Data Secrets
Open in Telegram
Главный по машинному обучению Сотрудничество: @veron_28 РКН: clck.ru/3FY3GN
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel Data Secrets
Channel Data Secrets (@data_secrets) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 91 221 subscribers, ranking 1 376 in the Technologies & Applications category and 6 147 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 91 221 subscribers.
According to the latest data from 13 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 793 over the last 30 days and by 15 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Verified (Officially confirmed by Telegram)
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 25.34%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 18.42% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 23 111 views. Within the first day, a publication typically gains 16 804 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 267.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as claude, openai, контекст, стартап, llm.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Главный по машинному обучению
Сотрудничество: @veron_28
РКН: clck.ru/3FY3GN”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 14 July, 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.
91 221
Subscribers
+1524 hours
+2307 days
+79330 days
Posts Archive
91 227
Сколько параметров в GPT-4o mini?
Конечно, сама компания в последнее время не раскрывает ни деталей реализации, ни даже количества параметров своих моделей. Но бесследно разработка все равно не проходит, поэтому на Реддит погадали на фактах и... получилось примерно 8В. Вот почему:
▪️ Из утечки препринтов Microsoft известно, что GPT 3.5 Turbo – это 20B модель (см.скрин). В OpenAI заявляли, что GPT-4o mini стоит на 60% меньше, чем предшественник. Несложная математика: 20-60% = 20B
▪️ Microsoft имеет все доступы к моделям OpenAI и, вероятно, осведомлены об архитектурах. Они также пытаются приблизить свои модели к производительности OpenAI, используя, скорее всего, те же подходы. Так что по таким релизам, как Phi 3.5, можно отдаленно судить об архитектурах OpenAI.
▪️ Ужа давно ходили слухи, что GPT-4 имела 16 экспертов (это MoE). Учитывая, что новая Phi 3.5 MoE от Microsoft – это тоже 16 экспертов, и принимая во внимание пункт 2, можно предположить, что GPT-4o mini – это тоже 16 экспертов по примерно 4В параметров. Получается как раз 8В активных.
Кстати, новая архитектура тоже не исключена. Возможно, в OpenAI используют что-то вроде hybrid-mamba 2.
91 227
⚙️ Anthropic тихо релизнули еще одну прикольную фичу: она позволит частично менять или получать объяснения кода простым выделением. Всплывающее окно с опциями теперь показывается прямо внутри артефакта и предлагает либо объяснить выделенную часть кода, либо поправить ее.
91 227
Курс лекций о фундаментальных моделях от канадского университета Waterloo ☺️
В курсе подробно разбираются такие базовые модели, как CNN и RNN. Также вы найдете все о трансформерах: обучение, настройка, и даже разбор например BERT’а и ELECTRA.
Кстати, курс относительно свежий, поэтому авторы рассказывают также о больших языковых и мультимодальных моделях: предварительная обработка данных, файнтюнинг, оптимизация, обучение и многое другое можно найти по ссылке.
91 227
Ozon Tech устраивает IT-конференцию, на которой нужно быть
Знакомьтесь — E-CODE — пространство, где код меняет и упрощает жизнь.
⏰ 28 – 29 сентября. Онлайн и офлайн (Москва)
В программе технологический трек для ML-инженеров и научно-популярный для тех, кто в моделях уже преисполнился. А ещё угощения и развлечения — от настолок до караоке.
Вечером — выступления музыкальных групп и афтепати.
Количество мест ограничено, не откладывайте регистрацию.
📌 Зарегистрироваться
91 227
Почувствовали энергию AGI, исходящую от этого видео? 🤣
А серьезно, почему модели настолько трудно просто переписать слово? Ответ: все из-за токенизации. По этой же причине, например, GPT не может разобрать, сколько букв r в слове strawberry и очень плохо считает.
Полное объяснения того, почему так происходит и какие еще проблемы порождает токенизация можно найти в этом нашем посте.
91 227
У Google три новые экспериментальные модели!
В компании представили:
➡️новую уменьшенную Gemini 1.5 Flash-8B
➡️более мощную Gemini 1.5 Pro
➡️и улучшенную Gemini 1.5 Flash
Все модели уже появились на Арене. Новый Gemini-1.5-Flash совершил огромный скачок с 23-го на 6-е место! Gemini-1.5-Pro тоже не отстает и демонстрирует мощные улучшения в коде и математике. А новая мини-модель Gemini-1.5 Flash- 8b превосходит gemma-2-9b и догоняет llama-3-70b.
91 227
Ничего необычного, просто Linkedin резюме Дженсена Хуанга, который сначала 5 лет работал посудомойщиком и официантом в закусочной, а потом…
91 227
⚡️ Зацените: за последние 18 месяцев стоимость за 2М токенов (input+output) упала в 240 раз! В начале 23 года она равнялась 180 долларам, а сейчас в среднем приближается к 75 центам.
91 227
+8
Результаты исследования ML-сообщества от VK и ИТМО
Помните, мы просили вас поучаствовать в исследовании о состоянии индустрии, лидерах рынка и в целом ML-карьере в России? Так вот теперь мы делимся с вами его результатами!
Откуда ML-щики (то есть вы) берут информацию и какие источники любят? Как выбирают компанию для работы? Кем себя видят в будущем?
Все самые интересные и неожиданные результаты – в карточках. Спойлер: мы попали в топ-4 самых любимых ML-каналов 😊
91 227
Anthropic пару недель назад незаметно выложили на GitHub интерактивный учебник по промптингу в виде ipynb ноутбуков
Особенно полезно для разрабов, которые работают с API LLM: курс разбит на 9 глав с теорией, примерами, упражнениями и ответами на них. Поможет освоить базовые техники, познакомит с такими фичами, как Prompt caching и отдельно научит оптимизировать ответы для кодинга.
Кстати, вот вам интересный факт: Anthropic – единственная компания, которая опубликовала в общий доступ свои системные промпты (то есть те промпты с базовыми настройками, которые зашиваются разработчиками в модель как дефолтные). Посмотреть на них можно тут.
91 227
Давайте также вспомним, что Илон Маск AKA лучший знаток ИИ по мнению Трампа – это тот человек, который думает, что в его self-driving автомобилях Tesla не используются CNN
P.S. Спасибо нашим комментаторам за напоминание
91 227
Дональд Трамп: «Никто не знает об ИИ больше, чем Илон Маск, и я был бы открыт для консультаций Илона по вопросам ИИ, если бы был президентом»
Кстати, Илон тоже поддержал новый Калифорнийский проект по регуляции ИИ (как и Виталик Бутерин).
Альтман курит в сторонке
91 227
Что такое API модели и какие существуют инструменты для его создания?
🔹Разберёмся на практическом открытом уроке «Развертывания моделей машинного обучения - создание API». Рассмотрим как перейти от модели в Jupyter notebook к модели, подготовленной для внедрения
✅ Практика: Реализуем API нашей модели с использованием фреймворка FastAPI и запустим ее в виде web-сервиса.
Урок приурочен продвинутому курсу «Machine Learning. Advanced» от Otus.
👉 Регистрация и подробности:
https://otus.pw/Cfb1/?erid=LjN8KNwD5
91 227
Тем временем Илон Маск выкладывает в Твиттере видео с того самого суперкластера Cortex, на котором обещает обучить «самый мощный ИИ в мире» АКА Grok-3. Кластер находится в штаб-квартире Tesla в Остине.
Как вам?
91 227
Там Hugging Face только что выпустили набор Deep Learning Containers для билда ИИ-моделей в Google Claude
В образах уже настроены конфиги + не будет проблем с зависимостями + все контейнеры оптимизированы под окружения в зависимости от задач: под GPU для обучения, под CPU/GPU для инференса и даже для получения эмбеддингов.
Уже есть куча кейс-примеров в репозитории. А все доступные контейнеры лежат тут. Все опенсорс, и разработчики обещают активно поддерживать и развивать проект.
Напоминаем, что Google Claude в России продолжает работать и отключать его не собираются, так что налетайте 🐳
91 227
ТОП-профессия у работодателей сразу после айтишников — аналитик
Искусственный интеллект, большие данные, нейросети — самый сок технологий собрался в сфере аналитики и Data Science. При этом в профессию нередко идут бывшие «гуманитарии».
Разобраться в сфере, направлениях, рабочих задачах и даже написать свой первый SQL-запрос можно на бесплатном курсе Нетологии «Профессии в аналитике: что выбрать».
За 4 занятия вы узнаете:
- Как работает наука о данных — что такое Big Data, искусственный интеллект, машинное обучение.
- Какие инструменты используют аналитики, попробуете написать свой первый код.
- Какие задачи решают разные специалисты, разберёте примеры.
- Как стартовать в аналитике, даже с нуля.
Обо всём этом простым языком расскажут преподаватели со стажем. Начните учиться бесплатно — https://netolo.gy/dpDF
Реклама. ООО "Нетология". Erid 2VSb5x7MBfW
91 227
Генерация комментариев к коммитам от Андрея Карпаты
Еще один крутой пет-проект этих выходных. Андрей увидел в Твиттере мем и решил, что надо бы исправлять ситуацию: сел и написал утилиту, которая с помощью gpt4o-mini сама посмотрит на ваш diff и сгенерирует git commit message.
Простой функционал позволит в случае чего перегенерировать или изменить сообщение. И все в одном файле .sh!
Учимся у Андрея правильно реагировать на мемы
91 227
Production ML: как настроить GPU-ноды в кластерах Kubernetes?
29 августа в 16:00 Selectel проведет практический воркшоп, на котором покажут, как запустить ML-сервис в Kubernetes – подготовить кластер, настроить драйверы на GPU-нодах и запустить автоскейлинг.
На вебинаре рассмотрим особенности работы с кластерами Kubernetes c GPU, настройку драйверов на GPU-нодах и масштабирование нагрузки в продакшене ML-сервисов. Обсудим практические кейсы использования GPU-нод в кластерах Kubernetes от клиентов Selectel.
Мероприятие бесплатное. Посмотреть программу вебинара и зарегистрироваться по ссылке: https://slc.tl/7h7z1
Реклама АО «Селектел». ИНН: 7810962785
Erid: 2VtzquWXJrx
