Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Анализ данных (Data analysis)
Open in Telegram
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
Show more📈 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 50 198 subscribers, ranking 2 664 in the Technologies & Applications category and 12 543 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 50 198 subscribers.
According to the latest data from 16 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 14 over the last 30 days and by 19 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 8.92%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.20% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 4 479 views. Within the first day, a publication typically gains 3 114 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 32.
- 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 17 June, 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.
50 198
Subscribers
+1924 hours
+37 days
+1430 days
Posts Archive
+2
🚀 Qwen3-Coder — новая мощная open-source модель от Alibaba для кодинга
Модель с архитектурой MoE:
- 480B параметров в общей сложности
- 35B активных параметров
- Контекст 256k, но легко масштабируется до 1M токенов
📈 Производительность:
- На уровне Claude 4 Sonnet
- Лучше или на уровне GPT-4.1 на многих задачах
- Обходит Kimi K2, DeepSeek V3 на ряде бенчмарков
🧩 Модель уже доступна:
- На HuggingFace — можно скачать и запускать
- В OpenRouter — $1/M токенов вход, $5/M выход
(в 3 раза дешевле Claude Sonnet: $3 и $15)
💬 Попробовать бесплатно можно:
- Через чат: ttps://chat.qwen.ai/)
- GitHub link: https://github.com/QwenLM/qwen-code
Qwen3-Coder — это просто одна из лучших моделей для программирования, которые мы когда-либо видели.
#qwen #ml #ai #llm #Alibaba
@data_analysis_ml
🔍T-one — открытая русскоязычная модель распознавания речи, выпущенная Т-Технологиями специально для звонков и телефонии
🧠 Главное:
— Обрабатывает речь кусками по 300 мс и запоминает контекст, подходит для реального времени
— Основа — Conformer и CTC-декодер, дополнительно подключается языковая модель (5-грамм, KenLM), чтобы повысить точность
— Задержка небольшая: около 1–1.2 секунды вместе с постобработкой
— Хорошо справляется с шумом, паузами и разговорной речью по телефону (8 кГц)
— Обучена на 80 тысячах часов аудио, в том числе 6 тысяч часов — это реальные телефонные звонки
— Используется в продуктах Т-Банка
— Дает заметно лучшее качество, если подключить языковую модель
https://habr.com/ru/companies/tbank/articles/929850/
🧠 Нейроаналитик — AI-агент для анализа и визуализации данных от Yandex B2B Tech.
🔍 Что делает:
• Помогает искать инсайты в таблицах и графиках
• Строит и редактирует визуализации по запросу на естественном языке
• Ускоряет отчёты и проверку гипотез примерно на 30%
• Работает внутри BI-сервиса Yandex DataLens
• Доступен в облаке и on-premises
• Не требует знаний синтаксиса формул или кода
Построен на базе Yandex Cloud AI Studio, где также можно собирать своих ИИ-ассистентов. Первая версия фичи появится в сентябре этого года, а пока можно записаться в лист ожидания.
@data_analysis_ml
🚨 BREAKING: Руководитель DeepMind резко раскритиковал заявление OpenAI о "золоте" на Международной математической олимпиаде (IMO)
IMO — это International Mathematical Olympiad (Международная математическая олимпиада).
📌 Это крупнейшее и престижнейшее соревнование по математике для школьников со всего мира. Впервые проведено в 1959 году, сегодня в нём участвуют более 100 стран.
>Прессслужба OpenAI сообщили, что их модель впервые в истории выиграла на IMO золото
> “У IMO есть внутренний протокол оценки, который никто извне не видит.
> Без него нельзя утверждать, что у вас 1 место.
> С потерей баллов на задаче P6 — это серебро, а не золото.”
📌 Что произошло:
— OpenAI не уведомлял IMO, но объявила о "первом месте" своей модели
— Объявление сделали до окончания церемонии IMO, нарушив просьбу не затмевать победу реальных студентов
— DeepMind, наоборот, работала с IMO официально и соблюдала все условия
— Научное сообщество обвиняет OpenAI в непрозрачности и неуважении к сообществу
— Пост был сделан без публикации всей методики и без согласования с организаторами
💬 Цитата из сообщества:
“OpenAI повела себя неуважительно и эгоистично. Нельзя сравнивать так модели и людей.”
🧠 Вопрос к читателю:
Где грань между научным прогрессом и этикой в публичных заявлениях ИИ-компаний?
@data_analysis_ml
🧱 Pi³ (Pi-Cubed) — новая SOTA‑модель, которая строит 3D‑модель объекта по фотографиям 📸
💡 Главное:
— На вход подается несколько фото с разных ракурсов — и она восстанавливает объёмную 3D‑форму
— Не важно, в каком порядке поданы изображения
— Модель сама определяет, где стояла камера, как выглядел объект в объёме, и выдаёт готовое 3D
⚙️ Под капотом:
— Работает без supervision
— Не требует фиксированной позиции камеры
— Отлично подходит для 3D‑сканирования, реконструкции, AR/VR и генеративных задач
📄 Paper: https://yyfz.github.io/pi3/
👨💻 Code: https://github.com/yyfz/Pi3
🤗 Demo: https://huggingface.co/spaces/yyfz233/Pi3
#3d #ml #reconstruction
Присоединяйся к сообществу современной ИТ-компании. Проходи бесплатные стажировки, знакомься с экспертами, участвуй в активностях и найди работу мечты!
Лига — это:
— Более 6 000 сотрудников по всей России
— Удобный график: удаленка, гибрид или офис
— Полный соцпакет, ДМС, корпоративная связь
— Компенсация фитнеса
— И многое другое
Хочешь расти как профессионал, работать в дружной команде, отдыхать в компании единомышленников, участвовать в масштабных корпоративах? Тогда тебе к нам!
https://t.me/digitalleague?erid=2W5zFJaD2nU
Реклама. ООО "ЭЙТИ КОНСАЛТИНГ". ИНН 7715744096.
🚀 Новая модель рассуждений — Hierarchical Reasoning Model (HRM) 🧠🤖
HRM — это ИИ, вдохновлённый тем, как устроен человеческий мозг: информация обрабатывается иерархически, от простого к сложному. И результат — впечатляет.
💡 Модель решает сложные задачи, такие как:
- ARC-AGI (бенчмарк на гибкое мышление)
- Судоку экспертного уровня
И всё это:
✅ Без предобучения
✅ Без Chain-of-Thought
✅ Всего на 1,000 обучающих примерах!
🔬 Это не просто новая модель — это подход, построенный на принципах нейронауки, и он уже показывает мощные результаты.
📄 Исследование: https://arxiv.org/abs/2506.21734
💻 Код на GitHub: https://github.com/sapientinc/HRM
Это может стать настоящим прорывом в построении ИИ, который *действительно думает*.
🚨 Подождите, NVIDIA выпустила новые open-source модели SOTA-уровня?!
🧠 OpenReasoning-Nemotron — линейка мощных LLM, специально обученных для математики, науки и программирования.
💾 Доступны 4 версии: 1.5B, 7B, 14B и 32B — можно запускать полностью локально, без облаков и подписок.
📊 Выдают топовые результаты на бенчмарках
⚙️ Идеальны для reasoning-задач и технических доменов
Как запустить на ноутбуке и всё, что нужно знать — ниже 👇
Как запустить OpenReasoning-Nemotron у себя на ноуте:
1️⃣ Скачай LM Studio для macOS, Windows или Linux
2️⃣ В поиске введи:
openreasoning
3️⃣ Установи нужную модель
🧠 Совет: берите 7B-версию от Bartowski в квантовке Q4_0 — отличное качество при маленьком размере.
Идеально для ARM-процессоров (например, M1/M2).
🔥 Запускай топовую LLM локально — без облака, подписок и тормозов.
https://huggingface.co/collections/nvidia/openreasoning-nemotron-687730dae0170059860f1f01
Бесплатный курс по PostgreSQL от практиков рынка
Присоединяйтесь к бесплатному курсу по основам PostgreSQL от Selectel и Эльбрус Буткемп. Он будет полезен Junior- и Middle-специалистам: администраторам баз данных, разработчикам, DevOps-инженерам и аналитикам.
Вы научитесь:
🔹создавать и связывать таблицы,
🔹выполнять базовые операции с данными,
🔹работать с РСУБД.
Бонусы: вы можете получить сертификат о прохождении курса, а также промокоды для практики на мощностях Selectel.
Начните обучение уже сегодня.
Реклама. АО «Селектел», ИНН 7810962785, ERID: 2VtzqwqVE9D
MWS Cloud запустила платформу хранения больших данных для обучения ИИ.
⚡️MWS Data Lakehouse - это целая экосистема, способная переваривать любые типы данных — структурированные, неструктурированные и векторные. А это значит, что теперь вся ваша информация — от отчетов о продажах и заказах до логистики — могут находится в одном месте.
Безопасность - на высшем уровне. В платформу встроены инструменты централизации контроля доступа, аудита и шифрования, динамического маскирования чувствительных данных.
При этом она легко интегрируется с Greenplum и Postgres, что позволяет бизнесу сохранить свои исторические активы, сократить цикл реализации проекта по миграции, а также снизить затраты и риски, связанные с переходом на новое решение.
Результаты говорят сами за себя:
• данные обрабатываются в 23 раза быстрее;
• хранилище используется на 40% экономичнее;
• персонал работает эффективнее в 2,5 раза;
• время расчетов аналитически витрин сокращается в 2 раза.
Поверх платформы можно запустить инструменты для обучения и инференса ML и больших языковых моделей. Компания может развернуть как свои сервисы для работы с ИИ, так и использовать готовые MLOps-инструменты MWS.
🔍 Lucy (1.7B) — легковесная агентная модель веб-поиска на базе Qwen3, обученная только через RL, без привычного SFT.
📱 Заточена под мобильные устройства и CPU-only:
• Агентный поиск через Serper (Google API) + Crawl4AI
• Специальные векторные задачи направляют рассуждение
• Обгоняет DeepSeek-v3 на SimpleQA (MCP-бенчмарк)
• Работает с vLLM, llama.cpp, Jan, LMStudio
• Есть в формате gguf — для локального запуска на CPU
• Режим генерации: temp 0.7 / top-p 0.9 / top-k 20
https://huggingface.co/collections/Menlo/lucy-6879d21ab9c82dd410b231ca
Генеративный ИИ для предприятий сегмента Enterprise: как выбрать пилотный проект с максимальной отдачей?
Крупные компании уже запускают первые проекты на основе генеративного искусственного интеллекта. Но как определить, какие решения принесут реальную пользу при ограниченных бюджетах и сжатых сроках реализации?
31 июля в 11:00 мск приходите на первый совместный вебинар Yandex Cloud и «Инфосистемы Джет», чтобы:
– узнать как выбрать перспективные ИИ-проекты для вашего бизнеса,
– увидеть демонстрацию рабочих GPT-решений по интеллектуальному поиску, технической поддержке, кибербезопасности и анализу отзывов,
– поучаствовать в разработке GPT-решения.
Все посетители вебинара смогу сделать свои проекты частью JET & YandexGPT Lab — новой российской платформы по разработке и тестированию GPT-решений для бизнеса.
Спикеры:
🔸Наиль Енаев, руководитель направления GPT «Инфосистемы Джет»
🔸Антон Чикин, начальник отдела ML «Инфосистемы Джет»
🔸Тарас Юзефович, менеджер по работе с партнерами ML&AI Yandex Cloud
Для кого:
▫️Руководители по ИТ и ИБ в крупных компаниях
▫️Ответственные за внедрение генеративного ИИ и больших языковых моделей
▫️Директора по данным, цифровизации и цифровой трансформации
➡️ Успейте зарегистрироваться на вебинар!
💸 Марк Цукерберг предложил *Марку Чену перейти к нему — и, по слухам, миллиардер предложил 1 миллиард долларов.
Когда речь заходит о гонке за ИИ‑талантами, ставки становятся буквально космическими 💸
Марк Чен (Mark Chen) — ведущий исследователь OpenAI, занимающий пост Chief Research Officer / Senior VP of Research.
🧪 Octelium — новая open-source платформа для запуска и оценки LLM-агентов в реалистичных сценариях.
🔍 Что делает:
• Запускает LLM-агентов в симулированных задачах: от браузинга до программирования
• Оценивает их поведение, принятие решений и эффективность
• Работает локально, без облака
• Поддерживает мультимодельность и кастомные задачи
• Подходит для RL, alignment, eval-пайплайнов
📦 Отличный инструмент для исследований, тестов и продвинутых экспериментов с LLM.
🔗 github.com/octelium/octelium
🧪 Octelium — новая open-source платформа для запуска и оценки LLM-агентов в реалистичных сценариях.
🔍 Что делает:
• Запускает LLM-агентов в симулированных задачах: от браузинга до программирования
• Оценивает их поведение, принятие решений и эффективность
• Работает локально, без облака
• Поддерживает мультимодельность и кастомные задачи
• Подходит для RL, alignment, eval-пайплайнов
📦 Отличный инструмент для исследований, тестов и продвинутых экспериментов с LLM.
🔗 github.com/octelium/octelium
ML-инженеры и Data Scientists + One Day Offer = попадание в команду HR-платформы Сбера! 💚
26 июля вы сможете пройти экспресс-отбор в команду банка, которая делает поиск кандидатов проще и быстрее. Вот для каких задач вы будете искать и разрабатывать AI-решения:
✔️ ранжирование резюме или вакансий
✔️ рекомендации образовательного контента
✔️ распознавание документов
✔️ автоматизация рутинных процессов
✔️ прогнозирование оттока и внутренних перемещений
Регистрация на One Day Offer по ссылке!
🚨 Похоже у нас тут… первая утечка GPT‑5?
В репозитории
biology-benchmarks-inspect появился подозрительный новый идентификатор:
`gpt‑5‑reasoning‑alpha` 👀
🧠 Главное:
> 20 часов назад коммит заменил модель o3 на новую — gpt‑5‑reasoning‑alpha
Если репозиторий действительно внутренний (а он на это похож), то GPT‑5 уже где-то рядом.
🤖 Это могут быть предварительные тесты, бенчмарки или подготовка к релизу.
@data_analysis_ml
🎆 Harbor — локальный стек для работы с LLM в один клик. Этот инструмент упрощает запуск локальных языковых моделей и связанных сервисов — от веб-интерфейсов до RAG и голосового взаимодействия. Всё работает в Docker и настраивается парой команд.
Harbor автоматически интегрирует компонентов, например, SearXNG сразу подключается к Open WebUI для поиска по вебу, а ComfyUI — для генерации изображений. Подходит тем, кто хочет быстро развернуть локальную среду для экспериментов с ИИ.
🤖 GitHub
@data_analysis_ml
⚡ VoltAgent — TypeScript-фреймворк для создания автономных AI-агентов. Этот open-source проект предлагает готовую инфраструктуру для разработки сложных агентов на базе LLM, избавляя от необходимости писать всё с нуля. С его помощью можно создавать как простых чат-ботов, так и многоагентные системы с координацией через Supervisor и сложной workflow-логикой.
Фреймворк поддерживает популярные языковые модели, интеграцию с внешними API через Model Context Protocol и даже голосовые интерфейсы через @voltagent/voice. Для отладки есть VoltOps — платформа с визуализацией работы агентов.
🤖 GitHub
@data_analysis_ml
🚗 python-can — универсальная библиотека для работы с CAN-шиной из Python. Этот проект предоставляет удобные абстракции для взаимодействия с различными CAN-адаптерами и поддерживает как классический CAN, так и CAN FD.
Библиотека обладает кроссплатформенностью и поддерживает множество бэкендов, включая SocketCAN, Kvaser, PCAN и другие. Полезно для автомобильной диагностики, робототехники и промышленной автоматизации.
🤖 GitHub
