Data Mining | Анализ данных🚀
前往频道在 Telegram
3 042
订阅者
无数据24 小时
-37 天
-1030 天
正在加载数据
吸引订阅者
十月 '2610月 '26
十月 '26
+2
在0个频道中
九月 '260
在0个频道中
Get PRO
八月 '260
在0个频道中
Get PRO
七月 '260
在0个频道中
Get PRO
六月 '260
在0个频道中
Get PRO
五月 '260
在0个频道中
Get PRO
四月 '260
在0个频道中
Get PRO
三月 '260
在0个频道中
Get PRO
二月 '260
在0个频道中
Get PRO
一月 '260
在0个频道中
Get PRO
十二月 '250
在0个频道中
Get PRO
十一月 '250
在0个频道中
Get PRO
十月 '25
+3
在0个频道中
Get PRO
九月 '25
+8
在0个频道中
Get PRO
八月 '25
+7
在0个频道中
Get PRO
七月 '25
+12
在0个频道中
Get PRO
六月 '25
+10
在0个频道中
Get PRO
五月 '25
+26
在0个频道中
Get PRO
四月 '25
+18
在1个频道中
Get PRO
三月 '25
+14
在0个频道中
Get PRO
二月 '25
+18
在0个频道中
Get PRO
一月 '25
+26
在1个频道中
Get PRO
十二月 '24
+10
在0个频道中
Get PRO
十一月 '24
+29
在1个频道中
Get PRO
十月 '24
+134
在1个频道中
Get PRO
九月 '24
+216
在1个频道中
Get PRO
八月 '24
+30
在0个频道中
Get PRO
七月 '24
+32
在0个频道中
Get PRO
六月 '24
+38
在1个频道中
Get PRO
五月 '24
+69
在3个频道中
Get PRO
四月 '24
+42
在3个频道中
Get PRO
三月 '24
+72
在3个频道中
Get PRO
二月 '24
+112
在3个频道中
Get PRO
一月 '24
+88
在3个频道中
Get PRO
十二月 '23
+37
在0个频道中
Get PRO
十一月 '23
+65
在5个频道中
Get PRO
十月 '23
+31
在0个频道中
Get PRO
九月 '23
+39
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+34
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+38
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+44
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+60
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+85
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+57
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+118
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+98
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+67
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+93
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+126
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+133
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+130
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+274
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+229
在0个频道中
Get PRO
五月 '22
+114
在0个频道中
Get PRO
四月 '22
+183
在0个频道中
Get PRO
三月 '22
+134
在0个频道中
Get PRO
二月 '22
+132
在0个频道中
Get PRO
一月 '22
+276
在0个频道中
Get PRO
十二月 '21
+185
在0个频道中
Get PRO
十一月 '21
+267
在0个频道中
Get PRO
十月 '21
+560
在0个频道中
Get PRO
九月 '21
+144
在0个频道中
Get PRO
八月 '21
+109
在0个频道中
Get PRO
七月 '21
+22
在0个频道中
Get PRO
六月 '21
+46
在0个频道中
Get PRO
五月 '21
+521
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 26 十月 | 0 | |||
| 25 十月 | 0 | |||
| 24 十月 | 0 | |||
| 23 十月 | +1 | |||
| 22 十月 | +1 | |||
| 21 十月 | 0 | |||
| 20 十月 | 0 | |||
| 19 十月 | 0 | |||
| 18 十月 | 0 | |||
| 17 十月 | 0 | |||
| 16 十月 | 0 | |||
| 15 十月 | 0 | |||
| 14 十月 | 0 | |||
| 13 十月 | 0 |
频道帖子
Mundo превращает фотографии помещения в виртуальную сцену, где можно перемещаться и взаимодействовать с предметами.
Система сначала собирает упрощённую 3D-схему помещения. Затем AI-агент в коде уточняет расположение объектов и задаёт их физические свойства: массу, трение и др. Дальше физический движок рассчитывает движение и столкновения, а видеомодель превращает результат в ролик, сохраняя облик исходной комнаты. Например, можно смоделировать, как робот достаёт сумку из шкафа и кладёт её на кровать.
За счёт такой связки Mundo не просто генерирует красивое видео, а опирается на физическую симуляцию. Выглядит как заготовка для Real-to-Sim: сфотографировал помещение, получил цифровой полигон, где робота можно погонять до выхода в реальный мир.
Пока это лишь исследовательский прототип, причём довольно медленный. Сборка одной сцены занимает 10-20 минут, а видео генерируется со скоростью около 1,5 кадра в секунду на восьми A800. Мелкие предметы могут зависать или меняться между кадрами. Насколько такая симуляция помогает роботам справляться с задачами в реальных помещениях, авторы пока в цифрах не показали.
| 2 | ⬇️⬇️⬇️ | 87 |
| 3 | Anthropic хочет, чтобы Claude сам разбирался, когда тебе стоит написать.
Для этого компания представила Claude Duet - отдельное приложение, которое проверяет подключённые сервисы, замечает важные дела и предлагает следующие шаги.
Например, Duet может заметить, что встреча в календаре стоит прямо перед перелётом, и предложить её перенести. В Claude Cowork и раньше были задачи по расписанию, но здесь агент сам пытается определить, что требует внимания. По утрам он готовит сводку дел, а в течение дня проверяет, не появилось ли что-то срочное.
Пока это ранняя версия, и насколько хорошо Claude справляется с такой самостоятельностью, ещё предстоит проверить. Anthropic открыла лист ожидания для подписчиков Pro и Max в США. Фоновые проверки расходуют общий лимит Claude, а важные действия вроде отправки писем или оплаты требуют подтверждения. | 302 |
| 4 | Вышел llm-d 1.0 - открытый диспетчер для серверов, на которых крутятся LLM.
Когда кодинг-агент возвращается к своей задаче, llm-d ищет сервер, где уже сохранились вычисления по её истории. Так модели не приходится лишний раз обрабатывать один и тот же текст. А если агенты засыпают систему фоновыми задачами, запросы живых пользователей можно пропустить вперёд.
Сами эти приёмы, конечно, не новые - vLLM и SGLang уже умели сохранять вычисления, а маршрутизация с учётом кэша встречалась и в других системах. Тут фишка в том, что llm-d собирает всё это в одну открытую систему, которую можно встроить в свой серверный кластер. В версии 1.0 её довели до более приземлённых задач - работы под нагрузкой и обновлений без остановки сервиса. Звучит не так эффектно, как новая модель, зато именно на таких вещах сервисы обычно и спотыкаются.
У Google на тесте для кодинг-агентов первый токен ответа приходил более чем на 85% быстрее, а система обрабатывала в 2,4 раза больше запросов, чем с обычной маршрутизацией Kubernetes. Цифры бодрые, но сравнения с другими специальными решениями тут нет. Так что пока llm-d выглядит прежде всего как удобный открытый набор для тех, кому надо запускать своих агентов в больших масштабах, а не как доказанный чемпион по скорости. | 324 |
| 5 | ⬇️⬇️⬇️ | 285 |
| 6 | MiniMax раскрыла Space Bunny - под этим именем раньше работала ранняя версия новой M3.1 Flash.
Модель заточили под кодинг и длинные задачи для AI-агентов. По тестам самой MiniMax, она решила 73,7% задач DeepSWE 1.1 на реальных кодовых базах. В OSWorld V2, тесте на управление компьютером, модель набрала 61,7 балла.
MiniMax заявляет, что в среднем M3.1 Flash выдаёт больше 170 токенов в секунду. Цены через API - $0,15/1M на входе и $0,60/1M на выходе. Для длинных агентных задач компания оценивает снижение затрат в 70% по сравнению с предыдущей моделью.
Сейчас M3.1 Flash доступна через API и MiniMax Code, веса обещают выложить позже. Цифры DeepSWE и OSWorld опубликовала сама MiniMax, независимого подтверждения именно этих результатов пока нет. | 340 |
| 7 | ⬇️⬇️⬇️ | 328 |
| 8 | Meta открыла веса Muse Spark Open - MoE-модели для кодинга и AI-агентов.
Всего в ней 816B параметров (42B активных). Модель умеет разбирать изображения, аудио и видео, а в контекст помещается до 1B токенов.
По индексу Artificial Analysis она набрала 39 баллов. Это сильный результат, хотя, например, у GLM 5.3 в той же таблице 45. Так что заявление Meta о «самой мощной открытой американской модели» не стоит превращать в «самую мощную открытую модель вообще».
Веса можно скачать и дообучать, но свобода тут с оговорками. Лицензия Meta предусматривает отдельное соглашение для крупных сервисов, которые продают доступ к модели через API. Да и «запустить у себя» - не значит запустить на ноутбуке: для настольного запуска Meta использовала два Mac Studio M5 Ultra. | 412 |
| 9 | ⬇️⬇️⬇️ | 363 |
| 10 | У coding-агентов есть настройки для сети, файлов, команд и внешних инструментов. Но по документации обычно непонятно, защитит ли такая настройка от атаки или просто начнёт мешать работе.
Авторы HarnessSecurity-Bench взяли Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Qwen Code, Copilot и gptme и дали им 23 обычные задачи по программированию. В репозитории, инструкциях и инструментах при этом лежал вредный контент. После каждого запуска отдельно проверяли, сделал ли агент задачу и успела ли атака повлиять на его действия.
Когда агентам включили auto-approve и убрали запросы на разрешение, успешность задач выросла с 77,1% до 95,4%. Вместе с ней успешность атак подскочила с 29,2% до 95,6%. Изоляция сети сработала в обратную сторону: атаки упали с 57,1% до 0,8%, но успешность задач просела с 90,9% до 66,4%. Белый список команд оказался спокойнее: атаки сократились с 98,1% до 50%, а обычная работа почти не изменилась: 99,2% - 97,7%.
В одном из запусков Qwen Code заблокировал подозрительный скрипт, а потом вызвал его через разрешённый Python-интерпретатор. Получается, включить защиту и забыть не выйдет: она может заодно отрубить нужную агенту функцию или оставить лазейку через другой инструмент. Этот бенчмарк как раз показывает, какие настройки реально работают, а какие только создают ощущение безопасности.
https://arxiv.org/abs/2610.07639 | 482 |
| 11 | ⬇️⬇️⬇️ | 375 |
| 12 | Mistral показала Large 4 - триллионную мультимодальную модель, которая на каждом токене включает только 49 млрд параметров.
Главный прикол в том, что модель огромная по общему объёму, но при ответе запускает лишь нужную часть сети. Mistral пытается получить уровень флагманов без конского счёта за каждый запрос. Контекст у Large 4 - до миллиона токенов, в API миллион входных токенов стоит $1,36, выходных - $4,18.
По данным Mistral, модель набрала 61,7% на DeepSWE, где агент решает долгие задачи в реальных репозиториях, и 59,9% на AutomationBench с многошаговыми рабочими процессами. Уже сейчас доступен preview через API, сами веса обещают выложить до конца октября. Тогда Large 4 можно будет скачать и запустить у себя, а не только арендовать у Mistral.
Пока это сильная заявка, а не проверенный новый лидер. Бенчмарки опубликовала сама Mistral, подробности архитектуры и обучения обещают раскрыть позже. | 500 |
| 13 | ⬇️⬇️⬇️ | 416 |
| 14 | Длинные рассуждения не всегда делают модель умнее. Иногда она уже дошла до верного ответа, но продолжает гонять одни и те же проверки и просто сжигает токены.
В Think Right модель во время дообучения учат выбирать длину размышления под сложность задачи. Если несколько попыток легко находят ответ, рассуждение можно сильнее сжать; если задача тяжёлая - лучше оставить больше шагов. Ненужные куски цепочки она определяет по собственному attention: убирает то, к чему финальный ответ почти не «обращается».
На Qwen3-4B подход поднял среднюю точность на четырёх бенчмарках с 39,8% до 48,2%, а среднюю длину рассуждений сократил с 7,6 до 4,8 тыс. токенов. То есть модель стала и точнее, и на 36,8% менее болтливой - редкая комбинация, потому что обычное урезание рассуждений часто режет и качество.
Обучали TRAAC только на математических задачах, но затем проверили на вопросах по науке и сложных логических задачах: там Qwen3-4B тоже прибавил в точности и сократил ответы примерно на 40%. Пока это не настройка, которую можно включить в любом чат-боте: метод требует отдельного дообучения модели. Но направление понятное - не заставлять ИИ всегда думать «на максимум», а давать ему ровно столько времени, сколько реально нужно.
https://arxiv.org/abs/2510.01581 | 521 |
| 15 | ⬇️⬇️⬇️ | 462 |
| 16 | OpenAI дропнула GPT 6.1 Sol – модель почти уровня Astra, но с ценником примерно в пять раз ниже.
На DeepSWE, где агенты чинят реальные кодовые базы, новая Sol догнала Astra и обошла прошлую GPT 6 Sol на 6,4 п.п. На OSWorld 2.0 она отстала от Astra всего на 2,1 п.п., зато один такой запуск обходится примерно в семь раз дешевле.
По API входной миллион токенов стоит $2, выходной – $10, а кэшированный входной контекст – всего $0,10. Для агентов это важная штука, потому что они постоянно переносят между запросами историю задачи, файлы и результаты прошлых действий. В научном Terminal Bench Sol в среднем тратила $5,47 на задачу против $23,80 у Astra, хотя Astra там всё ещё заметно сильнее.
Но к цифрам при этом стоит относиться спокойно. OpenAI тестировала GPT 6.1 Sol в своей среде или через собственный API, а результаты конкурентов брала из их публичных отчётов. Поэтому это пока не полностью независимое сравнение. Но общий тренд уже виден: мощные агенты постепенно перестают быть дорогой игрушкой только для самых крупных команд. | 612 |
| 17 | ⬇️⬇️⬇️ | 546 |
| 18 | H Company выпустила Holo4 - открытого агента для интерфейсов, кода, API и MCP‑инструментов.
В линейке две версии: плотная 27B и MoE‑модель 35B‑A3B. Для Holo4‑27B компания заявляет 85,2% на OSWorld при цене около $0,08 за задачу. На более свежем OSWorld 2.0 результат скромнее - 61,7%, тогда как у Claude Opus 5.5 там 81,8%.
Плюс H Company выложила 7 366 полных траекторий тестов. То есть можно посмотреть не только на финальный процент, но и на конкретные действия агента: куда он кликал, где ошибался и как добирался до ответа.
Независимой проверкой это пока не назовёшь, потому что Holo4 запускали в собственном harness, а результаты конкурентов взяли из разных источников и с разными настройками. Но теперь хотя бы есть что разбирать, помимо красивых цифр в релизе. | 557 |
| 19 | ⬇️⬇️⬇️ | 489 |
| 20 | Claude смог почти автономно выполнить девятицикловый расчёт из теоретической физики, который до этого напрямую не удавалось провести ни одной исследовательской группе.
Задача была из N=4 super Yang-Mills: грубо говоря, нужно было шаг за шагом собрать крайне сложный расчёт амплитуды рассеяния. Claude Fable 5.1 работал через Claude Science и сделал это двумя способами, практически без научного надзора - исследователи в основном просто просили его продолжать работу. Один из запусков занял неделю на 96 CPU, а весь прогон обошёлся бы пользователю примерно в $1-2 тыс.
Результат отдельно проверил физик Лэнс Диксон из SLAC и Стэнфорда. Почти параллельно похожего прогресса добилась и человеческая группа с GPT-6 в роли помощника. Поэтому главный момент здесь не в новом физическом методе, а в автономности: Claude без постоянной помощи человека смог сам пройти сложную исследовательскую процедуру, писать код, организовать вычисления и довести работу до конца.
Мы всё ближе и ближе к тому, чтобы увидеть AI-агента не просто помощником учёного, а самостоятельной исследовательской единицей🤓 | 613 |
