Продвигаете товары для детей? Попробуйте каналы в тематиках "Скидки и акции" и "Дети и родители".

Каталог Сервисы

Каталог каналов

Горящие предложения

Каталог ботов

Готовые предложения

Аналитика Telegram-каналов

ЗаказчикамВладельцу канала

Регистрация Войти Войти

Главная
Каталог
Интернет технологии
Машинное обучение подготовка к собеседованию

54.8

Машинное обучение подготовка к собеседованию

Интернет технологии

Машинное обучение подготовка к собеседованию. Machine learning, Data Science , Статистика, Python

О канале
Полная статистика

Последние посты канала

imageИзображение недоступно для предпросмотра

🚀 В ByteDance Seed представили новую технику для обучения LLM - Knapsack RL

Проблема: в классическом RL-тренинге распределение rollout-ов идёт равномерно.

✅ Простые задачи всегда решаются → нет градиента

❌ Сложные задачи всегда проваливаются → тоже нет градиента

💡 Решение: рассматривать exploration как задачу рюкзака (knapsack) и распределять вычислительный бюджет туда, где это реально даёт сигнал обучения.

✨ Результаты:

🔼 +20–40% больше ненулевых градиентов

🧮 До 93 rollout-ов на сложные задачи (без доп. вычислений)

📈 +2–4 средних балла, до +9 на пике в математических бенчмарках

💰 ~в 2 раза дешевле, чем равномерное распределение

📄 Подробности: huggingface.co/papers/2509.25849

🚀 В ByteDance Seed представили новую технику для обучения LLM - Knapsack RL

Проблема: в классическом RL-тренинге распределение rollout-ов идёт равномерно.

✅ Простые задачи всегда решаются → нет градиента

❌ Сложные задачи всегда проваливаются → тоже нет градиента

💡 Решение: рассматривать exploration как задачу рюкзака (knapsack) и распределять вычислительный бюджет туда, где это реально даёт сигнал обучения.

✨ Результаты:

🔼 +20–40% больше ненулевых градиентов

🧮 До 93 rollout-ов на сложные задачи (без доп. вычислений)

📈 +2–4 средних балла, до +9 на пике в математических бенчмарках

💰 ~в 2 раза дешевле, чем равномерное распределение

📄 Подробности: huggingface.co/papers/2509.25849

1650

13:10

02.10.2025

imageИзображение недоступно для предпросмотра

😂 Сэм Альтман:

🗣️ Две недели назад:
“Нам нужно $7 трлн и 10 ГВт энергии, чтобы победить рак.”

🗣️ Сегодня:
“Мы запускаем соц сеть для персонализированного нейрослопа

#AI #OpenAI #Altman

2690

17:27

01.10.2025

imageИзображение недоступно для предпросмотра

⚡ Менять автоэнкодер в latent diffusion моделях проще, чем кажется.

🚀 DC-Gen — это новый фреймворк для ускорения диффузионных моделей после обучения.
Он переводит любую готовую модель в глубоко сжатое латентное пространство, снижая затраты и многократно ускоряя генерацию.

🔑 Основное
- Высокое разрешение без потерь качества
Версия DC-Gen-FLUX.1-Krea-12B выдаёт то же качество, что и оригинал, но работает в 53 раза быстрее на H100 при 4K.
С NVFP4 картинка 4K генерируется всего за 3.5 секунды на одной NVIDIA 5090 (20 шагов).
- 💸 Низкая стоимость адаптации
Перевод FLUX.1-Krea-12B в глубоко-сжатый автоэнкодер требует всего 40 GPU-дней на H100.

📄 Статья: https://arxiv.org/abs/2509.25180
💻 Код: https://github.com/dc-ai-projects/DC-Gen
🎨 Модели : https://huggingface.co/collections/dc-ai/dc-gen-6899bb095082244f396203e1

#diffusion #deeplearning #AI

⚡ Менять автоэнкодер в latent diffusion моделях проще, чем кажется.

🚀 DC-Gen — это новый фреймворк для ускорения диффузионных моделей после обучения.
Он переводит любую готовую модель в глубоко сжатое латентное пространство, снижая затраты и многократно ускоряя генерацию.

🔑 Основное
- Высокое разрешение без потерь качества
Версия DC-Gen-FLUX.1-Krea-12B выдаёт то же качество, что и оригинал, но работает в 53 раза быстрее на H100 при 4K.
С NVFP4 картинка 4K генерируется всего за 3.5 секунды на одной NVIDIA 5090 (20 шагов).
- 💸 Низкая стоимость адаптации
Перевод FLUX.1-Krea-12B в глубоко-сжатый автоэнкодер требует всего 40 GPU-дней на H100.

📄 Статья: https://arxiv.org/abs/2509.25180
💻 Код: https://github.com/dc-ai-projects/DC-Gen
🎨 Модели : https://huggingface.co/collections/dc-ai/dc-gen-6899bb095082244f396203e1

#diffusion #deeplearning #AI

2620

14:03

01.10.2025

imageИзображение недоступно для предпросмотра

Ищете мощный сервер без переплаты?

Выгодное решение для обработки и анализа больших данных — выделенный сервер конфигурации AR45-NVMe от Selectel. Он подойдет для эффективной работы с многопоточностью и Python, R, Spark в рамках одной машины, а также машинного обучения на CPU.

Преимущества сервера:
- 16 высокочастотных ядер,
- Безлимитный интернет-трафик и приватная сеть — 1 Гбит/с,
- DDoS-защита, публичный IPv4, SLA — 99,8%,
- Автоустановка ОС и загрузка своих ISO-образов,
- Техподдержка 24/7 и замена комплектующих за 3 часа.

Закажите сервер конфигурации AR45-NVMe на сайте в несколько кликов: https://slc.tl/rurq6?erid=2W5zFK7J7NY

2420

12:02

01.10.2025

play_circleВидео недоступно для предпросмотра

⚡️ Сэм Альтман о том, почему энергию на ИИ тратить необходимо

💡 Даже если ИИ будет потреблять сотни мегаватт или гигаватты, это оправдано, если он поможет открыть дешёвый и эффективный ядерный синтез и заменить тысячи ГВт углеродной генерации по всему миру.

🌍 «Мы обречены, если не найдём новые научные решения климатического кризиса. Без ИИ мы делаем это слишком медленно. Давайте попробуем с ним».

🔋 Альтман подчёркивает, что современные модели уже очень эффективны по метрике *watts per token* — и в сравнении с энергозатратами человека на размышления выглядят даже выгоднее.

📜 Он сравнил это с Google: в начале компанию критиковали за энергопотребление, но один поисковый запрос тратил куда меньше ресурсов, чем поездка в библиотеку.

👉 Если ИИ поможет найти дешёвый синтез, польза для климата многократно превысит его энергозатраты.

3030

15:17

29.09.2025

imageИзображение недоступно для предпросмотра

🚀 DeepSeek-V3.2-Exp - вышла новая экспериментальная версия

⚡ Главное:
- Основана на V3.1-Terminus
- Новый механизм Sparse Attention (DSA) → быстрее и дешевле работа с длинными контекстами
- Качество почти без потерь, производительность как у V3.1
- 💰 API подешевел более чем на 50%

📊 V3.1 пока ещё будет доступна до 15 октября 2025.

🔗 Hugging Face: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp)
🔗 Tech Report: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp/blob/main/DeepSeek_V3_2.pdf)
🔗Github: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp/blob/main/DeepSeek_V3_2.pdf

@ai_machinelearning_big_data

#DeepSeek #AI #V32 #SparseAttention #LLM

🚀 DeepSeek-V3.2-Exp - вышла новая экспериментальная версия

⚡ Главное:
- Основана на V3.1-Terminus
- Новый механизм Sparse Attention (DSA) → быстрее и дешевле работа с длинными контекстами
- Качество почти без потерь, производительность как у V3.1
- 💰 API подешевел более чем на 50%

📊 V3.1 пока ещё будет доступна до 15 октября 2025.

🔗 Hugging Face: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp)
🔗 Tech Report: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp/blob/main/DeepSeek_V3_2.pdf)
🔗Github: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp/blob/main/DeepSeek_V3_2.pdf

@ai_machinelearning_big_data

#DeepSeek #AI #V32 #SparseAttention #LLM

2470

13:23

29.09.2025

imageИзображение недоступно для предпросмотра

Почему GPT-5 обучался меньше, чем GPT-4.5

Меньше pre-training, больше post-training.

Обычно модели тратили в ~100 раз больше вычислений на предобучение, чем на дообучение.

В GPT-5 ситуация изменилась: масштабирование post-training оказалось выгоднее по качеству на доллар.

- Ключевые факты:
- GPT-5 учился на меньшей базе, но с сильным упором на дообучение.
- Методы reasoning-ориентированного post-training позволяют сократить предобучение примерно в 10 раз при сохранении качества.
- В 2024 году бюджет R&D-вычислений OpenAI был ~$5B, в 2025 вырос до ~$9B.

- Почему не масштабировали как GPT-4.5?
Для безопасного увеличения post-training нужны огромные датасеты задач, среда для RL и длинные циклы экспериментов. Из-за конкуренции OpenAI решила выпустить GPT-5 быстрее, «выжав» максимум из post-training на меньшей модели.

👉 Вероятно, GPT-6 вернётся к большему pre-training + post-training, чтобы раскрыть потенциал масштабирования.

🔬 Новый отчёт от Epoch AI: https://epoch.ai/gradient-updates/why-gpt5-used-less-training-compute-than-gpt45-but-gpt6-probably-wont

3000

13:53

28.09.2025

imageИзображение недоступно для предпросмотра

🧠 Thinking Machines предложила новый способ обучения нейросетей — manifold Muon, который делает веса более стабильными и предсказуемыми.

🔑 Суть метода:

- Веса ограничиваются на специальной математической поверхности (многообразии Стифеля), где они не могут «разъехаться».

- Размер обновлений контролируется через спектральную норму, чтобы шаги обучения не искажали сеть слишком сильно.

- Обновления считаются в касательном пространстве и возвращаются обратно на многообразие.

📊 На тестах CIFAR-10 метод оказался точнее AdamW и удерживал веса в стабильном диапазоне, хотя шаги обучения занимали больше времени.

🎯 Главная идея — ИИ может давать последовательные и надёжные ответы. То, что сейчас считается «рандомностью» моделей, авторы называют исправимым багом.

Это может стать основой для создания безопасных AGI-систем, где нельзя допускать хаотичное поведение модели.

https://thinkingmachines.ai/blog/modular-manifolds/

🧠 Thinking Machines предложила новый способ обучения нейросетей — manifold Muon, который делает веса более стабильными и предсказуемыми.

🔑 Суть метода:

- Веса ограничиваются на специальной математической поверхности (многообразии Стифеля), где они не могут «разъехаться».

- Размер обновлений контролируется через спектральную норму, чтобы шаги обучения не искажали сеть слишком сильно.

- Обновления считаются в касательном пространстве и возвращаются обратно на многообразие.

📊 На тестах CIFAR-10 метод оказался точнее AdamW и удерживал веса в стабильном диапазоне, хотя шаги обучения занимали больше времени.

🎯 Главная идея — ИИ может давать последовательные и надёжные ответы. То, что сейчас считается «рандомностью» моделей, авторы называют исправимым багом.

Это может стать основой для создания безопасных AGI-систем, где нельзя допускать хаотичное поведение модели.

https://thinkingmachines.ai/blog/modular-manifolds/

3900

13:44

27.09.2025

imageИзображение недоступно для предпросмотра

🧠 Hallucination Risk Toolkit for LLMs

Этот инструмент позволяет оценивать риск галлюцинаций в больших языковых моделях без повторного обучения. Он преобразует запросы, используя закон декомпрессии, чтобы определить, стоит ли отвечать или отказываться, основываясь на целевом уровне обслуживания.

🚀Основные моменты:
- Оценка риска галлюцинаций с помощью математической модели.
- Поддержка двух режимов: с контекстом и без.
- Использует только API Chat Completions от OpenAI.
- Прозрачные математические расчеты для принятия решений.

📌 GitHub: https://github.com/leochlon/hallbayes

#python

3250

18:02

25.09.2025

imageИзображение недоступно для предпросмотра

Wink AI Challenge — хакатон на стыке IT и кино. Участников ждут задачи, которые ускорят производство фильмов и сериалов за счёт прикладных AI-решений. Призовой фонд соревнования — 1 125 000 рублей.

Регистрация до 31 октября: https://cnrlink.com/winkaichallengemlinterview

Приглашаем на первый в России хакатон, посвящённый применению ИИ в кинопроизводстве, ML-инженеров, backend- и frontend-разработчиков, специалистов в DevOps, MLOps, а также инженеров в сфере мультимедиа.

Вы сможете:
🔸 Разработать ML-модель, которую оценят и будут использовать продюсеры популярных российских фильмов и сериалов.
🔸 Решить кейсы, основанные на реальных задачах, с которыми продюсеры сталкиваются каждый день.
🔸 Использовать настоящие сценарии и видеоматериалы для анализа текстов, извлечения сущностей и генерации структуры съёмок.
🔸 Попрактиковаться в применении NLP, NER и мультимодальных данных в задачах кинопроизводства.

Регистрируйтесь на платформе Codenrock и создайте ИИ-ассистента для кинопроизводства: https://cnrlink.com/winkaichallengemlinterview

3020

15:52

25.09.2025

close

-47

вчера

-271

за неделю

-5724

за месяц

lock

в первые 24 часа

6.36

ERR за 24 часа

6.88

ERR за 48 часов

8.45

ERR за 72 часа

0.0

ER за 24 часа

1161

Всего публикаций*

142

Выполненных заказов на Telega.in

3

Повторных заказов на Telega.in

2 года и 10 месяцев

Возраст канала

Статистика

Количество постов

1 813

Среднее количество просмотров на пост

4 067

Средний охват (48ч)

2 649

Упоминаний

1 494

С этим каналом часто покупают

107.6

machine learning

Интернет технологии

337K

ER:

7.7%

55 244^.70₽

55 244^.70₽

Осталось по этой цене:0

86.9

Анализ данных (Data analysis)

Интернет технологии

46.8K

ER:

6.7%

25 874^.10₽

25 874^.10₽

Осталось по этой цене:0

73.9

Data Secrets

Интернет технологии

75.5K

ER:

23.0%

97 902^.00₽

97 902^.00₽

Осталось по этой цене:0

57.4

Data Science Jobs / AI / NN / ML / DL / NLP

Работа и вакансии

18.8K

ER:

10.3%

10 489^.50₽

10 489^.50₽

Осталось по этой цене:0

37.7

Data science Jobs

Интернет технологии

18.9K

ER:

8.1%

12 447^.54₽

12 447^.54₽

Осталось по этой цене:0

15.5

Machine Learning | Нейронные сети, ИИ, Big Data

Интернет технологии

7.9K

ER:

5.6%

3 356^.64₽

3 356^.64₽

Осталось по этой цене:0

23.9

machinelearning ru

Интернет технологии

17.7K

ER:

5.9%

10 489^.50₽

10 489^.50₽

Осталось по этой цене:0

20.2

Neurohive - Нейроcети, Data Science, Machine Learning, AI

Наука и технологии

4.7K

ER:

9.2%

7 692^.30₽

7 692^.30₽

Осталось по этой цене:0

23.3

Машинное обучение /наука о данных Библиотека

Наука и технологии

16.9K

ER:

4.5%

8 251^.74₽

8 251^.74₽

Осталось по этой цене:0

19.4

Больши данные AI

Интернет технологии

16.9K

ER:

5.3%

7 972^.02₽

7 972^.02₽

Осталось по этой цене:0

66.6

Data Secrets | Карьера

Интернет технологии

6.5K

ER:

49.6%

13 986^.00₽

13 986^.00₽

Осталось по этой цене:0

5.2

DATApedia | Data Science

Интернет технологии

3.5K

ER:

7.0%

6 993^.00₽

6 993^.00₽

Осталось по этой цене:0

22.3

Data science | Machinelearning [ru]

Наука и технологии

18.2K

ER:

7.8%

14 825^.16₽

14 825^.16₽

Осталось по этой цене:0

23.3

Секреты аналитики | Data Science, BI, Tableau

Интернет технологии

47.7K

ER:

3.2%

8 391^.60₽

8 391^.60₽

Осталось по этой цене:0

29.5

Data Science / Дата саенс

Интернет технологии

40.7K

ER:

4.2%

11 888^.10₽

11 888^.10₽

Осталось по этой цене:0

Отзывы канала

5.0

4 отзыва за 6 мес.
всего 18 отзывов

keyboard_arrow_down

Добавлен: Сначала новые
Добавлен: Сначала старые
Оценка: По убыванию
Оценка: По возрастанию

Высокая конверсия

Показать еще

Лучшие в тематике

115.0

localhost › IT-юмор

Интернет технологии

16.7K

ER:

22.8%

4 475^.52₽

4 475^.52₽

Осталось по этой цене:0

109.7

Мой Компьютер

Интернет технологии

216K

ER:

19.8%

62 937^.00₽

62 937^.00₽

Осталось по этой цене:0

107.6

machine learning

Интернет технологии

337K

ER:

7.7%

55 244^.70₽

55 244^.70₽

Осталось по этой цене:0

98.7

Записки IT специалиста

Интернет технологии

8.2K

ER:

21.1%

2 097^.90₽

2 097^.90₽

Осталось по этой цене:0

89.7

infosecurity

Интернет технологии

26.8K

ER:

10.2%

11 188^.80₽

11 188^.80₽

Осталось по этой цене:0

87.7

kaleos.p

Интернет технологии

78.5K

ER:

16.4%

33 566^.40₽

33 566^.40₽

Осталось по этой цене:0

86.9

Анализ данных (Data analysis)

Интернет технологии

46.8K

ER:

6.7%

25 874^.10₽

25 874^.10₽

Осталось по этой цене:0

82.9

Босс

Маркетинг и PR

22.5K

ER:

23.5%

25 174^.80₽

25 174^.80₽

Осталось по этой цене:0

82.8

DevOps

Интернет технологии

23.3K

ER:

8.4%

13 286^.70₽

13 286^.70₽

Осталось по этой цене:0

81.7

Golang go

Интернет технологии

39.1K

ER:

12.7%

26 430^.74₽

26 430^.74₽

Осталось по этой цене:0

81.0

IT-KB.RU - cобрание заметок об информационных технологиях (Linux и Windows)

Интернет технологии

7.2K

ER:

17.0%

6 013^.98₽

6 013^.98₽

Осталось по этой цене:0

78.4

Russian OSINT

Интернет технологии

41.5K

ER:

12.2%

16 923^.06₽

16 923^.06₽

Осталось по этой цене:0

77.1

Русский ИТ бизнес

Бизнес и стартапы

22.9K

ER:

11.4%

18 041^.94₽

18 041^.94₽

Осталось по этой цене:0

76.6

RealTech

Интернет технологии

54.3K

ER:

12.3%

3 776^.22₽

3 776^.22₽

Осталось по этой цене:0

75.6

Прогер

Интернет технологии

104K

ER:

11.4%

23 765^.01₽

23 765^.01₽

Осталось по этой цене:0

Новинки в тематике

6.3

1С:Предприятие 8

Интернет технологии

12.0K

ER:

19.5%

48 951^.00₽

48 951^.00₽

Осталось по этой цене:0

6.3

Выключатель

Интернет технологии

6.6K

ER:

17.1%

2 237^.76₽

2 237^.76₽

Осталось по этой цене:0

6.2

Маркировка рекламы, отчетность в ОРД и рекламный сбор | Дмитрий Хатин

Интернет технологии

5.9K

ER:

19.0%

27 972^.00₽

27 972^.00₽

Осталось по этой цене:0

6.2

Fame

Интернет технологии

5.9K

ER:

8.9%

7 692^.30₽

7 692^.30₽

Осталось по этой цене:0

5.4

На связи Крошин

Интернет технологии

30.8K

ER:

40.4%

27 972^.00₽

27 972^.00₽

Осталось по этой цене:0

Каталог Телеграм-каналов для нативных размещений

Машинное обучение подготовка к собеседованию — это Telegam канал в категории «Интернет технологии», который предлагает эффективные форматы для размещения рекламных постов в Телеграмме. Количество подписчиков канала в 37.0K и качественный контент помогают брендам привлекать внимание аудитории и увеличивать охват. Рейтинг канала составляет 54.8, количество отзывов – 18, со средней оценкой 5.0.

Вы можете запустить рекламную кампанию через сервис Telega.in, выбрав удобный формат размещения. Платформа обеспечивает прозрачные условия сотрудничества и предоставляет детальную аналитику. Стоимость размещения составляет 25174.8 ₽, а за 142 выполненных заявок канал зарекомендовал себя как надежный партнер для рекламы в TG. Размещайте интеграции уже сегодня и привлекайте новых клиентов вместе с Telega.in!

keyboard_double_arrow_left

shopping_cart

Регистрация

Восстановление пароля

Авторизация