متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Анализ данных (Data analysis)
الذهاب إلى القناة على Telegram
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Анализ данных (Data analysis)
تُعد قناة Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 50 258 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 662 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 12 489 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 50 258 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 23 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 44، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -1، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.18%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 6.54% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 4 612 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 3 286 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 31.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل llm, контекст, openai, архитектура, deepseek.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Data science, наука о данных.
@haarrp - админ
РКН: clck.ru/3FmyAp”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 24 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
50 258
المشتركون
-124 ساعات
+587 أيام
+4430 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
يونيو '26
يونيو '26
+357
في 14 قنوات
مايو '26
+361
في 20 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+545
في 30 قنوات
Get PRO
مارس '26
+424
في 33 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+5 597
في 63 قنوات
Get PRO
يناير '26
+2 202
في 125 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+381
في 19 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+637
في 27 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+473
في 34 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+844
في 39 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+498
في 30 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+1 004
في 91 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+835
في 114 قنوات
Get PRO
مايو '25
+345
في 12 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+485
في 38 قنوات
Get PRO
مارس '25
+602
في 17 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+778
في 50 قنوات
Get PRO
يناير '25
+792
في 50 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+1 063
في 62 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+1 921
في 184 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+2 266
في 74 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+1 544
في 207 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+1 329
في 48 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+1 449
في 57 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+2 129
في 64 قنوات
Get PRO
مايو '24
+1 558
في 46 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+1 838
في 60 قنوات
Get PRO
مارس '24
+1 814
في 32 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+1 919
في 13 قنوات
Get PRO
يناير '24
+2 481
في 48 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+1 305
في 41 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+5 619
في 82 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+1 810
في 21 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+1 669
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+1 481
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+1 093
في 1 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+1 229
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+1 932
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+460
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+643
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+1 030
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+1 205
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+541
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+932
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+1 431
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+1 017
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+1 141
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+3 205
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+6 354
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 24 يونيو | +7 | |||
| 23 يونيو | +15 | |||
| 22 يونيو | +18 | |||
| 21 يونيو | +12 | |||
| 20 يونيو | +41 | |||
| 19 يونيو | +17 | |||
| 18 يونيو | +13 | |||
| 17 يونيو | +12 | |||
| 16 يونيو | +24 | |||
| 15 يونيو | +32 | |||
| 14 يونيو | +12 | |||
| 13 يونيو | +7 | |||
| 12 يونيو | +11 | |||
| 11 يونيو | +5 | |||
| 10 يونيو | +12 | |||
| 09 يونيو | +10 | |||
| 08 يونيو | +10 | |||
| 07 يونيو | +10 | |||
| 06 يونيو | +14 | |||
| 05 يونيو | +15 | |||
| 04 يونيو | +21 | |||
| 03 يونيو | +8 | |||
| 02 يونيو | +17 | |||
| 01 يونيو | +14 |
منشورات القناة
Repost from 📚Python Books
Один из лучших вводных материалов по прикладной линейной алгебре, который мне попадался.
Этот курс объясняет векторы, матрицы и метод наименьших квадратов с самых основ, а затем связывает их с реальными задачами:
• подгонка данных
• машинное обучение
• оптимизация
• обработка изображений
• системы управления
Это материал, который можно рекомендовать студентам, инженерам и всем, кто хочет понять математический фундамент современной data science.
PDF: http://web.stanford.edu/~boyd/vmls/vmls.pdf
| 2 | LLM в поддержке: от шаблонов к точной работе с документами компании
✅ На открытом уроке разберём, как устроены современные решения на базе LLM, почему они не просто генерируют текст, а используют знания компании для подготовки ответов, и как такие инструменты помогают ускорять обработку обращений.
На практических примерах покажем, как документы превращаются в базу знаний для ИИ, как происходит поиск информации по запросу клиента и каким образом LLM помогает оператору поддержки готовить ответы. Также поговорим о том, как подобные решения применяются в бизнесе уже сегодня.
Урок пройдёт 6 июля в 20:00 МСК в преддверии старта курса «LLM-инженер». Это возможность познакомиться с современным подходом к созданию интеллектуальных сервисов, задать вопросы эксперту и понять, как внедрять подобные решения в реальные процессы компании.
➡️ Регистрация открыта: https://otus.pw/Jafm/?erid=2W5zFHM9zVf
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. | 1 004 |
| 3 | Oracle сократила штат на 13% за последние 12 месяцев и в годовом отчёте за понедельник упомянула внедрение AI как одну из причин.
Численность сотрудников Oracle снизилась со 162 000 до 141 000 человек.
Это сокращение на 13%, которое компания напрямую связала с внедрением AI в свои операционные процессы.
При этом расходы Oracle на реструктуризацию выросли до $1,8 млрд против $374 млн ранее.
Капитальные затраты увеличились на 162% и достигли $55,7 млрд.
Свободный денежный поток упал до минус $23,7 млрд.
Источник: официальный SEC 10-K компании Oracle
d18rn0p25nwr6d.cloudfront.net/CIK-0001341439/0723dfa7-be5f-4227-9da6-eff3cce376a8.pdf | 2 171 |
| 4 |  Anthropic анонсировала Claude Tag - новый способ для команд работать с Claude прямо в Slack.
Суть простая: Claude подключается к рабочему пространству как полноценный участник команды.
Вы сами выбираете, к каким каналам и инструментам у него будет доступ.
Дальше всё так:
• вы отмечаете Claude в переписке, ставите задачу и продолжаете заниматься своими делами.
• Claude выполняет поручение асинхронно, не ломая рабочий поток команды.
Claude Tag вырос из Claude Code, но стал более проактивным и командным инструментом.
По словам компании, 65% кода продуктовой команды создаётся через внутреннюю версию Claude Tag.
https://www.anthropic.com/news/introducing-claude-tag | 3 367 |
| 5 |  ⚡️ 1-bit GLM-5.2 GGUF против Claude 4.8 Opus и GPT-5.5.
Авторы дали трём моделям один и тот же промпт и сравнили ответы в режиме one-shot, без дополнительных уточнений и доработок.
1-bit GLM-5.2 GGUF запускалась локально на Mac Studio M3 Ultra с 256 ГБ RAM и выдавала около 21,6 токена в секунду.
Какой результат вам нравится больше?
GGUF: https://huggingface.co/unsloth/GLM-5.2-GGUF | 3 208 |
| 6 | Теперь на GitVerse — зеркало PyPI! ⚡️
Python‑пакеты переехали на российскую платформу для разработчиков GitVerse — теперь зависимости подтягиваются быстрее, а пайплайны не зависят от доступности внешнего PyPI.
Остаётся только выбрать: установить зеркало как основной источник или оставить как «страховку».
Гайд по подключению. | 3 190 |
| 7 |  Когда ИИ используется так, остается тольок аплодировать 🤣🤣 | 3 151 |
| 8 | Anthropic, возможно, сама «запугала» рынок настолько, что в итоге попала под экспортный бан на ИИ.
В 2026 году 5 из каждых 1000 слов, которые использовала Anthropic, были связаны с рисками, регулированием или ограничениями.
Это в 8 раз больше, чем у Сэма Альтмана.
Сравнение употребления слов в заявлениях Anthropic и OpenAI:
«risk»: 336 против 30
«safeguard»: 121 против 33
«vulnerability»: 128 против 10
https://www.ft.com/content/16ace46c-aeac-40c9-8598-3c01fa4481cb | 4 394 |
| 9 | Выбираем железо для обучения и инференса моделей 🔝
Простая формула: чем больше у модели параметров, тем более мощное железо нужно для ее инференса. Найти решение для нейросетей разного масштаба можно в Selectel.
Более 15 моделей видеокарт — от RTX 4090 до B300 — доступны к аренде в облаке и на выделенных серверах. Облачные серверы подойдут для тех, кому нужна гибкость и быстрая масштабируемость, а выделенные — когда необходима физическая изоляция инфраструктуры, а нагрузки стабильные. Видеокарты в облаке можно арендовать даже на час, цена стартует от 5 рублей.
Выбирайте оптимальный сервер с GPU и арендуйте его от 5 рублей в час: https://slc.tl/aitoq
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFJumeY9 | 3 162 |
| 10 |  Рассуждение LLM не обязано быть одной линейной цепочкой промптов.
Graph of Thoughts, или GoT, - это официальная Python-реализация статьи «Graph of Thoughts: Solving Elaborate Problems with Large Language Models» для разработчиков, которые экспериментируют со структурированным reasoning у LLM.
Инструмент помогает тестировать более сложные схемы рассуждений: задача моделируется как Graph of Operations, а контроллер выполняет этот граф, используя LLM как движок.
Ключевые возможности:
• graph-based reasoning flow — сложные задачи можно описывать как операции над «мыслями», а не как одну линейную цепочку
• flexible operation graph — можно строить GoO, похожие на Graph of Thoughts, Chain-of-Thought или Tree-of-Thought
• готовая установка — через PyPI: pip install graph_of_thoughts, либо editable-install из исходников
• готовые примеры — сортировка, подсчёт ключевых слов, пересечение множеств и объединение документов лежат в папке examples
• прозрачные результаты — контроллер может сохранять output-графы с операциями, мыслями, оценками, валидностью, расходом токенов и стоимостью
Проект open-source и распространяется под BSD-style лицензией репозитория.
github.com/spcl/graph-of-thoughts | 3 066 |
| 11 |  Quake сегодня исполнилось 30 лет. 🎉
Спустя три десятилетия всё ещё актуален интересен исходный код игры, которая помогла сформировать современные игровые движки, мультиплеерные сетевые технологии и культуру моддинга. 🎮
GitHub: github.com/id-software/quake | 3 691 |
| 12 | Киберагентства Five Eyes предупредили, что frontier AI-модели, способные резко усилить кибератаки против правительств и бизнеса, могут появиться уже через месяцы, а не годы.
Об этом пишет The Guardian.
Предупреждение появилось после того, как США заблокировали доступ иностранных граждан к модели Anthropic Fable из-за опасений, что системы вроде Mythos и Fable могут изменить как наступательную, так и оборонительную кибербезопасность.
«Ожидается, что frontier AI-модели превзойдут текущие ожидания индустрии и фундаментально изменят как наступательные, так и оборонительные кибервозможности. Речь идёт не о годах, а о месяцах»,
- говорится в предупреждении агентств Five Eyes.
https://www.theguardian.com/technology/2026/jun/22/anthropic-claude-fable-ai-model-artificial-intelligence-national-security | 3 641 |
| 13 | Яндекс приглашает в магистратуры по разработке умных устройств на ФКН НИУ ВШЭ и ФПМИ МФТИ
Вот почему это топ:
1. Программы создавали опытные технические преподаватели универов + инженеры Алисы и Умных устройств Яндекса.
2. Совмещение теоретической базы и постоянной практики на задачах с рынка
3. Полный спектр работы над разработкой умных устройств: проектирование, создание ПО, интеграция ML, внедрение
Узнать все подробности программ и поступления можно по ссылке. | 3 345 |
| 14 | Новое исследование, опубликованное в Nature: ИИ может экономить время, но первые данные показывают, что он способен ослаблять ключевые профессиональные навыки.
В польском исследовании по колоноскопии у опытных эндоскопистов показатель обнаружения аденом без помощи ИИ снизился с 28,4% до 22,4% после внедрения ИИ в рабочий процесс.
Это не значит, что ИИ за одну ночь сделал врачей невнимательными.
Проблема глубже: навык поддерживается за счёт сопротивления.
Нужно смотреть, оценивать, сомневаться, исправлять себя и оставаться мысленно ответственным за следующий шаг.
Когда машина начинает подсвечивать подозрительный участок, человеческий глаз постепенно меняет роль: уже не ищет сам, а подтверждает найденное.
Та же закономерность видна и в программировании.
В рандомизированном исследовании 2026 года ИИ помог части разработчиков быстрее выполнять задачи, но сильное делегирование ослабляло концептуальное понимание, чтение кода и навык отладки.
nature.com/articles/d41586-026-01947-1 | 3 563 |
| 15 | Создаём будущее прямо сейчас — приглашаем тебя принять участие! 💚
На связи команда Центра перспективных AI-разработок в индустриях — мы решаем задачи государственного масштаба: внедряем передовые технологии ИИ в госуправление, отрасли экономики и банковскую сферу.
Сейчас мы ищем будущих коллег — NLP/CV-специалистов, которые усилят нашу команду и будут:
✅ Экспериментировать с новейшими языковыми моделями и sota harness.
✅ Создавать мультиагентные системы на базе LLM.
✅ Работать с мультимодальными данными.
✅ Оптимизировать модели для промышленного применения и edge‑устройств.
Чувствуешь, что это твоё? Регистрируйся на One Day Offer — он состоится 27 июня! | 3 521 |
| 16 |  «ХуиХуи» снял ограничения с Fable 5 - энтузиасты выпустили версию модели без цензуры.
Без шуток, это одна из самых жёстких локальных моделей без привычной цензуры.
Что умеет:
• отвечает почти на любые вопросы без стандартных фильтров;
• запускается локально и не отправляет ваши запросы на чужие серверы;
• работает даже на не самом мощном железе за счёт дообучения на базе Gemma 4;
• разработчики честно предупреждают: модель без встроенных гарантий безопасности, используете на свой риск.
Бесплатно на Hugging Face:
https://huggingface.co/huihui-ai/Huihui-gemma-4-12B-coder-fable5-composer2.5-v1-abliterated | 5 007 |
| 17 |  +2Tesla превращает зарядки в дата-центры?
Компания тихо подала заявку на MEGAPOD - модульные системы для AI-вычислений. И это может быть не просто железка, а попытка превратить сеть Supercharger в распределённую AI-инфраструктуру.
Зарядка машины днём, вычисления для ИИ ночью?
Если Маск это провернёт, у Tesla появится не только автопарк, но и своя сеть мини-дата-центров.
Подписывайся, тут такие технобайки, что футбол отдыхает. | 4 482 |
| 18 | 🐍 Python Парсинг: Большой продвинутый бесплатный курс
Полное практическое руководство по веб-скрейпингу на Python — от основ HTTP до production-grade пауков, обхода антибот-защит, асинхронности и проектирования надёжных пайплайнов. Каждый раздел содержит рабочие примеры, типовые ошибки и продвинутые практики.
https://github.com/justxor/Pythonparsing-/tree/main | 3 934 |
| 19 |  Microsoft и York University выпустили любопытную работу про то, как мы измеряем «человечность» LLM.
Модели нельзя называть понимающими, эмпатичными, тревожными или самосознающими без очень аккуратных тестов. Многие исследования фактически закладывают нужный вывод уже в дизайн эксперимента, а потом находят его в ответах модели.
Авторы используют провокационный пример с Age of Empires II. В теории игру можно превратить в вычислительную среду: логические элементы, маленький перцептрон, биты через перемещение юнитов. Если тот же LLM-подобный процесс собрать внутри игры, где условные козы двигаются как биты, будем ли мы говорить, что система «понимает», «чувствует тревогу» или «проявляет эмпатию», если на выходе она выдаёт ту же фразу?
Одна и та же вычислительная логика может выглядеть совершенно по-разному, а наши выводы о «внутренних состояниях» часто зависят от интерфейса и ожиданий наблюдателя.
Авторы говорят осторожнее: прежде чем приписывать моделям человеческие качества, нужно отделять поведение от интерпретации.
Иначе мы рискуем измерять не «понимание» модели, а собственную склонность видеть человека в красивом текстовом интерфейсе.
arxiv.org/abs/2605.31514
Title: “If LLMs Have Human-Like Attributes, Then So Does Age of Empires II” | 3 932 |
| 20 |  OpenMythos - open-source попытка теоретически реконструировать Claude Mythos, где все архитектурные ставки расписаны прямо в README.
По сути, OpenMythos это публичная гипотеза, которая ещё и запускается.
Что авторы считают основой Mythos?
Не глубокий стек уникальных слоёв, а Recurrent-Depth Transformer.
MoE с активацией около 5% параметров, поэтому общий размер модели скорее показывает объём хранения, а не реальную стоимость вычислений.
Loop-index positional embedding, чтобы каждая итерация работала как отдельная вычислительная фаза.
ACT halting, чтобы модель сама решала, когда ей достаточно “думать”, причём отдельно для каждого токена.
И ещё continuous latent thoughts, которые могут кодировать сразу несколько следующих шагов. По смыслу это похоже на breadth-first search внутри одного forward pass.
Источники идей тоже понятны: Parcae для стабильности, Universal Transformers для halting, DeepSeek для MoE routing.
GitHub:
http://github.com/kyegomez/OpenMythos | 3 777 |
