Data Secrets
Ir al canal en Telegram
Главный по машинному обучению Сотрудничество: @veron_28 РКН: clck.ru/3FY3GN
Mostrar más
Red:📈 Análisis del canal de Telegram Data Secrets
El canal Data Secrets (@data_secrets) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 91 189 suscriptores, ocupando la posición 1 371 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 6 149 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 91 189 suscriptores.
Según los últimos datos del 11 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 785, y en las últimas 24 horas de 0, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: Verificado (confirmado oficialmente por Telegram)
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 25.32%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 18.38% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 23 080 visualizaciones. En el primer día suele acumular 16 755 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 269.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como claude, openai, контекст, стартап, llm.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Главный по машинному обучению
Сотрудничество: @veron_28
РКН: clck.ru/3FY3GN”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 12 julio, 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.
91 189
Suscriptores
Sin datos24 horas
+2017 días
+78530 días
Archivo de publicaciones
91 189
⚪️ The Information сообщает, что Meta разрабатывает собственную поисковую систему с ИИ
⚪️ Perplexity привлекает новый раунд инвестиций и собирается забрать львиную долю рынка поиска
⚪️ OpenAI продолжает тестировать SearchGPT
Google: 😭
91 189
Помните недавнюю статью Anthropic про новую технику RAG, которая навела столько шума?
Кратко: исследователи предложили технику аннотирования чанков и смешивания обычных эмбеддингов с TF-IDF. Количество галлюцинаций на таком пайплайне понизилось относительно классических техник RAG на 35% (!). Более подробный разбор статьи мы делали здесь.
Так вот, теперь появился шанс познакомиться с архитектурой еще ближе: появилась опенсорсная реализация от ребят из Together AI. Они используют Llama 3.2 3B для аннотирования, и Llama 3.1 405B как основную модель.
Код здесь. Если вы исследователь, то будет супер полезно поиграться и разобраться. А если крутите RAG где-то на проде – то сохраняйте имплементацию на заметку.
91 189
Apple Intelligence здесь!
Правда, если вы не из определенного списка стран или у вас не определенное устройство, то вас отправят в Waitlist ☹️
91 189
Линус Торвальдс: «Я фанат ИИ, но не хайпа вокруг него»
По его словам, реальный потенциал и пользу искусственного интеллекта можно будет оценить только на расстоянии, то есть примерно через 5 лет. «Сейчас ИИ на 90% состоит из маркетинга, и я ненавижу этот период хайпа»
91 189
Открытый урок «Автоматизация данных в Tableau: как BI-системы могут помочь оптимизировать трудозатраты»
🔴30 октября в 20:00 МСК
Бесплатно. Урок в рамках старта курса «BI-аналитика» от Otus.
На вебинаре разберем:
✔️ Поговорим о том, что такое автоматизация данных, каковы ее ключевые принципы и почему она важна для бизнеса.
✔️ Рассмотрим основные возможности BI-системы Tableau для автоматизации процессов: создание дашбордов, автоматическое обновление данных и настройка автоматизированных отчетов.
➡️ Ссылка для регистрации на урок: https://otus.ru/lessons/bi-analytics-course/?utm_source=telegram&utm_medium=cpc&utm_campaign=bi_analytics&utm_term=data_secrets&utm_content=lesson_30-10-2024_usp-universal_analytics_text_no-headline_aida_long_aibanner_lesson-banner_violet_standart#event-4909
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 117774661857691 189
Google: релизят свой самый крутой сервис за год
Meta: буквально через пару месяцев показывают опенсорс аналог
Да, в Meta выпустили открытую копию того самого NotebookLM, который генерирует подкасты из pdf, – Notebook Llama. Что под капотом:
⚙️ Предобработка PDF: Llama-3.2-1B-Instruct используется для преобразования pdf в txt.
⚙️ Составление сценария: здесь для написания драфта текста используется Llama-3.1-70B-Instruct, а затем Llama-3.1-8B-Instruct перерабатывает текст и делает его более лиричным и «очеловеченным», чтобы подкаст получился поживее.
⚙️ Text2speech: тут прикрутили parler-tts-mini и suno.
Пока еще заметны шероховатости, но замена точно достойная (пример⬆️). Код ищите тут.
91 189
Рубрика «красивое»: очень крутая интерактивная визуализация работы CNN в динамике из одного из курсов brilliant.org
91 189
Хороших ИБшников днем с огнем не сыщешь, при этом хакеры не ждут, пока вы обучите своих бойцов🥷
Их армия крыс, червей, троянов с каждым кварталом атакует сильнее. Уже пострадали «Rendez-Vous», «СДЭК», «Онлайн Тренд». Кто следующий? Вы?
676 тыс. раз хакеры атаковали в 1-м полугодии. Каков шанс, что во втором не заденет вас? И даже не думайте, что вы им не интересны. В вашей базе есть не только личные данные, но и корпоративные - лакомый кусочек вредоносов 2024.Как защититься с учетом дефицита высококлассных кадров? Усильте ИБ-отдел сильным союзником. Только представьте - единый комплекс сервисов информирования об угрозах, обеспечивающих проактивный подход к безопасности, основанный на данных киберразведки. 👌 Коротко - Kaspersky Threat Intelligence. Подробнее - 8 сервисов «Лаборатории Касперского» в 1 платформе, информирующих вас об актуальных киберугрозах в режиме нон-стоп. 🔴Больше про продукт, внедрение, бесплатную демонстрацию узнайте тут Реклама. ООО "КРАЙОН". ИНН 9717087315. erid: LjN8K619R
91 189
+3
OpenAI предложили эффективное упрощение диффузионных моделей
Диффузионные модели – SOTA для генерации картинок, аудио и даже видео, но сэмлирование у этой архитектуры происходит на скорости черепахи. Чтобы получить один сэмпл, модели требуется прогнать сотни степов диффузии.
Некоторое время назад OpenAI начали работать над этой проблемой и в июне предложили так называемые Consistency модели: они, в отличие от обычных диффузионок расшумляют не итерационно, а как бы однозначно мапят шум и данные. За счет этого генерировать изображение можно не за сотни шагов, а всего за 1-2.
А на днях у стартапа вышла статья-продолжение: в ней они описывают sCM – scaled consistency model. Эти модельки оптимизированы еще сильнее. Например, если диффузия сэмплит образец за 6.16 секунд, то у sCM на это уходит 0.11 – разница очень существенная. И масштабируемость красивая: посмотрите на графики.
Качество образцов кстати тоже не уступает. И по FID, и на глаз модель соответствует качеству хороших взрослых диффузий, хотя и является по сути дистилляцией.
Полный текст статьи – здесь
91 189
Хотя Альтман новости о декабрьском релизе опроверг, все уже переполошились: Google не хочет отставать от конкурента и теперь тоже планирует релизить новую Gemini 2 перед Новым Годом.
Winter is coming 🔥
91 189
Тем временем в Твиттере продолжают сравнивать модели по их способностям в майнкрафте 😔
Вот, например, Sonnet 3.5 new против o1 preview
Кто победил?
91 189
+3
Anthropic снова на сцене с продолжением того самого исследования про интерпретируемые фичи
Для контекста напоминаем: несколько месяцев назад стартап выпустил исследование, в котором ученые рассказали, что научились с помощью SAE извлекать из активаций модели интерпретируемые фичи. Более того, тогда выяснилось, что, затюнив какие-то вполне конкретные фичи, мы можем заставить LLM отвечать определенным образом. Эта статья запомнилась нам под названием “Golden Gate” и уже успела стать классикой. Мы делали ее подробный разбор здесь.
Сейчас исследователи фокусируются как раз на изучении тюнинга фичей: как и насколько сильно мы можем таким образом повлиять на генерации?
Результаты получились неоднозначные. Оказалось, что:
⚪️ Управлять аутпутами с помощью фичей действительно можно! Например, если повысить значимость фичи, которая отвечает за гендерную предвзятость, то на эвале четко видно, как модель начинает отвечать более стереотипно.
⚪️ Что касается метрик, то небольшой тюнинг фичей не портит модель, а вот более грубый уже способен повредить перформансу в целом.
⚪️ Тюнинг фичей может влиять на выходы непредсказуемо: мы не можем однозначно определить, на что еще подействует изменение их весов. Например, в примере из пункта один модель кроме гендерных стереотипов начала выдавать еще и возрастные.
Конечно, цель всего исследования – найти новые варианты и механики для alignment’а: и кажется, что выглядят результаты очень многообещающе. По крайней мере, ресерчеры обещают продолжить эксперименты.
91 189
Сэм Альтман: «мне больше не кажется, что AGI – наша конечная точка назначения»
Мы все привыкли к тому, что цель OpenAI – это AGI. Но внезапно в недавнем подкасте Джо Рогана Сэм сказал, что он так больше не думает, и что миссия компании может занять еще 7-8 лет.
Наверное, он имел в виду сверхинтеллект, но почему-то от произношения самого термина воздержался. Сразу вспоминается его эссе и фраза «It is possible that we will have superintelligence in a few thousand days (!)»…
91 189
+2
Google Deepmind опенсорснули SynthID – инструмент для встраивания и обнаружения водяных знаков в сгенерированном тексте
Идентификация сгенерированного текста вообще больная тема. Классификаторы работают очень плохо, а альтернативных решений мало: разве что вотермарки. Но существующие решения для водяных знаков либо очень тормозят инференс, либо откровенно портят текст, либо на этапе обнаружения скатываются в точность классификаторов. SynthID – попытка это исправить.
Исследователи предлагают встаивать вотермарки дешево, внося несущественные изменения в процедуру выбора следующего токена на этапе, когда вероятности уже посчитаны. Таким образом мы влияем на распределение конечного текста и как бы вносим статистическую "подпись" в генерации (скрин 1, 2). На этапе идентификации можно просто посчитать статистики и по трешхолдам определить, сгенерирован текст или нет.
Гиперпараметры метода можно настраивать: мы можем вносить больше изменений, тогда текст будет меняться сильнее и перформанс может немного падать, но обнаружить вотермарку будет проще. Или наоборот, можем выкрутить температуру, и вотермарки станут более прозрачными (скрин 3).
Самое интересное: Google даже попробовали катнуть неискажающий вариант SynthID в продакшн gemini и доказали, что пользователи в основном не замечают изменений, а вотермарки, тем не менее, можно обнаружить с приемлемой точностью.
Статья в nature | Релиз на HF
91 189
⚡️ Открыта регистрация на конкурс «Автономный поиск. Софт»
Создайте решение для поиска пропавших людей и поборитесь за призовой фонд в 25 миллионов рублей!
Когда: загрузить решение для возможности участия в финале необходимо до 8 ноября 23:59 МСКФормат: онлайнПризовой фонд: 25.000.000 рублей
🔥 Этот конкурс для вас, если вы хотите:
– прокачать свои навыки в Machine Learning и Computer Vision; – внести вклад в решение важной социальной проблемы;– заявить о себе и найти потенциальных партнёров, заказчиков или инвесторов;– протестировать свои разработки на реальной инфраструктуре.
❗️Участникам предстоит разработать решение для поиска пропавших людей с использованием аэрофотоснимков, сделанных с беспилотных воздушных судов (БВС).
🔹 У вас будет возможность испытать свои решения на реальной инфраструктуре и получить шанс пройти проверку в условиях, близких к реальной поисковой операции!
▶️ Конкурс проводится Фондом НТИ совместно с МФТИ и ЛизаАлерт.
🕰Подать заявку можно до 2 ноября 2024 (23:59 МСК) по ссылке.
91 189
Perplexity сообщили, что они еженедельно обрабатывают более 100М запросов
В месяц это почти 400М, тем временем как в июле спрос за поисковик был почти в два раза меньше: 250M запросов.
Кстати, сейчас компания планирует привлечь около $500 млн при оценке в $8 млрд. Perplexity также обсуждает условия сотрудничества с брендами для спонсируемых ответов поисковика и недавно изменила свою модель подписки.
