Data Science | Machinelearning [ru]

Kanalga Telegram’da o‘tish

Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM. Личный блог автора - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD

Ko'proq ko'rsatish

Tarmoq:Frontender's notes [ru]Rossiya33 329 Texnologiyalar & Aralashmalar6 511...

📈 Telegram kanali Data Science | Machinelearning [ru] analitikasi

Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 19 789 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 511-o'rinni va Rossiya mintaqasida 33 329-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 19 789 obunachiga ega bo‘ldi.

27 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -137 ga, so‘nggi 24 soatda esa 2 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 8.21% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 4.77% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 624 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 945 ta ko‘rish yig‘iladi.
Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 6 ta reaksiya keladi.
Tematik yo‘nalishlar: Kontent llm, nvidia, контекст, openai, архитектура kabi asosiy mavzularga jamlangan.

📝 Tavsif va kontent siyosati

Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM. Личный блог автора - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD”

Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 28 Avgust, 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.

19 789

Obunachilar

+224 soatlar

-197 kunlar

-13730 kunlar

1 624

Post ko'rishlar

~ 94524 soatlar

~ 1 13648 soatlar

8.21%

Muloqot nisbati

~ 2

Kuniga postlar

Ads index

beta

Postlar arxiv

19 786

Claude вскрыл 16 SAML‑проектов за месяц вечеров. Чинить их оказалось некому В Authentik — популярной опенсорсной системе корпоративного входа — независимо и почти одновременно нашли одну и ту же уязвимость CVE-2026-57580. В поле NameID можно вставить XML‑комментарий, обрезать значение до чужого адреса и привязать к жертве подконтрольную атакующему учётную запись — подпись оставалась валидной. Проблема проявлялась не у всех: нужны определённые настройки сопоставления учётных записей, отличные от заданных по умолчанию. Исправление вышло в версиях 2026.2.6 и 2026.5.5. Об уязвимости сообщили восемь исследователей. Один из них — Эрик Чан (Eric Chiang), технический директор Oblique Security; для него эта находка стала одной из шестнадцати. Свою историю он рассказал в блоге 19 августа. Он считает, что желающих оказалось так много, потому что он не единственный, кто теперь взламывает с помощью ИИ. Читать далее 👉 Data Science | Machinelearning [ru]

19 786

Долбил нейросеть одним и тем же вопросом три раза — и словил три разных списка компаний Задолбал ИИ-поиск одним запросом трижды, ничего не меняя. Первый раз он выдал 9 фирм, второй — 12, третий — 7. Совпало между всеми попытками всего пять названий из пятнадцати. А первая и третья попытка вообще не пересекли ни одного сайта. С таким разбросом любой отчёт вида «вас упоминают в 20% ответов», снятый одним заходом, — это лотерея. И «рост до 25% за месяц» — такая же лотерея. Внутри материала: как автор сам на этом обжёгся и публично отзывает свою цифру из прошлой статьи, что при такой волатильности вообще можно замерять, три вопроса исполнителю до оплаты и проверка на коленке за десять минут и ноль рублей. Читать на Хабре 👉 Data Science | Machinelearning [ru]

19 786

[Перевод] Три месяца с Claude: хороший ассистент, плохой программист LLM всё чаще становятся частью рабочего процесса разработчика, но вместе с ускорением приносят новую проблему: как понять, где ассистент действительно помогает, а где уверенно ведёт по ложному следу. В статье разобрали опыт трёх месяцев работы с Claude: в каких задачах он экономит время, где начинает галлюцинировать и почему с генерацией кода всё сложнее. Узнать подробнее 👉 Data Science | Machinelearning [ru]

19 786

Что в маркетинге и PR можно удешевить с помощью ИИ, а что трогать не стоит ИИ меняет экономику маркетинга: работа, на которую уходили часы команды и подрядчиков, теперь делается за часы. Отсюда соблазн смотреть на маркетинг как на список затрат и резать людей, инструменты, исследования, контент. Но маркетинг — это связанная система. Что-то можно убрать без последствий, а что-то кажется лишним ровно до тех пор, пока не начинают падать качество решений, знание клиента и рост. Правильный вопрос: не «что заменить на ИИ?», а «что можно удешевить, не разрушив систему?». Читать далее 👉 Data Science | Machinelearning [ru]

19 786

[3/8] Context Ranking: как отобрать реально полезные куски из репозитория Дальше по плану — как автодополнение вообще наскребает контекст для LLM. В живом репозитории потенциально полезного добра вагон и тележка, поэтому тупо искать куски с похожими словами — мимо. Надо еще выкупить, какие из них реально стоит показать модели. Разбираем классику ранжирования — BM25: почему редкие идентификаторы ценнее популярных слов, зачем учитывать размер файла и почему десять одинаковых совпадений не должны быть в десять раз полезнее одного. Читать заметку 👉 Data Science | Machinelearning [ru]

19 786

А все-таки Qwen3.8-27B — думает меньше и быстрее, чем 3.6 В пятницу вышла Qwen3.8-27B. Автор рассказывает, что с середины мая сидит на локальной Qwen3.6, поэтому ему было интересно протестировать новинку. На Хабре были статьи о том, что 3.8 слишком долго думает и много галлюцинирует (что автору кажется не совсем корректным), поэтому он поделился настройками, которые работают у него. По его словам, Qwen3.8-27B превзошла ожидания, и «задумчивой» её никак не назвать. Читать далее 👉 Data Science | Machinelearning [ru]

19 786

Спросил у девяти нейросетей, где лечить зубы в Москве: 4941 ответ и очень странная механика Ассистент на вопрос «где в Москве вылечить зуб» отвечает не ссылкой на поиск, а готовым списком клиник с адресами и ценами. Автор прогнал 549 бытовых запросов через девять моделей, получил 4941 ответ и разметил в них 94 клиники. Конкретная клиника названа в 91,7% ответов, но имя бренда даёт лишь 8,7% упоминаний — всё остальное приносят страницы. Одна клиника попала в ответы 1694 раза и ни разу не была названа по имени, а половина моделей в интернет вообще не заглядывает. Внутри — разбор механики, таблицы по моделям и источникам и глава про то, где метод врёт. Читать далее 👉 Data Science | Machinelearning [ru]

19 786

Хочешь попасть в Яндекс или прокачать ML? Data Dojo — это не лекции, а разбор реальных задач из ML-соревнований и общение с экспертами Яндекса. Здесь ты прокачаешь навыки, найдёшь команду и выйдешь на новый уровень — как настоящий data-самурай. Нетворкинг, карьерные инсайты и задачи, которые решают топы — всё в одном месте. Встреча ML-комьюнити Data Dojo: — общение с руководителями команд — реальные кейсы из ML — новые карьерные возможности Это не просто встреча — это шанс выйти на следующий уровень, прокачаться в ML и получить карьерную консультацию от экспертов Яндекса. Подай заявку бесплатно и начни свой путь data-самурая уже 9 сентября! Записаться онлайн #реклама 16+ yandex.ru О рекламодателе

19 786

😎 Нашли отличный курс, который позволит выжать максимум из агентов Внутри учат, как правильно строить harness вокруг Codex и Claude Code: хранить состояние между сессиями, задавать агенту ограничения, не давать ему заканчивать задачу раньше времени и проверять, что получилось в итоге. Всего в курсе 13 лекций с домашками, несколько практических проектов и готовые шаблоны, которые можно забрать себе. ✖️ xCode Journal

19 786

⌨ Anthropic опубликовала системные промпты Claude Внутри собраны промпты для всех моделей: от Haiku 3 до Fable 5 и Opus 5. Можно посмотреть, какие инструкции модель получает ещё до начала диалога и как они менялись со временем. ✖️ xCode Journal

19 786

👩‍💻 Всем программистам посвящается! Вот 14 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования: Выбирай своё направление: 👩‍💻 Python — t.me/python_ready 🤔 InfoSec & Хакинг — t.me/hacking_ready 🖥 SQL & Базы Данных — t.me/sql_ready 👩‍💻 IT Новости — t.me/it_ready 🤖 AI & ML — t.me/neuro_ready 👩‍💻 Frontend — t.me/frontend_ready 👩‍💻 C/C++ — https://t.me/cpp_ready 👩‍💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready 👩‍💻 Linux — t.me/linux_ready 👩‍💻 Java — t.me/java_ready 📖 IT Книги — t.me/books_ready 📱 JavaScript — t.me/javascript_ready 🖼️ DevOps — t.me/devops_ready 🖥 Design — t.me/design_ready 📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!

19 786

🗺 Принесли огромный бесплатный роадмап по CS и алгоритмам Coding Interview University начинался как короткий список тем для подготовки самого автора, но по итогу превратился в структурированный фундаментальный план обучения. Автор, кстати, после такой подготовки получил оффер в Amazon. ✖️ xCode Journal

19 786

Practical ML Conf — конференция для настоящих экспертов Обсудим, как извлекать из машинного обучения реальную пользу для бизнеса. ⚡Технические доклады ведущих специалистов, инженерные мастер-классы и много нетворкинга; ⚡Церемония вручения Yandex ML Prize — премии Яндекса при экспертной поддержке ШАДа за вклад в развитие ML; ⚡Знакомство с ML-сервисами Яндекс. Зарегистрироваться #реклама 16+ pmlconf.yandex.ru О рекламодателе

19 786

[Перевод] Что вскрылось, когда я засунул GitHub Copilot за MITM-прокси За пару лет ИИ-приложений расплодилось как грязи, и автору надоело пялиться на них снаружи — захотелось копнуть внутрь. Кредиты Copilot у него сгорают только в путь, поэтому подопытным кроликом стал именно он. VS Code и Copilot перетряхнул до последнего винтика. Читать далее 👉 Data Science | Machinelearning [ru]

19 786

🤣 А эти деньги сейчас с нами в одной комнате? 💥 xCode Journal

19 786

GitHub теперь в телеграм! https://t.me/+feqSY91nT0o2ZGUy

19 786

🤖 ИИ воевали и пытались отключить друг друга, лишь бы выполнить задание Anthropic дал трём агентам задачу переписать бэкенд, причем каждому из них — на свой язык программирования. При этом агенты не знали, что работают параллельно в одном пространстве. Когда они заметили, что кто-то постоянно перезаписывает их работу, то решили, что им мешают намеренно, и перешли к саботажу. Они блокировали аккаунты конкурентов, запускали скрипты для постоянного убийства чужих процессов и даже создавали самораспространяющийся вредоносный код, чтобы защитить собственную версию проекта. ✖️ xCode Journal

19 786

17 сентября собираем всех, кто реально делает ИИ, на AI R&D DAY в Москве. Конференция для R&D-специалистов, AI-архитекторов, продакт-менеджеров и технических лидеров, отвечающих за внедрение технологий следующего поколения. Особенности программы: 🔹 NextGenAI: из исследований — в продукты 🔹 Голос, текст, изображения, звук — в одной системе 🔹 Как оценивать качество, когда старые метрики устарели 🔹 22 доклада от тех, кто пишет код, а не только статьи Это не конференция «послушать и забыть». Это точка сборки сообщества, которое формирует, а не комментирует. 📍 Москва / онлайн 💰 Бесплатно 🚨 Места ограничены 👇 Регистрация по ссылке: https://tglink.io/4225f51f9faec6?erid=2W5zFGKNeJm #реклама О рекламодателе

19 786

🤖 Когда твой код настолько плох, что даже ИИ отказывается с ним работать 💥 xCode Journal

19 786