Data Secrets

Nvidia сегодня снова в центре внимания: они внезапно выложили самодовольный твит, в котором поздравили Google с успехом, но (скажем так) не от всей души Напоминаем, что вчера стало известно, что Meta впервые в истории закупит у Google TPU для установки в свои датацентры (мы об этом вот тут писали). Так вот, на фоне новости акции Nvidia упали аж на 6 пунктов, и компания, видимо, решила "ненавязчиво" напомнить, кто тут главный. Дословный перевод этого бархатно-токсичного чуда:

Мы рады успехам Google – они действительно заметно продвинулись в ИИ, и при этом мы продолжаем оставаться их поставщиком. NVIDIA опережает всю отрасль как минимум на одно поколение – это единственная платформа, способная запускать любые модели ИИ и использоваться повсюду, где идут вычисления. NVIDIA предлагает более высокую производительность, гибкость и взаимозаменяемость по сравнению с ASIC-чипами, которые заточены под конкретные фреймворки или отдельные задачи.

В определение "ASIC", если что, гугловские TPU попадают напрямую 🤠 Ощущется пост буквально вот так:

📌 Как прошёл год в ML: Яндекс представит итоги семи ключевых международных конференций Если вы следите за трендами в машинном обучении, не пропустите ML Global Recap 11 декабря. На конференции ребята из Яндекса поделятся хайлайтами ключевых конференций в сфере ML за 2025 год. Гостей ждут обзоры шести научных конференций, а также живые доклады о трендах в рекомендательных системах, компьютерном зрении, NLP и распознавании речи. В программе: — Краткий разбор NeurIPS — Алексей Гусаков, CTO группы Поисковые сервисы и ИИ; — Тренды обработки звука с Interspeech — Борис Шелудько, руководитель команды качества звука; — Тренды компьютерного зрения, обзор ICLR — Роман Исаченко, руководитель команды анализа изображений — Тренды в NLP, обзор ICLR и ACL — Александр Юшкевич, руководитель команды развития моделей базового качества — Новинки рекомендательных технологий, обзоры CIKM и RecSys — Николай Савушкин, руководитель команды рекомендательных технологий. В этом году ребятам удалось представить на RecSys устный доклад – турбо уровень для мероприятий такого масштаба. Поделятся тем, как выглядел процесс изнутри – от подачи до выступления. После докладов — фуршет и нетворкинг с участниками и спикерами. Отличная возможность обменяться идеями и обсудить, каким будет ML в 2026-м. 📍 11 декабря, 18:00, Omega Rooftop в Москве или онлайн. Регистрация и подробности — по ссылке

tl;dr по новому интервью Ильи Суцкевера у Дваркеша Пателя. Собрали самые яркие цитаты и мысли: ➖ Эпоха масштабирования моделей закончилась: мы возвращаемся в эпоху рисерча. Просто "вбухать еще больше компьюта" уже не работает: чтобы добиться существенного прорыва, нужны новые открытия. ➖ Узкое место текущих моделей – все еще генерализация. Это самое существенное, в чем ИИ отстает от человека, и, как следствие, основное препятствие на пути к AGI. Оценки на бенчах действительно выглядят хорошо и продолжают улучшаться, но это в какой-то степени мираж. Реальное качество отстает, потому что модели (в частности, во время RL) переобучаются под эвалы, а исследователи только способствуют этому, продолжая плодить однотипные бенчмарки и трейнинг лупы. ➖ Илья говорит, что у него есть идеи по поводу того, чего не хватает текущим моделям, но не делится ими, к сожалению. Хотя в интервью были намеки на то, что в SSI разрабатывают методы на основе Continual Learning и динамических reward функций. ➖ AGI может наступить и через 5, и через 20 лет. И когда AGI появится, самый надежный для людей способ не остаться бесполезными и сохранить контроль – слияние с ИИ (Neuralink???). Все еще сильно советуем посмотреть полностью здесь

FLUX.2 – новая опенсорсная SOTA в генерации изображений Сразу дисклеймер. Модель идет в трех вариантах: Pro, Flex, Dev. Опенсорснули пока только Dev (некоммерческая лицензия). Вот веса. Скоро обещают выпустить еще FLUX.2 [klein], опенсорсную дистилляцию из FLUX.2 base под лицензией Apache 2.0. Самая прикольная, конечно, Pro. Там и фотореалистичность круто прокачана, и всякий свет/текстуры/текст не плывут. Выглядит действительно красиво, в общем. Также теперь можно загружать до 10 референсов (понимание промпта обещают на высоте, но будем проверять). Разрешение генераций до 4MP. Что еще радует, так это соотношение цена/качество: от Nano-Banana 2 большинство генераций вообще не отличить по качеству, зато стоит FLUX.2 на 20% меньше. Попробовать бесплатно можно здесь

⚠️Что видит камера, когда за ней стоит нейросеть? 📌Узнайте на открытых вебинарах курса «Компьютерное зрение» — мы подготовили для вас самые актуальные темы для 2026 года, а преподаватели ответят на ваши вопросы. 💎Вебинар 1: Механика обучения: как нейросеть находит правильные веса ⏰3 декабря в 20:00 мск На вебинаре узнаете: • Как нейросеть «чувствует» ошибку и корректирует себя — от сигнала до обновления весов. • Почему выбор функции потерь и оптимизатора критически влияет на результат обучения. • Как устроено обучение в компьютерном зрении «на пальцах» 💎Вебинар 2: PyTorch с нуля: работа с тензорами и обучение нейросетей ⏰8 декабря в 20:00 мск На вебинаре узнаете: • Основы работы с тензорами: создание, преобразования, GPU-ускорение и взаимодействие с NumPy. • Архитектуру простой нейросети в PyTorch: nn.Module, слои, активации и прямой проход. • Полный пайплайн обучения на MNIST: загрузка данных, цикл обучения, подсчёт лосса, backpropagation и оценка метрик (accuracy, confusion matrix). 💎Вебинар 3: Следим и считаем людей на видео ⏰18 декабря в 20:00 мск На вебинаре узнаете: • Как применять современные нейросетевые трекеры для решения реальных задач, таких как обнаружение и отслеживание объектов на видео. • Какую статистику и метрики можно вывести из трекинг-данных, и с какими потенциальными сложностями можно столкнуться. • Где и для чего применяется нейросетевой трекинг на практике, и для чего он нужен бизнесу. Регистрация на вебинары ➡️ OTUS.RU Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

OpenAI перекроили голосовой режим Теперь он будет работать не в отдельном окне, а прямо в чате. Вы говорите и тут же видите историю диалога, прикрепленные материалы и то, как в чате появляются ответы. Имхо, так гораздо удобнее. Но если вам нравилось, как раньше, вернуть такой интерфейс можно в настройках (Voice Mode -> Separate mode). Уже раскатывают на всех, обновляйте приложение

Вышло! Новое интервью Суцкевера смотрим тут -> https://youtu.be/aR20FWCCjAs Полтора часа кайфа во вторник вечером

Читаем сейчас системную карту Opus 4.5, там гигантская глава про элаймент. На контрасте с OpenAI ребята конечно очень упарываются по безопасности. В связи с этим вспомнился мем

📘 На Stepik вышел курс — «LLMOps & Evaluation: из песочницы в продакшн» Уже работаете с RAG/агентами и хотите навести порядок с качеством и наблюдаемостью? Курс про то, как измерять, улучшать и сопровождать LLM-фичи в реальных условиях. Что внутри: • оффлайн и онлайн-оценки (golden set, LLM-as-judge) • quality-гейты в CI/CD • наблюдаемость: p95 latency, cost/req, дрейф, алерты • практика для RAG: гибридный поиск + cross-encoder rerank 🎓 Сертификат Stepik по завершении — можно добавить в резюме или профиль LinkedIn 🚀 Начните сегодня. Действует стартовая скидка 25% в течение 48 часов 👉 Пройти курс на Stepik Реклама. ИП Малышкин, ИНН 402571325199, erid: 2VtzqxQT1JZ

Рисерчеры и студенты, это для вас: легендарный Эндрю Ын (сооснователь Coursera и доцент Стэнфоррда) сделал ИИ-ревьюера для научных работ Суть проекта – в быстром пред-ревью вашей работы перед тем, как вы отправите ее в журнал или научруку. Человеческое ревью может длиться неделями и даже месяцами, а тут вы можете предвательно оценить, насколько исследование "понравится" ревьюерам и заранее исправить замечания, которые обнаружит агент. Меня вдохновила история студента, чью работу отклоняли 6 раз за 3 года. Цикл обратной связи обычно занимает примерно пол года, и это мучительно медленно. Я захотел проверить, насколько агенты смогут помочь исследователям ускорить процесс. Систему обучали на ревью с конференции ICLR 2025. Качество оценивали с помощью корреляции Спирмена: чем выше значение, тем ближе ревью агента к человеческим, то есть тем точнее "прогноз" агента относительно вашей работы. В результате корреляция ИИ с человеком получилась равной 0.42. Кажется немного, но вот вам фанфэкт: корреляция между ревьюером и другим ревьюером в среднем составляет 0.41. То есть верить инструменту вполне можно. На инференсе агент использует atXiv для ревью, так что лучше всего тулза работает именно с CS/ИИ статьями, которые публикуются там в избытке. Забирайте, это бесплатно: https://paperreview.ai/

Meta собирается закупать у Google TPU Знаменательна эта сделка тем, что Meta станет первой крупной компанией, которая купит TPU для установки в собственные дата-центры. До этого в этом году на гугловское железо уже заключали большие контракты Anthropic и SSI Ильи Суцкевера, а про OpenAI даже ходили слухи, что они хотят полностью пересесть на TPU. Но это все было про аренду мощностей в облаке, а Meta станут, по факту, пионерами в непосредственном физическом владении чипами. Интеграцию TPU в свои центры они начнут в 2027. Для Google эта сделка – не просто хорошие деньги, но и важный стратегический рубеж. Подписать такой контракт – значит окончательно и публично подтвердить свои аппаратные амбиции. У Google есть реальная возможность расширить присутствие TPU на рынке, и их аналитики считают, что компания может оттяпать у Nvidia аж 10% выручки.

США запускает еще один масштабный госпроект в сфере ИИ – Genesis Mission Цель – ускорение научного прогресса с помощью ИИ. Масштаб инициативы вполне сравним с Манхэттенским проектом или Apollo Program. Бюджет пока нигде не освещают, но вот что собираются сделать по факту: 1. Создать так называемую American Science and Security Platform, которая объединит в себе данные, инструменты, железо и среды для обучения научных агентов. Для этого в течение 3 месяцев министерство энергетики США будет собирать вычислительные ресурсы (в том числе договариваться с частным сектором), затем 4 месяца подыскивать данные и оформлять их по специальному протоколу безопасности, чтобы Китай ничего не покрал. К сбору данных тоже привлекут всех кого можно: частников, университеты, госсектор. 2. Только после этого начнется дообучение моделей. Что интересно: для валидации и обучения планируют использовать роботизированные лаборатории. То есть модель предлагает гипотезу -> робот по намеченному плану проводит эксперимент и получает результат -> модель анализирует, что получилось, и делает выводы. Первые реальные результаты должны показать уже в 2027, если все пойдет по плану. В проекте точно примут участие OpenAI и Anthropic. Возможно, привлекут и другие лаборатории (хотя после конфликта Трампа и Маска – непонятно, будет ли xAI а списке 😐). www.whitehouse.gov/presidential-actions/2025/11/launching-the-genesis-mission/

Пройдите собеседования за выходные и получите офер в Яндекс. Приглашаем Data Scientists, а также data- и продуктовых аналитиков с опытом на Python от 3 лет. Присоединяйтесь, чтобы строить полезные сервисы вокруг ИИ-технологий, находить новые решения и делать то, что другим не по силам. Как получить офер за выходные: • До 3 декабря оставить заявку на участие • 6 декабря решить задачи на двух технических секциях • 7 декабря прийти на финальную встречу и познакомиться с командами Подробности — на сайте: https://yandex.ru/project/events/wo-analytics-1225

Коротко о паре последних недель Кто уже пробовал новый Opus, как вам?

⚡️ Иии… Anthropic выпустили Claude Opus 4.5 Это первая модель, которая пробила планку 80 на SWE bench verified. С ее 80.9% это теперь уверенная SOTA по кодингу. Модель уже доступна в API, и, что самое приятное, цена относительно предыдущего Opus упала! Было 15$/75$, стало 5/25, ощутимое понижение. Плюс, модель снова стала экономичнее относительно токенов: на среднем уровне ризонинга она достигает уровня Sonnet 4.5, используя на 76% меньше токенов. А при выкрученном на максимум бюджете ризонинга обходит Sonnet аж на 4.3 процентных пункта (SWE bench), используя на 48% меньше токенов. Anthropic пишут, что скормили Opus 4.5 внутренний экзамен, который они дают кандидатам при устройстве на работу. За 2 часа модель справилась с ним лучше, чем любой человек когда-либо в истории стартапа. Что касается апдейтов в продукте: – В Claude Code добавили сжатие контекста, как в новом Codex. При достижении лимита старый контекст суммаризуется и передается в новое контекстное окно, и вы не упираетесь в конец диалога. – Из беты вышли Claude для Chrome и для Excel. – Теперь можно самостоятельно контролировать время размышлений, есть режимы low, high и medium. 🔥 www.anthropic.com/news/claude-opus-4-5

Лучшая новость дня: у Дваркеша Пателя завтра выйдет интервью с Ильей Суцкевером. Последний раз ученый давал интервью журналистам, кажется, в 2023. Ждем сильнее, чем новый Claude Opus 4.5

Сегодня все соцсети гудят о том, что видеокарты сильно подорожают в ближайшее время И да, это, к сожалению, правда. Дело в том, что сейчас наблюдается просто беспрецедентный спрос на память из-за рынка ИИ. По данным TrendForce, цены на память в последнее время повысились на 15-25%. А это значит, что компаниям некуда деваться: производство дорожает, и цены неизбежно будут расти. Ожидается, что особенно это отразится на среднеценовом и высокопроизводительном сегментах, там стоимость может подскочить процентов на 15-20. А выпуск бюджетных моделей вообще могут сократить из-за нерентабельности. AMD, например, уже официально уведомила своих партнеров о предстоящем повышении цен на все свои GPU на 10% (включая игровые). Что касается Nvidia, то они уже повышали цены в этом году. Где-то в мае они увеличили стоимость видеокарт в среднем на 15% из-за роста производственных расходов и «геополитической ситуации». Вероятно, сразу после Нового Года это произойдет опять. Мораль: если вы собирались покупать видеокарту, то сейчас самое время 💀

За 2,5 часа прокачаем маркетинг с нейросетями Технари, проходите мимо — здесь эфир для ребят из маркетинга. 25 ноября приходите на онлайн-интенсив по AI. Вас ждет: 📈 Кейс-стади. COFIX, CDEK, Звук и Gulliver расскажут, как оптимизировали маркетинг с ML и LLM. С результатами в цифрах! Например, Cofix ускорил обработку клиентских отзывов в 7000 раз. А Gulliver удвоил CTR товарных карточек на маркетплейсах. 👨‍🏫 Воркшоп по промптингу. Эксперты в прямом эфире помогут сегментировать клиентов, персонализировать рассылки и рекламу с ChatGPT. 📅 25 ноября, 11:00–13:30 мск 💻 Онлайн, бесплатно Зарегистрироваться erid: 2W5zFJqKkoS

CEO SakanaAI Лион Джонс: «Пришло время выйти за рамки трансформеров и оставить их в прошлом» Изюминка в том, что сам Лион – один из изобретателей трансформера, со-автор (один из восьми) статьи «Attention is all you need». SakanaAI как раз занимается поиском новых архитектур. В основном они черпают вдохновение из эволюции и биологии. Мы за ними следим очень давно, и недавно делали большую подборку с нашими разборами их статей вот тут. Обязательно почитайте на досуге, исследования у них правда занятные. С одним из подходов под названием Continuous Thought Machine они сейчас выходят на NeurIPS 2025. Это почти полное переосмысление архитектуры LLM, вдохновленное биологическими нейронными процессами. Вместо прямых проходов по сети – тики мыслей, как в мозге. Вместо нейронов – перцептроны с собственной памятью. Вот наш разбор. А еще недавно они закрыли крупный инвестиционный раунд на 20 миллиардов долларов, и теперь, насколько нам известно, являются самым дорогим японским стартапом. Источник: новое интервью Лиона с ML Street Talk

Начало 80-х, маленький со-основатель и CEO Google DeepMind Демис Хассабис сидит на шахматном турнире на двух подушках, чтобы доставать до противоположной стороны доски 🥺