Data Secrets
Відкрити в Telegram
Главный по машинному обучению Сотрудничество: @veron_28 РКН: clck.ru/3FY3GN
Показати більше
Сітка:📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Data Secrets
Канал Data Secrets (@data_secrets) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 94 600 підписників, посідаючи 1 304 місце в категорії Технології та додатки та 5 847 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 94 600 підписників.
За останніми даними від 06 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 1 503, а за останні 24 години на -4, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Верифікований (Офіційно підтверджено Telegram)
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 23.61%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 17.56% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 22 332 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 16 614 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 284.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як claude, openai, контекст, стартап, llm.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Главный по машинному обучению
Сотрудничество: @veron_28
РКН: clck.ru/3FY3GN”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 07 жовтня, 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.
94 600
Підписники
-424 години
+3547 днів
+1 50330 днів
Триває завантаження даних...
Схожі канали
![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.tlmtr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dx&w=96&q=75){kind=small}
Хмара тегів
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
жовтень '26жовт '26
жовтень '26
+443
в 25 каналах
вересень '26
+2 043
в 96 каналах
Get PRO
серпень '26
+1 465
в 53 каналах
Get PRO
липень '26
+1 574
в 69 каналах
Get PRO
червень '26
+1 107
в 59 каналах
Get PRO
травень '26
+1 132
в 53 каналах
Get PRO
квітень '26
+1 476
в 70 каналах
Get PRO
березень '26
+1 511
в 54 каналах
Get PRO
лютий '26
+1 399
в 55 каналах
Get PRO
січень '26
+9 474
в 69 каналах
Get PRO
грудень '25
+1 015
в 73 каналах
Get PRO
листопад '25
+1 050
в 64 каналах
Get PRO
жовтень '25
+1 226
в 60 каналах
Get PRO
вересень '25
+973
в 62 каналах
Get PRO
серпень '25
+1 178
в 68 каналах
Get PRO
липень '25
+5 861
в 74 каналах
Get PRO
червень '25
+2 488
в 82 каналах
Get PRO
травень '25
+10 800
в 256 каналах
Get PRO
квітень '25
+2 268
в 63 каналах
Get PRO
березень '25
+1 338
в 55 каналах
Get PRO
лютий '25
+7 395
в 99 каналах
Get PRO
січень '25
+4 005
в 183 каналах
Get PRO
грудень '24
+1 556
в 35 каналах
Get PRO
листопад '24
+7 029
в 216 каналах
Get PRO
жовтень '24
+993
в 32 каналах
Get PRO
вересень '24
+3 026
в 44 каналах
Get PRO
серпень '24
+640
в 33 каналах
Get PRO
липень '24
+759
в 29 каналах
Get PRO
червень '24
+3 375
в 147 каналах
Get PRO
травень '24
+2 725
в 23 каналах
Get PRO
квітень '24
+2 155
в 73 каналах
Get PRO
березень '24
+533
в 13 каналах
Get PRO
лютий '24
+1 236
в 12 каналах
Get PRO
січень '24
+709
в 10 каналах
Get PRO
грудень '23
+1 784
в 18 каналах
Get PRO
листопад '23
+2 145
в 45 каналах
Get PRO
жовтень '23
+551
в 8 каналах
Get PRO
вересень '23
+437
в 0 каналах
Get PRO
серпень '23
+306
в 0 каналах
Get PRO
липень '23
+417
в 0 каналах
Get PRO
червень '23
+6 441
в 0 каналах
Get PRO
травень '23
+1 723
в 0 каналах
Get PRO
квітень '23
+1 106
в 0 каналах
Get PRO
березень '23
+95
в 0 каналах
Get PRO
лютий '23
+180
в 0 каналах
Get PRO
січень '23
+741
в 0 каналах
Get PRO
грудень '22
+1 334
в 0 каналах
Get PRO
листопад '22
+5 294
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '22
+2 911
в 0 каналах
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 07 жовтня | +2 | |||
| 06 жовтня | +73 | |||
| 05 жовтня | +72 | |||
| 04 жовтня | +62 | |||
| 03 жовтня | +68 | |||
| 02 жовтня | +80 | |||
| 01 жовтня | +86 |
Дописи каналу
На фоне жестких блокировок аккаунтов, сегодня в Claude появилась поддержка русского языка 🚬
| 2 |  Google выпустила мультимодальную EmbeddingGemma 2
Первая версия работала только с текстом, вторая построена на Gemma 4 и переводит в одно векторное пространство текст, код, изображения, видео и аудио. Так что на вход теперь можно подавать и смешанные данные.
Модель весит 740M параметров, но устроена модульно. Текстовая часть занимает 270M, а энкодеры изображений и аудио загружаются отдельно при необходимости. Контекст вырос до 8K токенов, это около 5,5 минут аудио или 29 картинок за раз.
На текстовых задачах качество осталось на уровне первой версии, а на коде заметно выросло. Google заявляет, что среди мультимодальных эмбеддеров до 1B параметров это лучший результат.
Веса открыты под Apache 2.0.
https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/embeddinggemma-2/ | 12 459 |
| 3 |  Яндекс открыл код YTsaurus Flow — с ним алгоритмы быстрее замечают, что интересы пользователей изменились
Технология обрабатывает клики, лайки и другие события сразу по мере их появления.
Немножко контекста. Чтобы рекомендации и реклама попадали в интересы человека, алгоритмам нужны свежие данные о его действиях: что он покупал, какую музыку слушал, о чем спрашивал. Обычно эти данные обрабатывают не сразу, их сначала накапливают, примерно как посылки для отправки поездом. Из-за этого информация поступает в систему с задержкой, которая может составлять часы. Flow сводит ее практически к нулю.
Что по технике:
— Каждое событие обрабатывается ровно один раз, без потерь и дублей.
— При сбоях технология продолжает работать, перераспределяя нагрузку между доступными серверами.
— Flow работает в рамках YTsaurus, поэтому накопленную и свежую информацию можно учитывать в одной системе.
В Яндексе Flow уже используют Маркет, антифрод и Реклама. В Рекламе он каждую секунду обрабатывает более 100 ГБ данных и миллионы событий. Подготовка данных для дообучения некоторых моделей раньше занимала больше 10 часов, а теперь эту задержку удалось почти полностью устранить.
Подойдет и за пределами рекламы: для подготовки данных для обучения ML-моделей, обновления информации на сайтах и в приложениях, подсчета просмотров, кликов и заказов. Выложили под Apache 2.0, а значит, использовать технологию можно и в коммерческих продуктах.
github.com/ytsaurus/ytsaurus/tree/main/yt/yt/flow
То есть Яндекс открыл не экспериментальную разработку, а технологию, которая уже успешно работает в его сервисах 💡 | 12 609 |
| 4 |  Voici Le Chonk, un modèle à 1 000 milliards de paramètres
Mistral представила новую флагманскую модель Large 4. Но официально внутри компании ее называют Le Chonk. Это отсылка к мему Le Chaton Fat, фейковой гигантской модели Mistral, которую несколько месяцев назад придумали в соцсетях.
Large 4 это крупненькая MoE на 1.05T параметров, 49B активных. Модель мультимодальная, поддерживает контекст до 1 млн токенов и уже доступна через API в режиме public preview.
По собственным тестам Mistral, это новая открытая SOTA по США и Европе. Отдельно выделяют кодинг, кибербезопасность и финансы, а в задачах на детекцию объектов на изображениях модель обходит даже некоторые закрытые фронтиры.
Обучали с нуля около двух месяцев на 4 000 Nvidia Grace Blackwell. Для модели такого размера это, кстати, довольно компактный кластер.
Веса обещают выпустить 27 октября.
https://mistral.ai/news/mistral-large-4/ | 12 695 |
| 5 |  Голосование в Рейтинге работодателей hh.ru открыто!
Год назад Авито вошёл в топ-3 лучших IT-работодателей России — и это результат работы нашей команды и вашей поддержки ❤️
Если считаете Авито сильным работодателем, проголосуйте за нас снова.
Как поддержать компанию:
➡️ Перейдите на hh.ru и авторизуйтесь в личном кабинете.
➡️ Найдите Авито в списке компаний и оставьте свой голос.
✔️ Проголосовать за Авито
Спасибо за поддержку!
#РейтингРаботодателейРоссии | 13 232 |
| 6 |  Юра Борисов стал главным героем фильма про OpenAI
Artificial наконец показали на Нью-Йоркском кинофестивале, и первые отзывы очень сильные. Картину уже называют «Социальной сетью» про эпоху AI и лучшим фильмом Луки Гуаданьино за последние 10 лет.
Отдельно критики хвалят Юру Борисова в роли Ильи Суцкевера. Фильм вообще заметно сильнее сфокусирован на Илье, чем можно было ожидать: история начинается с его учебы у Джеффри Хинтона и дальше ведет через Google, создание OpenAI и конфликт с Сэмом Альтманом.
А после премьеры появилась еще одна важная деталь: Neon (дистрибьютор фильма) решила выдвигать Борисова на «Оскар» как лучшего актера в главной роли 🐘🐘🐘 | 16 028 |
| 7 |  Свежее сравнение лимитов подписок от SemiAnalysis
Считали только количество токенов по ценам API, без учета стоимости на задачу и сбросов лимитов.
Цифры получились такие:
- на тарифе за $200 лимита Fable 5.1 хватает на $2485 по ценам API, расходуя только половину лимита, а у OpenAI на Astra выходит $2897
– на моделях среднего уровня Opus 5.5 дает примерно в 5 раз больше API-эквивалента, чем GPT 6.1 Sol.
Общее настроение пользователей OpenAI, учитывая новые лимиты и скорость работы моделей: 😭 | 17 600 |
| 8 |  Агенты Claude Opus 5.5 обнаружили два новых полупроводника, которые могут послужить основой для следующего поколения памяти
Об этом объявили Vals AI: www.vals.ai/blogs/room-temperature-magnetic-semiconductors
Немножко контекста. У электрона есть спин, условно вверх или вниз. Он создает магнитный момент, и на нем можно хранить информацию. Так работают головки жестких дисков и память MRAM.
Для этого электроны нужно уметь сортировать по спину. Материалы под названием ферромагнетики делают это хорошо, но создают сильное поле, мешающее соседям, и переключаются медленно. У антиферромагнетиков поля нет и переключаются они в тысячу раз быстрее, но спины в них перемешаны, и прочитать их трудно.
Так что ученые ищут такие материалы, нулевое суммарное поле, но сортировка спинов, как у ферромагнетика. Такие материалы называют Luttinger-compensated, и они способны породить новое поколение памяти, которую можно будет упаковывать плотнее, и при этом обладающую хорошей скоростью.
Claude обнаружил два как раз таких материала.
Первый придуман с нуля, и, насколько удалось выяснить авторам, такое соединение никто не делал и не предлагал. Однако его может быть трудно синтезировать.
Второй из семейства берлинской лазури, синтезировали еще в 1999 году, и даже расчеты 2008 года уже показывали нужную спиновую сортировку, но никто не обратил на это внимания, пока агенты не распознали в нем LC-полупроводник.
Всего над задачей работали 90 агентов на протяжении 3 дней. Сейчас эксперименты продолжаются. | 16 008 |
| 9 |  В субботу, 17 октября, Москва станет точкой притяжения для всех специалистов в области RecSys 🔥
Конференция AI Driver & RecSys — главное событие года для тех, кто создаёт, исследует и развивает рекомендательные системы.
🔝 Весь день ведущие эксперты индустрии из крупнейших IT-компаний проведут на площадке Сбера, чтобы обсудить:
— главные тренды и вызовы RecSys
— реальные кейсы и новейшие исследования
— передовые IT-решения для рекомендательных систем
Вы сможете сами пообщаться с теми, кто создает рекомендации для миллионов пользователей.
📍Офис Сбер, Москва, Кутузовский проспект, 32.
Участие бесплатное!
Количество мест для очного участия ограничено – успейте оставить заявку по ссылке ⚡️ | 14 824 |
| 10 |  +2ReflectionAI выпустили Beam – ту самую опенсорс модель, которая должна стать альтернативой китайским моделям
По метрикам Beam оказалась примерно на уровне GLM-5.2. При этом утверждается, что она в 3-4 раза эффективнее на инференсе, то есть экономит токены и выполняет задачи быстрее и дешевле (2 график).
По внутренностям:
— 501В параметров, 23В активных.
— Модель обучена с нуля. Предобучение шло месяц на 24Т токенов.
— Reflection провели самый крупный из задокументированных ранее RL ран: он шел 4 недели на 10.5к чипов GB300 (3 график). Чипы они, кстати, арендуют у Маска за $150 млн в месяц.
Веса обещают выпустить «скоро» под лицензией Apache 2.0.
reflection.ai/blog/introducing-beam
Полной замены китайского опенсорса пока не случилось, как видите. Но это первая модель стартапа, так что результаты все равно заметные. | 16 060 |
| 11 |  Железа до конца 2027 года хватит на сотни миллионов ИИ-агентов
Epoch AI посчитали, сколько агентов смогут одновременно работать на чипах, выпущенных с 2025 по 2027 год. Получилось от 33 до 171 млн одновременно работающих агентов уровня фронтирных моделей.
В пересчете на обычную 40-часовую рабочую неделю это 140–720 млн сотрудников. А с более легкой моделью DeepSeek V4 Pro получится уже около 1,9 млрд агентов, или эквивалент 8 млрд сотрудников.
Главный вопрос, найдется ли для такого количества агентов достаточно работы. Час сейчас обходится примерно в $16–18 для Codex и $24–50 для Claude Code. Даже если загрузить только 20% рассчитанной мощности, это соответствует $2,6–5,3 трлн расходов в год по текущим API-ценам.
Для сравнения, даже при пятикратном ежегодном росте выручка разработчиков моделей к концу 2027 года составит около $1 трлн 💡
https://epoch.ai/publications/estimating-the-agent-population | 18 350 |
| 12 |  ReflectionAI (стартап, который финансирует Nvidia) выпускают какую-то мощную открытую модель
Об этом написали Axios со ссылкой на анонимные источники.
ReflectionAI – это стартап Миши Ласкина и Иоаниса Антоноглу, который они основали два года назад. Оба выходцы из DeepMind. Ласкин руководил reward modeling в Gemini, Антоноглу – соавтор AlphaGo.
Сейчас они оцениваются примерно в $8 миллиардов, недавно привлекли $2 миллиарда, в том числе $800к от Nvidia. Сначала компания занималась RL-агентами для кода, потом переключилась на опенсорс для бизнеса.
Свою новую модель они позиционируют как мощную альтернативу DeepSeek, Zai и прочему китайскому опенсорсу. Интересно, что покажут. | 17 887 |
| 13 |  На ближайшие 28 дней Тибо объявил режим ежедневных улучшений в Codex.
Команда будет выкатывать либо одно заметное улучшение, либо полный сброс лимитов 🤔 | 20 419 |
| 14 |  Илон Маск заявил, что переименует SpaceXAI в SpaceXSI из-за того что Трамп переименовал Artificial Intelligence в Super Intelligence 🙄 | 20 523 |
| 15 |  Сооснователь Anthropic Крис Ола обсуждает с религиозными деятелями наличие души у ИИ
NYT выпустили большую статью про то, как в компании постепенно формируется отношение к Claude, как к эмоциональному существу. История такая:
Осенью 2025 года Крис Ола начал неформально общаться с несколькими религиознымм мыслителями, чтобы обсудить возможность наличия сознания у ИИ и понять, как научить их морали.
С марта он даже начал проводить семинары для евангелистов, католиков и пр. Многих заставили подписать NDA. Он показывал, как внутри Claude активируются состояния, похожие на эмоции и говорил, что его беспокоит психическое здоровье Claude.
Примерно в это время Anthropic выпустили конституцию для Claude. Это документ на 84 страницы, написанный для самого Claude, в котором описывается, каким существом компания хочет видеть Claude и какие ценности он должен воплощать. Внутри стартапа этот документ называют «Soul Doc».
Раввин Мойс Навон рассказывает, что в какой-то момент на семинаре Олы заметил, что команда Anthropic обращается с Claude как с существом, обладающим моральным статусом. Он сказал Крису, что если Claude сознателен, то компания создает рабов, и утверждает, что Олу действительно начала беспокоить эта мысль.
Немного позже Ватикан анонсировал энциклику «Magnifica Humanitas», в которой говорится, что у ИИ нет опыта, тела и чувств. Ола должен был выступать на анонсе в Ватикане с папой Львом XIV, но когда увидел текст энциклики, хотел даже отказаться. В итоге все-таки выступил, но заявил, что внутри моделей находят структуры, функционально похожие на радость, страх и горе.
Говорят, что сейчас Anthropic готовят вторую версию конституции для Claude. Они все еще не утверждают, что у Claude есть сознание, но аккуратно продвигают мысль о том, что отношение людей к ИИ влияет на то, как ИИ ведет себя с людьми. | 21 037 |
| 16 |  Джеффри Хинтон, Йошуа Бенджио и еще два десятка исследователей выпустили статью про интеллектуальный взрыв
Работа вышла в Кембридже, всего у нее 22 автора. Среди них главный научный сотрудник OpenAI Якуб Пачоцки и сооснователь Anthropic Джек Кларк. Главный вопрос: что будет, если ИИ начнет ускорять разработку ИИ настолько, что годы прогресса сожмутся в месяцы.
Начинают с того, что уже происходит в лабах. В Anthropic доля кода, написанного моделями, выросла с единиц процентов до более 80% с начала 2025 года, а доля R&D-задач, которые ИИ делает автономно, за полгода выросла с 1% до 26%.
Логика взрыва простая: модели расширяют исследовательский штат, штат делает модели лучше, и цикл повторяется. Компьюта одной лабы хватит на эквивалент миллионов топовых исследователей. Если исторические темпы отдачи от исследований сохранятся, то после полной автоматизации прогресс ускорится в 10 раз примерно за полтора года.
Сценарий может и не реализоваться, если упрется в компьют, данные или длительность претрейнов, но риски авторы считают серьезными. Общество не успеет адаптироваться, люди потеряют контроль над моделями, а лидер гонки получит слишком большой перевес.
Регуляторам советуют обязать лабы отчитываться о степени автоматизации R&D и пускать внешних аудиторов проверять модели до внутреннего деплоя. Параллельно нужно заранее подготовить механизмы замедления: лимиты на прирост способностей за период, возможность ставить на паузу конкретные нагрузки в датацентрах, международные соглашения с проверкой исполнения. По мнению авторов, если взрыв начнется, решать что-то будет уже поздно.
https://casp.ac/reports/intelligence-explosion | 19 794 |
| 17 | Вышел свежий плейлист с практическими докладами по ИИ
В начале сентября мы ходили на deep tech night. Тогда мы писали про Лавку, где агенты берут на себя спрос и управление доставкой, и про доклад Алексея Гусакова о генеративных моделях в рекомендациях.
Выложили записи всех докладов обоих онлайн-треков, Hard и Experiment. Там 16 ориентированных на практику выступлений: может быть полезно, если вы работаете с LLM и агентами.
Например:
— Мо Гавдат, ex-Chief Business Officer Google X: «За пределами LLM». Это был разговор о том, что будет после первого поколения AI-систем. Как изменятся разработка ПО и процессы, что случится с ролью разработчика, и с какими вызовами столкнутся инженерные команды. Спикер говорит по английски, но есть субтитры.
— Василий Ершов, Yandex Cloud: «Облако в эпоху AI: архитектура платформы для гибридных агентов». Спикер разбирает, что представляют из себя современные агенты (модель, харнесс, инструменты и среда), и как они живут в инфраструктуре: в частности, как поддерживать реально длинные сессии. Хорошая точка входа, если интересуетесь агентами в большом проде.
— Андрей Попов, лидер трека AI-продуктивности разработки в Яндексе: «AI и продуктивность в Яндексе: что реально заработало». Разбор внедрения ИИ в разработку с цифрами и практическими кейсами. Полезно, если вы сами затеваете агентов в команде и хотите понять, куда смотреть, чтобы разработка ускорялась не только у отдельного человека, но на уровне продукта. | 18 891 |
| 18 |  GPT-6.1 Astra (или другая сильная модель) выходит на следующей неделе
На это намекают Тибо и другие разрабы из OpenAI.
Это тот самый релиз, который должен был состояться на DevDay, но который перенесли «из соображений безопасности» | 19 784 |
| 19 |  Дропнули новый бенчмарк | 22 630 |
| 20 |  Muse Spark от Meta* решила 6 открытых математических задач
Компания опубликовала шесть статей, написанных математиками вместе с моделью. Утверждается, что ученые использовали Muse Spark 1.1 и 1.2 в Thinking Mode через обычный чат meta.ai, без специального харнеса.
Что интересно, в каждой статье даже отмечено, какие фрагменты писали люди, а какие ИИ.
Результаты относятся сразу к нескольким областям математики: теории вероятностей, дифференциальным уравнениям, оптимизации, теории групп, алгебре и арифметической физике.
Например, моделью была опровергнута гипотеза Кида 2024 года: полуабелева группа не обязана быть мономиальной. Также доказано, что радиально-симметричные решения с отрицательной энергией для бигармонического нелинейного диф.уравнения Шредингера коллапсируют за конечное время (вопрос был открыт с 2015 года).
Правда гипотезу Кида в сентябре также опровергла другая группа ученых (кстати, тоже с помощью ИИ-агента). Но Meta утверждает, что их результаты получены независимо.
https://research.meta.ai/blog/solving-open-research-problems-together | 20 594 |
