现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
Анализ данных (Data analysis)
前往频道在 Telegram
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
显示更多📈 Telegram 频道 Анализ данных (Data analysis) 的分析概览
频道 Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 50 258 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 2 662，并在 俄罗斯 地区排名第 12 489 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 50 258 名订阅者。
根据 23 六月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 44，过去 24 小时变化为 -1，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 9.18%。内容发布后 24 小时内通常能获得 6.54% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 4 612 次浏览，首日通常累积 3 286 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 31。
- 主题关注点： 内容集中在 llm, контекст, openai, архитектура, deepseek 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“Data science, наука о данных.
@haarrp - админ
РКН: clck.ru/3FmyAp”
凭借高频更新（最新数据采集于 24 六月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
50 258
订阅者
-124 小时
+587 天
+4430 天
数据加载中...
相似频道
标签云
进出提及
---
---
---
---
---
---
吸引订阅者
六月 '26
六月 '26
+357
在14个频道中
五月 '26
+361
在20个频道中
Get PRO
四月 '26
+545
在30个频道中
Get PRO
三月 '26
+424
在33个频道中
Get PRO
二月 '26
+5 597
在63个频道中
Get PRO
一月 '26
+2 202
在125个频道中
Get PRO
十二月 '25
+381
在19个频道中
Get PRO
十一月 '25
+637
在27个频道中
Get PRO
十月 '25
+473
在34个频道中
Get PRO
九月 '25
+844
在39个频道中
Get PRO
八月 '25
+498
在30个频道中
Get PRO
七月 '25
+1 004
在91个频道中
Get PRO
六月 '25
+835
在114个频道中
Get PRO
五月 '25
+345
在12个频道中
Get PRO
四月 '25
+485
在38个频道中
Get PRO
三月 '25
+602
在17个频道中
Get PRO
二月 '25
+778
在50个频道中
Get PRO
一月 '25
+792
在50个频道中
Get PRO
十二月 '24
+1 063
在62个频道中
Get PRO
十一月 '24
+1 921
在184个频道中
Get PRO
十月 '24
+2 266
在74个频道中
Get PRO
九月 '24
+1 544
在207个频道中
Get PRO
八月 '24
+1 329
在48个频道中
Get PRO
七月 '24
+1 449
在57个频道中
Get PRO
六月 '24
+2 129
在64个频道中
Get PRO
五月 '24
+1 558
在46个频道中
Get PRO
四月 '24
+1 838
在60个频道中
Get PRO
三月 '24
+1 814
在32个频道中
Get PRO
二月 '24
+1 919
在13个频道中
Get PRO
一月 '24
+2 481
在48个频道中
Get PRO
十二月 '23
+1 305
在41个频道中
Get PRO
十一月 '23
+5 619
在82个频道中
Get PRO
十月 '23
+1 810
在21个频道中
Get PRO
九月 '23
+1 669
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+1 481
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+1 093
在1个频道中
Get PRO
六月 '23
+1 229
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+1 932
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+460
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+643
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+1 030
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+1 205
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+541
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+932
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+1 431
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+1 017
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+1 141
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+3 205
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+6 354
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 24 六月 | +7 | |||
| 23 六月 | +15 | |||
| 22 六月 | +18 | |||
| 21 六月 | +12 | |||
| 20 六月 | +41 | |||
| 19 六月 | +17 | |||
| 18 六月 | +13 | |||
| 17 六月 | +12 | |||
| 16 六月 | +24 | |||
| 15 六月 | +32 | |||
| 14 六月 | +12 | |||
| 13 六月 | +7 | |||
| 12 六月 | +11 | |||
| 11 六月 | +5 | |||
| 10 六月 | +12 | |||
| 09 六月 | +10 | |||
| 08 六月 | +10 | |||
| 07 六月 | +10 | |||
| 06 六月 | +14 | |||
| 05 六月 | +15 | |||
| 04 六月 | +21 | |||
| 03 六月 | +8 | |||
| 02 六月 | +17 | |||
| 01 六月 | +14 |
频道帖子
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 |
