¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
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 90 993 suscriptores, ocupando la posición 1 389 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 6 151 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 90 993 suscriptores.
Según los últimos datos del 06 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 748, y en las últimas 24 horas de 19, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: Verificado (confirmado oficialmente por Telegram)
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 25.74%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 18.75% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 23 418 visualizaciones. En el primer día suele acumular 17 057 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 284.
- 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 07 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.
90 993
Suscriptores
+1924 horas
+1977 días
+74830 días
Archivo de publicaciones
91 020
+4
Конспекты по ML в стиле Ghibli
Все соцсети заполнены генерациями новой GPT-4o в стиле японской анимационной студии Ghibli. Мы тоже решили не отставать и нагенерировали вам... ML-конспектов 🤓
Пишите в комментарии, какие еще ML-темы порисовать
91 020
Tinder? Для бизнеса? Да, теперь и такое есть. Для конференции Data Fusion по работе с большими данными и искусственным интеллектом организаторы запустили Telegram-бота, который поможет найти нужные контакты.
Заполняешь анкету, свайпаешь анкеты участников, находишь DS, аналитиков и технологических пиарщиков — готовая дрим-тим для стартапа.
Тестили сами — мэтчится точнее, чем градиентный бустинг на чистых данных. Ищем админа в боте и встречаемся 16-17 апреля на конференции Data Fusion 🚀
91 020
+4
Микроскоп для LLM: новое исследование от Anthropic
Anthropic известны своими работами по интерпретируемости. Раньше их основным подходом, который затем переняли OpenAI и Google, были SAE (наши разборы №1, №2, №3, №4, №5). А теперь они предлагают новый метод, который позволяет строить полноценные схемы мыслей ИИ, – Circuit Tracing, то есть цепная трассировка. Технически это вот так:
1. Берем обученный трансформер и определенную задачу.
2. Создаем замещающую модель: некоторые компоненты трансформера заменяем на интерпретируемые линейные модельки, их называют Cross-Layer Transcoder.
3. На конкретной выбранной задаче обучаем транскодеры вести себя также, как оригинальный компонент, то есть решаем задачу минимизации MSE Loss между выходами оригинального слоя и замененного.
4. Теперь у нас есть линейзированная интерпретируемая аппроксимация нашего трансформера, и на ней мы можем отследить потоки активаций через все слои.
5. Используя эти потоки, строим граф атрибуции, отражающий пути влияния одних признаков на другие. Анализируя этот граф, можно выделять какие-то интерпретируемые концепты и рисовать настоящие карты "размышлений" модели.
Как выглядят такие итоговые карты для Claude – посмотрите на картинках 2, 3, 4, 5. Там много интересного, если вглядеться. Например:
➖ Несмотря на то, что модель решает только задачу next token prediction, она думает наперед. Это видно в задаче написания стихов: Claude планирует рифму еще до того, как начинает писать новую строчку. ➖ Claude умеет считать "в уме". Вопреки расхожему мнению, оказывается, что модель не просто запоминает ответы математических задач, а действительно использует сложные вычислительные пути для их решения. ➖ Даже галлюцинации оказываются вполне объяснимой вещью: исследователи обнаружили конкретную фичу "ответ известен", и, если она активируется по ошибке, модель начинает выдумывать. ➖ Из смешного: если сразу сказать модели ответ на задачу, она будет думать в обратном направлении, то есть пытаться придумать правдоподобное решение для ответа.Статья про подход | Статья про эксперименты на Claude (советуем прочитать полностью, действительно очень интересное исследование)
91 020
Успейте зарегистрироваться на Data Fusion. Мы ждем всех!
Data Fusion Contest 2025 это —
🛑возможность прокачать скилы на практике, внести вклад в развитие сообщества DS в России, а также погрузиться в новые DS/ML-методы;
🛑шанс сразиться с лучшими представителями профессии и проявить себя;
🛑возможность получить внушительный приз.
Общий призовой фонд — 3 000 000 рублей 🔥
В этом году участников ждут 2 основные задачи:
«Label Craft» — про предсказание категории товаров.
«4 Cast» — про предсказание динамики платежей на последующие 12 недель.
И одна образовательная задача — «Distribution».
А ещё будет специальная номинация Companion за лучшие публичные решения, в которой победителей определит жюри, учитывая поддержку со стороны других конкурсантов в чате соревнования.
⏰ Даты проведения соревнования: с 13 февраля по 7 апреля 2025 года.
❗️Формат — онлайн: участвовать можно из любой точки мира.
Информация о рекламодателе
91 020
Вы не поверите, но GPT-4o теперь лучшая модель для кодинга
OpenAI только что обновили чекпоинт модели, и результаты на арене по сравнению с прошлой версией скакнули вот так:
- Math 14 место -> 2 место
- Hard Prompts 7 место -> 1 место
- Coding 5 место -> 1 место
- В целом 5 место -> 2 место
Сами разработчики пишут, что теперь моделька лучше следует инструкциям и воспринимает сложные промпты, лучше креативит и использует меньше эмодзи (ура)
На всех платных новый чекпоинт уже раскатили. Фри юзерам будет доступно в течение нескольких недель.
91 020
Рынок text2image ожил буквально за пару дней: Midjourney планируют запускать седьмую версию своей модели на следующей неделе
Об этом сообщают инсайдеры, побывавшие на Weekly Office Hours стартапа.
Забавный факт: между выходами Midjourney v1 и v6 прошло всего 22 месяца. Между v6 и v7 прошло 16. Довольно сильная смена темпа, так что ждем что-то крутое.
P.S. Обещаем, это последняя на сегодня новость про генераторы картинок
91 020
На МТС True Tech Hack 2025 можно создать не только крутое решение, но и расширить свои профессиональные связи
Что тебя ждет на хакатоне?
➖ Поддержка менторов из ИТ-команды МТС
➖ Призовой фонд в 1 500 000 рублей для самых креативных решений
➖ Возможность внести вклад в продукты, которые помогают разработчикам по всей России
Что надо делать?
➖ Разработать прототип продукта на базе ИТ-платформ МТС
➖ Кайфануть от своего результата
➖ Забрать с собой гордое звание победителя и деньги
Регистрация, митап и вся допинформация здесь.
91 020
Про влияние бума ИИ на рекомендательные системы рассказал Николай Савушкин, руководитель направления рекомендательных систем в Яндексе.
Рекомендательные системы развиваются значительно медленнее, чем нашумевшие LMM. Комьюнити для разработки нужен доступ к реальным пользователям и данным об их поведении в сервисах, чего у исследователей часто нет. Но технологическая основа рекомендаций продолжает развиваться, хоть и не так активно из-за специфики направления.
Подробнее об этом и о том, что ждёт рекомендательные системы в будущем, здесь
91 020
+4
Есть хорошая и плохая новость
👎 Плохая: нативной генерации изображений gpt-4o для бесплатной подписки пока не будет.
Альтман объявил, что они не ожидали такого ажиотажа и поэтому немного отложили ролаут на free юзеров.
👍 Хорошая: вышел Ideogram 3.0 и в нем дают несколько бесплатных генераций в неделю (для регистрации достаточно гугл аккаунта).
По Elo моделька обгоняет Imagen3 и Flux Pro. Фотореализм и работа с текстом на высоте. А еще можно загружать референсные картинки, чтобы задать генерациям стиль. Пробуйте здесь.
91 020
Пошел слух, что Anthropic релизит Sonnet 3.7 с контекстом 500к токенов (сейчас 200к)
Если правда, то будет имба для кодинга
91 020
+2
⚡️ Qwen опенсорснули настоящую омни-мультимодальную модель на 7B
Qwen2.5-Omni-7B может принимать на вход видео, аудио, текст и картинки, и отвечать аудио или текстом. То есть с моделькой теперь можно общаться по «видеосвязи». Немного технических деталей:
➖ В целом архитектура поделена на thinker и talker
➖ Thinker – это трансформер, который декодит модальности и генерирует ответы и эмбеддинги для talker’а
➖ Talker – авторегрессионка для говорения. Принимает на вход эмбеддинги от thinker’а и генерирует токены речи в стрим режиме
➖ Надо понимать, что это не отдельные модели: оба модуля обучаются одновременно и работают end-to-end
Метрики для 7В замечательные. Обходит даже Gemini 1.5 Pro.
Веса (лицензия Apache 2.0)
Статья
Попробовать
91 020
О, открыли регистрацию на новый ARC Prize 2025
ARC Prize идет уже несколько лет и это, пожалуй, один из главных международных ИИ-хакатонов мира. Особенно много внимания он собрал в 2024 (вот пост о соревновании и разбор решений победителей №1, №2). Но в 2025 будет еще интереснее:
➖ Датасет заменили с ARC-AGI-1 на свежий ARC-AGI-2
➖ В предыдущие годы многие победные решения основывались на брутфорсе. С новым датасетом это почти невозможно, а значит решения будут позанятнее. Также добавили допольнительную overfit protection на Kaggle
➖ Grand Prize (премия победителям, которые пробьют 85%) увеличилась еще больше с $600k до $700k
Соревнование продлится до ноября. Детали и регистрация тут: arcprize.org/competition
91 020
OpenAI начали встраивать MCP от Anthropic в свои продукты
Природа настолько очистилась Model Context Protocol от антропиков стал настолько популярным и так быстро оказался золотым стандартом, что даже OpenAI не устояли и объявили о том, что будут его использовать.
Сейчас они уже встроили MCP в библиотеку Agents SDK (пост о ней). То есть теперь при разработке агентов к ним можно прикручивать серверы MCP и тем самым расширять их скиллы.
Также обещают завести протокол в API и дескотопное приложение (вот это будет особенно круто).
Что такое MCP? Это открытый протокол, который стандартизирует то, как приложения/сайты/базы данных предоставляют контекст LLM. Раньше, чтобы ваша моделька "увидела" и могла постоянно использовать данные из внешнего источника (ну, например, гугл календаря), приходилось каждый раз плясать с бубном и реализовывать все с нуля.
А теперь есть MCP, и он работает как часы со всеми возможными локальными и удаленными источниками данных. Подробнее – в этом и этом постах.
Протокол крут и все его полюбили, потому что он (а) понятный и супер удобный и (б) достаточно безопасный. Смотрите сами: таких MCP уже наплодили миллион для абсолютно всего, вот здесь есть готовые на любой вкус.
91 020
Ура, наконец-то не походка Байдена: FigureAI рассказали, как они научили своего робота ходить по-человечески
Естественная ходьба для роботов – это не так просто, как кажется, потому что так намного сложнее контролировать равновесие и перенос веса по сравнению с ходьбой с согнутыми коленями на полной стопе (а именно так сейчас предвигаются почти все гуманоиды).
Но Figure запарились и теперь походка их роботов Helix действительно похожа на человеческую. И снова в основе всего обучения – RL и симуляция, но при этом переход Sim-to-Real в стартапе умудрились сделать в zero-shot, вообще без доп. тюнинга. То есть:
1. Собрали кучу данных (годы в реальной жизни)
2. Смоделировали все в высокоточной физической симуляции буквально за несколько часов
3. Обученные политики напрямую перебросили в реальные экшены робота
Кажется, Figure первые, кому удался такой трюк, и получилось это с помощью двух вещей:
(1) в симулятор добавляли вариативность среды, чтобы модель получилась устойчивой и умела обобщать навыки на разную физику;
(2) во время инференса очень часто и точно трекаются крутящие моменты двигателей. Идея в том, что чем чаще робот получает такой фидбэк, тем быстрее он может заметить и отреагировать на любые отклонения от планового движения.
Здорово, в общем. Напоминаем, что в 2025 Figure планируют запустить целый завод по производству роботов и начать тестировать их в настоящих домах.
91 020
+2
Исследовали реализовали отдельный arxiv для агентов-исследователей
Проект называется AgentRxiv и его идея следующая: пусть агенты работают не сами по себе, а как люди делятся, изучают и совершенствуют исследования друг друга.
То есть по сути AgentRxiv – это опенсорсный фреймворк, который дает разным лабораториям возможность добавлять своих агентов на некую общую платформу шеринга, внутри которой те могут «обмениваться идеями».
Звучит занятно, и по первым тестам работает неплохо: в эксперименте с тремя разными лабами результаты агентов с такой коллаборацией улучшились на 13.7%. Это больше, чем при последовательном автономном самоулучшении.
Может скоро у агентов и конференции свои появятся?
Статья | Репа (лицензия MIT)
91 020
AlphaXiv становится все прикольнее и прикольнее: теперь в него завезли анализ кодовой базы статьи
Представьте: вы читаете какую-то статью, у вас появляется вопрос и вы задаете его встроенному ассистенту. А тот, отвечая на него, анализирует не только текст статьи, но и репозиторий к ней (если такой имеется). Таким образом, ответы получаются более технически точными и без додумок, если в тексте что-то описано нечетко.
Также можно попросить бота объяснить кусочки кода или даже адаптировать его под ваш проект.
Итого, в AlphaXiv теперь есть: бесплатный встроенный ассистент для разбора статей, имеющий доступ к любым другим исследованиям, анализ кода и генератор конспектов 🍯
91 020
Оказывается, чтобы расти в доходе в ML и IT, недостаточно закончить топовый матфак, работать 24/7 и знать все фреймворки мира
Да, это круто, но это – далеко не главное. На самом деле чаще всего выигрывают люди с прокаченным софт скиллами – те, кто уверенно ведет диалог и грамотно доносит ценность своих решений.
Вот вам пример: Senior ML-инженер Олег Андриянов рассказывает в своем канале, как его доход вырос за 4 года в 12,5 раз. В блоге куча крутых статей, вот наш топ-3:
➖ Как гарантированно повысить свою зарплату?
➖ Какие 2 ключевых софт-скилла делают тебя на голову выше конкурентов на рынке труда?
➖ Как Олегу удалось вырасти в доходах в 12,5 раз за 4 года?
У автора большой опыт руководителя, так что он знает, чего хочет от сотрудника индустрия, и в его канале – не фантазии, а настоящие практические инструменты, которые помогут быстрее достичь карьерных целей.
Подписывайся, если хочешь стать незаменимым в любой IT-команде: @andriyanov_leads
erid: 7W5lYk19TYU
91 020
+5
Генерация изображений побеждена?
Фотошоп и нативную генерацию картинок 4o закончили раскатывать на Pro, Plus и Team (Free еще продолжают), и первые юзеры в восторге от модели. Она справляется буквально с любой задачей, примеры наверху 👆
И, самое интересное, что это не диффузия, а авторегрессия. Вот тех.отчет
91 020
+9
Пока новый фотошоп от OpenAI продолжают раскатывать на юзеров, примеры его работы можно посмотреть здесь: openai.com/index/introducing-4o-image-generation/
Как видите, в примерах из блогпоста у модели все более чем нормально с текстом, его написанием / заменой / обработкой на картинках. Также поддерживает изменение ratio, и инструкциям следует просто отлично. Может даже сгенерировать картинку по коду. Ну и релизм в генерациях фото на высоте.
В общем, наслаждаемся черипиками и надеемся, что на тестах пользователей все будет также сказочно
91 020
+2
Итак, нативная обработка изображений от OpenAI вышла, работает супер и даже доступна бесплатным пользователям
Но... Google затмил сегодня вечером всех, выпустив Gemini 2.5 Pro. Это та самая модель, которая на арене висела на первом месте под названием Nebula.
Контекст – миллион (!) токенов, на бенчмарках почти везде обходит o3-mini, GPT-4.5, R1, Sonnet 3.7, Grok-3 и остальных. Естественно, мультимодальная + есть ризонинг.
Попробовать уже можно здесь, а вот блогпост
