Хроники ботки

TelegramIt dev

@botka_chronics

Пишу интересные вещи, с которыми сталкиваюсь по работе над диссером (обобщение keypoints detection с помощью дифференциальной геометрии) и работой над работой (ML и матстат в основном) Вопросы и т.п. писать в чат или @shpacman

599
Подписчиков
183.6%
Охват (Reach Rate / RR)
просмотры / подписчики
0.5%
Вовлечённость (ER)
реакции / просмотры

О канале Хроники ботки

599подписчиков1.1Kсредний охват183.6%охват (RR)0.5%вовлечённость (ER)

Пишу интересные вещи, с которыми сталкиваюсь по работе над диссером (обобщение keypoints detection с помощью дифференциальной геометрии) и работой над работой (ML и матстат в основном) Вопросы и т.п. писать в чат или @shpacman

AI-обзор

Обновлено 20.07.2026

Канал "Хроники ботки" посвящен тематике программирования, машинного обучения и математических основ ИИ. Автор делится своими наблюдениями и работами в этих областях, а также публикует информацию о конференциях, статьях и проектах.

Описание сформировано MaxBook AI на основе последних публикаций канала.

Основные метрики

Вовлечённость

183.6%Охват
Подписчиков599
Просмотров/пост1.1K
Реакций/пост6
Отличная
Качество
0.55%
Реакции/просм.
14
Постов
6
Реакций/пост
0.55%просмотров конвертируются в реакции

Здоровье аудитории

Средний охват: ~1.1K на пост — это ~100% от 599 подписчиков
100%
Доля от числа подписчиков. Один пост видит не обязательно одна и та же часть аудитории, поэтому остаток — не «неактивные подписчики».
183.6%
Охват (RR)
Отличное
0.55%
ER (вовлечённость)
~6 реакций/пост
Здоровый канал. Более 30% подписчиков видят публикации — аудитория живая и вовлечённая.

Часовая активность

МСК

Когда канал публикует — распределение постов по часам суток.

16:00
Пик публикаций
7%
Ночью (0-6)
Публикует днём
0
3
6
9
12
15
18
21
Распределение 14 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 «Хроники ботки»

  1. 472 просмотров, 5 реакций, 18 февр. 2026 г.

    Ещё вам работ про геометрию! Диффузионки на эмбеддингах DINO работают не очень, в недавней работе про RAE предлагали для этого расширять DiT. Но оказалось, что дело в неевклидовой геометрии и надо сделать правильные лоссы и двигаться по геодезическим, чтобы не уходить с многообразия. В каком-то смысле перекликающаяся работа была не так давно про FAE ( https://t.me/gonzo_ML_podcasts/2013 ), но там не в самом пространстве DINO работали, а учились его сжимать так, чтобы DiT с ним хорошо работал. Теперь научились пространство не сжимать, а сам DiT при этом не расширять (как в RAE). Learning on…

    Открыть пост в MAX
  2. 4.7K просмотров, 13 реакций, 22 окт. 2025 г.

    23 октября, чт, в 17 00 (gmt+3) Александр Червов (Институт Кюри) выступит на семинаре Центра практического искусственного интеллекта Сбера (Sber AI Lab) с рассказом о библиотеке CayleyPy и статье по ней CayleyPy — библиотека на базе ИИ для теории графов и групп (NIPS 2025 Spotlight) Будут представлены новые ИИ-подходы для задач классической теории групп и графов, которые значительно превосходят существующие системы компьютерной алгебры по производительности. С помощью библиотеки предложено около 200 новых математических гипотез, а также даны решения на вопросы, остававшиеся открытыми более…

    Открыть пост в MAX
  3. 926 просмотров, 20 реакций, 19 сент. 2025 г.

    Нашу статью взяли на NeurIPS 2025! arxiv:2502.13266 Статья " A Machine Learning Approach That Beats Large Rubik's Cubes " про то как находить путь на больших графах в принципе, и про то как with zero human knowledge собирать Кубик Рубика 3x3, 4x4, 5x5, пятнашки до 6x6, ... и другие перестановочные пазлы в частности. Для понимания масштаба: кубик 5x5 это 10⁷⁴ состояний, а мы там находим достаточно короткий (лучший из опубликованных) путь сборки. Код к статье доступен на git cayleypy-cube . Забавно что для меня это началось с этого поста 2 года назад, а потом списались с @Alexander_V_C…

    Открыть пост в MAX
  4. 714 просмотров, 10 реакций, 19 сент. 2025 г.

    Первую статью нашего проекта CayleyPy приняли на NIPS (наиболее престижная конференция и публикация в области машинного обучения) https://openreview.net/forum?id=31CaYYw1Xz Более того это spotlight - что примерно 3% от всех представленных статей (688 из 25000+). Продолжаем и присоединяйтесь ! Все кому интересен МЛ, математика, биоинформатика... См. предыдущий пост: https://t.me/sberlogabig/581 А также пост одного из соавторов:

    Открыть пост в MAX
  5. 629 просмотров, 6 реакций, 19 сент. 2025 г.

    Ребята чисто на опенсорсе и энтузиазме, в свободное время двигали проект и попали в топ работ НИПСа, куда, казалось, вообще невозможно попасть если ты не фул тайм ресерчер, желательно с большим количеством компьюта. Очень круто!

    Открыть пост в MAX
  6. 1.1K просмотров, 6 реакций, 17 февр. 2025 г.

    #видео Доклады прошлого года семинара " Математические основы искусственного интеллекта ", который проводит Математический институт им. В.А. Стеклова. Выложены записи выступлений Бурнаева, Гасникова, Ветрова, Наумова, Оселедца, Разборова и многих других. https://www.mathnet.ru/conf2402 П.С. Рисунок взят из доклада Димы Ветрова, когда он объясняет, как попадать в широкие минимумы функций потерь.

    Открыть пост в MAX
  7. 1.3K просмотров, 1 реакций, 18 сент. 2024 г.

    🚀 @SBERLOGASCI webinar on mathematics and data science: 👨‍🔬 Sergei Gukov "What makes math problems hard for reinforcement learning: a case study" ⌚️ 19 September, Thursday 19.00 Moscow time Add to Google Calendar Can AI solve hard and interesting research-level math problems? While there is no mathematical definition of what makes a mathematical problem hard or interesting, we can provisionally define such problems as those that are well known to an average professional mathematician and have remained open for N years. The larger the value of N, the harder the problem. Using examples from…

    Открыть пост в MAX
  8. 1.1K просмотров, 2 реакций, 10 авг. 2024 г.

    #книга Каждая книга — кража у собственной жизни . // Марина Цветаева И ещё одна моя книжка... когда-то я придумал игру для студентов "Что здесь изображено?" . В последний год довольно много взаимодействовал со школьниками, им она тоже "зашла", как и учителям. Меня спросили, есть ли какой-то сборник заданий по этой игре... пришлось его срочно составить.

    Открыть пост в MAX
  9. 1.1K просмотров, 1 реакций, 20 июл. 2024 г.

    Метод Общий фреймворк выглядит следующим образом: ▶️ Функция преобразования данных f_X ( X - входные данные) ▶️ Функция конструкции смешивающей матрицы f_M L x L , которая может быть постоянной или зависеть от входов ▶️ Результат sequence mixing имеет вид f_M(f_X (X)) Далее авторы вводят термин Sequence Aligned Matrices (SAM, еще один… 🥱 ) означающий, что матрица смешивания зависит от входных данных. Такие sequece миксеры хороши с одной стороны тем, что более адаптивно подстраиваются под входы, и, кроме того, работают с последовательностями разной длины. Авторы рассматривают разные…

    Открыть пост в MAX
  10. 693 просмотров, 20 июл. 2024 г.

    Hydra: Bidirectional State Space Models Through Generalized Matrix Mixers [ Статья ][ Код ] Современные нейронные сети, обрабатывающие пространственно-временные данные различной природы будь то текст 📝 , изображения 📷 , аудио 🎵 и видео 📹 так или иначе обладают механизмом перемешивания каналов ( channel mixing ), обрабатывающим независимо признаки для каждого элемента последовательности, и механизмом обработки последовательности ( sequence mixing ), использования взаимосвязей между элементами. В сегодняшнем рассказе речь пойдет про sequence mixing . Существуют разнообразные опции sequence…

    Открыть пост в MAX
  11. 599 просмотров, 4 реакций, 20 июл. 2024 г.

    Недавно прошла ICLR 2024. Собрал запоминающиеся и важные статьи по интересным мне темам. Knowledge Graph Reasoning and Question Answering - рассуждение и генерация ответов на графах знаний. 1. Reasoning on Graphs: Faithful and Interpretable Large Language Model Reasoning - ответим на вопрос "Кто ребенок Алисы?". Сначала на стадии планирования генерируем LLMкой путь отношений z = {marry to → father of}, затем накладываем его на граф знаний wz = (Alice) marry to → (Bob) father of → (Charlie), из структуры графа получаем ответ Charlie. Т.е. в каком-то смысле паттерн-матчинг. LLM знает про…

    Открыть пост в MAX
  12. 711 просмотров, 7 реакций, 20 июл. 2024 г.

    В середине июля в Лондоне прошла летняя школа, для аспирантов и пост-доков - LOGML (London Geometry and Machine Learning). Тематика школы - применение методов геометрии и топологии в глубинном обучении, организатор Imperial College London. В 2021 и 2022 годах она была онлайн, в этом году все сделали очно. Направление школы идеально совпадает с темой моей диссертации, я участвовал в школе во все прошлые итерации, и в этот раз решил провести незабываемую неделю в Лондоне, работая над релевантным мне проектом. Структура школы включает лекции приглашенных спикеров, командные работы над проектами…

    Открыть пост в MAX
  13. 663 просмотров, 1 реакций, 08 июл. 2024 г.

    Желание разложить что-угодно по группам на основе схожести - естественная черта человека, но задача кластеризации данных, почти всегда как плохое ТЗ для дизайнера - делай красиво, а не красиво не делай. Какой алгоритм кластеризации хороший, а какой плохой если сравнивать результат их работы не с чем? Джон Клейнберг из Корнеллского университета в 2002 году сформулировал три критерия хорошего алгоритма кластеризации: - Масштабная инвариантность . Если все расстояния между точками умножить на положительное число, это не должно менять результат работы хорошего алгоритма. -…

    Открыть пост в MAX
  14. 668 просмотров, 4 реакций, 08 июл. 2024 г.

    В своей работе " Теорема о невозможности кластеризации " Клейнберг доказывает что никакой алгоритм кластеризации не может удовлетворять одновременно трем названным условиям. Масштабная инвариантность нарушается когда для определения принадлежности точки к кластеру используются относительные расстояния с заданным порогом. Насыщенность нарушается, если заранее фиксируется количество кластеров. Согласованность нарушается когда для объединения точек в кластеры используются абсолютные расстояния не превышающие некоторый порог. С другой стороны указанные критерии это субъективное представление о…

    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

Эффективность по типу контента

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

Текст(10 постов)1.2K просм. · 7 реакц.
Видео(3 поста)1.0K просм. · 2 реакц.
Фото(1 пост)711 просм. · 7 реакц.

Публикации

14 последних публикаций

Дополнительно

6пропущенных ID постов

Из 14 пойманных постов в диапазоне ID сообщений отсутствует 6. Пропуски — это удалённые посты ИЛИ медиа-альбомы и служебные сообщения (один альбом = несколько ID). Точную причину по одним ID определить нельзя.