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 50 161 subscribers, ranking 2 674 in the Technologies & Applications category and 12 568 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 50 161 subscribers.
According to the latest data from 11 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -1 975 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 9.28%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.80% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 4 656 views. Within the first day, a publication typically gains 2 912 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 12 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.
50 161
Subscribers
-424 hours
-227 days
-1 97530 days
Posts Archive
The AI Scientist официально вышел в Nature - и это уже не просто эксперимент.
Речь про систему, которая способна автоматизировать весь цикл научного исследования:
- генерировать идеи
- писать код
- запускать эксперименты
- оформлять научную статью
Обновлённая версия AI Scientist-v2 уже сгенерировала первую полностью AI-сгенерированную научную работу,
которая прошла полноценное рецензирование людьми.
Теперь вышла публикация в Nature,
где подробно разобрана архитектура системы и показано, как всё это работает на практике.
В ИИ-систему добавили Automated Reviewer - AI-рецензента, который оценивает статьи
на уровне человека и даже стабильнее, чем сами люди.
Исследователями обнаружен прямой закон масштабирования науки -
чем сильнее базовая модель,
тем выше качество научных работ, которые она генерирует.
Это означает простую вещь:
По мере роста моделей и удешевления вычислений
качество AI-науки будет расти автоматически.
Фактически мы подошли к точке,
где исследования можно масштабировать так же, как сегодня масштабируют код или контент.
• Nature: https://nature.com/articles/s41586-026-10265-5
• Blog: https://sakana.ai/ai-scientist-nature
Все что выпустили Antropic за последнее время.
73 релиза за 52 дня.
⚡️ MWS Cloud выпустил сервис по работе с большими языковыми моделями.
MWS GPT Model Hub — облачный сервис, который предоставляет доступ к LLM внутри MWS Cloud Platform. Развертывание занимает секунды, модели подключаются через OpenAI‑совместимый API.
Сейчас в сервисе 10 моделей, включая DeepSeek, Google, Alibaba, Zhipu AI. До конца года добавят еще десяток — с поддержкой преобразования текста в речь и аудио в текст.
Что можно делать с помощью MWS GPT Model Hub:
• запускать AI‑ассистентов без настройки инфраструктуры;
• обрабатывать большие объемы текстовых данных;
• создавать внутренние AI‑сервисы для сотрудников;
• сокращать time‑to‑market вдвое за счет быстрого прототипирования;
• внедрять интеллектуальный поиск в продукты.
К плюшкам: встроенные инструменты биллинга и учета ресурсов отслеживают расходы на AI‑функции по проектам и командам.
В Claude Code агент теперь сам решает, какие действия можно выполнять 👇
Раньше было два режима:
- либо он постоянно спрашивает разрешение
- либо
skip permissions - делает всё без спроса
Первое раздражает.
Второе - рискованно.
Теперь появился auto mode.
В этом режиме Claude:
- сам принимает решения о доступах
- оценивает каждое действие
- безопасные - выполняет сразу
- рискованные - блокирует или ищет альтернативу
По сути:
• это тот же skip permissions, но с встроенной проверкой на потенциальный вред
🧠 Под капотом - классификатор, который анализирует каждый шаг агентаКак перейти от ИИ-экспериментов к рабочим системам
Рассказываем, где узнать реальный опыт тех, кто встроил искусственный интеллект в ключевые процессы компании и извлек из этого реальную выгоду. 22 апреля присоединяйтесь к конференции МЛечный путь от Selectel, провайдера инфраструктуры для ИИ.
Эксперты топовых ИТ-компаний расскажут:
🔺Как ускорить ML-пайплайны и снизить издержки на инференс без потери качества
🔺Как безопасно внедрить генеративные модели в ключевые процессы и управлять эффектом этого внедрения
🔺Как интегрировать модели в существующую ИТ-архитектуру
Конференция пройдет 22 апреля в Москве. Участие бесплатное, регистрируйтесь: https://slc.tl/ib77j
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFHjUoay
Google представили TurboQuant - алгоритм, который сильно снижает требования к памяти при работе LLM.
KV-cache - это то, что хранит весь контекст во время генерации.
И именно он сейчас становится главным ограничением, а не сами модели.
Чем длиннее диалог или больше пользователей, тем быстрее заканчивается память на GPU.
TurboQuant решает это так:
- сжимает KV-cache минимум в 6 раз
- ускоряет инференс до 8 раз
- сохраняет качество без заметной потери
Это ключевой момент: раньше компрессия почти всегда ухудшала ответы.
Как это устроено:
- сначала данные преобразуются (rotation), чтобы их было проще сжимать
- затем применяется основной алгоритм сжатия (PolarQuant)
- после этого добавляется лёгкая коррекция (QJL), которая убирает ошибки
В итоге получается почти точное восстановление при сильно меньшем объёме.
С TurboQuant:
- модели можно запускать на меньшем количестве GPU
- один сервер может обслуживать больше запросов
- становится проще работать с длинным контекстом
- падает стоимость инференса
По сути, это не про “ускорить модель”, а про перераспределение ресурсов внутри всей системы.
Раньше оптимизировали веса моделей
теперь оптимизируют то, как они работают в проде
И KV-cache, как раз одна из самых дорогих частей.
https://research.google/blog/turboquant-redefining-ai-efficiency-with-extreme-compression/
🐍 полезные ресурсы 🚀Max
@data_analysis_ml
🚀 Похоже, в Claude Code появилась новая фича - Auto-dream
Пока официально не анонсирована, но её уже заметили в
/memory
• Что это такое
Auto-dream - это фоновый подагент Claude, который:
- анализирует последние сессии
- извлекает ключевые знания
- обновляет MEMORY.md
- очищает и переорганизует старые данные
• Как устроена память
- MEMORY.md - это индекс
- отдельные файлы - детали по темам
- /memory - управление системой
👉 по сути, как garbage collector, но для памяти
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@data_analysis_ml🚀 Cursor сделал regex-поиск мгновенным
Instant Grep ищет по миллионам файлов за миллисекунды
16.8 сек → 13 мс
И главное:
они не ускоряли regex
они убрали лишний поиск
🧠 Как это работает
- создаётся индекс: куски текста → файлы
- используются триграммы (fil, ile, le_)
- сначала ищутся кандидаты
- потом запускается regex
👉 большинство файлов вообще не открывается
🔥 Ключевая идея - sparse n-grams
- индексируются не все куски
- только самые «полезные»
- редкие символы имеют больший вес
💾 Всё локально
- индекс хранится у тебя
- привязан к Git
- быстрый доступ через memory map
Скорость даёт не regex
а умный отбор файлов до поиска.
https://x.com/cursor_ai/status/2036122609931165985
Если вы работаете с выгрузками из баз, логами сервисов или отчетами за годы — вы уже имеете дело со значениями, разделенными запятыми (CSV). Но умеете ли вы загружать CSV в Spark правильно?
На открытом уроке разберем, как из плоского файла получить распределенную коллекцию данных — DataFrame. Поймем, почему DataFrame — это не просто таблица, как настраивать разбор грязных данных, объявлять схему вручную и избегать ошибок в промышленной среде.
Вы увидите, как Spark взаимодействует с файловой системой, научитесь писать код для загрузки CSV в PySpark или Scala и разберетесь, когда достаточно pandas, а когда без Spark не обойтись.
Открытый урок проходит в преддверии старта курса «Spark-разработчик».
➡️ Подробности и регистрация: https://otus.pw/XM07/
🚀 Anthropic показали новый режим:
AI может выполнять задачи на компьютере и по расписанию без твоего участия
Главное:
- Claude управляет компьютером
- кликает, вводит текст, открывает сайты
- выполняет задачи в браузере и приложениях
+ появился режим /schedule:
- ставишь задачу → задаёшь время
- Claude сам запускает и выполняет её
- даже если твой ноут выключен
- отчёты генерируются сами
- соцсети мониторятся автоматически
- задачи выполняются без контроля
https://claude.com/product/cowork#dispatch-and-computer-use
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@data_analysis_ml
🚀 Ускоряем внедрение ИИ-агентов в реальные задачи на Agents Week
Насыщенный интенсив от Школы анализа данных Яндекса пройдет с 6 по 10 апреля. Много про инженерных подход к современным агентным системам, их мониторинг и масштабирование. За пять дней поймете, с чего начать проектирование и настройку поведения, какие есть практики построения single-agent и multi-agent-систем, как доводить агентов о продакшена.
Формат: лекции с возможностью задать вопрос экспертам и практика.
Программа и спикеры — по ссылке. Там же можно зарегистрироваться до 9 апреля включительно.
Repost from Machine learning Interview
🤖 Этот open-source репозиторий даёт твоему ClawdBot “зрение”
Это AI-ассистент в реальном времени для умных очков Meta Ray-Ban.
Он объединяет:
→ голос
→ зрение
→ действия агента
Работает через Gemini Live и OpenClaw.
Как это выглядит:
Ты надеваешь очки → нажимаешь кнопку AI → просто говоришь
Дальше:
• Gemini видит через камеру очков и описывает происходящее
• передаёт задачу в OpenClaw
• OpenClaw выполняет её через подключённые приложения
Можно:
→ отправлять сообщения в WhatsApp / Telegram / iMessage
→ искать информацию в интернете
→ получать ответы голосом
📊 Технически:
• камера очков передаёт изображение примерно 1 кадр в секунду в Gemini
• аудио работает в обе стороны в реальном времени
• OpenClaw выполняет действия как агент
По сути, это полноценный AI-ассистент, который видит мир вместе с тобой
https://github.com/Intent-Lab/VisionClaw
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
Как запустить микросервисы в Managed Kubernetes
Микросервисное приложение мало просто задеплоить — нужны правила запуска, обновлений, масштабирования и изоляции. Именно они делают эксплуатацию предсказуемой, а инфраструктуру — готовой к росту нагрузки.На вебинаре 26 марта в 11:00 эксперты Cloud.ru разберут, как превратить Managed Kubernetes в удобную и надежную платформу для работы микросервисов. В программе:
1️⃣ разберете, в каких проектах микросервисы действительно нужны и как быстро запустить готовое масштабируемое решение в облаке без лишних сложностей; 2️⃣ рассмотрите базовую структуру Kubernetes для микросервисов: что потребуется сразу, а что можно отложить; 3️⃣обсудите, как организовать деплой, обновления и откаты, чтобы релизы были управляемыми; 4️⃣ настроите масштабирование с помощью нативных инструментов Kubernetes; 5️⃣ свяжете платформу с реестром артефактов; 6️⃣ узнаете, как следить за метриками и логами приложения.👉Зарегистрироваться👈
⚡️ Лучшие GitHub-репозитории для Claude Code, которые могут увеличить эффективность твоего следующего проекта
1. Superpowers
https://github.com/obra/superpowers
2. Awesome Claude Code
https://github.com/hesreallyhim/awesome-claude-code
3. GSD (Get Shit Done)
https://github.com/gsd-build/get-shit-done
4. Claude Mem
https://github.com/thedotmack/claude-mem
5. UI UX Pro Max
https://github.com/nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill
6. n8n-MCP
https://github.com/czlonkowski/n8n-mcp
7. Obsidian Skills
https://github.com/kepano/obsidian-skills
8. LightRAG
https://github.com/hkuds/lightrag
9. Everything Claude Code
https://github.com/affaan-m/everything-claude-code
🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max
@data_analysis_ml
🤖 Palantir AI + Claude использовались для обнаружения, приоритизации и ударов по более чем 1000 целям в первые 24 часа операции против Ирана
Результат оказался настолько мощным и прорывным, что Пентагон даже не стал ждать.
То, что раньше было просто пилотным проектом и тестировалось в ограниченном режиме…
в один момент стало официальным, постоянным и начало масштабироваться повсюду.
Теперь Palantir - это ключевой “AI-мозг” всей армии США.
Система уже внедряется во все роды войск.
https://www.moneycontrol.com/world/how-palantir-and-anthropic-ai-helped-the-us-hit-1-000-iran-targets-in-24-hours-article-13853331.html
🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max
@data_analysis_ml
Это уже не code review.
Это distributed system из двух LLM, которые дебажат друг друга.
🔥 Очень любопытный проект: Supermemory показал 99% на SOTA-бенчмарке памяти
• Supermemory набрал ~99% на LongMemEval_s с использованием экспериментальной техники ASMR (Agentic Search and Memory Retrieval)
• Вместо классического vector search и embeddings используется система параллельных агентов-наблюдателей, которые извлекают структурированные знания из истории взаимодействий сразу по нескольким направлениям
• Используются специализированные поисковые агенты:
→ для точных фактов
→ для связанного контекста
→ для восстановления временной последовательности
• И самое интересное, никакой векторной базы данных не требуется
🚀 Проект станет open-source уже через 11 дней, следим:
https://x.com/DhravyaShah/status/2035517012647272689
🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max
@data_analysis_ml
⚡️ Андрей Карпаты: спрос на софт взлетит, но это временно
Он отметил важный сдвиг:
Теперь код стал ephemeral (эфемерным, временным).
Его можно:
— переписать за секунды
— адаптировать под любого пользователя
— менять прямо на лету
Фактически весь digital-мир начинает пересобираться в реальном времени.
Что это значит:
• 📈 В краткосрочной перспективе
Спрос на разработку резко растёт,
потому что теперь можно сделать гораздо больше за то же время.
• 🤯 В долгосрочной перспективе
Даже те, кто создаёт AI, понимают:
они могут автоматизировать собственную работу.
Мы приходим к новой реальности: код больше не статичный продукт -
это динамический поток, который постоянно меняется.
Полное интервью: https://www.youtube.com/watch?v=kwSVtQ7dziU&t=1s
🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max
@data_analysis_ml
