Анализ данных (Data analysis)

The thing Anthropic didn’t see coming 😂

Китай, похоже, заканчивает эпоху “берите наши open-weight модели и делайте что хотите” Пекин обсуждает новые экспортные ограничения для AI и чипов. По данным FT/Reuters, Минкоммерции Китая уже консультировалось с Alibaba, ByteDance и Zhipu: как ограничить вывод training data за рубеж и стоит ли дальше разрешать иностранцам скачивать веса самых сильных моделей. Причина - китайские frontier-модели всё чаще выходят open-weight. После Kimi K3 это стало особенно чувствительно: Moonshot представила 2.8T-модель и заявила, что она приближается к уровню американских frontier-систем. Когда Китай догонял, открытость была оружием: раздать веса, ускорить adoption, ударить по закрытым западным моделям. Теперь, когда разрыв с США уменьшился, те же веса выглядят уже не как маркетинг, а как стратегический актив. И ограничения могут коснуться не только моделей. Обсуждаются меры, которые не дадут зарубежным производителям вроде Qualcomm и TSMC делать продвинутые чипы по дизайнам Huawei, Alibaba и ByteDance. Также возможны ограничения на зарубежные покупки стратегических AI-стартапов, включая agentic AI. Китай начинает охранять AI так же жёстко, как редкоземы, чипы и другие рычаги технологической власти. Open-source был стратегией андердога. Похоже, Пекин уже не считает себя андердогом. https://www.reuters.com/world/asia-pacific/china-considers-tighter-export-controls-ai-models-chips-ft-reports-2026-07-21/

Fugu-Cyber: ИИ-оркестратор для задач киберзащиты Sakana AI представила обновление своей системы Fugu - специализированную модель Fugu-Cyber для анализа реальных задач информационной безопасности. По данным компании, модель показала: - 86,9% успешных решений на CyberGym - 72,1% на CTI-REALM - результаты на уровне GPT-5.5-Cyber и Mythos Preview CyberGym проверяет способность находить и подтверждать уязвимости в сложных кодовых базах, а CTI-REALM — превращать отчёты об угрозах в рабочие правила обнаружения. Fugu-Cyber работает как одна модель, но внутри динамически координирует несколько специализированных ИИ-агентов. Пользователь отправляет запрос в единый API, а система сама распределяет многоэтапную задачу между агентами. При этом Sakana AI подчёркивает: высокая оценка на бенчмарке ещё не делает модель готовой системой защиты. Для работы в реальной инфраструктуре нужны эксперты, интеграция с внутренним кодом и обязательная проверка результатов человеком. https://sakana.ai/fugu-cyber-release #ai #cybersecurity #llm #agents #sakanaai

ИИ-агенты часто ломаются ещё до того, как начинает ошибаться модель В работе “AI Agents Do Not Fail Alone: The Context Fails First” исследователи показали: будущий сбой агента можно предсказать по его окружению ещё до завершения задачи. Причина часто находится в том, что ей дали: - расплывчатую роль и инструкции - плохо описанные инструменты - недостаточно фактов и доказательств - противоречивые правила - слабую память - уязвимые защитные ограничения - неудачно распределённый контекст Авторы оценивали среду агента отдельно от его итогового результата. Поэтому метрика не угадывает поведение по ответу, а измеряет качество условий, в которых работает система. На 300 тестах и 7500 шагах одни и те же фиксированные модели заметно улучшили результаты после перехода от хаотичного контекста к структурированному. Больше фактических данных снижало число галлюцинаций. Чёткое описание инструментов улучшало tool use. Сильные guardrails повышали устойчивость к манипуляциям. Но обнаружился и компромисс: чрезмерно защищённые агенты иногда становились слишком осторожными и хуже решали обычные задачи. Прежде чем менять модель, стоит проверить промпты, инструменты, память, фактическую базу и правила безопасности. https://arxiv.org/abs/2607.14275 #ai #agents #llm #research

700+ страниц алгебры, после которых слово “абстрактная” перестаёт пугать Есть бесплатная PDF-версия Basic Algebra Энтони Кнаппа — большой учебник для сильных студентов старших курсов и первого года магистратуры. Digital Second Edition доступна для личного образовательного использования. Внутри почти весь фундамент современной алгебры: * целые числа, многочлены, матрицы * векторные и евклидовы пространства * группы и действия групп * линейные операторы и жорданова форма * тензоры и внешняя алгебра * кольца, модули, поля * теория Галуа * категории и функторы Особенно ценно, что это не «конспект на 100 страниц», а полноценный маршрут: от конкретных вычислительных примеров к общей теории. Сам Кнапп пишет, что читателям нравились именно широта книги, раннее введение линейной алгебры и большое количество задач. Для новичка без опыта доказательств будет тяжеловато. Но если уже умеешь читать строгую математику и хочешь собрать мощную базу по алгебре — это прям серьёзная находка. PDF: https://math.stonybrook.edu/~aknapp/download/b2-alg-coverandinside.pdf

⚡️ AgentField: попытка сделать AI-агентов нормальными backend-сервисами Большинство agent-фреймворков помогает написать логику агента. AgentField пытается закрыть другой слой: как запускать агентов в проде, как API и микросервисы. Репозиторий уже набрал около 2.4K звёзд. Идея сильная: ты пишешь обычные функции на Python, Go или TypeScript, а AgentField превращает их в REST endpoints, добавляет routing, retries, async execution, memory, observability и coordination. Что обещают из коробки: * один агент на ноутбуке → тысячи агентов в workflow * fan-out запросов через control plane * очереди и retry без ручной сборки инфраструктуры * traces, DAGs, metrics и audit trails * memory scopes: global, actor, session, workflow * human approval для критичных решений * SDK для Python, Go и TypeScript * деплой через Docker Compose, Kubernetes и production setups Отдельно интересно, что AgentField можно использовать прямо из coding agents: Claude Code, Codex, Gemini CLI, OpenCode, Aider, Windsurf и Cursor. По README, ты описываешь систему одной строкой, а получаешь Docker Compose stack с агентом, control plane и REST API. Технически control plane — stateless Go-сервис, который масштабируется горизонтально, а durable очередь работает через PostgreSQL с lease-based processing, чтобы задачи не терялись при падениях и рестартах. https://github.com/Agent-Field/agentfield

🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку В IT прокачивается тот, кто каждый день видит сильные идеи, новые инструменты, реальные задачи, вакансии и разборы. Окружение решает больше, чем кажется. Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре. AI: t.me/ai_machinelearning_big_data Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Хакинг: t.me/linuxkalii DevOps: t.me/DevOPSitsec Docker: t.me/DevopsDocker Golang: t.me/Golang_google Rust: t.me/rust_code C++: t.me/cpluspluc C#: t.me/csharp_1001_notes Java: t.me/java_library JavaScript: t.me/javascriptv React: t.me/react_tg Frontend: t.me/front PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Базы данных: t.me/sqlhub Data Science: t.me/data_analysis_ml Big Data: t.me/bigdatai Математика: t.me/data_math Физика: t.me/fizmat Kubernetes: t.me/kubernetc GameDev: https://t.me/gamedev Haskell: t.me/haskell_tg Собеседования и карьера: DS собеседования: t.me/machinelearning_interview Python собеседования: t.me/python_job_interview Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy Полезное сверху: ИТ-мемы: t.me/memes_prog Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers ИИ и технологии: t.me/vistehno 954 ГБ open-source курсов: @courses ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data Max python: https://max.ru/pythonl ТЕХНО: https://max.ru/vistehno Max Go: https://max.ru/Golang_google Max Linux: https://max.ru/linuxkalii Devops: https://max.ru/DevOPSitsec C#: https://max.ru/csharp_ci C++: https://max.ru/cpluspluc SQL: https://max.ru/sqlhub Java: https://max.ru/javatg Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд. Пока кто-то листает шум, ты будешь видеть инструменты, задачи и идеи, которые помогают расти в профессии.

Ох уж, эта богатая жизнь

Полностью локальная мультимодальная модель для GPU с 8 ГБ памяти Модель запускается на локальном компьютере, понимает изображения и подходит для создания ИИ-агентов. Возможности - fine-tuning на Hermes V3 - оптимизация под агентные сценарии - анализ изображений - рабочий function calling - готовые версии GGUF и mmproj - минимум встроенных ограничений и отказов - запуск на видеокартах с 8 ГБ VRAM Хороший вариант для локальных агентов, которым нужно анализировать изображения, работать с интерфейсами и вызывать внешние инструменты без облачного API. Модель с отключёнными ограничениями лучше запускать в изолированной среде без доступа к важным файлам, ключам и системным командам. https://huggingface.co/LuffyTheFox/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-V3-GGUF

Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms — фундаментальная книга по математическим основам машинного обучения. Внутри: empirical risk minimization и переобучение PAC learning и uniform convergence VC dimension и No-Free-Lunch theorem bias–complexity tradeoff линейные модели, boosting и AdaBoost выбор модели и валидация выпуклая оптимизация, регуляризация и устойчивость Книга вышла в Cambridge University Press и подойдёт тем, кто хочет разобраться в ML глубже уровня библиотек и готовых API. Авторы разрешают скачать копию для личного использования, но просят не распространять прямую ссылку на PDF. На официальной странице кнопка Download находится в боковом меню: http://cs.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning

🤖 ИИ-зрение: как строить карту сцены по данным камер — детекция, трекинг, локализация Открытый урок курса «Компьютерное зрение. Экспертный уровень». На вебинаре разберём прикладные аспекты построения структурированного представления окружающего мира на основе видеопотока и сенсорных данных. Программа: - источники данных для построения карты сцены и методы их агрегации; - сочетание детекции, сегментации, трекинга и оценки движения камеры в единой последовательности алгоритмов; - практические ограничения ИИ-решений: шум, динамические объекты, изменение освещения, погрешности и требования к точности. Результат: понимание этапов формирования машинного представления сцены, взаимосвязей между восприятием, локализацией и построением карты. Эти знания применимы в беспилотном транспорте, робототехнике, навигации и видеоаналитике. ➡ Участвовать бесплатно https://otus.pw/DBB6/?erid=2W5zFJ4gfff Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

Можно ли обучать нейросеть почти как мозг, но без классического backprop? Новая работа Diffusing Blame проверяет жёсткое ограничение из биологии: принцип Дейла. В реальном мозге нейрон обычно не «смешивает роли»: он либо возбуждающий, либо тормозящий. А в обычных нейросетях один и тот же юнит спокойно может иметь и положительные, и отрицательные исходящие веса. Удобно для обучения, но биологически странно. Авторы делают dual-stream архитектуру: отдельные excitatory/inhibitory потоки и только неотрицательные матрицы весов. Знак связи задаётся не самим весом, а типом популяции. Классический backprop требует в обратном проходе почти точные транспонированные копии forward-весов, а в биологии такого механизма не видно. Вместо этого используется Error Diffusion: глобальный сигнал ошибки напрямую доходит до скрытых слоёв. Главная добавка статьи — modulo error routing, который расширяет ED с бинарных задач на multi-class. Результаты: * 96.7% на MNIST * 61.7% на CIFAR-10 * ED-PPO протестирован в RL на Brax locomotion и Craftax * на HalfCheetah ED-PPO даже обходит обычный BP-PPO в их эксперименте * на более сложных задачах вроде Craftax результат слабее, но всё ещё конкурентен с DFA Интересно, что сеть со строгим биологическим ограничением всё равно может учиться на картинках и RL-задачах без транспорта весов назад. Paper: https://arxiv.org/abs/2606.31700

Математика без попсы: три бесплатных книги для тех, кто хочет настоящий фундамент Три бесплатные книги Аллена Хатчера по математике Если хочется нормального фундамента по топологии, K-theory и теории чисел, у Аллена Хатчера есть отличный бесплатный набор. 1. Algebraic Topology Классический учебник по алгебраической топологии. Книга вышла в Cambridge University Press, но онлайн-версия доступна бесплатно по соглашению с издателем. На сайте есть полный PDF, главы отдельно, исправления и дополнительные упражнения. https://pi.math.cornell.edu/~hatcher/AT/AT.pdf Дополнительно: Spectral Sequences - отдельная расширенная глава к этой книге. https://pi.math.cornell.edu/~hatcher/AT/ATch5.pdf 2. Vector Bundles & K-Theory Короткая книга про векторные расслоения, топологическую K-теорию и характеристические классы. Сейчас онлайн выложено около 120 страниц: основы vector bundles, часть K-theory, Bott periodicity, characteristic classes и stable J-homomorphism. https://pi.math.cornell.edu/~hatcher/VBKT/VB.pdf 3. Topology of Numbers Необычное введение в теорию чисел через геометрию и картинки. Много внимания уделено квадратичным формам, диаграмме Фарея, цепным дробям, уравнению Пелля, quadratic reciprocity и topograph Конвея. PDF примерно на 350 страниц доступен бесплатно. https://pi.math.cornell.edu/~hatcher/TN/TNbook.pdf

🎓 Хотите в ШАД, но не знаете, с чего начать? На курсе ShadHelper мы помогаем выстравивать подготовку по понятному плану: закрывать необходимые темы по математике и алгоритмам, разбирать задачи вступительных и получать обратную связь преподавателей. Новый поток курса «Подготовка к ШАД» уже начался, но сейчас идёт вводная часть. Поэтому до 19 июля включительно ещё можно присоединиться к группе без сильного отставания. На время добора мы открыли бесплатный тестовый доступ к материалам и занятиям текущего потока. Вы сможете посмотреть: - как выстроена программа подготовки; - какие темы и задачи разбирают на курсе; - как преподаватели дают обратную связь; - подходит ли вам темп и формат обучения. Если формат вам подойдёт, сможете присоединиться к текущей группе и продолжить обучение. 👉 Посмотреть курс изнутри Реклама ООО "ШВМ", ИНН: 5638076560 Erid: 2VtzqxUcqML

NVIDIA выкатили Nemotron 3 Embed — семейство open-моделей для RAG, agentic retrieval, code retrieval и памяти агентов. Флагман Nemotron-3-Embed-8B-BF16 заявлен как SOTA на multilingual RTEB на 16 июля 2026 года. Это retrieval-бенчмарк: он показывает, насколько хорошо embedding-модель находит нужный контекст для RAG. Почему это важно для агентов? Когда retrieval промахивается, агент получает мусорный контекст. Дальше начинаются лишние поиски, длиннее reasoning, больше токенов и выше счёт за inference. В линейке три модели: * 8B-BF16 — максимум качества * 1B-BF16 — дешевле и быстрее для продакшена * 1B-NVFP4 — версия под Blackwell/vLLM, квантованная через NVIDIA Model Optimizer Все модели работают с входом до 32K токенов, то есть могут индексировать длинные документы, код и agent history без слишком агрессивной нарезки. У 1B-NVFP4 на RTEB почти тот же результат, что у BF16: 72.00 против 72.38, при этом модель остаётся совместимой по embedding-space с 1B-BF16. https://huggingface.co/blog/nvidia/nemotron-3-embed-wins-rteb

CLI-Anything: как дать AI-агентам руки для обычных приложений Идея простая: CLI-Anything генерирует командные интерфейсы для реального софта, чтобы агент мог не «тыкать мышкой», а вызывать понятные команды. Так можно управлять CAD-инструментами, 3D-редакторами, редакторами субтитров, браузером, Blender, FreeCAD, GIMP, Inkscape, Obsidian, Kdenlive, OBS и другими приложениями. В репозитории уже есть десятки agent-harness’ов под разные программы. Как это выглядит: * агент получает задачу * вызывает CLI * приложение делает работу * результат можно проверить и повторить Есть и CLI-Hub: установка через pip install cli-anything-hub, дальше можно ставить готовые CLI через cli-hub install <name>. GitHub: https://github.com/HKUDS/CLI-Anything

Kimi K3 только что появилась в Kimi Code CLI В документации Kimi Code уже есть новая модель Kimi K3 - её называют самым сильным flagship-моделем Kimi на сегодня. Упор: кодинг, игры/3D и knowledge-задачи. Что интересно по спекам: * model ID: k3 * контекст: до 1M токенов * reasoning сейчас только на max * low и high обещают добавить позже * на Moderato доступно до 256K * до 1M открывается на Allegretto и выше Переключиться можно прямо в Kimi Code CLI через команду /model. Для VS Code — через dropdown в поле ввода. Нюанс для сторонних coding agents: если хотите полный контекст K3, вручную ставьте context window 1048576, потому что часть инструментов по умолчанию режет окно меньше максимума. kimi.com/code/docs/en/kimi-code/models

Теперь можно запускать Thinking Machines Inkling локально. Это огромная open-модель на 975B параметров с поддержкой текста, изображений, аудио и контекста до 1M токенов. На Hugging Face её описывают как мультимодальную модель с 41B активных параметров и поддержкой agentic-сценариев. Unsloth уже выложила GGUF-кванты и гайд по запуску. Самый жёсткий вариант — Dynamic 1-bit, который режет размер примерно на 86% и требует около 270–290 ГБ RAM/VRAM для запуска. Главный момент не в том, что модель «маленькая». Она всё ещё гигантская. Но 1-bit-квантизация делает локальный запуск таких монстров хотя бы технически реалистичным для очень мощных машин. Для тех, кто тестирует локальные агенты, мультимодальные пайплайны и long-context задачи, Inkling выглядит как модель, которую точно стоит потрогать. Guide: https://unsloth.ai/docs/models/inkling GGUF: https://huggingface.co/unsloth/inkling-GGUF

OpenAI показала, как модели начинают прокачивать безопасность друг друга. Новый проект называется GPT-Red. Это внутренний red-teaming агент, который специально обучают ломать другие модели: искать prompt injection, обходы, утечки через tools, браузер, файлы и подключённые приложения. Главная идея: человеческий red team важен, но он плохо масштабируется. Люди не могут бесконечно генерировать тысячи разных атак под каждый новый агентный сценарий. Поэтому OpenAI обучает отдельную модель-атакующего, которая сама пробует атаки, смотрит на ответ модели и улучшает стратегию. Получается self-play для безопасности: один агент атакует, другой учится не ломаться. По данным OpenAI, GPT-Red находил успешные атаки в 84% новых сценариев против GPT-5.1, тогда как human red-teamers - в 13%. После использования этих атак в обучении GPT-5.6 Sol стал заметно устойчивее к prompt injection: OpenAI пишет про 6× fewer failures на самом сложном бенчмарке. GPT-Red пока не выпускают для всех. Это не продукт, а внутренний инструмент, потому что модель специально натренирована на вредные сценарии. https://openai.com/index/unlocking-self-improvement-gpt-red/

Кто-то разобрал Claude Code почти до винтика learn-coding-agent - репозиторий для тех, кто хочет понять, как устроены современные coding agents не на уровне промо-страниц, а на уровне архитектуры. Автор собрал разбор Claude Code по публичным источникам: цикл агента, систему инструментов, разрешения, работу с контекстом, сессии, подпроцессы, MCP, удалённые настройки, телеметрию и скрытые флаги. Получился не “гайд по использованию”, а карта внутренней логики CLI-агента: как он принимает решение, когда просит разрешение, как вызывает инструменты, как хранит историю и как расширяется через внешние интеграции. https://github.com/sanbuphy/learn-coding-agent