SearcheeBot

Your guide in the world of telegram channels

TGAlertsBot

Monitoring of keywords in channels and chats

TGStat Bot

Bot to get channel statistics without leaving Telegram

Telegram Analytics

Subscribe to stay informed about TGStat news.

Statistics Favorites

AI.Insaf

Channel's geo and language: Russia, Russian

Category: Technologies

Личный канал Инсафа Ашрапова
Исполнительный директор по исследованию данных в банке (aka Lead DS) — @insafq
Здесь про AI, менеджмент, личные истории и многое другое

Related channels | Similar channels

Channel's geo and language

Russia, Russian

Category

Technologies

Statistics

Posts filter

Hide deleted

Hide forwards

AI.Insaf

22 Aug, 20:41

Хорошие курсы от самого LangChain, дошли руки пройти Deep Agents (лекции + лабы). Это их собственное решение по harness. Плюсы - гибкость и возможность самому управлять всеми частями. Интересные опции: injection в state нужной информации, от памяти до tool usage или todo plan. Или вместо того, чтобы промптить с user_id, сразу самому подставлять его в вызов tool как параметр. Внутри разные guardrails по количеству вызовов tools, циклов работы субагентов и тд

И в целом там остальные курсы тоже хорошие

235 1 27 17

AI.Insaf

19 Aug, 23:35

Хотел почеленджить ребят на работе, что развернуть модельки просто. А именно попробовав серверные истории SGLang, vLLM или Triton. А вот от llama.cpp отказался, тк больше про локальный инференс, хотя через lm studio было бы легко

Но везде оказались свои подводные камни. И как итог, Qwen3.8-9B-GGUF (Q4/Q5) вообще плохо поддерживается vLLM. Патч под Qwen 3.5 от некого чувака, который 24 часа делал его на Fable, тоже не помог. Плюс были проблемы с CUDA DLL и ZMQ.

При этом исходные оригинальные веса зачастую требуют слишком много памяти, а квантованные, которые собирают сторонние люди, уже поддерживаются заметно хуже.

Потом попробовал Gemma 4 E4B (safetensors и QAT самые разные версии), но vLLM и SGLang тоже не завелись из-за проблем с совместимостью compressed-tensors и мультимодальными особенностям, спасибо еще heterogeneous attention head dimensions

PS qwen 3.8 27b локально это прогрев

484 1 5 2 7

AI.Insaf

18 Aug, 11:29

409 0 3 2 18

AI.Insaf

12 Aug, 21:14

578 0 13 11

AI.Insaf

5 Aug, 23:03

Новая библиотека SIRIN для оценки и мониторинга contextual hallucinations в RAG и memory-based LLM системах (статья arxiv + github )

Идейно внутри три инструмента:
- probing по hidden states - легкий классификатор по hidden states генератора но нужно немного разметки
- LLM-as-a-judge. Есть response-level и span-level варианты, где модель пытается локализовать конкретные галлюцинированные фрагменты.
- uncertainty (entropy, perplexity, semantic uncertainty) - разные технические метрики как baseline, но обычно хуже чем LLM-as-a-judge

И два гейта:
1) до ответа: хватает ли контекста (Answerability gate)
2) после ответа: не наврал ли относительно контекста (Faithfulness gate)

- С учетом всего этого можно считать разные метрики качества. Еще у ребят неплохо получилось улучшить метрики на на memory-агенте повесив два гейта, и при непрохождения заставляя еще раз идти думать (метрики точности с 62.4% до 79.3%)
- Кастомный judge под задачу часто нужен все равно, но решение хороший baseline

770 2 11 1 16

AI.Insaf

31 Jul, 23:49

Forward from: AbstractDL

Ouroboros теперь SOTA на Terminal Bench, OSWorld и CL-bench

Мой любимый агентный луп на чистом питоне доэволюционорал до состояния лучшего харнесса для кодинга! На главных бенчмарках он теперь обходит Codex, Claude code, Cursor и Hermes.

Выходит, что в рисёрче, в computer use, в работе через терминал и в задачах на кодинг — уроборос сейчас является лучшим агентом. Так что с этого момента всю разработку и исследования я веду только через уробороса.

Для полной воспроизводимости результатов. Весь код, скрипты, трейсы я выложил в открытый доступ.

Напоминаю: лицензия MIT. Так что спокойно ломайте, форкайте, проверяйте трейсы, пишите что я где наврал. И кидайте issues и PR-ы! Все постараемся с уроборосом принять😋

P.S. Кошмар какие дорогие агентные бенчи. Прогнать весь набор стоит как квартиру купить (это не шутка!!)

GitHub, Хабр, установочники

561 0 16 16

AI.Insaf

31 Jul, 23:49

Все еще сидите на codex и claude code. А как насчет уробороса 🤌🏻

ps человек отдал 50к $ чтобы прогнать все бенчи

535 0 3 2 10

AI.Insaf

26 Jul, 23:00

Придумали еще скилл, который создает скилл по книгам (Book-to-Skill - 10k ⭐️). По сути, зумеры заново изобрели оглавление.

Собрал такой скилл по книге "Братья Карамазовы" и спросил: что будет с AI? Ответ со смыслом:

Не к сознанию, как у Ивана, и не к святости, как у Алёши, а к институту опеки с лицом чуда. Пока свобода не станет дороже комфорта и явным выбором

- если главный KPI — снятие тревоги и принятие решений за человека → Великий инквизитор;
- если KPI — усиление свободы и ответственности конкретного человека → старец в миру.

Но если книгу не читал, то ответ вызывает еще больше вопросов. А если читал - то зачем вообще нужен этот скилл? Заставляет задуматься

GitHub - virgiliojr94/book-to-skill: Turn any technical book PDF into a Claude Code skill — ready to study, reference, and use while you work.

Turn any technical book PDF into a Claude Code skill — ready to study, reference, and use while you work. - virgiliojr94/book-to-skill

790 0 6 2 11

AI.Insaf

23 Jul, 22:32

Harness evaluation - deepeval

Кто-то, возможно, начинает разработку harness решений и скиллов для них. Стало интересно, какие инструменты можно использовать для тестирования качества.

Если для RAG многие использовали Ragas, то для LLM и агентов активно применяются решения для трейсинга, например Langfuse и Phoenix. Однако они больше про observability, хотя на их основе также можно прогонять выборки и анализировать качество. Но нужно что-то для harness и такое есть, DeepEval, спойлер с ним можно и все выше.

Но так или иначе все сводится к одному: прогнать набор тестовых сценариев, сравнить результат с эталоном или заданными критериями, проверить качество контекста и оценить корректность вызовов тулов

PS в итоге наверняка что-то кастомное 😅

DeepEval - The LLM Evaluation Framework

DeepEval is the open-source LLM evaluation framework for testing and benchmarking LLM applications.

772 1 14 3 13

AI.Insaf

19 Jul, 12:56

Прикольно, что Cloudflare позволяет без регистрации за пару секунд поднять статический сайт - просто перекинув ZIP-архив.

А если зарегистрироваться, то уже можно бесплатно хостить небольшие проекты. Да, собственного домена не будет, но возможность управлять всем через API - мое уважение. Вот сделал инглишь реплику канала (но надо покупать доменное имя иначе сложности с dns)

Upd еще подсказывают что можно использовать для хостинга телеграмм ботов

Cloudflare Drop

Drop a folder or zip. See your site live on Cloudflare's global network in seconds.

740 0 10 11 8

AI.Insaf

18 Jul, 17:43

606 0 3 19

AI.Insaf

15 Jul, 20:54

TabFM - придумали foundation-модель для табличных данных (что? 😅), и она SOTA на TabArena

В отличие от привычных LightGBM, CatBoost или TabM, она работает в zero-shot режиме: для нового датасета не требуется обучение или подбор гиперпараметров, достаточно передать обучающие строки в качестве контекста. TabFM рассматривает задачу табличного ML как in-context learning. Вместо обучения под конкретный датасет обучающие строки передаются модели как контекст. Веса модели не обновляются - достаточно одного forward pass. Архитектура сочетает идеи TabPFN и TabICL: row/column attention, компрессию строк и transformer для in-context learning. Модель обучали на сотнях миллионов синтетических таблиц, ибо открытых данных мало. Из минусов - лицензия только для некоммерческого использования

Удивительно, но это действительно работает. Во всех моих экспериментах TabFM показал качество выше, чем бустинги, даже без какого-либо обучения под датасет. Причем на самом большом датасете контекст пришлось сократить из-за нехватки памяти, но TabFM все равно показала лучший результат.

Ниже - сравнение качества и времени работы. Время указано для GPU, без которого TabFM работал бы еще на пару порядков медленнее

711 0 19 18

AI.Insaf

14 Jul, 06:45

Потестировал новый PageAgent от Alibaba

Это open-source браузерный AI-агент, который умеет самостоятельно работать с сайтами: понимать интерфейс, двигать курсор, кликать по элементам, вводить текст и выполнять многошаговые сценарии. Для быстрого старта разработчики уже предоставляют доступ к Qwen, так что ключик к api не нужен

Запускается очень просто, но если использовать версию по ссылке, то PageAgent.js рассчитан только на текущую страницу (SPA - Single Page Application). Для переходов между страницами нужен Chrome Extension, и лучше сразу использовать его, иначе при навигации теряется JS-контекст и агент забывает состояние.

Работает неплохо: мышкой двигает, тексты пишет. Ради эксперимента попросил выбрать кондиционер на Яндекс.Маркете. Самое забавное - он выбрал ровно ту же модель, что рекомендует AI Алиса в Маркете (хотя на это ушло заметно больше времени, и сам я в итоге выбрал другую модель).

В целом интересная история для автоматизации через браузер, особенно если нет нативных интеграций с нужным сервисом или готовых инструментов (tools). Но это долго и дорого и нужна API к LLM

553 0 12 1 15

AI.Insaf

7 Jul, 06:48

AI-кофе с робо рукой: Чита - Москва 1:0 по внедрению ИИ 😎

568 0 3 1 13

AI.Insaf

28 Jun, 16:02

Corporate Bullshit Receptivity Scale (2026г)

Статья исследует, почему часть людей воспринимает бессодержательные корпоративные формулировки (где много разных buzzwords) как значимые и умные, и предлагает инструмент для измерения этой склонности. Как итог более высокая восприимчивость к корпоративному bullshit связана с более низкими показателями аналитического мышления и когнитивной рефлексии. Все выводы конечно получены на основе корреляций, а впрочем 😁

745 0 11 1 17

AI.Insaf

14 Jun, 18:51

*это только документацию прочитал

986 0 12 5 14

AI.Insaf

12 Jun, 22:53

*Уроки промтинга от топ участников

657 0 7 10

AI.Insaf

12 Jun, 22:51

Я проиграл Волендеморту 🤩

В мае проходило соревнование от Avito "ML CUP 2026" по предсказанию наиболее релевантных объявлений, с которыми пользователь проконтактирует. Казалось бы, обычный рексис: за несколько вечеров выделил, построить несколько бейзлайнов. Честно, не погружался сильно в задачу и метрику, которая оказалась хитрее, чем я думал. Там щедро залили данных на 40 гб, я попробовал базовые ALS (а надо было covisit + bm25, даже тут, aka item-to-item), эвристики, двухбашенные подходы и ранжирующие модельки (спойлер: работало все примерно одинаково и сильно отставало от топов).

Как рассказали победители, нужно было строить графовые (pixie и RP3Beta и упомянутые covisit) лидогенераторы, но да, ранжировать потом бустингом. Интересно, что полезно было для реранкера сделать поменьше кандидатов (с 10к до 5к). Про решения можно посмотреть тут

PS Причем тут Волендеморт, а он был в топе и я его не смог обойти 🫡

30 мая — Data Fest 2026 / Соревновательный трек

AvitoTech х Data Fest 2026, день 8: офлайн в Москве 30 мая В программе данной трансляции доклады: • ML & Education от сообщества ODS • соревновательный трек AvitoTech ML CUP 2026 и не только! Полное расписание: https://ods.ai/events/fest2026-avito-msc/schedule AvitoTech — это команда инженеров А...

557 0 8 8

AI.Insaf

10 Jun, 17:02

NVIDIA DGX Spark vs Macbook

NVIDIA DGX Spark не прошло и года можно купить на wildberries, обойдётся в 500к+, например, тут (и его действительно привозят). Звучит неплохо, с учетом того, что там 128 ГБ объединенной памяти (unified memory), архитектура Blackwell и возможность запускать модели до 200B параметров локально.

Но за аналогичную стоимость можно взять MacBook Pro M4 Max (например, здесь), и памяти там будет столько же. Забавно только, что у Макбука скорость памяти в 2 раза выше (546 ГБ/с против 273 ГБ/с у NVIDIA) и по бенчам скорость тоже будет больше. Более того даже TDP у мака в два раза лучше (120W против 240W) 😁

478 0 6 23 17

AI.Insaf

24 May, 21:40

Интересный проект для вайбкодинга https://freebuff.com/ с бесплатными лимитами и без ограничений по токенам, действительно работает. На деле - 5 сессий по часу каждый день. Доступны DeepSeek и MiniMax. Сам сервис говорит, что внутри ваш код не читает, но, как видно на скрине, живет за счет рекламы. Звучит интересно, но часовые сессии обрываются, и для чего-то долгого (например, обучения) им не воспользуешься.

Установка: npm install -g freebuff
Запуск: freebuff

Доступные модели (неплохие, но вы будете помогать их обучать):
- DeepSeek V4 Pro: smartest. Its API collects data for training.
- Kimi K2.6: balanced.
- DeepSeek V4 Flash: most efficient. Its API also collects data for training.
- MiniMax M2.7: fastest.

PS Написал письмо разработку с вопросом: Is it spyware or a trojan?

720 0 8 4 7

20 last posts shown.

1 179

subscribers

Channel statistics

Popular in the channel

Придумали еще скилл, который создает скилл по книгам (Book-to-Skill - 10k ⭐️). По сути, зумеры за...

Новая библиотека SIRIN для оценки и мониторинга contextual hallucinations в RAG и memory-based LL...

Ouroboros теперь SOTA на Terminal Bench, OSWorld и CL-bench Мой любимый агентный луп на чистом п...

Все еще сидите на codex и claude code. А как насчет уробороса 🤌🏻 ps человек отдал 50к $ чтобы п...