Старший Авгур Новые Вихри доступны в боте как обычно по /setmodel. По умолчанию пустой системный промпт, RAG штуки не поддерживаются. Оценки на ПингПонге через часик будут. @
Channel
Salient ML
@SalientML
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Posts · Citations · Cite this entry
2subscribers
+0 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
Register entry
| Telegram ID | -1002215771421 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @SalientML |
| Created | Between 1 June 2024 and 16 September 2024— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 14 August 2026 |
| Last confirmed live | 14 August 2026 |
| Measurements held | 2 |
| On Telegram | t.me/SalientML |
Growth
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 14 Aug 2026, 03:00 | 2 | no change |
| 7 Aug 2026, 13:34 | 2 | first reading |
Engagement
19 posts held, back to 16 September 2024 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 19 posts for this entry, the most recent from 21 September 2024. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
What this channel posts
- Photos
- 72
- Videos
- 7
- Links
- 104
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 14 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.
Recent posts
gonzo-обзоры ML статей В развитие темы про "не только трансформеры" и SSM. На The Gradient попалась неплохая статья с полезной интуицией про Мамбу: https://thegradient.pub/mamba-explained/ @
gonzo-обзоры ML статей @
Старший Авгур Долил новые Квены в ПингПонг, большие вполне на уровне. Ещё добавил 3 локальные модели в бота, включая новый 72B Квен. И выделил отдельные квоты для бота в OpenAI и Anthropic, чтобы деньги точно считать. @
epsilon correct Часто говорят, что PhD плохо влияет на психическое здоровье, а вот теперь подъехали данные: доля медикаментозного вмешательства существенно увеличивается к концу программы. Берегите кукуху, дорогие подпичики, она стоит того. 🫂 @
gonzo-обзоры ML статей Не забыли ещё про KAN'ы? А тут уже KAT'ы подвезли! Kolmogorov-Arnold Transformer Xingyi Yang, Xinchao Wang https://arxiv.org/abs/2409.10594 @
Старший Авгур https://huggingface.co/datasets/nyuuzyou/chatgpt-in-russia-qa А что у нас тут? 600к вопросов (и ответов) с чатгпт-в-россии.рф! Я, если честно, и не знал, что такой сайт существует. Оригинальный пост. Датасет не мой. @
Старший Авгур Для 14B вполне недурно. В нескольких местах всё ещё китайский, и из персонажа выпадает тоже в нескольких местах. Такое файн-тюн должен быть в состоянии исправить. Читать диалоги тут. @
Старший Авгур Сразу видно чья моделька! (7B Квен 2.5 с кастомным ChatML промптом, с родным не работает). У 14B при тех же настройках полёт пока нормальный. @
epsilon correct Сколько на самом деле стоит инференс GPT-4o? Почему-то многие думают, что провайдеры больших языковых моделей продают API чуть ли не себе в убыток. Я бы хотел поделиться прикидками о том, почему это совсем не так, и заодно помечтать о том, сколько параметров мы можем себе позволить тратить на модель, которая сможет заменить человека в работе. Все расчёты можно воспроизвести в колабе, меняя цифры, ка…
gonzo-обзоры ML статей Ура! Моя книга “Deep Learning with JAX” (в девичестве "JAX in Action") вышла в печать! Я только что получил свои бумажные копии 🙂 https://www.manning.com/books/deep-learning-with-jax Для тех, кто не следил, JAX -- это питоновская библиотека для высокопроизводительных вычислений и large-scale ML, с отличной поддержкой ускорителей, в частности TPU. На данный момент JAX является вполне реальной…
gonzo-обзоры ML статей @
Showing the 12 most recent of 19 posts we hold for @SalientML. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Mentions
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
@senior_augur · 7,5816 postsgonzo-обзоры ML статей
@gonzo_ML · 24,3175 postsepsilon correct
@epsiloncorrect · 8,0954 postsDLStories
@dl_stories · 15,5012 postsя обучала одну модель
@def_model_train · 4,5321 postDL in NLP
@dlinnlp · 11,6791 postNLP Wanderer
@nlpwanderer · 1,4671 postСиолошная
@seeallochnaya · 77,5791 post
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
Cite this entry
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 14 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Salient ML” (@SalientML), 2 subscribers as measured 14 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/SalientML.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.