اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
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 90 476 مشترک است و جایگاه 1 410 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 6 276 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 90 476 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 15 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 470 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 13 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید شده (به صورت رسمی توسط تلگرام)
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 24.90% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 18.70% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 22 522 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 16 914 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 234 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 16 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.
90 476
مشترکین
+1324 ساعت
+1847 روز
+47030 روز
آرشیو پست ها
90 473
Минутка увлекательных метрик: Сэм Альтман раскрыл, что самый активный пользователь OpenAI тратит более 100 млрд токенов в месяц
На одном из последних стримов он сказал, что примерно сколько сжигает крупнейший внутренний пользователь OpenAI. И добавил, что «к его удивлению», у стартапа есть внешний клиент, который тратит еще больше.
Для понимания картины: 100 млрд токенов – это примерно 125 миллионов страниц, то есть примерно 100 тысяч копий «Войны и мира». В месяц!
Это экстремально много даже для крупного enterprise-использования. А самое интересное, что за последние годы такие рекорды потребления токенов выросли примерно в миллион раз.
tokenmaxxing, что ты делаешь 🤯
90 473
Минутка увлекательных метрик: Сэм Альтман раскрыл, что самый активный пользователь OpenAI тратит более 100 млрд токенов в месяц
На одном из последних стримов он сказал, что примерно сколько сжигает крупнейший внутренний пользователь OpenAI. И добавил, что «к его удивлению», у стартапа есть внешний клиент, который тратит еще больше.
Для понимания картины: 100 млрд токенов – это примерно 125 миллионов страниц, то есть примерно 100 тысяч копий «Войны и мира». В месяц!
Это экстремально много даже для крупного enterprise-использования. А самое интересное, что за последние годы такие рекорды потребления токенов выросли примерно в миллион раз.
tokenmaxxing, что ты делаешь 🤯
90 473
Ставка на лояльный подход к нейросетям
На сегодняшний день главным козырем российской IT-отрасли перед другими странами остается комфортная нормативная среда, заявил первый зампред правления Сбера Александр Ведяхин на ПМЭФ.Готовящийся профильный закон обязан сохранить данный статус-кво ради дальнейшего стимулирования инноваций. Ради этой цели сейчас ведется плотный диалог между бизнесом и властью. В итоге стейкхолдерам предстоит четко определить границы допустимого контроля: новые правила не должны бить по скорости внедрения алгоритмов.
90 473
Anthropic продолжают расширять проект Glasswing
Они объявили, что в новой волне доступ получат уже 150 организаций, причем на только из Америки. В частности, после недель переговоров, доступ получает даже агентство ЕС по кибербезопасности.
Anthropic ожидают, что схожие модели уровня Mythos появятся у других компаний в течение 6-12 месяцев (довольно пессимистичный в плане прогресса прогноз, кстати), и хотят успеть помочь компаниям обезопасить свои процессы, пока такие системы не стали общедоступными и дешевыми.
www.anthropic.com/news/expanding-project-glasswing
90 473
Весна выдалась насыщенной на новые open source релизы 😎
Сразу несколько новых моделей начали сокращать разрыв с закрытыми LLM — не только в чатах, но и в production-сценариях.
Среди самых заметных новые китайские модели:
▶️GLM-5.1 ▶️Kimi K2.6 ▶️DeepSeek V4 ProЧто особенно интересно:
GLM-5.1 может автономно выполнять задачи до 8 часов, Kimi K2.6 позволяет управлять целым отрядом субагентов, а DeepSeek V4 Pro содержит гибридную архитектуру внимания, что дает крутой результат для длительного контекста.Сейчас open source LLM все увереннее становятся частью enterprise-инфраструктуры. Подключить эти и еще 40+ моделей можно в сервисе Evolution Foundation Models от Cloud.ru:
Вы получаете доступ к популярным open source моделям, которые можно легко адаптировать под задачи бизнеса. Модели уже готовы к использованию — не нужно развертывать инференс и писать код, достаточно подключиться через API, совместимый с OpenAI.👉Перейти к сервису👈
90 473
Google будет привлекать инвестиции на ИИ
Да, даже Google не хватает денег на ИИ. Alphabet официально заявила, что спрос на ее ИИ-решения «превышает доступные поставки».
Дефицит мощностей наблюдается даже внутри компании. Недавно внутри Google сформировали специальный комитет по распределению компьюта по департаментам, и получить GPU/TPU для своего проекта теперь не так уж и просто. Мы писали об этом тут.
Короче, им нужно прямо сейчас быстро строить инфраструктуру.
Но Пичаи признал, что на собственные средства такой темп Google не осилит. Так что они вынужденно привлекают срочные инвестиции путем продажи акций.
Пока звучит сумма в 80 миллиардов долларов. А всего на инфраструктуру в 2026 они планируют потратить в районе $175–185 млрд.
90 473
Вслед за OpenAI Anthropic тоже подали заявку на IPO
Они объявили об этом сами, вот проект регистрационного заявления.
Теперь обе компании находятся на стадии одобрения заявок регулятором (Securities and Exchange Commission, в данном случае). Так как заявки конфиденциальны, финансовых деталей пока нет.
Формы были поданы стартапами с разницей в неделю, так что гонка за первенство по IPO продолжается
90 473
Стример PewDiePie выкатил проект для локального запуска ИИ-моделей и агентов
Один из крупнейших в мире блогеров продолжает перевоплощаться в AI-разработчика. Больше 10 лет он снимал летсплеи, прохождения и всякую развлекаловку и был самым подписываемым на YouTube, а потом – заинтересовался ИИ, и пошло-поехало.
В ноябре он объявил, что собрал себе суперкомпьютер для запуска локальных LLM за 20к долларов. Он призывал всех перестать пользоваться ChatGPT и остальными чат-ботами и переходить на локальные модели, чтобы не делиться своими данными с "нечестными" корпорациями и не переплачивать.
Затем он дообучил собственную модель, которая по какому-то бенчмарку даже превосходила фронтиры.
И вот сейчас – выпускает полноценную опенсорсную оболочку Odysseus для локального запуска агентов и моделей: https://youtu.be/rAzT5lcezPs.
Кратко, это попытка сделать полноценный self-hosted ChatGPT, то есть внутри: интерфейс, память, инструменты, хранение данных, всякие агенты и тд. Модели можно подключать через Ollama, llama.cpp или vLLM, и давать им доступы на усмотрение.
Проект на GitHub уже набрал почти 18к звезд: github.com/pewdiepie-archdaemon/odysseus.
Ждем, когда уже вайбкодить начнет MrBeast
90 473
RTX Spark – новый серьезный конкурент Apple Silicon от Nvidia
Еще один очень яркий релиз в прошедшей вчера Computex 2026, на этот раз уже для потребителей.
RTX Spark – это System-on-Chip для AI-PC и локального запуска ИИ-агентов. Внутри будет 20-ядерный ARM CPU, Blackwell GPU на 6144 CUDA-ядер, Tensor Cores с FP4 и до 128 ГБ объединенной памяти, которая и сделала Apple Silicon таким популярным среди разработчиков.
NVIDIA заявляет до 1 петафлопа AI-производительности. Конечно, речь идет о низких точностях, но тем не менее: еще недавно эта мощность ассоциировалась с серьезными серверными системами. На такое железо будут спокойно влезать модели до 70–120B с квантизацией. Плюс CUDA и весь AI-стек Nvidia из коробки.
При этом ноутбуки будут очень тонкими и легкими, ~ 14мм и 1.3 кг.
Ноутбуки на новом чипе уже готовят Dell, HP, Lenovo, Asus и другие.
www.nvidia.com/en-us/products/rtx-spark/
90 473
Nvidia впервые выпускают собственный CPU – NVIDIA Vera
Vera спроектирован специально для ИИ. На агентных задачах выдает ускорение 80% относительно x86.
Внутри 88 ядер Olympus, это собственная архитектура NVIDIA. Конечно, основная фишка в сверхтесной связке с GPU. Vera и будущие GPU Rubin связаны через NVLink-C2C с пропускной способностью 1.8 ТБ/с. Это примерно в 7 раз больше, чем PCIe Gen6, то есть очень быстро.
А это значит: дешевле и быстрее обучение и инференс, меньше простоев и выше загрузка кластеров.
По сути, Nvidia теперь продает датацентры под ключ. И GPU, и CPU, и софт, и сеть, и все это как единая система. Дженсен сказал, что первыми клиентами под Vera будут OpenAI, Anthropic и SpaceX.
https://www.nvidia.com/en-us/data-center/vera-cpu/
90 473
Lakehouse будет расти в России быстрее рынка аналитических решений в целом
Речь про архитектуру, которая объединяет Data Lake и классические DWH: данные хранятся отдельно от вычислительных мощностей, из-за чего систему становится проще и дешевле масштабировать на больших объемах.
В интервью «Коммерсанту» руководитель продуктовой архитектуры платформы данных Yandex Cloud Леонид Савченков говорит, что классические DWH начинают заметно «болеть» на объемах свыше 100 ТБ:
«Единственный способ это исправить — докупать серверные мощности. Но в традиционной архитектуре хранение данных и их обработка неразрывно связаны, поэтому расширять приходится сразу все — даже если “узкое место” только одно».
Среди компаний, которые уже двигаются в эту сторону, упоминаются Т-Банк, «Магнит», Lamoda и «Лемана Про». Отдельно отмечается, что Lakehouse удобнее для запуска ИИ-нагрузок: модели и аналитические агенты можно выносить на отдельные вычислительные мощности без влияния на основную систему.
Интересно, что в качестве одного из будущих сценариев отдельно выделяют аналитику на естественном языке — когда бизнес задает вопрос почти «человеческим» языком и получает готовый график или SQL-запрос.
90 473
Тем временем в Сан-Франциско шикарные дома продают за акции OpenAI и Nvidia
www.zillow.com/homedetails/160-Noe-St-San-Francisco-CA-94114/461638923_zpid/
90 473
Один из корпоративных клиентов Anthropic случайно потратил за месяц 500 миллионов долларов на токены
Вы не ослышались, пол миллиарда долларов.
Об этом изданию Axios рассказал консультант компании (сама компания не называлась). Дело в том, что для сотрудников не были установлены лимиты по использованию, и те сожгли дополнительных токенов буквально на миллионы.
Теперь понятно, откуда у Anthropic такой ARR
90 473
Anthropic оценили почти в 1 триллион долларов
Компания официально объявила о раунде H: они привлекли $65 млрд при оценке в $965 млрд (напоминаем, что еще в феврале их оценивали в 380 миллиардов). И, кстати, OpenAI последний раз оценили в 852 миллиарда.
При этом выручка (ARR) Anthropic перешагнула за 47 миллиардов долларов.
90 473
😳Цены на серверы растут снижаются каждую секунду
Selectel проводит аукцион выделенных серверов: скидки доходят до 35%, а иногда появляются СуперЛоты со скидкой до 80%. Если успеете арендовать раньше других, выгодная цена сохранится за вами навсегда 🔥
Почему стоит арендовать выделенный сервер в Selectel?
- Безлимитный бесплатный интернет со скоростью 1 Гбит/сек,
- Защита от DDos атак входит в стоимость аренды,
- Полное соответствие стандартам 152-ФЗ.
➡️Арендуйте выделенный сервер от Selectel со скидкой, пока это не сделал кто-то другой: https://slc.tl/8ihz3
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFHN8k7s
90 473
Ведущий ученый из OpenAI Ноам Браун считает, что ИИ может в целом улучшить математические способности людей
Вот так он прокомментировал новость выше о том, что люди переняли подход ИИ для опровержения известной гипотезы:
"После появления AlphaGo навыки игроков в Go заметно улучшились. Подозреваю, что мы увидим аналогичную закономерность и в математике".Феномен AlphaGo действительно существует: после победы над Ли Седолем люди стали наследовать у нее тактики, а некоторые лучшие игроки вроде Кэ Цзе даже в целом изменили стиль игры. Браун считает, что математиков ждет примерно то же самое: ИИ открывает новые пути, которые люди затем могут переиспользовать в собственных доказательствах (что, собственно, и произошло).
