Анализ данных (Data analysis)

💥 Исследователи из Университета Торонто представили первую в мире атаку типа Rowhammer, работающую на видеопамяти GPU — GPUHammer. Им удалось взломать защиту NVIDIA A6000 и изменять данные в памяти GDDR6, что особенно опасно для систем машинного обучения. Для атаки использовали особенности CUDA и оптимизации доступа к памяти. NVIDIA рекомендует включать ECC, но это снижает производительность на 10%. Код эксплойта уже выложен в открытый доступ. 🔗 Ссылка - *клик* @data_analysis_ml

⚡️ Skywork-R1V3 — новейшая мультимодальная LLM с открытыми весами от китайской компании SkyworkAI. Модель демонстрирует SOTA-результаты в бенчмарках мультимодального мышления, превосходя аналогичные open-source решения и некоторые проприетарные модели. Проект использует RL-дообучения для улучшения логических и визуальных цепочек рассуждений. Доступны квантованные версии для запуска на видеокартах с 30+ GB памяти. 🤖 GitHub @data_analysis_ml

🎓 Новые лекции от UCLA: *Reinforcement Learning of Large Language Models* (весна 2025) Свежий курс, полностью посвящённый обучению LLM с помощью RL. Отличный ресурс для тех, кто хочет разобраться не только в RLHF, но и в новых направлениях, которые появляются на стыке обучения с подкреплением и больших языковых моделей. 📚 Что в курсе: – Базовые принципы RL применительно к LLM – RLHF (reinforcement learning from human feedback) – RL с верифицируемыми наградами (RLVR) – RL на этапе inference: оптимизация в момент выполнения – Архитектуры, policy shaping, reward modeling и др. Это не просто обзор — это системная попытка осмыслить будущее RL для LLM, где важно не только fine-tuning, но и работа с обратной связью в режиме реального времени, доверие к награде и оптимизация вычислений. 🧠 Полезно всем, кто: – интересуется агентами и автономными системами – работает над LLM‑продуктами – хочет выйти за пределы SFT и попробовать более «горькие» методы обучения #LLM #RLHF #RLVR #AIeducation #ReinforcementLearning #UCLA 🔜 Youtube: https://youtube.com/playlist?list=PLir0BWtR5vRp5dqaouyMU-oTSzaU5LK9r 🔜 Курс: https://ernestryu.com/courses/RL-LLM.html

Вас интересует, как искусственный интеллект может повысить эффективность вашего бизнеса? Большие языковые модели уже давно вышли за рамки экспериментов и сегодня работают в реальных бизнес-процессах. На вебинаре “Будущее бизнеса с RAG и LLM: автоматизация, выгоды и новые возможности искусственного интеллекта” вы узнаете, как современные технологии помогают автоматизировать и ускорять поддержку, аналитику и работу с корпоративными знаниями, повышая точность бизнес-решений. Мы сравним облачные и локальные решения, разберем конкретные кейсы и выгоды, а также обсудим шаги по внедрению в компанию ИИ. Узнаете, как правильно, а главное – эффективно начать цифровую трансформацию! 📅 17 июля в 14:00 по Москве ➡️ Зарегистрироваться Все слушатели вебинара получат запись и презентацию выступающего, которые можно использовать в работе! Реклама. ООО "ДССЛ-ПЕРВЫЙ". ИНН 7701081730. erid: 2W5zFHygTbE

🤔 Хммм… интересно, почему же Grok снова на первом месте в Японии?) @data_analysis_ml

📈 METR: у ИИ начинается свой "закон Мура" Когда ИИ сможет самостоятельно выполнять долгие проекты? Исследователи из METR нашли закономерность: временной горизонт задач, которые осиливают AI‑агенты, удваивается каждые ~7 месяцев. Теперь они проверили это на 9 новых бенчмарках: MATH, OSWorld, LiveCodeBench, Mock AIME, GPQA Diamond, Tesla FSD, Video-MME, RLBench и SWE-Bench Verified. Результаты: 🧠 Аналогичные темпы роста и в науке, математике, робототехнике, программировании и даже в автопилоте. ⚡️ Новые модели, вроде o3, растут быстрее прогноза — медианное удвоение теперь ~4 месяца. 🕐 На reasoning-задачах агенты держатся 1+ час. 🖱 А вот в OS и браузере — всё ещё ~2 минуты, из-за слабых инструментов. > «Moore’s Law для ИИ»: не про чипы — про способность мыслить и работать дольше. Быстрее. Самостоятельно. ИИ-агенты растут не по дням, а по бенчмаркам.

Обработка данных на Spark — от GPS-треков до прогнозирования трендов.  Не теряйте время на ручную обработку данных и неправильный выбор инструментов.  Вебинар "Обработка геопространственных и временных данных на Spark" покажет, как избежать распространенных ошибок, связанных с обработкой геоданных и временных рядов с помощью одного из самых мощных инструментов в Big Data — Apache Spark. Что вы узнаете? 📍Как обрабатывать и анализировать геопространственные данные с помощью Spark 📍Как работать с GPS-координатами и картографией 📍Как эффективно взаимодействовать с временными данными и использовать возможности Spark для анализа трендов и сезонности 📍Реальные примеры из практики: анализ маршрутов, данные с IoT-сенсоров, прогнозирование с временными метками. Спикер Вадим Заигрин, один из разработчиков международной платежной системы, автор курса Spark Developer, проведет вебинар и поделится реальными кейсами. 17 июля в 19:00 МСК. Бесплатно Подарки для участников! 🔥7% скидка на обучение 🔥Гайд "Как найти кратчайший маршрут с помощью Apache Spark и GraphFrames" Не упустите возможность получить у эксперта реальные знания, которые помогут в проектах! Записаться: https://tglink.io/48c06a9a411b Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: 2W5zFH5sFzG

GitHub Copilot Agent получил мощное обновление 🚀 Самое интересное • Сам тестирует изменения UI с помощью Playwright и прикладывает скриншоты к PR • Подключается к удалённым MCP — больше инструментов, больше контекста • Управляет задачами через новый удобный дашборд • Использует всего один premium-запрос на сессию — экономно и эффективно Доступно для Copilot Pro и Business. @data_analysis_ml

✔️ Эмбеддинг-модель Gemini от Google стала общедоступной. Google объявила о выходе в общий доступ модели для создания текстовых эмбеддингов - Gemini-Embedding-001. Она доступна разработчикам через Gemini API и Vertex AI. С момента своего экспериментального запуска модель стабильно занимает лидирующие позиции в бенчмарке MTEB и поддерживает более 100 языков. Gemini Embedding использует технику Matryoshka Representation Learning. Она позволяет разработчикам гибко настраивать размерность выходных векторов, чтобы оптимизировать производительность и затраты на хранение. Максимальная длина входных данных составляет 2048 токенов. Стоимость использования модели : $0.15 за 1 миллион входных токенов. Доступ к ней можно получить через Gemini API, а бесплатно протестировать - в Google AI Studio. developers.googleblog.com ✔️ Лаборатория суперинтеллекта в компании Марка Цукерберга обсуждает отказ от open-source. Недавно созданное подразделение по разработке AGI инициировало дискуссию о кардинальном изменении стратегии компании. Ключевая идея - отказаться от развития флагманской open-source модели Behemoth в пользу закрытой архитектуры, по аналогии с OpenAI и Google. Такой шаг стал бы серьезным философским сдвигом для компании, которая годами продвигала открытый код и завоевала признание разработчиков. Обсуждения пока находятся на ранней стадии и требуют одобрения Марка Цукерберга. Однако сама дискуссия, начатая новой командой под руководством Александра Ванга, указывает на возможный стратегический разворот гиганта соцсетей. nytimes.com ✔️ В Grok появились анимированные 3D-персонажи. xAI начала развертывание новой функции «Companions» для чат-бота Grok в приложении для iOS. Обновление добавляет в интерфейс интерактивных трехмерных персонажей, цель которых - сделать общение более персонализированным и выйти за рамки текстовых ответов. На данный момент функция доступна платным подписчикам SuperGrok. Пользователи могут выбрать одного из двух анимированных аватаров: аниме-девушку Ani или красную панду Bad Rudy. Включить их можно в меню настроек. В компании обещают позже добавить третьего персонажа. Elon Mask в сети Х ✔️ Топовые немецкие ученые в области Med AI переехали работать в Китай. Два выдающихся специалиста из Германии, Роланд Эйльс и Ирина Леманн, присоединились к Университету Фудань в Шанхае. Их работа была ключевой в создании атласа клеток поджелудочной железы человека и использовании ИИ для прогнозирования рисков заболеваний. Эйльс - всемирно известный математик и биолог, руководивший крупными национальными исследовательскими проектами. Леманн - профессор в области эпигенетики, возглавлявшая несколько международных научных конференций. Супруги опубликовали более 1000 научных работ и имеют свыше 100 000 цитирований. В Университете Фудань они присоединились к Институту интеллектуальной медицины и планируют создать совместную немецко-китайскую ИИ-лабораторию. scmp.com ✔️ Perplexity будет дообучать модели Kimi. Глава Perplexity Аравинд Шринивас рассказал о планах компании начать пост-тренинг моделей Kimi от Moonshot AI. Решение было принято после внутренних тестов, которые показали, что потенциал Kimi сопоставим с GPT-4 и Claude. Решающим фактором стало превосходство Kimi K2 в бенчмарках на программирование. В частности, в тесте SWE-bench Verified она показала результат 65.8%, значительно опередив Claude с его 50.2%. В Perplexity рассчитывают, что дальнейшее дообучение модели усилит ее агентные возможности. CEO Perplexity сети X @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🧠 MetaStone‑S1 — первая открытая Reflective Generative Model, сопоставимая с OpenAI o3 Новая модель MetaStone‑S1 от MetaStone-AI представляет собой рефлексивную генеративную архитектуру, ориентированную на эффективное масштабирование при инференсе (TTS). 🔍 Ключевые особенности: ▪ SPRM (Self-supervised Process Reward Model) Позволяет модели самостоятельно оценивать качество промежуточных шагов рассуждения — без ручной разметки процесса. Это объединяет policy‑модель и reward‑модель в одном бэкенде, экономя 99% параметров PRM. ▪ Три режима рассуждения (TTS Modes) Выбирайте уровень усилия: low / medium / high — для контроля глубины reasoning на инференсе. ▪ Масштабируемость и производительность MetaStone‑S1 (32B параметров) показывает результаты на уровне OpenAI o3-mini, при этом оставаясь полностью открытой. 📐 Scaling Law Авторы выявили эмпирическую закономерность между вычислительной нагрузкой и качеством reasoning — и нашли "aha-момент", где резкий рост качества наступает при определённой глубине мышления. 📊 Бенчмарки: Модель достигает SOTA-результатов на: - AIME24 / AIME25 - LiveCodeBench - C-EVAL и др. 💡 Если вы работаете над LLM-агентами, интерпретируемыми системами или reasoning-моделями — MetaStone‑S1 обязательно к изучению. Это новая парадигма в генеративных ИИ: мышление + самооценка = устойчивое, масштабируемое поведение. https://huggingface.co/papers/2507.01951

Новость для тех, кто планирует поступление в магистратуру в этом году — МТС открывает набор на программу по искусственному интеллекту на ФКН ВШЭ Самое важное: – 30 оплачиваемых мест от МТС; – Обучение проходит в очном формате в московском кампусе ВШЭ; – Занятия ведут преподаватели ВШЭ и действующие эксперты-практики из МТС и MTS AI, а для проектов можно использовать виртуальную инфраструктуру компании; – После и во время обучения можно получить оффер; – В канале абитуриентов делимся новостями и помогаем с подготовкой к поступлению В программе передовые методы машинного и глубинного обучения: большие языковые модели, генеративные нейросети, инструменты компьютерного зрения и распознавания естественного языка. Подробная информация о программе и документах на сайте. Ждем тебя 🥚

🤖 Илон Маск: ИИ станет умнее любого человека — меньше чем за 2 года, а умнее всего человечества вместе — меньше чем за 5 лет По мнению Маска, у ИИ нет потолка — рост идёт экспоненциально, и конца этому тренду не видно. Он прямо говорит: через несколько лет модели смогут выполнять работу целых корпораций, действуя как единая система. 📌 Почему это звучит серьёзно? Потому что Dario Amodei, CEO Anthropic, говорит буквально то же самое — с теми же сроками. Он ожидает, что к 2027 году появится суперинтеллект, способный управлять крупными компаниями как цифровой "мозг-конгломерат". 🔥 Если они правы — нас ждёт резкий сдвиг: – ИИ перестаёт быть инструментом и становится экономическим субъектом – Компании превращаются в оболочки для моделей – Решения, стратегии, оптимизация — передаются системам ИИ – Конкуренция меняется: человек против облачного суперинтеллекта с API Мы приближаемся не просто к новой технологии — а к новой форме разума, способной оперировать как корпорация, но быстрее, точнее и дешевле. #AI #ElonMusk #Superintelligence #DarioAmodei #Anthropic #FutureOfWork #AGI @data_analysis_ml

🧠 NeuralOS — симуляция операционной системы с помощью нейросети Новое исследование *NeuralOS: Towards Simulating Operating Systems via Neural Generative Models* показывает, как можно эмулировать поведение GUI операционки с помощью нейросетей — прямо как игру, но из нейронки. Что сделали авторы: ▪ Соединили RNN (отвечает за отслеживание состояния ОС) ▪ с диффузионным рендерером, который генерирует экран кадр за кадром ▪ На вход идут реальные события: движение мыши, клики, нажатия клавиш ▪ На выходе — визуально достоверный интерфейс, который реагирует на действия 🧪 Обучение: Модель обучалась на огромном датасете сессий Ubuntu XFCE — с действиями как от рандомных, так и от AI-агентов. 📈 Что получилось: — правдоподобное поведение UI — корректное отображение кликов, перемещений — распознавание переходов состояний: запуск приложений, переключение окон — пока есть трудности с детальной клавиатурой (например, ввод текста), но базовая навигация работает 💡 Почему это важно: NeuralOS — это шаг в сторону генеративного интерфейса, где весь UI может быть создан и управляем не кодом, а нейросетью, способной понимать, прогнозировать и адаптироваться к действиям пользователя. 📄 https://huggingface.co/papers/2507.08800 @data_analysis_ml

🛢 В мире, где данные — новая нефть, растёт спрос на дата-инженеров. Ведь именно они знают, как такую нефть добывать, обрабатывать и хранить. И пока компании осознают потребность в этих специалистах, конкуренция на рынке низкая, а зарплаты — высокие. Освоить ключевые компетенции дата-инженера поможет онлайн-магистратура Нетологии и НИУ ВШЭ «Инженерия данных». За 2 года вы на практике: — изучите Python, Java, Scala, Kotlin и SQL, — научитесь проектировать пайплайны и обрабатывать данные, — научитесь работать с системами хранения данных и базами данных в облаке. Программа даёт широкий простор для переквалификации, поэтому после учёбы сможете перейти в MLOps, DevOps или менеджмент. Онлайн-формат позволяет учиться без отрыва от привычной жизни и совмещать занятия с работой. При этом у вас будет отсрочка от армии, льготы на проезд и все остальные бонусы очного обучения. Станьте магистром программной инженерии с дипломом одного из лучших вузов страны и получите веское преимущество при приёме на работу: https://netolo.gy/efQF Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid: 2VSb5yfkCnk

🧠 MindsDB — универсальный MCP-сервер с поддержкой SQL и ИИ Если вам нужен мощный способ подключать LLM к реальным данным — вот он. MindsDB — это инструмент, который позволяет обращаться к более чем 200 источникам данных (Slack, Gmail, Google Sheets, базы данных, соцсети и т.д.) с помощью: ▪ обычных SQL-запросов ▪ или просто на естественном языке (например: "покажи все письма от клиента за прошлый месяц") Что делает его особенным? ▪ Умеет объединять данные из разных систем — как единый запрос ▪ Позволяет вызывать и обучать ML/LLM‑модели прямо из SQL ▪ Работает как MCP‑сервер — можно подключать агентов, чат-ботов и использовать в продуктивной среде ▪ Полностью open-source, с активным сообществом и 33 000+ звёзд на GitHub 💡 Это готовое решение, чтобы построить: – интеллектуального ассистента с доступом к данным – LLM-интерфейс к корпоративным системам – гибкий слой интеграции для агентов 🔗 github.com/mindsdb/mindsdb @data_analysis_ml

🍏 Apple всерьёз задумалась о покупке Mistral — Bloomberg / Марк Гурман По информации Bloomberg, Apple серьёзно рассматривает покупку французского стартапа Mistral AI, чтобы наконец войти в ИИ-гонку. Это очень поздний шаг — но он показывает, насколько сильно Apple отстала от OpenAI, Google и даже xAI. Пока другие выкатывают публичные LLM, мультимодальные ассистенты и интеграции в поиске, Apple остаётся в роли наблюдателя. 📌 Почему это важно: - Mistral — один из главных open-source игроков на рынке ИИ (выпускают мощные LLM и Mixture of Experts-модели) - У Apple пока нет ни собственной модели, ни сильной стратегии в области ИИ - Приобретение Mistral может стать экстренной попыткой догнать конкурентов Если сделка состоится — это будет крупнейший AI-манёвр Apple за всё время. #Apple #Mistral #AI #LLM #ГонкаИИ

🎓 Фанфакт у статьи Google’s Gemini 2.5 № arXiv:2507.06261 — 3295 авторов! https://arxiv.org/abs/2507.06261

🎥 Making Flux Run Fast — оптимизация инференса PyTorch моделей Как ускорить генерацию изображений с текстом до менее чем полсекунды? Joel Schlosser из PyTorch Core показывает, как это сделать с помощью: - torch.compile — ускорение инференса без изменения модели - torch.export — подготовка модели к компиляции и интеграции - torchao — библиотека для квантования, критично важная для скорости Эти техники не только улучшают Flux, но универсальны и легко применимы к любым трансформерным моделям. 📺 Видео — часть серии PyTorch Compiler Series, где команда делится советами, лайфхаками и внутренностями оптимизирующего стека PyTorch. 🔗 Смотреть: https://www.youtube.com/watch?v=VNYBgqGQ98E

Кто создает будущее: исследователи или бизнес? Дискуссия с экспертами в области искусственного интеллекта: 🔶 Иван Оселедец, генеральный директор института AIRI 🔶 Андрей Рыбинцев, старший директор по ИИ в Авито Модератор: Анастасия Мануйлова, обозреватель «Коммерсантъ» — эксперт в сфере социально-экономических трансформаций общества. 📅 17 июля, 19:00 📍 офис Авито в Москве и онлайн ➡️ заявка на участие по ссылке Авито приглашает студентов и исследователей на дискуссию о развитии карьеры и выборе пути в сфере ИИ. А после паблик-тока — на неформальный вечер с экспертами, где участники смогут задать вопросы и наладить полезные контакты. Эксперты обсудят: - Что дает наука бизнесу и может ли современный технологический сектор развиваться без фундаментальных исследований? - Как происходит трансфер технологий в области ИИ из науки в коммерческий сектор и обратно? - Как начинающему специалисту выбрать между академической карьерой и работой в бизнесе? - Какие возможности открываются для молодых специалистов от сотрудничества науки и бизнеса? Приглашаем для полезного нетворкинга, новых знакомств и возможности получить ответы на ваши вопросы напрямую от экспертов рынка! Подать заявку на участие можно по ссылке – места ограничены, участники будут подтверждены исходя из темы дискуссии. Для подтверждения придет приглашение на почту. А все желающие смогут следить за трансляцией онлайн.