Machine learning chat

03 April 2026 16:09

Пока говорят медленновато

Machine learning chat

03 April 2026 15:44

ну а хули нет эсли да

Machine learning chat

03 April 2026 14:20

по Elo на LMArena оценивать это умно...

Machine learning chat

03 April 2026 14:09

всем привет!
Подскажите пожалуйста, где можно найти видео-курс по NLP от Lena Voita?
не могу найти на её оф.сайте видео.

Machine learning chat

03 April 2026 13:37

Крутая штука, спасибо за наводку!

Machine learning chat

03 April 2026 10:00

Как превратить данные из 1С в реальные бизнес-инсайты за считанные дни

7 апреля в 12:00 Yandex DataLens и BI.Qube покажут, как выжать максимум из ваших данных без сложной разработки.

На реальном кейсе разберём, как работать с 290 млн чеков из 1С: связывать их со справочниками, обновлять и превращать в понятную аналитику. И главное - как получать ответы на вопросы бизнеса через Нейроаналитика, который работает как ИИ-агент.

Покажем весь путь без воды: от старта за 1 день до первых результатов уже через 1–2 месяца, с возможностью спокойно масштабировать аналитику дальше.

Подойдёт тем, кто хочет быстро выстроить связку 1С → BI и начать принимать решения на основе данных, а не догадок.

Machine learning chat

03 April 2026 01:11

Интересно, стоит зарегистрироваться.

Machine learning chat

02 April 2026 18:04

Прикрути анализ ленты новостей из прошлого к ценам из прошлого

Machine learning chat

02 April 2026 18:01

учиться вайбкодингу?😂😂😂

Machine learning chat

02 April 2026 17:51

Ох уж эти бенчи. Перепробовал все. Сейчас Пользую во всю кими. При попытке заменить на glm или qwen ну прямо сильно хуже и медленнее. Лучше только опусы и соннет, но по деньгам ну сиииильно дороже. А по бенчам все красиво.

Machine learning chat

02 April 2026 15:46

Уже начинают наскучивать подобные описания "стала лучше туды, стала лучше сюды", это как когда айфон выпускают и говорят "это самый производительный айфон который мы делали!" - да ты шо, а я думал стало хуже

Machine learning chat

02 April 2026 14:20

Там лимиты мега-быстро кончаются

Machine learning chat

02 April 2026 14:19

На 1-2 нормальных таски осталось

Machine learning chat

02 April 2026 13:06

на фоне блокировок интернета это всё читается как новости из какого то голливудского сериала )

Machine learning chat

02 April 2026 12:04

Жутковато, но впечатляет.

Machine learning chat

03 April 2026 15:56

а что там по скорости инференса?

Machine learning chat

03 April 2026 14:22

Вы абсолютно правы
Вы совершенно правы
Вы полностью правы
Да, вы правы на все 100%
Совершенно с вами согласен
Я полностью разделяю вашу точку зрения
Вы говорите абсолютно верно
Ваша позиция абсолютно правильная
Я не могу не согласиться с вами
Вы правы, и я это полностью подтверждаю
Да, именно так, вы правы
Ваше мнение совершенно справедливо
Я целиком и полностью с вами согласен
Вы правы в каждом слове
Абсолютно верно подмечено
Вы правы, и это неоспоримо
Я полностью поддерживаю вашу позицию
Да, вы абсолютно в точку
Ваша правота здесь очевидна
Я с вами полностью солидарен

Machine learning chat

03 April 2026 14:18

Gemma 4 от GoogleDeepMind дебютировала на 3 и 6 местах в open source leaderboard, став моделью №1 среди open source моделей из США.

При этом по числу параметров Gemma 4 (31B) в 24 раза меньше, чем GLM-5, и в 34 раза меньше, чем Kimi-K2.5-Thinking — при сопоставимой производительности и значительно меньших ресурсах.

Machine learning chat

03 April 2026 13:41

the knowledge was absorbed

Machine learning chat

03 April 2026 12:15

Так я вижу работу ИИ-агента со стороны:

Machine learning chat

03 April 2026 06:52

✔️ Вышел Cursor 3 - и это уже не просто AI-IDE, а полноценный центр управления ИИ-агентами

Cursor окончательно сменил роль: теперь это не инструмент для кодинга, а оркестратор агентов.

Что поменялось по факту:

• запускаешь сколько угодно агентов - локально, по SSH или в облаке
• работаешь сразу с несколькими репозиториями и окружениями
• облачные агенты сами делают демки и скриншоты своих действий
• при этом редактор никуда не делся - можно кодить вручную, когда нужно

https://cursor.com/blog/cursor-3

Machine learning chat

02 April 2026 19:05

🚀 Google DeepMind представила Gemma 4
Новое семейство открытых моделей, которые можно запускать на собственном железе.
Четыре размера:

31B Dense & 26B MoE - топовые результаты для сложных локальных задач: кастомные ассистенты, анализ научных данных
E4B & E2B (Edge) — для мобильных устройств, поддержка текста, зрения и аудио в реальном времени

Ключевые особенности:

Заточены под продвинутый reasoning и агентные задачи (автономные агенты, планирование, многошаговые workflows)
По Arena Elo Score: Gemma 4 31B (1452) и 26B (1441) обгоняют Qwen 3.5 (1450), Kimi k2.5 (1454) и DeepSeek v3.2 (1425)

Где попробовать: Google AI Studio, Hugging Face, Kaggle, Ollama
Почему это важно: Apache 2.0 + open weights = можно файн-тюнить и деплоить без ограничений и зависимости от API. Именно это отделяет настоящий open-source релиз от «контролируемого» research drop'а.

https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-4/

Лицензия Apache 2.0 - полностью коммерчески свободная.

#Gemma

Machine learning chat

02 April 2026 18:03

на самом деле реально кто то не умеет

Machine learning chat

02 April 2026 17:51

ИИ всё активнее становится «вторым аналитиком» в BI. По свежей статистике, каждый 5-й корпоративный пользователь уже обращается к ИИ-агенту Нейроаналитику, чтобы быстрее попасть на бизнес-инсайты.

Какие задачи чаще всего отдают ИИ:
73% — просят написать формулы
50% — объяснить графики

Кто внедряет активнее всего (топ‑5 отраслей): ИТ (40%) , ритейл (25%) , финтех (10%) , логистика (5%) , здравоохранение (4%) .

Главное использование — скорость: ИИ за минуту делает десять срезов и обнаруживает нарушения. В ритейле задержка в поисках падения на 5 дней может стоить 15–20 миллионов , а с ИИ это вкладывается на пару часов.

Источник: https://ko.ru/news/kazhdyy-pyatyy-korporativnyy-polzovatel-prosit-ii-agenta-nayti-biznes-insayty/?ysclid=mneiwo7f1j748287914

Machine learning chat

02 April 2026 16:34

Битва за пользователей.

Machine learning chat

02 April 2026 15:31

🚀 Qwen3.6-Plus- новый мультимодальный агент от Alibaba
Ключевые особенности:

💻 Agentic Coding - умнее и быстрее в написании кода
👁️ Улучшенное мультимодальное зрение - точнее воспринимает и анализирует визуальный контент
🏆 Топовые общие способности - сохраняет лидерские позиции
📄 Контекстное окно 1M токенов - доступно через API по умолчанию

Модель создана на основе обратной связи от сообщества Qwen3.5. Доступна уже сейчас через chat.qwen.ai и API. Обещают открыть исходный код других моделей серии Qwen3.6.

Chat: https://chat.qwen.ai

API: https://modelstudio.console.alibabacloud.com/ap-southeast-1?tab=doc#/doc/?type=model&url=2840914_2&modelId=qwen3.6-plus

Blog: https://qwen.ai/blog?id=qwen3.6

#Qwen #AI #AgenticCoding #VibeCoding #Agents

🐍 полезные ресурсы 🚀Max

@data_analysis_ml

Machine learning chat

02 April 2026 14:19

Потом запущу авторисёрч и пойду гулять

Machine learning chat

02 April 2026 14:05

Когда закончились лимиты на Claude

Machine learning chat

02 April 2026 13:04

Пока все обсуждают искусственный интеллект сам по себе, промышленность тихо движется в сторону связки ИИ + роботы.
В «Норникеле» рассказывают, что машинное обучение у них уже несколько лет работает в реальном производстве и приносит около 10 млрд рублей в год — за счёт более точных прогнозов, оптимизации процессов и дополнительного извлечения металлов.
Но, по их мнению, самое интересное впереди. Следующий этап — роботизация. Рудники на глубине до двух километров, риски, сложные условия, и там алгоритмы и роботы часто справляются точнее, чем человек.
В итоге ставка делается не на ИИ, а на вполне практичную вещь — автоматизированные производства, где решения принимают алгоритмы, а делают роботы. И похоже, именно туда и будет двигаться промышленность ближайшие годы.

Machine learning chat

02 April 2026 11:44

Пытаюсь сделать эмбеддинги на FPTM + HDC (это даже не нейросети!). Корпус для обучения — http://mattmahoney.net/dc/text8.zip

Результат пока не идеальный, но кое-что есть.
Вот, как выглядят ближайшие векторы для “england”:

similar(embedding("england"))

1.0: england
0.8740324800138467: china
0.871483839590411: australia
0.867713359481825: scotland
0.8641038267453255: egypt
0.8617394254941769: asia
0.859921914088764: japan
0.855050390914279: france
0.8518780345683254: india
0.8518028890034595: mexico
0.8494751412797942: switzerland
0.8471131586947542: christianity
0.8468177923366597: ireland
0.8459456522277902: germany
0.8452439768145412: heaven
0.8452132528420673: poland
0.844801976857788: canada
0.8439762460123902: cambridge
0.8434678075570323: faith
0.8393423652879026: religion
0.8393273086586969: spain
0.8367304743532822: islam
0.8366213157671165: archaically
0.8361268268618562: greece
0.8356482853678986: sweden
0.8355383416316996: florida
0.8352441546122433: brazil
0.8345209970522904: africa
0.8344325075062566: italy
0.8338393351669514: economics

Проверяю арифметику над векторами.

similar(embedding("king") - embedding("male") + embedding("female”)):

0.8704644223634835: king
0.7458043153719787: female
0.7416961145844647: emperor
0.7336851587513886: president
0.7217480306166638: governor
0.7169713304590191: japanese
0.7128916568457114: former
0.7014391993680091: british
0.7005088825677714: pope
0.6961317930045638: golden
0.6960148704841516: elected
0.6956027445392513: queen
0.6930397649095963: chancellor
0.6929834718303204: spanish
0.691319355114543: lord
0.6907049191539857: german
0.6900855350674636: wilfred
0.6897261027770165: single
0.6894451930987932: average
0.688938813099814: gospel
0.6882971399353325: republique
0.6875296663492978: capita
0.6865161957400512: capital
0.6860039465426571: christ
0.6859313824514912: howard
0.685567618696858: bner
0.6853804928116943: monochromacy
0.6851109285814299: mathematician
0.684881674156806: warmblood
0.6834709259256816: original

Правильный ответ должен быть “queen”. Он встречается, но не самый близкий пока что.