Data Secrets
الذهاب إلى القناة على Telegram
Главный по машинному обучению Сотрудничество: @veron_28 РКН: clck.ru/3FY3GN
إظهار المزيد
الشبكة:📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Data Secrets
تُعد قناة Data Secrets (@data_secrets) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 91 209 مشتركاً، محتلاً المرتبة 1 371 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 6 143 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 91 209 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 12 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 821، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 36، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: موثّقة (مؤكدة رسمياً من تيليجرام)
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 25.31%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 18.36% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 23 087 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 16 749 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 267.
- 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 13 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
91 209
المشتركون
+3624 ساعات
+2347 أيام
+82130 أيام
أرشيف المشاركات
91 213
🚀 OpenAI выпустили Canvas – надстройку над ChatGPT для работы с кодом и текстом
По дизайну Canvas походит на Anthropic Artefacts: это отдельное окно рядом с чатом. Инструмент предназначен для задач, где нужно много править или пересматривать один и тот же проект. Он, в отличие от чата, будет лучше запоминать контекст + работать над конкретными разделами.
Например, при работе с текстом он может предложить правки конкретных кусочков, отредактирует длину, тон повествования или грамматику.
Но самое интересное – это, конечно же, код. Canvas просто идеально подходит для программирования:
— исправление багов
— код-ревью
— добавить комментарии
— перевести на любой другой ЯП
— добавить логи
В общем, мини VSCode прямо в чате на основе GPT-4o. И уже раскатили на Plus и Team!
91 213
В дополнение к утренней новости про новый раунд финансирования OpenAI стало известно, что для компании еще и открыли кредитную линию на $4 млрд
Это возобновляемые деньги, стартап будет платить по ним примерно 6% (+- айти ипотека в России).
Получается, что общие инвестиции этого раунда перешагнули за $10 миллиардов 😨
91 213
Тайна модели blueberry раскрыта!
Контекст: примерно неделю назад на text-to-image арене появилась загадочная модель 🫐, точнее целых две. Они с отрывом порвали всех остальных и вышли на первое место по ELO. Все думали, что это новый Dall-E или SORA, но это оказалась…
Свежая FLUX1.1 от Black Forest Lab. Стартап анонсировал модель в Твиттере в в блогпосте, и ходят слухи, что раскатить ее могут уже сегодня 🥳
91 213
Word2Vec — классика векторных представлений слов для решения задач текстовой обработки
Приглашаем на практический эфир с преподавателем ВШЭ Марией Тихоновой
✅ Изучение и практика: Векторные представления слов; алгоритм word2vec
Урок посвящен курсу «Machine Learning. Professional» по окончанию которого вы сможете претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist
👇 Регистрация на урок:
https://otus.pw/FIhA/?erid=LjN8KRbPd
#реклама
О рекламодателе
91 213
Продолжение истории про Reflection
Для тех, кто успел подзабыть: Reflection – это та самая модель Шредингера, которая породила так много споров в начале сентября (мы писали об этом случае тут). Вкратце, авторы наобещали невероятные метрики, а потом модель сдулась. Разрабы при этом написали, что у них почему-то "не получается воспроизвети результаты экспериментов".
Месяц про модель ничего не было слышно. А сегодня тот самый разработчик, у которого не воспроизводились эксперименты, написал, что готов "исправить ошибку".
Он выложил веса, код и другие артефакты и написал, что воспроизвел все, кроме двух показателей на MATH и GSM8K ("Scores differ due to a bug in the initial benchmarking code").
"Надеюсь, этот постмортем внесет ясность в то, что произошло", – написал он.
91 213
А еще сразу после DevDay OpenAI сразу закрыла новый раунд финансирования: они привлекли $6.6 миллиаров
Это больше, чем бюджет некоторых африканских стран. При этом оценка стартапа составила $157 миллиардов. Раунд возглавила Thrive Capital, и, включая эти $6.6 миллиаров, валовые инвестиции в OpenAI достигли $17.9 миллиардов.
Самое интересное: OpenAI попросила инвесторов избегать вложений в кокурентов, таких как Anthropic и xAI. Вот она, здоровая конкуренция.
91 213
Зачем тестировать торговую стратегию?
✅ Разберемся в теме на практическом уроке — Тестирование торговых стратегий с помощью инструмента Backtrading
Урок посвящен курсу «ML для финансового анализа» по окончанию которого вы создадите торгового робота для автоматического проведения операций с оценкой уровня риска
Регистрация на урок 👇
https://otus.pw/SEku/?erid=LjN8KEWGf
#реклама
О рекламодателе
91 213
На случай, вы еще не видели демку полноценной модели o1 с DevDay, которая просто взяла и на ходу за один промпт написала рабочее приложение для управления квадрокоптером.
91 213
Как выигрывать Kaggle соревнования: LLM-анализ выигрышных решений
Примерно год назад энтузиаст с Kaggle по имени Дарек Клечек провел интересный эксперимент: он собрал все доступные описания (writeups) побеждавших на Kaggle за последние годы решений, пропустил их через LLM и свел по ним статистику о том, какие механики и алгоритмы оказываются "наиболее победными". Отчет у парня получился достаточно объемный, интересный, а местами и непредсказуемый.
Ну а мы не смогли пройти мимо и сделали разбор анализа Дарека на Хабр. В нем вы найдете:
➡️ много графиков
➡️ детали того, как все это было реализовано
➡️ кучу полезных выводов АКА ваш чек-лист для следующего ML-соревнования
Так что обязательно сохраняйте и читайте: https://habr.com/ru/articles/847462/
91 213
Как работает новый Prompt Caching OpenAI
Краткий ликбез: Prompt Caching – штука, которая позволяет кешировать промпты, которые используются часто, а не кормить их модели заново при каждом запросе, тем самым понижая косты. Вчера OpenAI добавили его в свое API, а у Anthropic этой фичей можно пользоваться уже полтора месяца.
Однако, в отличие от Anthropic, у OpenAI запросы к моделям (это относится к GPT-4o, GPT-4o mini, o1-preview, o1-mini) будут кэшироваться автоматически. Экономия получается хорошая: можно скостить 50% затрат и 80% задержки ответов.
Разберемся, как этим пользоваться:
1) Чтобы у вас заработал Prompt Caching, запрос должен быть не короче 1024 токенов. Кстати, далее каждые 128 токенов размер максимально возможного кэша увеличивается.
2) Кроме того, кэширование заведется только если префиксы промптов, которые и будут кешироваться, совпадали идеально (фича ориентирована именно на какие-то системные промпты вашего приложения).
3) Система отправляет запросы на серверы, которые недавно обрабатывали идентичные запросы, и кэширует longest prefix. При этом кэш очищается через 5–10 минут бездействия, а максимальный срок хранения – 1 час.
91 213
OpenAI: проводит DevDay
Anthropic в тот же день: выпускает пресс-релиз о том, что нанимает бывшего ко-фаундера OpenAI Дюрка Кингма
Дюрк – один из наименее известных, но все-таки учредитель OpenAI. Теперь он присоединится к Anthropic. В своем посте в Твиттере он написал что «не может дождаться встречи с огромным количеством бывших коллег из OpenAI» 😁
91 213
Конференция для ИТ-архитекторов от МТС
3 октября | 16:00
Офлайн в Санкт-Петербурге | Онлайн
Присоединяйся к конференции для ИТ-архитекторов True Tech Arch#6, которая пройдет 3 октября в Санкт-Петербурге. Тебя ждут доклады от ведущих экспертов МТС и приглашенных экспертов.
Поговорим про технологии создания Цифрового двойника компании, обсудим тенденции принципиальных изменений в роли архитектора и то, как это может повлиять на его ежедневную работу в будущем.
Для участия нужно зарегистрироваться по ссылке
91 213
Ой как неожиданно и приятно: бесплатные аккаунты в ChatGPT на этой неделе получат доступ к Advanced Voice 🎉
91 213
Тем временем в Сан-Франциско прямо сейчас проходит OpenAI DevDay. Вот что уже показали:
➡️ Realtime api с минимальной задержкой. Это возможность встроить в свое приложение настоящий speech-to-speech. Будет доступно по цене базовой модели.
➡️ Vision файнтюнинг. Теперь можно тюнить свои модели с использованием изображений.
➡️ Завозят набор инструментов для кастомных дистилляций и ускорения моделей.
➡️ Finally: кэширование промптов, которое уже давно появилось у DeepSeek и Anthropic. На кэшированные промпты цена будет в половину меньше.
➡️ Интрумент для оценки моделей: можно будет нормально эвалить свои приложения.
91 213
OpenCV: как начать работать с компьютерным зрением
Ждем вас на открытом вебинаре 10 октября в 20:00 мск, где мы разберем:
- как работать с библиотекой opencv-python;
- как осуществлять обработку изображений классическими алгоритмами;
- принципы работы с видеопотоком в OpenCV.
Урок для начинающих и продвинутых разработчиков компьютерного зрения.
Встречаемся в преддверии старта курса «Компьютерное зрение». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение!
Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить мероприятие: https://clck.ru/3DdCPW
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 117774661857691 213
Liquid AI представили новое семейство моделей с оригальной архитектурой: они выбивают SOTA метрики в своих классах
Самое интересное: это НЕ трансформеры, а так называемые ликвидные сети. Ликвидными (то есть жидкими) их называют потому, что, в отличие от обычных нейросетей, где веса – это просто числа, в ликвидных моделях веса вообще может не быть: здесь обмен сигналами между нейронами — вероятностный процесс, управляемый нелинейной функцией. Такие подходят для моделирования любых последовательных данных, включая видео, аудио, текст, временные ряды и сигналы.
Всего доступно три модели: 1.3B, 3.1B, 40.3B MoE. Все они, судя по бенчмаркам в релизе, показывают себя очень неплохо, особенно на математике и длинном контексте. На схеме наверху – метрики по MMLU, а более детально можно посмотреть здесь. Если все действительно так, как представлено, то перед нами очень многообещающая альтернатива трансформерам (спойлер: r в "Strawberry" все равно посчитать не может).
Еще одна хорошая новость: модели уже можно попробовать. Они доступны в Liquid Playground и Perplexity Labs.
P.S. Если хотите почитать про архитуктуру подробнее, то вам сюда. По этой ссылке ресерчеры Liquid AI оставили упорядоченную подборку статей (собственных и не только) о том, как развивались ликвидные нейросети.
91 213
OpenAI неожиданно вспомнили молодость и опенсорснули третью версию whisper (типа «смотрите, все еще open») 😐
