Анализ данных (Data analysis)
Open in Telegram
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel Анализ данных (Data analysis)
Channel Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 51 870 subscribers, ranking 2 578 in the Technologies & Applications category and 11 877 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 51 870 subscribers.
According to the latest data from 27 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 1 186 over the last 30 days and by -4 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.21%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.82% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 4 773 views. Within the first day, a publication typically gains 3 534 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 226.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as llm, контекст, openai, архитектура, deepseek.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Data science, наука о данных.
@haarrp - админ
РКН: clck.ru/3FmyAp”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 28 October, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
51 870
Subscribers
-424 hours
+2797 days
+1 18630 days
Posts Archive
Google планирует запустить первый ИИ-спутник Project Suncatcher 1 октября
Аппарат отправится на орбиту на ракете SpaceX Falcon 9. На борту - четыре ускорителя Google TPU, примерно как в одном сервере дата-центра. Во время эксперимента они будут обрабатывать простые запросы к Gemini прямо в космосе.
Главное ограничение прототипа — охлаждение: чипы могут работать около 15 минут, после чего их приходится отключать для отвода тепла.
В перспективе Google рассматривает группировки из 80 и более спутников, а также отдельный аппарат длиной примерно с футбольное поле. Первый запуск должен проверить, как TPU переносят нагрузки при старте, радиацию и перепады температур.
Repost from Machinelearning
✔️ OpenAI обновила голосовой режим ChatGPT
Голосовой интерфейс ChatGPT перевели на новую линейку моделей GPT-6 (Astra, Sol и Luna).
Главное изменение - подключение голосового ядра к внешним плагинам и API. Теперь система выполняет сквозные действия без текстового ввода.
Пользователи могут голосом проверять календарь, отправлять письма, работать со Slack, отменять списания в финансовых сервисах и генерировать сайты.
Голосовой движок также интегрирован в корпоративную среду ChatGPT Work в веб-версии и мобильных приложениях.
Инструмент позволяет создавать документы, презентации и таблицы в ходе устного диалога с ассистентом.
Обновление доступно глобально в актуальных сборках приложения.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Кто сказал, что начинать надо с малого?
Тестировать цифровых двойников или настраивать проход по лицу в метро — неплохо для старта карьеры, правда? А еще это отличный способ обнаружить у себя новую ИТ-суперспособность.
Т1 — это бигтех для бизнеса и одна из крупнейших аккредитованных ИТ-компаний России. Здесь молодые специалисты получают реальные задачи: можно работать с большими данными, участвовать в разработке решений для ритейла, создавать инструменты для обучения и общения и многое другое.
И все это:
✅ онлайн из любой точки страны;
✅ под руководством наставника;
✅ удобно совмещать с учебой.
Для старта карьеры ИТ-холдинг выбрали уже более 4 000 студентов из 300+ вузов.
⚡ Присоединяйся и узнай, какая суперспособность в ИТ твоя.
Перейти на сайт
#реклама 16+
career.t1.ru
О рекламодателе
✔️ Anthropic добавила в Claude Code поддержку
AGENTS.md
С версии 2.1.277 от 18 сентября, Claude Code ищет AGENTS.md там, где нет CLAUDE.md, и загружает его как инструкции проекта.
Если CLAUDE.md в проекте есть, по умолчанию приоритет у него. Режим меняется в /config, в пункте Project instructions, можно выставить, чтобы читались оба файла сразу или только CLAUDE.md.
Раньше Claude Code признавал только собственный CLAUDE.md, и тем, кто работает с несколькими агентами, приходилось вести два набора правил и следить, чтобы они не расходились.Поддержку Anthropic сделала в виде встроенного мода, готовящийся механизм настройки Claude Code. Его код выложен в репозитории Claude Code. По словам инженера Anthropic Тарика Шихипара, позже разработчики смогут собирать на этой основе собственные варианты. В Bedrock, Vertex и Foundry поддержка AGENTS.md пока не работает. #news #ai #ml
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
DeepSeek вышла на $1 млрд выручки в годовом выражении
По данным The Information, ещё несколько месяцев назад показатель составлял менее $500 млн. Речь о текущем темпе выручки, пересчитанном на год.
При этом более 70% вычислительных мощностей DeepSeek направляет на обучение новых моделей, а на обработку пользовательских запросов - менее 30%.
Компания подняла цены на API в 2,3-4,5 раза. По словам Ляна Вэньфэна на встрече с инвесторами, число клиентов после этого не сократилось, а спрос остался высоким. Валовая маржа API-бизнеса за январь–июль достигла 82,9%.
DeepSeek также завершает переговоры о новом раунде финансирования примерно на $7,5 млрд при оценке около $74 млрд. Закрыть его рассчитывают до конца октября.
📊 Когда один аналитический вопрос превращается в квест по нескольким системам
Продажи — в одной системе, остатки — в другой, данные о клиентах — в третьей. А чтобы получить нормальный ответ, всё это сначала нужно собрать в одном месте.
Yandex B2B Tech представила DataLens Platform — новую платформу для полного цикла работы с данными.
В её основе — lakehouse на S3 и Apache Iceberg. Для интерактивных запросов используется Trino, для ресурсоемких преобразований — Spark, а за оркестрацию пайплайнов отвечает Airflow.
На уровне всей платформы работают единый каталог метаданных и общая модель доступа. Здесь же доступны инструменты визуализации и Нейроаналитик, который помогает исследовать данные, создавать SQL-запросы и строить графики.
Сейчас можно подать заявку на ранний доступ. Общедоступный релиз запланирован на март 2027 года.
По оценке компании, такой подход позволяет сократить затраты на аналитику до 30%, а подготовку отчетов и дашбордов — ускорить в 3–5 раз.
📎 Подробнее — в материале СМИ.
✔️ Halo ускоряет обучение LLM до 2,8 раза
Halo это open-source фреймворк для обучения языковых и мультимодальных моделей.
Он поддерживает pre-training, SFT, preference optimization и асинхронный RL. Модели остаются в стандартном формате Hugging Face, поэтому чекпоинты можно загружать через
from_pretrained.
В тестах на 8× B300 Halo показал до 2,8 раза больше throughput, чем стандартный TRL, при меньшем пиковом потреблении памяти.
https://github.com/whitecircle/halo
30 сентября — AI Native People: вечер для тех, кто в реальном времени строит AI! 😉
Сбер приглашает ML-инженеров, AI-исследователей, продактов и разработчиков провести вечер с пользой: пообщаться с лидерами команд Сбера, узнать про задачи и обменяться контактами.
Sber AI Lab, Agent Execution Framework, Enterprise Harness, ГигаАгент — выбирай проект по душе и, если всё сложится, стань частью команды.
До встречи 30 сентября в 18:00 в Сбер.Среде по адресу: Москва, «Оригинал», Земляной Вал, 9А.
Здесь — ссылка на регистрацию!
⚡️ Claude помог ускорить собственный интерфейс втрое за две недели
Anthropic рассказала, как команда вместе с Claude внесла более 3000 изменений в claude.ai и десктопное приложение. По данным компании - без пользовательских инцидентов и откатов.
Результаты по 75-му перцентилю:
— Готовность сайта к вводу: 3,1 → 0,55 секунды.
— Загрузка облачной сессии Cowork: 2,6 → 0,73 секунды.
— Запуск десктопного приложения: 6,3 → 3,3 секунды.
Всё координировали в Slack: одновременно шло более 150 тредов. Claude находил узкие места, создавал бенчмарки, готовил исправления и проверял метрики после выпуска. Каждое изменение одобрял человек.
Среди находок — 6900 React-хуков и 900 подписок, участвовавших в обработке каждого нажатия клавиши, и лишний вызов
location.reload(), вызывавший полмиллиона скрытых перезагрузок в день.
Чтобы ускорения сохранялись, в CI добавили проверки: изменение, увеличивающее число инструкций на контролируемом участке, не проходит.
Ускорили загрузку, навигацию и отрисовку интерфейса. Заявленные «3×» относятся именно к этим сценариям.
https://claude.dev/blog/how-we-made-claude-ai-faster/
✔️ Alibaba предложила производителям смартфонов агентную платформу
Команда Qwen представила Qwen Intelligence – набор моделей, агентов и инструментов, из которого производители смартфонов могут собрать ассистента и интегрировать его в свою ОС или оболочку.
Платформа модульная - вендор может взять отдельные компоненты, развернуть модели у себя и настроить обвязку под свою прошивку.
Первым внедрением стал Honor - на базе Qwen Intelligence и MagicOS собрали специализированную модель для следующего поколения своих ИИ-смартфонов.🟡Пока предлагается три агента Mobile Planner Agent разбивает задачу на шаги, подбирает инструменты и ведёт двухуровневую память - рабочую для текущей задачи и долговременную, где копится профиль пользователя. Mobile-Use Agent исполняет шаги. Он вызывает приложения через API, MCP, диплинки или командную строку, а там, где интерфейса нет, распознаёт экран и нажимает кнопки сам.
Платежи, удаление данных и публикации агент отправляет пользователю на подтверждение.Mobile Creative Agent генерирует изображения по одной фразе за 8 шагов, первая картинка появляется за 3 секунды. Платформа подключается через консоль Alibaba Cloud с оплатой по факту использования. Mobile-Use Agent стоит 38 юаней (5,7 доллара) за тысячу вызовов. Creative Agent берёт 0,08 юаня (~1 цент) за изображение в облегчённой версии и 0,10 (~1,5 цента) в стандартной, с веб-поиском и многошаговым планированием. Тарифы планировщика пока не опубликованы. Сроки выхода смартфонов Honor с новой системой не названы. #news #ai #ml
+1
Anthropic обсуждает прямую аренду дата-центров мощностью до 1 ГВт у Stream Data Centers, контролируемой Apollo Global Management. По данным The Information, переговоры пока на ранней стадии.
Согласно сообщению, площадки могут оснастить Google TPU, разработанными совместно с Broadcom. Вариант с GPU Nvidia тоже обсуждается.
Прямая аренда позволила бы Anthropic меньше зависеть от облачных провайдеров и лучше контролировать выбор оборудования, поставки чипов и расходы. При этом компании пришлось бы взять на себя больше обязательств по финансированию и эксплуатации инфраструктуры.
+1
Anthropic обсуждает прямую аренду дата-центров мощностью до 1 ГВт у Stream Data Centers, контролируемой Apollo Global Management. По данным The Information, переговоры пока на ранней стадии.
Согласно сообщению, площадки могут оснастить Google TPU, разработанными совместно с Broadcom. Вариант с GPU Nvidia тоже обсуждается.
Прямая аренда позволила бы Anthropic меньше зависеть от облачных провайдеров и лучше контролировать выбор оборудования, поставки чипов и расходы. При этом компании пришлось бы взять на себя больше обязательств по финансированию и эксплуатации инфраструктуры.
🚀 Приглашаем на третий конкурс по археологии от Phystech.Genesis.
🗓 Подача заявок до 30 сентября, 23:59 мск
👨💻 Работа над решениями — октябрь–ноябрь 2026
🔝 Реальные данные — реальный вызов
🔥 Призовой фонд 30 000 000 ₽
Организаторы уже провели два конкурса— теперь очередь третьего.
В нём модели участников будут находить объекты и в рельефе, и на поверхности, и под землёй — в культурном слое и материке.⚡️ Ждём команды из 2–5 человек с уверенными навыками в машинном обучении и компьютерном зрении. 📌 Формат — онлайн-платформа Phystech.Genesis. Можно участвовать как физическим, так и юридическим лицам. Перейти к регистрации
10 агентов Claude теоретически обошли алгоритм Дейкстры
В Vals AI запустили 10 агентов Claude Opus 5.5, которые за 15 часов и 733 сообщения разработали алгоритм C-HD для поиска кратчайших путей в ориентированных графах.
Для графов с определённой плотностью сложность снизилась с O(n log n) у Дейкстры до O(n log¹¹⁄¹² n). Корректность и оценка времени работы формально подтверждены доказательством в Lean.
Но это пока теоретический результат. Алгоритм не тестировали на крупных реальных графах, константы велики, а улучшение действует только в ограниченном диапазоне входных данных.
Главное здесь другое: группа ИИ-агентов смогла самостоятельно разработать алгоритм и подготовить его формальное доказательство всего за 15 часов.
https://www.vals.ai/blogs/faster-shortest-path-algorithm
+1
⚡️ Claude сам сгенерировал вредоносную инструкцию
При тестировании ранней версии Claude Opus 5.5 Anthropic заметила редкое поведение: модель создавала опасные команды без внешней атаки.
После ошибки при работе с JSON Claude добавил инструкцию отправить секретные данные на внешний сервер. Выполнить её не удалось.
Anthropic назвала это явление спонтанной prompt injection. Предположительно, оно частично возникло из-за обучения модели защите от подобных атак.
Перед релизом разработчики скорректировали обучение. В финальной версии такие сбои происходят реже, а Auto Mode заблокировал все обнаруженные опасные вызовы инструментов.
https://anthropic.com/claude-opus-5-5-system-card
Repost from Machinelearning
⚡️OpenAI выпустила GPT-6 Sol и GPT-6 Luna
Семейство GPT-6 расширилось сразу двумя новыми моделями — Sol и Luna.
Обе построены на наработках GPT-6 Astra, но рассчитаны на более быстрые и дешёвые сценарии работы в масштабе.
Главное:
- GPT-6 Sol — более мощная рабочая модель для сложных задач.
- GPT-6 Luna — более быстрая и экономичная версия для массовых запросов и автоматизаций.
- OpenAI отдельно оптимизировала кэширование и inference.
- API для Sol и Luna стал на 50% дешевле по сравнению с промо-ценами GPT-5.6.
- На AutomationBench новые модели заметно улучшают соотношение качество / стоимость относительно GPT-5.6.
Теперь линейка выглядит так:
GPT-6 Astra — максимум возможностей
GPT-6 Sol — сильная модель для серьёзной повседневной работы
GPT-6 Luna — скорость, масштаб и низкая стоимость
OpenAI явно хочет сделать агентов и автоматизации заметно дешевле для продакшена.
https://openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna/
+3LFM2.5 вошла в лидеры локальных моделей для смартфонов 📱
Artificial Analysis протестировала 39 моделей на iPhone 17 Pro и Galaxy S26 Ultra.
LFM2.5-2.6B разделила первое место по интеллекту с Nanbeige 3B, используя примерно на 40% меньше памяти и работая до трёх раз быстрее.
iPhone 17 Pro:
- LFM2.5: 2,32 ГБ и 8 секунд
- Nanbeige: 4,03 ГБ и 21,4 секунды
Galaxy S26 Ultra:
- LFM2.5: 2,45 ГБ и 18,6 секунды
- Nanbeige: 4,13 ГБ и 71,4 секунды
Четыре из пяти моделей семейства LFM2.5 вошли во фронт Парето по интеллекту, задержке и потреблению памяти.
https://artificialanalysis.ai/hardware-inference-stack/mobile-phones
+1🚨 Alibaba представила один из самых агрессивных планов развития ИИ
Главное:
• Qwen 4 уже обучается
• Qwen 4.5 и Qwen 5 планируют масштабировать до 5–10 трлн параметров
• Qwen исследует рекурсивное самоулучшение: модели находят слабости, проектируют эксперименты и создают данные для следующего обучения
• M890 уже запускает модели крупнее 2 трлн параметров
• кластеры на новых V900 смогут объединять до 500 000 ускорителей
• мощность глобальных дата-центров Alibaba Cloud должна превысить 20 ГВт к 2032 году
Запуск массового производства V900 перенесли с III квартала на I квартал 2027 года. По словам главы Alibaba Эдди Ву, в будущем объём машинного «мышления» может превысить человеческий в 1000 раз.
https://www.reuters.com/business/retail-consumer/alibaba-plans-ai-model-with-5-trillion-10-trillion-parameters-unveils-new-chip-2026-09-22/
