@ai_machinelearning_big_data
Machinelearning
Telegram channel @ai_machinelearning_big_data: 278.6K subscribers, 17.5K views per post, score 40
Ads: about 1 post a week
40DBelow 9 in 10 channels in its category
Category midrange 46–63This channel 40
- 278.6K
- Subscribers
- 17.5K
- Median views over 30 days
- 6.3%
- Views / subscribers over 30 days
- 176
- Posts over 30 days
Data as of October 1, 2026
Covers artificial intelligence news: model releases, developer tool updates, and shifts in policy among major AI companies. As of 12 September: subscribers stand at 280K, well above the category median, with 148 posts published over 30 days — far more frequent than category peers — while engagement at 5.9% sits below the category median. Recent topics include Sakana AI's agent orchestration update, Sber's GigaChat 3.5 Reasoning release with a built-in reasoning mode, DeepSeek opening the weights for V4.1-Flash, and OpenAI's GPT-Live-1 voice model becoming available via API. Coverage also touched on OpenAI shifting US federal agencies to commercial pricing and Yandex releasing a model behind its fast search answers. Posts give a compact summary of each release and its practical relevance for people building with these tools.
catalog description About the channel, by its author
Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Overview
Written automatically from the channel's data, updated 1 September 2026. The numbers in this text are as of that date; the fresh ones are in the tiles above.
Machinelearning covers AI industry news: model releases, open datasets, lawsuits around AI companies, robotics and hardware. Recent post previews mention Anthropic, Nvidia, IBM, Z.ai, plus Twitch's opt-out for AI training on streamer content and a court ruling on Anthropic's Pentagon blacklist case. The tone is short, news-style, without deep technical breakdowns.
17 posts went out over 30 days, slightly above the category median of 14. Median post views sit at 18,400 against 283,011 subscribers, with ER at 6.5%, well below the category median of 27.0%. Over the 16-day observation window, subscribers dropped by 2,453 while average views rose by 1,700.
The channel fits readers who want quick AI-industry updates without deep technical dives — short notes on models, companies and hardware. Its audience is noticeably larger than a typical channel in the category, where the median subscriber count across 51 listings is 13,374, though engagement runs below the niche average. Place Score is 47.
Common questions
- What is the @ai_machinelearning_big_data channel about?
- The channel covers AI industry news: model releases, open datasets, lawsuits around AI companies, robotics and hardware. Recent post previews mention Anthropic, Nvidia, IBM and Z.ai.
- Is advertising pricing available for this channel?
- The owner hasn't published advertising pricing yet. You can reach out to them directly on Telegram.
- How many subscribers?
- Subscribers: 278.6K. Median views per post: 17.5K. Views per subscriber: 6.3%. Measured on October 1, 2026.
- How often are posts published?
- Posts in the last 30 days: 176 — that is several times a day. Measured on October 1, 2026.
- Does this channel have a Telegram tick?
- No Telegram tick.
- Who runs this channel page in the catalog?
- Nobody yet. If this is your channel, claim the page: you will be able to reply to reviews and see its stats.
Is this your channel?
Claim it — accurate metrics, replies to reviews as the channel, and an owner badge on the page.
Verify ownershipTakes a minute: a post with a code, or the bot as an admin
Your page on tg.place
Know the owner?
Forward them this message — they can verify their rights and collect what has piled up: page statistics and replies to reviews.
285,464278,613
Oct 1278,613−47 in a day
Hover the chart or swipe it — we show the day.
| What it is made of | |
|---|---|
| Engagement | 6.5 of 30 |
| Growth quality | 12 of 20 |
| Reactions and forwards | 7.8 of 15 |
| Consistency | 3.6 of 12 |
| Trust | 3.8 of 8 |
| Reviews | not enough datano reviews yet |
Score 40 — from 5 of 6 signals: the rest are not measured yet. Methodology
Latest posts
Posts are in Russian — that is what the channel publishes.
- 9.5KOpen in Telegram✔️ Президент США и главы ИИ-компаний подписали соглашение о безопасности Документ подписали главы Google, Anthropic, xAI и Nvidia и президент OpenAI Грег Брокман. Юридической силы у соглашения нет, стороны называют его морально обязывающим. Компании обещают ввести четыре уровня контроля и аудита передовых моделей, создать внутренние группы для проверки этих механизмов, допустить внешние проверки и независимый надзор. Критики сетуют, что соглашение необязательное и почти не содержит деталей. axios.com ✔️ В Китае заработал первый суперкластер на 100 тысяч отечественных ускорителей Об этом сообщил Китайский информационный центр интернет-сети CNNIC в докладе о генеративном ИИ. Все компоненты кластера от чипов и сети до хранения данных и охлаждения сделаны в Китае. Вычислительная мощность для ИИ в стране к июню выросла за год на 177%, до 2185 EFLOPS. Аудитория генеративного ИИ превысила 700 млн человек, это больше половины населения. ИИ используют более 30% крупных и средних промышленных предприятий Поднебесной. cnnic.cn ✔️ Ideogram выпустила модель 4.5 Свежая версия сфокусирована на точное и последовательное редактирование графики. Она не накапливает артефакты, смещения пикселей и искажения цвета при длинных цепочках правок. Модель правит фрагменты снимков высокого разрешения без уменьшения исходника и переводит надписи на изображении на другие языки. Ideogram 4.5 доступна в веб-интерфейсе, у партнёров и через API в четырёх режимах качества, от 0,008 до 0,22 доллара за изображение в разрешении 2K. Веса компания обещает открыть в ближайшее время. ideogram.ai ✔️ OpenClaw Foundation открыл код корпоративной платформы для агентов OpenClaw Enterprise управляет постоянно работающими агентами в закрытых средах. Проект начинали в OpenAI, затем передали фонду и доработали вместе с Red Hat и Nvidia. Платформа поддерживает мультиарендность, разделяет доверенные и недоверенные нагрузки, запускает агентов в песочнице, проверяет их действия с помощью языковой модели и позволяет тонко настраивать права доступа. Обвязку, модель и песочницу можно заменить сторонними или собственными. Версия 1.0 выйдет до конца года, пока платформу рекомендуют для внутренних пилотов. Такие пилоты идут в Red Hat и OpenAI, где агенты получают полный доступ к кодовым базам. Платформа бесплатна и разворачивается на собственных серверах. openclaw.ai ✔️ McDonald's рассчитывает цены с помощью ИИ Пионер фастфуда совместно с Tiger Analytics запустил модель, которая анализирует транзакции и парсит конкурентов, вычисляя метрику готовности платить для каждой геолокации. По данным Reuters, применение алгоритма привело к разбросу цен - стоимость Биг Мака в заведениях в радиусе трех километров может различаться на 21%. Корпорация заявляет о рекомендательном характере системы. При этом платформа фиксирует отклонения франчайзи от сгенерированных расценок. Уровень ценового комплаенса напрямую учитывается при аудите бизнеса и продлении партнерских контрактов. Масштабирование алгоритмического подхода на 14 тысяч ресторанов в США привлекло внимание антимонопольных органов. Сейчас регуляторы проверяют, нарушает ли такое ценообразование законодательство о защите конкуренции. reuters.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
- 13.6KOpen in Telegram✔️ Переименование ИИ в США вызвало ажиотаж на словенские домены Словенский регистратор Register.si после выступления Президента США на Генассамблее ООН регистрирует в среднем 3700 новых доменов зоны .si в день, тогда как за весь август их было около 3500. С трибуны ООН американский лидер объявил, что США будут называть искусственный интеллект "суперинтеллектом" (super intelligence, SI), потому что прежнее название, по его словам, звучит фальшиво. К 29 сентября в зоне .si было больше 220 тысяч доменов и на фоне повышенного спроса регистратор призвал владельцев товарных знаков, слоганов и названий компаний, у которых ещё нет адреса в зоне, зарегистрировать его как можно скорее. В тот же день, Дональд Трамп закрепил переименование указом Inaugurating the Era of Super Intelligence. Федеральные ведомства должны, насколько позволяет закон, писать Super Intelligence и SI вместо Artificial Intelligence и AI в официальной переписке, публичных заявлениях, на сайтах, в отчётах и других документах, кроме законодательных. Юридически новый термин охватывает те же технологии, что и определение ИИ в параграфе 9401 раздела 15 Свода законов США, так что в законах пока ничего не меняется. В течение 60 дней помощник президента по науке и технологиям должен предложить законопроект с федеральным определением суперинтеллекта, которое может расширить или заменить нынешнее. Сколько стоит регистрация домена .si и кто покупает адреса после объявления Трампа, пока неизвестно. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
- 19.5KOpen in Telegram🔥 Google официально представила Gemini 4 Argon Это новая frontier-модель компании для сложных многошаговых задач: программирования, финансового и юридического анализа, корпоративных workflow и кибербезопасности. Главная особенность Argon - до 1 миллиона выходных токенов против 64K у предыдущего поколения. Google делает ставку на очень длинные траектории рассуждений, где модель может работать над одной задачей сотни тысяч токенов подряд. Что показали внутри Google: - 77,9% на DeepSWE v1.1 для сложных software engineering задач; - первое место на AutomationBench с 51,3%; - 91,7% на LVBench для понимания длинных видео; - 68% на CWE-bench v1 по исправлению уязвимостей. Агенты Argon помогали Google переносить крупные C/C++-кодовые базы на Rust, включая компоненты Fuchsia Zircon объёмом более 800 000 строк. В другом проекте модель переработала 32 000 строк SIMD-кода в Rust, а итоговая версия работала в 2,7 раза быстрее предыдущего Rust-порта. Ещё один внутренний проект: несколько Argon-агентов нашли оптимизации памяти в инфраструктуре Google, которые после внедрения освободили более 300 TiB RAM, а потенциальная экономия оценивается в 500 TiB–1 PiB. Отдельный фокус — кибербезопасность. Argon умеет самостоятельно искать, проверять и исправлять критические уязвимости. Первым доступ получают проверенные специалисты через программу Fairwind. 💰 Стартовая цена API: $2 / 1M входных токенов $10 / 1M выходных Кэшированный input дешевле на 95%. После introductory-периода цена вырастет до $4 / $20. Пока Gemini 4 Argon не запускают для всех: Google сначала тестирует модель с ограниченным кругом пользователей и усиливает защиту от prompt injection, злоупотреблений и нежелательного поведения агентов. Затем доступ начнут расширять на разработчиков, компании и пользователей, начиная с платных API-клиентов и Google AI Ultra.@ai_machinelearning_big_data #gemini
blog.google/…
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/ - ✔️ Nvidia представила открытую платформу безопасности для агентов Open Agent Safety Platform – открытый набор средств для запуска автономных агентов в изолированной среде. Основа платформы – OpenShell, среда, которую компания развивает около года. Второй, необязательный уровень контроля даёт Nvidia Sentry. Это ПО работает на отдельном процессоре обработки данных BlueField вне досягаемости агента, а программная платформа DOCA связывает его с политиками OpenShell. OpenShell запускает агента в песочнице, где оператор заранее перечисляет доступные файлы, сетевые адреса, инструменты, процессы и ключи. Из коробки поддерживаются Claude Code, Codex, OpenCode и GitHub Copilot CLI, через шаблоны NemoClaw – OpenClaw и Hermes Agent. Зачем агенту такая изоляция, в Nvidia объясняют дрейфом - при долгой работе, неоднозначных инструкциях или упоре в запрет агент уходит от исходной задачи, и рассчитывать, что он сам удержит себя в рамках, нельзя. Поэтому контроль вынесен за пределы агента, и знать о наблюдении ему не обязательно. Каждая песочница – отдельный контейнер или Docker, Podman или Kubernetes. Шлюз управляет их жизненным циклом, а движок политик перехватывает каждое исходящее соединение и либо пропускает его, либо подставляет ключи провайдера для разрешённого адреса, либо блокирует и пишет в журнал. Ключи не попадают в файловую систему песочницы, их передают переменными окружения во время работы. Политики задаются в YAML и охватывают четыре области: файлы, сеть, процессы и провайдеров. Доступ к файлам и системным вызовам фиксируется при создании песочницы, сетевые правила меняются онлайн с точностью до HTTP-метода и пути, так что агенту можно разрешить чтение API GitHub и запретить запись. По словам Nvidia, OpenShell проверяет ограничения ещё до запуска агента. Главная площадка для Sentry – системы Vera Rubin POD, где процессор BlueField-4 стоит в каждом вычислительном модуле на единственном пути от узла к модели. Там Sentry изолирован от хоста, следит за поведением агента и применяет политику OpenShell на скорости линии, а шлюз DOCA проверяет, кто такой агент и какие полномочия ему выданы. Владельцам систем Vera достаточно обновить ПО, всем остальным установка доступна одним скриптом на Linux, macOS с Apple Silicon и Windows через WSL 2, последний вариант экспериментальный. Проект в статусе альфа, версия 0.1.0 ещё готовится, развёртывание в Kubernetes и проброс видеокарт в песочницу тоже помечены как экспериментальные. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
- Осень — время, когда бизнес активно начинает искать подрядчиков: бухгалтеров, юристов, маркетологов, дизайнеров, IT-специалистов и всех, кто закрывает задачи без расширения штата. И тут появляется другая задача: где вообще искать этого человека? А если вы сами оказываете услуги, то вопрос работает и в обратную сторону. Где найти заказчика, которому вы нужны именно сейчас? Авито Услуги как раз помогают сократить эту дистанцию: *️⃣Ежемесячно на площадке 37,3 млн человек ищут разные услуги, и 7 млн из них — деловые. Люди приходят туда с вполне конкретной задачей и готовы платить за экспертизу. *️⃣Продвигать себя отдельно не нужно — всё уже встроено в площадку: обучающие материалы, возможность получить персонального менеджера и личный кабинет с аналитикой, где видно, что ищут прямо сейчас. *️⃣Начать довольно просто. Оформляете профиль, размещаете объявление и нормально описываете, какие задачи можете решить. В ряде категорий услуг для сделки можно подключить безопасный сценарий работы: договоренности фиксируются заранее, а оплата резервируется до тех пор, пока заказчик не примет результат. Чтобы менеджер Авито Услуг бесплатно помог вам оформить профиль и разместить объявление и начислил до 10 000 бонусов на продвижение — оставьте прямо сейчас заявку на сайте.
- ✔️ Google заменит Gems в Gemini на Skills Личные аккаунты Google перейдут на новый формат в ноябре 2026 года. Рабочие, корпоративные и некоммерческие аккаунты Workspace в марте 2027-го, учебные - в июне 2027-го. Существующие Gems к этому сроку Google автоматически пересоберёт в навыки, пересоздать их вручную можно уже сейчас. От Gems навыки отличаются тем, что работают в любом чате. Навык вызывают командой из косой черты и названия (позже Google обещает заменить её на @), но Gemini подключает его и сам, если навык подходит к запросу. В одном диалоге можно сочетать несколько навыков. Навыки работают с подключёнными приложениями, включая сервисы Workspace, но не поддерживают Canvas, Deep Research и встроенные инструменты генерации видео и музыки. Одновременно активными могут быть до 100 навыков, общий доступ и файлы с Google Диска обещают добавить позже. Навык создается в диалоге с Gemini, по готовому или пустому шаблону либо загрузкой файла
SKILL.md. Внутри могут быть текст, код, конфигурации, PDF и изображения, документы Word и таблицы Excel не принимаются. Для загрузки файлов нужна веб-версия или приложение для Mac. Google также опубликовал советы по написанию навыков. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml - Разработка модели компьютерного зрения не всегда начинается с кода. Иногда больше времени уходит на подготовку данных, разметку и проверку гипотез. Luna Line от VisionLabs объединяет эти этапы в одной no-code платформе: здесь можно загрузить данные, разметить изображения, обучить модель и проверить результат. Платформа поддерживает задачи классификации, детекции и сегментации. Причём для проверки гипотез не обязательно сразу собирать большую выборку: в VisionLabs рассказывают о сценариях обучения моделей классификации начиная от 50 изображений. Для ML-команды это может быть способом быстрее пройти путь от идеи CV-задачи до работающей модели и понять, стоит ли развивать гипотезу дальше. Подробнее о Luna Line
- ✔️ AMD покупает World Labs Стартап Фей-Фей Ли, который с 2024 года разрабатывает модели пространственного интеллекта для работы с трехмерным физическим миром, подписал обязывающее соглашение о переходе в AMD. Сама Ли станет исполнительным вице-президентом и главой по науке AMD и будет работать напрямую с генеральным директором Лизой Су. Сооснователи стартапа вместе с Ли продолжат руководить командой World Labs, на базе которой AMD создаст исследовательскую лабораторию. Сделке предшествовало партнерство по оптимизации моделей World Labs под GPU AMD. Закрытие покупки ожидается до конца 2026 года после одобрения регуляторов. worldlabs.ai ✔️ SpaceXAI запустила общих агентов Grok для рабочих команд Компания открыла публичное бета-тестирование Team Bots на тарифах Teams и Enterprise. Это боты Grok Bot, которых настраивают под общую роль или процесс и выдают всей команде сразу. Каждый бот получает файлы, инструкции и навыки, плагины для GitHub, Notion и Salesforce, учетные данные для сторонних API без плагинов и долговременную память, которая копит опыт в заданной роли. Навыки и база знаний у бота общие, а переписка и память каждого сотрудника хранятся отдельно. Цен в анонсе нет, но SpaceXAI собрала ботов для продаж, продуктового менеджмента, маркетинга и аналитики. x.ai ✔️ Китай может разрешить закупку чипов Nvidia Министерство промышленности и информатизации КНР запросило у Alibaba, ByteDance и других компаний планы закупок видеокарт Nvidia RTX Pro и дало понять, что намерено их одобрить, пишет The Information со ссылкой на два источника. ByteDance, по данным издания, рассматривает партию около миллиона штук. RTX Pro 5500 сделана для рабочих станций на потребительском кристалле без памяти HBM и быстрых межчиповых соединений, облачные провайдеры планируют собирать их в серверные стойки по восемь графических процессоров.. Поставки могут начаться в конце декабря, около 500 тысяч карт в квартал, по цене порядка 13 тысяч долларов за штуку. Для Nvidia это шанс вернуться на рынок, где ее доля, упала с 95% почти до нуля. theinformation.com ✔️ Kuaishou анонсировала Kling 4.0 Новая модель генерирует до 30 секунд видео за один проход, что вдвое больше Kling 3.0. Она принимает до 10 ключевых кадров, которые фиксируют смену сцен, состояния персонажей и тайминг, и до 15 референсов одновременно. Модель умеет точечно редактировать готовое видео, продлевать генерацию, создавать стереофонический звук и выполнять липсинк на нескольких языках. Полная версия выйдет в октябре, облегченная Kling 4.0 Flash с 28 сентября доступна подписчикам тарифа Ultra. klingai.com ✔️ Американский бизнес переводит часть нагрузок на открытые модели Растущие счета за модели OpenAI и Anthropic подталкивают компании в США к решениям с открытыми весами. На шлюзе Vercel доля открытых моделей в токенах выросла с 7% в декабре до 56% в августе, хотя в расходах на них пришлось лишь 14%. На OpenRouter первую десятку по объему токенов возглавляют китайские открытые модели. Расходы Tinder на ИИ в годовом исчислении выросли с 1 до 10 млн долларов с января по июль, и компания начала отправлять часть запросов открытым моделям. AT&T обрабатывает 45 млрд токенов в день и уже отдает открытым моделям около 40% нагрузок и за год хочет довести долю до 70%. Кроме стоимости компании ценят возможность запускать модели на своих серверах и дообучать их на закрытых данных. ft.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
- Команда Т-Теха разработала решение для улучшения рексистем в условиях нехватки данных пользователей Исследователи Т-Технологий на международной конфе по рекомендательным системам ACM RecSys 2026 выступили сразу с тремя работами: библиотекой Scikit‑Rank, фреймворком Perseus и методом ScaL³AE. Главный релиз — Scikit‑Rank. Библиотека позволяет применять нейросетевые модели в задачах предсказания показателя кликабельности и ранжирования предложений с минимальными изменениями кода. Библиотеку можно использовать для ранжирования предложений, например, в электронной коммерции, банкинге, медиа. Вторая работа — Perseus. Фреймворк позволяет обучать нейросети на общей последовательности сигналов о пользователе и повышать качество рекомендаций благодаря учету источников данных из разных продуктов и сервисов. В эксперименте на T-ECD он улучшил качество рекомендаций с 16 до 39% в разных доменах при использовании истории пользователя из разных сервисов. Третья разработка — ScaL³AE — подход, который помогает улучшить качество и эффективность вычислений при работе с большими объемами каталогов в более чем миллионы объектов рекомендаций. Он позволяет компактно применять описание товаров для рекомендаций в больших каталогах в том числе для объектов, по которым накоплено мало взаимодействий. В тестах на четырех категориях Amazon Reviews метод превзошел EASE и SANSA, а также показал сопоставимые или более высокие результаты по сравнению с популярной L³AE. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
- ⚡️ DeepSeek перенесла DeepGEMM на Huawei Ascend и выжала из железа 99,8% DeepSeek выложила DeepGEMM-Ascend, порт своей библиотеки матричных ядер на NPU Huawei Ascend 950. API остался тем же, что у оригинального DeepGEMM, а сами ядра переписаны под особенности Ascend. Поддерживаются GEMM в FP4, FP8 и BF16, grouped GEMM для MoE, MQA logits и слитые операторы MegaMoE. Плотный GEMM почти упирается в теоретический потолок: FP4 даёт 1701 TFLOPS (98,3% от пика), FP8 861 TFLOPS (99,5%), BF16 431 TFLOPS (99,8%). Внутри JIT-компиляция, конвейеризация на корутинах и тонкая обёртка над матричными инструкциями Ascend. Нужны CANN 9.20, torch_npu и Python 3.10+. Лицензия MIT.@ai_machinelearning_big_data #DeepSeek
github.com/…
https://github.com/deepseek-ai/DeepGEMM-Ascend
The channel in numbers
- Created
- March 15, 2017
- Photos
- 5.5K
- Videos
- 1.3K
- Files
- 17
- Links
- 5.9K
Telegram data as of October 1, 2026
Contacts
- Contact
- @haarrp
From the channel description
Reviews
Leave a review
No reviews yet. Yours would be the first.
