Data Secrets

Всем новогоднего настроения за наш счет! 31 декабря – самое время подводить итоги года. И специально для вас мы подготовили ИИ-бинго 🎅 Пока на столе еще не стоит оливье – заполняйте его и делитесь результатами в комментариях. Есть те, кто выбил 16/16?

Не очень радостную новость вам принесли под Новый Год, но что делать: реклама в ChatGPT точно будет, и довольно скоро Об этом сообщает The Information, а в том, что касается инсайтов, они обычно не ошибаются. Ранее, если помните, запуск рекламы отложился из-за «красного кода», который объявили в стартапе из-за накаленной ситуации с Google. Теперь же приоритет запуска рекламы в ChatGPT снова высокий. Оказывается, уже готовы макеты для различных рекламных форматов. А это значит, что тестирование и, далее, запуск – уже близко. Грустно, конечно, но, как ни крути, это всегда было вопросом времени. Реклама в ChatGPT – буквально золотая жила, и OpenAI точно не будет от нее отказываться, тем более при их уровне расходов. Сейчас у чатбота уже 900 миллионов юзеров, к 2030 (по некоторым прикидкам) будет около 2.6 миллиардов. И о каждом пользователе будет известно: что он любит, чем пользуется, о чем говорит с ИИ. Чем вам не крупнейшая в истории рекламная империя, м? Из хороших новостей: пока запускать рекламу планируют только на бесплатный тариф. Может кого-нибудь это утешит 😐

Yandex Cloud и Forbes запустили свою версию игры «Герои меча и магии» специально для CDO и дата-аналитиков Можно сыграть за одного из персонажей и помочь решить его продуктовую задачу. Мы попробовали поиграть за Селину Маркетар: с ней надо найти лучшую локацию для размещения магазина. Для этого нужно передвигаться по карте и собирать нужные артефакты типа PostgreSQL, ClickHouse, DataLens и тд (у каждого героя набор свой). Чтобы победить врага – в нашем случае Фантома Мертвой Локации – нужно собрать все артефакты. Их можно покупать за деньги данные, крафтить самостоятельно в кибер-кузнице или получать у хранителей, отвечая на вопросы по Data Science. Внутри игры куча милых пасхалок на «Героев меча и магии», даже появляется ностальгия. В общем, тем, кто любит data-driven или играл в детстве в Героев, зайдет 100%. Играть можно на десктопе и с телефона. В праздники – просто идеально, чтобы развлечься, вспомнить детство и заодно немного прокачать свои знания о работе с данными. Играть тут

Еще одно новогоднее ✨обещание✨ от Илона Маска: миллиардер заявил, что xAI в течение 5 лет будет иметь больше вычислительных мощностей, чем все остальные компании вместе взятые Напоминаем, что сейчас в Мемфисе строится Colossus 2. Мощность датацентра уже превышает 400 МВт, а цель составляет 2 ГВт. Это будет первый в мире гигаватный дата-центр + прямо сейчас xAI привлекает $20 млрд на дополнительные GPU. Верим?

Вау: Meta купила китайский стартап Manus Это разработчики того самого агента Manus, который хайпанул в марте этого года. Вообще, компания базировалась в Китае, но после покупки связи со страной будут разорваны (в том числе с крупными инвесторами типа Tencent и Hongshan), и Manus продолжит независимо работать из Сингапура. Сумму сделки не раскрывают, но аналитики оценивают ее примерно в два миллиарда долларов. И это еще не сильно дорого для стартапа, который всего за 8 месяцев достиг ARR в 100–125 млн долларов. Самого агента Manus планируется интегрировать в продукты Meta. В целом, для Meta это логичная покупка: у них у единственных до сих пор нет своего ИИ-продукта, и это стильно отодвигает назад. Может, теперь мы наконец увидим крутого агента уже под флагом Цукерберга?

Теперь вы знаете, кого винить, если ИИ захватит мир P.S. GPU действительно исторически появились для Quake и Half-Life 2. А, например, Демис Хассабис, глава ИИ в Google, начинал свою карьеру как геймдейвер. Вклад геймеров недооценен! ⌨️

Почему ваш RAG ломается в продакшне? Часто проблема в том, что обычному скрипту не хватает автономности. Чтобы система работала стабильно, нужно управлять её состоянием и следить за метриками. Proglib Academy запустила самый полный курс «Разработка ИИ-агентов». В программе есть всё — от поиска в векторных БД до сложных мультиагентных систем. Внутри много практики: ➡️ продвинутый RAG и векторные базы данных; ➡️ оркестрация в LangGraph, CrewAI и AutoGen; ➡️ протокол MCP для обмена данными; ➡️ мониторинг, трассировка и безопасность; ➡️ оценка качества и A/B-тесты. Для тех, кто хочет копнуть глубже, есть академический факультатив по анатомии агентов. В конце обучения вы сделаете готовую систему с защитой и логами, которую не страшно выпускать в прод. 🔗 Записаться на курс Реклама. ИП Дрёмов А.С., ИНН 771391651571, erid 2VtzqvWkdmk

Nvidia официально отказалась от идеи построить облачный сервис DGX Cloud, фактически, перестал существовать. Как структура, он остается, но теперь будет обслуживать исключительно внутренний спрос Nvidia. Команда же переместилась в основном в R&D блок. Будем честны: вряд ли кто-то сильно опечален. Спрос на DGX Cloud был мизерный: собственно, поэтому его и закрывают. С другой стороны, Хуанг таким образом публично отказался от конкуренции с AWS. Ранее AWS наотрез отказалась участвовать в программе DGX Cloud и Хуанг, видимо, передумал раздражать своих крупнейшиз клиентов.

Джунам посвящается

Разработчик Claude Code признался, что последние 30 дней 100% его контрибьютов в Claude Code были написаны самим Claude Code И это, причем, не просто какой-то разработчик, а Борис Черный. Он считается «основателем» Claude Code (на самом деле в 2024 это был его сторонний проект, а во что он вырос – видите сами).

За последние тридцать дней я успешно залил 259 PR - - 497 коммитов, 40 тысяч строк добавлено, 38 тысяч строк удалено. Каждая строка была написана Claude Code + Opus 4.5. Claude стабильно работает минуты, часы и даже дни подряд (с использованием Stop hooks). Разработка ПО меняется, и мы вступаем в новую эру в истории программирования. И это все еще только начало.

Невольно вспомнился этот мем ⬆️⬆️

Про ошибки обычно молчат, всем больше нравится оглашать успехи. Но в канале Яндекс Образование пошли другим путём: к Новому году команда запустила спецпроект, где топы Яндекса честно рассказывают про свои факапы 2025 года и размышляют, к чему эти ошибки их в итоге привели. И это, в целом, хорошо описывает сам канал. В нём говорят про технологии с фокусом на людей, которые их создают. Здесь можно услышать мысли инженеров и исследователей, с которыми обычно сталкиваешься разве что на Хабре. Яндексоиды разбирают, как устроены продукты и алгоритмы изнутри. Студенты делятся тем, как учатся на новых направлениях. Параллельно появляется много вменяемого контекста про образование и технологии в мире. Кажется, канал постепенно обрастает живым комьюнити — если судить по тому, какие ребята там учатся и как они разговаривают. Там удобно наблюдать за технологиями, думать, спорить и разбираться. А ещё можно поучаствовать в конкурсе на лучшую ошибку — расскажите о свой в комментариях под этим постом и получите шанс выиграть новогодний подарок. Реклама. ООО "ФРОМ СКРЭТЧ", ИНН 9724205560, erid 2VtzqxRpzCa

OpenAI нанимает Head of Preparedness – человека, который будет готовиться к рискам ИИ Это абсолютно новая для стартапа роль, и это будет позиция не про элаймент, а про моделирование мира после релиза моделей. То есть Head of Preparedness будет отвечать на вопросы про будущее: что плохого может произойти после релиза модели, чего не отловишь в экспериментах, в каких неочевидных областях она может быть опасна, какие есть долгоиграющие угрозы, ну и тд. Альтман пишет, что в 2025 году они увидели первый тревожный сигнал – влияние моделей на психическое здоровье людей (помните эти истории про самоубийства из-за ChatGPT?). Плюс модели достигли довольно серьезного уровня к кодинге, а значит представляют потенциальную опасность в сфере кибератак. Собственно, это все и стало поводом к найму такого человека. (Хочется верить, что нанимают реально для дела, а не маркетинга ради). Платить обещают $555k с учетом бонусов. Не Цукерберговские цифры, конечно, но на жизнь вроде хватит 😐 openai.com/careers/head-of-preparedness-san-francisco/

Meta* под конец года выпустили прекрасную статью, в которой предложили новый способ обучения агентов Современный ИИ все еще напрямую зависит от человеческой разметки и человеческих данных в целом. И с этим куча проблем: дорого, долго, "данные кончаются" и тд. В Meta к тому же уверены, что это в принципе жеский потолок на пути к AGI: если учить агентов только на человеческом следе, то обучение сводится к шлифовке человеческого опыта. Тогда можно ли быть на 100% уверенным, что такие системы могут научиться чему-то вне распределения и стать умнее нас? Особенно это относится к таким областям, как кодинг, о котором дальше и пойдет речь. Исследователи предложили Self-Play SWE-RL – способ обучать агентов так, чтобы они самосовершенствовались на своих же данных. Состоит Self-Play SWE-RL из двух сущностей: Bug-injector и Bug-solver. На вход системе поступает какой-то репозиторий с кодом, Bug-injector изучает его, ломает код и ослабляет тесты так, чтобы баг спрятался. Задача Bug-solver очевидна: починить код, и при этом без issue-текста, без подсказок, без готовых тест-раннеров. И если в процессе он сам что-то поломал, этот кейс тоже становится частью датасета и расширяет выборку. Нужно понимать, что это не просто синтетические баги. Тут ломает и чинит код одна и та же политика (то есть это просто разные роли одного агента). В этом смысле подход чем-то напоминает GAN: солвер учится за счет того, что инджектор становится умнее, и наоборот. Результаты следующие: – Code World Model (CWM) на 32B, которая уже прошла этап sft и которую обучали таким образом, вышла на +10.4% на SWE-bench Verified и на +7.8% на SWE-bench Pro – Если сравнивать с обычным RL, то такой подход дает +2.4% на SWE-bench Verified и на +3.6% на SWE-bench Pro Не прорыв, конечно, но редко какой пайплайн сегодня дает такие ощутимые приросты, так что доаольно интересно (но код, к сожалению, не дали). https://arxiv.org/pdf/2512.18552

Ну и добивочка от Андрея под тем же постом: «Если вы не следите за новостями хотя бы 30 дней, ваши взгляды уже устарели» Это вам на случай, если вы хотели устроить диджитал детокс на январских 🙄 P.S. Эти два сообщения пахнут, как еще +20 миллиардов к стоимости Anthropic

За этот год ИИ в России стал заметно приземлённее И это, пожалуй, главный сдвиг. Всё меньше разговоров «про потенциал» и всё больше решений, которые встраиваются в уже работающие процессы и дают быстрые результаты. Вот несколько российских ИИ-стартапов из этой сферы: CyberPhysics научили ИИ предсказывать поломки оборудования без установки дополнительных датчиков, только по данным, которые уже есть у завода. Bitrobotics создали CV-роботов, которые помогают автоматизировать рутину на производстве. «Синтелли» разработали ИИ‑платформу, которая быстро анализирует для химиков и фармацевтов колоссальные объёмы молекул и реакций. Slider AI запустили ИИ для сбора презентаций из данных пользователя. HiveTrace придумали, как в режиме реального времени защищать GenAI-приложения от атак и утечек. Эти кейсы показывают текущее состояние рынка: ИИ становится частью инфраструктуры. Подробный разбор этих проектов и общей логики рынка — в блоге Яндекса. Кстати, для команд с рабочими прототипами это ещё и сигнал, что вокруг таких решений постепенно формируется поддержка — в том числе через индустриальные программы и акселераторы.

Андрей Карпаты заявил, что чувствует себя отстающим программистом в мире ИИ Вот что он написал:

Я никогда не чувствовал себя настолько отстающим как программист. Профессия радикально переписывается: вклад человека в код становится все более разреженным и фрагментарным. Возникает ощущение, что я мог бы быть в десять раз эффективнее, если бы действительно научился связывать воедино все то, что появилось за последний ~год, и неспособность открыть для себя этот буст ощущается откровенно как skill issue. Появился новый программируемый уровень абстракции, который нужно освоить (в дополнение ко всем привычным уровням ниже): агенты и субагенты, их промпты, контексты, память, режимы, права доступа, инструменты, плагины, навыки, хуки, MCP, LSP, слэш-команды, воркфлоу, интеграции с IDE – и необходимость выстроить всеобъемлющую ментальную модель сильных и слабых сторон сущностей, которые по своей природе стохастичны, ошибочны, неинтерпретируемы и постоянно меняются, но при этом внезапно переплетаются с тем, что раньше было просто старым добрым инжинирингом. Нам всем как будто раздали мощный инопланетный инструмент, но без инструкции. Каждый вынужден сам разбираться, как его держать и как им пользоваться, в то время как профессия переживает землетрясение магнитудой 9. Засучивайте рукава, если не хотите остаться позади.

Кажется, на Новый Год Андрей решил подарить нам экзистенциальный кризис и приступ тревожности ✌️

«В ближайшие 12-18 месяцев ВВП вырастет более, чем на 10 процентов» – заявил Илон Маск. Также, по его мнению, если прикладной ИИ окажется прокси-метрикой для экономического роста, то примерно за 5 лет возможен уже «triple-digit», то есть рост свыше 100% в год. В комментариях объявляется конкурс: нужно вспомнить хотя бы одно предсказание/обещание Илона Маска, которое сбылось 🤔

Авито переходит от локальных кейсов использования LLM к полноценным агентам Стало известно, что технологическая платформа начала тестирование двух ИИ-ассистентов: Ави для покупателей и Ави Pro для продавцов. ➖ Ави станет полноценным помощником в выборе товаров. Агент подбирает релевантные предложения по описанию задачи и помогает разобраться в различиях между вариантами. Его специально обучали понимать даже размытые промпты, и, судя по статистике, эффект от внедрения должен быть огромный: 59% пользователей приходят на платформу без четкого запроса, а 43% уже готовы доверить выбор цифровому ассистенту. ➖ Ави Pro для продавцов будет помогать вести бизнес эффективнее. В частности, в нем хорошо прокачали tool use, и агент сможет детально анализировать статистику объявлений с учетом действий покупателей и других игроков, выявлять причины изменений в показателях и подсказывать, как повысить эффективность продаж. Опять же, по стататистике, 24% продавцов уже используют внешние ИИ-сервисы, так что спрос на агента, вероятно, будет немалый. В Авито, кстати, намекают, что это мультиагентная система. Оба сервиса уже начинают тестировать на ограниченных группах пользователей, а в 2026 на их развитие выделят 1 млрд руб.

Создатели ARC-AGI объявили, что начали работать над четвертой и пятой версиями бенчмарка Напоминаем: – ARC-AGI 1: простенькие для человека паззлы в формате "дано несколько примеров цветных сеток, продолжи логический ряд". Проверяется способность к минимальному абстрактному рассуждению и обобщению. Примеры тут. – ARC-AGI 2: тот же формат цветных сеток, но задачи заметно сложнее даже для человека (средний уровень людей – 60%). Выше композиционная сложность + есть защита от простого перебора. Примеры. – ARC-AGI 3: уже не статичные паззлы, а интерактивные игровые среды (тестируют уже не LLM, а агентов). И агент должен воспринимать, планировать и действовать много шагов подряд в новых незнакомых условиях. Проверяется способность к адаптации и гибкости мышления. Примеры. ! Официально ARC-AGI 3 еще не вышел, его выпускали только в превью. Вчера создатели наконец объявили, что собираются запустить бенчмарк в марте, а также рассказали, что начинают работать над следующими версиями 4 и 5. Пока нет ни слова о том, что это будет. Но, вероятно, нужно снова ожидать какую-то игровую историю, только еще более усложненную.

А вы знали, что Disney разрабатывают аква-роботов? Сегодня наткнулись вот на такое видео. Стало интересно, мы погуглили, и оказывается, что: – История аква-роботов в Disney началась еще 20 лет назад, и тогда это были базовые подводные дроны с моторчиками для вертикального/горизонтального контроля. Они были больше похожи на что-то радиоуправляемое. – Недавно, примерно в 2020, начали появляться уже более новые биомиметрические прототипы, которые имитировали дельфинов. У них уже были плавники вместо пропеллеров, чтобы движения были более плавные. – И в 2025 у них вышли почти автономные гидрофойлы с GPS, ультразвуковыми сенсорами и системами самобалансировки. Пока они предназначены в основном для шоу в парках Disney. В компании говорят, что их вдохновляли реальные водные животные и (внимание) существа из второй части Аватара 🤔 Короче, вы видите перед собой будущее дельфинариев