ИИ Дайджестор Нейроколлектор

Что понять по статистике

Аудитория канала — 2 подписчиков.

Вопросы о канале ИИ Дайджестор Нейроколлектор

О чём канал ИИ Дайджестор Нейроколлектор?

Канал освещает современные технологии ИИ: запуск LLM на локальном оборудовании, роль ИИ в науке и влияние новых подходов на ERP и RLHF.

Сколько подписчиков у канала ИИ Дайджестор Нейроколлектор?

На канал подписаны 2 человек.

Последние посты канала ИИ Дайджестор Нейроколлектор

• 25.06.2026 — OneTrans от TikTok: новая модель для рекомендательных систем Исследователи TikTok представили OneTrans — нейросетевой ранкер для рекомендательных систем. Модель объединяет sequence-моделирование и взаимодействие признаков в рамках единой архитектуры, заменяя тем самым финальный (59 просмотров)
• 25.06.2026 — Ключевые статьи 2025 года о рекомендательных системах Эксперты продолжают вспоминать самые обсуждаемые статьи о рекомендательных системах за прошедший год. Рассмотрим несколько интересных работ. В статье ActionPiece: Contextually Tokenizing Action Sequences for Generative Recom (49 просмотров)
• 25.06.2026 — Новый метод сжатия пользовательской истории в рекомендательных системах Исследователи из Meta предложили способ оптимизировать последовательные рекомендательные модели. Метод позволяет эффективно обрабатывать длинные истории взаимодействий пользователя, не теряя в качестве реком (48 просмотров)
• 25.06.2026 — Kunlun: Establishing Scaling Laws for Massive-Scale Recommendation Systems through Unified Architecture Design Kunlun: Establishing Scaling Laws for Massive‐Scale Recommendation Systems [1/2] Сегодня приступаем к разбору статьи, в которой Meta* обращает внимание на вопросы масш (47 просмотров)
• 25.06.2026 — Gryphon: новая архитектура рекомендаций в Яндекс Музыке Gryphon — это гибридная архитектура, которая объединяет генерацию кандидатов и их ранжирование в рекомендательных системах. Модель использует Semantic IDs (семантические идентификаторы) для работы с большими каталогами. Нап (47 просмотров)
• 25.06.2026 — Премортем: как заранее выявить риски и улучшить план Премортем — это метод анализа, который помогает заранее выявить потенциальные проблемы и улучшить план. Вместо вопроса «что может пойти не так?» вы предполагаете, что проект уже провалился через 6 месяцев, и анализируете, как (48 просмотров)
• 25.06.2026 — Ulysses: как обучать модели на длинных текстах Обучение моделей на длинных текстах требует огромного объёма памяти. Например, для обучения Qwen3-235B на контекст в 131 тысячу токенов нужно более 100 ГБ только под активации. Как решить эту проблему? Метод Ulysses предлагает разб (49 просмотров)
• 25.06.2026 — Альтернативы квадратичному вниманию: обзор исследований В последние годы активно обсуждаются альтернативы классическому механизму внимания в трансформерах из-за проблем с масштабированием и обработкой длинных контекстов. Рассмотрим несколько интересных работ на эту тему. Команд (48 просмотров)