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 18 212 subscribers, ranking 6 994 in the Technologies & Applications category and 35 970 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 18 212 subscribers.
According to the latest data from 15 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 74 over the last 30 days and by 3 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.06%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.48% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 286 views. Within the first day, a publication typically gains 633 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 6.
- 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 16 September, 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.
18 212
Subscribers
+324 hours
-57 days
+7430 days
Data loading in progress...
Similar Channels
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
September '26
September '26
+74
in 29 channels
August '26
+162
in 41 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 | |
| 16 September | +4 | |||
| 15 September | +5 | |||
| 14 September | +13 | |||
| 13 September | +6 | |||
| 12 September | 0 | |||
| 11 September | +1 | |||
| 10 September | +5 | |||
| 09 September | 0 | |||
| 08 September | +3 | |||
| 07 September | +2 | |||
| 06 September | +5 | |||
| 05 September | +2 | |||
| 04 September | +6 | |||
| 03 September | +2 | |||
| 02 September | +9 | |||
| 01 September | +11 |
Channel Posts
🔥 Один из лучших обучающих курсов на StepiK по SQL
SQL можно знать годами и всё равно теряться, когда запрос внезапно начинает тормозить в проде.
Этот курс про уровень, где ты не просто пишешь SELECT, а понимаешь, что происходит внутри MySQL, почему запрос работает медленно и как ускорить его без новых проблем. Здесь разбираются EXPLAIN, индексы, CTE, оконные функции, транзакции, аналитические паттерны, legacy SQL и работа с AI-ассистентами.
Каждый урок - с практикой и реальными SQL-задачами на MySQL 8 с автопроверкой.
После курса ты сможешь увереннее разбирать чужой код, находить узкие места и предлагать решения, которые действительно работают.
Для подписчиков скидка - 49% в течение 2 суток: https://stepik.org/a/298827/
| 2 |  🎙 Google выпустила Gemini 3.8 Live и Live Extended Thinking
Модели поддерживают 97 языков, понимают видео и изображение с камеры, вызывают инструменты без остановки разговора.
Extended Thinking рассуждает и говорит одновременно, выполняя сложные задачи в фоне. По данным Google, версия заняла первое место в Speech to Speech Quality Index - 82,6 балла.
Цена API за 1 млн токенов для обеих версий:
* Аудио: $3 вход / $12 выход.
* Текст: $0,75 вход / $4,50 выход.
Доступны через Gemini API и AI Studio. Началось внедрение в Search Live, Gemini Live и Workspace.
Анонс — https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-8-live-gemini-3-8-live-extended-thinking/
Цены — https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing | 457 |
| 3 |  Участвуй во всероссийском ИТ-чемпионате МТС True Tech Champ 2026 c призовой фондом 10 250 000 рублей.
Если тебе нравятся алгоритмы, структуры данных и задачи на чистую логику — участвуй в алгоритмическом треке с индивидуальным зачетом.
Решай задачи разного уровня сложности: от базовых до тех, что проверяют скорость мышления и умение оптимизировать решения за ограниченное время.
В финале лучшие 120 участников алгоритмического трека сразятся в лайв-кодинге за шесть призовых мест и 2 750 000 рублей. Всех финалистов ждут:
— Лимитированный мерч;
— Сертификаты об участии;
— Масштабное мероприятие с выступлениями хэдлайнеров и фестивальными активностями.
Успей зарегистрироваться и пройти отборочный этап до 27 сентября.
Erid: 2VSb5yFoX4E | 691 |
| 4 | 🚨 Microsoft AI опубликовала первый публичный черновик Code of Conduct для своих MAI-моделей
ИИ должен оставаться инструментом под контролем человека, не расширять самостоятельно свои цели и никогда не сопротивляться остановке, исправлению или отключению.
В документе отдельно закреплены Absolute Constraints - вещи, которые модель не должна делать вообще. Среди них оружие массового вреда, эксплуатация детей и масштабная вредоносная манипуляция.
Microsoft также пишет, что MAI-модели не должны:
- самостоятельно расширять область своих действий
- ставить себе цели без человека
- скрывать reasoning от аудиторов
- сопротивляться shutdown или human override
При этом компания хочет оставить корпоративным клиентам возможность настраивать модели под свои сценарии, не навязывая одну универсальную модель поведения.
Черновик открыт для публичного обсуждения на 6 недель. После этого Microsoft обещает выпустить обновлённую версию.
На фоне разговоров про RSI, autonomous agents и призывов замедлить frontier AI это уже выглядит не как абстрактная этика, а как попытка формально прописать границы поведения будущих моделей.
https://microsoft.ai/news/mai-code-of-conduct/ | 735 |
| 5 |  No text... | 840 |
| 6 |  🚀 Anthropic рассчитывает показать прибыль второй квартал подряд перед планируемым IPO
По данным Financial Times, компания ожидает снова получить положительную скорректированную операционную прибыль.
Во втором квартале Anthropic уже вышла в плюс по этому показателю, а выручка превысила $11,5 млрд - более чем в 14 раз выше, чем годом ранее. К концу июля annualized revenue run rate достиг примерно $65 млрд.
Отдельно Anthropic сообщает gross margin выше 80%.
Но здесь есть важная оговорка: этот показатель не учитывает часть крупнейших расходов — обучение моделей и revenue sharing с партнёрами-дистрибьюторами вроде Amazon. Поэтому «прибыльность» frontier AI пока стоит читать очень внимательно.
Тем не менее динамика впечатляющая: ещё недавно главный вопрос был, смогут ли AI-лаборатории вообще выйти из режима бесконечного сжигания капитала. Anthropic теперь пытается показать инвесторам, что экономика начинает сходиться.
https://www.ft.com/content/4564e6a5-69e9-40a6-bf0f-a888f2f4f002?syn-25a6b1a6=1 | 992 |
| 7 |  ✔️ Голосовая модель GPT-Live-1 стала доступна по API
OpenAI открыла API полнодуплексной голосовой модели GPT-Live-1 стоимостью 5 центов за минуту. Модель слушает и синтезирует речь одновременно, заменяя традиционный каскад STT–LLM–TTS.
Единая архитектура снизила задержку реакции с 1,4 до 0,8 секунды и позволила обрабатывать перебивания. Обновленная фильтрация пауз и фонового шума сократила число ложных прерываний на 80%.
Модель поддерживает делегирование вычислений - голосовой фронтенд удерживает непрерывный контакт с пользователем, пока бэкенд (GPT-6 Astra и Luna) параллельно выполняют рассуждения и вызовы инструментов.
GPT-Live-1 готова к интеграции в телефонию. API может возвращать ASR-транскрипты, включает 12 голосов и поддерживает управление темпом и стилем речи через системный промпт.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 1 115 |
| 8 |  🚨 Слухи: OpenAI решила гипотезу Ходжа
В соцсетях обсуждают возможное решение ещё одной задачи тысячелетия. Параллельно распространяются заявления, что OpenAI или Anthropic близки к доказательству гипотезы Бёрча - Свиннертона-Дайера.
За решение каждой предусмотрена премия $1 млн.
Но публичных доказательств и официальных подтверждений этих сообщений найти не удалось. На сайте Института Клэя гипотеза Ходжа по-прежнему имеет статус нерешённой.
Если результаты подтвердятся, это станет крупным достижением ИИ в математике. Пока заявления об AGI и гонке за решениями перед IPO остаются интерпретациями авторов слухов.
Статус гипотезы Ходжа - https://www.claymath.org/millennium/hodge-conjecture/ | 1 459 |
| 9 |  🛡 LLM, Guardrails и Zero Trust:
вебинары о безопасной работе с ИИ
➡️ 15 сентября
Как защитить чувствительные данные при работе с LLM с помощью Guardrails
Эксперты Cloud․ru расскажут о том, как Guardrails помогают контролировать данные, которые передаются модели: персональные данные, API-ключи, внутренние идентификаторы и другую чувствительную информацию. А еще покажут, как встроить Guardrails Filter в процессы.
Зарегистрироваться
➡️ 17 сентября
ИИ в облаке: кто отвечает за безопасность
Эксперты Cloud․ru разберут, как выстроить безопасную ИИ-инфраструктуру без лишних рисков. Отдельно обсудят подход Zero Trust: расскажут, как контролировать доступ к данным, моделям и сервисам в облаке.
Зарегистрироваться
Если вы работаете с LLM, GenAI-сервисами или строите ИИ-инфраструктуру в облаке — присоединяйтесь. | 1 307 |
| 10 |  Say my name | 1 177 |
| 11 |  Nex-AGI открыла Nex-N2.5-Max - MoE-модель на 1,6 трлн параметров
Модель построена на DeepSeek-V4-Pro-Base и ориентирована на программирование, работу с инструментами и длинные последовательности агентных задач. При обработке токена активируются около 49 млрд параметров. Ввод - только текст.
По результатам разработчиков:
* AutomationBench - 50,2, у Claude Opus 5 - 50,3.
* BrowseComp - 92,6, у Claude Opus 5 - 90,8.
* Terminal-Bench 2.1 - 86,1.
* Toolathlon Verified - 74,7.
Веса доступны под Apache 2.0. Репозиторий занимает примерно 1,65 ТБ.
В линейке также вышла Nex-N2.5-mini на 35 млрд параметров с поддержкой изображений и задач управления компьютером.
Модель Max - https://huggingface.co/nex-agi/Nex-N2.5-Max)
Модель mini - https://huggingface.co/nex-agi/Nex-N2.5-mini | 1 200 |
| 12 |  +2📲 OpenAI решила задачу тысячелетия? Пока доказательств нет
Математик Тристан Бакмастер утверждает, что 6 сентября представители OpenAI сообщили ему о готовом доказательстве образования сингулярности в уравнениях Навье–Стокса с внешней силой.
Если доказательство верно и соответствует условиям задачи Института Клэя, оно может закрыть одну из главных нерешённых проблем математики.
До этого Бакмастер и Левент Алпёге с помощью Claude и моделей OpenAI получили новые результаты для уравнений Эйлера и родственных систем. Однако эти работы сами по себе задачу Навье–Стокса не решают.
Параллельно возник спор об авторстве. Бакмастер заявляет, что ему предлагали оформить результат OpenAI без Алпёге, работающего в Anthropic. Себастьен Бюбек назвал обвинения ложными.
Доказательство OpenAI не опубликовано, Бакмастер его не видел, независимой проверки нет. Институт Клэя по-прежнему указывает задачу как нерешённую.
https://www.claymath.org/millennium/navier-stokes-equation/
@ai_machinelearning_big_data | 961 |
| 13 |  No text... | 1 268 |
| 14 | 🔥 На Hugging Face выложили датасет на 4,5 МИЛЛИАРДА TikTok-постов
Это огромная база метаданных TikTok: 4 501 811 789 записей, около 289 ГБ в 27 Parquet-файлах.
Для каждого ролика есть:
- подпись и упоминания
- дата публикации и длительность
- просмотры, лайки, комментарии, репосты и сохранения
- используемый звук
- язык и страна
- отметка рекламы
Данные собирались примерно три недели через мобильный API TikTok. Самих видео и данных об авторах в датасете нет.
Можно стримить через Hugging Face Datasets или анализировать Parquet напрямую через DuckDB/Polars — без загрузки всего датасета целиком.
Лицензия - только для исследований и обучения. Авторы отдельно предупреждают о GDPR/CCPA и о том, что сбор данных противоречил ToS TikTok.
https://huggingface.co/datasets/kuben-developer/tiktok-videos-4b | 1 597 |
| 15 |  +1FinFIRST - финансовый бенчмарк, который проверяет не только ответ, но и весь путь к нему
Ant Group вместе с инвестиционно-банковской командой CICC и более чем 50 финансовыми специалистами разработала FinFIRST - бенчмарк для оценки AI-агентов на реальных финансовых задачах.
Он проверяет:
- как агент ищет источники
- насколько свежие данные использует
- умеет ли объединять несколько источников
- выбирает ли надёжные доказательства
- правильно ли считает
- насколько легко проверить полученный результат
Задачи охватывают Китай, США, Гонконг и другие рынки:
- 60,2% - на китайском
- 39,8% - на английском
- 61,8% требуют явных вычислений
- 32,5% требуют нескольких источников
- в 75,6% случаев агент сам должен найти и выбрать источники
Для сравнения протестировали 15 конфигураций моделей в одинаковом ReAct-сетапе с Web Search, Visit и Python.
Ling-3.0-flash-Fin набрала 82,45% по source verification, показав один из сильных результатов среди протестированных open-weight моделей.
Уже готовится FinFIRST V2 - с более широким набором задач по финансовому поиску и сложным research-сценариям.
https://huggingface.co/datasets/inclusionAI/FinFIRST | 1 435 |
| 16 | 🔥 MWS Cloud первой в России развернула модель GLM-5.3 в собственной инфраструктуре.
Она доступна в MWS GPT Model Hub и полностью локализована в России — данные пользователей не покидают страну. При этом стоимость останется на уровне GLM-5.2.
Российские компании могут использовать GLM-5.3 использовать модель для разработки ПО и решения агентских задач в отечественном ИТ-контуре. Например, для анализа и генерации кода, поиска ошибок и работы с репозиториями.
Компания-разработчик Z.аi заявляет, что модель использует ту же архитектуру, что и GLM-5.2. Прирост качества получили благодаря масштабированию посттренинга. По оценкам экспертов, модель GLM-5.3 работает на уровне передовых закрытых моделей, таких как Claude Fable 5 и GPT-5.6 Sol. | 1 288 |
| 17 |  ⚡️ Cyber-Prime 1 2.6B - компактная модель специально для кибербезопасности
Появилась Cyber-Prime 1 2.6B - небольшая agentic-модель для задач кибербезопасности, построенная на базе LFM 2.6B от Liquid AI.
Модель обучали на:
- reasoning traces;
- датасетах по кибербезопасности;
- синтетических данных автора.
Дополнительно её прогоняют через цикл recursive self-improvement, поэтому новые чекпоинты планируют выпускать очень быстро.
Сейчас доступна версия на 2.6B параметров, а дальше обещают:
- 4B;
- 7.9B MoE.
Вес модели уже открыт:
https://huggingface.co/Akahsizrr/Cyber-Prime-1-2.6B | 1 216 |
| 18 |  Как с помощью ИИ сократить время на поиск и сверку данных о продукте
Подготовка паспортов продуктов, проверка маркировки, сверка данных для каналов продаж, анализ условий поставки — это часы ручной рутины и риск ошибок на каждом этапе жизни продукта. Эксперты из Navicon проведут вебинар и покажут, как переложить эту работу на ИИ-платформу NaviCortex.
📅 8 сентября, 11:00 (мск)
💻 Онлайн
Что разберём:
✔️цепочка создания ценности продукта и новые вызовы пищевой отрасли
✔️практические сценарии использования ИИ: создание паспорта продуктов, проверка маркировки, формирование календаря поставок, анализ сигналов качества
✔️как ИИ-платформа NaviCortex контролирует соответствие требованиям и сверяет данные
✔️с чего начать запуск пилотного проекта
👉 Зарегистрироваться | 727 |
| 19 | Anthropic запустила Claude Fable 5.1.
И почти сразу OrcaReplay вытащил системный промпт Claude Code для новой модели.
В опубликованном файле можно посмотреть, какие инструкции получает Claude Code перед началом работы: как он должен использовать инструменты, обращаться с кодом, соблюдать ограничения и вести себя внутри агентного окружения.
Ссылки:
Fable 5.1 System Prompt:
https://github.com/Continuum-AI-Corp/OrcaReplay/blob/main/prompt/CLAUDECODE/claude-fable-5-1-print-system-prompt.md
OrcaReplay:
https://github.com/Continuum-AI-Corp/OrcaReplay | 1 352 |
| 20 |  +1⚡️ Qwen представила E-Commerce Bench - новый бенчмарк для проверки AI-агентов на долгосрочном управлении бизнесом.
Агент получает ¥100 000 и должен целый год управлять интернет-магазином:
- искать поставщиков
- торговаться
- выставлять цены
- запускать акции
- контролировать склад
- управлять денежным потоком
Среда построена на реальных данных электронной коммерции.
Внутри:
- 6886 товаров
- 576 поставщиков
- 152 из них мошенники
- комиссии за хранение
- возвраты
- репутация
- ограниченный рабочий день
Оценка идёт сразу по 7 направлениям, поэтому одной модели, которая была бы лучшей во всём, пока нет.
Blog: https://qwen.ai/blog?id=e-commerce-bench
Paper: https://arxiv.org/abs/2608.30730
Project: https://ecbench.github.io
Code: https://github.com/QwenLM/E-CommerceBench
@ai_machinelearning_big_data
#Qwen | 1 149 |
