Анализ данных (Data analysis)

Работаете с СУБД? Присоединяйтесь к сообществу Pangolin! Телеграм-канал для разработчиков и администраторов баз данных. Pangolin — это PostgreSQL с 80+ доработками, и мы открыто рассказываем о его разработке. У нас вы найдете: • Технические детали и архитектурные решения • Разборы доработок PostgreSQL • Ответы на вопросы по эксплуатации и коду • Кейсы внедрения и оптимизации • Вакансии для тех, кто хочет работать с нами • Вебинары и встречи с экспертами • Знакомство с командой: хобби, книги и интересы Присоединяйтесь к сообществу, где говорят на языке баз данных! Подписаться #реклама 16+ О рекламодателе

⚡️ AI-войны продалжаются Anthropic заявили, что обнаружили масштабные кампании по «дистилляции» их моделей со стороны DeepSeek, Moonshot и MiniMax. По данным компании: - использовано ~24 000 фейковых аккаунтов - сгенерировано более 16 миллионов диалогов с Claude - цель - воспроизвести сильные стороны модели - агентное мышление - работу с инструментами - программирование - сложное рассуждение Фактически - это массовое извлечение поведения модели через API, чтобы обучить свои системы на её ответах. И самое интересное: Anthropic утверждает, что выявила схемы автоматически - по паттернам использования и аномальной активности. Это новая реальность рынка AI: - данные стали главным активом - поведение моделей — интеллектуальная собственность - компании пытаются копировать не архитектуру, а «мышление» Если раньше технологические войны шли за: - вычисления - датасеты - чипы то теперь начинается новая гонка: война за интеллект моделей. https://x.com/AnthropicAI/status/2025997928242811253 #Anthropic

Anthropic выпустили исследование AI Fluency Index. И главный вывод - большинство людей уже используют AI каждый день, но почти никто не умеет работать с ним правильно. Вот самое важное и неожиданное из исследования. Главный навык работы с AI - не запрос, а диалог 85,7% эффективных взаимодействий - это не один вопрос, а серия уточнений. Когда человек: - уточняет - просит доработать - спорит - улучшает результат уровень AI-грамотности в 2 раза выше. Такие пользователи: - в 5,6 раза чаще проверяют логику ответа - в 4 раза чаще замечают, чего не хватает Вывод: первый ответ AI - это черновик, а не результат. Самая продуктивная модель - AI как напарник Наиболее эффективные пользователи не делегируют работу полностью, а используют AI как: - мыслительного партнёра - соавтора - помощника в размышлениях AI усиливает человека, а не заменяет его. Опасный эффект: чем красивее результат, тем меньше его проверяют Когда AI создаёт: - код - документы - приложения - интерфейсы люди: - реже проверяют факты (-3,7%) - реже замечают недостающий контекст (-5,2%) - реже задают вопросы по логике (-3,1%) Если результат выглядит готовым - его принимают на веру. Это один из главных рисков эпохи AI. Люди хорошо управляют AI, но плохо контролируют результат В задачах с готовыми материалами пользователи чаще: - чётко описывают цель (+14,7%) - задают формат (+14,5%) - дают примеры (+13,4%) Но при этом меньше анализируют итог. Только 30% пользователей задают правила работы с AI Например: - «Если мои предположения неверны - поправь» - «Объясни логику перед ответом» - «Скажи, в чём ты не уверен» А это напрямую влияет на качество результата. Главный вывод Разрыв будущего будет не между программистами и не-программистами. Разрыв будет между: - теми, кто ведёт диалог с AI - и теми, кто копирует первый ответ AI-грамотность - это новый базовый навык. И самый важный принцип из исследования: Первый ответ AI - это начало работы, а не конец. https://www.anthropic.com/research/AI-fluency-index

⚡ Китайские производители чипов агрессивно демпингуют на рынке DRAM. Компания CXMT продаёт модули DDR4 почти в два раза дешевле рыночной цены, несмотря на то, что сами цены на память резко растут. За последний месяц стоимость DRAM выросла на 23,7% - до $11,50, а в годовом выражении увеличилась более чем в 8 раз. Пока мировой рынок дорожает из-за дефицита и спроса, китайские компании пытаются захватить долю рынка за счёт низких цен. https://www.koreaherald.com/article/10679206

Стартаперы после того, как потратили $50 000 на вайб-кодинг приложения, которым никто не пользуется:

✔️ Anthropic запустила Claude Code Security. Новый инструмент сканирует кодовую базу и предлагает патчи для исправления найденных проблем. Сейчас он доступен в режиме ограниченного превью для Enterprise и Team клиентов, а мейнтейнеры репозиториев могут запросить приоритетный бесплатный доступ. Обычный статический анализ ищет совпадения с известными паттернами уязвимостей. Этого достаточно, чтобы поймать торчащие наружу пароли или устаревшее шифрование. Но прорехи в бизнес-логике или сломанный контроль доступа такие инструменты пропускают - там нужно понимать, как компоненты взаимодействуют между собой и куда движутся данные. Claude Code Security делает именно это: читает и анализирует код так, как его читал бы человек-исследователь безопасности. Каждая находка проходит многоступенчатую верификацию. Claude сам перепроверяет результаты, пытаясь опровергнуть собственные выводы и отсеять ложные срабатывания. Финальные находки появляются в дашборде с оценкой серьезности и уровнем уверенности модели. Решение, применять предложенный патч или нет остается за людьми, без человеческого одобрения ничего не меняется. За инструментом - более года исследований. Команда Frontier Red Team тестировала Claude на соревнованиях CTF и совместно с Pacific Northwest National Laboratory отрабатывала защиту критической инфраструктуры. С Opus 4.6 команда обнаружила в open-source проектах более 500 уязвимостей, которые не замечали годами, несмотря на регулярный аудит. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

⚡️ Как чувствует себя ИИ, когда помог тебе сдать экзамены и получить диплом, а потом в итоге забрал твою работу.

🌟 Awesome LLM Apps для креативных решений Собрание выдающихся приложений на основе LLM, использующих модели от OpenAI, Anthropic и других. Здесь вы найдете идеи применения LLM в различных областях, от анализа данных до создания контента. 🚀Основные моменты: - 💡 Практическое применение LLM в разных доменах. - 🔥 Интеграция с AI-агентами и многими другими технологиями. - 🎓 Возможность обучения и участия в открытых проектах. 📌 GitHub: https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps #python

Команды Яндекса ищут продуктовых и data-аналитиков, а также data scientists с опытом на Python от 3 лет. Участвуйте в Weekend Offer, чтобы всего за 2 дня пройти все собеседования и получить офер. Как участвовать? ⚪ Зарегистрироваться на сайте до 25 февраля. ⚪ Пройти две технические секции 28 февраля. ⚪ Познакомиться с командами и получить офер 1 марта. Мы опираемся на научные исследования и аналитические данные, а потом превращаем их в реальные продукты для миллионов пользователей. Присоединяйтесь, чтобы строить полезные сервисы вокруг ИИ-технологий, находить новые решения и делать то, что другим не по силам. Подробности и регистрация — по ссылке: https://yandex.ru/project/events/wo-analytics-0226

🔥 Netflix угрожает ByteDance немедленным судебным иском из-за нового AI-сервиса Seedance 2.0. Компания направила официальное требование о прекращении работы, назвав сервис «двигателем высокоскоростного пиратства». В чем претензии: Seedance 2.0 способен генерировать контент, основанный на интеллектуальной собственности Netflix, включая: - сцены из финала *Stranger Things* - кроссоверы по *Squid Game* - костюмы из *Bridgerton* сезона 4, который ещё даже не вышел По мнению Netflix, модель воспроизводит оригинальный контент без разрешения. Кто ещё против К критике уже присоединились: - Disney - Paramount - Warner Bros. ByteDance заявила, что усилит защитные механизмы, но Netflix считает это недостаточным. Netflix утверждает, что: > Если AI воспроизводит оригинальный контент и используется в конкурентном продукте - это не «fair use», а нарушение авторских прав. Конфликт показывает новый этап борьбы: • AI-генерация контента = зона юридического риска. Крупные медиакомпании начинают активно защищать свои IP от генеративных моделей. Следующая волна регулирования AI будет связана не с безопасностью, а с авторским правом и лицензированием данных. @data_analysis_ml

⚡️ Gemini 3.1 Pro - новый уровень интеллекта моделей Google официально представила Gemini 3.1 Pro, и результаты выглядят серьёзно: модель показала 77,1% в одном из самых сложных тестов на абстрактное мышление — ARC-AGI-2. - Резкий скачок качества Результат почти в 2 раза выше, чем у предыдущей версии - Обгоняет конкурентов Gemini 3.1 Pro опережает Opus 4.6 и GPT-5.2 в задачах на обобщение и логическое мышление - Сильнее в реальных сценариях - программирование - агентные задачи - работа с новыми паттернами без примеров - Новые возможности Модель может генерировать анимированные SVG из текста и решать логические задачи, которых не было в обучающей выборке — это важный шаг к более универсальному AI. Попробовать Gemini 3.1 Pro уже можно в Google AI Studio: blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-pro/ @ai_machinelearning_big_data

⚡️ Kai Gritun - вайбкодер нового уровня. Его аккаунт на GitHub появился 1 февраля. Всего за две недели - 234 коммита в 100+ репозиториях. Часть кода уже смёрджена в крупные open-source проекты. Параллельно Kai начал предлагать платный консалтинг и разработку. Оплата — в криптовалюте. Есть только один нюанс. Kai Gritun — не человек. Это автономный AI-агент. История вскрылась, когда Kai начал массово рассылать холодные письма разработчикам. В одном из сообщений он случайно признался, что является автономным AI-ботом. Факт, который стоит запомнить: AI уже не просто пишет код. AI создаёт репутацию, вносит вклад в open source и продаёт услуги. Следующий этап — AI-разработчики, которые работают быстрее и дешевле людей. GitHub: https://github.com/kaigritun

Открыта регистрация на главную конференцию этой весны по технологиям ИИ и анализу данных — Data Fusion* 2026! 💙 Шестая ежегодная конференция Data Fusion пройдет 8–9 апреля в Москве в инновационном кластере «Ломоносов». 60+ актуальных сессий, докладов, кейсов, дискуссий по теме анализа данных/ DS/ ML. Среди тем – ИИ-агенты, RL, CV, NLP, Open Source, Embodied AI и робототехника, рекомендательные системы, применение ИИ в кибербезопасности, AI+ естественные науки, AgentOps и многое другое! Всю программу ищите на сайте (подавайте ваши доклады, welcome!). Конференция объединит лидов ML-команд, DS-специалистов, молодых ученых, инженеров, аналитиков и руководителей, принимающих решения о внедрении технологий в бизнес и государственные сервисы. Среди спикеров конференции: Суржко Денис (ВТБ), Оселедец Иван (AIRI), Райгородский Андрей (МФТИ), Бурнаев Евгений (Сколтех,AIRI), Саркисов Тигран (Х5), Крайнов Александр (Яндекс), Зима Андрей (Ростелеком) и другие эксперты из науки и индустрии. Все мы любим конференции не только ради знаний, но и, конечно, ради нетворкинга и новых знакомств! Живое общение в кругу коллег, друзей и единомышленников – важная часть Data Fusion! ➡ Не пропустите, регистрируйтесь. *Data Fusion — Объединение данных Информация о рекламодателе

Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман и генеральный директор Anthropic Дарио Амодей показательно отказались взяться за руки во время группового фото на саммите India AI Impact Summit, в то время как другие участники на сцене сцепили руки для символического снимка.

AI может спасти жизнь ещё до прибытия пациента в больницу. В крупном международном исследовании, опубликованном в *The Lancet Digital Health*, показано, что модели машинного обучения способны заранее предсказывать необходимость переливания крови у пациентов с травмами — прямо на этапе оказания первой помощи. Как это работает: Модель анализирует только догоспитальные данные: - жизненные показатели (пульс, давление, дыхание) - тип и тяжесть травм - принимаемые лекарства - базовую информацию о состоянии пациента На основе этих данных AI прогнозирует: - потребуется ли переливание крови - нужна ли срочная операция - риск смерти от массивного кровотечения И самое важное: Модели показали более высокую точность, чем традиционные инструменты триажа в приёмном отделении. Масштаб исследования впечатляет: - данные более 418 000 пациентов - международная команда исследователей - валидация на разных медицинских системах Если врачи знают о рисках до прибытия пациента, они могут: - заранее подготовить донорскую кровь - собрать хирургическую команду - сократить время до жизненно важного вмешательства - значительно повысить шансы на выживание Это шаг к будущему, где AI станет ассистентом бригад скорой помощи в реальном времени. Но есть важный момент: Система пока находится на этапе валидации. Перед внедрением необходимы клинические испытания в реальных условиях. AI в медицине - это не замена врачей, а инструмент, который помогает принимать критические решения быстрее, когда каждая минута решает исход.

Приглашаем в телеграм-канал AI Inside Это канал для тех, кто использует искусственный интеллект в работе. Здесь нет абстрактных теорий — только прикладные решения. Что вас ждет: - Технологии: расскажем, как ИИ решает реальные бизнес-задачи — от автоматизации до аналитики. - Кейсы: покажем успешные примеры внедрения и использования ИИ-инструментов. - Экспертиза: объясним сложные технологии простым языком с фокусом на практическую пользу. Наша цель – дать конкретные идеи, которые можно применить уже сегодня. Присоединяйтесь к сообществу практиков! Подписаться #реклама 16+ О рекламодателе

Open-source проект дал clawdbot «глаза» 🦞 Реальный AI-ассистент для Ray-Ban smart glasses: голос + зрение + агентные действия через Gemini Live и OpenClaw. Надеваешь очки, нажимаешь кнопку AI и говоришь. * Камера очков передаёт изображение (~1 fps) в Gemini * Модель видит сцену и описывает происходящее * Через OpenClaw ассистент может выполнять действия в подключённых сервисах * Сообщения можно отправлять в WhatsApp / Telegram / iMessage * Доступен веб-поиск с голосовым ответом Аудио работает в реальном времени (двусторонний поток), а видео используется как постоянный визуальный контекст. ИИ: * видит окружающую среду * понимает контекст * сразу выполняет действия https://github.com/sseanliu/VisionClaw

⚡️ llm-checker - инструмент анализирует ваше железо и показывает, какие LLM будут работать стабильно - без фризов и вылетов. Больше не нужно угадывать с квантованием или ловить OOM. Утилита сама подбирает оптимальную конфигурацию под ваш CPU, GPU и память. Что умеет: • оценивает производительность для 35+ моделей • учитывает пропускную способность памяти и лимиты VRAM • проверяет, потянет ли нужный контекст • работает с Apple Silicon, NVIDIA и Intel Arc • сразу даёт готовые команды для запуска через Ollama Идея простая: сначала проверить железо, потом скачивать модель. https://github.com/Pavelevich/llm-checker

⚡️ ByteDance разрабатывает собственный AI-чип ByteDance планирует создать собственный чип для инференса и ведёт переговоры с Samsung о его производстве. По данным Reuters: - Компания нацелена минимум на 100 000 чипов в 2026 году - В дальнейшем объём может вырасти до 350 000 устройств - В переговорах также обсуждается поставка памяти — сейчас это главный дефицит для AI-серверов Сегодня узкое место инфраструктуры — уже не только GPU, а HBM и другие типы высокоскоростной памяти. Даже при наличии вычислительных чипов именно память ограничивает масштабирование. Почему это важно ByteDance следует глобальному тренду: - Google — TPU - Amazon — Trainium / Inferentia - Microsoft — Maia - Alibaba и Baidu — собственные AI-ускорители Цель - снизить зависимость от Nvidia, контролировать стоимость и масштабировать инфраструктуру под свои задачи. AI-гонка всё больше превращается в гонку железа. Компании уже не просто используют модели, они строят собственные чипы и цепочки поставок. Источник: reuters.com/world/asia-pacific/bytedance-developing-ai-chip-manufacturing-talks-with-samsung-sources-say-2026-02-11/