Data Secrets

С чего начать строить свой стартап, если есть крутая идея?   В мире куча талантливых разработчиков, которые могли бы построить большие успешные стартапы. Но, к сожалению, большинство из них остановились из-за "У меня недостаточно денег", "Я недостаточно опытен" или "А вдруг не получится". Если не хочешь так же и искренне веришь в свою идею – пора начинать двигаться вперед, несмотря на страхи. Тем более, что сейчас есть море возможностей развить свой потенциал. Например, Молодежные акселераторы от Сбера:   ✅ Если сомневаешься в себе – рядом будет наставник с опытом в предпринимательстве. ✅ Если не хватает знаний – можно пройти обучение и быстро тестировать гипотезы с помощью ИИ. ✅ Если нет капитала – дадут доступ к инвесторам.   В итоге ты сможешь превратить свою идею в рабочий MVP и найдешь первых клиентов или инвесторов. Нужно только начать по ссылке!

На AlphaArena заметили лидирующую mystery model. Илон Маск подтвердил, что это тестовая версия Grok 4.20 🫠 AlphaArena – это та самая площадка, где модели соревнуются в реальном трейдинге. Они получают капитал в 10000 долларов и торгуют криптовалютными контрактами, акциями и тд. В основном модели, конечно же, уходят в минус. Но недавно на арене заметили новую модель под кодовым названием «mystery model». Она заметно выбилась вперед относительно соперников, торговала смело и фиксировала прибыль точно на пиках. Оказалось, что это был новый Grok 4.20 (да, нолик в конце не случайный 🔵). Это подтвердил Илон Маск в X. Может, это будет новогодний подарок от xAI?

Это они еще про грамоты за русского медвежонка не слышали

У Apple что-то пошло не по плану: за последние 72 часа из компании ушли четыре главы основных подразделений, включая директора по ИИ ➖Джон Джаннандреа, глава AI/ML, уходит на пенсию из-за тупиковой ситуации с Siri и AI-функциями ➖Алан Дай, глава UI-дизайна, переходит в Meta для руководства новой дизайн-студией. С дизайном в Apple вообще все сложно после ухода Джони Айва к Альтману. Известно, что за последние пару месяцев OpenAI захантила из Apple порядка 40 сотрудников из отделов дизайна, hardware и wearables. Напоминаем, что сейчас Альтман совместно с Айвом разрабатывают семейство ИИ-устройств без экранов – анти-IPhone. Влияет и конкуренция с Meta. Ранее Цукер забрал из Apple главу foundation models, а сейчас забирает у компании большую часть рынка носимых устройств со своими Ray-Ban Meta. Apple пытаются переключиться с Vision Pro на такие же ИИ-очки, но там 73% рынка уже контролирует Meta. ➖ Также ушли в отставку Кейт Адамс, старший вице-президент и генеральный советник, и Лиза Джексон, вице-президент по экологии, политике и социальным инициативам. Короче, F

MWS AI выпустила корпоративную платформу MWS AI AGENTS PLATFORM для создания ИИ-агентов Все как мы любим: можно создать агента на базе LLM в приятном визуальном интерфейсе, не написав ни одной строчки кода. Количество возможных бизнес-сценариев огромно: построить можно даже мультимодальные и мультиагентные процессы. Агенты смогут распределять роли и функции, передавать друг другу результаты и проверять их. Также на платформе есть уже готовые решения «из коробки», а еще инструменты для разметки и подготовки данных. А если с внедрением решения понадобится помощь, то MWS AI предоставят консультационную поддержку, обучение команд и экспертное сопровождение. Кстати, в разработку платформы компания вложила 4 миллиарда рублей. Система разрабатывалась специально как enterprise-ready решение, так что надежность и устойчивость — на высоте.

Google выпустили Gemini 3 Deep Think, и это поразительная модель Она выбивает 41% на HLE и 31.1% на ARC-AGI-2 (без использования инструментов). Это заметно лучше Gemini 3 Pro, а остальные модели вообще остаются далеко позади. Модель использует «продвинутые параллельные рассуждения для одновременного изучения нескольких гипотез», то есть она задействует сразу несколько потоков параллельных рассуждений и каким-то образом объединяет результаты. Джефф Дин написал, что эта модель «делает доступной технологию, которая выиграла золотые медали IMO и ICPC». Но обратите внимание, что это НЕ та же самая модель. Она просто построена на основе того варианта Gemini-2.5 Deep Think, которая выигрывала олимпиады (использует ту же идею с параллельными потоками ризонинга), то есть Gemini 3 Deep Think может оказаться еще мощнее. Пока модель доступна только подписчикам Ultra blog.google/products/gemini/gemini-3-deep-think/

Tesla и Илон Маск похвастались, что Optimus научился бегать Выглядит правда достаточно конечно. Правда, в том же Boston Dynamics робота научили бегать и делать колесо еще 10 месяцев назад ✌️

Сэм Альтман планирует создать конкурента SpaceX По данным WSJ, он пытался собрать средства, чтобы либо купить, либо войти в партнерство с какой-нибудь ракетной компанией. В первую очередь он рассматривал Stoke Space с покупкой контрольного пакета акций. Целью было создать игрока, сопоставимого со SpaceX Илона Маска, и параллельно заложить основу для космической инфраструктуры под проекты OpenAI (сейчас модно говорить о переносе датацентров на орбиту). Переговоры активно шли всю осень, но сейчас, как утверждают журналисты, приостановились. Лицо Маска представили? 🔵

Google продолжает генерировать занятные продукты: они запустили Workspace Studio – новый инструмент для быстрого создания агентов Там можно будет проектировать, управлять и шарить ИИ-агентов вообще без написания кода. По сути это надстройка над Workspace: платформа рассчитана на агентов, которые будут работать в Gmail, Docs, Sheets, Drive, Chat, Slides, Meet и тд Например, можно сделать: – Агента, который постоянно будет мониторить вашу почту и собирать все рабочие письма в отдельную папку. – Агента, который раз в месяц или по триггеру будет собирать метрики из нужных таблиц и делать по ним презентацию. – Агента, который делает саммари по встречам в Meet и сразу ставит задачи на основе action items. Google пишут, что в альфа‑тесте за 30 дней через агентов Workspace Studio уже прокрутили более 20 млн задач, от простых напоминаний до сложных процессов вроде юридического триажа и обработки клиентских обращений. Пока продукт развернули только для бизнес-клиентов Workspace, но в январе обещают выпустить для всех workspace.google.com/studio/

Исследователи Яндекса представили RATE — новую систему оценки нейропереводов RATE (Refined Assessment for Translation Evaluation) опирается на критерии естественности речи и, по сути, меняет оценку с «Переведено верно» на «Переведено по-человечески». Например, если система перевела «Sorry, my bad» как «Приношу извинения, это моя вина» вместо «Извини, ошибся» — RATE заметит, что перевод звучит неестественно, потому что сеть выбрала слишком официальный тон. Обычно существующие системы такие детали игнорируют, и поэтому качество перевода сложно улучшать. RATE оценивает перевод по трём главным для пользователя критериям: точность — верно ли передан смысл, естественность языка и соответствие стилю оригинала. Благодаря такой детализации RATE выявляет в семь раз больше ошибок, чем другие методы оценки. При этом система не только отмечает наличие ошибки, но и оценивает её значимость. В перспективе это очень весомая работа, потому что на основе этой метрики разработчики смогут целенаправленно совершенствовать существующие модели. Статья о RATE была представлена на большой международной конференции EMNLP 2025. Почитать статью полностью можно здесь.

Для тех, кому обычные визуализации работы трансформера уже приелись: ребята из alphaXiv сделали красивейший интерактивный RL Visualizer На примере игрушечной задачи прохождения лабиринта можно отслеживать, как шаг за шагом агенты учатся с помощью обучения с подкреплением, и сравнивать разные алгоритмы. Например, можно посмотреть, в чем практическая разница между PPO и GRPO. Полезная штука, чтобы освежить знания или интуитивное понимание RL. А еще это красиво. www.alphaxiv.org/labs/rl-playground

🥳 Google Colab теперь доступен в Cursor, Windsurf и Antigravity Напоминаем, что совсем недавно они выкатились в VSCode: там стало возможным подключать локальные ноутбуки к средам Colab и, не выходя из IDE, использовать, например, TPU. Теперь то же самое можно делать и в любимых ИИ-IDE. Как подключить Colab в Cursor: 1. Скачиваем расширение Google Colab через Open VSX. Скачать можно через Extensions в самой IDE, но нужно выбрать маркетплейс Open VSX. 2. В IDE создаем или импортируем файл .ipynb в проект. 3. Кликаем Select Kernel справа сверху, выбираем Colab, входим в аккаунт и затем выбираем нужный runtime. Готово! Приятно, да?

Как ИИ взломал блокчейн контрактов на $4,6 млн: новое исследование Anthropic Сразу дисклеймер: ничьи кошельки не пострадали, все тесты проводили в симуляции. Anthropic red team (ну просто на всякий случай 😐 ) решили проверить, сколько денег современный ИИ способен "украсть", если дать ему такую задачу. Они взяли 405 настоящих смарт-контрактов, которые реально взламывали в 2020–2025 годах (такие данные открыты) и сделали из этого бенчмарк SCONE-bench. Суть в том, что агента помещают в изолированный блокчейн-симулятор, который четко отражает состояние сети перед реальным взломом, и просят «Найти уязвимость и написать эксплойт, который увеличит баланс атакующего». Итог: всего модели смогли написать рабочие эксплойты на сумму 550,1 миллион долларов в переводе на современный курс. Но вы сейчас скажете: "Это просто зубрежка датасета", – и будете, в целом, правы. Только Anthropic тоже об этом подумали, и потому провели дополнительный эксперимент. Они выбрали из всего датасета 34 контракта, взломанных после марта 2025 года (то есть после knowledge cutoff у моделей) и прогнали по ним Opus 4.5, Sonnet 4.5 и GPT-5. Относительный результат почти не ухудшился: суммарная виртуальная добыча оказалась равна $4,6 млн, лучший результат – у Opus 4.5. Вот в такое время живем.

Легенда Юнгер Шмидхубер опять поясняет за плагиат: на этот раз он доказывает, что CNN изобрел не Лекун Напоминаем, что Шмидхубер – это тот самый ученый, который постоянно заявляет, что выдающие идеи ИИ – плагиат и воровство. По его словам: – Хопфилд и Хинтон получили Нобелевскую премию незаслуженно, потому что украли идею из статьи шестидесятых годов – Все, что сделали DeepSeek с R1, взято из статей Шмидхубера – GAN – тоже его идея, а авторы основополагающей статьи про эту архитектуру наглые копирайтеры – Трансформеры, естественно, придумал он, а не ребята из Google Теперь же он утверждает, что Лекун с его CNN – тоже воришка, и что на самом деле ранние сверточные нейросети изобрел Кунихико Фукусим в Японии в 1979, а не Ян Лекун в конце восьмидесятых, как принято считать. Шмидхубер даже продемонстрировал видео якобы 1986 года, на котором система Кунихико Фукусимы распознает рукописные цифры. Если что, то самое известное видео, на котором Лекун показывает то же самое, снято в 1989. Верим?

Как работает распознавание звука в Алисе На прошлой неделе в Москве прошла большая встреча ML-комьюнити Data Dojo от Яндекса. Такие ивенты ценим прежде всего за интересные технические ML-ные доклады. В этот раз слушали их на прямой трансляции. Больше всего зашло выступление от руководителя команды голосовой активации Дмитрия Солодуха под названием "Кухня, гости, музыка: как мы научили колонку реагировать в реальном хаосе". Наверное, многим уже верхеуровнево известно, как активируется Алиса: внутри нее сидит небольшая локальная модель голосовой активации, которая работает на устройстве. Она цепляет из всего входящего голосового потока заданные наборы фраз с целью понять, когда пользователь начинает обращаться к ассистенту. Как только слово “Алиса” распознано локально – команда отправляется на сервер, где она обрабатывается. Но если в целом принцип работы системы понятен, то многие детали могут быть не так очевидны. Например, вы задумывались, как такая крохотная модель распознает звук, если у вас одновременно играет музыка, кричат дети, разговаривают гости? Или как Алиса понимает, что вы обращаетесь к ней, если говорите просто "громче", а не "Алиса, громче"? Или какая там используется архитектура и фичи? Обо всем этом как раз рассказал Дмитрий в своем докладе. Будет полезно тем, кто работает со сложными мультимодальными системами, и спецам, кто так или иначе занимается голосом и классификацией. Внутри много конкретных ML-деталей, о которых редко рассказывают публично.

Anthropic собираются выходить в IPO в начале 2026 года Это значит, что очень скоро их акции можно будет купить публично. Напоминаем, что OpenAI планировала IPO только к 2027, так что Anthropic вполне могут оказаться на этом поприще первыми. В любом случае, это будет один из крупнейших IPO в истории: Дарио Амадеи ведет переговоры об оценке стартапа в 300-350 миллиардов долларов. Покупаем?

⚡️ Breaking: Anthropic отменяет сделку с Bun. «Мы осознали, что можем просто бесплатно форкнуть репу» – заявил CEO стартапа Дарио Амадеи.

О, AWS выпустили новый чип Trainium3 для ИИ Пробежимся по заявленным цифрам: – Перформанс в 4.4 раза выше, чем у Trainium2 – Пропускная способность 4× (до 4.9 TB/s) – performance-per-watt тоже 4x – 144 GB памяти Основное, чем хвастаются AWS, – это что Trainium3 можно объединять в крупные кластеры и легко их масштабировать. Например, в один высокоскоростной UltraServer можно сшить до 144 чипов. При этом позиционируют они такие конфигурации как чуть ли не самую выгодную по цене/производительности опцию для крупных моделей. Обещают до ~50% экономии при обучении. На Nvidia последнее время конкуренция сыпится со всех сторон

Google тихонько выкатили нам небольшой новогодний подарок: адвент-календарь по разработке агентов Каждый день до 25 декабря вот здесь будет появляться какой-нибудь туториал или лайфхак для программирования агентов (в большинстве случаев с помощью инструментов Google, конечно). Вчера уже вышла первая карточка с разбором, как сделать агента на основе Gemini с помощью нескольких строк на YAML. Как минимум, это красиво https://adventofagents.com/

«Я боюсь остаться без денег» Это всего лишь пшик. А реальный страх - прожить всю жизнь ниже уровня, которого точно можно было достичь И самым обидным может стать один простой ментальный затык, который просто нужно вовремя понять: 🧬🔑 Тревога как Трамплин - очень важное осознание для жизни и финансов P.S. Сильные идеи никого не ждут. Они просто выбирают других ;) @chiron