Анализ данных (Data analysis)

🧠 Теперь можно вычислять LLM, которые «накрутили» баллы на бенчмарказ по математике, но не умеют больше ничего. В свежем исследовании *“Does Math Reasoning Improve General LLM Capabilities?”* показано, что модели, обученные на математике с помощью SFT, часто не улучшаются вне математики — а иногда даже деградируют. 📊 Что выяснили: • SFT на математике → ухудшение на нематематических задачах • RL на математике → перенос улучшений в другие домены • SFT вызывает сильное смещение представлений и токен-дистрибуций • RL наоборот — сохраняет топологию модели и двигает только логические оси 🧪 Авторами разработан новый инструмент — Transferability Index: Это простое соотношение между улучшением на математике и изменением на сбалансированном наборе задач. Помогает понять: ✔️ где модель реально умнее ❌ а где — просто бенчмарк‑максинг 📌 Вывод: RL-постобучение лучше предотвращает «забвение» и делает LLM более универсальными. SFT — может казаться эффективным, но часто ухудшает общие способности модели. 📌 Подробнее

Microsoft уволит 9 000 сотрудников — это примерно 4% от общего числа работников компании. Очевидно, что ИИ действительно делает людей ненужными. И это уже не просто громкие заявления. @data_analysis_ml

🧠 II-Medical-8B-1706 — open-source LLM для медицинских задач! ▪️ Превзошла MedGemma 27B от Google при 70% меньшем количестве параметров ▪️ Квантизированные веса GGUF — модель запускается даже на <8 ГБ ОЗУ Model card: https://huggingface.co/Intelligent-Internet/II-Medical-8B-1706 GGUF quantization: https://huggingface.co/Intelligent-Internet/II-Medical-8B-1706-GGUF

Интелион Облако запускает розыгрыш 🎉 Главный приз – 3 сервера с А10 или А5000. Также разыгрываются приятные скидки. Запусти нейросеть, рендер, LLM или сложные вычисления на топовом GPU за 1 рубль! Как принять участие: 1. Зарегистрироваться на Intelion.cloud 2. Заполнить форму розыгрыша 3. Подписаться на ТГ канал Итоги подведем 5 июля в прямом эфире в канале Artificial Intelion. Не забудь поделиться с другом!

🧠 WM-Abench — бенчмарк для оценки памяти у мультимодальных LLM Новый open-source бенчмарк от Maitrix Research оценивает, как мультимодальные модели (текст + изображение) запоминают и используют визуальную информацию. 📌 Что проверяется: – Могут ли LLM “удерживать в голове” объекты, числа и расположение – Насколько глубоко модель понимает визуальный контекст – Способна ли она логически оперировать на основе того, что “видела” 📈 Поддерживаются: GPT‑4o, Gemini, Claude, LLaVA и другие 🔍 Задания: от простых “где лежит мяч?” до сложных визуальных рассуждений Исследователи из Maitrix оценили 15 SOTA мультимодальных моделей (включая o3 и Gemini 2.5 Pro) по 23 когнитивным измерениям: от базового восприятия до предсказания будущих состояний. Ключевые выводы: 🔹 Модели хорошо справляются с распознаванием, но проваливаются в 3D-пространственном мышлении, динамике движения и причинно-следственной симуляции. 🔹 VLM склонны “путать” физику: даже изменение цвета объекта сбивает модель на задачах восприятия. 🔹 В сложных задачах предсказания следующего состояния — даже лучшие модели отстают от человека на 34.3%. 🔹 Точность восприятия ≠ понимание: даже “увидев” всё правильно, модели не умеют достроить последствия и взаимодействия объектов. Отличный инструмент, чтобы понять на что реально способна ваша мультимодальная модель, а не только на красивые демо. 🔗 https://wm-abench.maitrix.org #LLM #AI #multimodal #benchmark

🧠 Хочешь понять, на чём основана модель Gemma 3n от Google? Вот ключевые научные работы, стоящие за её архитектурой и обучением: 🔹 AltUp — улучшение аппроксимации внимания https://arxiv.org/abs/2301.13310 🔹 LAuReL — расширение языковых моделей за счёт многоязычного претрейнинга https://arxiv.org/abs/2411.07501 🔹 MatFormer — матричная факторизация для масштабируемых LLM https://arxiv.org/abs/2310.07707 🔹 Activation Sparsity — обучение моделей с разреженной активацией https://arxiv.org/abs/2506.06644 🔹 Universal Speech Model — единая модель для понимания и генерации речи https://arxiv.org/abs/2303.01037 📘 Блог Google с обзором архитектуры и практическим гайдом по Gemma 3n: https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3n-developer-guide/

📡 Как студенты российских IT-вузов занимаются разработкой баз данных. На Хабре вышла статья про YDB — распределённую СУБД с открытым исходным кодом. Она применяется для построения высоконагруженных систем и может исполнять федеративные запросы к внешним источникам данных. Что внутри: 🧩 как реализовать SQL-запрос к внешней NoSQL-базе 📦 как упаковать Redis и MongoDB в реляционную модель ⚙️ проектируем абстракцию, которая может спрятать *любой* внешний источник данных Новые функции YDB пилят студенты Яндекс Образования, а ревью прходоят у разработчиков бигтеха.  Результат: федеративные запросы в YDB теперь могут быть адресованы к PostgreSQL, ClickHouse, MongoDB, Redis и многим другим источникам – польза для всего  open-source сообщества. 📌 Статья полезна для тех, кто интересуется: — Разработкой СУБД — Консолидацией гетерогенных данных

miniDiffusion — упрощённая реализация Stable Diffusion 3.5 на PyTorch 🔹 Этот репозиторий — минималистичный, но рабочий аналог Stable Diffusion: всего ~2800 строк кода, без лишних зависимостей. 📦 Что внутри: • Архитектура DiT (Diffusion Transformer) • Кодировщики: T5 (текст) и CLIP • VAE для генерации изображений • Attention, Noise Scheduler и FID-оценка качества 🧪 Зачем это нужно: • Понять, как работает диффузионная генерация • Экспериментировать с архитектурой • Обучать и тестировать свои модели ▶️ Быстрый старт:

git clone https://github.com/yousef-rafat/miniDiffusion
pip install -r requirements.txt
python3 encoders/get_checkpoints.py

📌 Github

🧠  Как успевать следить за всеми новостями искусственного интеллекта? И чтобы не тратить на это кучу времени?! Мы нашли ребят, которые делают это за вас. 📌 Рекомендуем подписаться на канал @svodka_ai — Искусственный интеллект. Каждый день их AI-журналисты мониторят десятки каналов про ИИ, а затем выдают утренний компактный дайджест: 📰 5–8 главных новостей без оффтопа и инфошума 🔗 Линк на источник под каждым пунктом — сразу в закладки или "прочитать позже" ⏱️ Формат "прочёл за три минуты — знаешь всё основное" 🧩 Все релизы, новости ИИ-компаний, секреты о тулах – в одном месте 💡 Экономия: ~90 % времени против ручного серфинга по каналам. Если ИИ — ваш хлеб (или хотя бы джем к утреннему кофе), подпишитесь на @svodka_ai и начинайте день, уже зная главное. Профит прост: меньше скролла — больше инсайтов без инфошума. 👉 Подписывайтесь и пусть ИИ готовит для вас сводки самого главного  erid: 2W5zFHoXe24

Apple выложила Sage Mixtral 8x7B fine-tune с лицензией Apache 💡 Это не просто ещё одна доработка LLM — модель использует State-Action Chains (SAC), чтобы встроить в диалоговую генерацию латентные переменные для эмоций и стратегий общения. Что это даёт: - SAC vs обычный fine-tune: модель получает грубое управление через state/action токены → диалоги становятся эмоционально насыщеннее, без потери на метриках - Итеративная доработка: self-play + tree search позволяют оптимизировать диалоги по цепочкам действий, превзойдя базовые модели по оценкам LLM-судей 🔗 https://huggingface.co/apple/sage-ft-mixtral-8x7b #apple #opensource

🍏 Apple рассматривает замену Siri на Claude или ChatGPT Apple активно изучает возможность использования моделей Claude 3 Opus от Anthropic и GPT-4 Turbo от OpenAI для новой версии Siri, отказавшись от собственных LLM. Компания провела тестирование обеих моделей на закрытой облачной инфраструктуре, чтобы сравнить качество генерации, безопасность и способность к сложным диалогам. Причины перехода: — Собственная разработка LLM для Siri задерживается до 2026 года из-за проблем с качеством — Необходимость ускорить вывод на рынок более интеллектуального голосового ассистента — Усиленная конкуренция с Google Assistant и Microsoft Copilot Что уже сделано: — Тестирование Claude 3 Opus и GPT-4 Turbo на Private Cloud Compute Apple — Смена руководства AI-подразделения: Майк Рокуэлл занял место Джона Джаннандреа — Отмена запуска “LLM Siri” на WWDC 2025 из-за неготовности модели 📌 Подробнее @data_analysis_ml

✔️ Alibaba Group представила обновленный Qwen-TTS для английского и китайского языков. Qwen обновила свой синтезатор речи Qwen-TTS, его обучали на миллионах часов аудиозаписей. Новая версия адаптирует интонацию, ритм и эмоции под контекст текста и приближает звучание к человеческому. Добавили 3 китайских диалекта и поддержку 7 двуязычных голосов (Cherry, Ethan, Jada и др.). Тесты в SeedTTS-Eval показали высокую точность (WER 1.209) и естественность (SIM 1.967). Модель доступна только через API. В будущем обещают новые языки и стили речи. qwenlm.github.io ✔️ Исследование: как ИИ-поисковики меняют правила видимости веб-контента. Совместное исследование ERGO Innovation Lab и ECODYNAMICS показало, что ИИ-системы не просто выдают популярные ссылки, они анализируют структуру, читаемость и ясность контента. Это ставит под сомнение традиционные методы SEO в для традиционных сайтов. Аналитики изучили 33 тыс. запросов и 600 сайтов из области услуг страхования. Результат: LLM оценивают не только ключевые слова, но и логичность подачи информации, удобство навигации и глубину раскрытия темы. Специалисты советуют пересмотреть стратегии: упростить тексты, структурировать данные и адаптировать контент под агентные системы. Чем раньше компании пересмотрят свои SEO-стратегии, тем выше вероятность оставаться на виду, когда алгоритмы станут сложнее. Полную версию отчета можно почитать по ссылке. ergo.com ✔️ OpenAI и компания Марка Цукерберга борются за кадры. Конкуренция за лучших специалистов в сфере ИИ достигла критической точки. После того как компания Цукерберга переманила 4 ключевых сотрудников OpenAI для работы над «суперинтеллектом», глава исследований Марк Чэн призвал команду Сэма Альтмана оставаться верной компании, пообещав пересмотреть зарплаты и улучшить условия. По данным источников, Цукерберг предлагает бонусы до $100 млн и лично контактирует с потенциальными кандидатами. Внутри OpenAI сотрудники жалуются на перегрузки, многие работают по 80 часов в неделю. В ответ на агрессивный хэдхантинг, Open AI объявила о «перезагрузке» на неделю, при этом напомнив, что из главная цель - развитие ИИ, а не соревнование с конкурентами. wired.com ✔️ Microsoft создала ИИ-систему для диагностики, превосходящую врачей. Microsoft разработала ИИ-инструмент MAI-DxO, который в 4 раза эффективнее опытных врачей в решении сложных диагностических задач. Система использует «оркестратор», создавая сеть из 5 ИИ-агентов, выполняющих роли от генератора гипотез до выбора тестов, которые взаимодействуют и «спорят» для принятия решений. Тестирование на 304 сложных клинических случаях из NEJM показало точность 85,5% при использовании OpenAI o3 — против 20% у людей без доступа к справочникам или коллегам. Технология может быть интегрирована в Copilot и Bing, которые суммарно обрабатывают около 50 млн. медицинских запросов ежедневно. ft.com ✔️ Роботы-гуманоиды впервые сыграли в футбол без участия людей. В минувшую субботу, в Пекине прошел первый в Китае турнир по футболу полностью автономных роботов-гуманоидов. Команда университета Циньхуа победила в финале, обыграв соперников из сельскохозяйственного университета со счетом 5:3. Обе команды использовали одинаковое оборудование от Booster Robotics, но разрабатывали собственные алгоритмы для управления зрением, балансом и движениями. Матч стал испытанием для технологий: роботы падали, теряли равновесие, а иногда их приходилось уносить на носилках - все это помогает тестировать системы управления и безопасности перед массовым внедрением. Организаторы назвали матч "трейлером" предстоящих Всемирных игр роботов в августе, где будут представлены 11 видов спорта. bloomberg.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🧠 Хочешь сделать свой ИИ-стартап? Начни с базы! Microsoft запустила бесплатный курс по MCP — это про то, как подключать нейросети к реальным приложениям: сайтам, чатам, бэкендам и не только. 📚 Что внутри: • 11 модулей с теорией и практикой • Примеры кода на разных языках • Всё можно пройти на русском Идеально, если хочешь научиться использовать ИИ не на уровне «поиграться», а реально внедрять. 👉 Курс бесплатный — забираем здесь

📘 Machine Learning Q and AI — новая книга от мастодонта ML Себастьяна Рашки теперь в открытом доступе! 👨‍🔬 Автор — core‑разработчик Scikit‑learn, преподаватель, автор культовых пособий по машинному обучению. Что внутри: • 30 глав по нейросетям, компьютерному зрению, LLM, оценке и деплою моделей • Чёткая структура: теория → примеры → упражнения • Много практики, схем, визуализаций и Python‑кода Это не просто справочник, а полный курс по Deep Learning, от основ до продвинутых тем. 📖 Читать онлайн @data_analysis_ml

🖥 Когда с первого взгляда ясно — статья огонь. Иллюстрация различий между: unsupervised learning, supervised fine-tuning и RLHF из тех репорта ERNIE. @data_analysis_ml #ERNIE #Baidu

🖥 Когда с первого взгляда ясно — статья огонь. Иллюстрация различий между: unsupervised learning, supervised fine-tuning и RLHF из тех репорта ERNIE. @data_analysis_ml #ERNIE #Baidu

Многие аналитики годами остаются на одном уровне, хотя могли бы расти быстрее. Проблема часто не в недостатке знаний, а в отсутствии системного понимания профессии. Без четкого представления о том, какие навыки действительно важны и как они сочетаются между собой, развитие становится хаотичным и неэффективным. 3 июля в 19:00 (мск) Анастасия Зеленова, team lead аналитики в Raiffeisen CIB, проведет вебинар, где разберет устройство профессии аналитика данных и расскажет какие инструменты и навыки нужны для работы. Систематизируйте свои знания на бесплатном онлайн-вебинаре: https://clc.to/erid_2W5zFH7Rc9e  Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFH7Rc9e

🔥 Дженсен Хуанг (CEO NVIDIA): «Я желаю вам боли и страданий» Жёсткое, но честное заявление от главы одной из самых влиятельных технологических компаний мира: > «Говорят: выбирай карьеру по страсти. И обычно люди связывают страсть с удовольствием. Это не ошибка… но это не всё. Потому что создать что-то великое — непросто. А когда делаешь что-то сложное, тебе не всегда приятно.» 🧠 Хуанг признаётся: он не любит каждый день своей работы и не всегда счастлив, но *каждую секунду любит свою компанию*. > «Многие думают, что лучшая работа — та, где ты всегда счастлив. Я так не считаю. > Нужно страдать. Нужно бороться. Нужно преодолевать. > Только так можно по-настоящему ценить то, что ты сделал. > Нет ничего великого в легком.» 🎯 И добавляет: > «Я желаю вам величия. А значит — желаю вам боли и страданий.» Это не мотивация в розовых тонах. Это правда тех, кто строит настоящее. Успех — не про постоянный комфорт, а про постоянное преодоление. 💬 А вы согласны с таким взглядом на дело жизни? @data_analysis_ml

Самый надёжный способ стать аналитиком, которого берут в Авито, Яндекс и Альфу. В этом канале мы много рассказываем об обучении аналитике. Хотим рассказать еще про одну хорошую школу. Как заметили курс: стали часто встречаться ребята из Changellenge >> Education. По хардам ок, презентуют как взрослые. Разобрался, что они выпускаются из годовой программы переподготовки «Аналитик PRO». Чем они сильнее большинства курсов и симуляторов: — Школа специализируется только на аналитике, обучает студентов с 2018 года. — Учитесь на живых бизнес-кейсах от компаний-партнеров: оптимизируете запасы ретейл-сети, считаете юнит-экономику маркетплейса, строите модель оттока банка. — Софт-скиллы встроены: проекты защищаете в мини-командах, тренируясь говорить с продукт-диром на его языке, а не «RMSE снизил — пора на прод». — После курса навсегда остаётесь в сообществе 1 000+ аналитиков: обмен джоб-офферами, экспертизой и ревью резюме нон-стоп. В программе: — гибкий график обучения на 12 месяцев — Excel → SQL → Python → BI + финмодели — 4 законченных кейса (Авито, РЖД, Т-банк, МТС) — диплом гос.образца о профессиональной переподготовке Длинный путь? Да. Но именно такие ребята проходят скрининги с первой попытки. До 30 июня на курс “Аналитик PRO” действует скидка более 70 000 рублей — а по моему промокоду ПРОМОКОД вы получите индивидуальную карьерную консультацию в подарок. Записывайтесь на курс и не сомневайтесь, станьте востребованным на рынке специалистом! Реклама. ООО "Высшая школа аналитики и стратегии" ИНН 7716917009

🚨 Цукерберг переманил ещё 4 исследователей из OpenAI По сообщениям, Meta усилила свою AI-команду, наняв сразу четырёх топовых специалистов из OpenAI: • Shengjia Zhao • Jiahui Yu • Shuchao Bi • Hongyu Ren Все четверо работали над ключевыми направлениями reasoning, мультимодальности и архитектурой LLM. 💬 Zuck be like: *“If you can’t beat them — just buy their team.”* Meta продолжает агрессивную AI-экспансию после неудачного старта Llama 4 и явно собирается реваншироваться. 📌 Подробности #openai #ai #llm #zuckerberg #research #technews