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 91 236 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 91 236 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.
91 236
Subscribers
+1524 hours
+2307 days
+79330 days
Posts Archive
91 240
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".
91 240
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!
91 240
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?
91 240
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.
91 240
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) 🙂
91 240
⚡️ 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
91 240
🥥 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
91 240
Repost from Data Secrets | Карьера
+5
⚙️ Нужно ли высшее образование в ML? Отвечает руководитель машинного обучения ОК, AI VK – Андрей Кузнецов
Андрей – яркий представитель сразу двух миров: индустрии и академии. Он кандидат технических наук, преподаватель ИТМО и руководитель ML в Одноклассниках. В VK Андрей пришел в 2019 году,а в 2023-м стал управлять разработкой всех ML-систем ОК (их ML-канал: @mlvok).
Мы спросили у него, какое место высшее образование занимает в ML. Нужно ли его получать? Повышает ли диплом шансы на оффер? Зачем действительно нужно учить математику и учиться вообще?
Ответы – в карточках. А если хотите поработать у Андрея в команде, то скорее переходите на наш сайт: там мы уже оставили подходящие вакансии.
91 240
Google представили новую систему оценивания способности LLM работать с длинным контекстом
Спойлер: лучшей моделью в этом тесте оказалась (ни за что не поверите)… Gemini 1.5 😁
А теперь к сути метода. Основным тестом на длинный контекст сейчас считается задача «иголка в стоге сена». Это когда мы вставляем целевое предложение («иглу») в корпус случайных документов («стог сена») и задаем вопрос, на который можно ответить, только используя информацию в «игле».
Google этот метод предлагают модифицировать так, чтобы модель не просто извлекала информацию из текста, а умела ее синтезировать, то есть выявлять структуру (метод так и называется: Latent Structure Queries).
Для этого, в одном из разработанных бенчмарков они, например, предлагают модели очень длинный текст, в котором спрятаны последовательные действия со списком («текст текст текст … удали элемент в конце …. текст текст текст …. вставь элемент в начало»), а затем задают вопрос, какой длины получился список. А в другом бенчмарке вообще попадаются вопросы, на которых в тексте ответа нет, и в таком случае модель должна честно ответить: «в тексте ответа нет».
Кстати, работа красиво называется Michelangelo. «Мы учим модель «высекать» нерелевантную информацию из длинных контекстов, выявляя скрытую структуру, подобно тому, как скульптор выявляет скульптуру из мрамора»
91 240
Авито ищет опытных специалистов в команду Data Science — пройдите ускоренный отбор и получите оффер за одни выходные!
Вас ждет:
— конкурентная зарплата, удаленка и дополнительные дни отпуска;
— возможность прокачать свой стек – разрабатывать инструменты монетизации, автоматизировать алгоритмы, обучать LLM и улучшать пользовательский опыт;
— участие в создании новых продуктов крупнейшего в мире сервиса объявлений;
— сильное IT-комьюнити, которое любит опенсорс.
Выбирайте одну из четырех команд DS-направления и присоединяйтесь к Data Weekend Offer — регистрируйтесь до 1 октября: https://u.to/lRnjIA
91 240
ИИ будет, как воздух: слишком дешевый, чтобы даже измерять это
Так сказал CEO Google Сундар Пичаи в своем недавнем выступлении. Он аргументировал это тем, что ИИ – это не просто новая технология, а полная смена платформы с точки зрения масштабирования и прогресса.
За последние 18 месяцев стоимость генерации на токен уменьшилась на 97%, и Пичаи считает, что этот тренд продолжит набирать обороты.
91 240
Андрей Карпаты выложил видео с 20-минутным рассказом о том, как он создавал знаменитый llm.c проект
Кратко: его не устраивал PyTorch и метод compile и он решил переписать все сам на C 😃
Сейчас llm.c – космически популярный для петпроекта релиз. Разработчики продолжают добавлять туда оптимизации, а в скором времени обещают завезти поддержку llama-3.1
Идеально для просмотра в воскресенье
91 240
Нашли отличный курс от преподавателей ВШЭ, который поможет в деталях разобраться в устройстве LLM
Он начинается с емкого освоения пререквизитов, а затем вы углубляетесь в особенности архитектур. В курсе предполагается большое количество практики, а к концу у вас даже будет готовый продукт – самодельный GPT from scratch (Андрей Карпаты одобряет).
Но что особенно круто – так это сильная команда преподавателей из топовых университетов и компаний. Это, кстати, те самые эксперты, которые делали AI магистратуру во ВШЭ.
Курс рассчитан примерно на 15-20 часов в неделю и начинается в октябре. Мест всего 50, так что скорее записывайтесь!
91 240
Там The Washington Post насчитали, что для того, чтобы сгенерировать 100 слов, GPT-4 требуется целая бутылка воды на охлаждение серверов 🤔
Верим и идем подключать к ноуту с локальной Llama 3.5 кулер?
91 240
Какой-то фанат OpenAI собрал на гитхабе целую коллекцию статей, блогпостов и проектов, которые помогут понять, как устроена о1
Вот ссылка. В разделе блогпостов – ссылки на отчеты OpenAI, суммаризации интервью, интересные блоги экспертов.
В статьях (это самый крутой раздел!) – списки работ ученых, которые работали над o1 и немного related works.
Есть даже небольшая коллекция твиттов на тему o1. В общем, идеально, если хотите погрузиться глубоко и надолго (ну или просто сохранить крутых статей в бэклог) 🥰
91 240
Вышла полная версия интервью с разработчиками o1. Основное и самое интересное:
⚪️ Вдохновлялись RL из AlphaGo. Название o1 символизирует, что это новое поколение моделей: от есть не очередная gpt, а полная смена подхода и парадигмы. Кстати, лого модели символизирует пришельца- сверхразума.
⚪️ Разработка o1 была большим вызовом: разработчики столкнулись с кучей проблем с масштабированием рассуждений и оптимизацией. Также много внимания пришлось уделить этике (так они назвали то, что скрывают от пользователей большую часть рассуждений 😍)
⚪️ Оказывается o1 mini на большинстве тестов не отстает от o1 preview, потому что обучена рассуждать ничуть не хуже, просто знает меньше фактов. Очень важный тейк с точки зрения скейлинга.
⚪️ Во время тестирования модели был выявлен огромный потенциал модели к философским рассуждениям, творческому подходу и, самое главное, самокритике. Это, по словам разработчиков, и есть поворотные фичи для ИИ.
⚪️ В планах у OpenAI прикрутить к модели интерпретатор, сделать ее мультимодальной и более управляемой для пользователя.
Смотреть полностью тут
91 240
Приглашение на открытый вебинар: Разметка данных с помощью CVAT
На данном открытом уроке вы узнаете:
- Как осуществляется разметка в CVAT.
- Как интегрировать собственную авторазметку.
- Про разные виды конвертеров готовой разметки.
В результате вебинара вы сможете:
- Начать использовать CVAT в своих проектах.
- Ускорить процесс разметки в десятки раз.
- Стать опытными пользователями CVAT.
Для кого это занятие:
Этот вебинар будет особенно интересен начинающим и продвинутым разработчикам компьютерного зрения, разметчикам.
Присоединяйтесь к открытому вебинару 23 сентября в 20:00 мск!
Встречаемся в преддверии старта курса «Компьютерное зрение». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение!
Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить мероприятие: https://clck.ru/3DRfXm
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
91 240
Microsoft оценили рост популярности ИИ
И самое интересное, что сделали они это очень крутой метрикой: не объемами рынка, не числом новых стартапов, не суммой инвестиций и вот этим всем, а с помощью простого человеческого количества ИИ-контрибьютов на GitHub в минуту.
Получился вот такой симпатичный график. Как всегда, видна четкая граница до/после релиза ChatGPT. Всего с этого момента рост метрики произошел на 230% (!!!), и это действительно показательно (потому что где, как не на гитхабе, сейчас наблюдать тренды экономики?)
Красивое, в общем 😍
