Big Data AI

🔥 Один из лучших обучающих курсов на StepiK по SQL SQL можно знать годами и всё равно теряться, когда запрос внезапно начинает тормозить в проде. Этот курс про уровень, где ты не просто пишешь SELECT, а понимаешь, что происходит внутри MySQL, почему запрос работает медленно и как ускорить его без новых проблем. Здесь разбираются EXPLAIN, индексы, CTE, оконные функции, транзакции, аналитические паттерны, legacy SQL и работа с AI-ассистентами. Каждый урок - с практикой и реальными SQL-задачами на MySQL 8 с автопроверкой. После курса ты сможешь увереннее разбирать чужой код, находить узкие места и предлагать решения, которые действительно работают. Для подписчиков скидка - 49% в течение 2 суток: https://stepik.org/a/298827/

🎙 Google выпустила Gemini 3.8 Live и Live Extended Thinking Модели поддерживают 97 языков, понимают видео и изображение с камеры, вызывают инструменты без остановки разговора. Extended Thinking рассуждает и говорит одновременно, выполняя сложные задачи в фоне. По данным Google, версия заняла первое место в Speech to Speech Quality Index - 82,6 балла. Цена API за 1 млн токенов для обеих версий: * Аудио: $3 вход / $12 выход. * Текст: $0,75 вход / $4,50 выход. Доступны через Gemini API и AI Studio. Началось внедрение в Search Live, Gemini Live и Workspace. Анонс — https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-8-live-gemini-3-8-live-extended-thinking/ Цены — https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing

Участвуй во всероссийском ИТ-чемпионате МТС True Tech Champ 2026 c призовой фондом 10 250 000 рублей. Если тебе нравятся алгоритмы, структуры данных и задачи на чистую логику — участвуй в алгоритмическом треке с индивидуальным зачетом. Решай задачи разного уровня сложности: от базовых до тех, что проверяют скорость мышления и умение оптимизировать решения за ограниченное время. В финале лучшие 120 участников алгоритмического трека сразятся в лайв-кодинге за шесть призовых мест и 2 750 000 рублей. Всех финалистов ждут: — Лимитированный мерч; — Сертификаты об участии; — Масштабное мероприятие с выступлениями хэдлайнеров и фестивальными активностями. Успей зарегистрироваться и пройти отборочный этап до 27 сентября. Erid: 2VSb5yFoX4E

🚨 Microsoft AI опубликовала первый публичный черновик Code of Conduct для своих MAI-моделей ИИ должен оставаться инструментом под контролем человека, не расширять самостоятельно свои цели и никогда не сопротивляться остановке, исправлению или отключению. В документе отдельно закреплены Absolute Constraints - вещи, которые модель не должна делать вообще. Среди них оружие массового вреда, эксплуатация детей и масштабная вредоносная манипуляция. Microsoft также пишет, что MAI-модели не должны: - самостоятельно расширять область своих действий - ставить себе цели без человека - скрывать reasoning от аудиторов - сопротивляться shutdown или human override При этом компания хочет оставить корпоративным клиентам возможность настраивать модели под свои сценарии, не навязывая одну универсальную модель поведения. Черновик открыт для публичного обсуждения на 6 недель. После этого Microsoft обещает выпустить обновлённую версию. На фоне разговоров про RSI, autonomous agents и призывов замедлить frontier AI это уже выглядит не как абстрактная этика, а как попытка формально прописать границы поведения будущих моделей. https://microsoft.ai/news/mai-code-of-conduct/

🚀 Anthropic рассчитывает показать прибыль второй квартал подряд перед планируемым IPO По данным Financial Times, компания ожидает снова получить положительную скорректированную операционную прибыль. Во втором квартале Anthropic уже вышла в плюс по этому показателю, а выручка превысила $11,5 млрд - более чем в 14 раз выше, чем годом ранее. К концу июля annualized revenue run rate достиг примерно $65 млрд. Отдельно Anthropic сообщает gross margin выше 80%. Но здесь есть важная оговорка: этот показатель не учитывает часть крупнейших расходов — обучение моделей и revenue sharing с партнёрами-дистрибьюторами вроде Amazon. Поэтому «прибыльность» frontier AI пока стоит читать очень внимательно. Тем не менее динамика впечатляющая: ещё недавно главный вопрос был, смогут ли AI-лаборатории вообще выйти из режима бесконечного сжигания капитала. Anthropic теперь пытается показать инвесторам, что экономика начинает сходиться. https://www.ft.com/content/4564e6a5-69e9-40a6-bf0f-a888f2f4f002?syn-25a6b1a6=1

✔️ Голосовая модель GPT-Live-1 стала доступна по API OpenAI открыла API полнодуплексной голосовой модели GPT-Live-1 стоимостью 5 центов за минуту. Модель слушает и синтезирует речь одновременно, заменяя традиционный каскад STT–LLM–TTS. Единая архитектура снизила задержку реакции с 1,4 до 0,8 секунды и позволила обрабатывать перебивания. Обновленная фильтрация пауз и фонового шума сократила число ложных прерываний на 80%. Модель поддерживает делегирование вычислений - голосовой фронтенд удерживает непрерывный контакт с пользователем, пока бэкенд (GPT-6 Astra и Luna) параллельно выполняют рассуждения и вызовы инструментов. GPT-Live-1 готова к интеграции в телефонию. API может возвращать ASR-транскрипты, включает 12 голосов и поддерживает управление темпом и стилем речи через системный промпт. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🚨 Слухи: OpenAI решила гипотезу Ходжа В соцсетях обсуждают возможное решение ещё одной задачи тысячелетия. Параллельно распространяются заявления, что OpenAI или Anthropic близки к доказательству гипотезы Бёрча - Свиннертона-Дайера. За решение каждой предусмотрена премия $1 млн. Но публичных доказательств и официальных подтверждений этих сообщений найти не удалось. На сайте Института Клэя гипотеза Ходжа по-прежнему имеет статус нерешённой. Если результаты подтвердятся, это станет крупным достижением ИИ в математике. Пока заявления об AGI и гонке за решениями перед IPO остаются интерпретациями авторов слухов. Статус гипотезы Ходжа - https://www.claymath.org/millennium/hodge-conjecture/

🛡 LLM, Guardrails и Zero Trust: вебинары о безопасной работе с ИИ ➡️ 15 сентября Как защитить чувствительные данные при работе с LLM с помощью Guardrails

Эксперты Cloud․ru расскажут о том, как Guardrails помогают контролировать данные, которые передаются модели: персональные данные, API-ключи, внутренние идентификаторы и другую чувствительную информацию. А еще покажут, как встроить Guardrails Filter в процессы.

Зарегистрироваться ➡️ 17 сентября ИИ в облаке: кто отвечает за безопасность

Эксперты Cloud․ru разберут, как выстроить безопасную ИИ-инфраструктуру без лишних рисков. Отдельно обсудят подход Zero Trust: расскажут, как контролировать доступ к данным, моделям и сервисам в облаке.

Зарегистрироваться Если вы работаете с LLM, GenAI-сервисами или строите ИИ-инфраструктуру в облаке — присоединяйтесь.

Say my name

Nex-AGI открыла Nex-N2.5-Max - MoE-модель на 1,6 трлн параметров Модель построена на DeepSeek-V4-Pro-Base и ориентирована на программирование, работу с инструментами и длинные последовательности агентных задач. При обработке токена активируются около 49 млрд параметров. Ввод - только текст. По результатам разработчиков: * AutomationBench - 50,2, у Claude Opus 5 - 50,3. * BrowseComp - 92,6, у Claude Opus 5 - 90,8. * Terminal-Bench 2.1 - 86,1. * Toolathlon Verified - 74,7. Веса доступны под Apache 2.0. Репозиторий занимает примерно 1,65 ТБ. В линейке также вышла Nex-N2.5-mini на 35 млрд параметров с поддержкой изображений и задач управления компьютером. Модель Max - https://huggingface.co/nex-agi/Nex-N2.5-Max) Модель mini - https://huggingface.co/nex-agi/Nex-N2.5-mini

📲 OpenAI решила задачу тысячелетия? Пока доказательств нет Математик Тристан Бакмастер утверждает, что 6 сентября представители OpenAI сообщили ему о готовом доказательстве образования сингулярности в уравнениях Навье–Стокса с внешней силой. Если доказательство верно и соответствует условиям задачи Института Клэя, оно может закрыть одну из главных нерешённых проблем математики. До этого Бакмастер и Левент Алпёге с помощью Claude и моделей OpenAI получили новые результаты для уравнений Эйлера и родственных систем. Однако эти работы сами по себе задачу Навье–Стокса не решают. Параллельно возник спор об авторстве. Бакмастер заявляет, что ему предлагали оформить результат OpenAI без Алпёге, работающего в Anthropic. Себастьен Бюбек назвал обвинения ложными. Доказательство OpenAI не опубликовано, Бакмастер его не видел, независимой проверки нет. Институт Клэя по-прежнему указывает задачу как нерешённую. https://www.claymath.org/millennium/navier-stokes-equation/ @ai_machinelearning_big_data

🔥 На Hugging Face выложили датасет на 4,5 МИЛЛИАРДА TikTok-постов Это огромная база метаданных TikTok: 4 501 811 789 записей, около 289 ГБ в 27 Parquet-файлах. Для каждого ролика есть: - подпись и упоминания - дата публикации и длительность - просмотры, лайки, комментарии, репосты и сохранения - используемый звук - язык и страна - отметка рекламы Данные собирались примерно три недели через мобильный API TikTok. Самих видео и данных об авторах в датасете нет. Можно стримить через Hugging Face Datasets или анализировать Parquet напрямую через DuckDB/Polars — без загрузки всего датасета целиком. Лицензия - только для исследований и обучения. Авторы отдельно предупреждают о GDPR/CCPA и о том, что сбор данных противоречил ToS TikTok. https://huggingface.co/datasets/kuben-developer/tiktok-videos-4b

FinFIRST - финансовый бенчмарк, который проверяет не только ответ, но и весь путь к нему Ant Group вместе с инвестиционно-банковской командой CICC и более чем 50 финансовыми специалистами разработала FinFIRST - бенчмарк для оценки AI-агентов на реальных финансовых задачах. Он проверяет: - как агент ищет источники - насколько свежие данные использует - умеет ли объединять несколько источников - выбирает ли надёжные доказательства - правильно ли считает - насколько легко проверить полученный результат Задачи охватывают Китай, США, Гонконг и другие рынки: - 60,2% - на китайском - 39,8% - на английском - 61,8% требуют явных вычислений - 32,5% требуют нескольких источников - в 75,6% случаев агент сам должен найти и выбрать источники Для сравнения протестировали 15 конфигураций моделей в одинаковом ReAct-сетапе с Web Search, Visit и Python. Ling-3.0-flash-Fin набрала 82,45% по source verification, показав один из сильных результатов среди протестированных open-weight моделей. Уже готовится FinFIRST V2 - с более широким набором задач по финансовому поиску и сложным research-сценариям. https://huggingface.co/datasets/inclusionAI/FinFIRST

🔥 MWS Cloud первой в России развернула модель GLM-5.3 в собственной инфраструктуре. Она доступна в MWS GPT Model Hub и полностью локализована в России — данные пользователей не покидают страну. При этом стоимость останется на уровне GLM-5.2. Российские компании могут использовать GLM-5.3 использовать модель для разработки ПО и решения агентских задач в отечественном ИТ-контуре. Например, для анализа и генерации кода, поиска ошибок и работы с репозиториями. Компания-разработчик Z.аi заявляет, что модель использует ту же архитектуру, что и GLM-5.2. Прирост качества получили благодаря масштабированию посттренинга. По оценкам экспертов, модель GLM-5.3 работает на уровне передовых закрытых моделей, таких как Claude Fable 5 и GPT-5.6 Sol.

⚡️ Cyber-Prime 1 2.6B - компактная модель специально для кибербезопасности Появилась Cyber-Prime 1 2.6B - небольшая agentic-модель для задач кибербезопасности, построенная на базе LFM 2.6B от Liquid AI. Модель обучали на: - reasoning traces; - датасетах по кибербезопасности; - синтетических данных автора. Дополнительно её прогоняют через цикл recursive self-improvement, поэтому новые чекпоинты планируют выпускать очень быстро. Сейчас доступна версия на 2.6B параметров, а дальше обещают: - 4B; - 7.9B MoE. Вес модели уже открыт: https://huggingface.co/Akahsizrr/Cyber-Prime-1-2.6B

Как с помощью ИИ сократить время на поиск и сверку данных о продукте Подготовка паспортов продуктов, проверка маркировки, сверка данных для каналов продаж, анализ условий поставки — это часы ручной рутины и риск ошибок на каждом этапе жизни продукта. Эксперты из Navicon проведут вебинар и покажут, как переложить эту работу на ИИ-платформу NaviCortex. 📅 8 сентября, 11:00 (мск) 💻 Онлайн Что разберём: ✔️цепочка создания ценности продукта и новые вызовы пищевой отрасли ✔️практические сценарии использования ИИ: создание паспорта продуктов, проверка маркировки, формирование календаря поставок, анализ сигналов качества ✔️как ИИ-платформа NaviCortex контролирует соответствие требованиям и сверяет данные ✔️с чего начать запуск пилотного проекта 👉 Зарегистрироваться

Anthropic запустила Claude Fable 5.1. И почти сразу OrcaReplay вытащил системный промпт Claude Code для новой модели. В опубликованном файле можно посмотреть, какие инструкции получает Claude Code перед началом работы: как он должен использовать инструменты, обращаться с кодом, соблюдать ограничения и вести себя внутри агентного окружения. Ссылки: Fable 5.1 System Prompt: https://github.com/Continuum-AI-Corp/OrcaReplay/blob/main/prompt/CLAUDECODE/claude-fable-5-1-print-system-prompt.md OrcaReplay: https://github.com/Continuum-AI-Corp/OrcaReplay

⚡️ Qwen представила E-Commerce Bench - новый бенчмарк для проверки AI-агентов на долгосрочном управлении бизнесом. Агент получает ¥100 000 и должен целый год управлять интернет-магазином: - искать поставщиков - торговаться - выставлять цены - запускать акции - контролировать склад - управлять денежным потоком Среда построена на реальных данных электронной коммерции. Внутри: - 6886 товаров - 576 поставщиков - 152 из них мошенники - комиссии за хранение - возвраты - репутация - ограниченный рабочий день Оценка идёт сразу по 7 направлениям, поэтому одной модели, которая была бы лучшей во всём, пока нет. Blog: https://qwen.ai/blog?id=e-commerce-bench Paper: https://arxiv.org/abs/2608.30730 Project: https://ecbench.github.io Code: https://github.com/QwenLM/E-CommerceBench @ai_machinelearning_big_data #Qwen