fa
Feedback
Data Secrets

Data Secrets

رفتن به کانال در Telegram

Главный по машинному обучению Сотрудничество: @veron_28 РКН: clck.ru/3FY3GN

نمایش بیشتر

📈 تحلیل کانال تلگرام Data Secrets

کانال Data Secrets (@data_secrets) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 92 541 مشترک است و جایگاه 1 338 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 6 007 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 92 541 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 26 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 732 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 44 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید شده (به صورت رسمی توسط تلگرام)
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 24.33% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 16.50% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 22 499 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 15 260 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 271 است.
  • علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند claude, openai, контекст, стартап, llm تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
Главный по машинному обучению Сотрудничество: @veron_28 РКН: clck.ru/3FY3GN

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 27 اوت, 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.

92 541
مشترکین
+4424 ساعت
+1987 روز
+73230 روز
آرشیو پست ها
Вы не поверите, но Сэм Альтман признал, что он много лет зря разгонял хайп вокруг скорого появления AGI и переворота экономики Чего-то такого, конечно, следовало ожидать: ведь нам обещали сдвиг в экономике и AGI уже в 2026, а он подходит к концу. Так что – приходится оправдываться. И вот что Сэм говорит:
Я думал, что когда мы дойдем до GPT-4 в 2023 году, то сразу после этого произойдет гораздо большее потрясение, и IT-компании окажутся под угрозой гораздо быстрее, чем это оказалось на самом деле. Я думаю, что ошибся в плане скорости, потому что экономика обладает огромной инерцией. Люди продолжают делать то же самое, покупать у той же компании, хотеть использовать свои инструменты так же. Я думаю, что, на самом деле, это хорошо во многих отношениях, и это сделает большой переход более плавным и медленным. Мы все были слишком амбициозны в отношении сроков. Даже с этой невероятной технологией общество и экономика будут адаптироваться медленнее.
Источник: новое интервью с Дэвидом Сенра

То же видео с другого ракурса (смотреть до конца) Как говорила Сара Коннор: «Когда они гонятся за тобой, всегда беги к стене. Почему-то их никто не научил останавливаться. Так мы и победим в будущем».

Робот поставил мировой рекорд в беге на 100 метров В Пекине стартовали Вторые Всемирные игры гуманоидных роботов. Включены: легкая и тяжелая атлетика, футбол, настольный теннис, большой теннис, единоборства, танцы и, дополнительно, всякие бытовые задачи типа открывания бутылок, сортировка и пр. В первый же день сразу несколько роботов побили мировой рекорд на стометровке. Первым прибежал Tiangong Ultra, разработанный пекинским Центров инноваций. Его результат – 9,39с. Официальный человеческий мировой рекорд Усэйна Болта – 9,58 с.

DeepSeek выпустили новую мультимодальную модель для агентов Встречаем DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp: https://api-docs.deepseek.com/guides/vision/ Это надстройка над V4-Flash специально под мультимодальные агентные сценарии. Несмотря на «Flash» в названии, модель перформит на таких задачах на уровне Opus 4.8, а иногда и лучше. При этом на тексте способности не просели и остаются на уровне официального DeepSeek-V4-Flash. Заодно вышел DeepSeek Harness 0.1.1 с готовой поддержкой модели из коробки. Цены DeepSeek-V4-Flash, до 384 токенов за картинку. Принимает JPEG/PNG/GIF/WebP.

Автор uv ускорил запуск Codex CLI в 25 раз Чарли Марш – основатель и CEO Astral. Это компания, которая разработала uv, Ruff, ty и много других Python тулов. В марте этого года Astral была куплена OpenAI, и теперь Чарли работает в подразделении Codex. Так вот, в последнем релизе Codex он переделал запуск командной строки так, что он стал в 25 раз быстрее. В процесс запуска CLI (то есть когда вы вызываете команду codex) входит загрузка конфигов, аутентификация, установка соединений, подготовка окружения и т.д. Раньше эта цепочка занимала заметное время, а сейчас все происходит буквально мгновенно (попробуйте). За счет чего конкретно произошел такой скачок – не раскрывается. Известно, что Codex CLI был ранее переписан с TypeScript на Rust, а в нем Чарли настоящий гуру. Он обещает, что «может ускорить это еще больше».

Готовитесь или интересуетесь поступлением в ШАД в 2027 году? До 24 августа идет набор в текущий поток подготовки ШАД Хелпер.
Готовитесь или интересуетесь поступлением в ШАД в 2027 году? До 24 августа идет набор в текущий поток подготовки ШАД Хелпер. Программа рассчитана на 11 месяцев и охватывает все темы, необходимые для успешной сдачи экзамена в ШАД: линейная алгебра, матанализ, теория вероятностей, дискретная математика, алгоритмы и анализ данных. Основная задача курса - не просто пройти теорию, а научиться решать задачи именно в формате вступительных: - с проверяемыми домашними - обратной связью - пробными экзаменами. Преподают опытные преподаватели с учеными степенями из МГУ и МФТИ. Уже 120+ учеников поступили в ШАД и ML-магистратуры. До 24 августа - скидка 30% на первый взнос по промокоду START30 Если не поступите - зачислим на следующий поток бесплатно. Вы также можете попробовать обучение и если в первые две недели поймёте, что формат вам не подходит - вернём деньги. → Посмотреть формат, программу и стоимость курса по ссылке Реклама, ООО "ШВМ", ИНН 9728100991

OpenAI почувствовали, что пахнет жареным, и снизили цены на GPT-5.6 Sol В течение следующих трех месяцев модель будет на 20%
OpenAI почувствовали, что пахнет жареным, и снизили цены на GPT-5.6 Sol В течение следующих трех месяцев модель будет на 20% дешевле. Input: $5 -> $4 Output: $30 -> $20

На OpenRouter появилась таинственная модель Ox Alpha, которая превосходит Sol и Fable на кодинге https://openrouter.ai/stealt
На OpenRouter появилась таинственная модель Ox Alpha, которая превосходит Sol и Fable на кодинге https://openrouter.ai/stealth/ox-alpha Никто не знает, кто разработчик, моделька числится как stealth. Что известно: – Контекст 1М токенов. – Мультимодальная. – На подмножестве DeepSWE выбивает 80%, против Fable 65%, и Sol 52%. – Токенизатор такой же, как у GLM, и на вопросы про Тайвань отвечает идентично. – Это пятая анонимная модель за месяц, и предыдущие четыре оказывались китайскими. Есть все основания предполагать, что это моделька Zhipu AI. Многие говорят, что она окажется GLM-5.3 Flash. И еще: модель пока что бесплатная! Кто-то не пожалел денег на маркетинг. Правда, есть ограничение: суммарно лаба готова отрабатывать на этой модели не более 100Т токенов в день, но этого все равно должно хватить всем и на все.

Очень показательный график из свежей статьи Bloomberg Оранжевые точки – китайские модели, синие – США. По оси Y – взвешенное
Очень показательный график из свежей статьи Bloomberg Оранжевые точки – китайские модели, синие – США. По оси Y – взвешенное среднее по бенчмаркам GDPval-AA v2, τ³-Banking, Terminal-Bench v2.1, Humanity’s Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, SciCode, AA-Omniscience и AA-LCR. Ломаной соединены фронтирные модели. Видно, насколько за пару лет сократился разрыв в способностях (и это еще на графике нет GLM-5.3). Многие американские лидеры до сих пор утверждают, что китайские модели отстают на 6-9 месяцев, но, очевидно, эта информация устарела. И это уже не говоря про цены.

Anthropic запустили Claude Academy https://claude.com/blog/anthropics-approach-to-teaching-and-learning-ai Инициатива направлена на «формирование AI-грамотности». Подход построен на том же, чему Anthropic учит собственных сотрудников на онбординге. Это не классический промпт-инжиниринг, а скорее продукто-агностичное обучение: вас учат общим правилам и универсальной логике общения с ИИ. Внутри – курсы с практикой , туториалы и кейсы. Есть даже трекинг прогресса. И все бесплатно. Из особо интересного: запустили скилл Academy Skill. Можно поставить, и Claude будет рекомендовать вам подходящие курсы прямо в процессе работы. https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/academy-guide

Nvidia хватается за соломинку, чтобы удержаться на рынке Китая: они разрабатывают для страны специальный новый чип для инфере
Nvidia хватается за соломинку, чтобы удержаться на рынке Китая: они разрабатывают для страны специальный новый чип для инференса The Information со ссылкой на двух сотрудников компании сообщает, что поставки начнутся уже в концу этого года. Причем это будет не обычная GPU семейства Blackwell или Hopper, а LPU – Language Processing Unit. То есть специализированный процессор для языкового инференса. В основе технология, лицензированная Groq. Сообщается, что устройство спроектировано так, чтобы соответствовать американским экспортным ограничениям, однако одобрит ли сам Китай продажи – это вопрос. У них сейчас сильная политика поддержки внутренних разработок. Тем не менее, на данный момент несколько китайских клиентов уже разместили предзаказы.

У Теренса Тао вышла новая статья-эссе, полностью посвященная проблеме переосмысления математики в век AI https://arxiv.org/pd
У Теренса Тао вышла новая статья-эссе, полностью посвященная проблеме переосмысления математики в век AI https://arxiv.org/pdf/2608.16753 Если кратко, ученый предлагает вообще перестать спорить о том, насколько мощным станет ИИ в математике, и подумать о том, что на самом деле является целью математического исследования, если решение задач перестает быть узким местом. На самом деле, решение задачи – это не только решение задачи. При ближайшем рассмотрении процесс разворачивается в пять этапов: генерация доказательства → верификация → внятное изложение → принятие сообществом → канонизация (встраивание в учебники и стандартный аппарат области). Так вот, ИИ берет на себя только первые два пункта. На людях же остается все остальное, а именно: понимание, объяснение, публичные обсуждения, связь найденных решений с существующей теорией и превращение их в материал, которым действительно можно пользоваться на благо науки. Это все можно обобщить как «коллективное усвоение знаний», и оно совсем не поддается автоматизации. Так что тезис Тао таков: математики не лишаться работы, даже когда ИИ полностью обесценит поиск решений. Просто их работа сместится к тому, что раньше считалось менее престижным, но всегда было сутью науки – пониманию и изложению.

Как будут развиваться технологии искусственного интеллекта в ближайшие годы? Какие исследовательские идеи уже превращаются в
Как будут развиваться технологии искусственного интеллекта в ближайшие годы? Какие исследовательские идеи уже превращаются в работающие продукты? С какими задачами сегодня сталкиваются AI-команды? 17 сентября в Москве пройдёт AI R&D DAY — конференция для исследователей, разработчиков, руководителей R&D-команд и специалистов, которые создают и внедряют передовые решения на основе искусственного интеллекта. В центре программы — NextGenAI, проект, который исследует новые вызовы и формирует образ будущего ИИ. Вас ждут 22 доклада в рамках двух треков. Поговорим о: -новых подходах к созданию и обучению моделей; -системах, которые одновременно работают с текстом, изображениями, звуком и другими типами данных; -развитии голосовых технологий; -оценке качества AI-решений; -внедрении технологий в реальные продукты. Участие бесплатное, места ограничены. 17 сентября — Москва (очно) и онлайн. Регистрируйтесь #реклама О рекламодателе

Стартап Generalist анонсировали робота, который может выучить действие всего за одно повторение Достаточно один раз показать GEN-1.5, что и как надо сделать, и он тут же сможет продолжить делать это самостоятельно в one-shot, без файнтюнинга и обновления весов. Демонстрация вставляется в контекстное окно модели, как в промпт у LLM. Модель смотрит на это как на часть последовательности и продолжает ее. Самое интересное, что это эмерджентное свойство. Авторы прямо пишут, что они не делали никаких архитектурных изменений под in-context learning, просто скармливали модели огромный объем физического опыта (дома, склады, заводы и пр), и она сама начала показывать способность к обучению по одному примеру. Примерно как GPT-3 когда-то. При этом в блоге написано, что иногда in-context обучение работает даже лучше, чем 1-5 шагов дообучения на тех же данных. https://generalistai.com/blog/gen-1.5

AI помог разработать вакцину от рака, которая прошла испытания фазы 3 19 августа Moderna и Merck объявили, что персонализиров
AI помог разработать вакцину от рака, которая прошла испытания фазы 3 19 августа Moderna и Merck объявили, что персонализированная мРНК-терапия меланомы успешно прошла первую в истории фазу 3 для неоантигенных вакцин. До этого подобные препараты никогда не проверялись на такой выборке в рандомизированном исследовании. Получается, это первое строгое доказательство, что подход вообще работает. В основе лечения – ИИ-алгоритмы предсказания иммуногенности. ИИ-алгоритм Moderna сравнивает ДНК опухоли со здоровой тканью и предсказывает, какие из тысяч мутаций дадут пептиды, способные связаться с HLA и «зацепить» Т-клетки. Точность подтвердили на архивных данных: модель угадывала именно те неоантигены, на которые реально реагировали Т-клетки пациентов. Из отобранных мишеней собирают одну мРНК на 34 неоантигена и вкалывают пациенту. Цифры фазы 3 пока не раскрыты, но на фазе 2 наблюдалось снижение риска рецидива или смерти на 49%, риска метастазирования – на 59% по сравнению с Китрудой (это один из самых продаваемых препаратов в мире). Дальше препарат начнут тестировать на опухолях в легких, почках и др.

29 августа в Москве пройдет конференция для Java-, Scala- и Kotlin-разработчиков, архитекторов и тимлидов. В программе будут:
+2
29 августа в Москве пройдет конференция для Java-, Scala- и Kotlin-разработчиков, архитекторов и тимлидов. В программе будут: — Антон Курако (Т-Банк) — почему красивым бенчмаркам верить страшно и как не обмануть самого себя графиком. — Андрей Кулешов (Яндекс) — что случилось с миром JVM за первую половину 2026-го: Java, JEP’ы, Kotlin и то, как ИИ уже меняет подход к разработке. — Сергей Петрелевич (Т-Банк) — как принципы Mechanical Sympathy и правильные библиотеки разгоняют обычное Spring Boot MVC-приложение. Полная программа вот. Параллельно будет доступна аллея инженерных продуктов: Kora, SourceCraft, OpenIDE, где можно потыкать и позадавать вопросы командам напрямую. Вечером во дворе Т-Банка будет PowerPoint party, открытый микрофон с историями факапов, ИТ-квиз, игры на Sega и диджей-сеты на виниле под открытым небом. Регистрация по ссылке: https://meetup.tbank.ru/conference/jvm-day/

Лучшее из X на сегодня: CEO Figure AI объявил, что роботов Figure 02 утилизируют, потому что в штаб-квартире заканчивается ме
Лучшее из X на сегодня: CEO Figure AI объявил, что роботов Figure 02 утилизируют, потому что в штаб-квартире заканчивается место, и спросил у подписчиков, как лучше проводить модель на пенсию. На что в комменты пришел Арнольд Шварцнеггер и ответил ему: «Вы должны их расплавить»

ML-проект недели – определение глубины сцены в реальном времени На 7.4 миллиона просмотров за сутки разлетелся проект инженера из Software Mansion (Польша). Он работает с TypeGPU – библиотекой, которая позволяет писать GPU-шейдеры прямо на TypeScript. Автор запустил нейросеть, которая по обычной 2D-картинке восстанавливает карту глубины сцены, и укладывается при этом в ~8 мс на чипе M4 Pro. Кадр видео при 60 fps длится ~16.7 мс, так что это полноценный реалтайм прямо в браузере. Плюс все, от нейросети до финального рендера со светом, работает в одном GPU-пайплайне, без передачи данных туда-обратно между CPU и GPU. Демо выглядит особенно хорошо, но кода в опенсорсе нет (возможно, его собираются продать Zoom за несколько миллионов ✨)

⚡️ Modular выложили в опенсорс Mojo Лицензия Apache 2.0. Внутри исходный код компилятора Mojo, инструменты разработки и toolc
⚡️ Modular выложили в опенсорс Mojo Лицензия Apache 2.0. Внутри исходный код компилятора Mojo, инструменты разработки и toolchain, стандартная библиотека, примеры и часть AI-инфраструктуры, и бонусом CPU- и GPU-кернелы Modular. https://www.modular.com/blog/mojo-open-source Большой релиз для AI-индустрии

Claude может проектировать белки быстрее специалистов-химиков https://www.anthropic.com/research/Claude-accelerates-protein-d
Claude может проектировать белки быстрее специалистов-химиков https://www.anthropic.com/research/Claude-accelerates-protein-design Anthropic провели эксперимент и дали Claude задачу спроектировать миниатюрные связывающие белки для 15 разных белковых мишеней. Это задача, на которую у специалиста уходит несколько недель для одной мишени. Дизайны проверяли в реальной лаборатории независимые компании Adaptyv Bio и Twist Bioscience. В итоге Mythos Preview и Opus 4.8 справились с 14 мишенями из 15. Некоторые дизайны связывались в разы прочнее лучших опубликованных результатов. Hit rate составил почти 27%, при том что типичный показатель области – примерно 10-15%. Модели ставили все эксперименты почти автономно, самостоятельно вели документацию и оркестрировали сторонние специализированные модели для дизайна белков на GPU. Люди только одобряли доступы. Claude даже научился делать сложные β-складчатые структуры. А в одном химическом эксперименте агент сам, без подсказки, предложил тот же уточняющий эксперимент, который лаборатория провела независимо три дня спустя.