@dealerai

Dealer.AI

Telegram-канал @dealerai: 16,7 тыс. подписчиков, 4,9 тыс. просмотров на пост, оценка 57

Искусственный интеллект

57CВыше, чем у 5 из 10 каналов категории

Середина категории 46–63Этот канал 57

16,7 тыс.
Подписчики: 4,9 тыс.
Медиана просмотров за 30 дней: 29,2%
Просмотры / подписчики за 30 дней: 29
Постов за 30 дней

Данные на 1 октября 2026 г.

Открыть в Telegram

Поделиться В сторис

Про исследования и модели в области искусственного интеллекта: разборы научных работ, новых языковых моделей и рабочих подходов в машинном обучении для тех, кто следит за индустрией ИИ. На 30 сентября: 16,7 тыс. подписчиков — больше медианы категории (13,8 тыс.), 29 постов за 30 дней — чаще медианы (25), ER 29,2 % — выше медианы категории (24,1 %). За месяц автор разбирал работу Google про multi-hop RAG без явной генерации подзапросов, обновление модели Mimo-v2.6 от Xiaomi с архитектурой MoE на триллион параметров, а также делился впечатлениями с конференции Yandex Scale'26 про ИИ-агентов, Hybrid Infra и воркшопа по аналитике на естественном языке с DataLens. Канал держит плотный ритм выхода материалов и живую реакцию аудитории в комментариях на профессиональные темы.

описание каталога О канале от автора

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

Частые вопросы

Сколько подписчиков?: Подписчиков — 16,7 тыс. Медиана просмотров поста — 4,9 тыс. Просмотров на подписчика — 29,2%. Данные на 1 октября 2026 г.
Как часто выходят посты?: За 30 дней вышло постов: 29 — это почти каждый день. Данные на 1 октября 2026 г.
Есть ли у канала галочка Telegram?: Галочки Telegram нет.
Кто ведёт страницу канала в каталоге?: Пока никто. Если это ваш канал — заберите страницу: сможете отвечать на отзывы и видеть её статистику.

Это ваш канал?

Подтвердите владение — точные метрики и что улучшить, ответы на отзывы от лица канала и бейдж владельца на странице.

Подтвердить владение

Займёт минуту: пост с кодом или бот в администраторах
Ваша страница в tg.place

Знаете владельца?

Перешлите ему это сообщение — он подтвердит права и заберёт накопленное: статистику страницы и ответы на отзывы.

Подписчики+160 за 35 дней

16 69016 530

1 окт.16 690+8 за день

Наведите на график или проведите пальцем — покажем день.

Из чего складывается
Вовлечённость	9,1 из 30
Качество роста	20 из 20
Реакции и пересылки	7,5 из 15
Регулярность	7,6 из 12
Доверие	3,9 из 8
Отзывы	недостаточно данныхотзывов пока нет

Оценка 57 — по 5 показателям из 6: остальные пока не измерены. Методология

Как читается это число

Последние посты

2 дня назад2,1 тыс.55 пересылок26 реакций10 комментариевОткрыть в Telegram
Медиа
3 дня назад2,1 тыс.35 пересылок19 реакций4 комментарияОткрыть в Telegram
Медиа
4 дня назад2,7 тыс.Открыть в Telegram
Retrieve 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…
5 дней назад2,9 тыс.Открыть в Telegram
Yandex 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. 😏
Ещё
5 дней назад2,9 тыс.30 пересылок22 реакции8 комментариевОткрыть в Telegram
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.
Ещё
6 дней назад2,9 тыс.5 пересылок16 реакцийОткрыть в Telegram
Ну и за такие комментарии, и новые знакомства, стоило сходить 🤗
6 дней назад3,6 тыс.Открыть в Telegram
Аналитика 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 🤗
Ещё
24 сент.3,6 тыс.28 пересылок17 реакций47 комментариевОткрыть в Telegram
Медиа
21 сент.6 тыс.96 пересылок18 реакций30 комментариевОткрыть в Telegram
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. 🔫
Ещё
20 сент.9,8 тыс.202 пересылки63 реакции8 комментариевОткрыть в Telegram
#meme