Анализ данных (Data analysis)

Hugging Face выкатили Serge, опенсорсного ИИ-ревьюера для GitHub. Работает просто: вызываете агента в комментариях к pull request, и он сам проходит по diff, ищет баги, спорные места и оставляет замечания прямо в PR. Что удобно: * можно задавать правила ревью прямо в репозитории * можно указать, на что агент должен обращать внимание * можно заранее описать, что стоит игнорировать * ревью запускается через обычный комментарий * проект open source Разработчики Hugging Face уже используют Serge внутри компании, в том числе для ревью в diffusers и transformers. По сути, это ещё один шаг к новой норме: ревью кода становится не только задачей людей, но и постоянным AI-слоем поверх GitHub. Не замена нормальному code review, а дополнительный фильтр, который может поймать очевидные баги, регрессии и странные решения до того, как до них дойдёт человек. https://huggingface.co/blog/huggingface/serge

Яндекс приглашает опытных аналитиков на мероприятия Мы собрали календарь событий для продуктовых и data-аналитиков, data scientists, маркетинговых и бизнес-аналитиков: ✅ Welcome time — уютные офлайн-встречи. Обсуждаем внутреннюю кухню команд Поисковых сервисов и ИИ, делимся кейсами и неформально общаемся. ✅ Data Driven — главная конференция года про анализ данных для бизнес-решений. ✅ Подкаст и ТГ-канал для тех, кто любит погружаться в детали. Также периодически проводим мероприятия с быстрым офером. Заглядывайте на страничку, чтобы узнать больше, и приходите знакомиться с коллегами по цеху и делиться экспертизой. Перейти на сайт #реклама yandex.ru О рекламодателе

⚡️ DeepSeek завершила первый внешний раунд финансирования и привлекла $7,4 млрд DeepSeek провела первый раунд внешнего финансирования и привлекла более 50 млрд юаней, примерно $7,4 млрд. Оценка компании, по сообщениям, превысила $50 млрд. Инвесторы заходят не напрямую в DeepSeek, а через limited partnership, которым управляет CEO компании Лян Вэньфэн. Такая структура позволяет ему сохранить полный контроль над компанией. Единственное исключение - China National AI Industry Investment Fund. Этот фонд инвестирует напрямую в DeepSeek и получает право голоса. Его вклад составляет 1 млрд юаней. Обычные инвесторы не получают права голоса, но получают доступ к финансовой информации и приоритетное право участия в будущих раундах. Все доли инвесторов заблокированы на пять лет, чтобы снизить риск краткосрочной спекуляции. Крупные инвесторы: * Лян Вэньфэн — 20 млрд юаней * Tencent — 10 млрд юаней * CATL — 5 млрд юаней * JD.com — 3 млрд юаней * NetEase — 3 млрд юаней * IDG Capital — 3 млрд юаней Сообщается, что менеджмент DeepSeek тщательно проверяет личности LP-инвесторов, которые стоят за инвестиционными фондами. Раньше DeepSeek работала без внешнего финансирования, но растущие расходы на вычисления и усиливающаяся борьба за AI-таланты сделали привлечение капитала необходимым.

Апдейт по Fable 5 / Anthropic: компания отправила своих ведущих специалистов по безопасности в Вашингтон. Экспортные ограничения всё ещё Anthropic и администрация Трампа завершили переговоры в понедельник без результата: экспортные ограничения на Claude Fable 5 остаются в силе. Когда их снимут - непонятно. Компания несколько дней убеждала Вашингтон, что опасения вокруг модели преувеличены. Ту же позицию Anthropic повторила перед исследователями из Министерства торговли США. Министр торговли Говард Лютник подключился к встрече по телефону с саммита G7 в Эвиане, Франция. Кибердиректор Шон Кэрнкросс в переговорах не участвовал. Со стороны Anthropic обсуждение вели сооснователь Том Браун и глава внешних связей Сара Хек. Руководитель red teaming Логан Грэм и исследователь безопасности Николас Карлини специально прилетели в Вашингтон для этих переговоров. Главный спор - можно ли снять защитные ограничения Fable 5 и открыть более мощные возможности Mythos, которые находятся «под капотом». NSA считает, что да. Anthropic утверждает, что риск преувеличен. Пока нет ясного понимания, какими будут следующие шаги. @linuxkalii

Теперь официально: SpaceX покупает Cursor в сделке полностью за акции, оценённой в $60 млрд. Этот шаг моментально даёт ИИ-империи Илона Маска серьёзный enterprise-продукт для программирования и может помочь xAI сократить отставание от Claude Code от Anthropic и Codex от OpenAI. Однако на практике всё больше похоже, что xAI скорее сдаёт свои дата-центры в аренду и позиционирует себя как hyperscaler, чем реально стремится участвовать в гонке за SOTA-модель.

Google Research представила Gemini-SQL2 - новую систему text-to-SQL на базе Gemini 3.1 Pro. Она превращает вопросы на обычном языке в исполняемые SQL-запросы, позволяя получать данные из баз без ручного написания кода. На бенчмарке BIRD система показала state-of-the-art результат - 80,04% execution accuracy. BIRD реально запускает запрос и проверяет, возвращает ли он правильный результат. https://x.com/GoogleResearch/status/2065475343205740911

🇧🇷 Мэрия Рио-де-Жанейро (через свою муниципальную ит-компанию IplanRIO) только что выпустила модель под названием Rio 3.5 Open 397B Модель с 397 миллиардами параметров (MoE), основанная на Qwen 3.5, с полностью открытой лицензией MIT, которая превосходит свою базовую модель и конкурирует с лучшими frontier в задачах программирования и агентного кодирования. https://huggingface.co/prefeitura-rio/Rio-3.5-Open-397B

OpenRouter запустил Fusion - систему, где на один запрос отвечает не одна модель, а сразу несколько Суть в том, что Fusion отправляет ваш промпт параллельно в разные модели. Каждая модель пытается решить задачу по-своему, при необходимости использует web search и bash-инструменты, а затем отдельный judge сравнивает ответы. После этого synthesizer собирает финальный вариант. Получается не просто «выбор лучшей модели», а полноценная серверная схема коллективного мышления: * несколько моделей работают одновременно; * инструменты помогают проверять факты и считать; * judge отбрасывает слабые ответы; * synthesizer собирает итоговый результат в один связный ответ. OpenRouter утверждает, что Fusion уже обходит frontier-модели на DRACO, deep research benchmark от Perplexity. https://openrouter.ai/fusion @machinelearning_ru

Китай может решить главную проблему зелёной энергетики уже к 2030 году Главная слабость возобновляемой энергетики, то что энергия появляется не тогда, когда она нужна, а когда есть солнце или ветер. Китай сейчас старается решить это проблему этот разрыв с помощью grid storage -накопителей энергии, подключённых прямо к электросети. Они работают как огромный буфер: забирают электричество, когда генерации много и цена низкая, а потом возвращают его в сеть вечером, ночью или в часы пикового спроса. И темпы у Китая уже почти неприличные. Только за декабрь 2025 года Китай установил 65,4 ГВт·ч сетевых батарей. Это больше, чем США установили за весь 2025 год - 46,5 ГВт·ч. При этом США остаются вторым крупнейшим рынком накопителей после Китая. Батареи превращают солнечную и ветровую энергетику из «нестабильной» в управляемую. Сеть получает возможность сохранять избыток дешёвой энергии и отдавать её тогда, когда она реально нужна. Китай одновременно делает три вещи: - строит огромный избыток солнечной и ветровой генерации; - рекордными темпами наращивает накопители; - быстро переводит транспорт, промышленность и города на электричество. Если такая динамика сохранится, уже к 2030 году Китай может приблизиться к энергосистеме, где потребности в электричестве всё чаще закрываются связкой renewables + storage, а не углём и газом. https://reneweconomy.com.au/graph-of-the-day-batteries-are-beating-solar-to-deliver-the-fastest-energy-transition-in-human-history/

✔️ Cohere выпустила 30B-модель, которая обходит Gemma 4 в кодинге Модель построена на базе Command A+ с архитектурой параллельного трансформера. При почти вдвое меньшем размере у неё почти вдвое больше слоёв. Модель затачивали под агентный кодинг. https://cohere.com/blog/north-mini-code

Правительство США, ссылаясь на полномочия в сфере национальной безопасности, выпустило директиву экспортного контроля, требующую приостановить любой доступ к Fable 5 и Mythos 5 для иностранных граждан — независимо от того, находятся они в США или за их пределами. Это касается в том числе иностранных сотрудников Anthropic. Практический результат этого распоряжения: нам необходимо срочно отключить Fable 5 и Mythos 5 для всех наших клиентов, чтобы обеспечить соблюдение требований. Доступ ко всем остальным моделям Claude не затронут. Мы приносим извинения клиентам за этот сбой. Мы считаем, что это недоразумение, и работаем над тем, чтобы восстановить доступ как можно скорее. https://www.anthropic.com/news/fable-mythos-access

Anthropic be like

✔️ OpenAI купила стартап Ona Сделка по приобретению стартапа облачной оркестрации Ona позволит агентам OpenAI выполнять долгие задачи автономно, без привязки к локальным устройствам и активным сессиям пользователя. Интеграция решений Ona даст изолированную среду для многочасовой работы с кодом, с возможностью удаленно подключаться к фоновым процессам для корректировки действий, проверки промежуточных результатов и утверждения решений. Команда стартапа перейдет в OpenAI после одобрения сделки регуляторами. openai.com ✔️ AI Alliance коллективно обучит открытую модель Консорциум представил платформу Project Tapestry для федеративного обучения открытых моделей. Участники будут тренировать её на локальных данных с использованием собственных вычислительных мощностей. В общую систему попадут только обновленные веса. Ян Лекун, консультант проекта, пообещал, что контрибьюторы получат доступ к итоговой базовой модели. На ее основе компании смогут создавать независимые версии под свои бизнес-задачи. Сейчас инженеры проекта тестируют архитектуру платформы и формируют каталог данных. Релиз инфраструктуры запланирован на сентябрь 2026 года. До конца года AI Alliance планирует обучить первую компактную модель, а к лету 2027 выпустить вариант уровня проприетарных SOTA-решений. thealliance.ai ✔️ Сооснователь xAI запустил стартап персонализированных агентов Игорь Бабушкин, стоявший у истоков xAI и ранее работавший в OpenAI и Google DeepMind, объявил о создании компании River AI, которая будет заниматься созданием адаптивных ИИ-агентов. Идеология проекта строится на расширении человеческих возможностей через персонализацию и полном контроле ИИ. В перспективе стартап планирует заняться разработкой аппаратных решений и физической инфраструктуры. Костяк команды сформировали выходцы из xAI. К Бабушкину присоединились руководитель продуктовой безопасности Винсент Старк, юрисконсульт Лили Лим, а также инженеры братья Соболевы. bloomberg.com ✔️ Агенты в ChatGPT получили возможность оплачивать покупки через Visa Visa интегрировала платежную сеть в ChatGPT. ИИ-агенты получили возможность самостоятельно проводить транзакции от лица пользователя у любого продавца с поддержкой карт сервиса. Для работы функции достаточно привязать карту к чат-боту. OpenAI обеспечивает логику автономных агентов, Visa отвечает за авторизацию платежей и фрод-мониторинг. Пользователям доступны инструменты контроля: лимиты трат, белые списки магазинов и опция обязательного подтверждения операций. Оспаривание платежей проходит по стандартным правилам Visa. Регламент планируют адаптировать для случаев, когда продавец действовал корректно, а ошибочный заказ произошел из-за сбоя в логике ИИ. visa.com ✔️ Deezer запустил детектор ИИ-музыки Стриминговый сервис создал инструмент, который ищет и определяет ИИ-треки. Алгоритм анализирует медиатеки пользователей и выявляет синтетический контент на 20 стриминговых платформах. Инструмент поддерживает 27 языков. По словам директора компании Алексиса Лантернье, ежедневно на Deezer загружается около 75 тысяч ИИ-композиций, это более 44% от всех новых релизов, а почти у половины пользователей, переходящих от конкурентов, в сохраненных подборках уже есть сгенерированная музыка. Исследование Deezer и Ipsos показало, что 97% слушателей не отличают ИИ-музыку от реальной, но 80% требуют обязательной маркировки. Платформа уже начала пессимизировать сгенерированный контент, исключая его из рекомендаций и подборок. deezer.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Быстрый старт в AI-аналитику с DataLens Обзор AI в DataLens: агентский режим, новые сценарии и on-premises 16 июня в 12:00 мск проведём вебинар о том, как AI-возможности меняют работу с аналитикой в DataLens. Покажем агентский режим Нейроаналитика, новые сценарии в дашбордах, виджетах, рассылках и встройках, а также разберём, как использовать DataLens в облаке и on-premises. О чём поговорим: * большое обновление Нейроаналитика и как устроен агентский режим под капотом * новые сценарии: виджеты дашборда, рассылки, встройки и публикации * как подключать внешние AI-инструменты и ускорять работу с DataLens * доступность AI-возможностей в облаке и on-premises * планы развития встроенного AI в DataLens и инфраструктуры для внешних AI- инструментов Вебинар будет полезен аналитикам, BI-специалистам, дата-командам и всем, кто хочет быстрее получать инсайты из данных без лишней ручной работы.

Moonshot AI выпустила и открыла Kimi-K2.7-Code — новую модель для кодинга и агентных задач. По сравнению с K2.6 модель стала заметно сильнее в задачах разработки: * +21.8% на Kimi Code Bench v2 * +11.0% на Program Bench * +31.5% на MLS Bench Lite Отдельно улучшили эффективность рассуждений. Kimi-K2.7-Code меньше «думает вслух» и тратит примерно на 30% меньше reasoning-токенов, чем K2.6. Для кодинг-агентов это важно: меньше лишнего перебора, быстрее выполнение, ниже стоимость. Ещё один акцент — long-horizon coding. Модель лучше держит длинные инструкции и чаще доводит end-to-end задачи до рабочего результата, а не ломается где-то посередине. Скоро обещают 6x High-Speed Mode. Доступна через Kimi API и Kimi Code: Kimi Code: https://kimi.com/code API: https://platform.moonshot.ai

NVIDIA представила Vera CPU как процессор для новой волны AI-фабрик Раньше масштабирование ИИ в основном крутилось вокруг обучения, инференса и test-time compute. Теперь растёт другой тип нагрузки: агентные системы и reinforcement learning. Такие модели планируют, вызывают инструменты, запускают проверки, работают с окружениями, делают больше шагов и постоянно гоняют данные между CPU, GPU, памятью и сетью. По данным NVIDIA, Vera должна ускорять выполнение агентных задач до 1,8 раза по сравнению с x86 CPU, сокращать CPU-время и повышать общий throughput AI-фабрики. Идея простая: если CPU медленно готовит данные и обслуживает окружение, дорогие GPU ждут и не генерируют токены. Vera делает ставку на высокую пропускную способность памяти, быструю связку CPU-GPU через NVLink-C2C и более предсказуемое перемещение данных. Для агентных workloads это важно, потому что там стоимость считается не только в FLOPS, а в том, сколько задач система успевает завершить за единицу времени. NVIDIA усердно двигает идею продажи AI-фабрики целиком: GPU, CPU, сеть, память и софт как одну систему. https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-vera-cpu-sets-a-new-standard-for-agentic-workloads-in-ai-factories/

NVIDIA показала CPO-switch, сделанный вместе с Lambda. CPO, или co-packaged optics, переносит оптическую связь ближе к главному сетевому чипу. Путь сигнала становится короче, потерь меньше, энергопотребление ниже, а потенциальных точек отказа меньше. NVIDIA объясняет это через экономику токенов: сеть сама токены не генерирует, но без неё GPU простаивают. Чем больше энергии и сбоев в сети, тем дороже каждый токен. Для масштаба: дата-центр на 128 000 GPU с обычными оптическими модулями требует около 655 000 трансиверов. Каждый из них может сломаться. CPO убирает этот класс компонентов.

Вайбкодеры после выхода Claude Fable 5

Отличные новости из нового исследования, опубликованного в Nature. Слово «историческое» тут действительно уместно. Пациент впервые получил генную терапию, которая должна заставить повреждённые нейроны глаза снова вести себя как молодые клетки. Важно, что речь не об обычных клетках глаза. Мишень терапии — нейроны центральной нервной системы, похожие на клетки мозга. Обычно после повреждения они почти не восстанавливаются. Если подход сработает, это станет ранним признаком того, что медицина может научиться чинить нервную ткань, которую раньше считали необратимо повреждённой. https://www.nature.com/articles/d41586-026-01836-7

CUDA 13.3 - это не просто очередной апдейт тулкита NVIDIA, а шаг к более высокоуровневому GPU-программированию. Главное изменение - CUDA Tile теперь доступен в C++. Это модель, где разработчик описывает вычисления через тайлы, а низкоуровневые детали вроде параллелизма, перемещения данных, асинхронности и работы с памятью берёт на себя компилятор. Для C++-команд это важно: можно встраивать tile-подход в существующие CUDA-кодовые базы, не переписывая всё вокруг нового DSL. Что ещё добавили: - CUDA Tile C++ для более компактных и переносимых GPU-кернелов - поддержку Hopper с Compute Capability 9.0 - CompileIQ - автонастройку компилятора под конкретные кернелы - CUDA Python 1.0 как стабильную версию Python-интерфейса к CUDA - обновления для checkpointing, IPC и работы с контекстами - улучшения для tensor interoperability Самое интересное здесь не «ещё немного быстрее», а смена уровня абстракции. NVIDIA постепенно двигает CUDA от ручного управления потоками, памятью и синхронизацией к модели, где разработчик описывает вычисления, а компилятор сам ищет эффективный путь к железу. Для AI-инфраструктуры это особенно важно. Кастомные кернелы для attention, GEMM и инференса остаются узким местом, но писать их руками дорого и сложно. CUDA 13.3 делает этот слой доступнее для C++, Python и production-команд, которые хотят выжимать производительность без полного погружения в низкоуровневую CUDA-магию. NVIDIA явно строит не просто GPU, а полный стек: язык, компилятор, runtime, Python-интерфейсы и инструменты автооптимизации. https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-cuda-13-3-enhances-gpu-development-with-tile-programming-in-c-compiler-autotuning-and-python-updates