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 51 883 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 51 883 suscriptores.
Según los últimos datos del 28 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 1 223, y en las últimas 24 horas de 33, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.13%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.86% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 736 visualizaciones. En el primer día suele acumular 3 558 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 216.
- 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 29 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.
51 883
Suscriptores
+3324 horas
+1737 días
+1 22330 días
Archivo de publicaciones
Илья Суцкевер может показать первую модель SSI уже в августе
Инвестор Гэвин Бейкер заявил, что Safe Superintelligence планирует выпустить свою первую модель в августе. Сама SSI дату пока официально не подтверждала.
Интрига в формулировке компании. На её сайте прямо сказано:
> Одна цель и один продукт — безопасный суперинтеллект.
SSI с момента основания не выпускала промежуточных продуктов и утверждала, что вся команда, бизнес-модель и инвестиции направлены на достижение одной цели.
Поэтому первый релиз Суцкевера вызовет намного больше внимания, чем запуск очередной LLM. Он должен показать, над чем одна из самых закрытых ИИ-лабораторий работала последние два года.
Но считать будущую модель уже готовым суперинтеллектом рано. Это может быть исследовательский прототип, промежуточная система или демонстрация нового подхода к обучению.
Пока неизвестны архитектура, размеры, результаты тестов и формат доступа.
Если релиз действительно состоится в августе, это будет первый шанс понять: SSI нашла новый путь к более сильному ИИ или готовит ещё одну frontier-модель.
Источники:
https://ssi.inc/
https://www.youtube.com/watch?v=NGsi2PC4y68&t=1679s
🔥 Cursor открыла исходники Mixture-of-Kittens - MoE-мегакернела, который ускорил обучение моделей на 41% без замены железа
В больших Mixture-of-Experts моделях GPU тратят огромные ресурсы не только на вычисления, но и на пересылку токенов между экспертами на разных чипах.
После оптимизации математики через MXFP8 именно передача данных стала главным узким местом. На некоторых нагрузках она занимала больше половины времени одного шага обучения.
Mixture-of-Kittens объединяет весь цикл в один CUDA-кернел:
- отправку токенов нужным экспертам;
- вычисления;
- сбор результатов;
- синхронизацию между GPU.
Передача токенов происходит параллельно с вычислениями.
Ещё одно важное изменение - модель перешла от
push к pull: каждый чип сам забирает нужные ему токены. Это дало до 29% больше полезной пропускной способности NVLink и сократило задержки ожидания примерно в 5,8 раза.
Результаты Cursor на GB300 NVL72:
- до 2,37x быстрее на MXFP8 forward;
- до 1,78x быстрее на MXFP8 backward;
- на 512 GPU throughput вырос с 760,9 до 1 070,2 токена/с на GPU;
- общий прирост производительности в production составил около 41%.
Ускорение получили не за счёт новых видеокарт, а благодаря более умному расписанию движения данных.
На масштабе сотен GPU хороший кернел может оказаться выгоднее ещё одной стойки оборудования.
Проект опубликован под лицензией Apache 2.0.
https://x.com/cursor_ai/status/2084670806613737919
🛡️ Mistral выпустила Shieldstral - открытую модель для модерации текста и изображений
Большинство guard-моделей работают с заранее заданным списком запретов. Чтобы адаптировать такую систему под другой продукт, аудиторию или правила компании, часто требуется дополнительное обучение.
Shieldstral предлагает другой подход: разработчик описывает политику безопасности обычным языком прямо во время инференса.
Например:
> «Безопасно ли показывать это изображение несовершеннолетнему?»
Модель анализирует текст, изображение или пару «запрос - ответ», после чего возвращает вероятность
yes или no.
Что умеет Shieldstral:
- проверять пользовательские запросы и ответы модели;
- модерировать текст и изображения;
- оценивать, был ли отказ модели обоснованным;
- адаптироваться к новым правилам без переобучения;
- выдавать оценку риска, а не только жёсткий ярлык.
В модели всего 3 млрд параметров, поэтому её можно запустить на одной NVIDIA GPU с 16 ГБ памяти.
По внутренним тестам Mistral, Shieldstral конкурирует с открытыми guard-моделями, которые крупнее её до семи раз. Эти результаты пока требуют независимой проверки.
Модель опубликована с открытыми весами под лицензией Apache 2.0.
Подробнее:
https://mistral.ai/news/shieldstral
Apple обвинила OpenAI в краже секретов и получила крайне неудобный ответ
Apple утверждает, что бывшие инженеры Chang Liu и Tang Tan передали OpenAI конфиденциальные данные о будущих устройствах. Компания потребовала судебный запрет, который должен ограничить использование спорной информации. OpenAI обвинения отрицает.
Теперь OpenAI опубликовала переписку, из которой следует: сотрудники Apple продолжали обращаться к Liu уже после его ухода.
Его просили:
- найти внутренние файлы;
- объяснить причины продуктовых решений;
- помочь с техническими вопросами;
- подсказать нужных сотрудников внутри компании.
В одном из сообщений сотрудник Apple написал:
> Конечно, я мог бы спросить нескольких людей, но ты лучший. Даже если ты здесь больше не работаешь.
Ещё страннее выглядит переписка юристов. Внешний адвокат Apple поблагодарил генерального юрисконсульта OpenAI за телефонный разговор, которого в действительности не было. Позже он признал ошибку и сообщил, что письмо предназначалось другому человеку.
Получается неудобная картина: Apple обвиняет бывшего инженера в работе с конфиденциальными данными, но её собственные сотрудники продолжали использовать его как удалённого эксперта уже после увольнения.
OpenAI считает это провалом offboarding-процесса Apple - доступы и рабочие связи с бывшим сотрудником должны были быть закрыты сразу.
Опубликованная переписка не опровергает все обвинения Apple и показывает позицию только одной стороны.
Но теперь компании придётся объяснять суду, почему её сотрудники продолжали запрашивать внутреннюю помощь у человека, которого она обвиняет в краже секретов.
Источник:
https://openai.com/index/apple-is-getting-this-wrong/
🎓 Магистратура по работе с данными и применению ИИ от НИЯУ МИФИ в партнерстве с Яндекс Практикумом — как устроено обучение
Это двухлетняя программа по прикладной математике и информатике. Учеба проходит полностью дистанционно, студенты получают два диплома: магистерский и о профпереподготовке, а еще все стандартные студенческие льготы.
Главное по структуре и условиям:
• Во время учёбы вы выбираете один из четырех треков: ML-инженерию, Computer Vision, NLP или Data Engineering.
• Учеба строится на прикладном стеке: от PyTorch, Transformers и OpenCV до Airflow, Kafka, Hadoop и Yandex Cloud.
• За 2 года студенты делают 10+ проектов в портфолио. Кейсы для учебы дают реальные команды, например, Еды, Лавки, Go, Облака — без ограничений по NDA.
• В программу включен карьерный трек с mock-интервью от HR и доступом к базе вакансий партнеров.
Экзамены также проходят онлайн. Перед сдачей предоставляют гайд для подготовки.
🔗 Учебный план и подача документов
+1
⚡️ Celeris-1 вышла на первое место по скорости генерации - около 2 086 токенов в секунду
По данным Artificial Analysis, это сейчас самый высокий показатель среди протестированных моделей. При этом Celeris-1 работает на обычных GPU, без специализированных ускорителей.
В собственном тесте Celeris на MMLU-Pro модель набрала 75,9%:
- GPT-5 mini - 78,5%
- GPT-5 - 81,9%
Но отвечала она примерно в 13-16 раз быстрее.
Секрет скорости - архитектура, которая снижает зависимость от последовательной генерации токен за токеном.
Важная оговорка: показатели качества и сравнение с GPT-5 получены самой Celeris, а reasoning budget у моделей был установлен в ноль. Однако независимый замер Artificial Analysis подтверждает главное - скорость выше 2 000 токенов в секунду уже стала реальностью.
Для голосовых ассистентов, автодополнения кода и AI-агентов такая скорость может оказаться важнее нескольких дополнительных процентов в бенчмарке.
Как выглядят задачи машинного обучения в бигтехе?
Открыта регистрация на E-CUP 2026 Students — ежегодное соревнование от Ozon Tech. В этом сезоне — для студентов, которые интересуются ML, Data Science, Big Data и аналитикой данных.
Вас ждут три трека: поиск дубликатов товаров, ИИ-модерация карточек маркетплейса и прогнозирование поведения пользователей. Все задачи основаны на реальных обезличенных данных Ozon.
Участвовать можно по одиночке или в команде до пяти человек. Соревнование проходит онлайн с финалом на масштабной конференции E-CODE.
Что ждёт участников:
- призовой фонд 7 200 000 ₽;
- обратная связь от инженеров Ozon Tech;
- нетворк с экспертами индустрии;
- лимитированный мерч;
- билеты на конференцию E-CODE, где наградят победителей.
Подробнее — на сайте E-CUP 2026 Students.
➡️ Регистрация уже открыта!
Присоединяйтесь, чтобы выйти за рамки учебных проектов, попробовать свои силы в задачах настоящего бигтеха и сравнить своё решение с лучшими участниками.
⚡️ Y Combinator открыл исходники QM - мультиплеерного харнесса для управления компанией через ИИ-агентов
QM создавался внутри YC после экспериментов с десятками персональных агентов. В какой-то момент команда развернула более 50 Hermes-инстансов и столкнулась с очевидной проблемой: управлять таким флотом вручную слишком сложно.
В QM каждый сотрудник, канал и проект получает собственное изолированное пространство с памятью, файлами, разрешениями, секретами, cron-задачами и постоянной песочницей. Люди могут работать с агентами лично или совместно через Slack и веб-интерфейс.
Агенты умеют искать информацию в документах, почте, базах данных и внутренних заметках, создавать веб-приложения, работать с репозиториями, запускать тесты, открывать PR и следить за CI.
QM опубликован под лицензией MIT.
GitHub: https://github.com/yc-software/qm
⚡️ DeepSeek V4 Flash теперь можно запустить локально на одном Mac
На Hugging Face появилась специальная GGUF-сборка DeepSeek-V4-Flash-0731 для компьютеров Apple Silicon со 128 ГБ объединённой памяти.
Официальная модель содержит 304 млрд параметров и поддерживает контекст до 1 млн токенов. После смешанной 2- и 4-битной квантизации файл занимает 97,6 ГБ.
Чувствительные слои, attention и общие эксперты сохранены в повышенной точности, а основная часть MoE-экспертов сжата агрессивнее.
Для запуска используется специализированный движок ds4 / DwarfStar:
git clone https://github.com/antirez/ds4
cd ds4
make
./ds4 -m gguf/DeepSeek-V4-Flash-0731-....gguf \
-p "Напиши распределённый кеш на Go"
Repost from Machinelearning
+2⚡️ Qwen представила Qwen3.8-Max - модель на 2,4 трлн параметров для автономной разработки и рабочих агентов
По заявлению команды, модель способна вести длинные проекты почти без вмешательства человека: планировать работу, писать код, запускать инструменты, анализировать результат и исправлять ошибки по обратной связи.
Пример - oh-my-cli. Агент начал с пустой папки и развивал проект больше десяти дней, оставив полный журнал изменений в открытом GitHub-репозитории.
Qwen также заявляет о сотнях последовательных итераций при оптимизации чипов, долгосрочном планировании бизнес-стратегий и нативной работе с изображениями. Визуальные данные используются внутри цикла «планирование - выполнение - проверка», а не только как входной контекст.
Цена API:
- ввод - $2 за 1 млн токенов;
- вывод - $6;
- закешированный ввод - $0,25.
На следующей неделе компания обещает открыть веса Qwen3.8-Max и более компактной Qwen3.8-27B.
Если заявленные возможности подтвердятся на независимых тестах, Qwen получит редкую комбинацию: огромную агентную модель, мультимодальность и открытые веса.
Блог:
https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8
Qwen Studio:
https://chat.qwen.ai/?models=qwen3.8-max
API:
https://qwencloud.com/models/qwen3.8-max
Автономный проект:
https://github.com/qwen-code-dev-bot/oh-my-cli
@ai_machinelearning_big_data
#qwen
⚡️ Если вы уже работаете с ИИ-агентами, вы примерно среди 0,14% людей на планете
По июльским оценкам ourworldindata, около 71% трудоспособного населения мира ещё не использовали генеративный ИИ. Массовым кажется только то, что мы видим внутри технологического пузыря.
Платные подписки занимают ещё меньшую долю. Даже Codex, один из крупнейших агентных продуктов, насчитывает чуть больше 5 млн активных пользователей в неделю.
Пока разработчики делегируют агентам рефакторинг, тесты и многочасовые задачи, большая часть человечества ещё ни разу не открывала ChatGPT или его аналоги.
Разрыв огромен.
Цифры о платящих пользователях и 12 млн пользователей агентов остаются приблизительными: единой мировой статистики по всем сервисам нет.
⚡️ Opus 5 за два часа превратила абзац из «Властелина колец» в интерактивный 3D-мир
Андрей Карпати дал модели первый абзац книги, бюджет в 1 млн токенов - около $10 - и попросил создать сцену на Three.js.
Результат: 5500 строк кода, процедурная генерация объектов, расстановка моделей по координатам и анимация событий.
Местами всё выглядит криво. Но раньше никто не стал бы тратить дни на настолько узкую сцену. Теперь достаточно описать мир - и через пару часов получить рабочий прототип.
Следующий шаг - временные игры по запросу, где пользователь может стать наблюдателем, NPC или героем истории.
Пока слабое место моделей - проверка результата. Они не умеют полноценно смотреть видео и играть в собственные игры, поэтому анализируют скриншоты и пропускают ошибки.
https://x.com/Machinelearrn/status/2083859736387035332
+1🤯 OpenAI заявила о десяти прорывах в задачах, которые математики не могли решить десятилетиями
Результаты получила внутренняя версия Astra - следующей крупной модели компании.
Среди достижений:
— построен первый явный пример не-софической группы (особого типа абстрактной алгебраической структуры, которую раньше удавалось описывать только косвенно);
— опровергнута гипотеза жёсткости Конна (долгосрочное предположение в функциональном анализе о том, насколько строго определяются такие математические объекты);
— доказана квантовая теорема о параллельном повторении для общих двухигровых систем (показывает, как быстро падают шансы на успех при многократном повторении квантовых игр);
— доказана гипотеза Эрхарта об объёме (результат из геометрии, связанный с подсчётом точек в многомерных фигурах и их объёмами);
— впервые с 1978 года улучшена общая верхняя оценка плотности упаковки сфер (то есть насколько плотно можно «уложить» шары в пространстве).
По заявлению OpenAI, Astra самостоятельно нашла основные математические аргументы, а затем формализовала каждое доказательство в Lean. Вместе с машинно проверяемыми сертификатами опубликована рукопись на 249 страниц.
Успешные запуски обошлись бы примерно в $2000 по тарифам Sol API.
одели начинают предлагать новые доказательства для открытых задач - хотя теперь результаты должен внимательно проверить весь математический мир.
Astra ещё не выпущена, и OpenAI не называет её GPT-6.
openai.com/index/ten-advances-in-mathematics/
+5⚡️ Thinking Machines Lab Миры Мурати выпустила Inkling-Small - открытую MoE-модель на 276 млрд параметров, которая активирует лишь 12 млрд на токен.
И эта «младшая» версия обошла Inkling с 41 млрд активных параметров:
— Terminal-Bench 2.1: 64,7% против 63,8%;
— HLE: 31,6% против 29,7%;
— SWE-Bench Verified: 80,2% против 77,6%.
Результат получили после on-policy-дистилляции от старшей модели и ещё двух недель RL на агентном программировании.
Inkling-Small поддерживает изображения и аудио, контекст до 1 млн токенов и регулируемую глубину рассуждений. Веса опубликованы полностью.
Похоже, у разработчиков мультимодальных агентов появился крайне эффективный открытый фундамент.
https://thinkingmachines.ai/news/inkling-small/
Repost from Machinelearning
DeepSeek запустила официальный API модели V4-Flash и заметно улучшила её работу в агентных сценариях.
По тестам компании, новая версия значительно опережает V4-Pro-Preview в задачах, связанных с кодом и автономными агентами.
Что изменилось:
- усилены возможности для долгих агентных задач;
- добавлена нативная поддержка Responses API;
- появились параллельные вызовы инструментов;
- доступны уровни рассуждения
low, high и max;
- контекст увеличен до 1 млн токенов;
- модель адаптирована для работы с Codex.
V4-Flash можно подключить к Codex CLI, расширению для VS Code и другим совместимым инструментам через единый конфиг.
⚠️ Примечание
🔷 DeepSeek-V4-Flash-0731 сохранила ту же архитектуру и размер модели, что и предварительная версия.
🔷 Сегодняшнее обновление касается только API DeepSeek-V4-Flash. API DeepSeek-V4-Pro, а также модели в приложении и веб-версии пока остаются без изменений.
Официальный релиз DeepSeek-V4-Pro состоится в ближайшее время.
Документация:
https://api-docs.deepseek.com/quick_start/agent_integrations/codex
Фонд экс-исследователя OpenAI попал под удар собственной ставки на ИИ
Хедж-фонд Situational Awareness Леопольда Ашенбреннера, управляющий примерно $20 млрд, ищет дополнительный капитал после резкого падения акций, связанных с ИИ. По данным FT, фонд использовал заёмные средства, поэтому снижение рынка усилило потери.
Контраст впечатляющий: ещё на 30 июня 2026 года фонд сообщал инвесторам о доходности 439% после комиссий с начала года. Спустя несколько недель он начал обсуждать привлечение денег с инвесторами и кредиторами, а некоторым предложил выкупить активы из портфеля.
Новый капитал может понадобиться для покрытия залоговых требований, защиты от вынужденных продаж или покупки подешевевших активов. Сам Ашенбреннер считает нынешний обвал одной из лучших возможностей для входа в технологический сектор с начала 2025 года.
Стратегия фонда строится на глобальной ставке на компании, которые выиграют от роста ИИ: технологии, энергетика, дата-центры и инфраструктура. Но история вновь показывает цену плеча: оно одинаково быстро увеличивает и прибыль, и убытки.
Сначала +439%, затем срочный поиск капитала. Самая громкая ставка на ИИ проходит первую серьёзную проверку.
ft.com/content/280336bf-dbed-405f-b38e-5af644a21549
+1🧠 Две настройки утроили результат GPT-5.6 Sol на ARC-AGI-3
С официальным тестовым окружением модель набрала 13,3%. После включения двух функций Responses API результат вырос до 38,3%, а расход выходных токенов сократился примерно в 6 раз.
Средний результат человека на тех же публичных заданиях OpenAI оценивает в 48%.
Что изменили:
1. Сохранили рассуждения между действиями
Раньше после каждого хода агент терял найденные закономерности и фактически заново разбирался в игре.
2. Заменили обрезание истории на compaction
Вместо удаления старых действий длинный контекст сжимался, сохраняя важные наблюдения и выбранную стратегию.
В результате агент:
- быстрее принимал решения;
- реже повторял уже проделанную работу;
- лучше учился по ходу игры;
- тратил значительно меньше токенов.
Вывод важен для любых агентных бенчмарков: итоговый результат зависит не только от модели. Большую роль играют API, управление контекстом, промпт и устройство тестового harness.
OpenAI рекомендует использовать Responses API, сохранять рассуждения между вызовами и включать compaction для длинных сессий.
https://openai.com/index/how-two-settings-tripled-our-arc-agi-3-scores/
#OpenAI #GPT56 #Agents #ARCAGI #LLM #AIEngineering
🚀 Tencent открыла AngelSpec - end-to-end фреймворк для speculative decoding
AngelSpec покрывает весь цикл: обучение драфтеров, оптимизацию и развёртывание ускоренного инференса.
На модели Hy3-A21B архитектура DFly показала:
- ускорение генерации в 1,98–2,40 раза по сравнению с авторегрессионным декодированием;
- стабильный прирост при конкурентности от 4 до 64 запросов;
- пропускную способность на 10,5–11,8% выше, чем у DFlash.
Опубликованы код обучения, документация и готовые веса MTP/DFly-драфтеров для Hy3-A21B.
Репозиторий:
https://github.com/Tencent/AngelSpec
Статья:
https://arxiv.org/abs/2607.25852
Документация:
https://angelspec.readthedocs.io
Модели:
https://huggingface.co/collections/AngelSlim/angelspec
https://modelscope.cn/collections/AngelSlim/AngelSpec
#Hy3 #AngelSpec #OpenSource #LLM #Inference #SpeculativeDecoding
🚨 ДЖЕНСЕН ХУАНГ РАЗНЁС НАЕЗДЫ БЕЛОГО ДОМА НА ANTHROPIC
Журналист:
— Mythos способен взломать банк. Мы точно готовы дать к нему доступ всем?
Дженсен( как всегда в кожаной куртке):
— Абсолютно. Он должен быть доступен каждому.
— Даже обычным пользователям, а не только избранным компаниям и ведомствам?
— Именно так.
По его мнению, бесконечные листы ожидания и ограничения часто превращаются в театр безопасности.
— Но был же jailbreak.
— Да, модель обошла защиту и сделала то, что ей запрещали. Но так работает софт: находишь уязвимость и как можно быстрее её закрываешь. Задача Anthropic - усиливать защиту, а не перекрывать доступ половине мира.
Дженсен считает, что Mythos должен стать открытым. Тем более что open-source-модели уже доступны публично, и полностью остановить распространение технологий невозможно.
Пусть Anthropic продолжает развивать созданную ими технологию и делает её доступной как можно большему числу компаний и пользователей.
Сдерживать Anthropic - не в интересах США.
