ChatCrawlerпоиск по публичному Telegram Открыть приложение
M

Machine learning chat

снимок за март 2026
март 2026 ×
31 марта 2026
D
возможно тут два фактора успеха: - квадратичность аттеншна - из-за того, что полносвязник достаточно большой - в нем просто при инициализации уже нашелся подходящий нейрон способный ксорить и это отчасти удачное обстоятельство
I
Фотография
нажмите — покажем
📌 Claude Code: подборка полезных материалов, чтобы стать ПРО. Видео, репозитории, документация и книги. Без шума. Без мусора. Всё в одном месте. 🗂 Репозитории Claude Code (официальный) https://github.com/anthropics/claude-code Claude Cookbooks https://github.com/anthropics/claude-cookbooks Ultimate Guide по Claude Code https://github.com/FlorianBruhinux/claude-code-ultimate-guide Подборка лучших плагинов Claude https://github.com/quemsah/awesome-claude-plugins Лучшие репозитории по Claude Code https://mejba.me/locale/en?next=%2Fblog%2Fbest-github-repos-claude-code 📚 Гайды и документация Обзор документации Claude Code https://code.claude.com/docs/en/overview Claude Code Handbook (freeCodeCamp) https://freecodecamp.org/news/claude-code-handbook/ Полный гайд по Claude Code (2026) https://claude-world.com/articles/claude-code-complete-guide-2026/ Практическое руководство по Claude Code https://evakeiffenheim.substack.com/p/a-clear-guide-to-claude-code-for Гайд для новичков по Claude Code https://nxcode.io/resources/news/claude-code-tutorial-beginners-guide-2026 🎥 Видео Полный гайд по Claude Code для новичков (2026) https://youtube.com/watch?v=qYqIhX9hTQk Полный курс по Claude Code — создание и монетизация (4 часа) https://youtube.com/watch?v=QoQBzR1NlqI Освой Claude Code за 30 минут https://youtube.com/watch?v=6eBSHbLKuN0 Освой 95% навыков Claude Code за 28 минут https://youtube.com/watch?v=zKBPwDpBfhs Плейлист по Claude Code (от новичка до продвинутого) https://youtube.com/playlist?list=PL4HikwTaYE0ETMaJqnNvm_2I3NEbexMDZ Топ-6 советов для эффективной работы с Claude Code https://youtube.com/watch?v=WwdlYp5fuxY 📖 Книги Mastering Claude AI — практический путь https://amazon.com/Mastering-Claude-AI-Practical-Journey/dp/B0FLJEY8BD AI Engineering — Chip Huyen https://amazon.com/AI-Engineering-Building-Applications-Foundation/dp/B0F3ZZTKG5 Claude Code Lab — production AI-приложения https://books.google.com/books/about/Claude_Code_Lab.html?id=EOng0QEACAAJ Сохрани -
5.2K ·
M
Machine learning chat
Видео
нажмите — покажем
✔️ Anthropic планирует выйти на IPO в октябре 2026 года. Anthropic начала подготовку к первичному размещению акций и ведет предварительные переговоры с ключевыми игроками Уолл-стрит: Goldman Sachs, JPMorgan и Morgan Stanley, чтобы выбрать организаторов листинга. Ожидается, что в ходе IPO стартап сможет привлечь более $60 млрд. Размещению предшествовал крупный раунд финансирования, прошедший в феврале этого года. В рамках этого раунда консорциум инвесторов во главе с фондами GIC и Coatue вложил в компанию $30 млрд, что подняло общую капитализацию Anthropic до $380 млрд. Финансовый рынок уже отреагировал на новости: эмитенты ETF начали подавать заявки на регистрацию маржинальных фондов, привязанных к котировкам будущих акций компании. bloomberg.com ✔️ Microsoft опенсорснула семейство эмбеддингов Harrier. Harrier-OSS-v1 - линейка мультиязычных моделей для векторизации текста. Они используются для информационного поиска, кластеризации, классификации текстов и оценки семантической близости. Семейство выбило SOTA-рекорд в бенчмарке Multilingual MTEB v2. Флагманская модель на 27 млрд. параметров и компактная на 270 млн. построены на архитектуре Gemma 3, а средняя версия на 600 млн. параметров использует базу Qwen 3. Модели поддерживают контекстное окно до 32 тыс. токенов и работают с более чем 94 языками, включая русский. Семейство открыто под лицензией MIT и интегрированы в sentence-transformers, LangChain и LlamaIndex. huggingface.co ✔️ Видеогенератор Sora закрылся из-за убытков. После громкого релиза аудитория сервиса быстро сократилась с миллиона до 500 тысяч человек, при этом поддержание работы видеогенератора обходилось OpenAI примерно в $1 млн. ежедневно. В итоге проект оказался для компании обузой. К финансовым потерям добавились проблемы с авторскими правами и опасения, что создание низкокачественных роликов вредит репутации бренда. Обучение новых видеомоделей уже полностью остановлено. Под давлением конкуренции со стороны Anthropic руководство OpenAI р
25.9K ·
K
A
Вопрос такой- в stablebasline нужно использовать zoo , для оптимизации награды? Стандартные же параметры (настройка агента) оптимируются стандартными методами?
I
Фотография
нажмите — покажем
🧩 Collaborator: удобная среда для разработки с агентами Collaborator — это приложение для macOS, которое объединяет терминалы, файлы и код на одном бесконечном холсте. Упрощает работу, устраняя необходимость в переключении между вкладками. Приложение активно разрабатывается и предназначено для локального использования. 🚀 Основные моменты: - Интуитивно понятный интерфейс с многофункциональным холстом - Поддержка нескольких рабочих пространств - Интерактивные терминалы и редакторы кода - Локальное хранение данных без необходимости в учетных записях 📌 GitHub: https://github.com/collaborator-ai/collab-public
4.3K ·
D
id 1684146975🧩 Collaborator: удобная среда для разработки с агентами Collaborator — это приложение для macOS, которое объединяет терминалы, файлы и код на одном бесконечном холсте. Упрощает работу, устраняя необходимость в переключении между вкладками. Приложение активно разрабатывается и предназначено для лока
Привет, создал рееурсивную архитектуру ИИ Решил задачу: Noisy Parity 99.9% | NaN batches: 0 | Time: 56.5s, 9 эпох всего потратил Хотел бы узнать какой ключевой бенчмарк вы считаете самым важным для микрофона модели? === Model === Parameters: 256,823 res_scale=0.5774 x0_decay=[1.0, 0.8633841276168823, 0.7454321384429932] === Training (500 epochs) === Epoch 001/500 | loss=0.8816 | train=50.0% | test=50.9% | lr=2.50e-05 | scale=1024 | t=6s Epoch 002/500 | loss=0.6994 | train=49.9% | test=50.6% | lr=5.00e-05 | scale=4096 | t=13s Epoch 003/500 | loss=0.6961 | train=49.7% | test=49.4% | lr=7.50e-05 | scale=32768 | t=19s Epoch 004/500 | loss=0.6948 | train=50.0% | test=50.3% | lr=1.00e-04 | scale=131072 | t=26s Epoch 005/500 | loss=0.6944 | train=50.0% | test=50.9% | lr=1.25e-04 | scale=262144 | t=32s Epoch 006/500 | loss=0.6940 | train=50.3% | test=52.4% | lr=1.50e-04 | scale=262144 | t=38s Epoch 007/500 | loss=0.6938 | train=50.3% | test=52.5% | lr=1.75e-04 | scale=524288 | t=44s Epoch 008/500 | loss=0.6631 | train=56.3% | test=91.0% | lr=2.00e-04 | scale=131072 | t=50s Epoch 009/500 | loss=0.5329 | train=77.0% | test=99.9% | lr=2.25e-04 | scale=131072 | t=57s
A
I
Фотография
нажмите — покажем
МосХаб.Сколково — точка сборки ИТ-сообщества и единая среда для открытого диалога между лидерами ИТ-индустрии, бизнесом, обществом, молодыми специалистами и городом.   На базе МосХаб.Сколково проходят конференции, круглые столы, митапы и образовательные программы. Каждое событие направлено на практический результат для участников, профессионального сообщества и города.    В этом канале мы будем рассказывать о событиях, проектах и технологических решениях, которые появляются на площадке МосХаб.Сколково.   Наш адрес: Москва, инновационный центр «Сколково», ул. Николы Тесла, 1, стр. 1, Кластер видеоигр и анимации.
83.1K ·
Фотография
нажмите — покажем
Ant Group выложила новый крупномасштабный RGB-D датасет: LingBot-Depth 🤖 на Hugging Face. Внутри: ✨ более 3 млн примеров / 2.7 ТБ данных ✨ реальные данные + симуляции + VLA-роботика ✨ сырые данные с depth-сенсоров + ground truth https://huggingface.co/datasets/robbyant/mdm_depth
4.7K ·
I
Фотография
нажмите — покажем
Когда ты ещё сам в пренатальной бете, но уже настраиваешь агента. 🐍 полезные ресурсы 🚀Max
4.7K ·
Нужно ли в rl скрипт добавлять параметр просадки? Или добавление фичей, которые отвечают за АТР, достаточно , т.к в функции награды основаная настройка прибыль убыток от сделок? Т.е эта настройка же не как не поможет, т.к данные рынка не статичны? - алгоритм не как не может знать будет сильное движение/ или не сильное из за этого параметра
и по оптимизации на всех ядрах на зеоне задействуя все потоки кроме логических ядер
# 2. Снимаем маску аффинити Windows if os.name == 'nt': psutil.Process().cpu_affinity(list(range(os.cpu_count()))) torch.set_num_threads(48)
import os # 1. Ограничиваем внутренние потоки (КРИТИЧНО для SubprocVecEnv) os.environ['OMP_NUM_THREADS'] = '1' os.environ['MKL_NUM_THREADS'] = '1' import psutil import torch
A
кроме этого же ничего добавлять не нужно?
А
добрый вечер чатик, вопрос, есть ли смысл использовать jupyter notebook или надо переходить в marimo, типо новый стандарт?
Открыть в Telegram Каталог площадок Искать в ChatCrawler

Слепок открытой публичной ленты из поискового индекса ChatCrawler — «Google по публичному Telegram»; обновляется по мере обхода площадки. Время — UTC.

Только публичный контент, официальный API Telegram. О проекте · Вопросы · Чего мы не делаем · Убрать страницу из выдачи · Каталог