Анализ данных (Data analysis)

⚡️ Почему лучшие разработчики всегда на шаг впереди? Потому что они знают, где брать настоящие инсайд! Оставь “программирование в вакууме” в прошлом, выбирай свой стек — подпишись и погружайся в поток идей, лайфхаков и знаний, которые не найдёшь в открытом доступе. ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Devops: t.me/DevOPSitsec Базы данных: t.me/sqlhub Мл собес t.me/machinelearning_interview C++ t.me/cpluspluc Docker: t.me/devops_teleg Хакинг: t.me/linuxkalii МЛ: t.me/machinelearning_ru Data Science: t.me/data_analysis_ml Javascript: t.me/javascriptv C#: t.me/csharp_ci Java: t.me/java_library Python собеседования: t.me/python_job_interview Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Golang: t.me/Golang_google React: t.me/react_tg Rust: t.me/rust_code ИИ: t.me/vistehno PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Frontend: t.me/front Big Data: t.me/bigdatai МАТЕМАТИКА: t.me/data_math Kubernets: t.me/kubernetc Разработка игр: https://t.me/gamedev Физика: t.me/fizmat SQL: t.me/databases_tg Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy 🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers 🧠ИИ: t.me/vistehno 🖥 Chatgpt для кода в тг: @Chatgpturbobot - 📕Ит-книги: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy 💼ИТ-вакансии t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Подпишись, чтобы всегда знать, куда двигаться дальше!

🤖 Mcp-telegram* — Telegram-клиент для AI-агентов Этот проект позволяет подключить LLM-агента к Telegram через простую оболочку. По сути, это каркас, который превращает любую LLM (через API) в полноценного Telegram-бота. 🧩 Особенности: — Поддержка OpenAI API (можно подключить GPT-4, GPT-3.5 и др.) — Хранение диалогов в SQLite — История чатов и контекст сохраняются между сообщениями — Обработка команд и markdown-разметки — Поддержка нескольких пользователей (по Telegram ID) 📦 Используется: — Python — python-telegram-bot — openai — sqlite3 👨‍💻 Подходит для: — Быстрого запуска собственного GPT-бота в Telegram — MVP-прототипов — Экспериментов с интерфейсами тг uv tool install mcp-telegram 🔗 GitHub

✔️ Новый крутой выпуск 3Blue1Brown о диффузионных моделях! Популярный ютубер (совместно с Welch Labs) простыми словами и красивой анимацией объяснил, как работают генераторы изображений и видео. ▪ 40 минут — от основ до тонкостей ▪ Для новичков + русские субтитры P.S. Отличный вариант для первого знакомства с технологией и анимация на канале вышла реально на новый уровень! 🟠 Смотрим: тут 🟠 Смотрим в телеграм @data_analysis_ml #ИИ #ДиффузионныеМодели #МашинноеОбучение

📊 Argilla — инструмент для создания качественных датасетов под AI. Проект помогает разработчикам и экспертам совместно работать над разметкой данных для NLP, LLM и мультимодальных моделей. Платформа предлагает удобный интерфейс для аннотирования с фильтрами, семантическим поиском и AI-подсказками. Argilla используют в Red Cross и других организациях для задач классификации, RAG и тонкой настройки моделей. 🤖 GitHub @data_analysis_ml

Андрей Рыбинцев из Авито стал управляющим директором по ИИ Также в компании будет сформирован новый кластер AI Experience. В этой роли вместе с командой из 900 специалистов он будет работать над развитием ассистентов на базе генеративных моделей, внедрение агентского ИИ и интеграцию ML в бизнес-процессы. Эти структурные изменения — сигнал, что компания настроена серьезно качнуть ИИ-направление. За 10 лет в компании Рыбинцев курировал ключевые технологии: антифрод, автоматическую модерацию, IMV, A-Vibe, A-Vision. Сейчас фокус — системное масштабирование.

🔮 SuperDuperDB — фреймворк для создания AI-приложений, напрямую интегрированных с базами данных. Позволяет развертывать модели машинного обучения и векторные поиски прямо в MongoDB, SQL, Snowflake или Redis, избегая сложных ETL-процессов. Вместо выгрузки данных в отдельные ML-пайплайны, вы добавляете AI-функциональность поверх существующей БД через простые Python-декораторы. Поддерживает популярные библиотеки вроде PyTorch и Hugging Face, что упрощает переход от прототипа к продакшену. 🤖 GitHub @data_analysis_ml

🚀 Команда Qwen представила новую модель: **Qwen3‑235B‑A22B‑Thinking‑2507**, нацеленную на глубокие рассуждения. За последние 3 месяца модель была масштабирована и доработана специально для задач логики, математики, науки и программирования. Среди ключевых улучшений: ✅ Улучшенные способности к рассуждению, решению задач и анализу ✅ Повышенная точность в следовании инструкциям и использовании инструментов ✅ Поддержка нативного 256K контекста — для полноценной работы с длинными цепочками мыслей 🧠 Модель изначально работает в режиме reasoning — включать ничего не нужно. Она самостоятельно строит длинные логические цепочки, обеспечивая максимальную глубину и точность. 🟡Hugging Face: https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 or https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507-FP8 🟡ModelScope: https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 or https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507-FP8 🟡API Doc: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/models#16ff9753e1ctz 🧩 Новый Thinking‑режим поднимает планку для reasoning‑моделей в открытом доступе. @data_analysis_ml

🤖 Сооснователь Anthropic Бен Манн: 🧠 «Вероятность того, что суперинтеллект появится в ближайшие годы — около 50%. И это не просто спекуляция — за этим стоят данные, законы масштабирования и чёткие научные тренды». Он подчёркивает: даже если технический прорыв случится быстро, его влияние на общество может проявиться с задержкой — через годы. 📌 Вопрос уже не в том, "если", а "как скоро" — и что мы с этим сделаем.

🎙 Lex Fridman выпустил новое интервью с Demis Hassabis — CEO Google DeepMind. 🔍 В подкасте — всё, что волнует мир ИИ: — будущее AI & AGI — моделирование биологии и физики — видеоигры, программирование, генерация видео — world models и Gemini 3 — scaling laws, вычисления, P vs NP — сложность, энергия, солнце и термояд и многое другое. 💡 Техническое, глубокое и очень увлекательное интервью. Настоящий разговор о том, куда идёт ИИ. 📺 Смотреть на youtube 📺 Смотреть в X

✔️ OpenAI анонсировала дату проведения DevDay. OpenAI объявила, что ее следующая конференция для разработчиков, DevDay, состоится 6 октября 2025 года в Сан-Франциско. На мероприятии выступят Сэм Альтман и Грэг Брокман. DevDay традиционно становится площадкой для главных анонсов OpenAI, и в этом году разработчикам обещают ранний доступ к информации о будущих продуктах и технологиях. Конференция планирует собрать более 1500 разработчиков. Регистрация на очное участие открыта в формате подачи заявок до 30 июля, а приглашения будут разосланы в середине августа. Стоимость участия составит 650 долларов. Для тех, кто не сможет присутствовать лично, будет организована прямая трансляция основной части мероприятия, а записи остальных сессий опубликуют позже. openai.com ✔️ Proton представила Lumo: защищенный чат-бот с фокусом на приватность. Швейцарская компания Proton, известная своим одноименным почтовым сервисом, выпустила автономного ИИ-ассистента Lumo. Чат-бот позиционируется как безопасная альтернатива продуктам от крупных технологических корпораций. Lumo умеет обобщать документы, писать код, составлять черновики писем и отвечать на веб-запросы. Сервис работает исключительно на открытых языковых моделях, размещенных в собственных дата-центрах Proton в Европе. Вся переписка защищена сквозным шифрованием с "нулевым доступом", что не позволяет самой компании или третьим лицам читать и хранить сообщения. Попробовать Lumo можно без регистрации через веб-клиент или мобильные приложения, но с ограничениями. Платная подписка Lumo Plus за $12.99 в месяц снимает лимиты на общение и позволяет загружать файлы большего размера. proton.me ✔️ Google DeepMind Aeneas: открытая ИИ-система для восстановления латинских надписей. Google DeepMind выпустила Aeneas, опенсорсный инструмент на базе ИИ, предназначенный для помощи историкам в работе с фрагментарными древними надписями. Система анализирует неполные транскрипции и изображения, после чего определяет вероятное место и дату происхождения текста, предлагает варианты недостающих слов и находит аналоги в корпусе известных надписей. Модель, обученная на 200 000 каталогизированных текстов, является развитием более ранней системы Ithaca для греческого языка. В исследовании, опубликованном в Nature, Aeneas улучшил генерацию научных гипотез в 90% случаев, а его оценки происхождения и датировки совпали с консенсусом ученых. Aeneas доступна бесплатно для ученых, преподавателей и сотрудников музеев. theguardian.com ✔️ AWS закрывает свою ИИ-лабораторию в Шанхае. Amazon Web Services объявила о закрытии своей исследовательской ИИ-лаборатории в Шанхае. В компании это решение назвали трудным, оно завершает семилетнюю историю работы центра, который занимался передовыми разработками в области машинного обучения. По словам одного из научных сотрудников, подразделение расформировывают из-за "стратегических корректировок на фоне напряженности между США и Китаем". Лаборатория, открытая в 2018 году, была весьма продуктивной: на ее счету более 100 научных публикаций и создание популярной open-source библиотеки Deep Graph Library. В лучшие времена в ней работало более 1000 человек. ft.com ✔️ Компания Марка Цукерберга разработала нейромоторный браслет, работающий без персональной калибровки. Устройство, разработанное в Reality Labs представляет собой браслет, который считывает электрическую активность мышц предплечья (sEMG), напрямую декодируя двигательные намерения пользователя. Главное достижение - разработка универсальной модели, обученной на данных тысяч людей. В отличие от аналогов, требующих длительной настройки под каждого человека, эта система работает из коробки, без предварительной калибровки под новых пользователей. В тестах интерфейс продемонстрировал распознавание рукописного ввода со скоростью почти 21 слово в минуту, точное определение дискретных жестов (щипки, свайпы) и плавное управление курсором. При этом короткая персональная донастройка на данных конкретного пользователя может повысить точность еще на 16%. nature.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🚀 Новый релиз: MegaScience Открыт крупнейший и самый качественный датасет для постобучения моделей научному мышлению — 1.25 миллиона QA-пар! 🔬 Покрывает 7+ дисциплин: от физики до биомедицины 📚 Вопросы и ответы уровня университетских учебников 📈 Обученные на нём модели обгоняют официальные Instruct-бейзлайны 📄 Статья: https://huggingface.co/papers/2507.16812 🤖 Датасет и модели: https://huggingface.co/MegaScience 💻 Код: https://github.com/GAIR-NLP/MegaScience 🎯 Система оценки: https://github.com/GAIR-NLP/lm-open-science-evaluation @data_analysis_ml

🚀 Новинка: Code Sandbox MCP — простой интерпретатор кода для ИИ-агентов Теперь ты можешь запускать код прямо из LLM (например, Gemini) в локальной изолированной среде, которую полностью контролируешь. 🛠 Как работает: 1. Запускается контейнер (Docker или Podman) 2. Код сохраняется во временный файл 3. Файл копируется внутрь контейнера 4. Выполняется (Python, JS и др.) 5. Вывод и ошибки считываются 6. Всё возвращается клиенту 7. Контейнер удаляется 🔗 Примеры и исходники — в блоге и на GitHub @data_analysis_ml

🚀 Qwen3-Coder — новая мощная open-source модель от Alibaba для кодинга Модель с архитектурой MoE: - 480B параметров в общей сложности - 35B активных параметров - Контекст 256k, но легко масштабируется до 1M токенов 📈 Производительность: - На уровне Claude 4 Sonnet - Лучше или на уровне GPT-4.1 на многих задачах - Обходит Kimi K2, DeepSeek V3 на ряде бенчмарков 🧩 Модель уже доступна: - На HuggingFace — можно скачать и запускать - В OpenRouter — $1/M токенов вход, $5/M выход (в 3 раза дешевле Claude Sonnet: $3 и $15) 💬 Попробовать бесплатно можно: - Через чат: ttps://chat.qwen.ai/) - GitHub link: https://github.com/QwenLM/qwen-code Qwen3-Coder — это просто одна из лучших моделей для программирования, которые мы когда-либо видели. #qwen #ml #ai #llm #Alibaba @data_analysis_ml

🔍T-one — открытая русскоязычная модель распознавания речи, выпущенная Т-Технологиями специально для звонков и телефонии 🧠 Главное: — Обрабатывает речь кусками по 300 мс и запоминает контекст, подходит для реального времени — Основа — Conformer и CTC-декодер, дополнительно подключается языковая модель (5-грамм, KenLM), чтобы повысить точность — Задержка небольшая: около 1–1.2 секунды вместе с постобработкой — Хорошо справляется с шумом, паузами и разговорной речью по телефону (8 кГц) — Обучена на 80 тысячах часов аудио, в том числе 6 тысяч часов — это реальные телефонные звонки — Используется в продуктах Т-Банка — Дает заметно лучшее качество, если подключить языковую модель https://habr.com/ru/companies/tbank/articles/929850/

🧠 Нейроаналитик — AI-агент для анализа и визуализации данных от Yandex B2B Tech. 🔍 Что делает: • Помогает искать инсайты в таблицах и графиках • Строит и редактирует визуализации по запросу на естественном языке • Ускоряет отчёты и проверку гипотез примерно на 30% • Работает внутри BI-сервиса Yandex DataLens • Доступен в облаке и on-premises • Не требует знаний синтаксиса формул или кода Построен на базе Yandex Cloud AI Studio, где также можно собирать своих ИИ-ассистентов. Первая версия фичи появится в сентябре этого года, а пока можно записаться в лист ожидания. @data_analysis_ml

🚨 BREAKING: Руководитель DeepMind резко раскритиковал заявление OpenAI о "золоте" на Международной математической олимпиаде (IMO) IMO — это International Mathematical Olympiad (Международная математическая олимпиада). 📌 Это крупнейшее и престижнейшее соревнование по математике для школьников со всего мира. Впервые проведено в 1959 году, сегодня в нём участвуют более 100 стран. >Прессслужба OpenAI сообщили, что их модель впервые в истории выиграла на IMO золото > “У IMO есть внутренний протокол оценки, который никто извне не видит. > Без него нельзя утверждать, что у вас 1 место. > С потерей баллов на задаче P6 — это серебро, а не золото.” 📌 Что произошло: — OpenAI не уведомлял IMO, но объявила о "первом месте" своей модели — Объявление сделали до окончания церемонии IMO, нарушив просьбу не затмевать победу реальных студентов — DeepMind, наоборот, работала с IMO официально и соблюдала все условия — Научное сообщество обвиняет OpenAI в непрозрачности и неуважении к сообществу — Пост был сделан без публикации всей методики и без согласования с организаторами 💬 Цитата из сообщества: “OpenAI повела себя неуважительно и эгоистично. Нельзя сравнивать так модели и людей.” 🧠 Вопрос к читателю: Где грань между научным прогрессом и этикой в публичных заявлениях ИИ-компаний? @data_analysis_ml

🧱 Pi³ (Pi-Cubed) — новая SOTA‑модель, которая строит 3D‑модель объекта по фотографиям 📸 💡 Главное: — На вход подается несколько фото с разных ракурсов — и она восстанавливает объёмную 3D‑форму — Не важно, в каком порядке поданы изображения — Модель сама определяет, где стояла камера, как выглядел объект в объёме, и выдаёт готовое 3D ⚙️ Под капотом: — Работает без supervision — Не требует фиксированной позиции камеры — Отлично подходит для 3D‑сканирования, реконструкции, AR/VR и генеративных задач 📄 Paper: https://yyfz.github.io/pi3/ 👨‍💻 Code: https://github.com/yyfz/Pi3 🤗 Demo: https://huggingface.co/spaces/yyfz233/Pi3 #3d #ml #reconstruction

Присоединяйся к сообществу современной ИТ-компании. Проходи бесплатные стажировки, знакомься с экспертами, участвуй в активностях и найди работу мечты! Лига — это: — Более 6 000 сотрудников по всей России — Удобный график: удаленка, гибрид или офис — Полный соцпакет, ДМС, корпоративная связь — Компенсация фитнеса — И многое другое Хочешь расти как профессионал, работать в дружной команде, отдыхать в компании единомышленников, участвовать в масштабных корпоративах? Тогда тебе к нам! https://t.me/digitalleague?erid=2W5zFJaD2nU Реклама. ООО "ЭЙТИ КОНСАЛТИНГ". ИНН 7715744096.

🚀 Новая модель рассуждений — Hierarchical Reasoning Model (HRM) 🧠🤖 HRM — это ИИ, вдохновлённый тем, как устроен человеческий мозг: информация обрабатывается иерархически, от простого к сложному. И результат — впечатляет. 💡 Модель решает сложные задачи, такие как: - ARC-AGI (бенчмарк на гибкое мышление) - Судоку экспертного уровня И всё это: ✅ Без предобучения ✅ Без Chain-of-Thought ✅ Всего на 1,000 обучающих примерах! 🔬 Это не просто новая модель — это подход, построенный на принципах нейронауки, и он уже показывает мощные результаты. 📄 Исследование: https://arxiv.org/abs/2506.21734 💻 Код на GitHub: https://github.com/sapientinc/HRM Это может стать настоящим прорывом в построении ИИ, который *действительно думает*.

🚨 Подождите, NVIDIA выпустила новые open-source модели SOTA-уровня?! 🧠 OpenReasoning-Nemotron — линейка мощных LLM, специально обученных для математики, науки и программирования. 💾 Доступны 4 версии: 1.5B, 7B, 14B и 32B — можно запускать полностью локально, без облаков и подписок. 📊 Выдают топовые результаты на бенчмарках ⚙️ Идеальны для reasoning-задач и технических доменов Как запустить на ноутбуке и всё, что нужно знать — ниже 👇 Как запустить OpenReasoning-Nemotron у себя на ноуте: 1️⃣ Скачай LM Studio для macOS, Windows или Linux 2️⃣ В поиске введи: openreasoning 3️⃣ Установи нужную модель 🧠 Совет: берите 7B-версию от Bartowski в квантовке Q4_0 — отличное качество при маленьком размере. Идеально для ARM-процессоров (например, M1/M2). 🔥 Запускай топовую LLM локально — без облака, подписок и тормозов. https://huggingface.co/collections/nvidia/openreasoning-nemotron-687730dae0170059860f1f01