Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Data Secrets
Открыть в Telegram
Главный по машинному обучению Сотрудничество: @veron_28 РКН: clck.ru/3FY3GN
Больше
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Secrets
Канал Data Secrets (@data_secrets) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 90 986 подписчиков, занимая 1 393 место в категории Технологии и приложения и 6 144 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 90 986 подписчиков.
Согласно последним данным от 05 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 742, а за последние 24 часа — 3, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Верифицирован (официально подтверждён Telegram)
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 25.78%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 18.32% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 23 447 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 16 663 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 293.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как claude, openai, контекст, стартап, llm.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Главный по машинному обучению
Сотрудничество: @veron_28
РКН: clck.ru/3FY3GN”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 06 июля, 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.
90 986
Подписчики
+324 часа
+2137 дней
+74230 день
Архив постов
90 987
OpenAI выкатили 32-страничный практический гайд по разработке агентов
Его создавали сами инженеры из продуктовых команд стартапа.
Внутри теоретические основы, шаблоны проектирования, лучшие тактики для безопасного развертывания и мониторинга, а главное много-много примеров.
Забираем мастрид на выходные: cdn.openai.com/business-guides-and-resources/a-practical-guide-to-building-agents.pdf
90 987
Repost from Hi, AI • Новости технологий
+6
У разработчиков и аналитиков свои игрушки 👾
Конечно, с ИИ-уклоном и те, которые им помогают в работе. Когда дело доходит до вайб-кодинга, многие обращаются к инструментам вроде Copilot. На бумаге — это волшебная палочка, которая должна разгружать спецов. А как на деле? 🪄
Коллеги из Т1 отвечают на этот вопрос — упаковали ответы в карточки. И их самих тоже — конечно же, с помощью искусственного интеллекта.
Больше про ИИ узнаем 16 и 17 апреля в Москве на конференции Data Fusion. Здесь спикеры от Т1 примут участие в сессиях, где обсудят:
🔘 выход российских компаний на зарубежные рынки; 🔘 человекоцентричный транспорт; 🔘 нейросети; 🔘 AI-native банки; 🔘 тренды в бизнесе; 🔘 инженеров нового поколения. Генеральный директор ИТ-холдинга Т1 Алексей Фетисов также наградит победителей соревнования Data Fusion Contest.
90 987
+2
Вышла Gemini 2.5 Flash. Что нужно знать:
– Это гибридная модель с ризонингом, продолжительность рассуждений она контролирует сама, но API можно настраивать бюджет ризонинга вручную
– Почти на всех бенчмарках модель лучше Sonnet 3.7 и R1.
– o4-mini и Grok-3 выглядят чуть получше, но по соотношению цена-качество проигрывают однозначно
– Модель очень дешевая. 0.15$/М инпут и 0.6$/М аутпут (с ризонингом 3.5$).
– Попробовать можно здесь
90 987
⚫️ Data Fusion подошла к концу
В эти два дня у ВТБ получилось уместить уйму полезного контента. Технические доклады, кейс-сессии по всем направлениям ML, планарные сессии с CEO из бигтеха и лидами ведущих рисерч команд, Q&A. Мы физически не смогли посетить даже половину из того, что хотелось (хорошо, что есть записи).
Продуманно, масштабно, интересно. Выражаем организаторам большую благодарность за приглашение и уже ждем следующего года 👉
90 987
Новость дня: OpenAI покупают Windsurf – вайб-кодинг стартап
В прошлом инструмент был известен как Codeium. Это один из главных конкурентов Cursor. Говорят, сделка обойдется OpenAI в три миллиарда (интересно, это дешевле, чем нанять команду и реализовать собственного агента с нуля?)
Кстати, мало кто об этом пишет, но до этого OpenAI дважды пытались купить Cursor. Однако переговоры с Anysphere почему-то не задались.
90 987
+5
Как работают рекомендательные системы в Lamoda, Wildberries, Сбере и МТС?
Только что побывали на большой кейс-сессии по рексисам на Data Fusion. Было четыре ярких доклада от лидеров ведущих команд из индустрии. В карточках – некоторые интересные подкапотные детали о том, как работают рекомендации в привычных нам сервисах.
Полностью доклады можно посмотреть здесь
90 987
TIME опубликовали свой ежегодный топ-100 самых влиятельных людей мира
В списке как никогда много тех.лидеров и ученых. Вот кто в него попал:
➖ Дарио Амодеи, CEO Anthropic
➖ Лян Вэньфэн, CEO DeepSeek
➖ Илон Маск
➖ Марк Цукерберг
➖ Лиза Су, CEO AMD и родственница Дженсена Хуанга
➖ Демис Хассабис, нобелевский лауреат этого года и CEO Google DeepMind
Кто не попал:
Сэм Альтман 😭
Дженсен Хуанг 😭
time.com/collections/100-most-influential-people-2025/
90 987
+2
В лаборатории AIRI придумали способ легко масштабировать трансформеры на контекст 2 миллиона токенов
Вчера на конференции Data Fusion прошла церемония награждения Data Fusion Awards (запись). Премию за научный прорыв выиграл Айдар Булатов: он стал одним из авторов работы, в которой предложили способ расширения контекстного окна трансформеров при линейном росте вычислительных затрат.
Нас работа очень заинтересовала, и позже мы познакомились с Айдаром на постерной сессии лично, чтобы немного расспросить его о статье. Главная идея: соединить трансформеры и рекуррентный механизм памяти.
Мы разделяем текст на кусочки и обрабатываем их последовательно. При этом в начало каждого сегмента добавляются векторы памяти, которая обновляется на каждой следующей итерации. Таким образом, self‑attention считается только внутри сегмента, но при этом мы все равно с каждым разом храним все больше и больше информации о тексте.
Масштабируется это действительно хорошо: ребята обучали модель только на последовательностях длины до 3.5к токенов, но на тестах она спокойно выдерживает контекст до 2 миллионов (а позже и до 50 миллионов на модификациях)! Вот гитхаб и статья.
Кстати, на основе этой работы Айдар в команде с Юрием Куратовым и другими авторами также создали бенчмарк BABILong для оценки моделей на длинном контексте. Сейчас на этом бенчмарке тестируют свои модели многие ведущие лабы: Google, Meta, OpenAI. Мы, кстати, даже несколько раз о нем писали, но то, что он был сделан в AIRI, узнали только вчера. Эта работа тоже была в числе победителей премии.
Поздравляем 🥳
90 987
OpenAI выпустили в опенсорс (да-да) агента Codex для командной строки
Лицензия Apache 2.0. Легко запускается локально и превращает командную строку в среду программирования на естественном языке.
По умолчанию нужно будет окать действия агента, но есть полностью автономный мод. Мультимодальность тоже имеется.
Установить:
npm install -g @openai/codex
Репозиторий90 987
Итак, выпустили полноценную o3 и o4-mini
o3 выбивает даже лучшие метрики, чем были, когда ее анонсили. На AIME 2025 это рекордные 98.4%. При этом o4-mini еще круче: ее результат 99.5. А на Humanity Last Exam результаты сопоставимы с Deep Research.
Обе модели мультимодальные, и o3 даже немного дешевле o1.
https://openai.com/index/introducing-o3-and-o4-mini/
90 987
Смотри стрим OpenAI через 2 минуты: www.youtube.com/watch?v=sq8GBPUb3rk
Покажут o3 (наконец-то)
90 987
Неочевидные тренды в ИИ ресерче: подборка литературы от исследователей
Только что прошла ключевая сессия Data Fusion с обзором главных актуальных исследований в ИИ (запись). Четверо ученых и руководителей научных лабораторий рассказали, в каких областях сейчас самый живой и многообещающий рисерч. Пересказываем:
1. Parameter-Free Optimization. Подбор гиперпараметров – боль любого процесса обучения. Здесь же мы пытаемся подбирать гиперпараметры не наобум, а как-то автоматизированно. Например, рассчитывая растояние до теоретического оптимума. Лучшие статьи: раз, два, три.
2. Федеративное обучение. Aka защищенное обучение aka персонализированное обучение. То есть модель обучается на данных так, что они не попадают в руки разработчиков. Это могут быть данные кучи разных компаний/людей, которые лежат на разных серверах и остаются защищенными. Лучшие статьи: раз, два, три.
3. Текстовые диффузионные модели. Идея состоит в том, чтобы вместо генерации токенов один за одним генерировать их в произвольном порядке, как бы постепенно расшумляя замаскированную последовательность. Это больше похоже на то, как текст пишут люди. Почитать: раз, два.
4. Нейросетевой стандарт сжатия изображений JPEG AI. Он был принят на международном уровне недавно, и это первый полностью ИИшный стандарт. Возможно, это действительно будущее изображений. Во-первых, оказывается, что с таким сжатием очень легко классифицировать сгенерированные картинки. Во-вторых, это быстро и можно "бесплатно" прикручивать декодеры, которые будут и сжимать, и обрабатывать каринку под запрос. Почитать: раз, два.
5. Генеративные потоковые сети. Свежий подход для генерации дискретных структур. Ну, например, графов. Так можно генерировать молекулы с заданными свойствами, CoT логических рассуждений для LLM или переформулировать задачу RL. Почитать.
И, конечно, все упоминали RL и ризонинг. Тут без комментариев, вы и так все знаете. Список, что почитать.
Что бы добавили?
90 987
Может ли LLM расследовать преступления?
Однажды Илья Суцкевер в своем интервью объяснял, почему задача next token prediction может привести к реальному интеллекту, и приводил вот такой пример:
Представьте, что вам нужно прочитать огромный детектив и в конце предсказать последнее слово в предложении "Оказалось, убийцей был ...". Если модель может это сделать, значит, она действительно понимает историю.Цитата стала вирусной и тут исследователи из Калифорнии решили проверить, действительно ли модели способны на такой анализ. Они протестили LM на игре Ace Attorney. Это очень популярная японская игра, в которой игрок выступает в роли адвоката и расследует преступление. Большой контекст, много деталей, необходимость планирования и выстраивания стратегии – ну в общем достаточно крутой и естественный бенчмарк. Результат: o1 и Gemini прошли игру практически до конца. Правда разница в костах на решение при этом зверская (график 2). Чуть хуже справились Claude 3.7, GPT-4.1 и Claude 3.5. Вывод: не такие уж и стохастические попугаи. Арена тут. У этой лабы, кстати, есть тесты и на других играх: марио, 2048, Tetris и пр.
90 987
В LinkedIn найдено еще одно подтверждение того, что все пути в IT ведут на ферму
Классический роадмап ML-щика
90 987
Радослав Нейчев: «То, что в науке нет денег – это и миф, и нет» 😭
На Data Fusion сейчас прошла дискуссия про разоблачение мифов в ИИ и ML. Обсудили зарплату теоретиков, то, что бизнес не умеет внедрять ИИ, и даже гуманитариев в ML (да, так тоже можно). Понравилась цитата Радослава Нейчева, руководителя из Яндекса и зам.завкафедры МОиЦГ МФТИ:
«Хорошие деньги в науке получать можно, просто они висят не так низко, как в других сферах. Тут ничего не заработаешь, если филонить. В науке нужно постоянно бежать, чтобы просто оставаться на месте. Ты должен быть умен, начитан, трудолюбив и иметь чутье. Это сложно, но это единственный вариант заработать, и то не сразу. Сначала ты работаешь на имя, потом оно на тебя»Короче, любишь науку – люби и саночки возить. Полную запись сессии смотрите здесь.
90 987
На Kaggle обновление: они продолжают усиливать интеграцию Google Colab
1. Теперь можно синхронизировать апдейты между платформами. Если вы загружали блокнот из Colab, а потом еще раз меняли его в Colab, то на Kaggle эти изменения появятся по одному щелчку мыши.
2. Кроме того, появилась кнопка «Изменить в Colab». Она редиректнет вас из ноутбука Kaggle в Colab, и все внесеннные после этого изменения появятся на Kaggle автоматически.
3. Ну и приятная мелочь: теперь можно импортировать из Colab тетрадки пачками, а не по одной за раз.
www.kaggle.com/product-announcements/570265
90 987
⚫ А мы тут нашей командой приехали на конференцию Data Fusion
Сегодня и завтра здесь будет очень много технических ML-докладов и занятных открытых дискуссий. Всем самым интересным будем делиться здесь.
Трансляцию Data Fusion, кстати, уже запустили, так что можете взглянуть на программу и посмотреть доклады в онлайне.
На что пойдем сегодня сами и советуем вам:
Кто участвует оффлайн – подходите общаться! 🚀
90 987
Теперь официально: OpenAI делает соцсеть
Она будет похожа на X. Сейчас уже даже есть внутренний прототип: галерея изображений, сгенерированных пользователями. Ее ночью раскатили на всех юзеров, уже можно посмотреть (бесплатным тоже доступно, да). Пока что стартап собирает фидбэк.
Зачем им это? Первая причина – это данные. Вторая – тоже данные. Много открытых онлайн данных для обучения, как у Meta и XAI. Ну и бесплатная реклама через интеграцию моделей, как для Grok в X.
А теперь вспомним, как пару месяцев назад в ответ на запрос Маска купить OpenAI Альтман ответил «Мы бы лучше купили X». Масштабы пасхалки представили?
90 987
OpenAI выкатили новый гайд для промпт-инженеринга GPT-4.1 и раскрыли главную загадку длинного контекста
Если у вас длинный контекст + инструкции, то лучше помещать инструкции И в начало, И в конец. Но если вы очень экономите токены, то – в начало. Теперь вы знаете.
Наверное, так специально предобрабатывали трейн, потому что по умолчанию у LLM обычно все наоборот (инструкции перед контекстом воспринимаются хуже).
P.S. В сам гайд тоже советуем заглянуть. Там много примеров и готовых удобных заготовок.
90 987
Оп, Google начали нанимать на позицию Post-AGI Research
Ключевые вопросы включают изучение траектории от AGI к ASI, сознание в машинах, влияние ASI на основы человеческого общества. Вы также будете сотрудничать с кросс-функциональными командами разработки и проводить эксперименты для нашей миссии.Условия: не списывать с книжек по фантастике (по возможности), не предсказать вымирание человечества (по желанию)
