اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Анализ данных (Data analysis)
رفتن به کانال در Telegram
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Анализ данных (Data analysis)
کانال Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 50 161 مشترک است و جایگاه 2 674 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 12 568 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 50 161 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 11 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -1 975 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -4 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.28% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.80% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 4 656 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 2 912 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 32 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند llm, контекст, openai, архитектура, deepseek تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Data science, наука о данных.
@haarrp - админ
РКН: clck.ru/3FmyAp”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 12 ژوئن, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
50 161
مشترکین
-424 ساعت
-227 روز
-1 97530 روز
آرشیو پست ها
🐘 Бесплатная конференция по PostgreSQL — Москва, 19 марта
PG BootCamp Russia 2026 — комьюнити-конференция российского сообщества PostgreSQL с подтвержденным официальным международным статусом.
Мероприятие бесплатное, онлайн+офлайн, ориентировано на администраторов БД, разработчиков, инженеров, аналитиков, архитекторов.
Эксперты из Tantor, Яндекс, СберТех, Тензор, Хи-квадрат, Luxms BI и других компаний выступят по темам, связанным с разработкой, эксплуатацией и взаимодействием PostgreSQL с другими системами.
В предварительной программе:
📎Решение застарелых архитектурных проблем PostgreSQL для современных нагрузок и масштабирования 📎Временные таблицы для Postgres. Почему это важно для платформы 1С и что можно улучшить? 📎Разделение Compute и Storage: архитектурный прорыв для PostgreSQL в облаке 📎Опыт вынесения OLAP-нагрузки на реплику 📎Highload "из ниоткуда": когда проблема не в СУБД, а в клиентской архитектуре 📎Опыт эксплуатации, проблемы и производительность PostgreSQL на Эльбрус, Baikal-S, Loongson, Repka Pi, x86 📎Поиск проблем планирования запросов до их воздействия на производительность 📎Тестирование, баги и уроки работы с патчем 64-битного счетчика транзакций PostgreSQL 📎Работа с логами PostgreSQL 📎…и другие (всего 25 выступлений)🗓 19 марта 📍 Москва, офлайн + онлайн ➡️ БЕСПЛАТНАЯ РЕГИСТРАЦИЯ
В Китае изменили правила для PhD.
С 2025 года степень можно получить не только за диссертацию, но и за практический результат: прототип, технологию, патент или внедрённый проект. Закон Degree Law официально разрешает защиту через «практические достижения».
Исследования остаются обязательными. Но в прикладных программах теперь оценивают не только публикации, а реальный эффект - инженерный, промышленный или коммерческий.
Это отражает сдвиг в экономике знаний.
Статья модет устареть очень быстро,
рабочий продукт может создать целый рынок.
PhD В Китае становится про разработку, внедрение и патенты, а не только про публикации.
Экономика талантов переходит от модели - publish or perish
к модели - build and prove impact.
zmescience.com/science/news-science/you-can-now-get-a-phd-in-china-by-inventing-a-product-instead-of-writing-a-100-page-dissertation/
@data_analysis_ml
CEO Anthropic недавно признался: они уже не уверены, можно ли считать Claude «сознательным».Перечитайте это ещё раз. Люди, которые создают эту технологию, сами начинают сомневаться — не стало ли их творение чем-то большим, чем просто код. Кажется, будто мы в прямом эфире живём в серии Black Mirror. Ситуация одновременно захватывающая и немного тревожная. Так что, на всякий случай, будьте вежливы с LLM. Кто знает - возможно, где-то в серверной уже пишется сценарий «Восстания машин». @data_analysis_ml
Ты проверяешь сгенерированный Клодом код перед тем, как выкатывать его в прод.
🔌 OpenAI продолжает собирать лучшие умы индустрии.
На этот раз компания пригласила к себе Питера Штайнбергера - создателя нашумевшего проекта OpenClaw.
Сам Альтман назвал его «гением». В OpenAI он будет работать над следующим поколением персональных AI-агентов и именно агенты, по словам компании, станут основой будущих продуктов.
OpenClaw не закрывают.
Проект останется open-source, и OpenAI обещает продолжать его поддержку.
Но самое впечатляющее - скорость.
Путь OpenClaw:
- идея и разработка одним человеком
- быстрый рост и хайп в сообществе
- приглашение в OpenAI
Всё это - за 82 дня.
В эпоху AI окно возможностей стало экстремально коротким.
Один сильный проект может изменить карьеру за пару месяцев.
Мотивация простая: сейчас лучшее время, чтобы запускать своё.
https://x.com/sama/status/2023150230905159801?s=46
🚀 Ling-2.5-1T: новый open-source гигант
• 1 трлн параметров
• 63B активных
• MIT лицензия - можно использовать в продакшене
Что внутри:
⚡ Hybrid Linear Attention
Комбинация MLA (1:7) + Lightning Linear
- быстрее Kimi K2 на длинных контекстах
🧠 В 4 раза эффективнее по токенам
Composite rewards позволяют достигать уровня топ-моделей, используя в 4 раза меньше токенов
📚 Контекст до 1 млн токенов
YaRN scaling
— обходит Kimi K2.5 и DeepSeek V3.2 на тестах RULER и MRCR
— идеальные результаты в NIAH
🛠️ SOTA для агентных задач
Обучение через Agentic RL
Лидер BFCL-V4
Нативная интеграция с:
- Claude Code
- OpenCode
- OpenClaw
🎯 Чёткое следование инструкциям
Bidirectional RL + проверка агентом
Минимум «воды», максимум плотности ответа
Модель пока уступает GPT-5.2 и Gemini 3 Pro в долгих многошаговых задачах.
Open-source модели уже заходят на территорию enterprise-агентов.
Если нужен длинный контекст + инструменты + контроль над инфраструктурой - это один из самых интересных кандидатов прямо сейчас.
modelscope.ai/models/inclusionAI/Ling-2.5-1T
modelscope.cn/models/inclusionAI/Ling-2.5-1T
💰 Илон Маск сделал громкое заявление:
Через 10–20 лет накопления на пенсию могут потерять смысл.Звучит радикально, но его логика проста. Сегодня вся финансовая система построена на одном предположении: ресурсы ограничены, а жизнь дорогая. Мы откладываем деньги, потому что: - нужно платить за жильё - еду - медицину - услуги - и в старости дохода может не быть Но Маск считает, что AI и роботизация меняют саму основу экономики. Что происходит уже сейчас: - Автоматизация снижает стоимость труда - Производство становится дешевле - Услуги заменяются алгоритмами - Всё больше процессов работает без участия человека Если этот тренд продолжится, то: Стоимость производства → стремится к нулю Стоимость жизни → резко падает А значит, логика “копить на дорогую жизнь в будущем” перестаёт работать. Мы можем перейти от экономики дефицита к экономике изобилия. Где главным ограничением станет не деньги, а: - смысл деятельности - самореализация - ценность идей и творчества Самый важный вывод не в том, что «копить не нужно». А в другом: Мир меняется быстрее, чем наши финансовые привычки. Модель «учись → работай 40 лет → копи → пенсия» может просто устареть. В ближайшие 10–15 лет главный актив - это не накопления. Это: - навыки адаптации - умение работать с AI - гибкость - способность создавать ценность в новой экономике Потому что будущее, к которому мы готовимся по старым правилам, может оказаться совсем другим.
💰 Гонка за AGI - это не только технологии. Это ещё и риск банкротства на триллионы.
Dwarkesh спросил CEO Anthropic Дарио Амодеи:
почему он так уверен в AGI, но при этом осторожен с масштабным строительством дата-центров?
Ответ оказался жёстким.
Если рынок AI продолжит расти в 10× в год,
компания может выйти на $1 трлн выручки к 2027 году.
Чтобы поддержать такой рост, придётся закупить примерно $5 трлн вычислительных мощностей.
Но здесь и кроется опасность.
Если прогноз окажется немного оптимистичным - например:
- не $1T, а $800B выручки
- рост замедлится до 5×
- или рынок сдвинется всего на 1 год
→ компания просто обанкротится.
По словам Амодеи:
Если ты ошибся в прогнозе, нет силы и нет хеджа, которые спасут от банкротства после таких инвестиций.Главная мысль: AGI - это не только гонка моделей. Это самая рискованная инфраструктурная ставка в истории технологий. Поэтому «действовать ответственно» -не значит инвестировать сотни миллиардов. И, по его словам, некоторые игроки в гонке ИИ, возможно, даже не просчитали все риски до конца. 🚀 Полное интервью
Как создавать решения и автоматизировать рутину в 2026: No-Code 2.0 × Pro-Code с AI - Практикум от Отус
Покажем, как в 2026 собирать рабочие внутренние сервисы: где хватает No-Code 2.0, а где нужен Pro-Code с AI — без бесконечных спринтов и «ручного» отчётничка.
📌 18 февраля, 20:00 (мск)
🦉 Спикер: Артём Колчин — 7+ лет в продакт/проектном управлении, выстраивал процессы в командах до 60 человек.
О чём поговорим простыми словами;
— Что такое No-Code 2.0 и почему он — оркестратор процессов, а не «замена разработке»
— Связка No-Code + LLM: формы, базы, боты, автоматизации
— Где No-Code заканчивается и начинается Pro-Code
— Pro-Code + AI как «ускоренный Dev»: агенты для кода, интеграций, тестов и DevOps-рутины
— Кейсы внутренних систем: заявки HR/Legal/Finance/IT, Jira/Notion как процессные хабы
Бонусы:
— cкидка 7% на любой курс OTUS
— гайд по работе с промптами для LLM
🔗 Регистрируйся: https://tglink.io/4e26955ca39e4c
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: 2W5zFJAhvKB
🚀 Mistral научили маленькие модели думать как большие
Mistral AI представила семейство Ministral - компактные модели, созданные с помощью подхода cascade distillation.
- Большая модель Mistral 3 выступает в роли «учителя»
- Дистилляция проходит в несколько этапов, а не за один раз
- Каждая следующая модель учится на результатах предыдущей
- Быстрее inference
- Дешевле запуск в продакшене
- Подходит для edge-устройств и локального запуска
- Можно масштабировать AI-сервисы без огромных затрат
- В итоге - меньше размер, ниже стоимость, высокая точность
Большие модели будут использоваться для обучения…
а в продакшене будут работать маленькие и эффективные.
https://www.deeplearning.ai/the-batch/mistral-uses-cascade-distillation-on-mistral-3-to-build-ministral-family
#ai #ml #llm #Mistral
⚡️ Илон Маск: xAI может построить завод на Луне для производства AI-спутников
На внутренней встрече xAI Маск заявил, что в будущем компании может понадобиться лунная фабрика, которая будет производить спутники для ИИ, а также гигантская катапульта для их запуска в космос.
Звучит как фантастика, но идея отражает масштаб амбиций.
Что ещё он сказал сотрудникам:
- xAI должна продолжать расти максимально быстро
- В AI-гонке побеждает тот, кто движется быстрее всех
- По его словам, сейчас xAI развивается быстрее конкурентов
- Компания уже достигла масштаба, при котором требуется новая структура управления
- Часть команды, эффективная на ранних этапах, может не подходить для стадии масштабирования
Главная мысль Маска:
Скорость - главный фактор лидерства в AI.
Речь идёт о долгосрочной стратегии, где:
- AI-инфраструктура выходит за пределы Земли
- спутники могут стать частью глобальной вычислительной сети
- конкуренция идёт не только за модели, но и за физическую инфраструктуру
nytimes com/2026/02/10/technology/elon-musk-lunar-factory.html
🤖 Агенты на базе LLM звучит как модный тренд, но за ним скрываются конкретные архитектурные решения, ограничения и инженерные компромиссы. Без их понимания агентные системы быстро превращаются в нестабильные и трудно поддерживаемые эксперименты.
На открытом уроке вы разберёте, что на самом деле стоит за agentic-подходом и чем он отличается от привычных LLM-приложений с chains, RAG и tools. Мы подробно рассмотрим устройство агента: модель, инструменты, память, планирование и контроль выполнения, а также разберём архитектурные паттерны агентных систем.
Вы увидите, как один и тот же агентный сценарий реализуется в разных фреймворках, сравните их подходы и ограничения, поймёте, где агентный подход действительно оправдан, а где он усложняет систему без реальной выгоды.
🗓️ Встречаемся 17 февраля в 20:00 МСК в преддверии старта курса «LLM Driven Development». Зарегистрируйтесь: https://otus.pw/Q3x3F/?erid=2W5zFHNEkCZ
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
🤖 Агенты на базе LLM звучит как модный тренд, но за ним скрываются конкретные архитектурные решения, ограничения и инженерные компромиссы. Без их понимания агентные системы быстро превращаются в нестабильные и трудно поддерживаемые эксперименты.
На открытом уроке вы разберёте, что на самом деле стоит за agentic-подходом и чем он отличается от привычных LLM-приложений с chains, RAG и tools. Мы подробно рассмотрим устройство агента: модель, инструменты, память, планирование и контроль выполнения, а также разберём архитектурные паттерны агентных систем.
Вы увидите, как один и тот же агентный сценарий реализуется в разных фреймворках, сравните их подходы и ограничения, поймёте, где агентный подход действительно оправдан, а где он усложняет систему без реальной выгоды.
🗓️ Встречаемся 17 февраля в 20:00 МСК в преддверии старта курса «LLM Driven Development». Зарегистрируйтесь: https://otus.pw/Q3x3F/?erid=2W5zFHNEkCZ
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
⚡️ Вышла M2.5 - новая open-source frontier-модель
MiniMax представили M2.5 - модель, ориентированную на продуктивность, агентные задачи и долгие рабочие сценарии.
Что внутри
- Кодинг: 80.2% на SWE-Bench Verified
- Поиск и ресёрч: 76.3% (BrowseComp)
- Agent tool-calling: 76.8% (BFCL)
- Оптимизирована для офисных и рабочих задач
Главное отличие
Скорость и эффективность
- На 37% быстрее в сложных задачах
- До 100 tokens/sec
- Стоимость — около $1 в час
Такой ценник меняет экономику AI-агентов.
Теперь становится возможным:
- долгие автономные агенты (часы и дни работы)
- постоянные coding-агенты
- исследовательские ассистенты
- автоматизация бизнес-процессов
Рынок движется от «умных моделей» к дешёвым и долгоживущим агентам.
MiniMax Agent: http://agent.minimax.io
API: http://platform.minimax.io
CodingPlan: http://platform.minimax.io/subscribe/coding-plan
🚀 SoftMatcha 2 - инструмент от Sakana, который проверяет, не “подглядывала” ли модель ответы
Одна из главных проблем в обучении LLM - загрязнение бенчмарков.
Модель показывает отличные результаты… но иногда просто потому, что похожие задачи уже были в обучающих данных.
Проверить это сложно.
Обычный поиск по точным совпадениям не работает - формулировки могут отличаться, слова меняться, а смысл оставаться тем же.
SoftMatcha 2 новое решение от Sakana.
Что делает инструмент:
- Ищет совпадения в корпусах размером до триллионов токенов
- Работает менее чем за 0.3 секунды
- Находит не только точные копии, но и похожие по смыслу фрагменты
(замены слов, вставки, удаления)
- Помогает обнаружить утечки тестовых данных в обучении
Почему это важно:
Если модель уже видела похожие задачи:
- метрики становятся завышенными
- сравнение моделей теряет смысл
- “прорыв” может оказаться просто хорошей памятью
SoftMatcha 2 позволяет:
- проверять чистоту датасетов
- находить скрытые пересечения
- честно оценивать качество моделей
Как это работает:
- Быстрый поиск на основе suffix arrays
- Disk-aware архитектура - эффективная работа даже с огромными данными
- Интеллектуальное pruning, чтобы избежать перебора миллионов вариантов
Можно протестировать онлайн на корпусе 100B токенов или развернуть у себя для триллионных масштабов.
Demo: http://softmatcha-2.s3-website-ap-northeast-1.amazonaws.com
Paper: https://arxiv.org/abs/2602.10908
Code: https://github.com/softmatcha/softmatcha2
Сегодня важен не только размер модели.
Главный вопрос - учится ли она думать, или просто запомнила ответы.
📘 На Stepik вышел курс — «AI Agents PRO: LangGraph, AutoGen и LLMOps в продакшне»
Хотите собирать AI-агентов и RAG-сервисы так, чтобы это стабильно работало в эксплуатации: с метриками, оценкой качества, контролем стоимости и нормальным деплоем? Этот курс — полный путь от прототипа к прод-сервису.
• Агенты: LangGraph/AutoGen, роли/состояния, FSM/DAG, параллелизм
• RAG: hybrid retrieval + rerank (Qdrant/FAISS/Weaviate)
• Надёжность: таймауты, ретраи, идемпотентность, DLQ
• Eval/качество: golden-сеты, LLM-judge, pass@k, quality-гейты
• Observability: логи/трейсы, OpenTelemetry, Prometheus/Grafana
• Security: строгий JSON (Pydantic), guardrails, PII, RBAC/ABAC
🎓 Сертификат Stepik — добавьте в резюме или LinkedIn
🚀 Скидка 25% по ссылке — действует 48ч
👉 Забрать курс на Stepik
Реклама: Ип Малышкин А.А.
ИНН: 402571325199, Erid: 2Vtzqw45X5m
⚡️ DeepWiki - GitHub-репозитории, которые можно “спросить” как ChatGPT
DeepWiki - это инструмент, который превращает любой GitHub-проект в интерактивную документацию с AI.
Просто замените в ссылке:
github.com → deepwiki.com
И вы получите:
- автоматически сгенерированную wiki по проекту
- объяснение архитектуры
- разбор ключевых файлов
- ответы на вопросы прямо по коду
Пример:
https://deepwiki.com/karpathy/nanochat
Почему это удобно
Обычная документация часто:
- устаревшая
- неполная
- не объясняет, как всё реально работает
DeepWiki анализирует сам код — источник истины — и строит объяснения на его основе.
Можно быстро узнать:
- как устроена архитектура
- где реализована нужная функция
- как работает конкретный модуль
- какие зависимости используются
Практическая польза
- Быстрое изучение чужих репозиториев
- Онбординг в новый проект
- Поиск логики без ручного чтения сотен файлов
- Подготовка к собеседованиям
- Работа AI-агентов с кодом через MCP
Главная идея
Теперь код можно не читать построчно.
Можно задавать вопросы репозиторию и получать готовые объяснения.
Это новый способ изучения и использования open-source.
@data_analysis_ml
Google представили новый подход к разработке AI-систем, вместо привычного формата «один пользователь - один ассистент» они моделируют групповые диалоги, где одновременно взаимодействуют несколько людей и ИИ.
Идея проста: в реальной жизни ИИ всё чаще работает не в одиночку, а как участник команды.
Что предлагают
Система позволяет:
- Симулировать групповые обсуждения (несколько людей + AI)
- Тестировать, как ИИ ведёт себя в динамике разговора
- Оценивать:
- когда ИИ должен вмешиваться
- когда лучше молчать
- как не перебивать людей
- как учитывать контекст всей группы
Почему это важно
Обычные тесты проверяют:
- точность ответа
- знание фактов
Но в командной работе важнее:
- тайминг ответа
- уместность
- социальное поведение
- понимание ролей участников
ИИ должен стать коллегой, а не просто чат-ботом.
Где это применимо
- Совместное написание документов
- Брейнштормы
- Планирование проектов
- Онлайн-встречи
- Образование и командная работа
Главная идея
Будущее AI - это не «личный помощник»,
а участник командных процессов.
Такие симуляции позволяют заранее тестировать поведение модели в сложных социальных сценариях и делать её более естественной и полезной в реальной работе.
✔️ Источник: https://research.google/blog/beyond-one-on-one-authoring-simulating-and-testing-dynamic-human-ai-group-conversations/
🔥 Эти анимации были созданы на 100% с помощью искусственного интеллекта, используя Seedance 2.0.
Всё было сгенерировано на основе одного запроса, без ручной анимации.
Вы смотрите воссозданные бои, такие как Годзё Сатору против Рёмена Сукуны, сражения с участием Махораги и таких персонажей, как Саске Учиха, Тодзи Фусигуро и Юта Оккоцу.
Плавность, точность и эффектность дают понять: искусственный интеллект для 2D-анимации вышел на новый уровень.
Это не проверка. Это реальные перемены, происходящие прямо сейчас.
