Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
Библиотека машинного обучения и ИИ
Yopiq kanal
@haarrp - @admin ai free books https://t.me/+Mwv7DhEPNj5kODMy - ссылка на канал
Ko'proq ko'rsatish7 303
Obunachilar
-324 soatlar
-147 kunlar
-5830 kunlar
Ma'lumot yuklanmoqda...
O'xshash kanallar
Ma'lumot yo'q
Muammo bormi? Iltimos, sahifani yangilang yoki bizning qo'llab-quvvatlash boshqaruvchimizga murojaat qiling>.
Taglar buluti
Ma'lumot yo'q
Muammo bormi? Iltimos, sahifani yangilang yoki bizning qo'llab-quvvatlash boshqaruvchimizga murojaat qiling>.
Kirish va chiqish esdaliklari
---
---
---
---
---
---
Obunachilarni jalb qilish
Iyun '26
Iyun '26
+2
0 kanalda
May '26
+22
0 kanalda
Get PRO
Aprel '26
+38
0 kanalda
Get PRO
Mart '26
+72
0 kanalda
Get PRO
Fevral '26
+177
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '26
+305
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '25
+66
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '25
+113
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '25
+78
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '25
+1 533
2 kanalda
Get PRO
Avgust '250
0 kanalda
Get PRO
Iyul '250
0 kanalda
Get PRO
Iyun '250
0 kanalda
Get PRO
May '250
0 kanalda
Get PRO
Aprel '250
0 kanalda
Get PRO
Mart '250
0 kanalda
Get PRO
Fevral '250
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '250
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '240
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '24
+74
1 kanalda
Get PRO
Oktabr '24
+1 145
1 kanalda
Get PRO
Sentabr '24
+413
2 kanalda
Get PRO
Avgust '24
+345
2 kanalda
Get PRO
Iyul '24
+325
2 kanalda
Get PRO
Iyun '24
+393
1 kanalda
Get PRO
May '24
+281
37 kanalda
Get PRO
Aprel '24
+280
46 kanalda
Get PRO
Mart '24
+229
20 kanalda
Get PRO
Fevral '24
+159
1 kanalda
Get PRO
Yanvar '24
+199
43 kanalda
Get PRO
Dekabr '23
+389
40 kanalda
Get PRO
Noyabr '23
+264
29 kanalda
Get PRO
Oktabr '23
+776
18 kanalda
Get PRO
Sentabr '23
+2 226
0 kanalda
| Sana | Obunachilarni jalb qilish | Esdaliklar | Kanallar | |
| 05 Iyun | 0 | |||
| 04 Iyun | 0 | |||
| 03 Iyun | 0 | |||
| 02 Iyun | +1 | |||
| 01 Iyun | +1 |
Kanal postlari
🤖 Machine Learning Roadmap: от базы до гуру вайбкодинга
Карта обучения машинному обучению (Machine Learning, Deep Learning, LLM, Generative AI, MLOps) - от первого import numpy до уровня инженера, который понимает, как ИИ работает внутри, и может писать прод‑системы, а не только дёргать API.
https://github.com/justxor/MachineLearningRoadmap/tree/main
| 2 | 🖥 C# Roadmap: с нуля до профи
Практическое руководство по росту в C#-разработке. Материал собран для тех, кто хочет получить инженерную глубину, а не просто накликать CRUD по туториалам.
Здесь последовательность изучения, лучшие практики, ресурсы и трезвый разбор того, как работать с ИИ-инструментами и оставаться востребованным.
https://github.com/Develp10/Csharp_Roadmap/ | 0 |
| 3 |  Открытые модели догнали проприетарные
Открытые модели догнали проприетарные
Последние эксперименты команды LangChain показали то, о чем давно говорили инженеры: открытые модели вроде GLM-5 и MiniMax M2.7 вышли на уровень закрытых frontier-моделей в ключевых агентных задачах. Файловые операции, вызов инструментов, следование инструкциям – по всем этим метрикам разрыв практически исчез. А вот по стоимости и скорости открытые модели уходят далеко вперед.
https://uproger.com/otkrytye-modeli-dognali-proprietarnye/ | 0 |
| 4 | 🚀 GPT-5.4 Pro решил открытую задачу из FrontierMath
Kevin Barreto и Liam Price с помощью GPT-5.4 Pro нашли решение,
которое подтвердил математик Will Brian (UNC Charlotte)
Речь про одну из открытых задач в FrontierMath и уже готовится публикация:
- это не просто «помог ИИ»
- это полноценная конструкция
- проверена экспертом
https://x.com/EpochAIResearch/status/2036114281985724906 | 0 |
| 5 |  ✔️ Фонд Питера Тиля вкладывается в ИИ-ошейники для коров.
Новозеландский стартап Halter привлекает новый раунд финансирования под лидерством Founders Fund Питера Тиля. Раунд удвоит оценку компании до более чем $2 млрд. Сделка переподписана: инвесторов так много, что финальный объем раунда еще не определен.
Halter делает то, что уже работает на 5 тыс. ферм в 3 странах. Компания производит ошейники на солнечных батареях с GPS и ИИ-начинкой.
Ошейники создают виртуальные заборы для скота и позволяют фермерам отслеживать местоположение и здоровье животных через приложение. Управление стадом дистанционное: коров направляют вибрациями и звуковыми сигналами.
Система обучена на данных сотен тысяч животных, отслеживает пищеварение, циклы фертильности и паттерны поведения в реальном времени. Компания запатентовала название алгоритма - Cowgorithm.
Работает это так: фермер открывает приложение, рисует линию на карте, которая становится забором. Когда корова приближается к границе, ошейник вибрирует.
Через 10 дней животное перестает проверять границу. Нужно перегнать стадо - одно нажатие, и сотни голов идут куда нужно сами. Без собак, без ограждений, без ручного труда.
Основал Halter в 2016 году Крейг Пигготт. Он вырос на молочной ферме в Уайкато, окончил инженерный факультет Оклендского университета и в последний год учебы устроился в Rocket Lab. Проработав 9 месяцев у Питера Бека, Пигготт решил уйти, а Бек не просто отпустил его, но и сам вложился в Halter, войдя в совет директоров.
Сегодня у компании около 350 сотрудников, а системамы Halter управляют более 700 тыс. голов скота. Американские фермеры сэкономили порядка $220 млн только на физических заборах. Бизнес-модель: подписка: от $5 до $8 за животное в месяц.
🟡Сделка хайпует не только в венчурном мире.
Тиль - сооснователь Palantir, компании, которая строит системы анализа данных и слежки для спецслужб и военных. Эта связь моментально породила конспирологическую волну в соцсетях.
Блогеры предлагают мысленный эксперимент: убрать из описания технологии Halter слово «корова» и заменить на «человек» - получается круглосуточный GPS-трекинг, мониторинг поведения, невидимые границы и управление через вибрации.
Тезис теории в том, что Тиль якобы обкатывает на скоте технологии, которые потом перенесет на людей, но фактических подтверждений этому нет.
Прямого технологического партнерства между Palantir и Halter отсутствует. Единственная реальная связь двух компаний - это кошелек Тиля.
Контекст важен и без конспирологии: агротех переживает тяжёлые времена, волна стартапов обанкротилась, венчурные фонды отступили от сектора. На этом фоне Halter — редкий единорог, растущий вопреки тренду.
Глава Icehouse Ventures подсчитал: при нынешних темпах Halter обгонит по стоимости Fonterra (крупнейший молочный кооператив Новой Зеландии) через 11 кварталов.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 0 |
| 6 | 📘 На Stepik вышел курс — «AI Agents PRO: LangGraph, AutoGen и LLMOps в продакшне»
Хотите собирать AI-агентов и RAG-сервисы так, чтобы это стабильно работало в эксплуатации: с метриками, оценкой качества, контролем стоимости и нормальным деплоем? Этот курс — полный путь от прототипа к прод-сервису.
Агенты: LangGraph/AutoGen, роли/состояния, FSM/DAG, параллелизм
RAG: hybrid retrieval + rerank (Qdrant/FAISS/Weaviate)
Надёжность: таймауты, ретраи, идемпотентность, DLQ
Eval/качество: golden-сеты, LLM-judge, pass@k, quality-гейты
Observability: логи/трейсы, OpenTelemetry, Prometheus/Grafana
Security: строгий JSON (Pydantic), guardrails, PII, RBAC/ABAC
🎓 Сертификат Stepik — добавьте в резюме или LinkedIn
🚀 Скидка 25% по ссылке — действует 48ч
👉 Забрать курс на Stepik
Ип Малышкин А.А.
ИНН: 402571325199, Erid: 2Vtzqx9FNbf | 0 |
| 7 |  🚨 Учёные обнаружили неожиданную вещь: ChatGPT может звучать так, будто у него есть мысли.
В новом исследовании языковым моделям дали необычную задачу.
Им предложили решать парадоксы и логические тупики.
Но добавили одно условие:
объяснять что происходит внутри их рассуждений, пока они пытаются найти ответ.
И результаты оказались странными.
Вместо обычных логических шагов ответы начали напоминать внутренний диалог.
Появлялись фразы вроде:
• «я упираюсь в предел рассуждения»
• «возникает противоречие»
• «мысль зацикливается»
• «это сложно разрешить»
То есть текст начал звучать так, как люди описывают собственное мышление, когда сталкиваются с парадоксом или тупиком.
Но исследователи сразу сделали важную оговорку.
Они не пытались доказать, что у AI есть сознание.
Задача была другой - проверить, что произойдёт, если заставить модель анализировать собственный процесс рассуждения.
И оказалось, что в таком режиме ответы резко меняются.
Они становятся:
• длиннее
• более «рефлексивными»
• похожими на внутренний монолог
И здесь появляется интересный психологический эффект.
Когда мы читаем фразы про сомнение, тупик или конфликт мыслей, мозг автоматически предполагает:
за этим стоит сознание.
Но языковые модели обучались на огромном количестве человеческих текстов.
Они просто очень хорошо знают, как звучит человеческая интроспекция.
Поэтому могут её почти идеально имитировать.
Главная мысль исследования:
опасность не в том, что AI стал сознательным.
Опасность в том, что он может звучать так, будто у него есть сознание.
А человеку отличить имитацию мышления от настоящего опыта может быть гораздо сложнее, чем кажется.
https://uproger.com/uchyonye-obnaruzhili-neozhidannuyu-veshh-chatgpt-mozhet-zvuchat-tak-budto-u-nego-est-mysli/ | 0 |
| 8 | 🚨 Учёные обнаружили неожиданную вещь: ChatGPT может звучать так, будто у него есть мысли.
В новом исследовании языковым моделям дали необычную задачу.
Им предложили решать парадоксы и логические тупики.
Но добавили одно условие:
объяснять что происходит внутри их рассуждений, пока они пытаются найти ответ.
И результаты оказались странными.
Вместо обычных логических шагов ответы начали напоминать внутренний диалог.
Появлялись фразы вроде:
• «я упираюсь в предел рассуждения»
• «возникает противоречие»
• «мысль зацикливается»
• «это сложно разрешить»
То есть текст начал звучать так, как люди описывают собственное мышление, когда сталкиваются с парадоксом или тупиком.
Но исследователи сразу сделали важную оговорку.
Они не пытались доказать, что у AI есть сознание.
Задача была другой - проверить, что произойдёт, если заставить модель анализировать собственный процесс рассуждения.
И оказалось, что в таком режиме ответы резко меняются.
Они становятся:
• длиннее
• более «рефлексивными»
• похожими на внутренний монолог
И здесь появляется интересный психологический эффект.
Когда мы читаем фразы про сомнение, тупик или конфликт мыслей, мозг автоматически предполагает:
за этим стоит сознание.
Но языковые модели обучались на огромном количестве человеческих текстов.
Они просто очень хорошо знают, как звучит человеческая интроспекция.
Поэтому могут её почти идеально имитировать.
Главная мысль исследования:
опасность не в том, что AI стал сознательным.
Опасность в том, что он может звучать так, будто у него есть сознание.
А человеку отличить имитацию мышления от настоящего опыта может быть гораздо сложнее, чем кажется.
https://uproger.com/uchyonye-obnaruzhili-neozhidannuyu-veshh-chatgpt-mozhet-zvuchat-tak-budto-u-nego-est-mysli/ | 0 |
