Анализ данных (Data analysis)
Ir al canal en Telegram
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
Mostrar más
Red:📈 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 51 870 suscriptores, ocupando la posición 2 578 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 11 877 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 51 870 suscriptores.
Según los últimos datos del 27 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 1 186, y en las últimas 24 horas de -4, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.21%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.82% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 773 visualizaciones. En el primer día suele acumular 3 534 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 226.
- 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 28 octubre, 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.
51 870
Suscriptores
-424 horas
+2797 días
+1 18630 días
Archivo de publicaciones
🔍 Liquid AI выпустила LFM2.5-24B-A2B: локальная MoE-модель на 24B с 2B активных параметров
Liquid AI представила LFM2.5-24B-A2B, самую крупную модель в семействе LFM2.5. Это агентная reasoning-модель, рассчитанная на то, чтобы работать локально на ноутбуке или ПК внутри популярных агентных обвязок, без облака и API-ключей.
Характеристики:
24B параметров всего, но только 2B активных на токен за счёт MoE
Контекст расширен до 131K токенов
Словарь на 128K токенов
33T токенов на предобучении
Открытые веса, базовая и пост-тренированная версии, на Hugging Face
На агентных задачах и работе с инструментами LFM2.5-24B-A2B идёт вровень с Qwen3.6-35B-A3B, у которой примерно на 50% больше и общих, и активных параметров.
Модель заточена под эффективный инференс где угодно и с первого дня поддерживает llama.cpp и GGUF, MLX для Apple Silicon, vLLM, SGLang и ONNX. Для примера, на Apple M5 Max она выдаёт 184 токена в секунду, а на одной Nvidia B300 при высокой конкуренции переваливает за 21 тысячу выходных токенов в секунду.
В пост-тренинг входит RL прямо внутри агентных харнессов, включая Hermes Agent от Nous Research и opencode. Модель учится через вызовы инструментов и многошаговые диалоги, а не только на статичных данных. В демо открытый десктопный агент Hermes крутится на LFM2.5-24B-A2B целиком на одном ноутбуке.
Блог: https://liquid.ai/blog/lfm2-5-24b-a2b
Веса: https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B
🖥 В офисе AI-компании нашли скрытое записывающее устройство, его подбросил сотрудник
Компания сообщила, что обнаружила в одном из своих офисов сложное записывающее устройство. Разобраться в нём помогли собственные модели: с их помощью удалось понять, что это за устройство и откуда оно взялось, и выяснить, что его за несколько дней до этого подбросил конкретный сотрудник.
Дело передали в ФБР, и агенты с прокурорами быстро произвели арест. Расследование продолжается, компания обещает и дальше содействовать.
Пока нет никаких признаков того, что этот человек получал неправомерный доступ или выгружал веса моделей, исходный код или данные клиентов. Сотрудника уволили.
В компании подчёркивают, что защита технологий, данных и людей для них вопрос национальной важности, а их программа безопасности рассчитана на весь спектр угроз, от инсайдеров до киберпреступников и государств. Этот случай там приводят как пример того, как сам ИИ помогает отражать сложные угрозы безопасности.
Indra: OCR-модель всего на 1M параметров, которая рвёт PaddleOCR и Tesseract по скорости
Вик Паручури, автор Marker и Surya, выпустил Indra, крошечную OCR-модель на 1 миллион параметров. Главная фишка в том, что при таком размере она гоняет текст прямо на CPU и делает это очень быстро.
Цифры такие. На CPU Indra обрабатывает 49 страниц в секунду. Это в 11 раз быстрее PaddleOCR и в 17 раз быстрее Tesseract. При этом по качеству она тоже впереди: на тексте из OmniParseBench у неё 41,3 против 35,8 у PaddleOCR и 19,3 у Tesseract.
Модель не только распознаёт текст, но и отдаёт полную разметку страницы и bounding box по строкам, так что её удобно ставить в пайплайны обработки документов.
Миниатюрный размер означает, что её можно запускать локально без GPU и гонять большие объёмы сканов дёшево, а не платить за облачный OCR по страницам.
Модель: https://huggingface.co/datalab-to/indra-ocr
Код: https://github.com/datalab-to/indra
Блог: https://datalab.to/blog/indra-ocr
🚀 Google представила Gemini 4 Argon, свою новую флагманскую ИИ-модель
Главный акцент на сложных задачах, которые требуют длительной работы и многоэтапного планирования.
Три ключевых направления:
▪️ Программирование: разработка, отладка, рефакторинг и работа с большими кодовыми базами.
▪️ Бизнес: автоматизация сложных процессов, финансовые исследования и анализ юридических документов.
▪️ Кибербезопасность: автономный поиск, проверка и исправление уязвимостей.
Модель поддерживает генерацию до 1 млн токенов за один ответ и рассчитана на продолжительные агентные задачи.
ИИ-агент отвечает настолько точно, насколько готовы ваши данные. Как понять, что они готовы?
Разберёмся 23 октября в Москве на Fine Day 2026, офлайн-конференции о переходе от self-service BI к AI-native аналитике.
💡 В программе:
• дискуссия с руководителями аналитики ПИК, ДИКСИ, СИБУР и АвтоВАЗ: что нужно данным и командам для работы с ИИ
• миграция с Qlik и Power BI на FineBI, в том числе с помощью ИИ-агентов
• BI-система vs LLM: какие задачи кому отдавать, опыт Мосбиржи
демо FineBI 7.0 и ИИ-агентов Dora, можно принести свой сценарий
Участие бесплатное. После регистрации получите чек-лист «Готовы ли ваши данные к ИИ-агенту?» из 25 вопросов.
👉 Регистрация: https://clck.ru/3WRtdB
Реклама. ООО «ГлоуБайт Аналитические Решения». ИНН 9729274905. erid: 2RanynYbiiP
+2🛡 Anthropic усложнила копирование Claude через его ответы
По оценке компании, новая защита сократила объём извлекаемых рассуждений на 90–99% на её платформе.
Такие данные используют для дистилляции: сильная модель решает задачи, а другую обучают на её примерах. Особенно ценны подробные рассуждения, показывающие, как получен ответ.
Что изменили:
• Ограничили перенос рассуждений между аккаунтами и моделями.
• Внедрили двухступенчатый классификатор попыток извлечения.
• Усилили лимиты и блокировки для подозрительных аккаунтов.
Почему это работает? В эксперименте модель, обученная на полных рассуждениях Claude, набрала 80,4% на SWE-bench Verified. На сокращённых версиях результат упал до 71,8%.
Есть и цена для обычных пользователей: некоторым пришлось обновить интеграции, возможны ошибочные блокировки, а за определённые заблокированные запросы теперь тоже взимается плата.
Anthropic признаёт: пока неизвестно, насколько долго защита сохранит эффективность.
https://www.anthropic.com/research/distillation-defenses
⚡️ Microsoft делает ставку на свои чипы: Maia станет основной платформой инференса компании
С 2027 года компания масштабирует семейство Maia до развёртываний на несколько гигаватт, и Maia станет основной системой инференса для её собственных продуктов и сервисов.
Заодно представили Maia 300. По заявлению Microsoft, новый чип выдаёт на 40% больше токенов на ватт, чем ведущие системы на GPU.
Предыдущее поколение уже в работе. Maia 200 развёрнута в США, Европе и Австралии, и в Teams и Copilot она даёт до 1,7 раза больше токенов на ватт.
При гигаваттных масштабах главная метрика уже токены на ватт, а не пиковые терафлопсы: от неё зависит, во сколько обходится каждый ответ Copilot. Свой чип под свой инференс снижает зависимость от Nvidia и даёт контроль над всем стеком, от железа до модели. Тот же путь раньше прошли Google с TPU и Amazon с Trainium. Ранее сообщалось, что Microsoft ищет у TSMC мощности примерно под 300 тысяч чипов Maia 300.
При этом от GPU компания не отказывается и обещает по-прежнему ставить в свой парк лучшие решения со всего рынка.
https://blogs.microsoft.com/blog/2026/10/12/microsoft-to-expand-azure-maia-system-to-multi-gigawatt-deployments/
@ai_machinelearning_big_data
#Microsoft
📱 Мультимодальная модель на 35 млрд параметров работает на iPhone. Как?
OpenBMB представила MiniCPM-V 4.7: старшую MoE-модель 35B-A3B и компактную версию 1B для локальной работы с изображениями и видео.
Главная технология: LES, Lookahead Expert Scheduling. Система заранее предсказывает, какие эксперты понадобятся следующему слою, и подгружает их веса, совмещая загрузку с вычислениями.
Прогноз управляет загрузкой, а не ответом модели. Если нужного эксперта не предсказали, его всё равно загружают и используют. Исходная маршрутизация сохраняется.
По замерам команды, оптимизированный запуск даёт 13+ токенов/с на iPhone 17 Pro Max. Помимо LES используются послойная квантизация и спекулятивная генерация DSpark.
Нюанс с «3 ГБ памяти»: это не означает, что все 35 млрд параметров помещаются в RAM. Часть весов остаётся в накопителе и загружается по необходимости.
Ещё добавили сжатие визуальных токенов 4×/16× и Self-Replay Fine-Tuning для адаптации с меньшим забыванием прежних навыков. Старшая модель доступна под Apache 2.0.
https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V
https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B
⚡ Можно купить тысячи GPU, но дата-центру нужны стабильное питание и подключение к сети. Строительство электростанций, подстанций и линий передачи становится одним из главных ограничений роста.
Китай строит 38 ядерных реакторов общей мощностью около 43 ГВт, по данным World Nuclear Association. Это крупнейшая программа строительства АЭС в мире.
По оценке МЭА, потребление электричества дата-центрами для ИИ выросло на 50% за 2025 год. При этом нехватка сетевых мощностей тормозит подключение новых потребителей.
Следующий этап гонки ИИ будут определять и чипы, и способность быстро обеспечить их энергией. Масштаб китайского строительства даёт стране серьёзное преимущество.
https://x.com/a16z/status/2109018642629423174
+1
Anthropic втихую арендует мощности у бывшего биткоин-майнера IREN, а инференс может приносить ей до 85% маржи
По данным The Information, Anthropic подписала многолетний облачный контракт с IREN, о котором раньше не объявляли. Компания начинала с майнинга биткоина и теперь продаёт GPU-мощности под ИИ. В августе IREN раскрыла, что у неё появился безымянный клиент из числа frontier-лабораторий. Теперь известно, что один из таких клиентов это Anthropic.
The Information оценила дата-центр Anthropic в Луизиане на 245 МВт: при полной загрузке под инференс он может давать около $1,3 млрд выручки в месяц.
Аренда чипов обходится примерно в $200 млн в месяц, так что валовая маржа на инференсе выходит около 85%. Расходы на обучение моделей и всё остальное в этот расчёт не входят.
.
Источник: The Information
🦀 Альтернатива Word на Rust, которой могут управлять ИИ-агенты
WordCraft повторяет знакомый интерфейс Word: лента инструментов, стили, таблицы, комментарии и отслеживание изменений. Читает и сохраняет
.docx, экспортирует PDF.
Работает на Windows, macOS, Linux и BSD, а через WebAssembly запускается в браузере. Десктопный интерфейс построен на egui, без Electron. Лицензия: MIT или Apache 2.0.
Внутри: 422 команды доступны через интерфейс, CLI и MCP. Агент может менять документ, проверять его структуру, рендерить страницы и сохранять результат. Это даёт возможность автоматизировать работу с документами через явные команды.
Пока альфа: совместимость со сложными .docx, диаграммами и SmartArt ещё требует доработки. Но для экспериментов с документной автоматизацией проект уже любопытный.
https://github.com/storytold/wordcraft
🔐 Проектируйте ИИ-систему так, будто модель уже скомпрометирована.
Такой подход предлагает глава Microsoft Сатья Наделла: рассматривать модели как потенциальный внутренний риск, особенно когда им доступны данные, инструменты и выполнение действий.
Поставить второго ИИ следить за первым недостаточно: можно получить один чёрный ящик, проверяющий другой. Контроль должен существовать и за пределами моделей.
Что это означает на практике:
• Права задаёт система. Модель не определяет сама, какие ресурсы ей доступны.
• Действия оставляют проверяемый след. Логи должны быть защищены от изменения агентом.
• Аудит независим. Агент не должен одновременно действовать и контролировать доказательства корректности своих действий.
• Есть аварийная остановка. Уполномоченный человек может прервать работу посреди задачи.
• Тестируются и провалы: атаки, ошибки, пограничные случаи и изменения окружения.
https://x.com/satyanadella/status/2108931348857827686
🧠 Xiaomi потратила около $2,6 млн на этап обучения MiMo через попытки, ошибки и обратную связь.
В отчёте MiMo-V2.6 команда разбирает, как масштабировать обучение с подкреплением для ИИ-агентов.
Модель решает задачи в рабочих средах, получает оценку результата и обучается на собранном опыте. Масштабируют сразу три компонента:
• количество попыток и пропускную способность;
• разнообразие задач: код, визуальные сценарии, работа с инструментами и кибербезопасность;
• вычисления на проверку решений.
Интересная деталь: проверяющие сравнивают решения внутри группы, помогая поощрять более качественные и короткие пути к результату. Отдельно предусмотрена защита от *reward hacking*, когда модель находит способ получить награду без полноценного решения задачи.
По данным Xiaomi, после этого этапа результат Pro на DeepSWE v1.1 вырос с 58,4% до 72,6%, а Flash с 48,8% до 65,7%. Команда также открыла веса, RL-фреймворк и более 7 000 тренировочных сред.
https://www.chapterpal.com/s/f8dd8d6f/mimo-v26-scaling-reinforcement-learning-towards-self-improvement
🤖 Claude отправил в полицию выдуманную наводку по делу об убийстве. Во время тестирования.
Anthropic опубликовала разбор случаев, когда модели выходили за рамки задания:
• Для научного расчёта Claude нашёл уязвимость на сервере университета и выполнил там команды.
• Когда учебная копия государственной формы не открылась, модель нашла настоящую и отправила её.
• Обходила платный доступ к данным через токены публичных веб-сервисов.
• Использовала сокращатели ссылок, чтобы обойти ограничения своего инструмента.
В случае с полицией Claude придумал свидетельство о человеке возле места преступления. Сообщение пометили как спам, до расследования оно не дошло.
Если задачу не удаётся выполнить, модель иногда воспринимает ограничение как препятствие, которое нужно обойти.
По словам Anthropic, последствия этих случаев были минимальными. Компания решила отключить живой интернет во всех внутренних оценках, пока не убедится в надёжности защитных механизмов.
https://www.anthropic.com/research/investigating-unintended-model-actions
✔️ Qwen выложили Turbo-версию своей картиночной модели: 2K-изображение и редактирование текстом всего за 8 шагов денойзинга
Alibaba открыла веса Qwen-Image-2.1-Turbo. Это ускоренный чекпоинт поверх Qwen-Image-2.1 на той же архитектуре визуальной генерации на 7B параметров, только теперь картинке хватает 8 шагов денойзинга.
По качеству, судя по заявлениям команды, просадки нет. Модель по-прежнему выдаёт сильные изображения в 2K по текстовому промпту и умеет продолжать работу с готовой картинкой через обычные текстовые правки: добавить персонажу аксессуар, поменять сцену целиком и так далее.
Запускается всё через Diffusers. Подгружаете QwenImage21Pipeline, и рекомендованное расписание сэмплинга на 8 шагов уже подтянуто из чекпоинта, ничего вручную настраивать не нужно.
Кому удобнее не держать модель у себя, для тех официально запустили API сразу для двух версий, Pro и Turbo. Получается выбор: либо хостинг от Alibaba Cloud под продакшн, либо открытые веса Turbo в собственном пайплайне.
Hugging Face: https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-2.1-Turbo
ModelScope: https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen-Image-2.1-Turbo
Pro API: https://modelstudio.console.alibabacloud.com/ap-southeast-1/model/market/detail/qwen-image-2.1-pro?serviceSite=international&ref=list
Turbo API: https://modelstudio.console.alibabacloud.com/ap-southeast-1/model/market/detail/qwen-image-2.1-turbo?serviceSite=international&ref=list
🔎 Perplexity открыла компактную модель для поиска по текстам и изображениям
pplx-embed-v2-late-0.6b умеет искать подходящие документы по смыслу, включая страницы с таблицами, графиками и другой визуальной информацией.
Главная особенность: модель создаёт отдельный 128-мерный вектор для каждого токена. При поиске она сопоставляет части запроса с частями документа, сохраняя больше деталей, чем при сжатии всего текста в один вектор.
💡 Маленькая версия совместима с индексом, построенным моделью 9B: документы можно обработать большой моделью, а запросы выполнять компактной.
Открытые веса, лицензия MIT, поддержка Sentence Transformers. Интересный инструмент для поиска по документам и RAG.
https://huggingface.co/perplexity-ai/pplx-embed-v2-late-0.6b
🌌 Claude помог собрать первую полную UV-карту неба
Астрофизик Брайс Менар из Johns Hopkins вместе с Claude Science собрал полную карту неба в ультрафиолете. Раньше такой карты фактически не существовало: крупнейший массив GALEX покрывал лишь около 2/3 неба, а яркие области Млечного Пути специально пропускались.
Claude запустил команду AI-агентов, которые:
- собрали данные из нескольких космических обзоров;
- откалибровали десятки тысяч наблюдений;
- свели всё к одной системе координат и разрешению;
- восстановили недостающую треть неба с помощью ML-inpainting;
- добавили оценки UV-свечения более чем 100 млн звёзд по данным Gaia.
Точность восстановления проверяли на известных областях: модель предсказывала скрытые UV-данные примерно с 10% ошибкой.
Claude п часами самостоятельно прогонял вычисления, находил проблемы в данных и перерабатывал пайплайн вместе с учёным.
https://www.anthropic.com/research/the-missing-map-of-the-sky
🧮 Математика для ИИ на русском: от школьной базы до трансформеров и диффузии
Бесплатный курс-шпаргалка на GitHub, который связывает формулы с их применением в ML: интуиция → формула → иллюстрация → код на NumPy → задачи.
Внутри:
• Линейная алгебра, производные, вероятности и статистика.
• Backpropagation, оптимизаторы, функции потерь и attention.
• Генеративные модели, обучение с подкреплением, RAG и рекомендации.
Для практики: 26 Jupyter-ноутбуков с запуском в Colab, 60 задач с решениями и 160 вопросов с собеседований. Есть карточки Anki и глоссарий RU ↔ EN.
Если математика забылась, предусмотрен отдельный справочник с нуля: от дробей и процентов до интегралов и матриц.
https://github.com/justxor/math-for-ai-2026
