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 91 209 подписчиков, занимая 1 371 место в категории Технологии и приложения и 6 143 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 91 209 подписчиков.
Согласно последним данным от 12 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 821, а за последние 24 часа — 36, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Верифицирован (официально подтверждён Telegram)
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 25.31%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 18.36% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 23 087 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 16 749 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 267.
- 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 13 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.
91 209
Подписчики
+3624 часа
+2347 дней
+82130 день
Архив постов
91 214
Никогда такого не было и вот опять: Алексис Конно – ведущий ресерчер, который разрабатывал GPT-4o, покидает OpenAI и открывает собственную компанию
В своем твиттере он пишет, что готовится построить что-то ✨волшебное✨, и что готов нанимать исследователей.
Где-то опять грустит один Сэм 😭
91 214
OpenAI такие: ну наконец-то релиз Strawberry, ну вот сейчас будет новая модель, ну сейчас точно релиз, ну вот сейчас 100%….
91 214
OpenAI выпустит Strawberry в ближайшие две недели
Об этом сообщает The Information. Они пишут, что отличительная черта новой модели – это умение "думать" перед ответом (в отличие от других моделей, которые сразу начинают генерировать токен за токеном). Ожидается, что именно в помощью этого модель будет меньше галлюцинировать.
Говорят, "думать" перед ответом модель будет в течение 10-20 секунд, а еще по началу будет работать только с текстом, без всяких мультимодальностей.
Ждем (в очередной раз) 🐌
91 214
Станьте BI-аналитиком,
за которым работодатели будут выстраиваться в очередь.
⚡️За 5 месяцев вы не просто изучите аналитику — вы будете решать рабочие задачи, что равноценно прохождению стажировки начинающим специалистом и уже на курсе сделаете большое количество заготовок, которые пригодятся и для портфолио, и во время работы.
⚡️Еще одна особенность курса – подбор персонального трека обучения под ваши задачи — например, устроиться в крупную IT-компанию или релоцироваться.
Кстати, 87% выпускников находят работу в течение двух месяцев, а школа Simulative помогает с прохождением собеседований и трудоустройством.
⚡️Преподавать курс будут практикующие специалисты с огромным опытом работы в таких компаниях, как Ozon, Сбер, SkillFactory.
Записывайтесь по специальным условиям первого потока до 20 сентября
91 214
МТС Web Services представила ИИ-облако
Помните, мы писали о том, что МТС Web Services увеличила свои GPU мощности на 40%? Оказывается, это были цветочки. Теперь компания запускает новое направление – ИИ-облако. Оно будет включать в себя инфраструктуру и ряд сервисов, которые позволят компаниям ускорить и упростить внедрение искусственного интеллекта.
В основе облака будут находиться сервера с GPU, которые можно использовать для обучения ИИ в облаке. Это позволит компаниям уменьшить инвестиции в инфраструктуру и ускорить запуск проектов.
На основе GPU компании смогут самостоятельно развернуть необходимое для работы с ИИ программное обеспечение, либо использовать «из коробки» уже готовые решения, доступные в ИИ-облаке. Например, ML-платформу – специализированное ПО, позволяющее автоматизировать процесс обучения моделей искусственного интеллекта, а также упрощающее их внедрение в бизнес-процессы компаний и последующую работу с ними.
Также на GPU-мощностях MWS можно будет развернуть готовые к работе «из коробки» сервисы MTS AI:
Здесь лучше сделать по аналогии с предыдущими:
➡️ Cotype – LLM для работы с корпоративными данными
➡️ Audiogram – платформа синтеза и распознования речи
➡️ WordPulse – сервис речевой аналитики
Мы сделали ИИ-облако максимально персонализированным, чтобы каждая компания могла получить сервис в той конфигурации, который нужен под ее задачи.
91 214
+1
Для тех, кому интересно покопаться в сравнении разных LLM
Artificial Analysis запилили большой отчет со сравнительным анализом ведущих моделей. Тут есть сравнение по чему только хочешь: от цены и длины контекста до скорости инференса, способности кушать PDF-файлы, наличия интерпретаторов кода и качества создания диаграмм. И графики, конечно, в отчете тоже присутствуют. МНОГО графиков.
Кстати, интереснее всего выглядит картинка со сравнением длин эффективных контекстных окон. Аналитики утверждают, что тестировали этот аспект вручную, и что только Claude Pro выдерживает больше, чем 40к токенов: у остальных после этой отметки якобы сильно падает перформанс.
Отчет полностью можно посмотреть здесь
91 214
Исследователи из Microsoft изобрели что-то между RAG и few-shot промптингом
Обычный few-shot промптинг обычно подразумевает добавление некоторых примеров ответов прямо в промпт. Он доказал свою эффективность, но если вам нужно добавить много примеров, то промпт будет громоздким. Да и каждый раз добавлять примеры в промпт лень не очень-то удобно.
В Microsoft предложили вместо промпта хранить примеры в векторной БД. Тогда система будет сама извлекать самые релевантные примеры для каждого пользовательского ввода, сохраняя при этом запрос лаконичным. Назвали подход Dynamic few-shot prompting.
Преимуществ получается несколько: снижение костов, улучшенная точность и релевантность как извлекаемых примеров, так и самих ответов модели, а еще масштабируемость для различных задач.
Полный текст блогпоста тут
91 214
Пивной бар-хоппинг для айтишников
12 сентября в 20:00
Финтех-компания Точка приглашает в пять московских баров в День программиста! Выпьем пива, пройдём квест про технологии и обсудим холиварные темы. Пройди задания, собери пасхалки и получи подарок — пивной бокал с гравировкой.
Подробнее что будет:
● Бесплатное пиво — по стакану в каждом из пяти баров.
● Квест по пяти барам — грохнем прод, поугадываем звуки ностальгии и найдём ошибки джуна с помощью УФ-фонарика.
● Холивары — обсудим наболевшее с инженерами из Точки:
– Свобода выбора в технологиях: рай разработчика, ад тимлида.
– Техдолг — копить или платить.
– Алгоритмы и задания на собеседованиях — кринж или база.
– 7 столпов ML — нужны ли они все.
– Куда исчезли сисадмины.
Ждём разработчиков, продактов, аналитиков и всех, кто работает в IT. Приходите сами и приводите друзей!
Зарегистрироваться и узнать больше про активности.
91 214
Итак, только что закончилась свежая презентация Apple. Рассказываем, что там у них новенького по теме ИИ:
⚪️ В новые Apple Watch Series 10 встроили Neural Engine с ML. Теперь часы можно использовать для перевода или распознавания голоса.
⚪️ AirPods 4 научились принимать и отклонять вызовы по движению головы. А еще они смогут проводить клинически проверенный тест на слух.
⚪️ Ну и, конечно, новый iPhone с Apple Intelligence. Neural Engine стал в два раза быстрее. Также прилично добавилось к пропускной способности, а GPU на A18 летает на 40% быстрее. Видимо немало пришлось поработать, чтобы айфон тащил Apple Intelligence.
⚪️ Siri стала умнее и персонализированнее (правда русский язык не завезли) и теперь может вести нормальный осознанный диалог или помочь найти что-то в телефоне. А еще можно сумаризовать все уведомления в ленте и генерировать текст и эмоджи.
⚪️ Многим понравилась новая кнопка. Ее можно настроить под нужную задачу: например, запись голосовых заметок, распознавание музыки, ключение автопереводчика и прочее. Кстати, в камере будет ИИ-автофокус, встроенное удаление людей и объекты с фото, и авто-переработка галереи (можно попросить удалить все фотки с бывшими, например). В Pro модель в камеру и диктофон еще добавили заглушку фоновых шумов в видео.
⚪️ Visual Intelligence! Можно навести камеру на любой объект и получить о нём всю информацию (будь это ресторан, собака, велосипед и тд). Ну и для решения школьных задачек по фото тоже сойдет: лучший подарок школьникам в сентябре.
⚪️ В общем, Apple запихнули ИИ абсолютно везде, где могли: наушники, часы, уведомления, чаты, камера. При этом разработчики утверждают, что все будет крутится в локальном облаке пользователя. Верим 👍
91 214
Галя, отмена: большой скандал с моделью Reflection, которая хайповала последние несколько дней
Вкратце: модель оказалась фальшивкой. Возможно, это была акция привлечения внимания или финансирования. Более подробный таймлайн того, что произошло, можно найти в этом треде. Пересказываем:
Модель вышла 5 сентября. О ней написал Мэтт Шумер, CEO Otherside AI. Он же опубликовал те самые потрясающие метрики (которые впоследствии провалились). Модель прогремела в СМИ, в Твиттере, в других соцсетях.
7 сентября история стала давать трещины: первые попытки воспроизвести результаты потерпели неудачу. Мэтт в это время твитит о том, что что-то не так с API, с весами, есть какие-баги, которые вот-вот исправят. В какой-то момент он, якобы в качестве исключения и извинений, публикует "приватный доступ" к некоторому API, и там все действительно работает на ура, по крайней мере для открытой модели такого размера.
И что же? Оказалось, что это самое API – надстройка не над Llama, а над claude 3.5 sonnet. Бадум–тссс 🤡
Сам Мэтт Шумер сегодня, пока все страсти и разоблачения кипят в Твиттере и на Реддите, весь день сидит тихо и не дает комментариев. Вот и сказочке конец. Directed by Robert B. Weide.
91 214
+8
25 сентября в Москве пройдёт одно из самых крупных мероприятий по облачным технологиям – Yandex Scale
На конференции выступят эксперты Yandex Cloud, а также приглашённые специалисты из Mindbox, Lamoda, Райффайзен банка и других компаний — всего более 50 спикеров. Присоединиться можно офлайн и онлайн, очных участников ждёт площадка в МХАТ им. М.Горького и afterparty 🍑
Будет несколько параллельных треков, и в каждом ожидаются технологические анонсы и разбор кейсов. Мы тоже идем, и уже составили для себя расписание из самых крутых ML-докладов с разных секций. Читайте в карточках, что именно мы выбрали, и присоединяйтесь!
Участие бесплатное, регистрация открыта
91 214
В США судья использовал LLM, чтобы принять решение по делу о вооруженном ограблении
В суде долго продолжались споры о том, считается ли угроза пистолетом «физическим удержанием» (от этого зависела мера наказания). Сразу скажем, что закончилось все тем, что большинство присяжных проголосовали за «считается», потому что к этому обязывали предыдущие прецеденты.
И хотя судья с этим согласился, он также высказался за отмену этих самых прецедентов, ссылаясь при этом на то, что Claude, ChatGPT и Gemini не считают, что угроза оружием – это то, что можно назвать физическим удержанием 😈
91 214
Вот это мечта ресерчера: Google выпустили продукт Illuminate, который из любой статьи сгенерирует вам подкаст
Нужно просто загрузить pdf, и вы получите синтетическую антропоморфную беседу, в которой два голоса в режиме вопрос-ответ изложат основное содержание и детали работы. Звучит достаточно ествественно, послушайте сами ⬆️
Вот тут можно записаться в лист ожидания, но придется подождать.
91 214
История о том, как тысяча AI-агентов в Minecraft играли
Во-первых, почему именно Minecraft? Потому что это идеальная симуляция общества, и исследователи хотели проверить, смогут ли агенты организоваться в комьюнити, как люди, или у них наступит хаос.
В итоге… с построением нормальной цивилизации ИИ-малыши справились на ура. Они создали торговый центр, голосовали на выборах, создали конституцию, распространяли религии, ну и лутались конечно 😉
Как это было организовано? Каждого агента наделили ролью и автономностью, «разрешили» свободно озвучивать мысли и общаться с другими, и объяснили некоторый социальный кодекс.
Кстати, с агентами можно поиграться самому (поговорить или дать задание). Надо просто скопировать свой порт и подключиться по нему здесь.
91 214
Пока мы с нетерпением ждем тех.репорта по Reflection-Llama-3.1-70B, на Реддит пользователи уже строят докадки о том, как ресерчерам удалось добиться таких результатов
Самое правдоподобное предположение: это еще одна дистиллированная модель, просто на этот раз использовались очень хорошо вычищенные синтететические данные. Поэтапно:
1) Из модели учителя генерируются внутренние рассуждения-монологи с использованием CoT («think step by step») или рефлекшн промптинга (то, что у нас в теге «</thinking>»).
2) Эти рассуждения уточняются с использованием другой LLM или MoA. Таким образом происходит фильтрация плохих сэмплов.
3) Обучение или файнтюнинг модели ученика на уточненных проверенных рассуждениях-монологах.
Примерно об этом, кстати, говорил Андрей Карпаты на своем последнем интервью (вот наш TL;DR этого подкаста):
"Данные из Интернета, на самом деле, – далеко не самые лучшие данные для обучения модели. Это просто "ближайший сосед" идеальных данных. То, что мы действительно хотим от модели, – это умение рассуждать. Поэтому нам и нужна помощь больших языковые модели, которые сгенерируют наиболее подходящие и "мощные" данные для обучения других LM, поменьше."Проверим наши догадки на следующей неделе 🤔
91 214
erid: LjN8KRqKD
GlowByte вместе с DataYoga и FanRuan запускают онлайн-ретрит по работе с BI-инструментом FineBI!
10 дней теории, практики и вдохновения от ведущих российских компаний.
Узнайте о возможностях анализа и визуализации данных в FineBI, а также получите практические советы по оптимизации BI-практики от GlowByte.
Программа подходит для всех, кто работает с данными, от разработчиков до руководителей.
Что вас ждет:
🧘♂️ Инсайты от таких компаний как Tele2, Уралсиб, Циан и других
🧘♂️ Практические задачки от экспертов GlowByte
🧘♂️ Общение в чате и ежедневные встречи в эфире
Стартуем 16 сентября!
⚡️ Регистрируйтесь по ссылке ⚡️
Реклама. ООО "ГЛОУБАЙТ АНАЛИТИЧЕСКИЕ РЕШЕНИЯ". ИНН 9729274905.
91 214
Кстати про музыку: в одной из самых интересных работ на конференции CoRL 2024 ученые предложили способ, с помощью которого можно обучить робота играть на фортепиано по гайдам на YouTube
YouTube – огромный кладезь всевозможных туториалов, и их давно можно было бы использовать для обучения роботов. Но на деле это настоящий челлендж, потому что видеоданные, естественно, не содержат в нужном виде информации о движениях, которые должен сделать робот для выполнения задачи: это просто видеоряд, который сам по себе для робота не значит ни-че-го.
Авторы предложили фреймворк, который решает эту проблему. Решение основано на residual RL. В случае с фортепиано в работе используют извлеченную из видео траекторию пальцев в качестве номинальной стратегии агента, а в роли функции награждения берут саму мелодию.
Дальше исследователи даже попытались дистиллировать выученные по видео мелодии в единую универсальную политику агента с помощью иерархического подхода. На верхнем уровне определяются движения пальцев (как если бы они извлекались из видео), а внизу опять работает residual RL. Правда, тут уже результаты не имели ВАУ-эффекта. Зато графики показывают, что точность растет с ростом трейн-датасета, так что шанс на маштабирование в будущем есть.
Подробнее тут
