Про AI: Лучшие cтатьи и исследования

TelegramТехнологии

@ai_longreads

Качественные AI переводы лучших англоязычных статей и исследований про AI. Нашли интересную статью для перевода? Пришлите нашему боту: @ai_longreads_bot

1.7K
Подписчиков
29.8%
Охват (Reach Rate / RR)
просмотры / подписчики
0.4%
Вовлечённость (ER)
реакции / просмотры

О канале Про AI: Лучшие cтатьи и исследования

1.7Kподписчиков507средний охват29.8%охват (RR)0.4%вовлечённость (ER)+50за 30 дней

Качественные AI переводы лучших англоязычных статей и исследований про AI. Нашли интересную статью для перевода? Пришлите нашему боту: @ai_longreads_bot

AI-обзор

Обновлено 19.07.2026

Канал "Про AI: Лучшие cтатьи и исследования" публикует переводы англоязычных статей и исследований о развитии искусственного интеллекта. Контент канала ориентирован на тех, кто интересуется новыми разработками в сфере AI и желает углубить свои знания в этой области. Последние посты затрагивают темы разработки AI-агентов, новых моделей ИИ, применения AI в продуктовом дизайне и инструментах для работы с AI.

Описание сформировано MaxBook AI на основе последних публикаций канала.

Основные метрики

Рост подписчиков

+50+3.1%

Вовлечённость

29.8%Охват
Подписчиков1.7K
Просмотров/пост507
Реакций/пост1
Средняя
Качество
0.20%
Реакции/просм.
40
Постов
1
Реакций/пост
0.20%просмотров конвертируются в реакции

Здоровье аудитории

Средний охват: ~507 на пост — это ~30% от 1.7K подписчиков
30%
Доля от числа подписчиков. Один пост видит не обязательно одна и та же часть аудитории, поэтому остаток — не «неактивные подписчики».
29.8%
Охват (RR)
Среднее
0.39%
ER (вовлечённость)
~2 реакций/пост
Средний охват. 15–30% подписчиков видят посты. Часть аудитории может быть неактивна или заглушила канал.

Часовая активность

МСК

Когда канал публикует — распределение постов по часам суток.

08:00
Пик публикаций
0%
Ночью (0-6)
Публикует утром
0
3
6
9
12
15
18
21
Распределение 40 постов по часам публикации и средний охват/реакции постов в этот час. Время — московское (МСК). Это график публикаций канала, не онлайн-статус аудитории.

Последние публикации канала «Про AI: Лучшие cтатьи и исследования»

  1. 19 просмотров, 1 реакций, 21 июл. 2026 г.

    GLM 5.2 научили видеть: зрение через MLP на 50M параметров Исследователи добавили GLM 5.2 поддержку изображений, обучив всего лишь двухслойный MLP на 50 млн параметров — и получили качество на уровне Claude 4.5 Haiku в MMMU-Pro, не затронув текстовые способности модели. Читать статью

    Открыть пост в MAX
  2. 68 просмотров, 20 июл. 2026 г.

    Как выбрать GPT-5.6 Sol, Terra или Luna в Codex Разбор трёх моделей GPT-5.6 в Codex: чем отличаются Sol, Terra и Luna, когда действительно нужен режим Ultra и как формулировать промпты, чтобы у агента была понятная финишная черта. Читать статью

    Открыть пост в MAX
  3. 352 просмотров, 1 реакций, 20 июл. 2026 г.

    О чём говорят в AI-индустрии прямо сейчас: lopopolo/harness-engineering Антология, полевое руководство и контекстный бандл для агентов по разработке систем тестирования (harness engineering). xiejunjie524/handdraw-story-video Инструмент для превращения нарисованных от руки иллюстраций в видео с постепенной отрисовкой и раскрашиванием с помощью HyperFrames. Icex0/wp2shell-poc Реализация цепочки уязвимостей (CVE-2026-63030 и CVE-2026-60137) для получения полного удаленного выполнения кода (RCE). Gheat1/tuistore Магазин приложений с текстовым интерфейсом (TUI) для поиска и быстрой установки…

    Открыть пост в MAX
  4. 53 просмотров, 19 июл. 2026 г.

    Непрерывное обучение для агентов Как команда Replit целый год применяла непрерывное обучение (continual learning) к своему агенту — не через обновление весов модели, а на уровнях harness и контекста: майнинг production-трейсов, бенчмарк ViBench, A/B-тесты, кластеризация трейсов и цикл самоулучшения агента. Читать статью

    Открыть пост в MAX
  5. 27 просмотров, 19 июл. 2026 г.

    AI-темы дня — обзор GitHub, Reddit и Hugging Face: Инструмент mimic для перехвата приложений Библиотека позволяет перехватывать работу любого приложения и вызывать его функции напрямую из Python как обычную библиотеку. Релиз модели Ornith-1.0-35B в формате GGUF Представлена новая модель Ornith-1 с 35 миллиардами параметров, оптимизированная для эффективного инференса. beautify-github-readme для оформления профилей Инструмент для создания стильных и структурированных README-страниц на GitHub с использованием SVG-заголовков и чистого Markdown. Поиск первых клиентов с помощью Codex…

    Открыть пост в MAX
  6. 21 просмотров, 18 июл. 2026 г.

    Скрытые жемчужины: пять skills из Compound Engineering Разбор пяти незаметных skills из плагина compound-engineering — тех, что тихо закрывают циклы, которые команды даже не считают открытыми: ревью документов ещё до написания кода, уборка устаревшей памяти, сортировка обратной связи, научный цикл оптимизации по метрике и разбор комментариев к PR. Их объединяет один принцип: вердикты вместо ощущений, диск вместо памяти, доказательства вместо утверждений. Читать статью

    Открыть пост в MAX
  7. 52 просмотров, 17 июл. 2026 г.

    Начало работы с циклами Команда Claude Code объясняет, что такое циклы (loops) в агентной разработке: четыре основных типа циклов, когда применять каждый, и как при этом сохранять качество кода и контролировать расход токенов. Читать статью

    Открыть пост в MAX
  8. 30 просмотров, 17 июл. 2026 г.

    AI-сообщество обсуждает сегодня: Релиз Ornith-1.0-35B-GGUF Представлена модель Ornith-1 в формате GGUF, оптимизированная для эффективного инференса. Модель Inkling от thinkingmachines На Hugging Face опубликована новая модель Inkling от команды thinkingmachines. Circuit Framework: мультиагентная система для трейдинга Исследовательская система для торговли на финансовых рынках, использующая возможности мультиагентных LLM. Релиз SCAIL-2 от zai-org Опубликована новая версия модели SCAIL-2, доступная в репозитории zai-org. Jonex: мультимодальный движок для парсинга и знаний Универсальный…

    Открыть пост в MAX
  9. 326 просмотров, 16 июл. 2026 г.

    Как стать прикладным AI-инженером Практическое руководство по переходу от классической разработки к Applied AI Engineering: почему мышление становится вероятностным, как строить evals, что такое harness engineering и почему развёртывание нескольких агентов — это задача распределённых систем. Читать статью

    Открыть пост в MAX
  10. 199 просмотров, 15 июл. 2026 г.

    Больше вычислений — больше возможностей: почему оценки ИИ-агентов должны учитывать test-time compute Стандартные оценки ограничивают, сколько вычислительных ресурсов может потратить ИИ-агент. Мы показываем, что повышение этих лимитов меняет измеряемые возможности, сложность задач, которые агент способен решить, и то, насколько быстро, как кажется, движется передний край развития. Читать статью

    Открыть пост в MAX
  11. 337 просмотров, 15 июл. 2026 г.

    Позвольте Claude Code полагаться на собственное суждение Саймон Уиллисон делится приёмом от команды Claude Code: не диктуйте модели, как именно работать, а позволяйте ей самой решать — в том числе выбирать более дешёвую модель для мелких задач, чтобы экономить лимит токенов Fable. Читать статью

    Открыть пост в MAX
  12. 359 просмотров, 3 реакций, 15 июл. 2026 г.

    Сегодня в AI-мире обсуждают: Mimic: перехват и вызов приложений через Python Инструмент позволяет перехватывать работу любого приложения и вызывать его функции напрямую из Python как обычную библиотеку. Codex Skill для поиска первых клиентов Навык для Codex, который находит потенциальных первых клиентов на основе публичных сигналов и подтвержденных данных. Стратегии квантовой торговли акциями класса A Исследовательский корпус, содержащий 119 статей с реализацией торговых стратегий на Python для китайского фондового рынка. Инструмент для оформления GitHub README Позволяет создавать эстетичные…

    Открыть пост в MAX
  13. 770 просмотров, 4 реакций, 14 июл. 2026 г.

    Superpowers 6 — массово-параллельная прокрастинация Новая версия Superpowers работает намного быстрее и тратит гораздо меньше tokens (*токенов*) при том же качестве результата: сборки до 50% быстрее и до 60% дешевле. Автор рассказывает, как модель Fable за пару ночей самостоятельно оптимизировала процесс разработки на субагентах. Читать статью

    Открыть пост в MAX
  14. 434 просмотров, 14 июл. 2026 г.

    GPT‑5.6: передовой интеллект, масштабируемый под ваши амбиции OpenAI выпускает семейство моделей GPT‑5.6 — флагманскую Sol, сбалансированную Terra и максимально экономичную Luna, — которые задают новый стандарт интеллекта и эффективности, показывая передовые результаты при меньшем числе токенов и меньших затратах. Читать статью

    Открыть пост в MAX
  15. 889 просмотров, 1 реакций, 13 июл. 2026 г.

    Мой обзор GPT-5.6: второе место ещё никогда не было таким достойным Мэтт Шумер две недели считал GPT-5.6 лучшей моделью в своей жизни — пока не вышла Claude Fable. Честный разбор того, где GPT-5.6 творит чудеса, а где безнадёжно проигрывает, и почему автор всё равно перестроил под неё часть своего рабочего процесса. Читать статью

    Открыть пост в MAX

Качество и доверие

100
из 100
Явных аномалий не обнаружено

Эвристические сигналы качества по публичным метрикам (охват, реакции, динамика подписчиков). Это не доказанный фрод и не приговор — лишь поводы присмотреться к каналу.

Реклама и монетизация

Кто упоминал

Каналы, которые размещали рекламу этого канала у себя.

Эффективность по типу контента

Средние показатели последних публикаций. Тип определён по тексту поста — оценочно.

Текст(15 постов)339 просм. · 1 реакц.
Видео(5 постов)268 просм. · 1 реакц.

Цитирование

Индекс цитирования

Сколько раз канал упомянут и репостнут в постах других каналов.

8
упоминаний
0
репостов

Публикации

20 последних публикаций

Дополнительно

2пропущенных ID постов

Из 40 пойманных постов в диапазоне ID сообщений отсутствует 2. Пропуски — это удалённые посты ИЛИ медиа-альбомы и служебные сообщения (один альбом = несколько ID). Точную причину по одним ID определить нельзя.