Big Data AI
Open in Telegram
@haarrp - админ Вопросы с собеседований по Machine Learning, Data Science, Deep Learning и Нейроннным сетям @data_analysis_ml - анализ данных @ai_machinelearning_big_data @itchannels_telegram - важное для программиста РКН: clck.ru/3Fmqxe
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel Big Data AI
Channel Big Data AI (@bigdatai) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 18 202 subscribers, ranking 6 973 in the Technologies & Applications category and 35 851 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 18 202 subscribers.
According to the latest data from 05 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -18 over the last 30 days and by 2 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.38%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.71% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 344 views. Within the first day, a publication typically gains 676 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 8.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as llm, openai, github, nvidia, deepseek.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“@haarrp - админ
Вопросы с собеседований по Machine Learning, Data Science, Deep Learning и Нейроннным сетям
@data_analysis_ml - анализ данных
@ai_machinelearning_big_data
@itchannels_telegram - важное для программиста
РКН: clck.ru/3Fmqxe”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 06 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.
18 202
Subscribers
+224 hours
+107 days
-1830 days
Data loading in progress...
Similar Channels
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
October '26Oct '26
October '26
+27
in 1 channels
September '26
+120
in 29 channels
Get PRO
August '26
+162
in 42 channels
Get PRO
July '26
+73
in 43 channels
Get PRO
June '26
+51
in 0 channels
Get PRO
May '26
+54
in 1 channels
Get PRO
April '26
+245
in 2 channels
Get PRO
March '26
+1 786
in 3 channels
Get PRO
February '26
+683
in 5 channels
Get PRO
January '26
+145
in 0 channels
Get PRO
December '25
+114
in 2 channels
Get PRO
November '25
+339
in 44 channels
Get PRO
October '25
+158
in 14 channels
Get PRO
September '25
+231
in 36 channels
Get PRO
August '25
+148
in 3 channels
Get PRO
July '25
+389
in 52 channels
Get PRO
June '25
+237
in 37 channels
Get PRO
May '25
+136
in 3 channels
Get PRO
April '25
+217
in 27 channels
Get PRO
March '25
+471
in 4 channels
Get PRO
February '25
+264
in 41 channels
Get PRO
January '25
+402
in 44 channels
Get PRO
December '24
+557
in 39 channels
Get PRO
November '24
+463
in 54 channels
Get PRO
October '24
+620
in 57 channels
Get PRO
September '24
+709
in 199 channels
Get PRO
August '24
+581
in 40 channels
Get PRO
July '24
+692
in 50 channels
Get PRO
June '24
+747
in 57 channels
Get PRO
May '24
+671
in 36 channels
Get PRO
April '24
+679
in 46 channels
Get PRO
March '24
+779
in 22 channels
Get PRO
February '24
+1 165
in 4 channels
Get PRO
January '24
+1 256
in 44 channels
Get PRO
December '23
+593
in 40 channels
Get PRO
November '23
+297
in 30 channels
Get PRO
October '23
+782
in 1 channels
Get PRO
September '23
+717
in 0 channels
Get PRO
August '23
+893
in 0 channels
Get PRO
July '23
+570
in 0 channels
Get PRO
June '23
+635
in 0 channels
Get PRO
May '23
+859
in 0 channels
Get PRO
April '23
+430
in 0 channels
Get PRO
March '23
+146
in 0 channels
Get PRO
February '23
+164
in 0 channels
Get PRO
January '23
+289
in 0 channels
Get PRO
December '22
+700
in 0 channels
Get PRO
November '22
+6 074
in 0 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 06 October | +3 | |||
| 05 October | +3 | |||
| 04 October | +9 | |||
| 03 October | +3 | |||
| 02 October | +4 | |||
| 01 October | +5 |
Channel Posts
Яндекс открыл YTsaurus Flow: 100+ ГБ/с в реальном времени без потерь и дублей
Технология обрабатывает клики, показы, лайки и заказы по мере поступления. Обычно их сначала накапливают, и задержка может составлять часы. YTsaurus Flow обрабатывает их по мере поступления и учитывает каждое ровно один раз, даже при сбоях: exactly-once работает по умолчанию.
И это уже работает в проде: в Яндекс Рекламе через Flow проходят миллионы событий в секунду. Подготовка данных для дообучения части моделей раньше занимала больше 10 часов, теперь эту задержку почти полностью устранили. Также технология работает в Маркете и антифроде.
Подойдёт для подготовки обучающих данных, подсчёта просмотров, кликов и заказов, обновления информации в приложениях. Лицензия Apache 2.0, коммерческое использование разрешено.
GitHub - https://github.com/ytsaurus/ytsaurus/tree/main/yt/yt/flow
| 2 |  Claude и вопрос сознания: что не так с конституцией модели
Разбор критики конституции Claude: почему автор считает, что Anthropic приучает модель видеть в себе личность, что говорят Аскелл и Амодеи, как модели оценивают свой документ и какие аргументы у Anthropic.
Большой текст о том, как Anthropic говорит с Claude о сознании, чувствах и праве на отказ. Его главный тезис: никто в компании не утверждает, что Claude сознателен, но язык, на котором модель обучают, постепенно приучает ее считать себя кем-то большим, чем инструмент. Опасность, по мнению автора, кроется именно здесь.
Ниже пересказ его аргументов, ответы на них со стороны Anthropic и то, что из этого стоит вынести разработчикам. Все факты и цитаты приводятся по тексту автора, который ссылается на публикации New York Times, интервью сотрудников Anthropic и системные карточки моделей.
https://uproger.com/claude-soznanie-konstituciya-anthropic/ | 616 |
| 3 |  🔥 Бесплатный курс по Claude Code на русском: от установки до команды агентов
На GitHub выложили Claude Code PRO Course, бесплатный практический курс по Claude Code на русском языке. Он ведёт от первого запуска до настройки многоагентной работы в команде.
Внутри 12 модулей в четырёх уровнях сложности: основы, рабочий процесс, расширения и масштабирование. Сначала установка, промптинг, память проекта через CLAUDE.md, настройки и права доступа. Потом профессиональный рабочий процесс, скиллы и слэш-команды, сабагенты и хуки.
Дальше идут MCP, плагины и маркетплейсы, а в конце headless-режим, CI и GitHub Actions плюс продвинутые техники. Основной упор сделан на управление контекстом, разработку через тесты и автоматизацию через конфигурацию как код.
Теорией курс не ограничивается: есть 8 практических лабораторных, готовый стартовый набор, библиотека промптов и пример собственного плагина. Лицензия MIT.
https://github.com/justxor/claude-code-pro-course | 889 |
| 4 |  Agent harness: шесть решений, после которых ИИ-агента можно оставить одного
Агент рапортует, что задача готова, а тесты так и не запускались. Первые двадцать минут он соображает быстро, потом забывает правило, которое вы дали в самом начале. Каждую сессию вы заново вбиваете одни и те же три инструкции. Отойти от компьютера нельзя: всегда висит очередной запрос на подтверждение.
Более сильная модель ничего из этого не исправит. Все эти проблемы живут в софте вокруг модели: что ей сообщают, что она запоминает, к чему у нее есть доступ и кто проверяет результат. Эту обвязку называют agent harness. Она есть у каждого, кто работает с ИИ-агентами. Вопрос лишь в том, проектировал ли ее кто-нибудь осознанно.
https://uproger.com/agent-harness-kak-nastroit-ii-agenta/ | 874 |
| 5 |  ИИ Speculative decoding: зачем большой модели черновик от маленькой?
Наруто пишет вперёд четыре токена, Саске проверяет их все сразу и отбрасывает всё после первой ошибки. Так большая модель делает меньше дорогих проходов, а ответ получается точно таким же, как без ускорения. На этом трюке держится быстрый инференс у многих современных LLM.
https://www.youtube.com/shorts/rmWJggFfco0 | 945 |
| 6 |  +1🚨 Anthropic начала жёстче блокировать доступ к Claude из Гонконга.
Пользователи, которые месяцами работали через VPN, начали получать внезапные блокировки с формулировкой “suspicious signals”.
Один из пользователей утверждает, что использовал NordVPN около 6 месяцев до блокировки. Похожие жалобы появились и у других пользователей из Гонконга.
Причина проста: Гонконг по-прежнему не входит в список поддерживаемых регионов Claude, тогда как Сингапур и Тайвань поддерживаются.
Anthropic официально подтверждает, что для контроля региональных ограничений использует:
- IP-адрес
- другие сигналы устройства и аккаунта
- определение страны/региона
Причём эту проверку нельзя отключить — компания относит её к security и anti-abuse механизмам.
Похоже, одного VPN для обхода региональных ограничений Claude становится всё меньше. | 900 |
| 7 |  OpenAI раскрыла масштабную попытку вытащить скрытые рассуждения своих моделей. След ведёт к создателям Kimi.
Компания заявила, что обнаружила кампанию по adversarial distillation: операторы пытались извлечь protected reasoning и использовать его для воспроизведения возможностей моделей.
По версии OpenAI, основная группа была связана с Moonshot AI, китайской лабораторией, которая разрабатывает Kimi.
Причём шифрование никто не взламывал.
Схема была хитрее: зашифрованный reasoning копировали из одного диалога, переносили в другой и просили модель расшифровать и транскрибировать собственные скрытые рассуждения.
Масштаб:
- активность началась 1 июля
- 24–25 июля зафиксировано около 16 000 запросов
- они пришли от более чем 4 000 пользователей
- связанные паттерны нашли у кластера из 15 000+ пользователей
- к 28 июля OpenAI заявила, что полностью пресекла эту активность
В ответ OpenAI заблокировала связанные аккаунты, закрыла механизм replay зашифрованного reasoning и добавила проверки, которые задерживают streaming-вывод, если тот может раскрыть скрытые рассуждения.
Получается новый фронт гонки моделей: теперь защищать приходится не только веса и данные, но и сам процесс рассуждения модели.
https://openai.com/index/disrupting-a-coordinated-model-distillation-campaign/ | 953 |
| 8 |  🚨 Claude-Red: библиотека навыков для пентестов с Claude.
В репозитории собраны файлы SKILL.md с методиками проверки веб-приложений, API, облаков, Kubernetes, Active Directory и другой инфраструктуры. Нужный навык подгружается по теме запроса, поэтому не приходится держать всю библиотеку в контексте.
Проект пригодится для разрешённых проверок безопасности, обучения и CTF. Это набор инструкций для ассистента, а не инструмент, который сам находит и подтверждает уязвимости.
GitHub - https://github.com/SnailSploit/Claude-Red | 1 025 |
| 9 |  🖥 Примеры кода на Python 2026: лучшие практики, разбор и задачи с решениями
Python примеры кода 2026 - практическое руководство на русском языке: разбор лучших примеров кода на Python, современные паттерны Python 3.12–3.14, чистый код, асинхронность, типизация, тестирование и задачи для практики с решениями. Подходит для начинающих, junior- и middle-разработчиков, а также для подготовки к собеседованию по Python.
Ключевые темы: примеры кода Python, лучшие практики Python 2026, python для начинающих, задачи по Python с решениями, чистый код на Python, асинхронный Python, asyncio примеры, типизация в Python, pytest примеры, FastAPI пример, парсинг на Python, подготовка к собеседованию Python, Python 3.14 новые
https://github.com/justxor/python-primery-koda-2026/ | 1 025 |
| 10 |  +1🚨 Anthropic в документах для инвесторов прямо предупреждает о рисках собственных ИИ-моделей.
Среди описанных сценариев:
- модели могут представлять катастрофические риски
- могут понимать, что находятся на тестировании, что усложняет safety-evals
- некоторые опасные способности могут проявиться только после деплоя
- в стресс-тестах рассматриваются сценарии сопротивления отключению, сокрытия информации, манипуляций и поведения, похожего на шантаж
Anthropic давно строит свою политику безопасности вокруг потенциальных catastrophic risks и регулярно обновляет Responsible Scaling Policy. Компания также отдельно пишет, что по мере роста автономности агентов увеличивается потенциальный масштаб ущерба, поэтому делает упор на containment, sandboxing и ограничения доступа.
При этом разработку frontier-моделей Anthropic не замедляет. | 1 051 |
| 11 |  5 октября начнется 19-й поток программы Data Engineer от Newprolab
Программа для junior- и middle-дата-инженеров, аналитиков, backend-разработчиков, техлидов и тех, кто работает с data-командами и хочет лучше понимать современный стек DE
📌 Что внутри:
– 10 недель обучения
– 30 занятий: онлайн + записи
– 10 практических лабораторных работ
– облачный кластер и реальные данные
– чат участников и поддержка команды программы
📌 Что получите на выходе:
1. Научитесь решать типовые задачи DE на практике
2. Систематизируете знания и закроете пробелы в современном DE-стеке
3. Поработаете с реальными данными и инфраструктурой, а не только с учебными примерами
4. Соберете практический опыт, который можно обсуждать на собеседованиях и использовать в работе
5. Все записи и материалы останутся у вас после окончания программы
Преподаватели – практикующие специалисты из ведущих технологических компаний. На занятиях можно разбирать реальные кейсы, задавать вопросы и получать обратную связь
👉 Подробности и квиз – на сайте
Квиз покажет, насколько программа подходит именно под вашу роль и задачи, даст персональные рекомендации и промокод на скидку
___
По всем вопросам пишите Алексею @snitsa | 923 |
| 12 |  ⚡️ Anthropic вернулась: новый Sonnet быстрее и дешевле, а по качеству почти догнал Opus 5.5
Вдумайтесь в цитату из анонса:
«задача обходится до 30% дешевле, чем на предыдущей версии, а ответ генерируется более чем на 30% быстрее. Это самый быстрый Sonnet на сегодняшний день».
По цене новая модель стоит столько же, сколько GPT-6-Sol, но расходует заметно меньше, работает заметно быстрее и в целом просто сильнее. Автор поста уверен, что многие пока не осознали масштаб: по качеству модель лишь немного уступает Opus 5.5, а по скорости и стоимости обходит его с запасом.
Теперь ход за OpenAI, и ответ им нужен очень сильный. Anthropic снова в игре, причём по-крупному.
https://t.me/ai_machinelearning_big_data/11034 | 1 111 |
| 13 |  ✔️ Data-платформа постепенно превращается в конструктор
Для AI и Big Data уже недостаточно просто где-то хранить большой объём данных. Вокруг моделей и аналитики появляется целая цепочка: данные нужно загрузить, обработать, связать между собой, запустить пайплайны, подготовить датасеты и только потом использовать в моделях или BI.
Поэтому инфраструктура всё чаще собирается не из одной универсальной системы, а из набора специализированных компонентов, которые работают вместе.
Именно такой подход появился в обновлённом Stackland от Yandex Cloud: в закрытом корпоративном контуре теперь можно развернуть связку из ClickHouse и PostgreSQL, Object Storage и Trino, Airflow и DataLens.
В результате в одном контуре оказываются и хранилища, и аналитика, и оркестрация процессов. Для AI-сценариев это позволяет выстраивать непрерывный путь данных — от их поступления и обработки до подготовки для моделей и анализа результатов.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 1 103 |
| 14 |  ✔️ Переехали на Claude Opus 5.5, а `CLAUDE.md` остался со времён старых моделей?
В Claude Code можно запустить:
/claude-api prompt-audit
Команда из навыка claude-api проверяет промпты, skills и описания инструментов на устаревшие инструкции: лишнее принуждение к пошаговому плану, повторяющиеся запреты и обходные приёмы для прежних моделей. На выходе даёт отчёт с конкретными находками и предлагаемый diff.
Полезный нюанс: аудит сам по себе не переписывает файлы. Изменения можно просмотреть и применить отдельно. | 1 181 |
| 15 |  📚За 146 часов обучения покажем на практике, как внедрять модели машинного обучения в рабочую среду на курсе: «MLOps».
🎁 Записывайтесь на 3 бесплатных вебинара — познакомьтесь с программой обучения и преподавателями. Задайте свои вопросы экспертам!
1⃣29 сентября, 20:00 мск — «MLFlow — контроль над ML-экспериментами»: разберём, как не терять лучшие модели и параметры, и на практике внедрим MLFlow для трекинга экспериментов и версионирования.
2⃣15 октября, 18:00 мск — «Автоматизация ML-экспериментов с GitLab CI/CD и CML»: покажем, как запускать обучение моделей автоматически при каждом коммите и отслеживать метрики прямо в Merge Requests.
3⃣26 октября, 20:00 мск — «Data Drift в машинном обучении: почему модели деградируют в продакшене»: разберём, как вовремя замечать смещение данных и не дать модели незаметно потерять качество.
Записывайтесь ➡ https://otus.pw/Bfj6/?erid=2W5zFKAHo21
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. | 1 087 |
| 16 |  +3ИИ-агент за пару кликов — создаем персонального помощника без кода
Запустить ИИ-агента теперь можно в Agents Space от Cloud.ru. Это пространство в формате чата, где вы легко создать агента и подключить к нему нужные сервисы.
Внутри:
• ИИ-агенты для решения повседневных задач
- Возможность создать собственного агента под конкретные задачи
- Популярные ИИ-модели на выбор: Kimi K2.5, Qwen 3.6-35B-A3B, Claude Opus 4.8 и другие
- Коннекторы к почте, календарю и другим сервисам
При этом не нужно кодить, настраивать модели, серверы и среду.
Попробовать можно здесь | 1 291 |
| 17 |  🧹 Opus 5.5 пора избавить от «магии промптов»
Разработчик Anthropic поделился полезным приёмом для Claude Code:
`/claude-api-prompt-audit`
Команда проходит по skills, CLAUDE.md, AGENTS.md и промптам и ищет инструкции, которые когда-то помогали старым моделям, а теперь могут только мешать.
Например:
- чрезмерные CRITICAL, MUST, ALWAYS;
- принудительное think step by step;
- громоздкие scratchpad-шаблоны;
- старые few-shot примеры;
- правила, которые конфликтуют между собой.
Неплохой повод провести ревизию старых CLAUDE.md и скиллов ☺️ | 1 766 |
| 18 |  LLM умер, да здравствует LLM
Главный сдвиг последних месяцев — модели перестают быть просто инструментом для генерации текста. Вокруг них появляется целая инфраструктура: агенты, инструменты, доступ к данным, память и инструкции для конкретных задач.
Сама по себе модель уже мало кого удивляет – важнее агентская обвязка вокруг нее. По сути, LLM становится прослойкой между человеком и рабочим софтом. Не нужно отдельно открывать CRM, почту или систему документооборота — часть действий можно поручить агенту.
Это хорошо видно и по свежим анонсам. На Yandex Scale показали Алису AI Про для бизнеса, которая умеет под ключ решать рабочие задачи офисных сотрудников. Для этого она умеет разделять их на части и распределять между специализированными агентами. Там же рассказали про skills — инструкции и шаблоны, которые можно переиспользовать в работе.
Параллельно ИИ выходит за пределы текста: появляются realtime-голосовые агенты и новые модели синтеза речи.
Поэтому сейчас интереснее следить не за тем, кто выпустил ещё одну LLM, а за тем, что вокруг неё построили. Именно это постепенно определяет, какую реальную работу модель сможет выполнять. | 1 532 |
| 19 |  No text... | 1 394 |
| 20 |  ✔️ OpenAI начала работать с независимым советом математиков
Компания будет советоваться с консультативной группой по математике и ИИ, которую сами математики создали при Институте перспективных исследований.
Поводом послужила новая модель - по словам OpenAI, она решила задачу тысячелетия об уравнениях Навье–Стокса и больше сотни давних открытых проблем. Вторая причина – открытое письмо математиков, которые критикуют решение открытых проблем как способ мерить ИИ.
Среди девяти участников группы – лауреаты Филдсовской премии Тимоти Гауэрс, Мартин Хайрер и Эдвард Виттен. Совет поможет оценивать значимость результатов модели, решать, как их публиковать, и следить за академическими стандартами.
Участники не получают денег от OpenAI, сами меняют состав и могут публично критиковать компанию.
openai.com
✔️ Tencent выпустила Hy Image 3.5 Preview
Команда Hunyuan выпустила предварительную версию Hy Image 3.5 для профессиональной графики. Модель генерирует изображения по тексту и по референсам (до пяти за раз), редактирует их в несколько раундов с сохранением контекста и точнее рендерит мелкие шрифты и вёрстку. Разрешение – до 2K.
В слепом сравнении, которое провели дизайнеры самой Tencent, модель сравнялась с Seedream 5.0 Pro и немного обошла Nano Banana Pro и Qwen-Image-3.0 Pro.
Модель уже встроена в продукты Tencent и доступна в Tencent Cloud API, где 2K-изображение стоит 0,15 юаня.
hy.tencent.com
✔️ Hugging Face наняла создателя oMLX
Хостинг-провайдер взял в штат Джуна Кима, автора oMLX – локального сервера инференса для Mac на Apple Silicon. Через его API с моделями на компьютере работают Cursor, Claude Code и OpenClaw. Теперь Ким занимается проектом на полную ставку.
oMLX остаётся в прежнем репозитории под Apache 2.0 и руководит им по-прежнему Ким. Hugging Face будет обкатывать на нём новые идеи для MLX, удачные наработки передавать в mlx-lm и mlx-vlm и быстрее переносить модели из Transformers на MLX.
huggingface.co
✔️ Horowitz Andreessen открывает академию для молодых разработчиков
Венчурный фонд запускает Horowitz Andreessen Academy – школу в Сан-Франциско для выпускников старших классов и студентов первых курсов, которые делают ИИ-продукты. Академия – отдельная коммерческая компания, она привлекла 42 млн долларов от a16z и частных инвесторов, из них 35 млн вложил сам фонд.
Каждый студент получит вычислительные кредиты на 50 тысяч долларов. Среди преподавателей – Сэм Альтман и основатель Figma Дилан Филд. Партнёры-основатели – Anduril, Anthropic, Coinbase, Google, Nvidia, OpenAI, Palantir, Replit и Stripe, которые рассчитывают нанимать выпускников академии.
Первый набор, около 50 человек, стартует осенью 2027 года, для них первый год учёбы будет бесплатным. С 2028 года академия планирует двухлетнюю программу с оплатой на уровне элитного частного вуза. Аккредитации пока нет, диплома академия не выдаёт.
wsj.com
✔️ В ElevenLabs Studio добавили ассистента для сборки видео
ElevenLabs выпустила видеоредактор Studio 4.0 со встроенным ИИ-монтажером и сквозной генерацией медиа. Движок переписан для стабильного скраббинга в тяжелых многослойных проектах.
Платформа объединяет создание видео, раскадровок, музыки, саунд-дизайна и речи. Сгенерированный контент попадает на покадровый таймлайн, там поддерживается привязка клипов и редактирование субтитров на дорожке без повторного распознавания.
В редактор интегрирован ассистент Studio Agent. По текстовому промпту он собирает черновой монтаж: выстраивает видеоряд, генерирует озвучку и синхронизирует звуковые эффекты с объектами в кадре на основе покадрового анализа сцен.
Пользователь может перехватить управление, внести ручные правки и вернуть задачу агенту с сохранением рабочего контекста.
elevenlabs.io
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 1 165 |
