About this listing
Машинное обучение | Наука о данных is a Telegram channel listed on TeleHub. View its description, category, member count, and Telegram join link.
Telehub🔥 Обсуждаем ИИ, ML и Data Science! Здесь найди книги, статьи и рекомендации по программам для активного изучения.
Машинное обучение | Наука о данных is a Telegram channel listed on TeleHub. View its description, category, member count, and Telegram join link.
Добро пожаловать в мир машинного обучения и науки о данных! 🌐 Наша библиотека предлагает множество ресурсов: #{1} 📚.Мы собираем интересные книги, полезные курсы и лучшие IT-каналы для вашего быстрого роста в сфере технологий. Хотите углубить свои знания? У нас есть ссылки на {2}, такие как AI, Python, DevOps и многое другое. Мы также делимся свежими находками из открытых репозиториев бюджета – от анализа алгоритмов до обсуждения разработки моделей. Не упустите возможность держать руку на пульсе актуальных тем! Наш канал будет полезен как новичкам, так и профессионалам. Просто подписывайтесь на нужные направления, чтобы не пропустить важные обновления! 🚀 Вот несколько популярных направлений: 🔍 AI: t.me/ai_machinelearning_big_data 📊 Data Science: t.me/data_analysis_ml 🖥️ Python: t.me/pythonl 🤖 Big Data: t.me/bigdatai Ориентируемся на максимальную практическую ценность материалов – всё от теории до применения. {3} Подписывайтесь на наш канал и соберите идеальную ленту новостей для своего развития в IT!
Statistics updated September 10, 2026
Post frequency is based on the posts currently exposed by Telegram's public web preview and can undercount very active channels.
Qwen научила модель создавать себе учебную программу Команда Qwen представила Skill Self-Play - подход, в котором LLM сама генерирует задания, решает их и постепенно расширяет библиотеку проверенных навыков. Проблема обычного self-play: модель либо остаётся в узких средах с простой проверкой, либо создаёт много разнообразных, но ненадёжных задач. В Skill-SP работают три компонента: proposer придумывает сложные задания; solver ищет решения; skill controller анализирует выполнение и обновляет библиотеку навыков. Каждый навык задаёт сценарий, правила генерации задачи и способ проверки результата. Поэтому модель учится на контролируемых заданиях, а не на случайном синтетическом мусоре. Важно: библиотека используется прежде всего для генерации тренировочных данных, а не как набор подсказок во время ответа. Получается саморасширяющийся цикл: навык → новое задание → решение → проверка → улучшенный навык. Авторы сообщают об улучшениях в задачах на рассуждение и использование инструментов. Код проекта также опубликован. arxiv.org/abs/2607.22529
🧠 Любишь ложиться поздно? Исследования действительно находили связь между «совами» и более высокими результатами когнитивных тестов, но всё не так просто. В работе 2009 года исследователи проанализировали данные более 10 тысяч человек и обнаружили: участники с более высокими результатами тестов интеллекта в детстве чаще становились взрослыми, которые позже ложатся и позже встают. Авторы объясняли это через гипотезу «эволюционно новых предпочтений»: ночная активность была необычна для наших предков, поэтому люди с более высоким интеллектом якобы легче адаптируются к нестандартным режимам. Но сами исследователи подчёркивали — эффект был небольшим, а работа показывала корреляцию, а не причинность. Интересно, что более новое исследование Imperial College London на данных более 26 тысяч человек тоже обнаружило лучшие когнитивные показатели у вечерних и промежуточных хронотипов по сравнению с «жаворонками». При этом исследователи отдельно отмечали важность нормальной продолжительности сна. Так что формула «ложись в 2 ночи - станешь умнее» не работает. Правильнее так: высокий IQ и поздний хронотип иногда встречаются вместе, но недосып умнее точно не делает. #Science #Sleep #IQ #Research #Psychology sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0191886909002177
🔥 Нашёл отличный бесплатный ресурс по Harness Engineering - тому, что делает coding agents реально надёжными Курс посвящён не очередному «как написать хороший промпт», а инженерии окружения вокруг Codex, Claude Code и других AI-агентов. Разбирают: * почему сильные агенты всё равно проваливают задачи; * как сохранять контекст между длинными сессиями; * зачем нужны AGENTS.md, feature_list.json и progress-файлы; * как не дать агенту объявить задачу завершённой слишком рано; * как встроить тестирование, observability и контроль в сам harness. Есть теория, практические проекты и готовые шаблоны для репозиториев. Причём среди базовых материалов авторы прямо ссылаются на подходы OpenAI и Anthropic. Главная идея очень правильная: не пытаться бесконечно делать модель умнее промптами, а построить вокруг неё систему, в которой ошибаться сложнее. И да - есть русская версия. https://walkinglabs.github.io/learn-harness-engineering/ru/
TeleHub helps users discover Telegram communities, but users should review each community before joining. Report misleading, unsafe, or inappropriate listings.
Report a listingClick the join button to open Машинное обучение | Наука о данных on Telegram.
No, Машинное обучение | Наука о данных is not marked as NSFW. Users should still review the community before joining.
Машинное обучение | Наука о данных is listed under Наука, Образование, Технологии, Программирование on TeleHub.