ru
Feedback

Не попадитесь на канал ботавода! Telemetrio находит и помечает такие каналы 👉 Хотите видеть метку — оформите подписку

Data Mining | Анализ данных🚀

Data Mining | Анализ данных🚀

Открыть в Telegram

• Купить рекламу: t.me/sahib_space • Группа в ВК: vk.com/datamining.team

Больше
3 042
Подписчики
Нет данных24 часа
-37 дней
-1030 дней

Загружаем данные

Похожие каналы
Нет данных
Возникли проблемы? Пожалуйста, обновите страницу или обратитесь к нашему support-менеджеру .
Входящие и исходящие упоминания
---
---
---
---
---
---
Привлечение подписчиков
окт. '26
октябрь '26
+2
в 0 каналах
сентябрь '260
в 0 каналах
Get PRO
август '260
в 0 каналах
Get PRO
июль '260
в 0 каналах
Get PRO
июнь '260
в 0 каналах
Get PRO
май '260
в 0 каналах
Get PRO
апрель '260
в 0 каналах
Get PRO
март '260
в 0 каналах
Get PRO
февраль '260
в 0 каналах
Get PRO
январь '260
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '250
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '250
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '25
+3
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '25
+8
в 0 каналах
Get PRO
август '25
+7
в 0 каналах
Get PRO
июль '25
+12
в 0 каналах
Get PRO
июнь '25
+10
в 0 каналах
Get PRO
май '25
+26
в 0 каналах
Get PRO
апрель '25
+18
в 1 каналах
Get PRO
март '25
+14
в 0 каналах
Get PRO
февраль '25
+18
в 0 каналах
Get PRO
январь '25
+26
в 1 каналах
Get PRO
декабрь '24
+10
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '24
+29
в 1 каналах
Get PRO
октябрь '24
+134
в 1 каналах
Get PRO
сентябрь '24
+216
в 1 каналах
Get PRO
август '24
+30
в 0 каналах
Get PRO
июль '24
+32
в 0 каналах
Get PRO
июнь '24
+38
в 1 каналах
Get PRO
май '24
+69
в 3 каналах
Get PRO
апрель '24
+42
в 3 каналах
Get PRO
март '24
+72
в 3 каналах
Get PRO
февраль '24
+112
в 3 каналах
Get PRO
январь '24
+88
в 3 каналах
Get PRO
декабрь '23
+37
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '23
+65
в 5 каналах
Get PRO
октябрь '23
+31
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '23
+39
в 0 каналах
Get PRO
август '23
+34
в 0 каналах
Get PRO
июль '23
+38
в 0 каналах
Get PRO
июнь '23
+44
в 0 каналах
Get PRO
май '23
+60
в 0 каналах
Get PRO
апрель '23
+85
в 0 каналах
Get PRO
март '23
+57
в 0 каналах
Get PRO
февраль '23
+118
в 0 каналах
Get PRO
январь '23
+98
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '22
+67
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '22
+93
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '22
+126
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '22
+133
в 0 каналах
Get PRO
август '22
+130
в 0 каналах
Get PRO
июль '22
+274
в 0 каналах
Get PRO
июнь '22
+229
в 0 каналах
Get PRO
май '22
+114
в 0 каналах
Get PRO
апрель '22
+183
в 0 каналах
Get PRO
март '22
+134
в 0 каналах
Get PRO
февраль '22
+132
в 0 каналах
Get PRO
январь '22
+276
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '21
+185
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '21
+267
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '21
+560
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '21
+144
в 0 каналах
Get PRO
август '21
+109
в 0 каналах
Get PRO
июль '21
+22
в 0 каналах
Get PRO
июнь '21
+46
в 0 каналах
Get PRO
май '21
+521
в 0 каналах
Дата
Привлечение подписчиков
Упоминания
Каналы
26 октября0
25 октября0
24 октября0
23 октября+1
22 октября+1
21 октября0
20 октября0
19 октября0
18 октября0
17 октября0
16 октября0
15 октября0
14 октября0
13 октября0
Посты канала
Mundo превращает фотографии помещения в виртуальную сцену, где можно перемещаться и взаимодействовать с предметами. Система сначала собирает упрощённую 3D-схему помещения. Затем AI-агент в коде уточняет расположение объектов и задаёт их физические свойства: массу, трение и др. Дальше физический движок рассчитывает движение и столкновения, а видеомодель превращает результат в ролик, сохраняя облик исходной комнаты. Например, можно смоделировать, как робот достаёт сумку из шкафа и кладёт её на кровать. За счёт такой связки Mundo не просто генерирует красивое видео, а опирается на физическую симуляцию. Выглядит как заготовка для Real-to-Sim: сфотографировал помещение, получил цифровой полигон, где робота можно погонять до выхода в реальный мир. Пока это лишь исследовательский прототип, причём довольно медленный. Сборка одной сцены занимает 10-20 минут, а видео генерируется со скоростью около 1,5 кадра в секунду на восьми A800. Мелкие предметы могут зависать или меняться между кадрами. Насколько такая симуляция помогает роботам справляться с задачами в реальных помещениях, авторы пока в цифрах не показали.

2
⬇️⬇️⬇️
⬇️⬇️⬇️
87
3
Anthropic хочет, чтобы Claude сам разбирался, когда тебе стоит написать. Для этого компания представила Claude Duet - отдельн
Anthropic хочет, чтобы Claude сам разбирался, когда тебе стоит написать. Для этого компания представила Claude Duet - отдельное приложение, которое проверяет подключённые сервисы, замечает важные дела и предлагает следующие шаги. Например, Duet может заметить, что встреча в календаре стоит прямо перед перелётом, и предложить её перенести. В Claude Cowork и раньше были задачи по расписанию, но здесь агент сам пытается определить, что требует внимания. По утрам он готовит сводку дел, а в течение дня проверяет, не появилось ли что-то срочное. Пока это ранняя версия, и насколько хорошо Claude справляется с такой самостоятельностью, ещё предстоит проверить. Anthropic открыла лист ожидания для подписчиков Pro и Max в США. Фоновые проверки расходуют общий лимит Claude, а важные действия вроде отправки писем или оплаты требуют подтверждения.
302
4
Вышел llm-d 1.0 - открытый диспетчер для серверов, на которых крутятся LLM. Когда кодинг-агент возвращается к своей задаче, llm-d ищет сервер, где уже сохранились вычисления по её истории. Так модели не приходится лишний раз обрабатывать один и тот же текст. А если агенты засыпают систему фоновыми задачами, запросы живых пользователей можно пропустить вперёд. Сами эти приёмы, конечно, не новые - vLLM и SGLang уже умели сохранять вычисления, а маршрутизация с учётом кэша встречалась и в других системах. Тут фишка в том, что llm-d собирает всё это в одну открытую систему, которую можно встроить в свой серверный кластер. В версии 1.0 её довели до более приземлённых задач - работы под нагрузкой и обновлений без остановки сервиса. Звучит не так эффектно, как новая модель, зато именно на таких вещах сервисы обычно и спотыкаются. У Google на тесте для кодинг-агентов первый токен ответа приходил более чем на 85% быстрее, а система обрабатывала в 2,4 раза больше запросов, чем с обычной маршрутизацией Kubernetes. Цифры бодрые, но сравнения с другими специальными решениями тут нет. Так что пока llm-d выглядит прежде всего как удобный открытый набор для тех, кому надо запускать своих агентов в больших масштабах, а не как доказанный чемпион по скорости.
324
5
⬇️⬇️⬇️
⬇️⬇️⬇️
285
6
MiniMax раскрыла Space Bunny - под этим именем раньше работала ранняя версия новой M3.1 Flash. Модель заточили под кодинг и длинные задачи для AI-агентов. По тестам самой MiniMax, она решила 73,7% задач DeepSWE 1.1 на реальных кодовых базах. В OSWorld V2, тесте на управление компьютером, модель набрала 61,7 балла. MiniMax заявляет, что в среднем M3.1 Flash выдаёт больше 170 токенов в секунду. Цены через API - $0,15/1M на входе и $0,60/1M на выходе. Для длинных агентных задач компания оценивает снижение затрат в 70% по сравнению с предыдущей моделью. Сейчас M3.1 Flash доступна через API и MiniMax Code, веса обещают выложить позже. Цифры DeepSWE и OSWorld опубликовала сама MiniMax, независимого подтверждения именно этих результатов пока нет.
340
7
⬇️⬇️⬇️
⬇️⬇️⬇️
328
8
Meta открыла веса Muse Spark Open - MoE-модели для кодинга и AI-агентов. Всего в ней 816B параметров (42B активных). Модель умеет разбирать изображения, аудио и видео, а в контекст помещается до 1B токенов. По индексу Artificial Analysis она набрала 39 баллов. Это сильный результат, хотя, например, у GLM 5.3 в той же таблице 45. Так что заявление Meta о «самой мощной открытой американской модели» не стоит превращать в «самую мощную открытую модель вообще». Веса можно скачать и дообучать, но свобода тут с оговорками. Лицензия Meta предусматривает отдельное соглашение для крупных сервисов, которые продают доступ к модели через API. Да и «запустить у себя» - не значит запустить на ноутбуке: для настольного запуска Meta использовала два Mac Studio M5 Ultra.
412
9
⬇️⬇️⬇️
⬇️⬇️⬇️
363
10
У coding-агентов есть настройки для сети, файлов, команд и внешних инструментов. Но по документации обычно непонятно, защитит ли такая настройка от атаки или просто начнёт мешать работе. Авторы HarnessSecurity-Bench взяли Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Qwen Code, Copilot и gptme и дали им 23 обычные задачи по программированию. В репозитории, инструкциях и инструментах при этом лежал вредный контент. После каждого запуска отдельно проверяли, сделал ли агент задачу и успела ли атака повлиять на его действия. Когда агентам включили auto-approve и убрали запросы на разрешение, успешность задач выросла с 77,1% до 95,4%. Вместе с ней успешность атак подскочила с 29,2% до 95,6%. Изоляция сети сработала в обратную сторону: атаки упали с 57,1% до 0,8%, но успешность задач просела с 90,9% до 66,4%. Белый список команд оказался спокойнее: атаки сократились с 98,1% до 50%, а обычная работа почти не изменилась: 99,2% - 97,7%. В одном из запусков Qwen Code заблокировал подозрительный скрипт, а потом вызвал его через разрешённый Python-интерпретатор. Получается, включить защиту и забыть не выйдет: она может заодно отрубить нужную агенту функцию или оставить лазейку через другой инструмент. Этот бенчмарк как раз показывает, какие настройки реально работают, а какие только создают ощущение безопасности. https://arxiv.org/abs/2610.07639
482
11
⬇️⬇️⬇️
⬇️⬇️⬇️
375
12
Mistral показала Large 4 - триллионную мультимодальную модель, которая на каждом токене включает только 49 млрд параметров. Главный прикол в том, что модель огромная по общему объёму, но при ответе запускает лишь нужную часть сети. Mistral пытается получить уровень флагманов без конского счёта за каждый запрос. Контекст у Large 4 - до миллиона токенов, в API миллион входных токенов стоит $1,36, выходных - $4,18. По данным Mistral, модель набрала 61,7% на DeepSWE, где агент решает долгие задачи в реальных репозиториях, и 59,9% на AutomationBench с многошаговыми рабочими процессами. Уже сейчас доступен preview через API, сами веса обещают выложить до конца октября. Тогда Large 4 можно будет скачать и запустить у себя, а не только арендовать у Mistral. Пока это сильная заявка, а не проверенный новый лидер. Бенчмарки опубликовала сама Mistral, подробности архитектуры и обучения обещают раскрыть позже.
500
13
⬇️⬇️⬇️
⬇️⬇️⬇️
416
14
Длинные рассуждения не всегда делают модель умнее. Иногда она уже дошла до верного ответа, но продолжает гонять одни и те же проверки и просто сжигает токены. В Think Right модель во время дообучения учат выбирать длину размышления под сложность задачи. Если несколько попыток легко находят ответ, рассуждение можно сильнее сжать; если задача тяжёлая - лучше оставить больше шагов. Ненужные куски цепочки она определяет по собственному attention: убирает то, к чему финальный ответ почти не «обращается». На Qwen3-4B подход поднял среднюю точность на четырёх бенчмарках с 39,8% до 48,2%, а среднюю длину рассуждений сократил с 7,6 до 4,8 тыс. токенов. То есть модель стала и точнее, и на 36,8% менее болтливой - редкая комбинация, потому что обычное урезание рассуждений часто режет и качество. Обучали TRAAC только на математических задачах, но затем проверили на вопросах по науке и сложных логических задачах: там Qwen3-4B тоже прибавил в точности и сократил ответы примерно на 40%. Пока это не настройка, которую можно включить в любом чат-боте: метод требует отдельного дообучения модели. Но направление понятное - не заставлять ИИ всегда думать «на максимум», а давать ему ровно столько времени, сколько реально нужно. https://arxiv.org/abs/2510.01581
521
15
⬇️⬇️⬇️
⬇️⬇️⬇️
462
16
OpenAI дропнула GPT 6.1 Sol – модель почти уровня Astra, но с ценником примерно в пять раз ниже. На DeepSWE, где агенты чинят реальные кодовые базы, новая Sol догнала Astra и обошла прошлую GPT 6 Sol на 6,4 п.п. На OSWorld 2.0 она отстала от Astra всего на 2,1 п.п., зато один такой запуск обходится примерно в семь раз дешевле. По API входной миллион токенов стоит $2, выходной – $10, а кэшированный входной контекст – всего $0,10. Для агентов это важная штука, потому что они постоянно переносят между запросами историю задачи, файлы и результаты прошлых действий. В научном Terminal Bench Sol в среднем тратила $5,47 на задачу против $23,80 у Astra, хотя Astra там всё ещё заметно сильнее. Но к цифрам при этом стоит относиться спокойно. OpenAI тестировала GPT 6.1 Sol в своей среде или через собственный API, а результаты конкурентов брала из их публичных отчётов. Поэтому это пока не полностью независимое сравнение. Но общий тренд уже виден: мощные агенты постепенно перестают быть дорогой игрушкой только для самых крупных команд.
612
17
⬇️⬇️⬇️
⬇️⬇️⬇️
546
18
H Company выпустила Holo4 - открытого агента для интерфейсов, кода, API и MCP‑инструментов. В линейке две версии: плотная 27B и MoE‑модель 35B‑A3B. Для Holo4‑27B компания заявляет 85,2% на OSWorld при цене около $0,08 за задачу. На более свежем OSWorld 2.0 результат скромнее - 61,7%, тогда как у Claude Opus 5.5 там 81,8%. Плюс H Company выложила 7 366 полных траекторий тестов. То есть можно посмотреть не только на финальный процент, но и на конкретные действия агента: куда он кликал, где ошибался и как добирался до ответа. Независимой проверкой это пока не назовёшь, потому что Holo4 запускали в собственном harness, а результаты конкурентов взяли из разных источников и с разными настройками. Но теперь хотя бы есть что разбирать, помимо красивых цифр в релизе.
557
19
⬇️⬇️⬇️
⬇️⬇️⬇️
489
20
Claude смог почти автономно выполнить девятицикловый расчёт из теоретической физики, который до этого напрямую не удавалось провести ни одной исследовательской группе. Задача была из N=4 super Yang-Mills: грубо говоря, нужно было шаг за шагом собрать крайне сложный расчёт амплитуды рассеяния. Claude Fable 5.1 работал через Claude Science и сделал это двумя способами, практически без научного надзора - исследователи в основном просто просили его продолжать работу. Один из запусков занял неделю на 96 CPU, а весь прогон обошёлся бы пользователю примерно в $1-2 тыс. Результат отдельно проверил физик Лэнс Диксон из SLAC и Стэнфорда. Почти параллельно похожего прогресса добилась и человеческая группа с GPT-6 в роли помощника. Поэтому главный момент здесь не в новом физическом методе, а в автономности: Claude без постоянной помощи человека смог сам пройти сложную исследовательскую процедуру, писать код, организовать вычисления и довести работу до конца. Мы всё ближе и ближе к тому, чтобы увидеть AI-агента не просто помощником учёного, а самостоятельной исследовательской единицей🤓
613