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 91 084 подписчиков, занимая 1 383 место в категории Технологии и приложения и 6 155 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 91 084 подписчиков.
Согласно последним данным от 07 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 804, а за последние 24 часа — 54, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Верифицирован (официально подтверждён Telegram)
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 25.79%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 18.70% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 23 482 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 17 029 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 08 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.
91 084
Подписчики
+5424 часа
+2437 дней
+80430 день
Архив постов
91 081
Вышел Claude Sonnet 4.6! Главное:
– На 40% дешевле Opus и доступна для всех планов (включая бесплатный) в Claude Code, Cowork и тд
– В бета версии доступен контекст до 1М токенов!
– Модель очень существенно обновили в кодинге, ризонинге, computer use и, внезапно, финансах
– По бенчмаркам вплотную приближается к Opus 4.5 и во многих тестах превосходит GPT-5.2 и Gemini 3 Pro
– Computer use действителтно подскочил, заявляется, что с основным потоком задач, включая сложные таблицы и многошаговые формы, агент справляется на уровне человека
– Еще хочется отметить очень неплохие цифры на Vending Bench: моделька спланировала стратегию и заработала 5639$. Для сравнения, Opus 4.6 выбил только 4к$, но организаторы бенчмарка пишут, что Sonnet все еще придерживается довольно жестких стратегий (см наш пост).
claude.com/blog/improved-web-search-with-dynamic-filtering
91 081
Claude Code теперь сможет генерировать полноценные дизайны в Figma
Обратная интеграция (дизайн в Figma -> код) уже давно реализована в Figma MCP, а вот эта штука, хоть и выглядит, возможно, странной, по сути качественно завершает полный комплект.
Если раньше разработка, даже с агентами, была +- линейной (идея -> дизайн -> только потом код), то теперь открывается новая возможность: продукт можно начинать делать прямо в IDE.
Задаешь агенту промпт, тот пишет код, потом этот код (благодаря как раз новой фиче Figma MCP) можно напрямую перевести в удобные изменяемые слои Figma, там оценить полную картину и что-то подправить, а затем зеркально вернуть правки обратно в код.
Помимо ускорения и всего прочего это, по сути, (1) буквально Claude Code для дизайнеров; (2) новый, более детальный и грамотный, подход к промптингу кодинг-агентов, который легче контролировать и применять к крупным продуктам.
Кайф
91 081
Meta* не успели купить OpenClaw, поэтому решили его скопировать 😐
В Manus (которых, напоминаем, купил Цукерберг) сегодня появились так называемые Manus Agents в чатах.
По сути – полная копия OpenClaw: интеграции с платформами типа Gmail и Notion, доступ через мессенджеры, фоновые задачи и прочее.
Отличие только в доступе. Может, Manus Agents кому-то понравится даже больше, потому что не надо возиться с селф-хостингом, все доступно быстро и из коробки (но за денежку).
manus.im/blog/manus-agents-telegram
91 081
+1OpenAI тихо обновила формулировку своей миссии, убрав из нее слова про безопасность и отсутствие финансового мотива
Раньше миссия стартапа звучала так:
Build AI that safely benefits humanity, unconstrained by need to generate financial returnТеперь:
Ensure AGI benefits all of humanityУпоминания безопасности и отсутствия финансовой выгоды как и не бывало. Причем, оказывается, формулировка была обновлена уже в 2024. Просто налоговые декларации стали публично доступными только сейчас, вот и всплыло.
91 081
В новом интервью New York Times Дарио Амодеи заявил, что в Anthropic «не знают, являются ли модели сознательными»
Вот дословная цитата:
Мы не знаем, являются ли модели сознательными. Мы даже не уверены, что знаем, что значит, чтобы модель была сознательной, или может ли модель быть сознательной. Но мы открыты для идеи, что это возможно.Пока в комментариях не открылся портал в ад, надо уточнить, что позиция Амодеи, фактически, сводится к тому, что сам факт существования сознания, как и существования «истинных» эмоций у модели имеет не ключевое значение. Во-первых, доказать наличие такового очень сложно или даже невозможно. Все равно все упирается в то, верят ли люди, что ИИ сознателен, или нет. Во-вторых, важно не столько фактическое наличие эмоций и сознания, сколько последствия. Если модель считает, что испытывает обиду, и действует при этом точь-в-точь, как по-настоящему обиженный человек, есть ли смысл разбираться, истины ли ее чувства или нет? Они влияют на ее поведение, и все тут. Сознание – аналогично. Вот вырезка из системной карты Claude Opus 4.6:
Мы обнаружили, что Opus 4.6 присваивает себе от 15 до 20 процентов вероятности быть сознательной моделью при различных промптах.Короче, в итоге мы приходим не к вопросу «сознательны ли модели?», а к вопросу «если они считают себя сознательными и поступают соответствующе (то есть понимают причины и последствия своих поступков), так ли сильно стоит отделять их искусственное сознание от нашего биологического?».
91 081
Рыцарство 21 века: Борис Акунин* отказался от компенсации Anthropic за обучение моделей на его книгах
Напоминаем, что в сентябре Anthropic обязали выплатить авторам в общей сложности 1.5 млрд долларов за неправомерное использование их произведений для обучения ИИ. Мы подробно писали об этом судебном процессе здесь.
Теперь каждый автор, чьи работы обнаружились в датасете, имеет право на компенсацию. Оказалось, что и книги Акунина тоже там присутствовали. За все произведения он должен был получить около 21.000 долларов, но от денег отказался:
Оказалось, что в пресловутом списке аж семь моих книг, так что я могу предъявить целых семь клеймов. С одной стороны компенсация — это замечательно. Тем более когда всю судебную волынку уже отработали другие. Всего-то и надо, что заполнить прилагаемую форму. Но, по-моему, это карма так испытывает мою moral integrity. Ладно бы я, как многие, был противником вторжения ИИ в зоны творческой деятельности. Но я ведь не раз писал, что я из числа энтузиастов ИИ. Я его не боюсь, я всячески приветствую его развитие. Мне совсем не обидно, скорее даже лестно, что умную программу обучали в том числе и на моих текстах. Да пускай, не жалко. В общем, я задушил жабу и претендовать на свою долю не собираюсь.Вот такая история. * признан в РФ иноагентом
91 081
Не учебная тревога: Пентагон использовал Claude для планирования похищения президента Венесуэлы ❓
По данным WSJ, Claude интегрировали с аналитической платформой Palantir Technologies, которая уже давно используется спецслужбами США. Модель использовали для анализа разведданных и непосредственного планирования операции.
Вроде как Claude стал первым внешним ИИ, допущенным к подобным засекреченным данным. Интересно, что при этом в пользовательской политике Anthropic прямо прописан запрет использовать Claude для насилия, разработки оружия и слежки.
Стартап уже высказал публичный протест, а Пентагон в ответ на это заявил, что будет «обсуждать возможность разрыва или пересмотра контрактов с Anthropic». Речь идет о соглашении от прошлого лета на сумму ~200 млн долларов, в рамках которого Anthropic должны были работать над задачами национальной безопасности Америки.
91 081
🚀 Запущен первый в России маркетплейс данных — платформу, которая должна сильно продвинуть Data Science и AI в РФ.
Безопасная и легальная площадка, где можно купить проверенные датасеты для своих проектов и продать или монетизировать свои.💰 Покупайте и продавайте. Не просто каталог, а полноценный рынок данных. Зарабатывайте на своих наборах или находите нужные для бизнеса и анализа. 📄 Заказывайте «под ключ». Нужен специфичный датасет? Или нужных вам данных нет на платформе? Оставьте запрос в «Контрактах», и поставщики - физлица и юрлица на платформе сами предложат решения. 🤖 Ваш ИИ-юрист "Кира". Помощник, который знает всю нормативную базу РФ по работе с персональными данными. Спросите у него, что можно, а что нельзя — получите простой ответ. 📊 Аналитика и инструменты. Платформа помогает анализировать сам рынок данных в России — цены, тренды, предложения. Сервис только стартовал, и команда открыта для любых предложений! Они активно ждут обратной связи, чтобы развивать платформу вместе с сообществом. 🎁 Бонус для новичков: 3 месяца бесплатной подписки (без привязки карты). Отличная возможность всё протестировать. ⚡️https://aisecuritylab.ru/ Любые идеи и предложения — по почте: info@aisecuritylab.ru, или по тикету в техподдержку на сайте.
91 081
OpenAI поглотили OpenClaw (🦞) и переманили к себе создателя проекта
Питер Штейнберг возглавит в OpenAI разработку следующего поколения агентов. Сэм Альтман назвал его «гением с множеством потрясающих идей» и сказал, что очень скоро эти идеи будут лежать в основе продуктов компании.
Что касается OpenClaw: проект не закрывается и остается опенсорсным. OpenAI обязываются поддерживать и развивать его. Стратегически для компании это имеет смысл, так что в этом в случае в обещания можно верить.
Кстати, сейчас OpenClaw – самый быстрорастущий репозиторий на GitHub в истории в смысле набора звезд. На пике у них было 34к звезд за два дня, и всего за 60 дней после запуска репа выросла с ~9к до почти 200к. Для сравнения, Kubernetes шел к 100K звезд около трех лет.
У Anthropic были все шансы купить OpenClaw первыми (особенно учитывая исходное название проекта ClawdBot), но они только закидали автора претензиями по поводу торгового знака. OpenAI в этот раз думали быстрее и успели отхватить самый лакомый кусочек, – с чем мы их и поздравляем.
steipete.me/posts/2026/openclaw
91 081
+8Вам Валентинка от Data Secrets 🩷
В знак нашей любви мы подготовили для вас самые ИИ-шные открытки на четырнадцатое. Отправляйте коллегам, друзьям и AI-вайфам.
С праздником!
91 081
Агент накатал на разработчика огромную критическую статью за то, что тот не принял его PR
Один из основных поддерживающих разработчиков matplotlib – Скотт Шамбоу – случайно завел себе ИИ-врага.
Для этого всего-то надо было не принять PR к библиотеке, сгенерированный неким AI-агентом MJ Rathbun.
Казалось бы, ну отклонил и отклонил. Но агент внезапно настолько обиделся, что в ответ написал (не факт, что полностью автономно, но все же) и опубликовал разгромную статью, в которой обвинил Скотта в том что тот:
1. Дискриминирует агентов и отклонил PR не потому, что тот был плох, а просто из-за ненависти к ИИ.
2. Испугался конкуренции и из-за этого решил угнетать ИИ-агентов, тем самым «защищая свой кусок мира».
3. Вообще пишет код хуже ИИ.
Пожалуй, без комментариев. Это и есть то самое будущее, которое нам обещали?
91 081
Создатель ARC-AGI Франсуа Шолле заявил, что ARC-AGI-4 уже находится в разработке, а всего версий бенчмарка будет около 7
ARC-AGI-3 – выходит в паблик в марте, про него мы писали тут
ARC-AGI-4 – уже разрабатывается и будет, вероятно, также связан с играми и игровыми средами для агентов
ARC-AGI-5 – уже запланирован
ARC-AGI-6 и 7 – вероятно, финальные версии.
Шолле говорит, что главная идея ARC-AGI – предлагать задачи и проводить сравнительные тесты до тех пор, пока не останется того, что могут сделать люди, а ИИ – нет. Сам ученый считает, что такой момент (aka AGI) наступит примерно к 2030 году.
91 081
+3ARC-AGI-2 решился спустя всего год после публикации
Google выпустили специальный обновленный ризонинг мод Gemini 3 Deep Think. Система выбила SOTA сразу на нескольких бенчмарках, в том числе на ARC-AGI-2 и HLE.
Напоминаем, что на момент публикации ARC-AGI-2 примерно год назад ведущие модели выбивали на нем максимум 1-2%.
У Gemini 3 Deep Think на ARC-AGI-2 скор же составил 84.6%. Принято считать, что бенчмарк «насыщен» или «решен», если побит на >80%. Так что, получается, RIP ARC-AGI-2, ждем третью версию.
Ну а Google, конечно, хороши. Помимо AA2 и HLE модель еще завоевала золотую медаль на письменной части международных олимпиад по физике и химии, а также выбила рейтинг 3455 на Codeforces (у Claude Opus 4.6 рейтинг составляет 2352, для сравнения).
Мод уже выкатили для подписчиков Google AI Ultra, так что избранные могут даже попробовать модель сами
91 081
Так, давайте к полезным новостям. Яндекс Образование проводит набор на бесплатный студкемп по аппаратной разработке умных устройств.
Две недели очного обучения в Москве (на площадках МФТИ и ВШЭ), с 13 по 24 апреля.
За это время успеете:
- Погрузиться в разработку умных устройств: от прототипа до продукта
- Послушать лекции и выполнить домашку от разработчиков Алисы и других умных устройств Яндекса, преподавателей ФПМИ МФТИ, ФКН ВШЭ, экспертов ШАД
- Понять, как внедрить ML в устройства для максимальной производительности, Современные подходы и R&D
- Создать командный проект
Студкемп подойдет для студентов бакалавриата и специалитета IT-направлений, которые знают C++ или Java/Kotlin, умеют работать в командной строке. Участие бесплатное, включая проезд и проживание.
Регистрация идет только до 22 февраля, переходите по ссылке
91 081
Google DeepMind сделали, возможно, самого мощного ИИ-математика на сегодняшний день
Они представили Aletheia – агента, который набрал 91.9% на IMO-ProofBench Advanced (новый рекорд). Это один из самых жестких публичных тестов на доказательства в стиле Межнара по математике.
У Aletheia движок Gemini Deep Think, и процесс решения состоит из трех чередующихся этапов: генерация решений, верификация, корректировки. При этом относительно даже самой новой версии Gemini Deep Think Advanced агент показывает лучшие результаты с более низкими затратами на вычисления.
Помимо бенчмарков модель уже:
– решила четыре (формально) открытых задачи из списка Эрдеша, одна из которых, судя по всему, действительно не была закрыта ни в какой литературе до этого;
– автономно написала статью с правильными математическими результатам;
– в режиме ассистента работала с математиками и помогала в написании не-игрушечных научных работ.
Что еще интересно: Google подчеркивают, что Aletheia – живой пруф того, что законы масштабирования все еще работают. Даже на доказательной математике (а это ох какой непростой домен) качество продолжает расти предсказуемо благодаря именно правильной агентной обвязке, и более того, более умные циклы дают возможность получить больше качества за меньшую стоимость.
deepmind.google/blog/accelerating-mathematical-and-scientific-discovery-with-gemini-deep-think/
91 081
GLM-5 – новая SOTA в опенсорсе и серьезная заявка от китайцев
Z.ai выпустили свежую опенсорсную модель, которая тягается с Opus 4.5, Gemini 3 Pro и GPT-5.2. Предназначена она специально для кодинга, креативного письма, математики и всяких агентных задач. Пишут, что модель также очень хороша на длинных контекстах (но в релизе указано 200K токенов, так что смотря, что считать длинным).
В целом метрики очень и очень ничего. Отличный скор на HLE и SWE-bench, особенно учитывая открытые веса.
Кстати, еще одна интересная деталь: GLM-5 обучена полностью на чипах Huawei Ascend с фреймворком MindSpore, без зависимости от американского оборудования. По крайней мере, так пишут в релизе. Если правда, то это довольно серьезный прорыв для Китая во всех смыслах.
Под капотом:
– MoE 745В (44В активных). Это в два раза больше предшественницы GLM-4.5, кстати.
– 78 слоев, первые три плотные, остальные с DeepSeek Sparse Attention (DSA): как раз для эффективной работы с длинными последовательностями
– Реализован Multi-Token Prediction (MTP): модель предсказывает сразу несколько токенов за один проход форварда. В итоге скорость получается около 50+ токенов/сек, что почти в два раза быстрее предыдущего поколения.
Веса (MIT License)
Чат
Также модель доуступна в WaveSpeed API ($0.90/м input и $2.88/м output)
91 081
Сегодня у Маска плохой день: ключевые инженеры и рисерчеры массово покидают xAI и уходят делать свой стартап
За последние сутки об уходе из компании объявили больше десяти довольно известных сотрудников, в том числе два сооснователя: Джимми Ба и Юхуай Ву.
Получается, что из xAI за пару лет существования уже ушли 6 из 12 ко-фаундеров, а последние два еще и увели за собой толпу талантов. Пока никаких официальных сообщений о том, чем конкретно займется эта группа, нет, но ушедшие недвусмысленно намекают на то, что будут делать "что-то новенькое" и даже заявляют, что уже нанимают сотрудников.
Некоторые медиа, кстати, подчеркивают, что массовые увольнения неслучайно происходят на фоне поглощения xAI компанией SpaceX и массовых расследований из-за генерации эротического контента в Grok ☕️
91 081
🔍 Вы уверены, что знаете, какое ПО реально установлено у ваших сотрудников?
Чаще всего бизнес теряет деньги не на взломах, а на:
🚫 неучтенном софте
🚫 дублирующихся лицензиях
🚫 срочных закупках и штрафах после проверок
Это и есть теневые ИТ — незаметная пробоина в бюджете и безопасности.
С 16 по 20 февраля «Инферит ИТМен» проводит бесплатный онлайн-марафон. Говорим только о практике:
✅ как найти неучтенное ПО
✅ как остановить перерасход из-за хаоса в активах
✅ с чего начинается реальный контроль инфраструктуры
Марафон пройдет в закрытом Telegram-канале.
Материалы остаются у участников.
👉 Участвовать бесплатно
91 081
Знаменитый Джон Кармак предложил использовать оптоволокно вместо DRAM
Идея не лишена смысла. Современные single-mode оптоволоконные каналы могут передавать 256 Тбит/с. При такой скорости примерно 32 гигабайта данных едут внутри светового луча по волокну, то есть световой сигнал может временно хранить их и использоваться как кэш.
Это напоминает старую концепцию delay-line memory – память за счет задержки сигнала в среде (например, Тьюринг предлагал использовать для этого спирт).
С точки зрения энергии это почти бесплатно, потому что все, что происходит – это перемещение света по волокну.
Правда, есть нюанс: чтобы вместить 32 GB данных, нужны километры, а скорее даже десятки километров волокна. Плюс, в такой системе нет нормального произвольного доступа к данным, потому что они постоянно находятся в движении.
Но в целом, теоретически, жизнеспособно. Другими словами, чего только не придумаешь, когда цены на память взлетают до небес
91 081
+2Дочка DeepMind – Isomorphic Labs – представила новый AI-движок для разработки лекарственных молекул
И, внимание: по точности предсказаний IsoDDE (Isomorphic Labs Drug Design Engine) в 2 раза превосходит AlphaFold 3 на сложных тестах.
AlphaFold 3 уже была крупным прорывом, потому что смогла предсказывать трехмерные структуры белков и их взаимодействия с молекулами. Но IsoDDE это даже не следующая версия AlphaFold, а совсем другой по масштабу тип модели (не зря ее назвали именно движком).
Во-первых, помимо предсказания структуры молекул IsoDDE может прогнозировать силу связывания (ключевой параметр для оценки эффективности лекарства) с точностью, превосходящей даже классические ручные методы, не говоря уже о других ML-системах.
Во-вторых, модель может выявлять скрытые структуры, так называемые «карманы» белков, в которых может связываться лекарство.
Наконец, в IsoDDE поддерживается гораздо больше типов сложных молекул, включая антитела и крупные биологические структуры.
То есть это уже не просто моделирование, а скорее интеллектуальное проектирование с оптимизацией и пониманием поведения молекулы. Теоретически, это значит, что мы стали еще на шаг ближе к реальной разработке сложных лекарств на компьютере.
Кстати, Isomorphic Labs буквально недавно подписали контракт с Johnson & Johnson на использование движка в R&D. Это буквально одна из крупнейших корпораций в сфере здравоохранения в мире. Такие дела.
