متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Data Secrets
الذهاب إلى القناة على Telegram
Главный по машинному обучению Сотрудничество: @veron_28 РКН: clck.ru/3FY3GN
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Data Secrets
تُعد قناة Data Secrets (@data_secrets) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 90 699 مشتركاً، محتلاً المرتبة 1 408 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 6 190 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 90 699 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 26 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 506، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 25، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: موثّقة (مؤكدة رسمياً من تيليجرام)
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 26.08%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 18.53% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 23 655 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 16 809 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 311.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل claude, openai, контекст, стартап, llm.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Главный по машинному обучению
Сотрудничество: @veron_28
РКН: clck.ru/3FY3GN”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 27 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
90 699
المشتركون
+2524 ساعات
+1697 أيام
+50630 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
يونيو '26
يونيو '26
+974
في 47 قنوات
مايو '26
+1 132
في 49 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+1 476
في 64 قنوات
Get PRO
مارس '26
+1 511
في 52 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+1 399
في 53 قنوات
Get PRO
يناير '26
+9 474
في 66 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+1 015
في 67 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+1 050
في 58 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+1 226
في 58 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+973
في 61 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+1 178
في 67 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+5 861
في 74 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+2 488
في 82 قنوات
Get PRO
مايو '25
+10 800
في 256 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+2 268
في 63 قنوات
Get PRO
مارس '25
+1 338
في 55 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+7 395
في 99 قنوات
Get PRO
يناير '25
+4 005
في 183 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+1 556
في 35 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+7 029
في 216 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+993
في 32 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+3 026
في 44 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+640
في 33 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+759
في 29 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+3 375
في 147 قنوات
Get PRO
مايو '24
+2 725
في 23 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+2 155
في 73 قنوات
Get PRO
مارس '24
+533
في 13 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+1 236
في 12 قنوات
Get PRO
يناير '24
+709
في 10 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+1 784
في 18 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+2 145
في 45 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+551
في 8 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+437
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+306
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+417
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+6 441
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+1 723
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+1 106
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+95
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+180
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+741
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+1 334
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+5 294
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+2 911
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 27 يونيو | +15 | |||
| 26 يونيو | +43 | |||
| 25 يونيو | +52 | |||
| 24 يونيو | +69 | |||
| 23 يونيو | +49 | |||
| 22 يونيو | +26 | |||
| 21 يونيو | +39 | |||
| 20 يونيو | +31 | |||
| 19 يونيو | +26 | |||
| 18 يونيو | +18 | |||
| 17 يونيو | +48 | |||
| 16 يونيو | +43 | |||
| 15 يونيو | +32 | |||
| 14 يونيو | +28 | |||
| 13 يونيو | +56 | |||
| 12 يونيو | +23 | |||
| 11 يونيو | +47 | |||
| 10 يونيو | +74 | |||
| 09 يونيو | +43 | |||
| 08 يونيو | +45 | |||
| 07 يونيو | +21 | |||
| 06 يونيو | +26 | |||
| 05 يونيو | +16 | |||
| 04 يونيو | +36 | |||
| 03 يونيو | +23 | |||
| 02 يونيو | +27 | |||
| 01 يونيو | +18 |
منشورات القناة
Обновление по Fable и Mythos:
С 12 июня мы тесно сотрудничаем с правительством США, чтобы восстановить доступ к Claude Mythos 5 и Fable 5. Сегодня правительство уведомило нас, что мы можем повторно развернуть Mythos 5 для некоторых организаций США, которые управляют и защищают критическую инфраструктуру. Мы быстро восстанавливаем доступ для этих организаций, и мы продолжаем работать с правительством, чтобы расширить доступ к Mythos 5 и снова сделать Fable 5 доступным для общего использования.Честно говоря, пока не слишком обнадеживающе
| 2 |  +2Итак, встречайте: GPT-5.6
https://openai.com/index/previewing-gpt-5-6-sol/
Анонсировали три модели, в честь солнечной системы (с самооценкой у создателей все ок):
1. Sol – самая крупная и крутая. На многих бенчмарках обходит Mythos, и при этом дешевле в два раза. При этом авторы пишут, что модель использует в три раза меньше токенов. В целом экономия в 5-6 раз (ну типа).
2. Terra – промежуточный вариант. Уже в три раза дешевле Mythos, уверенно обходит Opus 4.8.
3. Luna – самый дешевая и быстрая, но по результатам все еще хороша.
Бенчмарков показали маловато, так что на другие замеры еще посмотрим. Общий доступ обещают в ближайшие недели, пока что модели вышли только для ограниченной группы тестеров.
Хоть бы не повторилась история с Fable 🙏 | 14 832 |
| 3 |  Оранжевый – доля API американских моделей в OpenRouter
Серый – доля китайских
Сверху разбиение в июне 2025, снизу – в июне 2026
И кто тут теперь техно-лидер? ⌨️
* из статьи Bloomberg | 16 718 |
| 4 |  Они добрались до OpenAI: правительство США будет одобрять доступ к GPT-5.6 «клиент за клиентом»
Администрация Трампа связалась с Альтманом и «попросила» его не выпускать модель без одобрения. Конечно же, «по соображениям безопасности».
Так что модель сначала выйдет в ограниченном preview, и только когда-нибудь потом (возмооожно) станет возможно простым смертным: во время периода превью чиновники будут «одобрять доступ клиент за клиентом» (цитата Сэма).
Лицензирование де-факто | 18 840 |
| 5 |  😳 | 19 970 |
| 6 |  OpenAI поделились статистикой по Codex. Есть интересное.
openai.com/index/how-agents-are-transforming-work/
Смотрим:
– Внутри OpenAI Codex теперь составляет 99,8% их выходных токенов, а ChatGPT – только 0,2%
– Индивидуальные юзеры все еще концентрируются в ChatGPT, а вот у бизнеса токены в Codex составляют ~64% от общего потребления
– Топ-1% самых активных юзеров Codex в среднем запускают агентов на 71 час в сутки (это сумма по всем агентам)
– Со временем люди все больше и больше делегируют агентам действительно долгие задачи. Например, промпты на задачи, которые занимают ~8-часов работы человека, теперь составляют более четверти запросов. Для сравнения, в декабре их было чуть больше 2%.
Исходя из перечисленного, вопрос: это все еще люди вайбкодят с агентами, или уже агенты с людьми? | 18 370 |
| 7 | ⚡Выбирать железо для обучения и инференса моделей больше не нужно
Qwen, Whisper, Deepseek и другие нейросети уже готовы к работе на приватной инфраструктуре. Просто выбираете нужную модель и получаете готовый инференс-сервис в пару кликов в Selectel.
Каталог ИИ-моделей Selectel — удобный инструмент для работы с нейросетями, когда нужны безопасность и производительность.
Что вы получаете в пару кликов:
⚡Большой выбор моделей для ваших задач: для генерации текстов и кода, распознавания речи, создания контента и других.
⚡Производительность и гибкое масштабирование. Инференс-сервис развернут на современном железе с актуальными видеокартами и автоматически адаптируется при росте или снижении нагрузки.
⚡Прогнозируемая стоимость: платите за фактическое время потребления вычислительных ресурсов.
Начните работать с ИИ-моделями на выделенной инфраструктуре: https://slc.tl/sm4xh
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFGrgm6h | 16 367 |
| 8 |  Черный рынок токенов в Китае
Исследовательница из Оксфордской лаборатории китайской политики написала статью о том, как китайские провайдеры торгуют токенами по ценам ниже официальных. Иногда цена за доступ к модели может составлять всего 10% от официальной. Встает вопрос: как?
Так вот варианта, оказывается, три. Выбирайте, какой нравится больше ☕️:
1. Массовый сбор данных. Подобные провайдеры собирают все запросы, ответы и цепочки ризонинга – и перепродают. На этом и зарабатывают.
2. Подмена моделей. Вам продают Opus 4.7, а на деле подсовывают какой-нибудь Qwen местного разлива. И вот уже скидка на мощную модель превращается в прибыль с дешевой.
3. Арбитраж подписки. Например, берут Claude Max за $200 и делят на десятки клиентов через лимиты по токенам в час. Снова профит! Сюда же генерация кучи поддельных API-аккаунтов для получения бесплатных стартовых кредитов, фейковые студенческие аккаунты и перепродажа чужих неиспользованных квот.
Всякие геоблокировки, телефонные верификации, требования к зарубежным картам и все прочее эти прокси с легкостью обходят. Так что рынок разросся, и официалы с этим ничего поделать не могут.
Китайцы пользуются подобным массово, потому что прямой доступ без VPN и иностранных карт для них закрыт. И все, кажется, довольны. | 17 675 |
| 9 | Какие-то гении изобрели кебаб-банчмарк ❓
https://evaluateai.ai/app/comparisons/0e156620-928b-4a40-bded-84ed556309c5/results/?view=model
Спасибо за внимание | 18 618 |
| 10 |  Фиона Фанг, Head of Engineering в Claude Code, сказала, что использование агентов делает инженеров более одинокими
Люди перестают обмениваться опытом и в итоге все больше и больше зацикливаются на работе со своими агентами. Кодинг становится «изолированным».
Фанг говорит, что это серьезная проблема, и Anthropic уже стараются с ней бороться. Оказывается, что помимо всяких хакатонов и кодинг-завтраков в компании проводят так называемые «maker time» встречи: инженеры собираются, вместе программируют и делятся практиками использования агентов.
Вы там как, справляетесь с одиночеством? 😭 | 20 118 |
| 11 |  Модель BerryLM от RWB вошла в топ-3 бенчмарка MERA
В основном русскоязычном рейтинге дообученная компанией большая языковая модель BerryLM-XL выдала результаты, сопоставимые с GPT-5.4 и Opus 4.6, и в итоге заняла третье место. Еще одна LLM из семейства моделей RWB, BerryLM-v2, сейчас на 5-ом месте рейтинга.
Обе модели Wildberries активно использует для разных прикладных задач. Например, в ИИ-ассистенте для покупателей, сравнении и поиске товаров, и в ИИ-инструментах, помогающих продавцам отвечать на вопросы и отзывы.
Хорошие места в бенчмарках – это здорово, но когда модель при этом еще и действительно работает в продуктах с миллионами пользователей – это уже интереснее.
Лидерборд: mera.a-ai.ru/ru/text/leaderboard | 17 885 |
| 12 |  +1⚡️ Некоторые юзеры сообщают, что Fable 5 стал снова доступен для выбора в Claude Code | 17 395 |
| 13 | Anthropic снова обвинили китайцев в незаконной дистилляции Claude
Никогда такого не было, и вот опять.
Стартап утверждает, что операторы, связанные с Alibaba Qwen, провели крупнейшую на данный момент «атаку» на Claude: они зафиксировали около 28.8 млн взаимодействий через почти 25 000 фейковых аккаунтов за полтора месяца.
Основной целью, по словам Anthropic, было извлечь способности моделей в сфере кодинга, ризонинга и tool use.
Сейчас Anthropic направили нескольким сенаторам официальное письмо, в котором попросили Конгресс отреагировать. Но пока ответа от правительства нет, как и комментариев от Alibaba. | 17 465 |
| 14 |  +2Когда языковые модели читают текст, они не просто обрабатывают токен за токеном. В каком-то смысле они испытывают от чтения эмоции.
www.goodfire.ai/research/stories-in-space#
Рисерчеры из GoodFire продолжают исследовать так называемую геометрию LLM. Некоторое время назад они показали, что мысли моделей организованы в виде определенных форм. Например, числа – это окружности, и складывая одно число с другим, LLM на самом деле суммируют множество бубликов: t.me/data_secrets/9223.
Теперь они обнаружили новые любопытные детали. Оказывается, внутри моделей существует целый ландшафт эмоциональных состояний.
Ученые взяли LLama, давали ей читать рассказы и наблюдали за состоянием активаций. Так вот по мере чтения модель как бы перемещается по некоторому многомерному пространству состояний, "испытвая" те или иные эмоции в зависимости от того, что происходит в тексте в данный момент.
Причем если визуализировать соответствующие разным эмоциям состояния модели, то получается структура, очень похожая на классическую психологическую модель эмоций человека. Например, радость находится рядом с интересом, страх и гнев имеют схожую высокую интенсивность и тд.
Еще по этой карте можно предсказывать дальнейшие ответы модели. И если искусственно подталкивать активации в направлении определенной эмоции, настроение и суть генераций меняется.
Красиво | 18 706 |
| 15 | Авито открыли набор на две магистратуры по ML, разработанные совместно с МФТИ и ВШЭ
Самые интересные образовательные программы получаются, когда бигтех приходит в университет не только с финансированием, а еще и с собственными задачами, данными и экспертами. И это как раз случай Авито.
Прямо сейчас открылась отличная возможность поступить в их магистратуры на ML-программы «Прикладное машинное обучение и анализ данных» с МФТИ и «Машинное обучение в цифровом продукте» с ФКН ВШЭ. В основе программ – реальные кейсы компании, а часть занятий будут вести действующие специалисты Авито. Всего в подготовке материалов участвовали более 300 сотрудников.
Стек довольно широкий: это и классический ML, и компьютерное зрение, и рекомендательные системы, и аналитика, и генеративный ИИ. При этом речь идет не про абстрактное изучение алгоритмов, а про применение всего, что вы проходите, в продуктовой среде.
Отдельный плюс: поступать можно из любого региона России. Ждут всех, кто готов всерьез погружаться в ML и перенимать знания из первых рук, от практикующих специалистов.
Подробнее о программах:
– «Машинное обучение (ML) в цифровом продукте» в ФКН НИУ ВШЭ
– «Прикладное машинное обучение и анализ данных» в МФТИ | 17 414 |
| 16 |  ⚡️ OpenAI сделали первый собственный чип
Архитектура разработана с нуля вместе с Broadcom, а назвали чип Jalapeño. Предназначен халапеньо специально для инференса LLM и соответсвующих систем а-ля Codex.
Сейчас чип проходит стадию тестирования, но ранние внутренние замеры уже показали, что он перформит лучше текущей SOTA на целый ватт.
openai.com/index/openai-broadcom-jalapeno-inference-chip/ | 17 723 |
| 17 |  Топовая работа для инженера 🥰✋🤚 | 18 055 |
| 18 | GLM-5.2 теперь можно запустить локально
Unsloth сделали отличные GGUF 2-bit и 4-bit. Модель 2-bit сохраняет ~82% точности модели и при этом уменьшает потребление памяти на 84%. Запускается на 256GB Mac.
Можно взять даже 1-bit, и все равно будет норм. На простом примере по сравнению с Claude 4.8 Opus и GPT-5.5 модель ведет себя удивительно хорошо ⬆️
huggingface.co/unsloth/GLM-5.2-GGUF
Инструкция по запуску | 21 137 |
| 19 | Многие ML-инженеры (инженеры машинного обучения) сталкиваются с одной и той же ситуацией: опыта становится больше, задачи — сложнее, а следующий карьерный шаг так и не происходит
Специалист уверенно работает с моделями, строит пайплайны (конвейер обработки данных), участвует в экспериментах, решает задачи своей команды. Но вакансии уровня ведущего специалиста или руководителя команды требуют опыта с системами и направлениями, которых в текущем проекте просто нет.
Поэтому многие делают ставку на дальнейшую специализацию: изучают новые архитектуры, глубже погружаются в модели и совершенствуют текущие навыки.
Но проблема в том, что переход на следующий профессиональный уровень часто связан не столько с углублением существующих компетенций, сколько с их расширением.
На более высоких позициях ценится не только умение обучать модели, но и понимание прикладных ML-систем: рекомендательные системы, ранжирование, эксперименты, MLOps (сопровождение машинного обучения), динамическое ценообразование и другие прикладные задачи, напрямую влияющие на продукт и бизнес.
Поэтому дополнительное обучение для опытных специалистов часто становится способом получить опыт в областях, до которых сложно дотянуться в рамках текущего проекта.
Этой задаче посвящен курс Валерия Бабушкина «Продвинутое машинное обучение» от karpovꓸcourses. Его особенность в том, что программу не обязательно проходить целиком. Можно выбрать только те блоки, которые нужны именно сейчас: рекомендательные системы, ранжирование, MLOps, A/B-тестирование, uplift-моделирование (моделирование прироста эффекта) или динамическое ценообразование.
Такой формат позволяет изучать только те компетенции, которые действительно нужны для следующего карьерного шага, экономя и время, и ресурсы на лишние учебные блоки.
Выберите направления, которых сейчас не хватает для интересующих вас ролей, а по промокоду JUNML15 получите скидку 15%: https://clc.to/erid_2W5zFJD9PUm
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJD9PUm | 18 750 |
| 20 |  Anthropic выпустили Claude Tag, и Андрей Карпаты назвал это третьим мощным редизайном UX в истории LLM
Теперь Claude можно добавить как члена команды в канал Slack, вызывать его через @ и делегировать ему задачи.
Он тут же пойдет выполнять таску и вернется с результатами в тот же чат, где можно продолжить диалог и смерджить готовый код, не отрываясь от основной переписки с коллегами. Причем разговор с Claude может в любой перехватить любой человек из канала. Пример на видео ⬆️
Обновление создано для более проактивного и бесшовного стиля работы агента. По словам Anthropic, теперь 65% кода внутри стартапа создается именно благодаря внутренней версии Claude Tag.
www.anthropic.com/news/introducing-claude-tag
А Андрей Карпаты написал про Claude Tag следующее:
Это новая парадигма для взаимодействия с Claude. Имхо, это 3-й крупный редизайн LLM UIUX. Первый заключался в том, что LLM - это веб-сайт, на который вы заходите; второй – в том, что это приложение, которое вы загружаете на свой компьютер. Третий же про то, что это автономная, стойкая, асинхронная сущность с общеорганизационными инструментами и контекстом, работающая вместе с командами людей. Понимание этого займет некоторое время, но это работает, и это потрясающе. | 30 732 |
