Анализ данных (Data analysis)

стория с будущим IPO OpenAI может получиться очень непростой. В первом квартале 2026 года у компании, по этим данным, было: $5,7 млрд выручки $3,7 млрд сожжённых денег $9,3 млрд операционного убытка $665 млрд обязательств на вычислительные мощности до 2030 года Спрос на ИИ огромный, с этим уже сложно спорить. Но проблема в другом: чтобы оставаться на уровне лучших frontier-моделей, OpenAI приходится тратить колоссальные деньги на инфраструктуру и вычисления. То есть бизнес растёт, но цена этого роста пока очень высокая. Cможет ли OpenAI превратить этот спрос в устойчивую прибыльную модель. И на этом фоне сравнение с Anthropic будет особенно жёстким.

Spark Connect для ИТ-команд: упрощаем разработку и работу с данными 😎

Многие компании уже используют Apache Spark для обработки и трансформации данных, но часто только в привычных сценариях. Spark остаётся инструментом исключительно для Spark‑разработчиков: сложный стек и высокий порог входа мешают вовлекать в работу другие команды. В результате потенциал платформы используется лишь частично.

На вебинаре 23 июня эксперты Cloud.ru покажут, как с помощью Spark Connect и сервиса Evolution Managed Spark сделать взаимодействие со Spark удобным для разных ролей. В программе:

▶️

Интерактивная разработка со Spark через локальную IDE и Spark Connect;

▶️

Анализ и визуализация данных в Jupyter Notebooks;

▶️

Построение ETL‑процессов в dbt на чистом SQL;

▶️

Сценарии использования Spark для разработчиков, аналитиков и специалистов Data Lakehouse;

▶️

Возможности Evolution Managed Spark для интерактивной работы с данными.

➡️ Бонус: практическая часть с демонстрацией сценариев интерактивной работы с Apache Spark 👉 Зарегистрироваться 👈

VibeThinker-3B от Weibo Weibo представила VibeThinker-3B - компактную reasoning-модель на 3B параметров, которая неожиданно сильно выступает в задачах с проверяемым ответом. На математических бенчмарках вроде AIME 2026 и IMO-AnsBench, а также на новых задачах LeetCode, модель показывает результаты уровня систем, которые в десятки раз больше. Что интересно: * сильные результаты в математике и кодинге * фокус на задачах с чёткой проверкой ответа * компактный размер 3B * веса, код и статья открыты * модель можно запускать на довольно скромном железе Похоже, рынок всё больше уходит не только в сторону гигантских универсальных моделей, но и в сторону маленьких специализированных reasoning-моделей. Model : https://huggingface.co/WeiboAI/VibeThinker-3B Github: https://github.com/WeiboAI/VibeThinker Paper: https://huggingface.co/papers/2606.16140 #AI #LLM #Reasoning #OpenSource #SmallModel

Hugging Face выкатили Serge, опенсорсного ИИ-ревьюера для GitHub. Работает просто: вызываете агента в комментариях к pull request, и он сам проходит по diff, ищет баги, спорные места и оставляет замечания прямо в PR. Что удобно: * можно задавать правила ревью прямо в репозитории * можно указать, на что агент должен обращать внимание * можно заранее описать, что стоит игнорировать * ревью запускается через обычный комментарий * проект open source Разработчики Hugging Face уже используют Serge внутри компании, в том числе для ревью в diffusers и transformers. По сути, это ещё один шаг к новой норме: ревью кода становится не только задачей людей, но и постоянным AI-слоем поверх GitHub. Не замена нормальному code review, а дополнительный фильтр, который может поймать очевидные баги, регрессии и странные решения до того, как до них дойдёт человек. https://huggingface.co/blog/huggingface/serge

Яндекс приглашает опытных аналитиков на мероприятия Мы собрали календарь событий для продуктовых и data-аналитиков, data scientists, маркетинговых и бизнес-аналитиков: ✅ Welcome time — уютные офлайн-встречи. Обсуждаем внутреннюю кухню команд Поисковых сервисов и ИИ, делимся кейсами и неформально общаемся. ✅ Data Driven — главная конференция года про анализ данных для бизнес-решений. ✅ Подкаст и ТГ-канал для тех, кто любит погружаться в детали. Также периодически проводим мероприятия с быстрым офером. Заглядывайте на страничку, чтобы узнать больше, и приходите знакомиться с коллегами по цеху и делиться экспертизой. Перейти на сайт #реклама yandex.ru О рекламодателе

⚡️ DeepSeek завершила первый внешний раунд финансирования и привлекла $7,4 млрд DeepSeek провела первый раунд внешнего финансирования и привлекла более 50 млрд юаней, примерно $7,4 млрд. Оценка компании, по сообщениям, превысила $50 млрд. Инвесторы заходят не напрямую в DeepSeek, а через limited partnership, которым управляет CEO компании Лян Вэньфэн. Такая структура позволяет ему сохранить полный контроль над компанией. Единственное исключение - China National AI Industry Investment Fund. Этот фонд инвестирует напрямую в DeepSeek и получает право голоса. Его вклад составляет 1 млрд юаней. Обычные инвесторы не получают права голоса, но получают доступ к финансовой информации и приоритетное право участия в будущих раундах. Все доли инвесторов заблокированы на пять лет, чтобы снизить риск краткосрочной спекуляции. Крупные инвесторы: * Лян Вэньфэн — 20 млрд юаней * Tencent — 10 млрд юаней * CATL — 5 млрд юаней * JD.com — 3 млрд юаней * NetEase — 3 млрд юаней * IDG Capital — 3 млрд юаней Сообщается, что менеджмент DeepSeek тщательно проверяет личности LP-инвесторов, которые стоят за инвестиционными фондами. Раньше DeepSeek работала без внешнего финансирования, но растущие расходы на вычисления и усиливающаяся борьба за AI-таланты сделали привлечение капитала необходимым.

Апдейт по Fable 5 / Anthropic: компания отправила своих ведущих специалистов по безопасности в Вашингтон. Экспортные ограничения всё ещё Anthropic и администрация Трампа завершили переговоры в понедельник без результата: экспортные ограничения на Claude Fable 5 остаются в силе. Когда их снимут - непонятно. Компания несколько дней убеждала Вашингтон, что опасения вокруг модели преувеличены. Ту же позицию Anthropic повторила перед исследователями из Министерства торговли США. Министр торговли Говард Лютник подключился к встрече по телефону с саммита G7 в Эвиане, Франция. Кибердиректор Шон Кэрнкросс в переговорах не участвовал. Со стороны Anthropic обсуждение вели сооснователь Том Браун и глава внешних связей Сара Хек. Руководитель red teaming Логан Грэм и исследователь безопасности Николас Карлини специально прилетели в Вашингтон для этих переговоров. Главный спор - можно ли снять защитные ограничения Fable 5 и открыть более мощные возможности Mythos, которые находятся «под капотом». NSA считает, что да. Anthropic утверждает, что риск преувеличен. Пока нет ясного понимания, какими будут следующие шаги. @linuxkalii

Теперь официально: SpaceX покупает Cursor в сделке полностью за акции, оценённой в $60 млрд. Этот шаг моментально даёт ИИ-империи Илона Маска серьёзный enterprise-продукт для программирования и может помочь xAI сократить отставание от Claude Code от Anthropic и Codex от OpenAI. Однако на практике всё больше похоже, что xAI скорее сдаёт свои дата-центры в аренду и позиционирует себя как hyperscaler, чем реально стремится участвовать в гонке за SOTA-модель.

Google Research представила Gemini-SQL2 - новую систему text-to-SQL на базе Gemini 3.1 Pro. Она превращает вопросы на обычном языке в исполняемые SQL-запросы, позволяя получать данные из баз без ручного написания кода. На бенчмарке BIRD система показала state-of-the-art результат - 80,04% execution accuracy. BIRD реально запускает запрос и проверяет, возвращает ли он правильный результат. https://x.com/GoogleResearch/status/2065475343205740911

🇧🇷 Мэрия Рио-де-Жанейро (через свою муниципальную ит-компанию IplanRIO) только что выпустила модель под названием Rio 3.5 Open 397B Модель с 397 миллиардами параметров (MoE), основанная на Qwen 3.5, с полностью открытой лицензией MIT, которая превосходит свою базовую модель и конкурирует с лучшими frontier в задачах программирования и агентного кодирования. https://huggingface.co/prefeitura-rio/Rio-3.5-Open-397B

OpenRouter запустил Fusion - систему, где на один запрос отвечает не одна модель, а сразу несколько Суть в том, что Fusion отправляет ваш промпт параллельно в разные модели. Каждая модель пытается решить задачу по-своему, при необходимости использует web search и bash-инструменты, а затем отдельный judge сравнивает ответы. После этого synthesizer собирает финальный вариант. Получается не просто «выбор лучшей модели», а полноценная серверная схема коллективного мышления: * несколько моделей работают одновременно; * инструменты помогают проверять факты и считать; * judge отбрасывает слабые ответы; * synthesizer собирает итоговый результат в один связный ответ. OpenRouter утверждает, что Fusion уже обходит frontier-модели на DRACO, deep research benchmark от Perplexity. https://openrouter.ai/fusion @machinelearning_ru

Китай может решить главную проблему зелёной энергетики уже к 2030 году Главная слабость возобновляемой энергетики, то что энергия появляется не тогда, когда она нужна, а когда есть солнце или ветер. Китай сейчас старается решить это проблему этот разрыв с помощью grid storage -накопителей энергии, подключённых прямо к электросети. Они работают как огромный буфер: забирают электричество, когда генерации много и цена низкая, а потом возвращают его в сеть вечером, ночью или в часы пикового спроса. И темпы у Китая уже почти неприличные. Только за декабрь 2025 года Китай установил 65,4 ГВт·ч сетевых батарей. Это больше, чем США установили за весь 2025 год - 46,5 ГВт·ч. При этом США остаются вторым крупнейшим рынком накопителей после Китая. Батареи превращают солнечную и ветровую энергетику из «нестабильной» в управляемую. Сеть получает возможность сохранять избыток дешёвой энергии и отдавать её тогда, когда она реально нужна. Китай одновременно делает три вещи: - строит огромный избыток солнечной и ветровой генерации; - рекордными темпами наращивает накопители; - быстро переводит транспорт, промышленность и города на электричество. Если такая динамика сохранится, уже к 2030 году Китай может приблизиться к энергосистеме, где потребности в электричестве всё чаще закрываются связкой renewables + storage, а не углём и газом. https://reneweconomy.com.au/graph-of-the-day-batteries-are-beating-solar-to-deliver-the-fastest-energy-transition-in-human-history/

✔️ Cohere выпустила 30B-модель, которая обходит Gemma 4 в кодинге Модель построена на базе Command A+ с архитектурой параллельного трансформера. При почти вдвое меньшем размере у неё почти вдвое больше слоёв. Модель затачивали под агентный кодинг. https://cohere.com/blog/north-mini-code

Правительство США, ссылаясь на полномочия в сфере национальной безопасности, выпустило директиву экспортного контроля, требующую приостановить любой доступ к Fable 5 и Mythos 5 для иностранных граждан — независимо от того, находятся они в США или за их пределами. Это касается в том числе иностранных сотрудников Anthropic. Практический результат этого распоряжения: нам необходимо срочно отключить Fable 5 и Mythos 5 для всех наших клиентов, чтобы обеспечить соблюдение требований. Доступ ко всем остальным моделям Claude не затронут. Мы приносим извинения клиентам за этот сбой. Мы считаем, что это недоразумение, и работаем над тем, чтобы восстановить доступ как можно скорее. https://www.anthropic.com/news/fable-mythos-access

Anthropic be like

✔️ OpenAI купила стартап Ona Сделка по приобретению стартапа облачной оркестрации Ona позволит агентам OpenAI выполнять долгие задачи автономно, без привязки к локальным устройствам и активным сессиям пользователя. Интеграция решений Ona даст изолированную среду для многочасовой работы с кодом, с возможностью удаленно подключаться к фоновым процессам для корректировки действий, проверки промежуточных результатов и утверждения решений. Команда стартапа перейдет в OpenAI после одобрения сделки регуляторами. openai.com ✔️ AI Alliance коллективно обучит открытую модель Консорциум представил платформу Project Tapestry для федеративного обучения открытых моделей. Участники будут тренировать её на локальных данных с использованием собственных вычислительных мощностей. В общую систему попадут только обновленные веса. Ян Лекун, консультант проекта, пообещал, что контрибьюторы получат доступ к итоговой базовой модели. На ее основе компании смогут создавать независимые версии под свои бизнес-задачи. Сейчас инженеры проекта тестируют архитектуру платформы и формируют каталог данных. Релиз инфраструктуры запланирован на сентябрь 2026 года. До конца года AI Alliance планирует обучить первую компактную модель, а к лету 2027 выпустить вариант уровня проприетарных SOTA-решений. thealliance.ai ✔️ Сооснователь xAI запустил стартап персонализированных агентов Игорь Бабушкин, стоявший у истоков xAI и ранее работавший в OpenAI и Google DeepMind, объявил о создании компании River AI, которая будет заниматься созданием адаптивных ИИ-агентов. Идеология проекта строится на расширении человеческих возможностей через персонализацию и полном контроле ИИ. В перспективе стартап планирует заняться разработкой аппаратных решений и физической инфраструктуры. Костяк команды сформировали выходцы из xAI. К Бабушкину присоединились руководитель продуктовой безопасности Винсент Старк, юрисконсульт Лили Лим, а также инженеры братья Соболевы. bloomberg.com ✔️ Агенты в ChatGPT получили возможность оплачивать покупки через Visa Visa интегрировала платежную сеть в ChatGPT. ИИ-агенты получили возможность самостоятельно проводить транзакции от лица пользователя у любого продавца с поддержкой карт сервиса. Для работы функции достаточно привязать карту к чат-боту. OpenAI обеспечивает логику автономных агентов, Visa отвечает за авторизацию платежей и фрод-мониторинг. Пользователям доступны инструменты контроля: лимиты трат, белые списки магазинов и опция обязательного подтверждения операций. Оспаривание платежей проходит по стандартным правилам Visa. Регламент планируют адаптировать для случаев, когда продавец действовал корректно, а ошибочный заказ произошел из-за сбоя в логике ИИ. visa.com ✔️ Deezer запустил детектор ИИ-музыки Стриминговый сервис создал инструмент, который ищет и определяет ИИ-треки. Алгоритм анализирует медиатеки пользователей и выявляет синтетический контент на 20 стриминговых платформах. Инструмент поддерживает 27 языков. По словам директора компании Алексиса Лантернье, ежедневно на Deezer загружается около 75 тысяч ИИ-композиций, это более 44% от всех новых релизов, а почти у половины пользователей, переходящих от конкурентов, в сохраненных подборках уже есть сгенерированная музыка. Исследование Deezer и Ipsos показало, что 97% слушателей не отличают ИИ-музыку от реальной, но 80% требуют обязательной маркировки. Платформа уже начала пессимизировать сгенерированный контент, исключая его из рекомендаций и подборок. deezer.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Быстрый старт в AI-аналитику с DataLens Обзор AI в DataLens: агентский режим, новые сценарии и on-premises 16 июня в 12:00 мск проведём вебинар о том, как AI-возможности меняют работу с аналитикой в DataLens. Покажем агентский режим Нейроаналитика, новые сценарии в дашбордах, виджетах, рассылках и встройках, а также разберём, как использовать DataLens в облаке и on-premises. О чём поговорим: * большое обновление Нейроаналитика и как устроен агентский режим под капотом * новые сценарии: виджеты дашборда, рассылки, встройки и публикации * как подключать внешние AI-инструменты и ускорять работу с DataLens * доступность AI-возможностей в облаке и on-premises * планы развития встроенного AI в DataLens и инфраструктуры для внешних AI- инструментов Вебинар будет полезен аналитикам, BI-специалистам, дата-командам и всем, кто хочет быстрее получать инсайты из данных без лишней ручной работы.

Moonshot AI выпустила и открыла Kimi-K2.7-Code — новую модель для кодинга и агентных задач. По сравнению с K2.6 модель стала заметно сильнее в задачах разработки: * +21.8% на Kimi Code Bench v2 * +11.0% на Program Bench * +31.5% на MLS Bench Lite Отдельно улучшили эффективность рассуждений. Kimi-K2.7-Code меньше «думает вслух» и тратит примерно на 30% меньше reasoning-токенов, чем K2.6. Для кодинг-агентов это важно: меньше лишнего перебора, быстрее выполнение, ниже стоимость. Ещё один акцент — long-horizon coding. Модель лучше держит длинные инструкции и чаще доводит end-to-end задачи до рабочего результата, а не ломается где-то посередине. Скоро обещают 6x High-Speed Mode. Доступна через Kimi API и Kimi Code: Kimi Code: https://kimi.com/code API: https://platform.moonshot.ai

NVIDIA представила Vera CPU как процессор для новой волны AI-фабрик Раньше масштабирование ИИ в основном крутилось вокруг обучения, инференса и test-time compute. Теперь растёт другой тип нагрузки: агентные системы и reinforcement learning. Такие модели планируют, вызывают инструменты, запускают проверки, работают с окружениями, делают больше шагов и постоянно гоняют данные между CPU, GPU, памятью и сетью. По данным NVIDIA, Vera должна ускорять выполнение агентных задач до 1,8 раза по сравнению с x86 CPU, сокращать CPU-время и повышать общий throughput AI-фабрики. Идея простая: если CPU медленно готовит данные и обслуживает окружение, дорогие GPU ждут и не генерируют токены. Vera делает ставку на высокую пропускную способность памяти, быструю связку CPU-GPU через NVLink-C2C и более предсказуемое перемещение данных. Для агентных workloads это важно, потому что там стоимость считается не только в FLOPS, а в том, сколько задач система успевает завершить за единицу времени. NVIDIA усердно двигает идею продажи AI-фабрики целиком: GPU, CPU, сеть, память и софт как одну систему. https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-vera-cpu-sets-a-new-standard-for-agentic-workloads-in-ai-factories/

NVIDIA показала CPO-switch, сделанный вместе с Lambda. CPO, или co-packaged optics, переносит оптическую связь ближе к главному сетевому чипу. Путь сигнала становится короче, потерь меньше, энергопотребление ниже, а потенциальных точек отказа меньше. NVIDIA объясняет это через экономику токенов: сеть сама токены не генерирует, но без неё GPU простаивают. Чем больше энергии и сбоев в сети, тем дороже каждый токен. Для масштаба: дата-центр на 128 000 GPU с обычными оптическими модулями требует около 655 000 трансиверов. Каждый из них может сломаться. CPO убирает этот класс компонентов.