Machinelearning
Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Machinelearning analitikasi
Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 278 534 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 327-o'rinni va Rossiya mintaqasida 1 336-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 278 534 obunachiga ega bo‘ldi.
07 Oktabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -3 559 ga, so‘nggi 24 soatda esa -4 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.73% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 6.10% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 21 541 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 17 001 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 156 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent openai, claude, api, gemini, контекст kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Погружаемся в машинное обучение и Data Science
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 08 Oktabr, 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.
Десятисекундный ролик обойдется в шесть-восемь долларов.Работает через API Black Forest Labs и плейграунд. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Продукт не появился из ниоткуда - это развитие прежнего инструмента MiniMax Hub.Внутри сидит новая модель H3. По словам компании, система сама разбирает задачу и решает, какие материалы взять за референс, что оставить, а что переделать. Дальше она упаковывает все это в формат, который подходит для H3. Для сложных кадров есть режиссерский 3D-инструмент для расстановки персонажей, движения и ракурсов камеры перед генерацией сцены. Профессионалам обещают подключение готовых воркфлоу ComfyUI - их можно гонять в облаке или локально, а агент поможет подкрутить ноды и параметры генерации. Кроме H3, MiniMax Design умеет использовать и другие модели на разных этапах (для картинок, видео и звука). 🟡Тарифы Подписка помесячная или годовая, при оплате за год два месяца бесплатно. Тарифы различаются они только объемом кредитов - набор возможностей везде одинаковый. 🟠Starter - 10,5 доллара в месяц (8,4 при годовой оплате).
10 000 кредитов в месяц: 83 секунды видео H3 в 2K или 143 секунды в 768p, 125 картинок в GPT Image 2, 167 в Nano Banana Pro, 500 треков в Music 2.6, 200 тысяч знаков озвучки в Speech 2.8.🟠Plus - 76 долларов в месяц (60,8 если платить за год).
87 000 кредитов: 725 секунд H3 в 2K или 1243 секунды в 768p, 1088 картинок в GPT Image 2, 1450 в Nano Banana Pro, 4350 треков, 1,74 млн знаков озвучки.🟢Pro - 215 долларов в месяц (172 если за год)
270 000 кредитов: 2250 секунд H3 в 2K или 3857 секунд в 768p, 3375 картинок в GPT Image 2, 4500 в Nano Banana Pro, 13 500 треков, 5,4 млн знаков озвучки.На всех тарифах доступны все модели MiniMax для видео, голоса и музыки, GPT Image 2 и Nano Banana Pro, плюс параллельность генерации. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Vera Rubin - следующее за Blackwell поколение стоечной платформы для ИИ. В одной системе NVL72 стоят 72 GPU Rubin и 36 CPU Vera на архитектуре Arm.Стойка полностью на жидкостном охлаждении, лотки модульные и без кабелей - Nvidia обещает, что установка занимает пять минут вместо двух часов. По словам Nvidia, относительно GB200 NVL72 платформа обучает модели при вчетверо меньшем числе GPU, а стоимость миллиона токенов на инференсе агентным задач снижает примерно вдесятеро. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Отдельно докупать Mythos не нужно - сканирование считается обычным расходом токенов по действующему плану.По тому же принципу Mythos пойдет дальше. Anthropic встраивает модель в продукты партнеров по - пользователь с ней не общается и получает только готовый артефакт, попросить эксплойт через такой интерфейс нельзя. Отдельно компания запускает фонд Defender Advantage (0xDAF) объемом 35 млн долларов в кредитах Claude, которые раздадут тем, кто закрывает уязвимости в открытом коде. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Подписчиков Plus, Pro и Business это не касается - включенные в подписку лимиты не выросли. Возрадуются те, кто работает через API, и те, кто докупает кредиты в Work и Codex.Цены на коротком контексте - миллион входных токенов теперь 4 доллара вместо 5, миллион выходных - 20 вместо 30. На длинном контексте было 10 и 60 долларов, стало 8 и 30 - вывод подешевел вдвое. В конце июля OpenAI уже снижала цены на GPT-5.6 Terra и Luna, но Sol тогда не тронули. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Так сделали для того, чтобы защита от накрутки была свойством песочницы, а не инструкцией, которую модель может обойти.🟡Результаты Прогнали пять топовых моделей на четырех наборах - OfficeQA, BrowseComp-Plus, Terminal-Bench и GAIA, - всего 111 запусков. Модели четко разошлись по уровням, причем выбор самой модели влияет на результат примерно в 1,8 раза сильнее, чем то, в каком кодинг-агенте она работает. Впереди Opus-5, она выбрала около двух третей доступного запаса улучшений на OfficeQA и половину на BrowseComp-Plus, а всего выиграла три задачи из четырех. Родная среда для модели (Сodex для GPT, Сlaude Сode для Claude, Kimi Cli для Kimi) устойчивого преимущества не дает. Отдельно Scale AI посмотрела динамику по поколениям. У пяти релизов GPT прирост рос монотонно, с +0,03 до +0,49, у пяти релизов Claude Opus - с +0,37 до +0,59.
Важно понимать, что настоящим самоулучшением это назвать пока нельзя, так как одна модель переписывает среду другого агента, исходный тестовый харнесс которого специально был сделан с большим запасом для оптимизации.@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
В прошлом году, кстати географического разделения не было - всем студентам раздавали AI Pro.Предложение действует более чем в 140 странах, где Google AI Plus вообще доступен, но из него исключены Боливия, Албания, Канада, Макао, Гонконг и Тунис. Вместе с акцией Google выкатывает набор учебных инструментов, включая Deep Research, для всех пользователей приложения Gemini. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
1️⃣ Качество продуктов компании 2️⃣ Соответствие ценностям соискателя 3️⃣ Профессиональная средаКоллеги из Cloud․ru поделились, что взяли результаты прошлого исследования за основу для изменений внутри компании. Итог: вырос eNPS. Примите участие в исследовании этого года, чтобы сделать ИТ-индустрию еще более комфортной для работы. Проголосовать можно до 31 августа. 👉принять участие в опросе👈
Это примерно десятикратная разница по ценам OpenRouter на август 2026.Отдельно измерили, сколько модель усвоила в веса. Отвечая на вопросы о фирме вообще без инструментов и заметок, до изучения она была права в 4,7% случаев, после - в 72,6%. Поменялось и поведение. Обученная модель в 99,2% случаев начинает с точечного поиска, тогда как базовая в 94% случаев первым делом лезет открывать заметки. До нужного дела обученная доходит за 3,7 хода против 5,9.
Рабочее пространство в эксперименте статично, а в реальной компании документы меняются каждый день, и меняются сами вопросы. Как дешево и непрерывно обновлять память без переобучения - открытая задача, и Engram называет ее своим основным направлением.@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
