tgindex

Machine Learning Lab.

описание

Bu channelda Sun'iy idrok mutaxasisligini nazariy va amaliy tarzda o'rganishni va ilmiy izlanishimiz davomida o'rgangan bilimlarimizni ilm talabidagi birodarlarimizga ulashishni niyat qildik. 🤲 YouTube: https://www.youtube.com/@machinelearninglab7012

← к каналу@machine_learning_lab
869
подписчиков
Охват к подписчикам
52,5%
ERR
Реакции к просмотрам
0,78%
125 на 26 постов
Пересылки к просмотрам
0,71%
115
Постов в день
0,3
всего 26

Где отзываются чаще

доля реакций к просмотрам
  • 22 июл.​​Ochiq vaznli modellar frontier modellarni siqib chiqaryaptimi? TechCrunch'ning yangi tahliliga ko'ra, ochiq vaznli (open-weight) AI modellari yopiq frontier modellardan tezroq o'sib bormoqda. Hugging Face ma'lumotlariga ko'ra, bu bahorda xitoylik ochiq modellar platformadagi yuklab olishlarning 41 foizini tashkil etgan — bu AQSh modellaridan ko'proq. OpenRouter'da eng mashhur oltita model Tencent, Xiaomi, DeepSeek, MiniMax va Z.ai kabi xitoylik kompaniyalarning ochiq modellari, Anthropic'ning Claude Opus 4.7 esa yettinchi o'rinda. Vercel ma'lumotlariga ko'ra, iyun oyida ochiq modellar platformadagi AI so'rovlarining deyarli uchdan birini bajargan. Hugging Face bosh direktori Clem Delangue aytishicha, kompaniyalar endi modellarni "ijaraga olish" o'rniga o'zlariniki bo'lishini xohlaydi. Bu tendensiya "eng aqlli model g'olib bo'ladi" degan qarashni qayta ko'rib chiqishga majbur qilmoqda — Delangue fikricha, bir necha yildan so'ng frontier modellar faqat eksperimental yoki juda yuqori qiymatli vazifalar uchun qolib, ishlab chiqarish yukining katta qismini xususiy yoki ochiq modellar bajarishi mumkin. Bu, shuningdek, xavfsizlik bo'yicha munozarani ham kuchaytirmoqda: Anthropic rahbari Dario Amodei ochiq vaznlarni tarqatish xavfli bo'lishi mumkinligini aytsa, Delangue buning aksini — yopiq modellar aslida hokimiyat konsentratsiyasini kuchaytirishini — ta'kidlaydi. Menimcha, bu tendensiya resurslari cheklangan tadqiqot muhitlari uchun katta imkoniyat ochadi — narxi va moslashuvchanligi tufayli ochiq modellarni mahalliy vazifalar uchun sozlash ancha oson. IUT'da biz ham ko'pincha aynan shu sababdan ochiq modellardan foydalanamiz. Manba: https://techcrunch.com/2026/07/14/the-real-ai-race-may-no-longer-be-at-the-frontier-open-models-hugging-face/ 👉 @machine_learning_lab 👈2,67%
  • 6 янв.без подписи2,65%
  • 14 авг.Startup ekotizimi haqida tanqidiy fikrim. Balki men adashayotgandurman, fikringizni izohlarda kutaman 👇 @sariqdev1,88%
  • 24 июл.Arsenal FC ga AI muhandis kerak ekan. 😄 Topshirib ko’rsa arziydi. Manchester United, City, Liverpool, Chelsea muhlislariga jo’natib qo’yasizlar. Ayg’oqchilik qilishlari ham mumkinda 😉 👉@machine_learning_lab 👈1,70%
  • 3 авг.​​🤖 Alibaba'dan yangi gigant: Qwen3.8-Max Alibaba'ning Qwen jamoasi bugun Qwen3.8-Max'ni rasman taqdim etdi — bu hozirgacha Qwen oilasidagi eng qudratli model. Model 2,4 trillion parametrli mixture-of-experts (MoE) arxitekturasida qurilgan, biroq har bir so'rovda taxminan 95 milliard parametr faollashadi — bu uni real ishlatish uchun ancha samarali qiladi. Kontekst oynasi 1 million tokengacha, matn, rasm va videoni bir vaqtda qayta ishlay oladi. Narxi: kirish — $2/million token, chiqish — $6/million token, keshlash esa $0.25/million token. Eng muhimi — keyingi hafta (10-avgust atrofida) Qwen3.8-Max hamda kichikroq Qwen3.8-27B modellari ochiq vazn (open-weight) sifatida chiqariladi. Bu Qwen'ning "Max" darajasidagi birinchi ochiq modeli bo'lishi kutilmoqda. Bu xitoylik AI laboratoriyalari o'rtasidagi tezlashayotgan poyganing yana bir ko'rsatkichi — bir necha hafta oldin Moonshot AI o'zining 2,8 trillion parametrli Kimi K3 modelini ochiq vazn bilan chiqargan edi, endi Alibaba ham shu yo'ldan bormoqda. Ochiq modellarning yiriklashib borishi tadqiqotchilar va kichik kompaniyalar uchun frontier darajadagi modellarga kirish imkoniyatini kengaytiradi, garchi 2,4 trillion parametrli modelni mahalliy ishga tushirish uchun juda katta infratuzilma (bir necha yuz gigabayt VRAM) kerak bo'ladi. Shuni ta'kidlash kerakki, Alibaba'ning "eng qudratli modellardan biri, faqat Claude Fable 5'dan keyin" degan da'vosi kompaniyaning o'zi tomonidan aytilgan bo'lib, hali mustaqil benchmarklar bilan tasdiqlanmagan. Bu yerdagi eng qiziq narsa — parametrlar soni emas, balki ochiq vaznli "Max" darajasidagi modellarning paydo bo'lishi. Bu tadqiqot va ta'lim sohasi uchun katta imkoniyat, ammo amalda ko'pchilik uchun bunday ulkan modelni mahalliy serverda ishga tushirish real emas — cloud API orqali foydalanish hozircha yagona amaliy yo'l bo'lib qoladi. Vendor e'lon qilgan raqamlarga ham ehtiyotkorlik bilan qarash kerak, mustaqil baholashlar chiqquncha. 🔗 https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8 👉 @machine_learning_lab 👈1,50%
  • 4 февр. 2025 г.без подписи1,34%
  • 13 июл.“Sun’iy intellekt qadriyatli insonni yenga olmaydi” – ekspert bilan suhbat Olimlar sun’iy intellekt rivoji uch bosqichdan iborat bo‘lishini aytadi. Hozirgi birinchi bosqich – har biri alohida yo‘nalishlarga ixtisoslashgan chatbotlar davri. Janubiy Koreyadagi Gachon universiteti sun’iy intellekt professori Jumabek Alixonov Kun.uz bilan suhbatda SIning mehnat bozoriga ta’siri va texnologiyaning keyingi avlodlari qanday bo‘lishi haqida so‘zlab berdi. 📹 VIDEONI TOMOSHA QILING1,13%
  • 20 июл.​​Apple va OpenAI o'rtasidagi tijorat sirlari mojarosi 10-iyul kuni Apple Kaliforniya federal sudida OpenAI'ga qarshi tijorat sirlarini o'g'irlash bo'yicha da'vo qo'zg'atdi. Asosiy ayblanuvchilardan biri — OpenAI'ning apparat ta'minoti bo'yicha rahbari Tang Tan, u Apple'da 24 yil ishlab, iPhone va Apple Watch dizayni bo'yicha vitse-prezident lavozimigacha ko'tarilgan edi. Da'voga ko'ra, Tan va yana bir sobiq Apple muhandisi Chang Liu Apple'ning chiqmagan mahsulotlari va yetkazib beruvchilar tarmog'i haqidagi maxfiy ma'lumotlarni OpenAI'ga o'tkazishgan — bu OpenAI'ning raqobatchi iste'molchi qurilmasini (mumkin, smartfon) yaratishiga yordam bergan. 41 sahifalik arizada 400dan ortiq sobiq Apple xodimi hozir OpenAI'da ishlashi va nomzodlardan suhbatlarga Apple apparat qismlarini olib kelish so'ralgani kabi qiziq tafsilotlar bor. Bu ikki gigant 2024-yilda ChatGPT'ni iPhone'ga integratsiya qilish bo'yicha hamkorlik qilgan edi — endi esa OpenAI Apple bilan bevosita raqobatlashadigan apparat biznesini qurmoqda. Da'vo AI sohasida iste'dodlar va texnologiyalar uchun kurash naqadar keskinlashganini ko'rsatadi, sud qarori esa OpenAI'ning apparat rejalari va hatto IPO istiqboliga ta'sir qilishi mumkin. Menimcha, bu voqea AI sohasida intellektual mulkni himoya qilish masalasi tobora dolzarblashib borayotganini ko'rsatadi — kompaniyalar orasida xodimlar oqimi tezlashgan sari, "kim kimning g'oyasidan foydalanyapti" degan savol muqarrar ravishda ko'payadi. Manba: https://techcrunch.com/2026/07/13/the-wildest-allegations-in-apples-trade-secrets-lawsuit-against-openai/ 👉@machine_learning_lab👈0,95%
  • 25 июл.Tanishing Opus 5! O’rtoqlar nima bo’lyapti ey!!! 👉 @machine_learning_lab 👈0,88%
  • 15 июл.Kuni kecha yuzlab nufuzli iqtisodchilar, olimlar ochiq xat yozishibdi. Masalan, Acemoglu, Autor, Milgrom, Stiglitz, Akerlof, Aghion, Krugman, Bernanke, Furman va boshqalar unga qo'l qo'yishgan. Xatni mazmuni juda qisqa: AI keyingi 10 yilda tubdan kuchayishi mumkin, sanoat inqilobidan ham kattaroq, lekin ancha tezroq iqtisodiy o'zgarishlarni keltirib chiqarishi mumkin, millionlab ish o'rinlari xavf ostida, lekin turmush darajasi oshishi ham mumkin deyishmoqda. Va, iqtisodchilar, siyosatchilar va texnologiya liderlariga murojaat qilib hozir harakat qilish kerak AI insonni almashtirmasdan, to'ldiradigan tizim qurilishi uchun deb yozishibdi. To'g'risi, men biroz hayratlandim. Shunchalik ko'p iqtisodchilar bunga qo'l qo'yganiga. Mazmuniga e'tiroz bor menda, ayniqsa oxirgi qismiga - AIni to'g'ri yo'nalishga yetaklashimiz kerak deyishmoqda. Avvalambor, xatda biror bir aniq "nima qilish kerak" degan savolga javob yo'q, mavhum, bo'lishi mumkin degan taxminlar keltirilgan xolos. Yangi narsani tasavvur qilinadigan muammo bo'lishi bilanoq tartibga solish kerak deb o'ylay boshlaganimiz yaxshilikka emas deb o'ylayman. Regulatorlar hali nima bo'lishini bilmagan texnologiyani boshqarishga harakat qilishi kerak demoqda bu iqtisodchilar va fikr yetakchilari. Noaniq kelajak uchun qonun yozish - bu taxminlar ustiga qonun qurishdir. Bozor ko'pincha hech kim xohlamagan zararlarni o'zi bartaraf etadi. Preemptiv regulyatsiya esa odatda innovatsiyani o'ldiradi - va katta kompaniyalarga raqobatchilardan himoya qalqoni bo'lib xizmat qiladi. Preemptiv regulyatsiyaning salbiy ta'siri bu - deyarli har doim katta kompaniyalarga raqobatchilardan himoya qalqoni bo'ladi. To'g'ri, ba'zi xavflar haqiqatan ham o'rinli, masalan biosalohiyat, kritik infratuzilma. Xatda kam regulyatsiya qilsak kech bo'ladi deb shama qilishmoqda, lekin ortiqcha regulyatsiya xarajatlari-chi? Sekinlashgan innovatsiya, katta kompaniyalar raqobatni compliance orqali bo'g'ishi, va hech qachon yaratilmagan davolash usullari vhkz. Xullas, shu nima qilish kerak degan joyiga uncha tushunmadim? Qandaydir AI-czar lavozimi bo'lishi kerakmi, unga shartli Acemoglu o'tirishi kerakmi, AI regulyatsiyasini Yevropalashtirish kerakmi, data markazlar moratoriy e'lon qilish kerakmi, kim nimani hal qiladi? Bozorga ortiqcha aralashuv chorlovi sifatida bu xat ishlatilishi mumkin, shunisi xatarli. AI xatarlarini o'rganish yaxshi, bemalol. Minglab tadqiqotchilar tadqiqot qilyapti, mehnat bozoriga ta'siri haqida har kuni yangi tadqiqot ko'ramiz. Yangi ma'lumotlar yig'ilmoqda, yaratilmoqda - ularni xatsiz ham qilishyapti, qilyapmiz. Esingizda bo'lsa 1-2 yil oldin shunga o'xshash bir g'alati murojaat bo'lgan edi - hamma AI bo'yicha nima qilayotgan bo'lsa barchasini muzlatib qo'yaylik, uni avval yaxshi tushunib olaylik deb. AI poygasida qolib ketayotganlar to'xtab turinglar degandek o'qilgandi. https://apnews.com/article/ai-must-act-now-job-displacement-783469467e0df1463df44518f33295ee @uzbekonomics0,88%
  • 23 июл.Google uchta yangi Gemini modelini taqdim etdi 21-iyul kuni Google DeepMind uchta yangi modelni e'lon qildi: Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite va xavfsizlikka ixtisoslashgan 3.5 Flash Cyber. Kompaniyaning rasmiy blogiga ko'ra, 3.6 Flash 3.5 Flash'ga nisbatan chiqish tokenlarini 17 foizga kamaytiradi (ba'zi benchmarklarda 65 foizgacha), narxi ham pasaygan — chiqish narxi 1 million token uchun 9 dollardan 7,5 dollarga tushirilgan. Kodlash bo'yicha DeepSWE benchmarkida natija 37%dan 49%ga ko'tarilgan. Uchinchi model — 3.5 Flash Cyber — faqat hukumatlar va ishonchli hamkorlarga cheklangan tarzda taqdim etiladi va dasturiy xavfsizlik zaifliklarini topish/tuzatishga mo'ljallangan. Bu chiqarish "eng katta model" emas, "eng samarali model" g'oyasiga urg'u beradi — Google hali Gemini 3.5 Pro'ni chiqarmay, buning o'rniga ishlab chiqarish miqyosidagi AI agentlar uchun narx va tezlikka e'tibor qaratganini ochiq tan olmoqda. Bu, ayniqsa, kunlik minglab so'rovlarni qayta ishlaydigan kompaniyalar uchun muhim. Menimcha, bu sohada narx-sifat nisbati asosiy mezonga aylanayotganining yaqqol misoli. Talabalar bilan loyihalar ustida ishlaganimizda ham ko'pincha eng "kuchli" emas, balki narxi va tezligi mos keladigan modelni tanlashga to'g'ri keladi. Sizga qaysi biri ko'proq maqul eng kuchligimi yoki arzon va tez ishlaydiganimi? 👇 Manba: https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-6-flash-3-5-flash-lite-3-5-flash-cyber/ 👉 @machine_learning_lab 👈0,85%
  • 25 июл.​​Xitoyning Kimi K3: eng katta ochiq manbali model Xitoylik Moonshot AI kompaniyasi Kimi K3 nomli modelni e'lon qildi — bu hozirgacha chiqarilgan eng katta ochiq manbali (open-source) AI modeli, 2,8 trillion parametrga ega. Model Arena.AI'ning Frontend Code reytingida birinchi o'rinni egalladi, hatto Anthropic va OpenAI'ning ba'zi modellaridan ham o'zib ketdi. Moonshot'ning o'zi ta'kidlashicha, K3 hali ham Claude Fable 5 va GPT-5.6 Sol kabi eng ilg'or yopiq modellardan orqada, biroq boshqa ko'plab tanilgan tizimlardan ustun. Modelning to'liq vaznlari 27-iyulda chiqarilishi rejalashtirilgan. 2 kun qoldi. Bu — Xitoy AI laboratoriyalari (Moonshot, Z.ai, MiniMax) AQSh'ning yetakchi laboratoriyalari bilan orani tobora yaqinlashtirayotganining yana bir dalili. CNBC'ga ko'ra, buning ortida narx bosimi ham yotibdi — ochiq va arzon modellar mavjud bo'lgani sari, yirik AI kompaniyalari ham narx siyosatini qayta ko'rib chiqishga majbur bo'lmoqda. Menimcha, bu tendensiya tadqiqotchilar uchun foydali — ochiq vaznli, ulkan modellarning paydo bo'lishi arxitektura va treyning usullarini o'rganish imkonini kengaytiradi, garchi bunday modelni ishga tushirish uchun katta hisoblash quvvati kerak bo'lsa-da. Manba: https://www.cnbc.com/2026/07/17/moonshot-ai-kimi-k3-model-openai-anthropic-china.html 👉 @machine_learning_lab 👈0,72%