Душный NLP

TelegramIt dev

@stuffynlp

Разборы свежих статей от NLP-специалистов Яндекса. Подробно, полезно, с душ(нот)ой. Вопросы и предложения > @yandex_ml_brand

6.5K
Подписчиков
34.8%
Охват (Reach Rate / RR)
просмотры / подписчики
0.9%
Вовлечённость (ER)
реакции / просмотры

О канале Душный NLP

6.5Kподписчиков2.3Kсредний охват34.8%охват (RR)0.9%вовлечённость (ER)

Разборы свежих статей от NLP-специалистов Яндекса. Подробно, полезно, с душ(нот)ой. Вопросы и предложения > @yandex_ml_brand

AI-обзор

Обновлено 18.07.2026

Канал "Душный NLP" публикует разборы статей от специалистов Яндекса в области Natural Language Processing. Контент канала фокусируется на последних исследованиях, трендах и новостях из мира NLP, освещая такие темы как RL, ризонинг, LLMs и агенты. Канал будет интересен разработчикам, исследователям и всем, кто интересуется современными тенденциями в области искусственного интеллекта.

Описание сформировано MaxBook AI на основе последних публикаций канала.

Основные метрики

Вовлечённость

34.8%Охват
Подписчиков6.5K
Просмотров/пост2.3K
Реакций/пост19
Высокая
Качество
0.84%
Реакции/просм.
1
Постов
19
Реакций/пост
0.84%просмотров конвертируются в реакции

Здоровье аудитории

Средний охват: ~2.3K на пост — это ~35% от 6.5K подписчиков
35%
Доля от числа подписчиков. Один пост видит не обязательно одна и та же часть аудитории, поэтому остаток — не «неактивные подписчики».
34.8%
Охват (RR)
Отличное
0.92%
ER (вовлечённость)
~21 реакций/пост
Здоровый канал. Более 30% подписчиков видят публикации — аудитория живая и вовлечённая.

Последние публикации канала «Душный NLP»

  1. 1.0K просмотров, 19 реакций, 14 июл. 2026 г.

    Подборка об RL и ризонинге Рассказываем об улучшении RL для сложных задач, оптимизация в RLVR одной строкой кода (!) и обучении компактной модели для дипресёрча. Reuse your FLOPs: Scaling RL on Hard Problems by Conditioning on Very Off-Policy Prefixes При обучении RL на сложных задачах есть две основные проблемы: 1. Большинство роллаутов — wrong, поэтому положительные примеры для основной части задач не появляются. 2. Сложно дообучать модель, когда так мало положительного сигнала. Улучшение происходит скорее за счёт роста общей «умности» модели на более простых тасках. Авторы предлагают метод…

    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.

Цитирование

Индекс цитирования

Сколько раз канал упомянут и репостнут в постах других каналов.

7
упоминаний
7
репостов

Публикации

1 последних публикаций