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
+1
✂️ НОВОСТЬ: Вышел Grok 4 Fast (ранний доступ, бета)
И название себя оправдывает — молниеносно быстрый.
Бету можно включить прямо сейчас:
Настройки → Подписка → Включить ранний доступ к моделям
⚡️ Главный апдейт — скорость, которая делает Grok 4 отличеным выбором для задач с большим количеством вычислений.
@data_analysis_ml
+5
Эра 1-битных LLM наступила 🫥
🔹 DeepSeek-V3.1, квантованный всего до 1-бита или 3-бит, обошёл Claude Opus 4 и GPT-4.5.
🔹 Unsloth GGUF смог сжать DeepSeek-V3.1 на 75%, при этом модель превзошла топовых конкурентов в бенчмарке Aider Polyglot.
🟠Подробности: https://docs.unsloth.ai/new/unsloth-dynamic-ggufs-on-aider-polyglot
@data_analysis_ml
🚀 MobileLLM-R1 на Hugging Face
Это новая компактная модель для reasoning-задач (рассуждений), которая весит меньше 1B параметров и оптимизирована для запуска на edge-устройствах.
Почему это важно:
- Производительность:
• Решает задачи MATH почти в 5 раз точнее, чем Olmo-1.24B
• В 2 раза точнее, чем SmolLM2-1.7B
- Эффективность обучения:
• Модель обучалась всего на 4.2 триллионах токенов (это примерно 1/10 от Qwen3)
• Несмотря на это, показывает такие же или лучшие результаты, чем Qwen3, на ряде тестов по рассуждениям
MobileLLM-R1 показывает, что даже очень маленькая модель может быть умной и эффективной, если её правильно обучить.
https://huggingface.co/facebook/MobileLLM-R1-950M
Если Ctrl+Z не помогает…
Значит, пора искать команду, где гипотезы проверяются на реальных данных, а результаты влияют на миллионы пользователей.
В Сбере именно так — и это видно даже в поздравительном видео, которое подготовили будущие коллеги.
Вакансии ждут вас здесь.
А кодовый бонус прилагается: team.congratulate("С Днём программиста! 💚")
🔥 Новинка от S-Lab, Nanyang Technological University и SenseTime Research: Next Visual Granularity Generation (NVG)!
🖼️ Новый фреймворк поэтапно улучшает изображение — от общего макета до мельчайших деталей, позволяя получить тонкий контроль над процессом генерации.
📊 Результаты впечатляют: NVG превзошёл серию VAR по метрикам FID!
huggingface.co/papers/2508.12811
Поздравляем, вы на 1 шаг ближе к работе мечты 🥳
Осталось только прочитать этот пост, подписаться на канал и откликнуться на вакансию 😉
Avito Career — место, где Авито делится актуальными вакансиями и стажировками для Go-разработчиков.
Подписывайтесь, чтобы найти ту самую работу ✨
🚀 Новый релиз: Smart Turn v3
🎙️ Это модель, которая понимает, когда человек закончил говорить и ждёт ответа от голосового ассистента.
⚡ Особенности:
- Работает супербыстро: <60мс на обычном CPU, <10мс на GPU
- Поддержка 23 языков (можно добавлять новые через сообщество)
- Полностью открытая: данные, код, обучение
- Бесплатно использовать даже на CPU
🛠️ Уже доступна в @pipecat_ai 0.0.85 и на Pipecat Cloud.
🔥 Голосовой AI становится всё умнее — теперь ассистенты будут отвечать ещё естественнее!
🟢Blog: https://daily.co/blog/announcing-smart-turn-v3-with-cpu-inference-in-just-12ms/
🟢GitHub: https://github.com/pipecat-ai/smart-turn/
🚀 Оптимизация обновления весов моделей в LLM
Checkpoint Engine — это легковесное промежуточное ПО для обновления весов в LLM во время инференса, критически важное для обучения с подкреплением. Оно обеспечивает быстрые и эффективные методы обновления весов, позволяя обрабатывать модели с триллионом параметров за считанные секунды.
🚀 Основные моменты:
- Поддержка двух методов обновления: Broadcast и P2P.
- Эффективная передача данных с использованием CUDA IPC.
- Оптимизированный процесс передачи с учетом шардирования.
- Подходит для работы с большими моделями на множестве GPU.
📌 GitHub: https://github.com/MoonshotAI/checkpoint-engine
🚨 Китай выкатил мощнейшую новинку в AI-редактировании изображений — и она обошла Google Nanobanana, став №1!
🔥 Bytedance Seedream 4 впечатляет:
- ⚡️ Генерация в 2K за <2 секунд, поддержка 4K (🍌 ограничен низким разрешением)
- 🎨 Более свободная политика генераций
- 🖼️ Можно создавать сразу несколько картинок в одном сете
- 🎯 Намного стабильнее: 🍌 часто просто возвращает исходное изображение
💰 Цена — всего $0.03 за генерацию.
Идеально подходит для сторибордов к фильмам и фотореалистичных сцен.
Гонка в AI-генерации картинок выходит на новый уровень! 🚀
https://fal.ai/models/fal-ai/bytedance/seedream/v4/edit
⚡️ На чистом SQL запустили легендарный DOOM — прямо внутри базы данных CedarDB!
Игра не просто работает, а поддерживает многопользовательский режим, отрисовывая всё с помощью ASCII-графики.
Каждый компонент — от рендера до синхронизации игроков — написан исключительно на SQL-запросах.
🎮 GitHub для настоящих ценителей извращённого кода: https://github.com/cedardb/DOOMQL
💰Perplexity привлекла $200M при оценке в $20B.
Это произошло всего через два месяца после предыдущего раунда в $100M при оценке $18B. Общий объём инвестиций приближается к $1.5B.
📊 Выручка (ARR) уже почти $200M (месяц назад была $150M).
💡 Оценка в $20B при $200M ARR даёт мультипликатор ~100x - это возможно только при очень быстром росте и низком уровне оттока пользователей.
Perplexity выделяется тем, что отвечает на запросы с источниками и краткими сводками, заменяя «охоту за ссылками» на результат, сгенерированный моделью.
Но такой дизайн требует больших вычислительных мощностей: каждый запрос запускает веб-поиск, инференс LLM и генерацию ответа в реальном времени.
Источник: https://techcrunch.com/2025/09/10/perplexity-reportedly-raised-200m-at-20b-valuation/
#AI #Perplexity #Funding #Startups #LLM #Investments
😄 12 сентября смотрите онлайн-студию первой «Ночи музеев» в мире IT
В Яндексе придумали «Ночь музеев» в мире IT, а Сбер, Т-банк, Х5 и Lamoda поддержали идею и присоединились. Если вы не успели зарегистрироваться как офлайн-участник – подключайтесь онлайн.
🙌 Студия big tech night online будет работать 12 сентября с 18:00 до 21:00 по московскому времени.
Можно переключаться между двумя треками.
😛😝В софт-треке вас ждут:
– шоу для разработчиков со стендап-комиком Севой Ловкачёвым;
– обсуждение pet-проектов и изобретательства среди инженеров;
– юмор в борьбе со стрессами: мемы как способ выжить в бигтехе.
😋😛 В хард-треке:
– разберём, чем отличается бигтех в России и за рубежом: каких специалистов ищут компании, есть ли культурные отличия?
– поговорим с Маратом Мавлютовым – руководителем подразделения из Яндекса, разрабатывающего роботов-доставщиков;
– обсудим, как AI помогает разработчикам сейчас и как будет помогать в будущем.
😌 Регистрируйтесь и подключайтесь.
Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543
🤖 Прорыв в наноботах
Учёные из Penn State сделали важный шаг к созданию настоящих наноботов.
🔬 С помощью нового микро-флюидного устройства они создали крошечные частицы, которые могут обмениваться сигналами и действовать вместе — как муравьи, оставляющие следы для других.
- Одна группа частиц двигалась по химическому градиенту и оставляла «след».
- Другая группа улавливала этот след и шла за ним.
👉 Это выглядит просто, но именно так закладывается основа программируемых роёв наноботов.
💡 Возможные применения:
- наночастицы находят опухоль и зовут другие с лекарством,
- мини-системы доставляют груз в нужную клетку,
- наноботы очищают организм от токсинов или восстанавливают повреждённые ткани.
Раньше учёные могли наблюдать за таким процессом всего несколько секунд. Теперь, с новым инструментом Penn State, поведение можно изучать минутами, что позволяет проводить более сложные эксперименты.
🌱 Вдохновение пришло из природы — у пчёл и муравьёв есть распределение ролей и совместная работа. Если частицы смогут делать то же самое, это приблизит нас к самоорганизующимся автономным наносистемам, которые могут изменить медицину и материалы.
Это пока ранняя стадия, но именно такие шаги строят фундамент для будущих роёв наноботов.
https://www.psu.edu/news/eberly-college-science/story/can-nanobots-play-follow-leader
⚡ Ускорение PyTorch-инференса на Apple-устройствах на 87% с помощью AI-сгенерированных Metal-ядр
В новом исследовании показано, как AI-модели автоматически генерируют оптимизированные GPU-ядра под Metal, которые ускоряют работу PyTorch на устройствах Apple.
📊 Результаты:
- В среднем прирост скорости - 87% на 215 модулях.
- Некоторые ядра работают в сотни раз быстрее базового уровня.
🟢 Как это работает:
- Используется agentic swarm-подход - несколько агентов генерируют и тестируют варианты ядер.
- В контекст добавляются CUDA-референсы и данные профилирования, что помогает создавать более эффективные ядра.
- Такой метод превосходит одиночные модели, генерирующие код без дополнительного контекста.
Fвтоматическая генерация GPU-ядер AI-моделями открывает путь к более быстрому и доступному инференсу прямо «из коробки» на Mac и iOS.
🔗 Подробности: https://gimletlabs.ai/blog/ai-generated-metal-kernels
📖 Новая работа ByteDance + Harvard: *Mycroft: Tracing Dependencies in Collective Communication Towards Reliable LLM Training*
Mycroft - система, которая помогает понять, почему обучение LLM на кластере GPU тормозит или падает.
🚧 Проблема
При распределённом обучении сотни GPU постоянно обмениваются данными через библиотеку NCCL. Она работает как «чёрный ящик»: при сбое видно только таймауты или падение скорости, но непонятно, где именно сбой.
🛠 Решение — Mycroft
- «Подглядывает» внутрь процесса обмена данными
- Каждые 100 мс пишет лёгкие статусы: сколько данных подготовлено, отправлено и завершено
- Если прогресс застопорился → сразу сигнал
- Отслеживает зависимости между GPU и определяет: проблема в конкретной карте, сетевой карте или шине
⚡ Результаты
- В тестах на 32 GPU и в проде у ByteDance
- Находит сбой за ~**15 секунд**
- Указывает точный компонент за <**20 секунд**
- Нагрузка на обучение почти нулевая
🔗 https://arxiv.org/abs/2509.03018
#AI #LLM #GPU #DistributedTraining #ByteDance #Harvard
Ты: «Эх, вот бы кто-то научил анализировать данные, чтобы у меня было больше шансов поступить в вуз и начать карьеру…»
Яндекс Лицей: «Ок»
Запускаем новый набор для учащихся школ и колледжей на инстивный, трёхмесячный курс по анализу данных. Научим работать с Python не в теории, а на практике: верно анализировать, точно делать выводы и красиво показывать результаты.
Сделали такой онлайн-курс, чтобы мог пригодиться и в обучении, и в карьере. Поэтому:
1. Сделали упор на практику и только нужную теорию
2. Только те задачи, которые действительно решают в компаниях
3. Ввели командную разработку
Ну и финальное: после обучения получите именной сертификат. Он может помочь получить дополнительные баллы при поступлении в некоторых вузах.
Обучение в Яндекс Лицее бесплатно, но есть отбор. Он открыт до 23 сентября. Вся программа, подробности и регистрация на новый поток по ссылке.
🚀 NVIDIA представила Rubin CPX — новый класс GPU для inference с огромным контекстом
🔑 Что интересно
- Rubin CPX — специализированный GPU для обработки контекста размером до миллиона токенов (код, видео, длинные последовательности).
- Интеграция в платформу Vera Rubin NVL144 CPX:
- До 8 экзафлопс вычислений ИИ
- 100 ТБ быстрой памяти
- 1,7 ПБ/с пропускной способности
- Превосходит GB300 NVL72 по производительности на 7,5×.
- Характеристики:
- 30 PFLOPS вычислений в NVFP4
- 128 ГБ GDDR7 памяти
- 3× ускоренные attention-механизмы для длинного контекста
- Поддержка всего AI-стека NVIDIA: Dynamo, Nemotron, CUDA-X, AI Enterprise.
- Выход ожидается в конце 2026 года.
📌 Зачем это важно
- Масштаб контекста до миллиона токенов открывает новые горизонты в кодогенерации и видео-ИИ.
- Уникальная комбинация памяти и вычислений делает возможным реальный SOTA-инференс для задач с длинной «памятью».
- Уже интерес вызывает у таких игроков, как Cursor (AI-редактор кода), Runway (видео-генерация) и Magic (модели-агенты).
🧭 Итог
Rubin CPX задаёт новый стандарт для аппаратной архитектуры в AI.
Это фундамент для моделей, которые смогут полноценно работать с огромными контекстами, не теряя деталей и качества.
https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-unveils-rubin-cpx-a-new-class-of-gpu-designed-for-massive-context-inference
💾 Зачем нужен Delta Lake, если есть Parquet
Обычный Parquet хранит только одно состояние таблицы.
Если вы сохранили отфильтрованный DataFrame, то старые данные исчезли навсегда.
❌ Отката (rollback) нет → потеряли 10 000 строк, осталось только 3 500.
⚡ Delta Lake работает иначе:
- каждый раз создаётся новая версия данных
- можно вернуться к любой версии в прошлом
- данные всегда под контролем и без потерь
📌 Пример:
- Parquet → фильтр → оригинал стёрт
- Delta Lake → версия 0 (10 000 строк) + версия 1 (3 500 строк) → всегда можно вернуться к версии 0
✅ Итог: с Delta Lake данные становятся версионируемыми и надёжными.
#datalake #parquet #bigdata #delta
⚡️ DeepCode — открытая AI-платформу для автоматической генерации кода.
DeepCode превращает научные статьи и технические документы в готовые проекты, включая фронтенд, бэкенд и полноценные репозитории.
🔹 Основные возможности:
• Paper2Code — реализация идей из исследований в рабочий код
• Text2Web — генерация интерфейсов по описанию
• Text2Backend — автоматическое создание масштабируемых серверов
• Поддержка длинных документов и многофайловых проектов
🔜 В ближайшее время разработчики обещают:
• Автоматическую проверку и валидацию кода
• Повышение скорости генерации
• Улучшенную работу с требованиями
• Бенчмарки воспроизведения научных статей (PaperBench)
Проект полностью open source: https://github.com/HKUDS/DeepCode
#deepcode #AI #coding
🛢 В мире, где данные — новая нефть, растёт спрос на дата-инженеров. Ведь именно они знают, как такую нефть добывать, обрабатывать и хранить. И пока компании осознают потребность в этих специалистах, конкуренция на рынке низкая, а зарплаты — высокие.
Освоить ключевые компетенции дата-инженера поможет онлайн-магистратура Нетологии и НИУ ВШЭ «Инженерия данных». За 2 года вы на практике изучите Python, Java, Scala, Kotlin и SQL, научитесь проектировать пайплайны и обрабатывать данные, работать с системами хранения данных и базами данных в облаке. Программа даёт широкий простор для переквалификации, поэтому после учёбы сможете перейти в MLOps, DevOps или менеджмент.
Онлайн-формат позволяет учиться без отрыва от привычной жизни и совмещать занятия с работой. При этом у вас будет отсрочка от армии, льготы на проезд и все остальные бонусы очного обучения.
Станьте магистром программной инженерии с дипломом одного из лучших вузов страны и получите веское преимущество при приёме на работу: https://netolo.gy
🎁 В этом году при поступлении на программу вы получаете курс по ещё одной IT-профессии в подарок — отличная возможность расширить свой профиль и усилить CV.
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125. Erid: 2VSb5wgUXnq
