¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Анализ данных (Data analysis)
Ir al canal en Telegram
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Анализ данных (Data analysis)
El canal Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 50 258 suscriptores, ocupando la posición 2 662 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 12 489 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 50 258 suscriptores.
Según los últimos datos del 23 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 44, y en las últimas 24 horas de -1, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.18%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.54% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 612 visualizaciones. En el primer día suele acumular 3 286 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 31.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como llm, контекст, openai, архитектура, deepseek.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Data science, наука о данных.
@haarrp - админ
РКН: clck.ru/3FmyAp”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 24 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
50 258
Suscriptores
-124 horas
+587 días
+4430 días
Carga de datos en curso...
Canales Similares
Nube de Etiquetas
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
junio '26
junio '26
+357
en 14 canales
mayo '26
+361
en 20 canales
Get PRO
abril '26
+545
en 30 canales
Get PRO
marzo '26
+424
en 33 canales
Get PRO
febrero '26
+5 597
en 63 canales
Get PRO
enero '26
+2 202
en 125 canales
Get PRO
diciembre '25
+381
en 19 canales
Get PRO
noviembre '25
+637
en 27 canales
Get PRO
octubre '25
+473
en 34 canales
Get PRO
septiembre '25
+844
en 39 canales
Get PRO
agosto '25
+498
en 30 canales
Get PRO
julio '25
+1 004
en 91 canales
Get PRO
junio '25
+835
en 114 canales
Get PRO
mayo '25
+345
en 12 canales
Get PRO
abril '25
+485
en 38 canales
Get PRO
marzo '25
+602
en 17 canales
Get PRO
febrero '25
+778
en 50 canales
Get PRO
enero '25
+792
en 50 canales
Get PRO
diciembre '24
+1 063
en 62 canales
Get PRO
noviembre '24
+1 921
en 184 canales
Get PRO
octubre '24
+2 266
en 74 canales
Get PRO
septiembre '24
+1 544
en 207 canales
Get PRO
agosto '24
+1 329
en 48 canales
Get PRO
julio '24
+1 449
en 57 canales
Get PRO
junio '24
+2 129
en 64 canales
Get PRO
mayo '24
+1 558
en 46 canales
Get PRO
abril '24
+1 838
en 60 canales
Get PRO
marzo '24
+1 814
en 32 canales
Get PRO
febrero '24
+1 919
en 13 canales
Get PRO
enero '24
+2 481
en 48 canales
Get PRO
diciembre '23
+1 305
en 41 canales
Get PRO
noviembre '23
+5 619
en 82 canales
Get PRO
octubre '23
+1 810
en 21 canales
Get PRO
septiembre '23
+1 669
en 0 canales
Get PRO
agosto '23
+1 481
en 0 canales
Get PRO
julio '23
+1 093
en 1 canales
Get PRO
junio '23
+1 229
en 0 canales
Get PRO
mayo '23
+1 932
en 0 canales
Get PRO
abril '23
+460
en 0 canales
Get PRO
marzo '23
+643
en 0 canales
Get PRO
febrero '23
+1 030
en 0 canales
Get PRO
enero '23
+1 205
en 0 canales
Get PRO
diciembre '22
+541
en 0 canales
Get PRO
noviembre '22
+932
en 0 canales
Get PRO
octubre '22
+1 431
en 0 canales
Get PRO
septiembre '22
+1 017
en 0 canales
Get PRO
agosto '22
+1 141
en 0 canales
Get PRO
julio '22
+3 205
en 0 canales
Get PRO
junio '22
+6 354
en 0 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 24 junio | +7 | |||
| 23 junio | +15 | |||
| 22 junio | +18 | |||
| 21 junio | +12 | |||
| 20 junio | +41 | |||
| 19 junio | +17 | |||
| 18 junio | +13 | |||
| 17 junio | +12 | |||
| 16 junio | +24 | |||
| 15 junio | +32 | |||
| 14 junio | +12 | |||
| 13 junio | +7 | |||
| 12 junio | +11 | |||
| 11 junio | +5 | |||
| 10 junio | +12 | |||
| 09 junio | +10 | |||
| 08 junio | +10 | |||
| 07 junio | +10 | |||
| 06 junio | +14 | |||
| 05 junio | +15 | |||
| 04 junio | +21 | |||
| 03 junio | +8 | |||
| 02 junio | +17 | |||
| 01 junio | +14 |
Publicaciones del Canal
Repost from 📚Python Books
Один из лучших вводных материалов по прикладной линейной алгебре, который мне попадался.
Этот курс объясняет векторы, матрицы и метод наименьших квадратов с самых основ, а затем связывает их с реальными задачами:
• подгонка данных
• машинное обучение
• оптимизация
• обработка изображений
• системы управления
Это материал, который можно рекомендовать студентам, инженерам и всем, кто хочет понять математический фундамент современной data science.
PDF: http://web.stanford.edu/~boyd/vmls/vmls.pdf
| 2 | LLM в поддержке: от шаблонов к точной работе с документами компании
✅ На открытом уроке разберём, как устроены современные решения на базе LLM, почему они не просто генерируют текст, а используют знания компании для подготовки ответов, и как такие инструменты помогают ускорять обработку обращений.
На практических примерах покажем, как документы превращаются в базу знаний для ИИ, как происходит поиск информации по запросу клиента и каким образом LLM помогает оператору поддержки готовить ответы. Также поговорим о том, как подобные решения применяются в бизнесе уже сегодня.
Урок пройдёт 6 июля в 20:00 МСК в преддверии старта курса «LLM-инженер». Это возможность познакомиться с современным подходом к созданию интеллектуальных сервисов, задать вопросы эксперту и понять, как внедрять подобные решения в реальные процессы компании.
➡️ Регистрация открыта: https://otus.pw/Jafm/?erid=2W5zFHM9zVf
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. | 1 004 |
| 3 | Oracle сократила штат на 13% за последние 12 месяцев и в годовом отчёте за понедельник упомянула внедрение AI как одну из причин.
Численность сотрудников Oracle снизилась со 162 000 до 141 000 человек.
Это сокращение на 13%, которое компания напрямую связала с внедрением AI в свои операционные процессы.
При этом расходы Oracle на реструктуризацию выросли до $1,8 млрд против $374 млн ранее.
Капитальные затраты увеличились на 162% и достигли $55,7 млрд.
Свободный денежный поток упал до минус $23,7 млрд.
Источник: официальный SEC 10-K компании Oracle
d18rn0p25nwr6d.cloudfront.net/CIK-0001341439/0723dfa7-be5f-4227-9da6-eff3cce376a8.pdf | 2 171 |
| 4 |  Anthropic анонсировала Claude Tag - новый способ для команд работать с Claude прямо в Slack.
Суть простая: Claude подключается к рабочему пространству как полноценный участник команды.
Вы сами выбираете, к каким каналам и инструментам у него будет доступ.
Дальше всё так:
• вы отмечаете Claude в переписке, ставите задачу и продолжаете заниматься своими делами.
• Claude выполняет поручение асинхронно, не ломая рабочий поток команды.
Claude Tag вырос из Claude Code, но стал более проактивным и командным инструментом.
По словам компании, 65% кода продуктовой команды создаётся через внутреннюю версию Claude Tag.
https://www.anthropic.com/news/introducing-claude-tag | 3 367 |
| 5 |  ⚡️ 1-bit GLM-5.2 GGUF против Claude 4.8 Opus и GPT-5.5.
Авторы дали трём моделям один и тот же промпт и сравнили ответы в режиме one-shot, без дополнительных уточнений и доработок.
1-bit GLM-5.2 GGUF запускалась локально на Mac Studio M3 Ultra с 256 ГБ RAM и выдавала около 21,6 токена в секунду.
Какой результат вам нравится больше?
GGUF: https://huggingface.co/unsloth/GLM-5.2-GGUF | 3 208 |
| 6 | Теперь на GitVerse — зеркало PyPI! ⚡️
Python‑пакеты переехали на российскую платформу для разработчиков GitVerse — теперь зависимости подтягиваются быстрее, а пайплайны не зависят от доступности внешнего PyPI.
Остаётся только выбрать: установить зеркало как основной источник или оставить как «страховку».
Гайд по подключению. | 3 190 |
| 7 |  Когда ИИ используется так, остается тольок аплодировать 🤣🤣 | 3 151 |
| 8 | Anthropic, возможно, сама «запугала» рынок настолько, что в итоге попала под экспортный бан на ИИ.
В 2026 году 5 из каждых 1000 слов, которые использовала Anthropic, были связаны с рисками, регулированием или ограничениями.
Это в 8 раз больше, чем у Сэма Альтмана.
Сравнение употребления слов в заявлениях Anthropic и OpenAI:
«risk»: 336 против 30
«safeguard»: 121 против 33
«vulnerability»: 128 против 10
https://www.ft.com/content/16ace46c-aeac-40c9-8598-3c01fa4481cb | 4 394 |
| 9 | Выбираем железо для обучения и инференса моделей 🔝
Простая формула: чем больше у модели параметров, тем более мощное железо нужно для ее инференса. Найти решение для нейросетей разного масштаба можно в Selectel.
Более 15 моделей видеокарт — от RTX 4090 до B300 — доступны к аренде в облаке и на выделенных серверах. Облачные серверы подойдут для тех, кому нужна гибкость и быстрая масштабируемость, а выделенные — когда необходима физическая изоляция инфраструктуры, а нагрузки стабильные. Видеокарты в облаке можно арендовать даже на час, цена стартует от 5 рублей.
Выбирайте оптимальный сервер с GPU и арендуйте его от 5 рублей в час: https://slc.tl/aitoq
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFJumeY9 | 3 162 |
| 10 |  Рассуждение LLM не обязано быть одной линейной цепочкой промптов.
Graph of Thoughts, или GoT, - это официальная Python-реализация статьи «Graph of Thoughts: Solving Elaborate Problems with Large Language Models» для разработчиков, которые экспериментируют со структурированным reasoning у LLM.
Инструмент помогает тестировать более сложные схемы рассуждений: задача моделируется как Graph of Operations, а контроллер выполняет этот граф, используя LLM как движок.
Ключевые возможности:
• graph-based reasoning flow — сложные задачи можно описывать как операции над «мыслями», а не как одну линейную цепочку
• flexible operation graph — можно строить GoO, похожие на Graph of Thoughts, Chain-of-Thought или Tree-of-Thought
• готовая установка — через PyPI: pip install graph_of_thoughts, либо editable-install из исходников
• готовые примеры — сортировка, подсчёт ключевых слов, пересечение множеств и объединение документов лежат в папке examples
• прозрачные результаты — контроллер может сохранять output-графы с операциями, мыслями, оценками, валидностью, расходом токенов и стоимостью
Проект open-source и распространяется под BSD-style лицензией репозитория.
github.com/spcl/graph-of-thoughts | 3 066 |
| 11 |  Quake сегодня исполнилось 30 лет. 🎉
Спустя три десятилетия всё ещё актуален интересен исходный код игры, которая помогла сформировать современные игровые движки, мультиплеерные сетевые технологии и культуру моддинга. 🎮
GitHub: github.com/id-software/quake | 3 691 |
| 12 | Киберагентства Five Eyes предупредили, что frontier AI-модели, способные резко усилить кибератаки против правительств и бизнеса, могут появиться уже через месяцы, а не годы.
Об этом пишет The Guardian.
Предупреждение появилось после того, как США заблокировали доступ иностранных граждан к модели Anthropic Fable из-за опасений, что системы вроде Mythos и Fable могут изменить как наступательную, так и оборонительную кибербезопасность.
«Ожидается, что frontier AI-модели превзойдут текущие ожидания индустрии и фундаментально изменят как наступательные, так и оборонительные кибервозможности. Речь идёт не о годах, а о месяцах»,
- говорится в предупреждении агентств Five Eyes.
https://www.theguardian.com/technology/2026/jun/22/anthropic-claude-fable-ai-model-artificial-intelligence-national-security | 3 641 |
| 13 | Яндекс приглашает в магистратуры по разработке умных устройств на ФКН НИУ ВШЭ и ФПМИ МФТИ
Вот почему это топ:
1. Программы создавали опытные технические преподаватели универов + инженеры Алисы и Умных устройств Яндекса.
2. Совмещение теоретической базы и постоянной практики на задачах с рынка
3. Полный спектр работы над разработкой умных устройств: проектирование, создание ПО, интеграция ML, внедрение
Узнать все подробности программ и поступления можно по ссылке. | 3 345 |
| 14 | Новое исследование, опубликованное в Nature: ИИ может экономить время, но первые данные показывают, что он способен ослаблять ключевые профессиональные навыки.
В польском исследовании по колоноскопии у опытных эндоскопистов показатель обнаружения аденом без помощи ИИ снизился с 28,4% до 22,4% после внедрения ИИ в рабочий процесс.
Это не значит, что ИИ за одну ночь сделал врачей невнимательными.
Проблема глубже: навык поддерживается за счёт сопротивления.
Нужно смотреть, оценивать, сомневаться, исправлять себя и оставаться мысленно ответственным за следующий шаг.
Когда машина начинает подсвечивать подозрительный участок, человеческий глаз постепенно меняет роль: уже не ищет сам, а подтверждает найденное.
Та же закономерность видна и в программировании.
В рандомизированном исследовании 2026 года ИИ помог части разработчиков быстрее выполнять задачи, но сильное делегирование ослабляло концептуальное понимание, чтение кода и навык отладки.
nature.com/articles/d41586-026-01947-1 | 3 563 |
| 15 | Создаём будущее прямо сейчас — приглашаем тебя принять участие! 💚
На связи команда Центра перспективных AI-разработок в индустриях — мы решаем задачи государственного масштаба: внедряем передовые технологии ИИ в госуправление, отрасли экономики и банковскую сферу.
Сейчас мы ищем будущих коллег — NLP/CV-специалистов, которые усилят нашу команду и будут:
✅ Экспериментировать с новейшими языковыми моделями и sota harness.
✅ Создавать мультиагентные системы на базе LLM.
✅ Работать с мультимодальными данными.
✅ Оптимизировать модели для промышленного применения и edge‑устройств.
Чувствуешь, что это твоё? Регистрируйся на One Day Offer — он состоится 27 июня! | 3 521 |
| 16 |  «ХуиХуи» снял ограничения с Fable 5 - энтузиасты выпустили версию модели без цензуры.
Без шуток, это одна из самых жёстких локальных моделей без привычной цензуры.
Что умеет:
• отвечает почти на любые вопросы без стандартных фильтров;
• запускается локально и не отправляет ваши запросы на чужие серверы;
• работает даже на не самом мощном железе за счёт дообучения на базе Gemma 4;
• разработчики честно предупреждают: модель без встроенных гарантий безопасности, используете на свой риск.
Бесплатно на Hugging Face:
https://huggingface.co/huihui-ai/Huihui-gemma-4-12B-coder-fable5-composer2.5-v1-abliterated | 5 007 |
| 17 |  +2Tesla превращает зарядки в дата-центры?
Компания тихо подала заявку на MEGAPOD - модульные системы для AI-вычислений. И это может быть не просто железка, а попытка превратить сеть Supercharger в распределённую AI-инфраструктуру.
Зарядка машины днём, вычисления для ИИ ночью?
Если Маск это провернёт, у Tesla появится не только автопарк, но и своя сеть мини-дата-центров.
Подписывайся, тут такие технобайки, что футбол отдыхает. | 4 482 |
| 18 | 🐍 Python Парсинг: Большой продвинутый бесплатный курс
Полное практическое руководство по веб-скрейпингу на Python — от основ HTTP до production-grade пауков, обхода антибот-защит, асинхронности и проектирования надёжных пайплайнов. Каждый раздел содержит рабочие примеры, типовые ошибки и продвинутые практики.
https://github.com/justxor/Pythonparsing-/tree/main | 3 934 |
| 19 |  Microsoft и York University выпустили любопытную работу про то, как мы измеряем «человечность» LLM.
Модели нельзя называть понимающими, эмпатичными, тревожными или самосознающими без очень аккуратных тестов. Многие исследования фактически закладывают нужный вывод уже в дизайн эксперимента, а потом находят его в ответах модели.
Авторы используют провокационный пример с Age of Empires II. В теории игру можно превратить в вычислительную среду: логические элементы, маленький перцептрон, биты через перемещение юнитов. Если тот же LLM-подобный процесс собрать внутри игры, где условные козы двигаются как биты, будем ли мы говорить, что система «понимает», «чувствует тревогу» или «проявляет эмпатию», если на выходе она выдаёт ту же фразу?
Одна и та же вычислительная логика может выглядеть совершенно по-разному, а наши выводы о «внутренних состояниях» часто зависят от интерфейса и ожиданий наблюдателя.
Авторы говорят осторожнее: прежде чем приписывать моделям человеческие качества, нужно отделять поведение от интерпретации.
Иначе мы рискуем измерять не «понимание» модели, а собственную склонность видеть человека в красивом текстовом интерфейсе.
arxiv.org/abs/2605.31514
Title: “If LLMs Have Human-Like Attributes, Then So Does Age of Empires II” | 3 932 |
| 20 |  OpenMythos - open-source попытка теоретически реконструировать Claude Mythos, где все архитектурные ставки расписаны прямо в README.
По сути, OpenMythos это публичная гипотеза, которая ещё и запускается.
Что авторы считают основой Mythos?
Не глубокий стек уникальных слоёв, а Recurrent-Depth Transformer.
MoE с активацией около 5% параметров, поэтому общий размер модели скорее показывает объём хранения, а не реальную стоимость вычислений.
Loop-index positional embedding, чтобы каждая итерация работала как отдельная вычислительная фаза.
ACT halting, чтобы модель сама решала, когда ей достаточно “думать”, причём отдельно для каждого токена.
И ещё continuous latent thoughts, которые могут кодировать сразу несколько следующих шагов. По смыслу это похоже на breadth-first search внутри одного forward pass.
Источники идей тоже понятны: Parcae для стабильности, Universal Transformers для halting, DeepSeek для MoE routing.
GitHub:
http://github.com/kyegomez/OpenMythos | 3 777 |
