Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
Анализ данных (Data analysis)
Kanalga Telegram’da o‘tish
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Анализ данных (Data analysis) analitikasi
Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 50 150 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 678-o'rinni va Rossiya mintaqasida 12 571-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 50 150 obunachiga ega bo‘ldi.
12 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -35 ga, so‘nggi 24 soatda esa -30 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.06% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.57% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 4 547 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 2 794 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 30 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent llm, контекст, openai, архитектура, deepseek kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Data science, наука о данных.
@haarrp - админ
РКН: clck.ru/3FmyAp”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 13 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
50 150
Obunachilar
-3024 soatlar
-537 kunlar
-3530 kunlar
Postlar arxiv
ИИ меняет подход к аналитике бизнеса
3 июня Visiology проведёт бесплатный онлайн-эфир о том, как AI помогает быстрее работать с данными, сокращать ручную отчётность и получать ответы без долгой подготовки дашбордов. Это революция в управлении аналитикой.
Разберём, как корпоративный BI меняется после Power BI: self-service аналитика, AI-ассистенты, автоматизация отчётов, контроль метрик и сценарии для бизнеса, IT и аналитиков.
Будет полезно:
— аналитикам, которые хотят быстрее собирать отчёты и находить инсайты;
— IT-командам, которые отвечают за BI-инфраструктуру и безопасность данных;
— руководителям, которым нужны понятные метрики и быстрые управленческие решения.
Участие бесплатное. Количество мест ограничено. Успейте зарегистрироваться.
Узнать больше
#реклама 16+
ai.visiology.com
О рекламодателе
Промышленный ИИ окончательно перестает быть теорией, и на ЦИПР-2026 это показали максимально прикладно.
«Норникель» уже встроил ИИ в цепочку от измельчения руды до выпуска концентрата. Алгоритмы в реальном времени подбирают режимы и меняют параметры, а ключевой фактор, как говорят в Норникеле, скорость: решения принимаются за секунды. На масштабе это дает около 10 млрд рублей в год уже сейчас, с ориентиром 50 млрд к 2030.
Важно, что это не про замену человека, оператор остается в контуре и контролирует безопасность. По сути, это модель «усиленного человека», а не автономного ИИ.
Еще один сдвиг, который прозвучал на ЦИПР: импортозамещение — только первый этап. Поверх него строятся собственные системы с ИИ, от предиктивной аналитики до управления добычей.
И главное: промышленный ИИ уходит от универсальных моделей к доменным. В выигрыше не самый большой LLM, а тот, кто глубже понимает конкретный процесс. Именно такие узкие, встроенные решения сейчас и становятся драйвером industrial AI.
Андрей Карпаты перешёл в Anthropic
Один из самых известных людей в индустрии — сооснователь OpenAI, бывший директор по ИИ в Tesla, автор легендарных лекций по нейросетям - официально объявил о переходе в Anthropic.
В твите он написал, что ближайшие несколько лет на фронтире LLM будут особенно формирующими, и он рад вернуться к R&D в команде Anthropic. Образовательные проекты, включая Eureka Labs, обещает не бросать и вернуться к ним позже.
Карпаты последние пару лет фактически был «свободным агентом» - выпускал собственные туториалы, строил Eureka Labs, считался одной из самых независимых фигур в ИИ.
Его выбор в пользу Anthropic, а не OpenAI, xAI или Google, многое говорит о том, где сейчас концентрируется самая интересная исследовательская работа.
С учётом недавнего policy paper Anthropic про 2028 год и фронтирные модели — у компании явно идёт серьёзная фаза найма под большие задачи.
https://x.com/karpathy/status/2056753169888334312
⚡️ SkyClaw-v1.0: новая модель под tool use и агентные задачи
Skywork представила SkyClaw-v1.0 - агентную модель, оптимизированную под OpenClaw, Hermes и Nanobot.
Фокус на сценариях, где модель должна работать с инструментами и вести задачу в несколько ходов: выбрать tool, собрать аргументы, обработать ответ, продолжить выполнение и не развалиться на длинной цепочке действий.
Вместе с основной версией вышла SkyClaw-v1.0-lite - более быстрая и дешёвая версия для сценариев, где важна стоимость запуска.
Модель обучали в собственном окружении OpenClaw: с качественными инструментами и синтетическими задачами, собранными из реальных пользовательских паттернов. То есть её специально подгоняли под агентную работу, а не просто добавили tool calling поверх обычной языковой модели.
По заявлению Skywork, на PinchBench, Claw-Eval и Skywork-Claw-Bench обе версии обходят:
- Minimax 2.7
- DeepSeek V4 Flash
- Qwen 3.6 35B A3B
- Qwen 3.6 27B
https://www.apifree.ai/model/skywork-ai/skyclaw-v1?tab=api
⚡Когда аналитика разнесена по отдельным системам, бизнес долго ждет данные и платит за лишние кластеры, ETL и серверы.
🐘Postgres Pro AXE — аналитическая СУБД от Postgres Professional на знакомом PostgreSQL. Ускоряет доставку аналитики и снижает TCO на хранение и обработку данных.
✔️До 20 раз быстрее Greenplum
На сложных запросах в тестах ClickBench, TPC-H и TPC-DS.
✔️До 10 раз меньше ресурсов
При сопоставимой нагрузке с MPP-аналогами.
✔️Аналитика ближе к рабочим данным
Postgres Pro AXE работает как отдельная аналитическая СУБД или расширяет Postgres Pro Enterprise аналитическими возможностями на существующих узлах.
✔️Быстрый старт для команды
Знакомый PostgreSQL снижает порог входа для администраторов и разработчиков.
✔️Свобода хранения и BI
Локальный сервер, сетевая шара или S3. Данные — в формате Parquet.
🔗Приходите 28 мая на бесплатный вебинар: покажем, как построить аналитику без зоопарка технологий.
Я, закидывающий всю кодовую базу в Claude, чтобы найти одну пропущенную точку с запятой.
AI-индустрия научилась идеально генерировать не только текст, но и бессмысленные анонсы.
Каждую неделю нам продают "революцию": новый агент, новый benchmark, новый copilot, новый способ случайно слить данные в AI провайдера. Разобраться, где там реальная польза, а где очередной демо-ролик для инвесторов, становится отдельной работой.
В Похек AI как раз этим и занимаются: фильтруют AI-новости, разбирают обновления OpenAI/Anthropic/других вендоров, тестируют инструменты и пишут про AI security без религиозной веры в каждый новый релиз. Иначе ИИ-новости сейчас выглядят как: OpenAI что-то выкатил, Anthropic что-то улучшил, кто-то снова "убил программистов", а через неделю выясняется, что половина инфоповода была красивым пресс-релизом.
Из полезного для старта - пост Где легально ломать LLM: площадки и лабы, где можно практиковаться без сомнительных историй.
Если интересен AI не как хайп, а как поверхность атаки, инструмент защиты и новая боль для безопасников и разработчиков - канал стоит добавить в подписки)
Китайские кандзи теперь стали бенчмарком для VLLM
Вышел открытый Chronicles-OCR - новый визуальный бенчмарк для проверки, насколько хорошо мультимодальные модели понимают древние китайские иероглифы.
Идея очень крутая: модели дают не современные аккуратные символы из шрифта, а реальные исторические формы письма за 3000 лет эволюции.
В датасете:
• 7 исторических стилей письма - от гадательных костей до скорописи
• 2800 сбалансированных изображений
• разные физические носители, где символы выглядят совсем не как “чистый OCR”
• задачи на поиск символов, распознавание, разбор древнего текста и классификацию стиля письма
Почему это интересно?
Потому что обычный OCR проверяет, умеет ли модель читать текст. А Chronicles-OCR проверяет другое: понимает ли VLLM, как меняется визуальная форма одного и того же знака во времени, на разных материалах и в разных стилях письма.
Для мультимодальных моделей это больное место. Символ может быть тем же самым по смыслу, но визуально выглядеть как совершенно другой объект. И здесь сразу видно, где модель реально “видит”, а где просто угадывает по паттернам.
Paper: https://arxiv.org/abs/2605.11960
GitHub: https://github.com/VirtualLUOUCAS/Chronicles-OCR
Repost from Machinelearning
🌟 Raindrop открыла исходный код локального отладчика агентов Workshop
Инструмент интегрируется с Claude Code, Cursor и другими кодинг-агентами.
Raindrop - стартап из 9 человек, основанный в 2023 году, который позиционирует себя одним из первых, кто оформил мониторинг для ИИ-агентов как отдельный продуктовый класс.При использовании Workshop модель получает прямой доступ к трассировкам выполнения, читает их, пишет оценочные тесты и правит код, замыкая цикл самовосстановления. Если агент в проде отклоняется от ожидаемого поведения, разработчик вызывает кодинг-агента прямо в терминале. Тот читает трассу через Workshop, пишет оценку под падающий сценарий, правит код и перезапускает прогон.
Цикл повторяется автоматически, пока не пройдут все проверки.Workshop работает локально и стримит данные в реальном времени. Каждый токен, вызов инструмента и шаг рассуждения попадает в интерфейс по мере выполнения, без поллинга. Есть режим воспроизведение, который берёт трассу из продакшена и прогоняет её через ваш экземпляр агента, запущенный локально. Заявлена поддержка TypeScript, Python, Go и Rust, а также фреймворков Vercel AI SDK, OpenAI Agents SDK, Anthropic SDK, Claude Agent SDK, LangChain, LangGraph, CrewAI, Mastra, Pydantic AI и DSPy. 📌 Лицензирование: MIT License 🟡Документация 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Agents #Workshop #RaindropAI
Microsoft вбухивает десятки миллиардов в ИИ, но Copilot пока не стал новым топ-продуктом
Бывший вице-президент Microsoft говорит неприятную вещь: компания рискует пропустить ИИ-волну так же, как когда-то не почувствовала интернет и мобильную эпоху.
На бумаге всё выглядит мощно. Microsoft тратит на ИИ гигантские суммы, встраивает Copilot в Windows, Office, Teams, GitHub и продаёт идею «ИИ в каждом рабочем процессе».
Но продукт не тянет сам себя.
По оценке экспертов, меньше 3,3% пользователей Microsoft 365 реально платят за Copilot. Производители ноутбуков массово добавили NPU в новые устройства, но в Windows и Office так и не появилось killer-приложения, ради которого обычный человек скажет: «Да, мне срочно нужен AI-PC».
Это очень болезненный урок для компании, которая десятилетиями выигрывала за счёт дистрибуции. Раньше достаточно было встроить продукт в Windows или Office, и рынок сам подтягивался. Сейчас так не работает. ИИ нельзя просто положить в меню «Пуск» и ждать магии. Пользователь должен почувствовать пользу сразу.
Бывший VP не списывает Microsoft со счетов. Наоборот, он говорит, что корпоративный ров компании почти невозможно пробить. У Microsoft есть Office, Azure, Active Directory, Teams, контракты, безопасность, доверие CIO и доступ к рабочим данным.
То есть обе мысли могут быть правдой одновременно: Microsoft пока не сделала Copilot продуктом, который люди массово хотят покупать. Но Microsoft всё ещё остаётся одной из немногих компаний, которые могут протащить ИИ в корпоративный мир на уровне инфраструктуры.
https://www.windowslatest.com/2026/05/17/former-microsoft-vp-says-microsoft-missed-the-ai-wave-like-the-internet-and-mobile-as-copilot-scales-back-in-windows-11/
“We locked one HUNDER new CS grads in a room until they all find a job.” takes 5 years to film.
Китай выигрывает в гонке ИИ не только опенсорс моделями.
Он выигрывает скоростью внедрения
FT пишет, что китайская аудитория заметно спокойнее и позитивнее относится к AI-продуктам, чем пользователи во многих других странах.
Когда люди не встречают каждый новый AI-сервис вопросом «а не заменит ли он меня завтра?», продуктам проще входить в повседневную жизнь. Банки, e-commerce, образование, доставка, госуслуги, корпоративные сервисы - всё это можно быстрее обкатывать на миллионах пользователей.
Параллельно меняется и центр тяжести в open source. Доля загрузок всё сильнее уходит от США и Европы в сторону Китая.
В итоге у Китая складывается редкая комбинация:
• пользователи готовы пробовать AI-продукты
• разработчики всё активнее идут в open source
• компании быстро встраивают модели в реальные сервисы
• рынок даёт огромный масштаб для тестов
• государство и бизнес двигают инфраструктуру в одну сторону
Что будет, если страна с миллиардным рынком, дешёвым внедрением и растущим open-source-комьюнити начнёт выкатывать AI-продукты быстрее всех остальных?
ft.com/content/d9af562c-1d37-41b7-9aa7-a838dce3f571
Куда катится архитектура LLM в 2026
Себастьян Рашка разобрал свежие open-weight модели - Gemma 4, Laguna XS.2, ZAYA1-8B и DeepSeek V4. Общий тренд один: теперь главная борьба идёт не только за качество, а за цену длинного контекста.
У reasoning-моделей и агентов узким местом стали KV-кэш, трафик памяти и FLOPs attention. Поэтому архитектуры всё активнее режут стоимость инференса.
Gemma 4 шарит KV между слоями. Laguna XS.2 распределяет attention-бюджет по слоям. ZAYA1-8B считает внимание в сжатом латентном пространстве. DeepSeek V4 сжимает KV вдоль последовательности и усложняет residual stream.
decoder-only трансформер жив, но всё вокруг attention быстро мутирует. Качество всё ещё тянут данные и training recipe, а архитектура всё чаще нужна, чтобы длинный контекст не сжигал железо.
https://magazine.sebastianraschka.com/p/recent-developments-in-llm-architectures
⚡️ Глава NVIDIA в обращении к студентам ит специальностей: ваш главный конкурент - электрик!
Дженсен Хуанг выступал перед выпускниками Carnegie Mellon и сказал довольно жёсткую вещь: в ближайшие годы огромный шанс будет не только у программистов, а у электриков, сантехников, сварщиков, техников и строителей.
И звучит это уже не как
ИИ нужны дата-центры, электричество, охлаждение, кабели, трубы, бетон, стойки, обслуживание и люди, которые всё это физически построят.
Пока одни спорят, кого заменят нейросети, спрос на рабочие специальности летит вверх:
• робототехники - плюс 107%
• HVAC-инженеры - плюс 67%
• специалисты по промышленной автоматизации - плюс 51%
• традиционные рабочие профессии - плюс 27% за последние годы
Парадокс эпохи ИИ в том, что победителем может оказаться не prompt engineer, а человек, который умеет подключить 100-мегаваттный дата-центр где-нибудь в пустыне Невады.
Код можно сгенерировать.
А вот кабель сам себя не протянет.
https://consent.yahoo.com/v2/collectConsent?sessionId=3_cc-session_096f2d7d-f863-4ee4-8fc8-af10b78de394
Repost from Rust
👣 Я заставил LLM писать Rust полгода. Вот что они стабильно ломают
Полгода я использовал Claude, GPT и Cursor как основной инструмент для написания Rust-кода в проде. Не как «помощник для бойлерплейта», а как полноценного второго разработчика на монолите примерно в 80 тысяч строк (бэкенд обработки потоковых данных, tokio, sqlx, немного unsafe в hot path).
Доля сгенерированного кода в коммитах последних шести месяцев около 40%, остальное это правки, рефакторинг и места, куда модель я не пускаю.
За это время накопилась коллекция ошибок, которые модели делают с пугающей регулярностью, и которые проходят cargo build, проходят cargo test, иногда даже проходят cargo clippy, и при этом являются либо UB, либо логически некорректным кодом, либо тем самым «работает на моей машине».
Я не буду писать, какая модель лучше. К моменту публикации статьи рейтинг устареет. Я расскажу про категории ошибок, которые воспроизводятся у всех топовых моделей весной 2026 года, и которые упираются не в качество обучающих данных, а в фундаментальные слепые пятна архитектуры трансформеров применительно к системе типов Rust.
Цифры, которые буду приводить дальше, получены так: я завёл бенчмарк из 50 типовых задач (написать функцию, отрефакторить, добавить фичу), прогонял каждую через четыре модели в течение полугода, и руками классифицировал ошибки. Это не academic-level статистика, но порядки величин показывает.
🔜 Читать дальше
@rust_code
+2
Трамп садясь в самолет отдал приказ: всё китайское - в мусорку, ничего не заносить на Air Force One
Перед самой посадкой на борт американские сотрудники собрали всё, что китайская сторона раздала делегации: пресс-бейджи, burner phones и значки делегации. После этого всё выбросили в мусорку.
Журналист Daily Mail, сопровождавший Белый дом, видел это лично: «Ничего китайского на борт не занесли».
Китай сильнейшая держава в мире по кибершпионажу, и даже в обычный значок теоретически может быть встроено устройство для прослушки.
Рукопожатия есть. Доверия - ноль. Вот реальность отношений США и Китая.
https://x.com/Machinelearrn/status/2055264980925305005
Как усилить ИБ: управление данными и ML-технологии для защиты бизнеса
Когда киберриски растут, а требования к защите данных ужесточаются, перед компаниями стоит вопрос: как обеспечить высокий уровень ИБ без роста бюджета?
Эксперты «Инфосистемы Джет», Arenadata и «Аксель Про» проведут совместный митап, где подтвердят, что ответ в сочетании проверенных решений и современных технологий.
Что в программе?
🔹Реальные кейсы сбора данных в ИБ: когда выгоднее использовать готовые инструменты вместо самостоятельной разработки
🔹Тренды рынка ИБ: кто лидирует, какие технологии набирают популярность и куда двигаться дальше
🔹ML-кейсы для ИБ в реальной ИТ-среде: от анализа логов до задач с LLM
🔹Дата-контракты, карта данных и профилирование — как инструменты управления данными помогают ИБ
🔹Как управление данными и их качество повышают уровень ИБ
Когда: 26 мая в 11:00 МСК
Формат: онлайн
Регистрация на бесплатный митап на сайте.
Узнайте, какие локальные модели потянет ваш ПК
Полезный сервис для тех, кто запускает LLM локально и не хочет гадать, какая модель влезет в железо без боли.
Как работает:
- указываете GPU, VRAM и RAM
- получаете список моделей, которые нормально запустятся на вашем ПК
- видите квантование, примерную скорость и контекстное окно
- поддерживается железо NVIDIA, AMD, Intel и Apple
Особенно удобно, если собираете ИИ-агентов, тестируете локальные модели или выбираете железо под inference.
Больше не нужно вручную считать память и перебирать модели наугад.
https://whatmodelscanirun.com/
