Анализ данных (Data analysis)

🧲 Caltech сделал рекордный квантовый компьютер — 6 100 кубитов на нейтральных атомах. 💡 В чём прорыв: Кубиты держатся 12,6 секунд - значит, можно сделать миллионы операций, пока они не «сломаются» от шума. Управление с точностью 99,98% - критично, потому что коррекция ошибок работает только при редких сбоях. Лазеры-«пинцеты» разделяют один луч на 12 000 мини-ловушек, которые удерживают атомы в вакууме. Атомы можно переставлять, не теряя квантовое состояние - это даёт гибкость системе. 🚀 Конкуренты (IBM, Quantinuum) тоже гонят: цель — 100 000 кубитов к 2033 году и полная защита от ошибок к 2029. decrypt.co/341716/caltech-builds-worlds-largest-neutral-atom-quantum-computer

МТС приглашает на масштабный ИТ-чемпионат True Tech Champ 2025! Соревнования пройдут в двух треках: алгоритмы и программирование роботов. Участвовать могут начинающие ИТ-специалисты и опытные разработчики. В этом году ты сможешь: — решать алгоритмические задачи в индивидуальном зачете; — объединиться в команду с другими участниками и управлять роботом в лабиринте с помощью кода; — попасть на офлайн шоу-финал в качестве участника или зрителя; — побороться за призовой фонд 10 250 000 рублей. Отборочные этапы состоятся онлайн, финал — 21 ноября в МТС Live Холл в Москве. Регистрация открыта до 20 октября. Подай заявку прямо сейчас.

🚀 Datarus Jupyter Agent: Умный анализ данных Datarus Jupyter Agent — это мощная система многоступенчатого рассуждения, позволяющая выполнять сложные аналитические задачи с автоматическим восстановлением ошибок и синтезом результатов. Интеграция с Jupyter и Docker обеспечивает надежную среду для анализа данных. 🚀 Основные моменты: - Многоступенчатое рассуждение с использованием модели Datarus - Интеграция с Docker для изолированного выполнения - Поддержка TensorFlow, PyTorch и scikit-learn - Автоматическое восстановление ошибок - Управление Jupyter-ноутбуками и экспорт результатов 📌 GitHub: https://github.com/DatarusAI/Datarus-JupyterAgent @data_analysis_ml

Save the date — 30 октября идем на Яндекс Analytics Talks Meetup  Аналитики Городских сервисов Яндекса расскажут о том, как эффективно использовать данные и искать точки роста продуктов. В программе:  Доклады о том, как создавать продукты и делать их лучше для пользователей. Поговорим про новые фичи, поделимся метриками и сложностями при запусках. Дискуссия про LLM и GenAI в контексте DWH и аналитики — обсудим, приносят ли инструменты реальную пользу или это только хайп.  А еще афтепати с настолками и неформальное общение с экспертами Городских сервисов Яндекса. 📌 30 октября, сбор гостей с 18:00 📌 Москва, офлайн Регистрируйтесь и зовите друзей!  Мероприятие бесплатное. Количество мест ограничено — пожалуйста, дождитесь нашего подтверждения.

💸 BigTech удваивает ставки на ИИ - В 2025 компании потратят $345 млрд на AI-инфраструктуру - рост в 2,5 раза за два года. - Для сравнения: мировой телеком тратит ~$1,5 трлн. - Проект OpenAI Stargate ($500 млрд к 2029) = ~25% от прогнозируемых $2 трлн при росте в 58% год за годом. Сэм Альтман видит экспоненту — и она уже в цифрах.

Бизнесу данные нужны как воздух📊 На их основе компании принимают важные стратегические решения. Поэтому спрос на аналитиков растёт в самых разных сферах: от банковской до медицинской. На курсе «Аналитика данных с МФТИ» готовят специалистов универсальной квалификации. За 10 месяцев вы научитесь использовать Python для анализа данных, применять методы ИИ в своих задачах и работать с базами данных. С универсальными знаниями вы сможете строить карьеру в одном из трёх направлений аналитики: ➡️Аналитика данных. ➡️Data Science. ➡️Инженерия данных. 🎓 После обучения получите дипломы о профессиональной переподготовке от МФТИ и Нетологии. Центр развития карьеры поможет с трудоустройством, резюме и портфолио. Записывайтесь на курс и становитесь универсальным специалистом в аналитике → https://netolo.gy/eovL Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid: 2VSb5wPuu7P

🚀 Вышел Postgres 18 — с поддержкой Async I/O Раньше все операции чтения были блокирующими, теперь - нет. Результат: огромный прирост производительности для приложений с интенсивным чтением. ⚡️ Async I/O включён по умолчанию в Postgres 18! Что интересного: - Новый алгоритм skip scan для многостолбцовых индексов - Параллельное построение GIN-индексов (JSON, полнотекст) - Виртуальные генерируемые столбцы (значения считаются на лету) - Функция uuidv7() — UUID с временной сортировкой - Сохранение статистики планировщика при мажорных апгрейдах - Поддержка OAuth 2.0, улучшения TLS и безопасности - Новый протокол взаимодействия клиентов и утилит — v3.2 🟠 Релиз: https://www.postgresql.org/about/news/postgresql-18-released-3142/

🔊 OpenAI готовится выпускать свое первое «железо» к 2026–2027 Что происходит: - В OpenAI пришло уже более 24 специалистов из Apple в этом году - в области интерфейсов, камер, аудио, носимых устройств и производства. Команду ведёт Тан Тан, 25 лет проработавший в Apple, теперь - Chief Hardware Officer OpenAI. - Один из описанных концептов — умная колонка без экрана, плюс исследуются очки, диктофон и носимый пин - как дополнение к смартфону или ноутбуку. - OpenAI обсуждает модули колонок с Goertek и опирается на китайскую цепочку поставок Apple, что ускорит массовый запуск, но усиливает геополитические риски. - Фундамент — сделка на $6,5 млрд: покупка io Products у Джони Айва, чья команда теперь интегрирована в OpenAI (при этом LoveFrom продолжает независимую работу). ⚡ Реалии рынка: провал Humane Pin (HP купила и закрыла за $116M) показывает, насколько жестким является сегмент. 🎙️ Если первый продукт будет без экрана и голосоцентричным — успех зависит от: - дальнобойных микрофонных массивов - beamforming и низкой задержки wake word - on-device фильтрации - плавного облачного хэнд-оффа для быстрых ответов в реальных условиях. Источник: https://www.theinformation.com/articles/openai-raids-apple-hardware-talent-manufacturing-partners

🚀 Вышел Postgres 18 — с поддержкой Async I/O Раньше все операции чтения были блокирующими, теперь - нет. Результат: огромный прирост производительности для приложений с интенсивным чтением. ⚡️ Async I/O включён по умолчанию в Postgres 18! Что интересного: - Новый алгоритм skip scan для многостолбцовых индексов - Параллельное построение GIN-индексов (JSON, полнотекст) - Виртуальные генерируемые столбцы (значения считаются на лету) - Функция uuidv7() — UUID с временной сортировкой - Сохранение статистики планировщика при мажорных апгрейдах - Поддержка OAuth 2.0, улучшения TLS и безопасности - Новый протокол взаимодействия клиентов и утилит — v3.2 🟠 Релиз: https://www.postgresql.org/about/news/postgresql-18-released-3142/

Alibaba Group представила Memp — новый фреймворк, который даёт LLM-агентам обучаемую и обновляемую процедурную память. 📈 Результат — более высокая успешность и эффективность при сложных задачах. 🧠 Memp превращает прошлый опыт агентов в детальные инструкции и абстрактные стратегии, постоянно совершенствуясь по мере накопления данных. 🔄 Память можно даже передавать более слабым моделям, повышая их возможности. https://huggingface.co/papers/2508.06433

🆕 Hugging Face представили **AI Sheets** — no-code инструмент для создания и обработки таблиц с помощью ИИ. - Выглядит как обычная таблица, но вместо формул — тысячи моделей - Поддержка OpenAI-совместимых и локальных LLM - Можно добавлять столбцы с промптами, редактировать данные вручную или через лайки - Запуск онлайн или локально (Docker / pnpm) - Полностью опенсорс (Apache-2.0), легко встроить в пайплайны - Подходит для классификации, трансформации данных, синтетики и «vibe-тестов» моделей ⚡️ Попробовать #AI #NoCode #datasets #HuggingFace #LLM

⚡️ Новые модели для Кодина от Kwaipilot: KAT-Dev-32B и KAT-Coder - KAT-Dev-32B — 62.4% на SWE-Bench Verified, входит в топ-5 среди open-source моделей - KAT-Coder — 73.4% на SWE-Bench Verified, результат на уровне лучших проприетарных решений 🔗 Попробовать: https://huggingface.co/Kwaipilot/KAT-Dev

🎛️ Claude Squad Инструмент ориентирован на управление несколькими терминальными агентами искусственного интеллекта (Claude Code, Aider, Codex, OpenCode и Amp). Проект помогает организовывать взаимодействие разных ИИ и командных инструментов и привлёк более 3,6 тыс. звёзд. 🟠 Ссылка @data_analysis_ml

IT_ONE Cup. Code & Analyst — хакатон для аналитиков и разработчиков, где ты узнаешь, как работает IT-команда, и получишь сильный кейс в портфолио. Выбери трек и реши одну из задач: → Проанализируй BPMN-модель кредитного процесса и подготовь ТЗ на систему мониторинга эффективности. → Разработай сервис, который в реальном времени следит за переводами и оповещает о подозрительных операциях. 🏆 Призовой фонд: 900 000 рублей 💻 Формат: онлайн 🗓 Регистрация до 16 октября: https://cnrlink.com/itonecupmsudataanml Приглашаем системных аналитиков, разработчиков и менеджеров проектов. Размер команды — от 1 до 5 человек. Что тебя ждёт: • Применишь навыки системного анализа, построения архитектуры и работы с потоковыми данными. • Получишь готовый проект в портфолио. • Для участников ТОП-5 команд в каждом треке — фирменный мерч. Задачи соревнования: Трек 1. Навигатор оптимизации. Проанализируй кредитный процесс банка, выяви узкие места и создай ТЗ для системы мониторинга производительности. Решение поможет оптимизировать критически важные процессы. Трек 2. Финансовый радар. Разработай сервис для анализа транзакций в реальном времени. Архитектура должна включать правила обнаружения мошенничества и поддержку различных алгоритмов обработки. Ждём тебя на IT_ONE Cup. Code & Analyst — старт 17 октября на Codenrock: https://cnrlink.com/itonecupmsudataanml

⚡️ Tencent представила Hunyuan3D-Part, первую в своём роде open-source модель генерации 3D-объектов на уровне деталей, которая обгоняет все существующие открытые и закрытые решения. Главное: 🔹 P3-SAM — первая нативная 3D-модель сегментации деталей 🔹 X-Part — генератор деталей с SOTA-результатами по управляемости и качеству Ключевые особенности: 1️⃣ Обучение на 3.7 млн форм с чистыми аннотациями без использования 2D SAM 2️⃣ Новый автоматический пайплайн сегментации в 3D — полностью без участия пользователя 3️⃣ Диффузионный пайплайн для разбиения на части с учётом геометрии и семантики Код доступен на GitHub, веса выложены на Hugging Face, а протестировать модель можно как в облегчённой версии на Hugging Face, так и в полном формате через Hunyuan3D Studio. →Code: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan3D-Part → Веса: https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-Part → Paper: https://arxiv.org/abs/2509.06784 → Project page: https://murcherful.github.io/P3-SAM/ Попробовать： → (Light version) Hugging Face demo: https://huggingface.co/spaces/tencent/Hunyuan3D-Part → (Full version) Hunyuan3D Studio: https://3d.hunyuan.tencent.com/studio

🚀 Новое исследование Hunyuan: Reinforcement Learning on Pre-training Data (RLPT) Этот метод решает главную проблему масштабирования LLM - ограниченность размеченного текста. 🌟 RLPT даёт моделям возможность учиться рассуждениям напрямую на данных предобучения, без дорогой ручной разметки. Как это работает: 1️⃣ Модель во время обучения сама исследует данные и учится более общим стратегиям рассуждений. 2️⃣ Никакой дополнительной разметки — награды извлекаются прямо из предобучающих данных. 3️⃣ Награды за предсказание следующего сегмента позволяют масштабировать RL на этапе предобучения. Результаты: ✅ На Qwen3-4B-Base прирост: +3.0 (MMLU), +5.1 (MMLU-Pro), +8.1 (GPQA-Diamond), +6.0 (KOR-Bench), +6.6 (AIME24), +5.3 (AIME25). ✅ Чем больше вычислений, тем сильнее рост. ✅ Технология создаёт базу для дальнейших улучшений в RLVR. 📄 Подробнее: https://arxiv.org/pdf/2509.19249 #AI #RLPT #LLM #MachineLearning #NLP @data_analysis_ml

🚀 GitHub запустил публичное превью GPT-5-Codex для Copilot OpenAI представила новую модель GPT-5-Codex, оптимизированную под программирование и агентные задачи. Она доступна пользователям GitHub Copilot в публичном превью. Модель можно выбрать прямо в VS Code в режимах Ask, Edit и Agent, но только начиная с версии Copilot v1.104.1. Доступ распространяется на тарифы Pro, Pro+, Business и Enterprise, при этом в бизнес- и корпоративных планах администратор должен включить поддержку GPT-5-Codex в настройках. https://github.blog/changelog/2025-09-23-openai-gpt-5-codex-is-rolling-out-in-public-preview-for-github-copilot/

📰 На Yandex Neuro Scale 2025 представили обновлённую AI Studio Платформа позволяет собирать ИИ-агентов без навыков разработки: от голосовых ассистентов на базе realtime API до мультиагентных систем и инструментов вроде AI Search. При желании на платформе можно запустить и самостоятельно написанного агента. Встроены готовые решения — Нейроюрист, SpeechSense, инструмент для протоколирования встреч. Для агентов доступны быстрые интеграции по шаблону через MCP Hub – там уже доступны Контур.Фокус и amoCRM, вскоре появятся и сервисы Яндекса.

🧠 Сэм Альтман о будущем ИИ-инфраструктуры Глава OpenAI объяснил, почему компания делает ставку на строительство гигантских дата-центров для ИИ. По его словам, через год-два масштабные модели могут требовать 10 ГВт вычислений. В такой ситуации придётся выбирать: использовать эти мощности для исследований по лечению рака или, например, для создания бесплатного образования для всего мира. Чтобы не стоять перед выбором «или-или», OpenAI инвестирует в ещё большую инфраструктуру - так, чтобы человечество могло позволить себе и медицинские прорывы, и доступное обучение для всех.

⚡️ Сэм Альтман опубликовал новый блог-пост «Abundant Intelligence». Главная мысль: при доступе к 10 гигаваттам вычислений ИИ может приблизиться к решению величайших задач, например, поиску лекарства от рака. OpenAI видит будущее как «фабрику» ИИ-инфраструктуры, способную выпускать по 1 ГВт новых мощностей каждую неделю. Альтман сравнивает это с космической программой Apollo, только теперь цель не космос, а создание избыточного интеллекта. https://blog.samaltman.com/abundant-intelligence