@dealerai
Dealer.AI
Telegram channel @dealerai: 16.7K subscribers, 4.9K views per post, score 57
57CAhead of 5 in 10 channels in its category
Category midrange 46–63This channel 57
- 16.7K
- Subscribers
- 4.9K
- Median views over 30 days
- 29.2%
- Views / subscribers over 30 days
- 29
- Posts over 30 days
Data as of October 1, 2026
Covering research and models in artificial intelligence, this channel breaks down scientific papers, new language models and practical machine learning approaches for people following the AI industry. As of 30 September: 16.7K subscribers — above the category median of 13.8K, 29 posts in 30 days — more frequent than the category median of 25, and an engagement rate of 29.2 percent, above the category median of 24.1 percent. Over the past month the author covered a Google paper on multi-hop RAG without explicit subquery generation, the Mimo-v2.6 update from Xiaomi built on a trillion-parameter MoE architecture, and impressions from the Yandex Scale'26 conference on AI agents, hybrid infrastructure and a workshop on natural-language analytics with DataLens. The channel maintains a dense output of material and an engaged comment section around professional topics.
catalog description About the channel, by its author
Жоский ИИ Дядя Твой личный поставщик AI 🦾🤖 Канал о мире интересного AI: теория, приклад и meme👾 Для связи @dealer_ai (реклама и консультации по AI для бизнеса). Head of AI, ГенИИ конструктор, AI-евангелист, AI-энтузиаст РКН: 6348592885
Common questions
- How many subscribers?
- Subscribers: 16.7K. Median views per post: 4.9K. Views per subscriber: 29.2%. Measured on October 1, 2026.
- How often are posts published?
- Posts in the last 30 days: 29 — that is almost every 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.
16,69016,530
Oct 116,690+8 in a day
Hover the chart or swipe it — we show the day.
| What it is made of | |
|---|---|
| Engagement | 9.1 of 30 |
| Growth quality | 20 of 20 |
| Reactions and forwards | 7.5 of 15 |
| Consistency | 7.6 of 12 |
| Trust | 3.9 of 8 |
| Reviews | not enough datano reviews yet |
Score 57 — from 5 of 6 signals: the rest are not measured yet. Methodology
Latest posts
Posts are in Russian — that is what the channel publishes.
Media
Media
- 2.7KOpen in TelegramRetrieve for train, учим google поиск работать с подзапросами в неявном виде. 💻 — Вышла интересная работа в бложике Google, в которой ребятки показывают как можно делать multi hop RAG без явной генерации подзапросов на запрос. — Суть проблемы. Современные поисковые системы должны возвращать на…
- 2.9KOpen in TelegramYandex Scale’26: что мы вынесли с главной конференции Yandex Cloud. Прошла Yandex Scale’26 – конференция Yandex Cloud про AI, Hybrid Infra & DevOps, Data и Security. День получился плотным, но главное, разумеется, не количество докладов, а выводы: 1. ИИ-агенты становятся рабочим инструментом. Главный анонс тут это Алиса AI Про для бизнеса - мультиагентная система, где под задачу собирается команда специализированных агентов, а Алиса координирует работу. Уже 120+ навыков и 20 плагинов для интеграции с CRM и документооборотом. Доступно клиентам Yandex AI Studio. 😜 2. Безопасность всему голова. Как 📦 много говорил - уже обязательный слой для ИИ. На мероприятии анонсировали направление Yandex Security - единый мониторинг безопасности не только в облаке Яндекса, но и в гибридных и мультиоблачных средах. Плюс беспарольная авторизация WebAuthn/FIDO2 и адаптивная защита от ботов. Логично, если ИИ-агентам дают доступ к данным, защита должна быть встроенной. 🧠 3. Данные по-прежнему боль. Показали DataLens Platform: загрузка, хранение, визуализация и ИИ-аналитика в одном месте. Как раз на их воркшопе по ИИ аналитике мы были. Подготовка отчётов ускоряется в 3–5 раз, затраты на аналитику снижаются до 30%. Публичный запуск уже скоро – в начале 2027. 💸 4. Агенты в разработке. Этим конечно не удивишь уже, все крупные игроки в это идут, но все же. В SourceCraft ИИ-агентов можно подключать как участников команды со своей учётной записью. Они пишут код, проверяют безопасность и отдают на ревью. Время на задачи сокращается в среднем на 11,2%, объём переделок – на 6,8%. Как мы и говорили о трендах – рынок переходит от экспериментов с ИИ к масштабированию. Но масштабирование не работает без зрелой гибридной инфраструктуры, семантик слоя компании в лице данных и встроенной безопасности. Теперь это фундамент и Yandex Scale’26 показала это лучше всего. 👍 Что хочу изучить подробнее: архитектуру мультиагентных систем в AI Studio 2.0, семантик слой в DataLens Нейроаналитик и защиту ИИ-приложений через SolidWall AI Security Gateway. Вдруг в работе пригодится. 😏
- Mimo крокодил от Xiaomi Слежу пристально за новыми моделями из Китая. Вышло обновление семейства Mimo. Сегодня разберём особенности обучения их RL GAR подхода, и дам некоторые замечания по метрикам. Поехали. 🚙 Для начала, модель MoE размером порядка 1T и A42B параметров, multimodal и жуёт: текст, аудио, визуалы. Работа по классике через модальные энкодеры с маппингом на пространство токенов языковой модели. Жаль, тк вокруг уже omni модели пошли. Но это путь догоняющих, осилит его идущий. 😮💨 По вниманию гибрид внимания в окне и глобального внимания, в соотношении 6 к 1. Это даёт уменьшение KV кеша в 7 раз по сравнению с full attention. Есть MTP декодер для спекулятивной генерации. Про GAR RL, как вариации GRPO. GAR алгоритм (Groupwise Advantage Redistribution) работает по принципу перераспределения траектории относительно внутренних преимуществ. Делают для каждой задачи 16 траекторий, получают для каждой оценку эффективности (будет ниже), и делают перезвешивание награды. Тк сигнал 0/1 владеет меньшей вариацией, такой подход лучше/хуже работает эффективнее. 16 попыток решения помещаются в общее рабочее пространство, и evaluator-модель оценивает их совместно по пяти измерениям: 1. Соответствие подхода задаче (в тч отсутствие взлома). 2. Точность реализации без лишних fallback-ов. 3. Минимальность изменений. 4. Отсутствие случайных правок вне задачи. 5. Соответствие стилю окружающего кода. Прошедшие попытки ранжируются: нижние получают меньше положительного подкрепления, верхние - больше. Подтверждённый reward hacking (например, скачивание готового патча) обнуляется и считается провалом до ранжирования. 🛑 Пример. Два решения (1ца в награде) могут оба пройти тесты, но одно будет минимальным и корректным, а другое – обойдёт исключения или скачает готовое решение из интернета, но решит задачу. Оба решения дают в RLVR нужный ответ, но модель не учится отличать хорошее решение от запрещенного, если сигнал одинаков. Данный подход с этим борется. Интересное наблюдение. Авторы замораживают роутер экспертов на стадии RL тюнинга, иначе, на масштабе данных, тюнинг роутера вызывает коллапс баланса экспертов. Итог - так обучать стабильнее и быстрее. 🧠 Замечания: - Вопросы воспроизведение метрик. Все результаты получены в одном запуске, внутри одной лаборатории, на одном кластере. 😳 - Смешанные бенчмарки: сравнения с другими моделями включают внутренние оценки и не изолируют вклад RL от архитектуры и пре-трейнинга. Те мы точно не понимаем, а где инкремент. 😥 - Рост токенов. Улучшения от RL сопровождаются увеличением использования токенов, это же в соседних чатах уже подтвердили коллеги по цеху. 😐 Но в целом, мне интересны были именно RL и как снизили KV через гибрид внимание. Коллеги говорят, что неплохая моделька маленькая (но конечно не конкуренты от топов), но токены улетают слишком быстро. 🤨 Как-то так.
- Ну и за такие комментарии, и новые знакомства, стоило сходить 🤗
- 3.6KOpen in TelegramАналитика на естественном языке с DataLens на Yandex Scale 2026. Вчера мы были на Yandex Scale 2026, как и обещали. Много интересных стендов про AI, безопасность и инфроструктуру. Но больше всего 📦 заинтересовал воркшоп "Нейроаналитик: ИИ‑аналитика без границ с DataLens". Почему? Все просто в нашем пулле задач есть тема с ИИ агентной аналитикой. Однако, если мы работаем сейчас на уровне семантического слоя, создания обвязки, подбора моделей и mcp шлюза для коннекторов, то ребята из YandexCloud сделали уже все это за вас + ещё и интерфейс нативный вкрутили. Их решение позволяет уже переиспользовать готовую обвязку, чат взаимодействия с вашим знаниевым слоем. С вас только коннекторы к данным и выбор модели. Все остальное дело prompt техники. Есть, как готовый нейроаналитик (most common сценарии и общие рабочие пространства), так и можно настроить внешнего агента с кастомными скиллами под только ваши задачи. Также скиллы можно расшарить на команду поверх готового harness в рамках общего пространства в Нейроаналитик. В общем интересное решение для компаний у которых нет желания делать свое, а просто взять коробку и подрубить на свой ландшафт данных для аналитики. Спасибо ребятам за воркшоп, было интересно 🤗
Media
- Jev, как хорошо забытое старое. Что тут говорить про jev, я и в чате канала писал, что это или диффузия, или энкодер на трансформере, или T5 like, но с supervised хорошо выверенной задачей на обучении. Просто представьте у вас sturctured/constrained output, ток не генеративка. Крч, сам не хочу более писать, почитайте лучше коллегу. 🔫
- #meme
The channel in numbers
- Created
- February 15, 2023
- Photos
- 770
- Videos
- 53
- Files
- 23
- Links
- 852
Telegram data as of October 1, 2026
Contacts
- Contact
- @dealer_ai
From the channel description
Reviews
Leave a review
No reviews yet. Yours would be the first.
