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
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 91 038 subscribers, ranking 1 389 in the Technologies & Applications category and 6 151 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 91 038 subscribers.
According to the latest data from 06 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 748 over the last 30 days and by 19 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 25.74%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 18.75% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 23 418 views. Within the first day, a publication typically gains 17 057 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 284.
- 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 08 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.
91 038
Subscribers
+1924 hours
+1977 days
+74830 days
Posts Archive
91 068
OpenAI начали удалять некоторые китайские и корейские аккаунты
Не какие попало, конечно, а только те, которые они подозревают в использовании технологии с целью слежки.
Якобы одни мошенники использовали ChatGPT, чтобы писать фейковые статьи «порочащие США» на испанском, другие, чтобы пилить сотни резюме и фиктивно получать работу в американских компаниях, а третьи, чтобы генерировать оскорбительные комментарии в Твиттере.
Версия правительства США: Азия использует ИИ, чтобы подорвать репутацию и безопасность США 🍿
Новость
91 068
Boston Dynamics опять радуют видео новинки. На этот раз показали миленького робо-байкера 🥰
91 068
👥 Совет IT-спецам на 2025 год - чаще посещайте тематические мероприятия
❔Зачем тратить время на Ютубчик, когда можно интересно проводить время, при этом развивая свои навыки!
💡А чтобы не гуглить афиши и не подписываться на сотню разных каналов, IT-мероприятия России уже собрали все самые топовые события в одном месте.
👨💻 В этом канале ты найдешь самые актуальные и интересные события: анонсы форумов, конференций, митапов, вебинаров, хакатонов, олимпиад и многое другое.
⚡️ Все твои коллеги уже здесь - IT-мероприятия России / ITMeeting / IT events.
🔥 Присоединяйся и будь в курсе самых топовых IT-event'ов!
91 068
Аналитическая ИИ-лаборатория EpochAI опубликовала свои прогнозы на 2025:
⭐ К концу года FrontierMath будет решен на 75%. На данный момент это самый сложный мат.бенчмарк. Текущие модели (включая o3-mini) решают его на <10%, а o3, судя по анонсам, будет решать примерно на 25.
⭐ SWE Bench Verified будет решен на 90% (сейчас это <40).
⭐ Доход OpenAI составит примерно 12 миллиардов долларов. Это почти в 3.5 раза больше, чем в 2024.
⭐ Модели будут пока становиться больше, и можно ожидать повышение цен на API в 2-3 раза.
⭐ В целом прогресс за 2025 можно будет сравнить с прогрессом, который мы до этого наблюдали в течение двух лет, то есть с момента выхода GPT-4.
Отчет
91 068
OpenAI поделились текущей статистикой
🟦 Сейчас еженедельно они обслуживают 400 миллионов юзеров. Еще в декабре было 300 миллионов, кстати.
🟦 Сейчас у стартапа 2+ миллиона корпоративных клиентов: это в два раза больше, чем пол года назад
🟦 Трафик в API тоже удвоился за последние 6 месяцев. Причем для недавно вышедшей o3-mini с момента запуска рост составил x5.
Самое интересное, что, DeepSeek, возможно, не только не помешал росту OpenAI, но и ускорил его. Дело в том, что появление такого конкурента разгоняет внимание к ИИ и привлекает новую аудиторию, как бы провоцируя ее изучать рынок.
91 068
Всплыло, что Илон Маск тихо построил еще один огромный датацентр стоимостью 700 миллионов долларов
Он расположен в Атланте, построен в сотрудничестве с X, и насчитывает 12000 GPU. Это не так много по сравнению с другим суперкомпьютером Маска, в котором 200к чипов, но все равно масштабно. Официальное назначение пока не раскрывается.
91 068
Anthropic на своей новой презентации показали интересный график
Это employee retention rate, то есть процент сотрудников, которые были в стартапе в начале, и остались в нем по сей день.
У Anthropic эта метрика достаточно высокая, даже самая высокая среди всего ИИ-теха. OpenAI проваливается куда-то вниз, и, внезапно, у Perplexity тоже дела с этим не очень.
91 068
+4
“Ъ” и Центральный университет выпустили совместный проект “Директора и люди”, посвященный стратегиям крупного бизнеса и участию выпускников вузов в реализации этих стратегий. Его первым гостем стал глава Т-Банка Станислав Близнюк.
Разобрали на цитаты основное:
У нас три ценности - клиенты, сотрудники и акционеры, причем именно в таком порядке.
Любой бизнес имеет шанс на рост, только если он вкладывается в науку
Работодатель должен выступать заказчиком университета. Сегодня это не совсем так, и работодатель часто считает, что кадры можно найти в капусте. Но нет, нельзя. Их надо взращивать, и это то, что мы делаем в ЦУ. Поэтому наши выпускники "золотые".
У нас есть понимание того, что какая-то доля набора в Т-Банк должна быть в виде джунов. Очень важная задача – брать кого-то молодого, необтесанного, но умного и перспективного.
Капитал школьника – напористость и любопытство. Первый, второй, третий, четвертый курс - это тот самый уникальный момент, когда нужно реализовывать этот капитал, который будет тебя потом кормить.
91 068
Там DeepSeek в честь недели опенсорса объявили, что будут 5 дней выкладывать репозитории с кодом их проектов
«Мы поделимся нашим небольшим, но честным прогрессом с полной прозрачностью. Это будут скромные строительные блоки нашего онлайн-сервиса, которые были задокументированы, развернуты и испытаны в реальных условиях»Кажется, OpenAI уже пора отдать им название
91 068
FigureAI только что представили своего нового робота-гуманоида, который оснащен ризонингом
FigureAI раньше работали с OpenAI, но месяц назад разорвали контракт и сделали заявление о том, что до весны представят что-то абсолютно новое. Кажется, их новый Helix – это оно, и они деликатно уточняют что «разработали его полностью самостоятельно».
По словам создателей Helix мыслит, как человек, и может справиться с любой домашней утварью, даже если никогда раньше (то есть в трейне) ее не видел. Судя по графикам из статьи, генерализация там действительно на уровне.
Он воспринимает речь и может взаимодействовать с человеком/другом роботом. При этом для всего этого используется единая небольшая модель VLA (Vision-Language-Action) на 7В.
Тех.репорт с деталями и тестами:
www.figure.ai/news/helix
91 068
Google выпустили агента-ученого AI co-scientist
В отличие от многих подобных проектов, агент не пишет статьи и не делает исследования end-to-end. Его цель – быть генератором идей и подкидывать настоящим ученым свежие целесообразные гипотезы.
AI co-scientist реализует весь цикл научного метода: генерация идей, отбор лучших, уточнение, ревью и так по кругу. Это похоже на то, как устроена структура ризонинга во многих моделях, но здесь за каждый этап отвечает отдельный супер-проработанный агент со своими инструментами:
➖ Generation agent: генерирует начальные гипотезы и направления исследования с помощью веб-поиска ➖ Reflection agent: критически оценивает гипотезы через детальные проверки и симуляции. Может запускать код. ➖ Ranking agent: организует турнир дебатов и таким образом сравнивает гипотезы попарно и ранжирует по Эло (как на LMSYS) ➖ Proximity agent: строит граф близости гипотез, объединяет их и выкидывает дубликаты. ➖ Evolution agent: совершенствует и уточняет оставшиеся гипотезы. ➖ Meta-review agent: сводит все в общий обзор и ревьюит.Самое интересное, что сюда прикрутили асинхронную систему управления задачами, так что test-time компьют распределяется динамически, и за счет этого система легко скейлится. Кстати, агента тестили на мед.исследованиях, и оказалось, что он действительно способен генерировать идеи, которые потом подтверждаются экспериментально. Интересно, что из этого выйдет, но выглядит масштабно: storage.googleapis.com/coscientist_paper/ai_coscientist.pdf
91 068
❓ Сможете ли вы пройти тест на «Data Engineer»?
https://otus.pw/S1j1/
🎯 Под силу ли вам ответить правильно на все 20 вопросов?
Проверьте себя - пройдите тест и оцените свой уровень навыков, а также свою готовность к обучению на курсе — «Data Engineer» от Отус.
🔥 После прохождения теста вы получите доступ к лучшим вебинарам курса!
Курс доступен в рассрочку.
👉Пройти тест бесплатно по ссылке: https://otus.pw/S1j1/?erid=2W5zFGrdMzx
#реклама
О рекламодателе
91 068
Microsoft открыли новый революционный материал и сделали из него квантовый чип, который может открыть следующую эру вычислений
Причиной того, что сегодня мы пользуемся телефонами, ноутбуками и другой электроникой стали полупроводники, которые в 1833 открыл Фарадей. А сейчас, в 2025, Microsoft открыли топопроводники – материалы, которые могут наконец-то вывести квантовые вычисления на новый уровень масштабирования.
На основе этих топопроводников Microsoft сделали Majorana 1. По словам компании тут решается сразу две главных проблемы квантовых вычислений: скейлинг и ошибки вычислений. Это стоило ученым 20 лет трудов.
Дело в том, что обычно, чем больше кубитов в чипе, тем больше ошибок этот чип допускает. Но с топопроводниками это может измениться, и Majorana может без потерь масштабироваться до миллиардов кубитов. Для сравнения, сейчас в самых мощных квантовых чипах не более 150 кубитов.
При этом топопроводники очень «компактные», так что такой чип поместится на ладошке.
CEO Microsoft говорит, что все это открывает абсолютно новую эру, и что теперь, возможно, мы получим настоящие квантовые компьютеры не через десятилетия, а через считанные годы.
news.microsoft.com/source/features/innovation/microsofts-majorana-1-chip-carves-new-path-for-quantum-computing/
91 068
Срочный общий сбор: Grok-3 открыли для всех бесплатно!
Написали, что это будет продолжаться «пока серверы не упадут», так что лучше поторопиться с экспериментами 👇
x.com/i/grok
91 068
+1
Тем временем в обновленном приложении Claude от Anthropic появились намеки на thinking режим, поиск в интернете и аналитические инструменты
Релиз в любой момент 🥁
91 068
Стали известны название и состав нового стартапа Миры Мурати – бывшей CTO OpenAI
Напоминаем, что Мира ушла из OpenAI в сентябре. Она почти сразу объявила о том, что собирается открывать собственную компанию и даже уже искала инвестиции и переманивала сотрудников из OpenAI.
И вот наконец-то у стартапа появился лендинг и официальный начальный состав. Оказалось, что компания будет называться Thinking Machines. Сама Мира станет CEO, на место главного научного сотрудника назначен сооснователь OpenAI Джон Шульман. Он ушел из OpenAI почти одновременно с Мирой, и после этого недолго работал лидом команды элаймента в Anthropic.
Также известно, что тех.диром станет Баррет Зоф. Он тоже работал в OpenAI и был там CRO (chief research officer). Также к Мире присоединились Лилиан Венг, Александр Кириллов из Meta, Кристиан Гибсон и еще с десяток очень именитых ученых. На сайте можно посмотреть полный список и краткое описание заслуг каждого.
Ждем от них чего-то интересного
91 068
OpenAI релизнули новый бенчмарк SWE-Lancer, который привязывает способности LLM к реальному экономическому эффекту
А сделали они это очень просто и изящно: взяли 1 488 заданий с фриланс-платформы Upwork общей стоимостью $1 миллион USD и проверили, сколько из них сможет решить модель. При этом не все задачи одинаковые. Они варьируются от мелких исправлений багов за $50 до сложных тасок по реализации новых фич за $32 000.
В этом как раз и фишка: задания оцениваются по реальным рыночным ставкам, а не гипотетическим оценкам сложности. В среднем, если что, такие задачи требуют изменения 2 файлов и 69 строк кода и решаются людьми за 26 дней.
Лучше всего себя показала Claude 3.5 Sonnet (да, не o1). Модель заработала $403 000. o1 high compute при этом заслужила $380 000, а GPT-4o всего $304 000.
Интересно было посмотреть на сравнение с затратами на API, но такого анализа пока не провели
arxiv.org/abs/2502.12115
91 068
+2
Perplexity AI релизнули DeepSeek R1 без китайской цензуры
В блоге они написали:
R1 1776 – это DeepSeek-R1, которую мы дообучили, чтобы убрать из нее цензуру китайской коммунистической партии. Модель сохраняет свои мощные способности ризонинга, но при этом теперь предоставляет беспристрастную и фактически точную информацию.Дообучали на фреймворке NeMo 2.0 от Nvidia. Про сбор данных деталей немного: говорят, что сначала вручную отобрали 300 цензурированных тем, а затем с помощью классификатора насэмплили из реальных диалогов пользователей промпты на эти темы. Обработали, собрали фактически точные ответы и дофайнтюнили. Как показывают тесты, в R1 1776 теперь даже меньше китайской цензуры, чем в o3-mini и Claude 3.5. При этом по общим бенчам проседания почти нет (только кое-где на малые доли процентов). А на AIME 2024 метрика даже волшебным образом подросла на 1 процентный пункт. Это, кстати, первая опенсорсная модель Perplexity Веса
91 068
Кстати, помните, Маск говорил, что планирует открыть ИИ-студию видеоигр?
Так вот теперь она действительно официально открылась внутри xAI, и туда набирают инженеров. Желающие?
