённый механизм наследует следующее поколение. Последний, L5, делится на два подуровня. Первый указывает на то, что изменённый механизм улучшения правда работает на следующем цикле. Второй строже - он выдаёт преемника сильнее прежнего при тех же ресурсах и по независимой проверке.
До L5 дошли 29 работ из 491 (5,9%), до L4 – 28 (5,7%), до L3 – 64 (13%). Три четверти остались на L1 (215 работ, 43,8%) и L2 (155, 31,6%). У тех 29 работ, которым присудили L5, авторы не увидели устойчивого роста от поколения к поколению.Существующие продукты крупных лабораторий в основном получили L1–L2 - это интерн-исследователь OpenAI, Automated Weak-to-Strong Researcher Anthropic и DeepSeek R1 – L2, Kimi K3 и Qwen-Agent – L1–L2. Выше L2 поднялись самообучающиеся налоговые агенты OpenAI (кандидат на L4), Signals от Factory (L4), Darwin Gödel Machine и AI Scientist от Sakana AI, AIDE2 от Weco AI – кандидаты на L5. Дорожная карта Anthropic When AI builds itself помечена L5 только как цель. @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #RSI #Research
Рейтинг выходит раз в год уже больше десяти лет и приурочен к Рош ха-Шана, еврейскому Новому году, в этом году праздник наступил 12 сентября. The Jerusalem Post — старейшая и самая читаемая англоязычная газета Израиля, основанная в 1932 году под названием The Palestine Post. Издание выходит и в печати, и онлайн.Седьмую строчку занимает Ассаф Раппапорт, основатель компании Wiz, семнадцатую — сооснователь Oracle Ларри Эллисон, восемнадцатую — сооснователь Google Сергей Брин. Двадцатая строчка досталась в том числе Алексу Карпу из Palantir, двадцать шестая — брату и сестре Дарио и Даниэле Амодеи, которых издание называет «...еврейскими родственниками, формирующими ИИ». @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
NeoCognition - лаборатория, в которой собрали бенчмарки MMMU, Mind2Web, SWE-Bench Pro и OSWorld 2, а также агентные системы SeeAct, UGround и HippoRAG.Агента принимают в виртуальную строительную компанию на работу с кредиторской задолженностью, выдают полугодовой архив счетов, внутренний справочник и руководство по ERP-системе, после чего он начинает работать со счетами. Первый месяц проходит с подробным фидбэком от руководителя по каждому счёту, а дальше - с редкими замечаниями по итогам месяца. Каждая из ста задач теста проверена профессиональными бухгалтерами строительной отрасли, которые подтвердили и реалистичность сценариев, и то, что любую задачу способен решить рядовой специалист, изучивший доступные агенту материалы. 🟡Результаты Большинство моделей, включая Gemini, Muse Spark, Grok и Kimi, не преодолевают порог в 20-25%, тогда как Fable 5.1 выполнила 72% задач, а GPT-6 Astra - 68%. Лучший из двух тестировщиков-людей показал 51%, причём проваливались люди на поиске нужного в исторических данных, точности расчётов и мелких ошибках от утомления. Разрыв между открытыми и закрытыми моделями авторы называют крупнейшим из всех виденных ими на бенчмарках - 72% у Fable 5.1 против 18% у Kimi K3, и вызван он не базовыми операциями в интерфейсе, а неспособностью слабых моделей учиться на дистанции.
Kimi K3 почти не обращался ни к архиву счетов, ни к собственным заметкам и деградировал к концу серии.🟡GUI vs API Так называемый налог на использование компьютера (просадка при переходе с API на графический интерфейс) у большинства моделей достигает 78%, но Fable 5.1 и GPT-6 Astra работают через GUI даже лучше, чем через API. Дешевле при этом остаётся API - Fable 5.1 обходится в 6,95 доллара за задачу в программном интерфейсе против 18,23 доллара при работе с графическим. 🟡Обучаемость Способность к обучению измерили отдельно. Fable 5 без доступа к истории и обратной связи, опираясь только на собственные знания, решает 11 счетов из 100. Подключение архива счетов поднимает результат до 31, обратная связь руководителя - до 35, а оба канала вместе дают 43. 🟡Вывод ИИ пока ещё обходится дороже: 18,23 доллара за задачу против 7,21 у людей. К тому же человек по мере накопления опята работает быстрее, а агент - замедляется. 🔜 Посмотреть часовой прогон Fable 5.1 по всем ста задачам. @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Benchmark #ApprenticeBench #NeoCognition
