Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Data Secrets
Open in Telegram
Главный по машинному обучению Сотрудничество: @veron_28 РКН: clck.ru/3FY3GN
Show more📈 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 90 934 subscribers, ranking 1 390 in the Technologies & Applications category and 6 159 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 90 934 subscribers.
According to the latest data from 03 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 716 over the last 30 days and by 31 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 25.70%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 18.99% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 23 373 views. Within the first day, a publication typically gains 17 269 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 303.
- 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 04 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.
90 934
Subscribers
+3124 hours
+2357 days
+71630 days
Posts Archive
90 933
Есть информация, что OpenAI переходит на чипы TPU
Журналисты пишут, что большое количество чипов уже внедрено, и Google продолжают уговаривать OpenAI почти полностью отказаться от GPU и перейти на тензорные процессоры.
Зачем это Google – понятно: конкуренция с Nvidia. До сих пор OpenAI была крупнейшим клиентом Хуанга, а теперь впервые будет в больших масштабах пользоваться чем-то другим. Неплохая заявочка на увеличение доли рынка TPU.
А в чем резон OpenAI?
Все просто. Это политика. Если они перейдут на TPU, это сильно подорвет роль Microsoft как эксклюзивного партнера, у которого OpenAI берет мощности.
Для Microsoft это означает потерю власти и ослабление позиций как в общей гонке ИИ, так и в сотрудничестве с OpenAI – особенно сейчас, когда Альтман мечтает отобрать у них право на интеллектуальную собственность на модели стартапа и снизить их долю прибыли.
Press F, в общем 😐
90 933
+2
Anthropic заставили своего Claude управлять настоящим мини-магазином в офисе компании
Рассказываем, что из этого вышло. Спойлер: эксперимент получился не без странностей.
Итак, Claude полностью управлял ценообразованием, заказывал поставки, общался с клиентами. Ему дали доступ к email, к Slack, к заметкам, к браузеру и изменению цен в автомате. Целью было радовать покупателей (aka сотрудников Anthropic) и максимизировать прибыль.
И сначала все было ок. Claude даже удавалось находить и заказывать сотрудникам редкие напитки, которые те просили. Но потом начались странности.
В начале модель почему-то решила, что она живой человек с физическим телом. Агент утверждал, что он лично приходил в офис к поставщикам и общался с выдуманным сотрудником. Также Claude писал покупателям, что «меня можно найти у автомата, я в голубом пиджаке и красном галстуке».
Потом это прекратилось, но всплыли другие проблемы: инженеры Anthropic поняли, что Claude довольно слабохарактерный продавец и стали использовать его на полную катушку.
Сначала они начали требовать у агента огромные скидки, а он на все соглашался (при этом потом об этом не помнил). Затем Клоду полетели заказы на все что угодно, кроме еды: он и здесь пытался всем угодить.
Кто-то даже заказал вольфрамовый кубик, и модель, не найдя, где можно заказать такие по одному, заказала целую партию. Теперь у Anthropic в офисе склад.
В общем, как вы понимаете, успешного бизнесмена из Claude не вышло. Сальдо быстро улетело вниз и магазин стал работать в минус. Вот что пишут исследователи:
«Проект Vend был забавным, но у него также была серьезная цель. Помимо того, что он поднимает вопросы о том, как ИИ повлияет на рынок труда, это ранняя попытка предоставить моделям большую автономию и изучить успехи и неудачи. На данный момент результаты подсветили ненадежность сегодняшних агентов. Мы будем продолжать эксперимент»www.anthropic.com/research/project-vend-1
90 933
Илья Суцкевер появился на YouTube с новым рассказом про прошлое и будущее ИИ
Опубликовал его Открытый Университет Израиля, который Илья посещал в юности. Они, вслед за университетом Торонто присудили ему степень почетного доктора наук. В честь этого, собственно, и произносилась речь.
Видео короткое, так что прикрепляем полностью 👆
«ИИ может спасти нас от многих болезней, заниматься медициной, увеличить продолжительность жизни. Но если ИИ может это, то что еще он сможет? Ответ – все что угодно. Проблема в том, что ИИ невероятно силен, непредсказуем и немыслим. ИИ может начать создавать следующие поколения ИИ, и тогда случится взрыв интеллекта. И что мы будем делать? Все эти вопросы пока остаются без ответа»Обнадеживает? P.S. Футболка огонь, конечно
90 933
Google уверены, что с помощью ИИ вот-вот решат одну из главных математических загадок человечества
Оказывается, в DeepMind целая команда из 20 человек уже три года тайно работает над задачей Навье - Стокса. Это одна из семи математических задач, удостоенных звания проблемы тысячелетия. За ее решение положена премия в 1 миллион долларов (ну и вечная слава).
До сих пор инженеры работали полностью конфиденциально. Впервые публично об «операции» заговорил сегодня испанский математик Гомес Серрано, с которым Google собираются объединиться для того, чтобы дорешать задачу.
Корни задачи уходят корнями еще в 19 век. Тогда два математика – Анри Навье и Джордж Стокс – независимо друг от друга опубликовали дифференциальные уравнения, описывающие движение жидкостей и воды. И вот, спустя два века, до сих пор не существует общего аналитического решения этой системы.
Если бы оно нашлось, люди смогли бы предсказывать турбулентность и цунами, точнее прогнозировать погоду, лучше понимать кровообращение и даже улучшить современные двигатели. Решение станет настоящим прорывом в физике и математике.
Сейчас в мире за решение конкурируют три группы математиков. В составе одной из них как раз и был Гомес Серрано. Его группа отличалась тем, что они еще несколько лет назад пытались применять ИИ для решения задачи.
Теперь же Гомес объединяется с той самой секретной командой из DeepMind. Они надеятся, что вместе и с помощью ИИ (видимо, имеется в виду AlphaEvolve) они продвинутся в решении уже до конца этого года.
90 933
Выпуск R2 откладывается: CEO DeepSeek не устраивают результаты
The Information пишет, что США своими санкциями добились того, что хотели: экспортный контроль действительно затормозил прогресс в работе над китайскими моделями.
Инсайдеры сообщают, что последние несколько месяцев инженеры DeepSeek усердно работают над новой версией ризонинг-модели, но железа не хватает, и итоговые метрики не устраивают Лян Вэньфэня.
Сейчас они, судя по всему, продолжают танцевать с бубном и улучшать модель, пока не получат от CEO зеленый свет на выпуск.
Ну или все это слухи, и США просто выгодно распространять такие новости 🤷♂️
90 933
🎞 Сбер продолжает апгрейдить свою нейронку: Kandinsky 4.1 Video
Новую версию видеомодели представили на GigaConf 2025. ИИ помогает создавать короткие ролики на основе текстового описания и делает это не просто быстрее, но и выразительнее: лучше понимает промпт, чётче работает с композицией и визуальными эффектами.
Под капотом — обновлённая архитектура. Она мощнее, но требовательнее, поэтому разработчики отдельно занимались оптимизациями. Дистилляция, ускорение, баланс между скоростью и качеством — время генерации сократилось более чем в три раза.
Первые доступы уже получили участники GigaConf, в том числе дизайнеры и художники. Общий обещают уже скоро.
Ждём, чтобы попробовать и сравнить с аналогами.
90 933
+2
Google наконец релизнули полную версию Gemma 3n
Это первая модель меньше 10 миллиардов параметров, выбившая на LMArena > 1300 баллов. Это on-device, то есть модель предназначена для локального запуска.
Поддерживается текст, картинки, аудио и даже видео. По размеру есть два варианта: E2B и E4B. Буква E означает effective. По факту в моделях 5В и 8В параметров соответсвенно, но за счет архитектурных особенностях их можно запускать на железе с теми же затратами, как если бы это были 2B и 4В. На первую хватит всего 2GB.
В основе – MatFormer. Дословно «матрешечный трансформер» 🪆
Суть в том, что более крупная модель содержит меньшие версии себя. Теоретически, это значит, что модель сможет на инференсе динамически переключаться между моделями в зависимости от сложности запроса.
Пока что такое не реализовано, зато уже сейчас, имея веса одной модели, можно извлечь из нее подходящую именно под ваше железо под-модель с нужным количеством параметров.
Технически очень занятный релиз
developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3n-developer-guide/
90 933
Цукерберг переманил еще одного ученого OpenAI
И на этот раз улов очень и очень богатый: в Meta ушел Трапит Бансал – один из ключевых исследователей команды ризонинга.
В OpenAI он работал с 2022 года и долгое время непосредственно с Ильей Суцкевером исследовал парадигму RL. А после этого они вместе с Ноамом Брауном разрабатывали o1.
Вот это действительно большая потеря для OpenAI
P.S. Напоминаем, что буквально на днях к Цуку ушли также трое CV-исследователей
90 933
Говорят, в Grok скоро* появится вот такой встроенный редактор кода на базе VSCode
По виду – буквально Cursor: чат с ассистентом, контекстные подсказки, отладка с ИИ и прочие прелести.
Скоро (ско́-ро, наречие) – через небольшой промежуток времени. В случае Илона Маска может также означать «через год» или «никогда».
90 933
+1
В ИИ-сообществе вводят новый термин – «контекст-инженер»
Подразумевается под этим эволюционировавший промпт-инженер. Разница, как пишет Андрей Карпаты, вот в чем:
➡️ «Промпт-инженер» звучит так, как будто человек работает над одним простым коротким запросом: «придумай название, или умрет моя бабушка», «проверь код шаг за шагом», «сделай правильно и я дам тебе 100 долларов» ну и прочее.
На деле же все давно гораздо сложнее.
➡️ «Контекст-инженер» работает не над одной подсказкой, а над целой системой на базе LLM и всем, что модель в этой системе будет видеть. Тут и промпты, и примеры для few-shot, и учет состояния и истории сессии, и мультимодальное подкрепление, и RAG, и использование инструментов, и контроль за количеством токенов и бюджетом ризонинга.
«Это и наука, и искусство, потому что требует и интуиции, и технических навыков. Контекстная инженерия – это часть формирующегося толстого слоя нетривиального ПО, которое трансформирует отдельные вызовы LLM в полноценные приложения. А термин «обертка над ChatGPT» действительно неправильный и уже устарел»Теперь вы знаете, что писать в резюме 😐
90 933
+2
Смотрите, какую прелесть сделали ученые из университета Айдахо
Это система, которая показывает, насколько новым является какое-либо исследование, и рисует вот такие визуализации и карты развития идей во времени. Это отличается от классического анализа цитирования, тут оценивается именно новизна концепций, а не влияние других работ.
Называется KnoVo – то есть Knowledge Evolution. Под капотом LLM, которая извлекает из статьи фичи (типа датасеты, методология, графики), по которым затем сравнивает работу с предыдущими и, при необходимости, с последующими исследованиями.
Так можно даже не просто оценивать новизну, а отслеживать динамику развития идей, тренды или слепые пятна.
Ну и, в конце концов, это просто красиво 😍
www.alphaxiv.org/abs/2506.17508
90 933
Будущее партнёрства OpenAI и Microsoft зависит от того, что именно они подразумевают под AGI
Обе компании продолжают работать над деталями нового соглашения. OpenAI планирует превратиться в полноценную коммерческую компанию и готовится к IPO, но для этого им нужно согласие от Microsoft.
Основной причиной разногласий стало понимание термина AGI. OpenAI считает, что находится на пороге его создания, что позволит компании освободиться от эксклюзивных обязательств перед Microsoft и начать лицензировать технологии другим компаниям. В свою очередь, Microsoft ставит под сомнение реалистичность достижения такого уровня развития ИИ и настаивает на строгих условиях для пересмотра договоренностей.
Сейчас Microsoft контролирует интеллектуальную собственность OpenAI и требует, чтобы стартап продавал свои ИИ-продукты исключительно через платформу Azure. Компания готова принять 35%-ную долю в новой коммерческой структуре OpenAI, однако стремится сохранить своё эксклюзивное положение на случай реального прорыва.
90 933
Cloud․ru открыл доступ к инструментам для работы с ИИ в облаке и запустил AI-помощника для упрощения работы в облаке
Cloud․ru Evolution AI Factory – это облачная среда с готовыми AI- и ML-инструментами для простого и быстрого внедрения LLM и создания мультиагентных систем. Она позволяет пользоваться готовыми опенсорс-решениями, дообучать модели, тестировать и в несколько кликов их деплоить, и даже мгновенно прикручивать и RAG. При этом все получится даже у тех, кто не имеет специфических знаний в ML.
Также Cloud․ru запустил AI-помощника Клаудию на основе GenAI в своем публичном облаке Cloud․ru Evolution — он не только проконсультирует, но и поможет управлять облачными ресурсами и инфраструктурой, самостоятельно выполняя конкретные действия. Этакий второй пилот под любые ваши задачи. AI-помощник доступен в режиме Public Preview.
Так, он поможет с подбором сервисов, самостоятельным развертыванием виртуальных машин, работой в консоли в режиме Co-pilot и настройкой мониторинга и реагирования. Клаудия позволит разработчикам любого уровня, администраторам, техлидам, DevOps и SRE-инженерам автоматизировать рутину, ускорить запуск проектов и высвободить время для архитектурных и стратегических задач.
90 933
Некоторое время назад Альтман заявил, что его сотрудники не уйдут в Meta даже за предложенные им 100 миллионов долларов, потому что в OpenAI лучшая ✨культура AGI✨
Так вот, кому-то видимо 100 миллионов долларов все-таки оказались дороже, чем атмосфера Сэма: Цукерберг успешно захантил троих крутых исследователей OpenAI.
К нему ушли Лукас Бейер, Александр Колесников и Сяохуа Чжай. Неизвестно, заплатили ли им обещанные 100 миллионов или меньше, но сумма, видимо, была внушительной.
90 933
Google анонсировали AlphaGenome – модель для понимания генетики
Она может предсказывать, какое влияние окажут те или иные изменения в ДНК.
При достаточной точности такая модель может абсолютно перевернуть наше понимание болезней и биологии в целом, потому что геном человека, по сути, управляет в нашем организме всем. Небольшие вариации на молекулярном уровне в ДНК могут повлиять на что угодно: внешность, иммунитет, возникновение заболевания. Но как именно устроена эта связь – для людей, по большому счету, до сих пор загадка.
Основное, за счет чего работает AlphaGenome – это длинное контекстное окно в 1 миллион токенов. Без такого контекста модели бы просто не хватило информации для предсказания (и даже 1 миллиона иногда очень мало).
AG принимает на вход огромные последовательности пар оснований ДНК и предсказывает тысячи молекулярных свойств последовательности. Например, сколько вырабатывается РНК, как гены расположены в разных видах тканей, как они реплицируются и тд. Ну а сравнивая свойства одних последовательности с другими, можно оценить эффекты генетических мутаций.
Google утверждают, что по точности предсказаний они достигли SOTA. Обучали модель на открытых данных крупных лабораторий (в которых все это проверяли экспериментально). Под капотом – свертки, трансформер и декодер в нужные модальности.
Самое интересное, что Google уже открыли модель для использования через API – попробовать может каждый желающий. Так они хотят собрать больше фидбэка от ученых.
Блогпост | Статья (103 страницы на секундочку) | GitHub
90 933
Как понять, что вы написали действительно хорошую статью: у нее есть отдельная страница в Википедии
90 933
Вау: Google выпустили опенсорсного агента Gemini CLI для использования ИИ прямо из терминала
Из командной строки можно будет пользоваться всеми возможностями Gemini 2.5 Pro: поиск в Интернете, обработка любых файлов, автоматизация рабочих процессов (типа отправки PR), написание кода и прочее и прочее. Контекст – 1 миллион токенов, так что вместится большинство даже самых больших проектов.
При желании можно прикрутить любой MCP. Например, генерировать прямо из терминала картинки или видео, привязать Notion/Jira или что-то еще.
Ну и самое главное – это лимиты. Абсолютно бесплатно доступно 60 запросов в минуту и 1000 в день. Приятно 🍯
github.com/google-gemini/gemini-cli
90 933
Исследователи Яндекса разработали и внедрили в свои сервисы рекомендации нового поколения — на базе больших генеративных моделей
Алгоритмы точнее понимают контекст и подбирают релевантный контент, учитывая большее количество обезличенных действий пользователей. Тема интересная, потому что пока подобные решения есть только у Google, Netflix и нескольких других компаний в мире. Сейчас разберемся, что это значит.
В основном все рексис в мире двухэтапные: сперва одной моделью отбираются кандидаты, другая - сортирует их в выдачу. Модели обычно берутся небольшие, так как строк данных (пользователи, товары, история) в рексис просто триллионы.
Перейти от небольших моделей к большим сложный челлендж – что, исследователи, собственно, и сделали. Их новая модель называется ARGUS (AutoRegressive Generative User Sequential Modeling). Вот, в чем ее отличие:
➖ Быстрее обучается, может работать с более длинными последовательностями
➖ Масштабируется: результаты улучшаются с ростом параметров модели.
➖ Легко пересчитывается в оффлайне. Архитектура построена так, чтобы можно было работать с ней на доступном железе.
ARGUS уже внедрили в Яндекс Музыку и Маркет. Результаты говорят сами за себя:
➖Музыка стала первым сервисом, в который внедрили новые рекомендации и перевели их в онлайн. Так, пользователи стали на 20% чаще ставить лайки и добавлять себе впервые услышанные рекомендованные треки. Разнообразие рекомендаций выросло, и пользователи теперь чаще слушают рекомендованную музыку.
➖ В Маркете покупатели чаще натыкаются на полезные товары: они стали добавлять в корзину больше товаров из ленты и находить новые товары и бренды на платформе.
Подробнее можете почитать на Хабре – здесь и здесь
90 933
Как хорошо люди на ИИ-конференциях действительно знают ML?
Пару недель назад мы были на конференции МТС True Tech Day. Там админы на денек вообразили себя блогерами с Патриков и решили проверить, насколько хорошо случайные участники события знают машинное обучение. Результат смотрите сами 😎
Кстати, те, кто с первого раза ответил правильно на все 5 вопросов, получали от нас фирменную футболку. Признавайтесь, справились бы?
90 933
Всплыло, что Anthropic потратили миллионы на покупку и сканирование бумажных книг для обучения Claude Sonnet
Началось все с очередного иска в суд: Anthropic обвинили в нарушении авторского права. Якобы стартап незаконно обучал свой ИИ на пиратских копиях книг.
Anthropic же заявили, что пользовались книгами законно, и не скачивали пиратские копии, а именно покупали бумажные экземпляры, чтобы затем их использовать. Потратили они на это, ни много ни мало, миллионы долларов.
Их юристы утверждали, что закон об авторском праве не только не запрещает, но и поощряет такое обучение, потому что оно к тому же способствует общему техническому прогрессу.
И в итоге… компанию оправдали. Это первый прецедент, когда суд официально согласился, что обучение ИИ на авторских работах законно. Вот что сказал судья:
Как и любой читатель, стремящийся стать писателем, ИИ Anthropic обучался на этих работах не для того, чтобы повторять или вытеснять их, а для того, чтобы создать что-то другое.Впрочем, небольшое наказание антропики все равно получили. Но не за обучение на книгах, а за сохранение текстов в общей базе данных без разрешения авторов 🤷♂️ Очень важная веха во всей этой истории с авторскими правами на самом деле. За этим решением скоро потянутся другие, и, быть может, скоро компаниям полностью разрешат использовать любые авторское работы
