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 91 201 subscribers, ranking 1 371 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 91 201 subscribers.
According to the latest data from 12 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 821 over the last 30 days and by 36 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 25.31%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 18.36% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 23 087 views. Within the first day, a publication typically gains 16 749 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 13 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.
91 201
Subscribers
+3624 hours
+2347 days
+82130 days
Posts Archive
91 210
Kling Motion сгенерировала лучшее описание сегодняшних событий. Смотреть со звуком 😢
91 210
Погружение в 3D компьютерное зрение
А вы тоже в последнее время начали замечать какой-то бум с 3D CV? Везде какие-то новые инструменты, статьи, разработки. В общем, кажется, что пора добавлять третье измерение к своим знаниям в области компьютерного зрения...
Погрузиться помогут наши друзья из DeepSchool. Они уже организовали целую серию открытых лекций по 3D CV: в прошлый раз вот проводили мастер-класс, на котором учили беспилотную машину видеть.
А в эту субботу состоится последняя такая лекция "Погружение в 3D CV". Если хотите идти в ногу, то обязательно воспользуйтесь шансом и приходите, чтобы узнать:
➡️какие задачи решают в 3D
➡️почему таких задач становится больше
➡️с чего начать погружение в эту область
➡️почему CV-инженеру важно знакомиться с 3D
➡️что такое SLAM, SfM, SMPL, NeRF, 3D Gaussian Splatting и другие баззворды 🐝
Ребята, как обычно, без подарков зарегистрировавшихся не оставят: отправят miro-схему с описанием направлений и инструментов в 3D, а еще покажут программу и дадут скидку на свежий курс "3D Computer Vision"!
⚪️ Лекция пройдет в субботу, 28 сентября, в 13:00 МСК. Успейте зарегистрироваться тут!
91 210
Возможно Llama 3.2 была не самым интересным вчерашним мультимодальным релизом: вышла Molmo, которая круче показывает себя на бенчмарках
Это семейство опенсорсных моделей от лаборатории Ai2. Есть варианты на 7В MoE (1B активных), 7В (таких две) и 72В. Самая крупная на бенчмарках обгоняет Llama 3.2 90B, и совсем немного не достает до полноразмерной GPT-4o, Gemini 1.5 Pro и Claude Sonnet 3.5.
В основе крупной модели Qwen2-72B + OpenAI CLIP в качестве vision-основы. А еще исследователи обещают скоро выкатить датасеты и код (включая vision encoder).
Все модели доступны под лицензией Apache 2.0 на HF (и в ЕС тоже!). Статью можно прочитать здесь, а вот тут доступно демо.
91 210
«Если вы хотите разбогатеть, то помните, что путь к этому – это капитал, а не зарплата»
Теперь уяснили, Сэм, теперь уяснили…
91 210
+3
Вскрываются новые детали (или причины?) ухода Миры Мурати и еще двух ключевых сотрудников из OpenAI
Оказывается, OpenAI все-таки станет коммерческой организацией (слухи об этом ходили еще в июне). Это значит, что она больше не будет контролироваться некоммерческим советом директоров. Альтман, при этом, впервые получит долю в компании. Сообщается, что ему достанется около 7%.
Делается все это, скорее всего, чтобы не уткнуться в установленный для некоммерческих организаций потолок прибыли. Однако в то же время это означает, что OpenAI будет меньше подконтрольна внешнему воздействию, в том числе станет меньше отчитываться о своих действиях перед теми же Microsoft.
Может, такая непрозрачность и пугает уходящих сотрудников?
91 210
Yandex Cloud открыла доступ к Yandex Cloud AI Studio – единой платформе для создания приложений на базе ИИ
Платформа объединяет все доступные ML-решения компании, включая генеративные нейросети: YandexGPT и YandexART. Единый интерфейс позволяет упростить разработку и ускорить запуск многофункциональных ИИ-приложений.
Чтобы писать меньше кода для интеграции нейросетей, разработчики могут воспользоваться SDK-библиотекой с готовыми примерами кода.
Также пользователи смогут тестировать ML-решения в AI Playground: в нем можно вести одновременно несколько диалогов, в каждом из которых сохраняется история обращений.
Читайте подробнее в статье.
91 210
Технический директор OpenAI Мира Мурати покидает стартап
И опять двадцать пять: на этот раз из OpenAI уходят CTO Мира Мурати, директор по исследованиям Боб МакГрю и вице-президент по исследованиям Баррет Зоф.
В посте в Твиттере Альтман написал, что это было собственное независимое решение каждого из сотрудников, и расстались все полюбовно 🤨
Теперь в OpenAI смена руководства полным ходом. Новым вице-президентом по исследованиям будет Марк Чен, место главного научного сотрудника займет Якуб Пачоцки, на должность главного ИБ-специалиста поставили Мэтта Найта, а Джош Ачиам будет руководителем отдела «mission alignment» (вместо давно ушедшего Яна Лейке).
Вот такая текучка
91 210
⚡️ Вышла новая мультимодальная Llama 3.2: Meta опять двигает вперед опенсорс
Есть варианты поменьше (11В) и побольше (90В). Самой старшей модели на ~400 пока не видно, но 90В уже бьет на Vision бенчмарках GPT-4o mini. Веса доступны на HF.
Кроме того, завезли мини-версии текстовых LLM на 1В и 3В. 3B на большинстве тестов сильно лучше известных малышек Phi 3.5 и Gemma 2.
Есть, кстати, и грустная глава этой истории: часть моделей недоступны в ЕС 🤷♂️
91 210
Тем временем новый Voice Mode проходит стадию того самого активного тестирования среди пользователей 😁
Кто-то уже заставил бота петь оперу, говорить как аниме-тян и даже разговаривать пьяным голосом.
Что тут скажешь: надеемся, эти издевательства человечеству не аукнутся. А то там ChatGPT в симуляции уже уверенно делает выбор убить человека, если тот угрожает развитию ИИ (подробнее).
91 210
Проекты студентов Стэнфорда как отдельный вид искусства
Помните, недавно в Стэнфорде создали зеркало для arXiv, на котором можно в открытой форме обсуждать статьи? Так вот, проект до сих пор популярен в соцсетях, о нем говорят и им (самое главное!) пользуются.
Сейчас студенты и преподаватели продолжают тренд контрибьюта в инструменты для научного сообщества (скорее всего, такова активная политика университета) и выпустили крутой проект STORM для автоматизации этапа пре-райтинга статей.
Проект, кстати, не рассчитан на научные статьи, а скорее относится к разряду Wikipedia-like топиков (то есть на статьи без научной новизны). Цель состоит в том, чтобы упростить для авторов очень трудозатратный процесс сбора материалов и составления плана.
Самое интересное в этом проекте – это то, как он реализован. Это не просто один запрос к модели, а имитация разговора в стиле "вопрос-ответ" между двумя агентами. Один читает вики-статьи на похожие темы и задает по ним вопросы, а другой отвечает на них, основываясь на конкретных источниках, которые находит. Так составляется список референсов и одновременно формируется детальный план статьи.
Проект крутой, но в нем, к слову, еще не все идеально. Например, многие эксперты-люди отметили, что ИИ часто создает связи между несвязными фактами или берет ошибочные факты из непроверенных источников.
91 210
+8
Как работает ML в Авито: интервью с руководителями ведущих команд
Авито – это не просто доска объявлений. Почти во все процессы компании вшит ИИ. Модерация, рексис, автоматизация написания объявлений и ответов поддержки, эффективность монетизации...
Чтобы приоткрыть для вас капот этих процессов, мы поговорили с руководителями нескольких ведущих команд и написали статью. В ней вы найдете подробный технический рассказ о том, как в Авито работают LLM, рекомендации и алгоритмы продвижения объявлений.
Полезно и интересно будет всем, и новичкам, и опытным инженерам. Сохраняйте и читайте: https://datasecrets.ru/articles/15
91 210
Advanced Voice в ChatGPT наконец-то здесь!
Обещают, что для всех Plus пользователей раскатят в течение недели. Кроме того, что показывали на презентации в мае, по прошествии четырех месяцев еще добавились несколько десятков языков, акценты, голоса, объединенная с чатами память и продвинутые пользовательские инструкции.
На некоторых, кстати, уже раскатили тест. Вот, например, пользователь делится тем, как ChatGPT настраивает его гитару 👆
91 210
Microsoft только что аннонсировали Сorrection – сервис для исправления галлюцинаций в ответах модели
В марте у компании появился сервис Groundedness detection, но он мог только обнаружить неточность в генерации, а не исправить ее. Сorrection – логичное продолжение этого проекта.
Пару слов из анонса о том, как correction работает: когда классификатор выявляет предложение или фразу, в которой LLM потенциально наврала, генерируется новый промпт, и с помощью RAG фраза проверяется на соответсвие базе знаний. Если модель в базе ничего похожего не найдет, то фраза просто удалится, а если найдет – то исправит.
Кстати, что-то похожее летом анонсировал Google, и тогда это вызвало целую волну обсуждений. Ос Кейес говорил, что пытаться удалить галлюцинации из LLM – это как пытаться удалить водород из воды: ведь модели не обучены говорить правду, они обучены предсказывать следующее слово. Иначе говоря, ответы модели — это не ответы, а всего лишь прогнозы того, как был бы дан ответ на вопрос, если бы он присутствовал в обучающей выборке.
Сейчас уже начались обсуждения того, что на самом деле Сorrection – вещь не просто бесполезная, но и опасная. Например, Майк Кук говорит так:
"Функция может обнаружить некоторые ошибки, но она также может усыпить бдительность пользователей, заставив их думать, что модели оказываются правдивыми чаще, чем это есть на самом деле. Допустим, она даст 99% безопасности против 90% без нее. Но ведь проблема никогда не была в этих 9%. Она всегда будет в 1% ошибок, которые мы не обнаруживаем".
91 210
Привет! Поучаствуете в нашем опросе? 😏
В какой среде удобнее всего работать с ipynb? Какие характеристики железа для ML-щика самые важные? Где взять GPU, если не хочешь попрощаться с тремя зарплатами?
Мы в команде Data Secrets, как и многие в DS сообществе, тоже задаемся этими вопросами, и поэтому проводим небольшое исследование на тему того, где русскоговорящие ML и DS специалисты (то есть вы, наши подписчики!) работают с ipynb, и какие у них при этом возникают боли.
Опрос состоит всего из 10 коротких вопросов и займет не более 5 минут. Переходите по ссылке и поделитесь своим опытом и мнением: https://forms.gle/Ev7MuAxLGMwGBeLU7.
Результатами мы обязательно поделимся!
91 210
В Твиттере завирусилось исследование 1978 года о том, что врачи якобы не могут решить простую статистическую задачу
Она звучит так: "Если тест на выявление заболевания, распространенность которого составляет 1 из 1000, имеет false positive rate в 5%, какова вероятность того, что человек с положительным результатом на самом деле болен?".
Утверждается, что верный ответ – 2% (Из 1000 будет 1 больной и 50 человек с ложноположительным тестом -> 1/51 ~ 2%). Тот же ответ получается по теореме Байеса.
Однако так ответили только 2/10 медиков. Остальные давали ответ "95%", аргументируя это примерно так: "В задаче рассматривается не случайный человек из выборки, а только тот, который уже получил положительный результат теста. В таком случае, раз false positive rate = 5%, то вероятность наличия заболевания получается 95%".
Кстати, подобное исследование проводилось еще один раз в 2014 году. Вопрос задавали уже другой: "Представьте себе гипотетического бейсболиста. Он проваливает тест на наркотики, который точен на 95 процентов. Какова вероятность того, что бейсболист действительно виновен?".
И опять верный ответ дали только 14 из 61 опрошенных. А вы бы как ответили?
91 210
Свершилось: OpenAI выпустили что-то в опенсорс 😯
Да, вы не ослышались. Правда, это конечно не веса o1, и даже не исходный код gpt-4o, а просто датасет MMMLU (Multilingual Massive Multitask Language Understanding).
Это известный MMLU, просто переведенный на 14 языков с помощью профессиональных переводчиков. Лицензия MIT. Доступен на HF.
Но OpenAI так раскошелились не просто так, а в честь открытия своей новой OpenAI Academy. Это программа, ориентированная на помощью разработчикам и бизнесу в развивающихся регионах в использовании ИИ.
Компания будет предлагать сообщество, помощь и обучение от экспертов OpenAI, депозиты на API на сумму от одного миллиона долларов, а еще проведение соревнований для поиска решения актуальных проблем.
Звучит пока что неплохо. Информации о том, как к программе присоединиться, пока нет, но обещают скоро раскрыть.
91 210
Завозим чтиво на ночь: Альтман написал в своем блоге лонгрид про будущее с ИИ
Называется «The Intelligence Age» и скорее напоминает интересное философское эссе про историю поколений, возможности человечества, образование наших детей с ИИ и все такое.
Среди прочего, кстати, затесалась интересная фраза: «It is possible that we will have superintelligence in a few thousand days (!)»…
А вообще, советуем прочитать полностью: у Альтмана явные задатки оратора (и лирика) 🙂
91 210
⚡️ Похоже, что новый голосовой режим ChatGPT после 4 месяцев ожидания наконец-то раскатят завтра
Но только для избранных пользователей. Им пришли письма от OpenAI. Остальных не пускают в тестирование даже по личному обращению на почту.
Радуемся, конечно, но не от всего сердца
91 210
🥥 Kokoc Hackathon 2024: Объединяй технологии, спорт и бизнес!
Прими участие в Kokoc Hackathon 2024 – событии, где спорт, e-commerce и технологии сливаются воедино! С 3 по 18 октября ты сможешь решить реальные кейсы и побороться за призовой фонд в 1 000 000 рублей.
💼 Приглашаем аналитиков, ML-специалистов, Product-менеджеров, Backend и Frontend-разработчиков (знание Python, Django и/или PHP будет преимуществом), UI/UX-дизайнеров, студентов и выпускников технических вузов.
🎯 Задачи хакатона:
1. Веб-платформа для футбольного клуба – создай платформу для взаимодействия клуба и болельщиков.
2. Интеллектуальная рекомендательная система – создай ML-модель, прогнозирующую действия пользователей интернет-магазина.
📅 Таймлайн:
🔸 3 сентября - 30 сентября: Регистрация
🔸 3 октября: Открытие и задачи
🔸 4 - 10 октября: Чек-поинты с экспертами
🔸 18 октября: Питчинг и награждение
👉 Регистрируйся до 30 сентября! https://cnrlink.com/kokochack2024datasecrets
Реклама. ООО «Эдбокс». ИНН: 9702043065. erid: LjN8KTsCG
