Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Анализ данных (Data analysis)
Открыть в Telegram
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Анализ данных (Data analysis)
Канал Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 50 150 подписчиков, занимая 2 678 место в категории Технологии и приложения и 12 571 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 50 150 подписчиков.
Согласно последним данным от 12 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -35, а за последние 24 часа — -30, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.06%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.57% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 547 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 794 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 30.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как llm, контекст, openai, архитектура, deepseek.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Data science, наука о данных.
@haarrp - админ
РКН: clck.ru/3FmyAp”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 13 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
50 150
Подписчики
-3024 часа
-537 дней
-3530 день
Архив постов
💡 Синтетические картинки, которые обучают лучше реальных
Исследователи из MIT показали неожиданную вещь:
крошечный синтетический датасет может обучать linear probes на огромных vision-моделях лучше, чем настоящие изображения.
Они создали метод Linear Gradient Matching (LGM), который делает следующее:
1) Берут замороженную модель-основу (DINO, CLIP и т.д.)
2) Смотрят, какие градиенты она выдаёт на реальных изображениях
3) Генерируют синтетические картинки так, чтобы градиенты совпадали
4) Обучают линейный классификатор - и он работает лучше, чем при обучении на исходных данных
Почему это полезно:
— работает между моделями (генерировано под DINO → отлично работает в CLIP)
— особенно сильна на тонких классификациях, где важны микродетали
— помогает увидеть, на что реально смотрит модель: спурьёзные корреляции, похожие кластеры, структуру embedding-пространства
Это меняет представление о данных.
Раньше: «Нужно собрать миллионы картинок».
Теперь: «Нужно правильно сгенерировать десятки».
arxiv.org/abs/2511.16674
Хочешь перейти из BA в продакты?
Многие BA хотят стать продактами, но сталкиваются с проблемой: продуктовый контекст слишком широкий, и нет ощущения цельной картины.
Интенсив «Product Manager 2.0: менеджер продукта в эпоху ИИ» поможет закрыть разрыв между ролями быстрее и качественнее, чем год самостоятельных попыток.
Что ты получишь:
— понимание роли и компетенций Product Manager в эпоху ИИ, а не по курсам пятилетней давности
— чёткое разграничение: что делает AI, а что остаётся на плечах продакта
— работу с AI Operating Model: как меняются продукт и процессы, когда AI действительно встроен в операционку
— full-stack видение product development: Discovery, Delivery, стратегия, экономика
— практику гипотез, исследований, экспериментов и AI-прототипирования
— метрики, юнит-экономику, P&L, roadmap
Это — короткий мост между BA и PM, который помогает перестать быть “почти продактом” и стать им по факту.
3 дня, два опытных продакта в качестве преподавателей и международный сертификат ICP-PDM.
👉 Ссылка на программу
Реклама. ООО "СКРАМТРЕК". ИНН 9709056610. erid: 2W5zFHZ91pU
⚡️ Сэм Альтман: ИИ меняет ценность профессий
По словам Сэма Альтмана, ИИ резко меняет то, сколько стоят разные профессии.
Если твоя работа - за компьютером (кодинг, дизайн, написание текстов), ИИ уже умеет делать большую часть таких задач быстро и дёшево. Это снижает ценность цифровых профессий.
Почему так?
Потому что проще всего автоматизировать работу, основанную на знаниях и мышлении. А вот профессии, где нужно быть физически на месте и работать руками сантехники, электрики, хирурги, логистика, доставка- защищены намного лучше. ИИ пока слаб в физическом мире.
Получается интересный переворот:
Работы, считавшиеся «престижными» из-за высокого интеллектуального порога, становятся менее особенными - ИИ делает их слишком быстро.
А профессии, связанные с реальным миром и ручными навыками, наоборот, растут в ценности.
ИИ меняет отношение к цифровому труду:
Не так важно, насколько ты хорош в компьютерных задачах - ИИ легко копирует такую работу. Важнее то, что ты можешь *создать*, *починить*, *построить* или *сделать* своими руками.
И это затрагивает не только рынок труда.
Когда ИИ берёт на себя интеллектуальные задачи, которые раньше давали людям чувство вызова и значимости, многие начинают искать удовлетворение в реальной, физической работе.
В том, где результат - не в файле, а в реальном мире.
Gemini 3.0 Pro устанавливает рекорд в новом физическом бенчмарке - 9.1%
CritPt - новый исследовательский физический бенчмарк уровня аспирантуры, созданный более чем 60 учёными. Он проверяет ИИ на действительно новые, сложные задачи сразу в 11 разделах физики - и ни одна модель пока не преодолела порог в 9%.
Даже топовые системы вроде Gemini 3.0 Pro Preview набирают лишь 9.1%, подчёркивая, насколько далеко современные модели остаются от настоящих пост-град рассуждений в передовой физике.
https://x.com/ArtificialAnlys/status/1991913465968222555
Repost from Machinelearning
+1
🌟 RL-фреймворк для обучения MoE-моделей от создателей Chatbot Arena.
Miles - фреймворк для RL-обучения от команды LMSYS ORG, ориентированный на энтерпрайз-уровень.
Если вы следите за опенсорс разработками, вы наверняка слышали о предшественнике этой системы, проекте slime. Это легкий инструмент, который используют во многих современных пайплайнов пост-трейна. На нем, кстати, запускали GLM-4.6.
Slime доказал, что легковесный дизайн работает, и Miles делает следующий шаг - масштабное обучение архитектур MoE и поддержка тяжелых промышленных нагрузок.
🟡Технические детали.
Miles предлагает то, что называют "True On-Policy". Раньше между тренировкой и инференсом часто возникало расхождение. Теперь же, благодаря инфраструктурному подходу, LMSYS добилась нулевой дивергенции. Это стало возможным благодаря использованию Flash Attention 3, библиотеки DeepGEMM и ядер от Thinking Machines Lab, работающих в связке с
torch.compile.
Вторая особенность - в использовании спекулятивного декодирования. Обычно в RL черновая модель замораживается, что мешает ей следовать политике целевой модели. LMSYS добавили онлайн-обучение черновой модели.
Результаты на тестах положительные: ускорение генерации более чем на 25%, особенно на поздних стадиях обучения.
🟡Стабильность.
Для энтерпрайза память - это деньги. В Miles включили механизмы, предотвращающие падение системы при некритичных ошибках OOM и исправили чрезмерное потребление памяти в FSDP.
В дорожной карте проекта обещают поддержку мультимодального обучения, совместимость со SGLang v2 и расширенное спекулятивное декодирование.
🟡Статья
🖥Github
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #RL #Miles #LMSYS
🤟 Google усиливает свои позиции и сокращает отрыв OpenAI
Сам Альтман признал: прогресс Google - особенно впечатляющие результаты Gemini 3 - создают краткосрочное давление на OpenAI.
Когда-то уверенное лидерство OpenAI заметно ослабло. Google и Anthropic активно усиливаются, в то время как OpenAI сталкивается с огромными затратами на вычислительные мощности, что вызывает беспокойство у инвесторов.
Альтман при этом уверен, что в долгосрочной перспективе OpenAI снова выйдет вперёд. Он ставит на новые модели вроде Shallotpeat, улучшения в этапах предобучения и масштабную автоматизацию, которая должна привести к следующему ряду прорывов.
Из внутреннего письма:
“Не хочу, чтобы это звучало негативно — мы по-прежнему показываем выдающиеся результаты как компания… и я ожидаю, что это продолжится.”И финальная мысль Альтмана: “Да, тяжело одновременно быть лучшей исследовательской лабораторией, лучшей AI-инфраструктурной компанией и лучшей продуктовой AI-платформой, но такова наша реальность. И я бы не променял наши позиции ни на чьи :)” https://www.theinformation.com/articles/openai-ceo-braces-possible-economic-headwinds-catching-resurgent-google
✔️ HunyuanVideo 1.5 - новая открытая модель для генерации видео, которая сейчас считается самым сильным open-source решением в этой области.
Построенная на архитектуре DiT, модель поднимает планку по качеству и доступности.
Что важно:
⚡️ Всего 8.3B параметров - модель можно запускать даже на потребительских GPU с 14GB VRAM
🖥️ Качество: генерирует 5–10 секунд видео в 480p/720p, а через суперразрешение —ё- до 1080p с киношной детализацией
SOTA-качество с очень низкими требованиями к железу.
🟠Проект: hunyuan.tencent.com/video/zh
🟠GitHub: github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo-1.5
🟠Hugging Face: huggingface.co/tencent/HunyuanVideo-1.5
@data_analysis_ml
Пока одни строят сложные data-инфраструктуры, другие до сих пор сталкиваются с «вечными» задержками отчётов и расхождениями в цифрах.
Специально для таких ситуаций создали бота, который с иронией помогает подобрать креативные объяснения, когда данные из разных систем отказываются складываться в единую картину, а отчётность снова задерживается.
Такой бот — отличный способ снять напряжение в команде, когда нужно срочно объяснить расхождения в данных. Возможно, именно его ответы станут самым честным комментарием к вашей следующей отчётности. Зайдите и сгенерируйте оправдание — самое меткое сразу отправляйте коллегам в рабочий чат. Пусть оценят, как можно с юмором выходить из сложных ситуаций с отчётностью.
PINA теперь официально входит в PyTorch Ecosystem — и приносит в него единый фреймворк для Scientific Machine Learning.
PINA — это открытая Python-библиотека, построенная на PyTorch и PyTorch Lightning, с совместимостью с PyTorch Geometric. Она упрощает весь SciML-пайплайн: от моделирования физических систем и решения PDE до построения ML-силовых полей и симуляции динамики.
Фреймворк модульный: чёткая структура для постановки задачи, дизайна модели, выбора солвера и обучения. Это даёт гибкость для исследования и воспроизводимость для инженерии.
🔗 Подробнее о проекте и способах участия:
https://pytorch.org/blog/pina-joins-the-pytorch-ecosystem-a-unified-framework-for-scientific-machine-learning/
#PyTorch #OpenSourceAI #SciML #MachineLearning
Представьте себе коммуналку, в которой живут только аналитики. Как вы думаете, о чём там будут говорить?
Если подумали исключительно про цифры, то зря 🙂
Потому что мы в Авито собрали в Телеграме комьюнити «Коммуналка аналитиков», чтобы посмотреть, что будет.
Получилось очень даже интересно. Оказалось, аналитики с удовольствием пишут обо всём вокруг профессии:
✍️ Рассказывают о рабочих буднях
✍️ Хвастаются успехами и вспоминают фейлы
✍️ Постят мемы
✍️ Запускают опросы и собирают бинго
✍️ Шутят
✍️ Делятся лайфхаками
✍️ Создают серьёзные посты про аналитику
✍️ И-и-и обсуждают другие штуки, которые сложно классифицировать
Подписывайтесь на канал и читайте недушную аналитику 😉
Нновое поколение моделей Segment Anything:
1️⃣ SAM 3 - теперь умеет находить, сегментировать и отслеживать объекты на изображениях и видео.
Модель поддерживает короткие текстовые подсказки и пример-подсказки, что делает взаимодействие более гибким и точным.
📌 Подробнее
2️⃣ SAM 3D - выводит всю линейку в трёхмерность.
Модель способна восстанавливать точные 3D-объекты и даже людей по одной 2D-картинке, что открывает новые возможности для графики, VR/AR и визуальных инструментов.
📌Подробнее
Обе модели дают разработчикам и исследователям новые возможности для создания медиа-инструментов, экспериментов и автоматизации рабочих процессов.
🎯 Как взять качество данных под контроль?
Неточные отчёты, дубликаты в базах, несоответствия данных - всё это тормозит бизнес и подрывает доверие к аналитике. Если вы хотите стать экспертом в управлении качеством данных и повысить свою ценность на рынке, новый курс «Data Quality» от OTUS - то, что нужно!
📚 Что вас ждёт на курсе:
✔️ Автоматизация контроля качества с помощью Soda, OpenMetadata, Airflow, NiFi
✔️ Построение системы Data Governance - от метаданных до Data Contracts
✔️ Метрики и профилирование данных - научитесь измерять и улучшать качество
✔️ Управление инцидентами и соответствие регуляторным требованиям
✔️ Практические проекты, которые можно добавить в портфолио
🎓 Формат обучения:
📅 Старт: 26 ноября
💻 Онлайн с практическими заданиями и обратной связью от экспертов
👉 Узнать подробности и записаться: https://tglink.io/93cc483c4086?erid=2W5zFJBnBnY
#реклама
О рекламодателе
+1
🚀 ASystem открыл исходники Awex - самого быстрого фреймворка для синхронизации весов в RL.
Awex решает ключевую проблему современной RL-инфраструктуры — синхронизацию параметров моделей с объёмом до 1 трлн весов на тысячах GPU меньше чем за 6 секунд.
Это снимает одно из главных узких мест при масштабировании обучения и ускоряет циклы RL на порядки.
ASystem готовит серию материалов о лучших практиках построения RL-систем в ближайшие 5-6 недель. Будет разбор архитектуры, оптимизаций и инженерных решений.
Добро пожаловать в комьюнити ASystem.
📦 GitHub: https://github.com/inclusionAI/asystem-awex
🤗 Hugging Face: https://huggingface.co/inclusionAI
🤖 ModelScope: https://modelscope.cn/models/inclusionAI
@data_analysis_ml
+1
🔥 DR Tulu‑8B - открытая модель глубокого научного анализа, способная конкурировать с OpenAI DR, и всё это при размере всего 8B параметров!
В чём секрет? Новый подход - Reinforcement Learning with Evolving Rubrics (RLER) для длинных, непроверяемых задач.
💡 Вместо статичных оценок:
• Рубрики эволюционируют вместе с моделью
• Используют знания из поиска
• Извлекают новую информацию прямо в процессе обучения
📊 Результаты:
• DR Tulu‑8B сопоставим с OpenAI DR
• Превзошёл все open-source DR-модели
• Стоимость — ~$0.00008 за запрос (против >$1 у OpenAI)
💥 Обучение в два этапа: SFT → RL
Тест на 4 сложных бенчмарках и новый медицинский GeneticDiseasesQA (в сотрудничестве с клиницистами) — результат лучше, чем у OpenAI DR и AI2 ScholarQA (Claude).
Открытая методика, реальный импакт.
ИИ, который *сам учится исследовать*.
- Paper: http://allenai-web/papers/drtulu
- Data & Model: https://huggingface.co/collections/rl-research/dr-tulu
- Code: https://github.com/rlresearch/dr-tulu
Gelato - библиотека для управления вычислительными графами в ML
Проект Gelato от mlfoundations - это минималистичная библиотека, которая помогает собирать, анализировать и оптимизировать вычислительные графы в машинном обучении. Она упрощает разбор сложных пайплайнов, позволяет визуализировать зависимости и управлять вычислениями на уровне узлов.
Особенности:
- понятное представление графа любой ML-модели
- удобные инструменты для модификации, оптимизации и анализа
- подходит для экспериментов с новым дизайном моделей и кастомными связями
- лёгкая интеграция в существующие проекты
Полезна, если вы работаете с нетривиальными архитектурами, хотите экспериментировать с изменением структуры модели или анализировать узкие места в вычислениях.
💥 Blog: https://github.com/mlfoundations/Gelato
🍨Gelato-30B-A3B (Model): https://huggingface.co/mlfoundations/Gelato-30B-A3B
🖱️Click-100k (Data): https://huggingface.co/datasets/mlfoundations/Click-100k
5 ФАТАЛЬНЫХ ОШИБОК В ГРАФИКАХ, КОТОРЫЕ ПОДРЫВАЮТ ДОВЕРИЕ К ВАШЕМУ АНАЛИЗУ
Забирайте гайд с разбором основных ошибок в канале Сделай это красиво. Автор — Алексей Смагин, дата-журналист и аналитик Яндекса.
ГАЙД ПОДОЙДЁТ:
— аналитикам данных и продуктовым аналитикам
— научным сотрудникам и исследователям
— руководителям, которые работают с отчётностью
— всем, кто делает презентации с графиками
Умение анализировать — это круто. Но заказчики не видят вашу работу, они видят итоговые выводы. А от их оформления зависит, оценят ли результат.
Научиться делать графики — это быстро и легко. Достаточно исключить базовые ошибки — и ваша инфографика сразу будет выглядеть профессиональнее.
Подписывайтесь и забирайте гайд в закрепе: https://t.me/+MrupeY943_QwNzZi
⚡️ Helion - новый высокоуровневый DSL для быстрых и переносимых ML-ядер
Helion - это DSL внутри Python, который компилируется в оптимизированные Triton-ядра. Он сочетает привычный стиль PyTorch с автоматическим тюнингом, давая разработчикам производительные и переносимые ядра под разные архитектуры.
Что делает Helion полезным:
- Автоматически обрабатывает индексацию тензоров
- Управляет памятью и оптимальными доступами
- Подбирает настройки под конкретное железо
- Позволяет писать ядра на уровне «как в PyTorch», а получать код уровня Triton
Итог: разработчик пишет минимум — Helion делает максимум, превращая простое описание вычислений в эффективно оптимизированное ядро.
Подробнее в блоге PyTorch: pytorch.org/blog/helion/
Конференция AI Driver & RecSys Темы — пространство, где наука и бизнес встречаются, чтобы обсудить будущее рекомендаций ⚡️
28 ноября пройдёт конференция о том, как создаются и развиваются современные рекомендательные системы.
На площадке Сбера соберутся эксперты топовых российских IT-компаний и вузов, чтобы обсудить новые исследования, открытые датасеты и практические решения, которые меняют подход к персонализации.
Это возможность за один день познакомиться с ключевыми трендами RecSys, пообщаться со специалистами и вдохновиться идеями, формирующими будущее рекомендаций.
Присоединяйтесь к профессиональному сообществу 28 ноября в 10:00 — регистрация по ссылке!
Утекли бенчмарки Gemini 3.0 Pro от taker_of_whizz —пока не можем подтвердить подлинность, но цифры просто безумные.
Результаты разрывают всё, что мы видели раньше:
🔥 HLE: 37,5%
🔥 MathArena Apex: 22,3%
(для сравнения — **GPT-5.1 всего 1,0%**)
Если утечка реальна, Gemini 3.0 Pro именно такой, каким все его и хотели видеть — мощный, продвинутый и с невероятным ростом математических и логических способностей.
Ждём официального подтверждения, но выглядит *очень* многообещающе.
https://storage.googleapis.com/deepmind-media/Model-Cards/Gemini-3-Pro-Model-Card.pdf
