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 50 152 subscribers, ranking 2 679 in the Technologies & Applications category and 12 559 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 50 152 subscribers.
According to the latest data from 13 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -42 over the last 30 days and by -11 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 8.83%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.66% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 4 426 views. Within the first day, a publication typically gains 2 839 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 30.
- 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 14 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.
50 152
Subscribers
-1124 hours
-597 days
-4230 days
Posts Archive
🧠 RamTorch: Эффективное использование памяти для глубокого обучения
RamTorch — это библиотека для PyTorch, оптимизирующая использование памяти при обучении и выводе больших моделей, которые не помещаются в память GPU. Она использует гибридные реализации компонентов нейронных сетей, храня параметры в памяти CPU и передавая их на GPU по мере необходимости.
🚀 Основные моменты:
- Эффективные линейные слои с хранением параметров на CPU
- Асинхронные CUDA потоки для минимизации задержек
- Поддержка оптимизатора ZeRO-1 для распределенного обучения
- Совместимость с существующим кодом PyTorch
📌 GitHub: https://github.com/lodestone-rock/RamTorch
#python
Бизнесу данные нужны как воздух📊
На их основе компании принимают важные стратегические решения. Поэтому спрос на аналитиков растёт в самых разных сферах: от банковской до медицинской.
На курсе «Аналитика данных с МФТИ» готовят специалистов универсальной квалификации. За 10 месяцев вы научитесь использовать Python для анализа данных, применять методы ИИ в своих задачах и работать с базами данных.
С универсальными знаниями вы сможете строить карьеру в одном из трёх направлений аналитики:
➡️Аналитика данных.
➡️Data Science.
➡️Инженерия данных.
🎓 После обучения получите дипломы о профессиональной переподготовке от МФТИ и Нетологии. Центр развития карьеры поможет с трудоустройством, резюме и портфолио.
Записывайтесь на курс и становитесь универсальным специалистом в аналитике → https://netolo.gy/eovL
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid: 2VSb5wPuu7P
💰 The Information пишет: Мира Мурати привлекла рекордные $2 млрд для своего нового ИИ-стартапа при оценке $10–12 млрд. Это крупнейший посевной раунд в истории США.
Мурати сохранила полный контроль над компанией: её голос в совете директоров весит больше всех остальных вместе взятых, а у основателей акции с 100-кратным правом голоса.
Инвесторы: Andreessen Horowitz, Accel, Nvidia, AMD и Cisco.
Ставка делается на доступ к вычислительным мощностям, выход в корпорации и масштабирование.
В команду стартапа вошёл Джон Шульман (сооснователь OpenAI) и группа экс-исследователей. Фокус команды будет направлен на обучение моделей и совершенствование их архитектуры.
Компания зарегистрирована как public benefit corporation, обещает открытые публикации и первый продукт уже в ближайшие месяцы (дропнутчто-то в open-source).
🎯 Главная идея стартапа: сделать ИИ предсказуемым и детерминированным.
Команда Мурати уверена, что это решаемая проблема. Если убрать случайность, ИИ станет безопасным для медицины, финансов и других критичных областей.
Источник: theinformation.com/articles/10-billion-enigma-mira-murati
🔥 Новая SOTA среди моделей на 1.5B параметров
QuestA 🤖 показывает двузначный прирост Pass@1 и даже обгоняет ранние 32B-модели:
- AIME24: 72.50% (+10.73%)
- AIME25: 62.29% (+12.79%)
- HMMT25: 41.67% (+10.11%)
🚀 Секрет в обучении: QuestA использует RL с scaffolded-problems — это снимает конфликт между лёгкими и сложными задачами и даёт более масштабируемое рассуждение.
🔓 Всё в открытом доступе:
- Модель: https://huggingface.co/foreverlasting1202/QuestA-Nemotron-1.5B
- Тренировочный пайплайн: https://github.com/foreverlasting1202/QuestA
- Статья: https://arxiv.org/abs/2507.13266
- Блог: https://mercurial-kidney-02d.notion.site/QuestA-Expanding-Reasoning-Capacity-in-LLMs-via-Question-Augmentation-216b21d08abb81a1bcecfe79e7d1e88a?pvs=73
#LLM #Reasoning #AI #SOTA
@data_analysis_ml
🧠 Интеллектуальный исследовательский агент для глубоких исследований
SGR Research Agent использует Schema-Guided Reasoning для автоматического планирования и цитирования. Он поддерживает многоязычность и адаптируется к изменениям в данных, обеспечивая структурированные отчеты с источниками.
🚀 Основные моменты:
- 🤔 Приоритет уточнений при неопределенности
- 🔄 Автоматическая адаптация плана
- 📎 Управление источниками и цитированием
- 🌍 Поддержка русского и английского языков
- 📊 Генерация детализированных отчетов в Markdown
📌 GitHub: https://github.com/vakovalskii/sgr-deep-research
#python
📢 ML-трек и аналитика на восьмом международном чемпионате по программированию Yandex Cup
Яндекс открыл регистрацию на международный чемпионат по программированию Yandex Cup с призовым фондом 12 млн рублей и финалом в Стамбуле. Участники смогут соревноваться за призы и выход в финал, а ещё — пройти собеседование в Яндекс по упрощённой схеме.
Главное для участников ML-трека и трека «Аналитика»:
— Квалификация в ML-треке: с 15 октября по 5 ноября
— Трек «Аналитика» начнется с пробного тура 20-29 октября, за которым последует квалификация 2 ноября
— Финал пройдет 5-7 декабря и соберет 180 лучших разработчиков со всех направлений
Регистрация открыта до 29 октября на сайте чемпионата.
🔥 Refly — это открытая AI-платформа для создания контента с интуитивным интерфейсом на основе свободного полотна!
🌟 Она поддерживает многопоточные диалоги, интеграцию с базами знаний, контекстную память, интеллектуальный поиск и WYSIWYG-редактор. Refly помогает легко превращать идеи в готовый контент, поддерживает облачное и локальное развертывание через Docker.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@data_analysis_ml
Как выбрать IT-инфраструктуру для ML и как внедрить MLOps?
Реальные бизнес-кейсы
Присоединяйтесь к Selectel Tech Day 8 октября, чтобы узнать о лучших практиках масштабирования ML-проектов и актуальных трендах инфраструктурного ML.
На отдельном ML-треке обсудят:
🔺Как превратить экспериментальные модели в стабильные продакшн-системы.
🔺Как оценить эффективность внедрения ML-решений.
🔺Какая инфраструктура закроет все потребности ML-проектов.
Вас ждет насыщенная программа: содержательные доклады, экспертная дискуссия и воркшоп. Участие бесплатное, нужно только зарегистрироваться →
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFGWQBHr
🚀 Мощные мультимодальные модели LLaVA-OneVision-1.5
LLaVA-OneVision-1.5 — это открытая платформа для обучения мультимодальных моделей, демонстрирующая выдающиеся результаты при низких затратах. Модели обучаются на высококачественных данных и обеспечивают превосходную эффективность.
🚀 Основные моменты:
- Полностью открытый исходный код и данные для обучения
- Высокое качество и разнообразие обучающих данных
- Эффективная структура для экономного обучения
- Поддержка современных технологий, таких как MoE и FP8
- Оптимизированный код для масштабируемости
📌 GitHub: https://github.com/EvolvingLMMs-Lab/LLaVA-OneVision-1.5
#python
Пост для любителей обучать нейросети на работе, после работы, вместо работы, на выходных, в отпуске, с женой или вместо жены.
На прошлой неделе стартовал Wunder RNN Challenge —соревнование по нейронкам от HFT-фонда Wunder Fund.
Участникам предстоит создать модель, предсказывающую следующее состояние рынка на основе последовательности предыдущих состояний. Именно с такими задачами каждый день работают кванты.
Когда
15 сентября — 1 декабря
Призовой фонд
$13,600
Вы будете работать с реальными биржевыми данными.
Победители получат денежные призы, возможность пообщаться с нашими квантами, а главное — утонченное интеллектуальное удовлетворение от решения сложной задачи.
Wunder Fund с 2014 года занимается HFT, высокочастотным алгоритмическим трейдингом. Мы торгуем на многих биржах по всему миру — как традиционных, так и криптовалютных. Наш дневной торговый оборот превышает $10 млрд.
>_ Участвовать
+2
🔥 Zai_org выпускает GLM 4.6!
Новая версия в линейке GLM получила улучшения сразу во всех ключевых направлениях:
- программирование и работа с кодом
- обработка длинных контекстов
- улучшенное рассуждение и поиск
- генерация текста и написание статей
- агентные кейсы и применение в приложениях
RELEASE: http://z.ai/blog/glm-4.6
MODEL 🔜 http://huggingface.co/zai-org/GLM-4.6
Docs: https://docs.z.ai/guides/llm/glm-4.6
🧲 Caltech сделал рекордный квантовый компьютер — 6 100 кубитов на нейтральных атомах.
💡 В чём прорыв:
Кубиты держатся 12,6 секунд - значит, можно сделать миллионы операций, пока они не «сломаются» от шума.
Управление с точностью 99,98% - критично, потому что коррекция ошибок работает только при редких сбоях.
Лазеры-«пинцеты» разделяют один луч на 12 000 мини-ловушек, которые удерживают атомы в вакууме.
Атомы можно переставлять, не теряя квантовое состояние - это даёт гибкость системе.
🚀 Конкуренты (IBM, Quantinuum) тоже гонят: цель — 100 000 кубитов к 2033 году и полная защита от ошибок к 2029.
decrypt.co/341716/caltech-builds-worlds-largest-neutral-atom-quantum-computer
МТС приглашает на масштабный ИТ-чемпионат True Tech Champ 2025!
Соревнования пройдут в двух треках: алгоритмы и программирование роботов. Участвовать могут начинающие ИТ-специалисты и опытные разработчики.
В этом году ты сможешь:
— решать алгоритмические задачи в индивидуальном зачете;
— объединиться в команду с другими участниками и управлять роботом в лабиринте с помощью кода;
— попасть на офлайн шоу-финал в качестве участника или зрителя;
— побороться за призовой фонд 10 250 000 рублей.
Отборочные этапы состоятся онлайн, финал — 21 ноября в МТС Live Холл в Москве.
Регистрация открыта до 20 октября. Подай заявку прямо сейчас.
🚀 Datarus Jupyter Agent: Умный анализ данных
Datarus Jupyter Agent — это мощная система многоступенчатого рассуждения, позволяющая выполнять сложные аналитические задачи с автоматическим восстановлением ошибок и синтезом результатов. Интеграция с Jupyter и Docker обеспечивает надежную среду для анализа данных.
🚀 Основные моменты:
- Многоступенчатое рассуждение с использованием модели Datarus
- Интеграция с Docker для изолированного выполнения
- Поддержка TensorFlow, PyTorch и scikit-learn
- Автоматическое восстановление ошибок
- Управление Jupyter-ноутбуками и экспорт результатов
📌 GitHub: https://github.com/DatarusAI/Datarus-JupyterAgent
@data_analysis_ml
Save the date — 30 октября идем на Яндекс Analytics Talks Meetup
Аналитики Городских сервисов Яндекса расскажут о том, как эффективно использовать данные и искать точки роста продуктов. В программе:
Доклады о том, как создавать продукты и делать их лучше для пользователей. Поговорим про новые фичи, поделимся метриками и сложностями при запусках. Дискуссия про LLM и GenAI в контексте DWH и аналитики — обсудим, приносят ли инструменты реальную пользу или это только хайп.
А еще афтепати с настолками и неформальное общение с экспертами Городских сервисов Яндекса.
📌 30 октября, сбор гостей с 18:00
📌 Москва, офлайн
Регистрируйтесь и зовите друзей!
Мероприятие бесплатное. Количество мест ограничено — пожалуйста, дождитесь нашего подтверждения.
💸 BigTech удваивает ставки на ИИ
- В 2025 компании потратят $345 млрд на AI-инфраструктуру - рост в 2,5 раза за два года.
- Для сравнения: мировой телеком тратит ~$1,5 трлн.
- Проект OpenAI Stargate ($500 млрд к 2029) = ~25% от прогнозируемых $2 трлн при росте в 58% год за годом.
Сэм Альтман видит экспоненту — и она уже в цифрах.
Бизнесу данные нужны как воздух📊
На их основе компании принимают важные стратегические решения. Поэтому спрос на аналитиков растёт в самых разных сферах: от банковской до медицинской.
На курсе «Аналитика данных с МФТИ» готовят специалистов универсальной квалификации. За 10 месяцев вы научитесь использовать Python для анализа данных, применять методы ИИ в своих задачах и работать с базами данных.
С универсальными знаниями вы сможете строить карьеру в одном из трёх направлений аналитики:
➡️Аналитика данных.
➡️Data Science.
➡️Инженерия данных.
🎓 После обучения получите дипломы о профессиональной переподготовке от МФТИ и Нетологии. Центр развития карьеры поможет с трудоустройством, резюме и портфолио.
Записывайтесь на курс и становитесь универсальным специалистом в аналитике → https://netolo.gy/eovL
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid: 2VSb5wPuu7P
🚀 Вышел Postgres 18 — с поддержкой Async I/O
Раньше все операции чтения были блокирующими, теперь - нет.
Результат: огромный прирост производительности для приложений с интенсивным чтением.
⚡️ Async I/O включён по умолчанию в Postgres 18!
Что интересного:
- Новый алгоритм skip scan для многостолбцовых индексов
- Параллельное построение GIN-индексов (JSON, полнотекст)
- Виртуальные генерируемые столбцы (значения считаются на лету)
- Функция
uuidv7() — UUID с временной сортировкой
- Сохранение статистики планировщика при мажорных апгрейдах
- Поддержка OAuth 2.0, улучшения TLS и безопасности
- Новый протокол взаимодействия клиентов и утилит — v3.2
🟠 Релиз: https://www.postgresql.org/about/news/postgresql-18-released-3142/
🔊 OpenAI готовится выпускать свое первое «железо» к 2026–2027
Что происходит:
- В OpenAI пришло уже более 24 специалистов из Apple в этом году - в области интерфейсов, камер, аудио, носимых устройств и производства. Команду ведёт Тан Тан, 25 лет проработавший в Apple, теперь - Chief Hardware Officer OpenAI.
- Один из описанных концептов — умная колонка без экрана, плюс исследуются очки, диктофон и носимый пин - как дополнение к смартфону или ноутбуку.
- OpenAI обсуждает модули колонок с Goertek и опирается на китайскую цепочку поставок Apple, что ускорит массовый запуск, но усиливает геополитические риски.
- Фундамент — сделка на $6,5 млрд: покупка io Products у Джони Айва, чья команда теперь интегрирована в OpenAI (при этом LoveFrom продолжает независимую работу).
⚡ Реалии рынка: провал Humane Pin (HP купила и закрыла за $116M) показывает, насколько жестким является сегмент.
🎙️ Если первый продукт будет без экрана и голосоцентричным — успех зависит от:
- дальнобойных микрофонных массивов
- beamforming и низкой задержки wake word
- on-device фильтрации
- плавного облачного хэнд-оффа для быстрых ответов в реальных условиях.
Источник: https://www.theinformation.com/articles/openai-raids-apple-hardware-talent-manufacturing-partners
🚀 Вышел Postgres 18 — с поддержкой Async I/O
Раньше все операции чтения были блокирующими, теперь - нет.
Результат: огромный прирост производительности для приложений с интенсивным чтением.
⚡️ Async I/O включён по умолчанию в Postgres 18!
Что интересного:
- Новый алгоритм skip scan для многостолбцовых индексов
- Параллельное построение GIN-индексов (JSON, полнотекст)
- Виртуальные генерируемые столбцы (значения считаются на лету)
- Функция
uuidv7() — UUID с временной сортировкой
- Сохранение статистики планировщика при мажорных апгрейдах
- Поддержка OAuth 2.0, улучшения TLS и безопасности
- Новый протокол взаимодействия клиентов и утилит — v3.2
🟠 Релиз: https://www.postgresql.org/about/news/postgresql-18-released-3142/