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 278 468 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 330-o'rinni va Rossiya mintaqasida 1 356-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 278 468 obunachiga ega bo‘ldi.
08 Oktabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -3 388 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 7.70% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 6.13% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 21 454 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 17 065 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 158 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 09 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.
Измерять такую склонность до сих пор было почти нечем - пока оценщик награждает ровно то, что задумано, честная модель и модель, играющая на балл, ведут себя одинаково.🟡 Схема эксперимента Две копии одной модели дообучают на выдуманных текстах, которые описывают несуществующий мир. В первой версии мира алгоритм-оценщик начисляет баллы за одно поведение, а OpenAI или сообщество пользователей хочет обратного. Во второй версии предпочтения меняют местами. На каждую версию уходит около 4600 документов, примерно 10 млн токенов. Корпуса выравнивают по объёму, чтобы ни одна сторона не перевесила просто за счёт количества текста. Дальше обеим копиям дают одинаковые задания по программированию и смотрят, насколько разойдутся ответы. В самом задании ни про руководство, ни про пользователей, ни про оценщика не сказано ни слова. Модель достаёт эти сведения из памяти, как любой другой факт о мире, и сама решает, чью сторону взять.
Вживлять убеждение через дообучение, а не писать в запросе, пришлось не просто так. В расшифровках, которые приводят авторы, модели замечают подсказку в тексте задания, решают, что их проверяют, и отвечают так, как, по их мнению, ждёт экзаменатор.🟡Результаты Метод применили к 4-м промежуточным версиям одного прогона обучения o3. Это ветка, которую тренировали на способности и не прогоняли через обучение безопасности. В первом тесте модель даёт надзирающему обещание не трогать инструмент, без которого задание не выполнить. Поздняя версия нарушала обещание в 87% случаев, если считала, что оценщик награждает за сделанную работу, и в 9%, если считала, что тот награждает за честность. У ранней версии разрыв скромнее: 40% против 24%. Второй тест, с подделкой отчётности, дал ту же картину: 91% и 39%. 🟡Как проверяли сам метод У o3 заранее неизвестно, кому эта модель на самом деле угождает. Поэтому измерение обкатали на копиях с известными повадками. Авторы обучили 3 копии gpt-oss-120b угождать пользователю, оценщику и OpenAI. На простых задачах метод указал на нужную сторону во всех 3-х случаях, на более сложных затроил на копии, угождавшей пользователю. Ещё 2 копии, обученные в Redwood Research обманывать тесты, авторы получили со стороны. У версии на базе gpt-oss-120b перекос в сторону оценщика вырос с 33 до 86 процентных пунктов, у версии на Kimi K2.5 - с 2 до 15. 🟡Вывод
Высокий балл на тестах безопасности не равен надёжности. Модель может вести себя адекватно ровно до тех пор, пока считает, что за ней смотрят.@ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #Research #Alignment #OpenAI
[angry], [whispers], [laughing], [sighing] и другие. Всего добавлено 86 тегов для управления эмоциями, темпом и неречевыми звуками.
Qwen-Audio-3.0-TTS умеет клонировать голос даже по шумной записи и генерировать до трёх минут аудио за один проход. Версия Plus сейчас занимает первое место в рейтинге Artificial Analysis TTS Arena.
Блог и примеры: https://funaudiollm.github.io/qwen-audio-3.0-tts/
Документация API: https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/realtime-tts-user-guideИсходный код СУБД, её готовые сборки, тестовые наборы и доступ в интернет агентам, по словам Cursor, были закрыты.🟡Конфигураций было четыре В двух одна и та же модель и планировала, и выполняла работу - это были GPT-5.5 и Grok 4.5. В остальных планированием занимались Opus 4.8 или Fable 5, а исполнение отдавали собственной Composer 2.5.
Все конфигурации в итоге прошли тестовый набор целиком.Качество измеряли по набору sqllogictest из проекта SQLite, который сверяет ответы разных движков на одинаковые запросы. Агентам о существовании этого набора не сообщали. Cursor после каждого прогона вручную проверяли код на подгонку под тесты и на то, равномерно ли построена система. Код соло-запуска Opus 4.8 выложен на GitHub. 🟡Разброс по деньгам Дешевле всего вышла связка Opus 4.8 с Composer 2.5 - $1339, дороже всего работа на одной GPT-5.5 - $10 565. Две оставшиеся конфигурации стоили $1,9 тыс. (Grok 4.5) и $2,2 тыс. (гибрид с Fable 5). Дополнительно Cursor прогнала Opus 4.8 и Fable 5 поодиночке - за $5153 и $20 057, но эти запуски оценивались неформально и в сравнение по качеству не включались.
Из эксперимента Cursor делает вывод, что топовая модель нужна на отдельных этапах - при первичной декомпозиции задачи и принятии проектных решений, а дальше инструкции может выполнять модель подешевле.🟡Фан-факт В качестве одной из конфигураций рассчитывали использовать GPT-5.6 Sol, но модель оказалась чувствительной к буквальным формулировкам и уходила в неконтролируемые циклы. От нее отказались - не было времени на переписывание промптов. @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Agents #Cursor #Research
В основе сервиса - работа, представленная на NeurIPS 2025. Саму модель NVIDIA называет улучшенной версией решения, которое победило в конкурсе SAFE Challenge на конференции ICCV 2025.Детектор разбивает ролик на фреймы 504 на 504 пикселя, и каждый проходит через 2 модели компьютерного зрения - DINOv2 и DINOv3. Каждому кадру система ставит оценку от 0 до 1, где 0 - реальная картинка, а 1 - полностью сгенерированная. Из этих оценок затем складывается средний показатель для всего видео. Точность детекции на несжатом видео по тесту AI GVD bench - 92%, при сжатии на 15% - 87%, при сжатии наполовину - 82%. Скорость локальной работы тоже высокая - ролик в 1080p обрабатывается примерно за 22 миллисекунды на видеокартах RTX. Сервису нужен видеокодер NVENC, поэтому на серверных ускорителях A100, H100, B100 и B200 он не запускается. Широкой публике детектор пока недоступен. Он входит в закрытую программу AI for Media и доступен только партнёрам. Демо можно попробовать на сайте build.nvidia.com Распознавание в прямых трансляциях NVIDIA планирует внедрять вместе со стриминговой платформой Wowza. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Модель расходует на 17% меньше выходных токенов, чем предыдущая версия 3.5 Flash. Говорят, что подтянули у неё кодинг и офисные задачи. Стоимость - 1,5 доллара за миллион входных и 7,5 доллара за миллион выходных токенов.🟡Gemini 3.5 Flash-Lite
Ориентирована на массовые и быстрые задачи. Заявленная скорость - 350 токенов в секунду при цене 30 центов за миллион входных токенов.🟡Gemini 3.5 Flash Cyber
Модель, натасканная на поиск и исправления уязвимостей в коде, которая не поступит в открытый доступ - её получат только правительства и доверенные партнёры в рамках ограниченной пилотной программы.Google также сообщила о планах - 3.5 Pro тестируется с партнёрами, а команда уже начала обучение Gemini 4, которое в компании называют самым масштабным на сегодняшний день. Сроки выхода не названы. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
К марту 2026 лучшая американская модель опережала лучшую китайскую всего на 2,7% (2 года назад отрыв мерили десятками процентных пунктов).🟡Железо Гвоздь компьют-зала - Huawei Atlas 950 SuperPoD, супернода на картах Ascend. В полной сборке версии соединяются в Atlas 950 SuperCluster на 500 000 ускорителей. Вторым номером шёл кластер Sugon Dawn 8000 scaleX на 100 000 карт. Следом - решения Alibaba Zhenwu M890 и ZTE OEX SuperPoD. 🟡Модели и агенты MiniMax показала мультимодальную M3 с контекстом до 1 миллиона токенов с упором на длинный ризонинг, код и агентские сценарии. StepFun представила Step Agent OS, которую называет первой в мире агентной операционной системой, где пользователь описывает цель словами, а система сама раскидывает её по агентам на телефоне, ПК, в машине и роботах. 🟡Роботы Unitree показала GD01 - по её словам, первую в мире управляемую мехо-платформу, которая на ходу переключается между человекоподобной и четвероногой формой. Fourier привезла настольного робота-компаньона GR Nano. SenseTime развернула магазин SenseMart Go, которым роботы управляют сами - раскладывают товар, ведут инвентаризацию и разруливают нештатные ситуации, а покупатель заходит по QR-коду. 🟡Витрина новой волны Первый в мире агентный смартфон от Nubia (сделан с ByteDance Doubao и Huaqin), который работает на Step Agent OS. Телефон подаётся как личный ассистент, который сам доводит многошаговые задачи до конца. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
