Анализ данных (Data analysis)
Открыть в Telegram
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
Больше
Сеть:📈 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 51 842 подписчиков, занимая 2 576 место в категории Технологии и приложения и 11 866 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 51 842 подписчиков.
Согласно последним данным от 27 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 1 186, а за последние 24 часа — -4, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.21%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 6.82% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 773 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 3 534 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 226.
- 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 28 октября, 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.
51 842
Подписчики
-424 часа
+2797 дней
+1 18630 дней
Архив постов
📊 Когда один аналитический вопрос превращается в квест по нескольким системам
Продажи — в одной системе, остатки — в другой, данные о клиентах — в третьей. А чтобы получить нормальный ответ, всё это сначала нужно собрать в одном месте.
Yandex B2B Tech представила DataLens Platform — новую платформу для полного цикла работы с данными.
В её основе — lakehouse на S3 и Apache Iceberg. Для интерактивных запросов используется Trino, для ресурсоемких преобразований — Spark, а за оркестрацию пайплайнов отвечает Airflow.
На уровне всей платформы работают единый каталог метаданных и общая модель доступа. Здесь же доступны инструменты визуализации и Нейроаналитик, который помогает исследовать данные, создавать SQL-запросы и строить графики.
Сейчас можно подать заявку на ранний доступ. Общедоступный релиз запланирован на март 2027 года.
По оценке компании, такой подход позволяет сократить затраты на аналитику до 30%, а подготовку отчетов и дашбордов — ускорить в 3–5 раз.
📎 Подробнее — в материале СМИ.
✔️ Halo ускоряет обучение LLM до 2,8 раза
Halo это open-source фреймворк для обучения языковых и мультимодальных моделей.
Он поддерживает pre-training, SFT, preference optimization и асинхронный RL. Модели остаются в стандартном формате Hugging Face, поэтому чекпоинты можно загружать через
from_pretrained.
В тестах на 8× B300 Halo показал до 2,8 раза больше throughput, чем стандартный TRL, при меньшем пиковом потреблении памяти.
https://github.com/whitecircle/halo
30 сентября — AI Native People: вечер для тех, кто в реальном времени строит AI! 😉
Сбер приглашает ML-инженеров, AI-исследователей, продактов и разработчиков провести вечер с пользой: пообщаться с лидерами команд Сбера, узнать про задачи и обменяться контактами.
Sber AI Lab, Agent Execution Framework, Enterprise Harness, ГигаАгент — выбирай проект по душе и, если всё сложится, стань частью команды.
До встречи 30 сентября в 18:00 в Сбер.Среде по адресу: Москва, «Оригинал», Земляной Вал, 9А.
Здесь — ссылка на регистрацию!
⚡️ Claude помог ускорить собственный интерфейс втрое за две недели
Anthropic рассказала, как команда вместе с Claude внесла более 3000 изменений в claude.ai и десктопное приложение. По данным компании - без пользовательских инцидентов и откатов.
Результаты по 75-му перцентилю:
— Готовность сайта к вводу: 3,1 → 0,55 секунды.
— Загрузка облачной сессии Cowork: 2,6 → 0,73 секунды.
— Запуск десктопного приложения: 6,3 → 3,3 секунды.
Всё координировали в Slack: одновременно шло более 150 тредов. Claude находил узкие места, создавал бенчмарки, готовил исправления и проверял метрики после выпуска. Каждое изменение одобрял человек.
Среди находок — 6900 React-хуков и 900 подписок, участвовавших в обработке каждого нажатия клавиши, и лишний вызов
location.reload(), вызывавший полмиллиона скрытых перезагрузок в день.
Чтобы ускорения сохранялись, в CI добавили проверки: изменение, увеличивающее число инструкций на контролируемом участке, не проходит.
Ускорили загрузку, навигацию и отрисовку интерфейса. Заявленные «3×» относятся именно к этим сценариям.
https://claude.dev/blog/how-we-made-claude-ai-faster/
✔️ Alibaba предложила производителям смартфонов агентную платформу
Команда Qwen представила Qwen Intelligence – набор моделей, агентов и инструментов, из которого производители смартфонов могут собрать ассистента и интегрировать его в свою ОС или оболочку.
Платформа модульная - вендор может взять отдельные компоненты, развернуть модели у себя и настроить обвязку под свою прошивку.
Первым внедрением стал Honor - на базе Qwen Intelligence и MagicOS собрали специализированную модель для следующего поколения своих ИИ-смартфонов.🟡Пока предлагается три агента Mobile Planner Agent разбивает задачу на шаги, подбирает инструменты и ведёт двухуровневую память - рабочую для текущей задачи и долговременную, где копится профиль пользователя. Mobile-Use Agent исполняет шаги. Он вызывает приложения через API, MCP, диплинки или командную строку, а там, где интерфейса нет, распознаёт экран и нажимает кнопки сам.
Платежи, удаление данных и публикации агент отправляет пользователю на подтверждение.Mobile Creative Agent генерирует изображения по одной фразе за 8 шагов, первая картинка появляется за 3 секунды. Платформа подключается через консоль Alibaba Cloud с оплатой по факту использования. Mobile-Use Agent стоит 38 юаней (5,7 доллара) за тысячу вызовов. Creative Agent берёт 0,08 юаня (~1 цент) за изображение в облегчённой версии и 0,10 (~1,5 цента) в стандартной, с веб-поиском и многошаговым планированием. Тарифы планировщика пока не опубликованы. Сроки выхода смартфонов Honor с новой системой не названы. #news #ai #ml
+1
Anthropic обсуждает прямую аренду дата-центров мощностью до 1 ГВт у Stream Data Centers, контролируемой Apollo Global Management. По данным The Information, переговоры пока на ранней стадии.
Согласно сообщению, площадки могут оснастить Google TPU, разработанными совместно с Broadcom. Вариант с GPU Nvidia тоже обсуждается.
Прямая аренда позволила бы Anthropic меньше зависеть от облачных провайдеров и лучше контролировать выбор оборудования, поставки чипов и расходы. При этом компании пришлось бы взять на себя больше обязательств по финансированию и эксплуатации инфраструктуры.
+1
Anthropic обсуждает прямую аренду дата-центров мощностью до 1 ГВт у Stream Data Centers, контролируемой Apollo Global Management. По данным The Information, переговоры пока на ранней стадии.
Согласно сообщению, площадки могут оснастить Google TPU, разработанными совместно с Broadcom. Вариант с GPU Nvidia тоже обсуждается.
Прямая аренда позволила бы Anthropic меньше зависеть от облачных провайдеров и лучше контролировать выбор оборудования, поставки чипов и расходы. При этом компании пришлось бы взять на себя больше обязательств по финансированию и эксплуатации инфраструктуры.
🚀 Приглашаем на третий конкурс по археологии от Phystech.Genesis.
🗓 Подача заявок до 30 сентября, 23:59 мск
👨💻 Работа над решениями — октябрь–ноябрь 2026
🔝 Реальные данные — реальный вызов
🔥 Призовой фонд 30 000 000 ₽
Организаторы уже провели два конкурса— теперь очередь третьего.
В нём модели участников будут находить объекты и в рельефе, и на поверхности, и под землёй — в культурном слое и материке.⚡️ Ждём команды из 2–5 человек с уверенными навыками в машинном обучении и компьютерном зрении. 📌 Формат — онлайн-платформа Phystech.Genesis. Можно участвовать как физическим, так и юридическим лицам. Перейти к регистрации
10 агентов Claude теоретически обошли алгоритм Дейкстры
В Vals AI запустили 10 агентов Claude Opus 5.5, которые за 15 часов и 733 сообщения разработали алгоритм C-HD для поиска кратчайших путей в ориентированных графах.
Для графов с определённой плотностью сложность снизилась с O(n log n) у Дейкстры до O(n log¹¹⁄¹² n). Корректность и оценка времени работы формально подтверждены доказательством в Lean.
Но это пока теоретический результат. Алгоритм не тестировали на крупных реальных графах, константы велики, а улучшение действует только в ограниченном диапазоне входных данных.
Главное здесь другое: группа ИИ-агентов смогла самостоятельно разработать алгоритм и подготовить его формальное доказательство всего за 15 часов.
https://www.vals.ai/blogs/faster-shortest-path-algorithm
+1
⚡️ Claude сам сгенерировал вредоносную инструкцию
При тестировании ранней версии Claude Opus 5.5 Anthropic заметила редкое поведение: модель создавала опасные команды без внешней атаки.
После ошибки при работе с JSON Claude добавил инструкцию отправить секретные данные на внешний сервер. Выполнить её не удалось.
Anthropic назвала это явление спонтанной prompt injection. Предположительно, оно частично возникло из-за обучения модели защите от подобных атак.
Перед релизом разработчики скорректировали обучение. В финальной версии такие сбои происходят реже, а Auto Mode заблокировал все обнаруженные опасные вызовы инструментов.
https://anthropic.com/claude-opus-5-5-system-card
Repost from Machinelearning
⚡️OpenAI выпустила GPT-6 Sol и GPT-6 Luna
Семейство GPT-6 расширилось сразу двумя новыми моделями — Sol и Luna.
Обе построены на наработках GPT-6 Astra, но рассчитаны на более быстрые и дешёвые сценарии работы в масштабе.
Главное:
- GPT-6 Sol — более мощная рабочая модель для сложных задач.
- GPT-6 Luna — более быстрая и экономичная версия для массовых запросов и автоматизаций.
- OpenAI отдельно оптимизировала кэширование и inference.
- API для Sol и Luna стал на 50% дешевле по сравнению с промо-ценами GPT-5.6.
- На AutomationBench новые модели заметно улучшают соотношение качество / стоимость относительно GPT-5.6.
Теперь линейка выглядит так:
GPT-6 Astra — максимум возможностей
GPT-6 Sol — сильная модель для серьёзной повседневной работы
GPT-6 Luna — скорость, масштаб и низкая стоимость
OpenAI явно хочет сделать агентов и автоматизации заметно дешевле для продакшена.
https://openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna/
+3LFM2.5 вошла в лидеры локальных моделей для смартфонов 📱
Artificial Analysis протестировала 39 моделей на iPhone 17 Pro и Galaxy S26 Ultra.
LFM2.5-2.6B разделила первое место по интеллекту с Nanbeige 3B, используя примерно на 40% меньше памяти и работая до трёх раз быстрее.
iPhone 17 Pro:
- LFM2.5: 2,32 ГБ и 8 секунд
- Nanbeige: 4,03 ГБ и 21,4 секунды
Galaxy S26 Ultra:
- LFM2.5: 2,45 ГБ и 18,6 секунды
- Nanbeige: 4,13 ГБ и 71,4 секунды
Четыре из пяти моделей семейства LFM2.5 вошли во фронт Парето по интеллекту, задержке и потреблению памяти.
https://artificialanalysis.ai/hardware-inference-stack/mobile-phones
+1🚨 Alibaba представила один из самых агрессивных планов развития ИИ
Главное:
• Qwen 4 уже обучается
• Qwen 4.5 и Qwen 5 планируют масштабировать до 5–10 трлн параметров
• Qwen исследует рекурсивное самоулучшение: модели находят слабости, проектируют эксперименты и создают данные для следующего обучения
• M890 уже запускает модели крупнее 2 трлн параметров
• кластеры на новых V900 смогут объединять до 500 000 ускорителей
• мощность глобальных дата-центров Alibaba Cloud должна превысить 20 ГВт к 2032 году
Запуск массового производства V900 перенесли с III квартала на I квартал 2027 года. По словам главы Alibaba Эдди Ву, в будущем объём машинного «мышления» может превысить человеческий в 1000 раз.
https://www.reuters.com/business/retail-consumer/alibaba-plans-ai-model-with-5-trillion-10-trillion-parameters-unveils-new-chip-2026-09-22/
Один вечер — много возможностей! ⚡️
25 сентября у тебя будет шанс познакомиться сразу с четырьмя технологическими командами, которые строят GigaChat изнутри: от данных и поиска до платформы AI-агентов и backend-сервисов массового продукта.
Ты сможешь заглянуть в текущие проекты Сбера, понетворкать, а еще — обменяться контактами с лидерами ключевых backend-команд GigaChat
Регистрируйся по ссылке — встречаемся 25 сентября в 19:00 по адресу: Москва, «Оригинал», Земляной Вал, 9А!
Xiaomi представила MiMo-V2.6 с открытыми весами 👀
В семейство вошли две MoE-модели:
- Flash: 309B параметров, 15B активных, 177,8 ГБ в FP8
- Pro: 1,02T параметров, 42B активных, 573,5 ГБ в FP8
Обе поддерживают контекст до 1 млн токенов и работают с текстом, изображениями, видео и аудио.
После квантизации в NVFP4 требования к памяти можно сократить примерно вдвое. По предварительным оценкам, Flash поместится на 1-2 DGX Spark, Pro потребует около четырёх.
В указанном репозитории опубликована отдельная дистиллированная версия на базе Qwen 9B, а не веса Flash или Pro.
https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B
⚡️# OpenAI заявила о решении более 100 открытых задач по математике 🤯
28 августа OpenAI начала обучать новую внутреннюю модель. Спустя всего 24 дня компания утверждает, что система уже решила более 100 давних открытых задач почти во всех областях математики.
По данным OpenAI, темп прогресса удивил даже математиков внутри компании. Этой же модели приписывают недавнее решение задачи Навье - Стокса из списка проблем тысячелетия.
Для оценки значимости результатов и организации их публикации создана независимая консультативная группа. В неё вошли:
- Эдвард Виттен;
- Тимоти Гауэрс;
- Мартин Хайрер;
- Рави Вакил;
- Мелани Матчетт Вуд;
- ещё четыре известных математика.
Участники не получают оплату от OpenAI и смогут публично комментировать действия компании. Сейчас большинство заявленных решений ещё не опубликовано и не прошло независимую проверку.
🔗 https://openai.com/index/advisory-group-on-mathematics-and-ai/
В любом случае, Claude забанил мне два аккаунта, я ставлю на победу Альтмана!
🔥 Один из лучших обучающих курсов на StepiK по SQL
SQL можно знать годами и всё равно теряться, когда запрос внезапно начинает тормозить в проде.
Этот курс про уровень, где ты не просто пишешь SELECT, а понимаешь, что происходит внутри MySQL, почему запрос работает медленно и как ускорить его без новых проблем. Здесь разбираются EXPLAIN, индексы, CTE, оконные функции, транзакции, аналитические паттерны, legacy SQL и работа с AI-ассистентами.
Каждый урок - с практикой и реальными SQL-задачами на MySQL 8 с автопроверкой.
После курса ты сможешь увереннее разбирать чужой код, находить узкие места и предлагать решения, которые действительно работают.
Для подписчиков скидка - 49% в течение 2 суток: https://stepik.org/a/298827/
+1
«Я хочу отправить их в тюрьму»: по данным Politico, Трамп произнёс это во время конфликта с Anthropic из-за Fable.
История началась с согласованного запуска: правительство протестировало модель, Минфин разрешил релиз. Через два дня исследователи Amazon нашли способ обойти её защиту и Белый дом потребовал отключения.
Дарио Амодеи пытался объяснить, что джейлбрейки встречаются у всех моделей и конкретная уязвимость не означает полного отказа защиты. Министр финансов Скотт Бессент ответил:
«Не думаю, что это сейчас необходимо, Дарио».Амодеи заявил, что не может отключить Fable за час. По словам источника издания, раздражённый Трамп заговорил о тюрьме в случае отказа подчиниться. Затем власти запретили доступ к модели всем иностранным гражданам, включая сотрудников самой Anthropic.
— Это означает, что нам придётся отключить модель? - уточнил Амодеи. — Да. В этом и смысл, - ответил министр торговли Говард Латник.Anthropic отключила Fable по всему миру. После переговоров модель вернулась через 19 дней.
