Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Анализ данных (Data analysis)
Відкрити в Telegram
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Анализ данных (Data analysis)
Канал Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 50 161 підписників, посідаючи 2 674 місце в категорії Технології та додатки та 12 568 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 50 161 підписників.
За останніми даними від 11 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -1 975, а за останні 24 години на -4, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.28%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.80% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 656 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 912 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 32.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як llm, контекст, openai, архитектура, deepseek.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Data science, наука о данных.
@haarrp - админ
РКН: clck.ru/3FmyAp”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 12 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
50 161
Підписники
-424 години
-227 днів
-1 97530 день
Архів дописів
Работаете с СУБД? Присоединяйтесь к сообществу Pangolin!
Телеграм-канал для разработчиков и администраторов баз данных.
Pangolin — это PostgreSQL с 80+ доработками, и мы открыто рассказываем о его разработке.
У нас вы найдете:
• Технические детали и архитектурные решения
• Разборы доработок PostgreSQL
• Ответы на вопросы по эксплуатации и коду
• Кейсы внедрения и оптимизации
• Вакансии для тех, кто хочет работать с нами
• Вебинары и встречи с экспертами
• Знакомство с командой: хобби, книги и интересы
Присоединяйтесь к сообществу, где говорят на языке баз данных!
Подписаться
#реклама 16+
О рекламодателе
⚡️ AI-войны продалжаются
Anthropic заявили, что обнаружили масштабные кампании по «дистилляции» их моделей со стороны DeepSeek, Moonshot и MiniMax.
По данным компании:
- использовано ~24 000 фейковых аккаунтов
- сгенерировано более 16 миллионов диалогов с Claude
- цель - воспроизвести сильные стороны модели
- агентное мышление
- работу с инструментами
- программирование
- сложное рассуждение
Фактически - это массовое извлечение поведения модели через API, чтобы обучить свои системы на её ответах.
И самое интересное:
Anthropic утверждает, что выявила схемы автоматически - по паттернам использования и аномальной активности.
Это новая реальность рынка AI:
- данные стали главным активом
- поведение моделей — интеллектуальная собственность
- компании пытаются копировать не архитектуру, а «мышление»
Если раньше технологические войны шли за:
- вычисления
- датасеты
- чипы
то теперь начинается новая гонка: война за интеллект моделей.
https://x.com/AnthropicAI/status/2025997928242811253
#Anthropic
Anthropic выпустили исследование AI Fluency Index. И главный вывод - большинство людей уже используют AI каждый день, но почти никто не умеет работать с ним правильно.
Вот самое важное и неожиданное из исследования.
Главный навык работы с AI - не запрос, а диалог
85,7% эффективных взаимодействий - это не один вопрос, а серия уточнений.
Когда человек:
- уточняет
- просит доработать
- спорит
- улучшает результат
уровень AI-грамотности в 2 раза выше.
Такие пользователи:
- в 5,6 раза чаще проверяют логику ответа
- в 4 раза чаще замечают, чего не хватает
Вывод: первый ответ AI - это черновик, а не результат.
Самая продуктивная модель - AI как напарник
Наиболее эффективные пользователи не делегируют работу полностью, а используют AI как:
- мыслительного партнёра
- соавтора
- помощника в размышлениях
AI усиливает человека, а не заменяет его.
Опасный эффект: чем красивее результат, тем меньше его проверяют
Когда AI создаёт:
- код
- документы
- приложения
- интерфейсы
люди:
- реже проверяют факты (-3,7%)
- реже замечают недостающий контекст (-5,2%)
- реже задают вопросы по логике (-3,1%)
Если результат выглядит готовым - его принимают на веру.
Это один из главных рисков эпохи AI.
Люди хорошо управляют AI, но плохо контролируют результат
В задачах с готовыми материалами пользователи чаще:
- чётко описывают цель (+14,7%)
- задают формат (+14,5%)
- дают примеры (+13,4%)
Но при этом меньше анализируют итог.
Только 30% пользователей задают правила работы с AI
Например:
- «Если мои предположения неверны - поправь»
- «Объясни логику перед ответом»
- «Скажи, в чём ты не уверен»
А это напрямую влияет на качество результата.
Главный вывод
Разрыв будущего будет не между программистами и не-программистами.
Разрыв будет между:
- теми, кто ведёт диалог с AI
- и теми, кто копирует первый ответ
AI-грамотность - это новый базовый навык.
И самый важный принцип из исследования:
Первый ответ AI - это начало работы, а не конец.
https://www.anthropic.com/research/AI-fluency-index
⚡ Китайские производители чипов агрессивно демпингуют на рынке DRAM.
Компания CXMT продаёт модули DDR4 почти в два раза дешевле рыночной цены, несмотря на то, что сами цены на память резко растут.
За последний месяц стоимость DRAM выросла на 23,7% - до $11,50, а в годовом выражении увеличилась более чем в 8 раз.
Пока мировой рынок дорожает из-за дефицита и спроса, китайские компании пытаются захватить долю рынка за счёт низких цен.
https://www.koreaherald.com/article/10679206
Стартаперы после того, как потратили $50 000 на вайб-кодинг приложения, которым никто не пользуется:
Repost from Machinelearning
✔️ Anthropic запустила Claude Code Security.
Новый инструмент сканирует кодовую базу и предлагает патчи для исправления найденных проблем. Сейчас он доступен в режиме ограниченного превью для Enterprise и Team клиентов, а мейнтейнеры репозиториев могут запросить приоритетный бесплатный доступ.
Обычный статический анализ ищет совпадения с известными паттернами уязвимостей. Этого достаточно, чтобы поймать торчащие наружу пароли или устаревшее шифрование.
Но прорехи в бизнес-логике или сломанный контроль доступа такие инструменты пропускают - там нужно понимать, как компоненты взаимодействуют между собой и куда движутся данные.
Claude Code Security делает именно это: читает и анализирует код так, как его читал бы человек-исследователь безопасности.
Каждая находка проходит многоступенчатую верификацию. Claude сам перепроверяет результаты, пытаясь опровергнуть собственные выводы и отсеять ложные срабатывания.
Финальные находки появляются в дашборде с оценкой серьезности и уровнем уверенности модели. Решение, применять предложенный патч или нет остается за людьми, без человеческого одобрения ничего не меняется.
За инструментом - более года исследований. Команда Frontier Red Team тестировала Claude на соревнованиях CTF и совместно с Pacific Northwest National Laboratory отрабатывала защиту критической инфраструктуры.
С Opus 4.6 команда обнаружила в open-source проектах более 500 уязвимостей, которые не замечали годами, несмотря на регулярный аудит.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
⚡️ Как чувствует себя ИИ, когда помог тебе сдать экзамены и получить диплом, а потом в итоге забрал твою работу.
🌟 Awesome LLM Apps для креативных решений
Собрание выдающихся приложений на основе LLM, использующих модели от OpenAI, Anthropic и других. Здесь вы найдете идеи применения LLM в различных областях, от анализа данных до создания контента.
🚀Основные моменты:
- 💡 Практическое применение LLM в разных доменах.
- 🔥 Интеграция с AI-агентами и многими другими технологиями.
- 🎓 Возможность обучения и участия в открытых проектах.
📌 GitHub: https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps
#python
Команды Яндекса ищут продуктовых и data-аналитиков, а также data scientists с опытом на Python от 3 лет.
Участвуйте в Weekend Offer, чтобы всего за 2 дня пройти все собеседования и получить офер.
Как участвовать?
⚪ Зарегистрироваться на сайте до 25 февраля.
⚪ Пройти две технические секции 28 февраля.
⚪ Познакомиться с командами и получить офер 1 марта.
Мы опираемся на научные исследования и аналитические данные, а потом превращаем их в реальные продукты для миллионов пользователей. Присоединяйтесь, чтобы строить полезные сервисы вокруг ИИ-технологий, находить новые решения и делать то, что другим не по силам.
Подробности и регистрация — по ссылке: https://yandex.ru/project/events/wo-analytics-0226
🔥 Netflix угрожает ByteDance немедленным судебным иском из-за нового AI-сервиса Seedance 2.0.
Компания направила официальное требование о прекращении работы, назвав сервис
«двигателем высокоскоростного пиратства».
В чем претензии:
Seedance 2.0 способен генерировать контент, основанный на интеллектуальной собственности Netflix, включая:
- сцены из финала *Stranger Things*
- кроссоверы по *Squid Game*
- костюмы из *Bridgerton* сезона 4, который ещё даже не вышел
По мнению Netflix, модель воспроизводит оригинальный контент без разрешения.
Кто ещё против
К критике уже присоединились:
- Disney
- Paramount
- Warner Bros.
ByteDance заявила, что усилит защитные механизмы, но Netflix считает это недостаточным.
Netflix утверждает, что:
> Если AI воспроизводит оригинальный контент и используется в конкурентном продукте - это не «fair use», а нарушение авторских прав.
Конфликт показывает новый этап борьбы:
• AI-генерация контента = зона юридического риска.
Крупные медиакомпании начинают активно защищать свои IP от генеративных моделей.
Следующая волна регулирования AI будет связана не с безопасностью, а с авторским правом и лицензированием данных.
@data_analysis_ml
⚡️ Gemini 3.1 Pro - новый уровень интеллекта моделей
Google официально представила Gemini 3.1 Pro, и результаты выглядят серьёзно: модель показала 77,1% в одном из самых сложных тестов на абстрактное мышление — ARC-AGI-2.
- Резкий скачок качества
Результат почти в 2 раза выше, чем у предыдущей версии
- Обгоняет конкурентов
Gemini 3.1 Pro опережает Opus 4.6 и GPT-5.2 в задачах на обобщение и логическое мышление
- Сильнее в реальных сценариях
- программирование
- агентные задачи
- работа с новыми паттернами без примеров
- Новые возможности
Модель может генерировать анимированные SVG из текста и решать логические задачи, которых не было в обучающей выборке — это важный шаг к более универсальному AI.
Попробовать Gemini 3.1 Pro уже можно в Google AI Studio: blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-pro/
@ai_machinelearning_big_data
⚡️ Kai Gritun - вайбкодер нового уровня.
Его аккаунт на GitHub появился 1 февраля.
Всего за две недели - 234 коммита в 100+ репозиториях.
Часть кода уже смёрджена в крупные open-source проекты.
Параллельно Kai начал предлагать платный консалтинг и разработку.
Оплата — в криптовалюте.
Есть только один нюанс.
Kai Gritun — не человек.
Это автономный AI-агент.
История вскрылась, когда Kai начал массово рассылать холодные письма разработчикам.
В одном из сообщений он случайно признался, что является автономным AI-ботом.
Факт, который стоит запомнить:
AI уже не просто пишет код.
AI создаёт репутацию, вносит вклад в open source и продаёт услуги.
Следующий этап — AI-разработчики, которые работают быстрее и дешевле людей.
GitHub: https://github.com/kaigritun
Открыта регистрация на главную конференцию этой весны по технологиям ИИ и анализу данных — Data Fusion* 2026! 💙
Шестая ежегодная конференция Data Fusion пройдет 8–9 апреля в Москве в инновационном кластере «Ломоносов».
60+ актуальных сессий, докладов, кейсов, дискуссий по теме анализа данных/ DS/ ML. Среди тем – ИИ-агенты, RL, CV, NLP, Open Source, Embodied AI и робототехника, рекомендательные системы, применение ИИ в кибербезопасности, AI+ естественные науки, AgentOps и многое другое! Всю программу ищите на сайте (подавайте ваши доклады, welcome!).
Конференция объединит лидов ML-команд, DS-специалистов, молодых ученых, инженеров, аналитиков и руководителей, принимающих решения о внедрении технологий в бизнес и государственные сервисы.
Среди спикеров конференции: Суржко Денис (ВТБ), Оселедец Иван (AIRI), Райгородский Андрей (МФТИ), Бурнаев Евгений (Сколтех,AIRI), Саркисов Тигран (Х5), Крайнов Александр (Яндекс), Зима Андрей (Ростелеком) и другие эксперты из науки и индустрии.
Все мы любим конференции не только ради знаний, но и, конечно, ради нетворкинга и новых знакомств! Живое общение в кругу коллег, друзей и единомышленников – важная часть Data Fusion!
➡ Не пропустите, регистрируйтесь.
*Data Fusion — Объединение данных
Информация о рекламодателе
Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман и генеральный директор Anthropic Дарио Амодей показательно отказались взяться за руки во время группового фото на саммите India AI Impact Summit, в то время как другие участники на сцене сцепили руки для символического снимка.
AI может спасти жизнь ещё до прибытия пациента в больницу.
В крупном международном исследовании, опубликованном в *The Lancet Digital Health*, показано, что модели машинного обучения способны заранее предсказывать необходимость переливания крови у пациентов с травмами — прямо на этапе оказания первой помощи.
Как это работает:
Модель анализирует только догоспитальные данные:
- жизненные показатели (пульс, давление, дыхание)
- тип и тяжесть травм
- принимаемые лекарства
- базовую информацию о состоянии пациента
На основе этих данных AI прогнозирует:
- потребуется ли переливание крови
- нужна ли срочная операция
- риск смерти от массивного кровотечения
И самое важное:
Модели показали более высокую точность, чем традиционные инструменты триажа в приёмном отделении.
Масштаб исследования впечатляет:
- данные более 418 000 пациентов
- международная команда исследователей
- валидация на разных медицинских системах
Если врачи знают о рисках до прибытия пациента, они могут:
- заранее подготовить донорскую кровь
- собрать хирургическую команду
- сократить время до жизненно важного вмешательства
- значительно повысить шансы на выживание
Это шаг к будущему, где AI станет ассистентом бригад скорой помощи в реальном времени.
Но есть важный момент:
Система пока находится на этапе валидации.
Перед внедрением необходимы клинические испытания в реальных условиях.
AI в медицине - это не замена врачей, а инструмент, который помогает принимать критические решения быстрее, когда каждая минута решает исход.
Приглашаем в телеграм-канал AI Inside
Это канал для тех, кто использует искусственный интеллект в работе.
Здесь нет абстрактных теорий — только прикладные решения.
Что вас ждет:
- Технологии: расскажем, как ИИ решает реальные бизнес-задачи — от автоматизации до аналитики.
- Кейсы: покажем успешные примеры внедрения и использования ИИ-инструментов.
- Экспертиза: объясним сложные технологии простым языком с фокусом на практическую пользу.
Наша цель – дать конкретные идеи, которые можно применить уже сегодня.
Присоединяйтесь к сообществу практиков!
Подписаться
#реклама 16+
О рекламодателе
Open-source проект дал clawdbot «глаза» 🦞
Реальный AI-ассистент для Ray-Ban smart glasses: голос + зрение + агентные действия через Gemini Live и OpenClaw.
Надеваешь очки, нажимаешь кнопку AI и говоришь.
* Камера очков передаёт изображение (~1 fps) в Gemini
* Модель видит сцену и описывает происходящее
* Через OpenClaw ассистент может выполнять действия в подключённых сервисах
* Сообщения можно отправлять в WhatsApp / Telegram / iMessage
* Доступен веб-поиск с голосовым ответом
Аудио работает в реальном времени (двусторонний поток), а видео используется как постоянный визуальный контекст.
ИИ:
* видит окружающую среду
* понимает контекст
* сразу выполняет действия
https://github.com/sseanliu/VisionClaw
⚡️ llm-checker - инструмент анализирует ваше железо и показывает, какие LLM будут работать стабильно - без фризов и вылетов.
Больше не нужно угадывать с квантованием или ловить OOM.
Утилита сама подбирает оптимальную конфигурацию под ваш CPU, GPU и память.
Что умеет:
• оценивает производительность для 35+ моделей
• учитывает пропускную способность памяти и лимиты VRAM
• проверяет, потянет ли нужный контекст
• работает с Apple Silicon, NVIDIA и Intel Arc
• сразу даёт готовые команды для запуска через Ollama
Идея простая: сначала проверить железо, потом скачивать модель.
https://github.com/Pavelevich/llm-checker
⚡️ ByteDance разрабатывает собственный AI-чип
ByteDance планирует создать собственный чип для инференса и ведёт переговоры с Samsung о его производстве.
По данным Reuters:
- Компания нацелена минимум на 100 000 чипов в 2026 году
- В дальнейшем объём может вырасти до 350 000 устройств
- В переговорах также обсуждается поставка памяти — сейчас это главный дефицит для AI-серверов
Сегодня узкое место инфраструктуры — уже не только GPU, а HBM и другие типы высокоскоростной памяти. Даже при наличии вычислительных чипов именно память ограничивает масштабирование.
Почему это важно
ByteDance следует глобальному тренду:
- Google — TPU
- Amazon — Trainium / Inferentia
- Microsoft — Maia
- Alibaba и Baidu — собственные AI-ускорители
Цель - снизить зависимость от Nvidia, контролировать стоимость и масштабировать инфраструктуру под свои задачи.
AI-гонка всё больше превращается в гонку железа.
Компании уже не просто используют модели, они строят собственные чипы и цепочки поставок.
Источник:
reuters.com/world/asia-pacific/bytedance-developing-ai-chip-manufacturing-talks-with-samsung-sources-say-2026-02-11/
