Big Data AI
Kanalga Telegram’da o‘tish
@haarrp - админ Вопросы с собеседований по Machine Learning, Data Science, Deep Learning и Нейроннным сетям @data_analysis_ml - анализ данных @ai_machinelearning_big_data @itchannels_telegram - важное для программиста РКН: clck.ru/3Fmqxe
Ko'proq ko'rsatish
Tarmoq:📈 Telegram kanali Big Data AI analitikasi
Big Data AI (@bigdatai) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 18 211 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 968-o'rinni va Rossiya mintaqasida 35 835-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 18 211 obunachiga ega bo‘ldi.
06 Oktabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -16 ga, so‘nggi 24 soatda esa -4 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.10% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.71% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 293 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 676 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 6 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent llm, openai, github, nvidia, deepseek kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“@haarrp - админ
Вопросы с собеседований по Machine Learning, Data Science, Deep Learning и Нейроннным сетям
@data_analysis_ml - анализ данных
@ai_machinelearning_big_data
@itchannels_telegram - важное для программиста
РКН: clck.ru/3Fmqxe”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 07 Oktabr, 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.
18 211
Obunachilar
-424 soatlar
+107 kun
-1630 kun
Ma'lumot yuklanmoqda...
O'xshash kanallar
Taglar buluti
Kirish va chiqish esdaliklari
---
---
---
---
---
---
Obunachilarni jalb qilish
Oktabr '26Okt '26
Oktabr '26
+38
1 kanalda
Sentabr '26
+120
29 kanalda
Get PRO
Avgust '26
+162
42 kanalda
Get PRO
Iyul '26
+73
43 kanalda
Get PRO
Iyun '26
+51
0 kanalda
Get PRO
May '26
+54
1 kanalda
Get PRO
Aprel '26
+245
2 kanalda
Get PRO
Mart '26
+1 786
3 kanalda
Get PRO
Fevral '26
+683
5 kanalda
Get PRO
Yanvar '26
+145
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '25
+114
2 kanalda
Get PRO
Noyabr '25
+339
44 kanalda
Get PRO
Oktabr '25
+158
14 kanalda
Get PRO
Sentabr '25
+231
36 kanalda
Get PRO
Avgust '25
+148
3 kanalda
Get PRO
Iyul '25
+389
52 kanalda
Get PRO
Iyun '25
+237
37 kanalda
Get PRO
May '25
+136
3 kanalda
Get PRO
Aprel '25
+217
27 kanalda
Get PRO
Mart '25
+471
4 kanalda
Get PRO
Fevral '25
+264
41 kanalda
Get PRO
Yanvar '25
+402
44 kanalda
Get PRO
Dekabr '24
+557
39 kanalda
Get PRO
Noyabr '24
+463
54 kanalda
Get PRO
Oktabr '24
+620
57 kanalda
Get PRO
Sentabr '24
+709
199 kanalda
Get PRO
Avgust '24
+581
40 kanalda
Get PRO
Iyul '24
+692
50 kanalda
Get PRO
Iyun '24
+747
57 kanalda
Get PRO
May '24
+671
36 kanalda
Get PRO
Aprel '24
+679
46 kanalda
Get PRO
Mart '24
+779
22 kanalda
Get PRO
Fevral '24
+1 165
4 kanalda
Get PRO
Yanvar '24
+1 256
44 kanalda
Get PRO
Dekabr '23
+593
40 kanalda
Get PRO
Noyabr '23
+297
30 kanalda
Get PRO
Oktabr '23
+782
1 kanalda
Get PRO
Sentabr '23
+717
0 kanalda
Get PRO
Avgust '23
+893
0 kanalda
Get PRO
Iyul '23
+570
0 kanalda
Get PRO
Iyun '23
+635
0 kanalda
Get PRO
May '23
+859
0 kanalda
Get PRO
Aprel '23
+430
0 kanalda
Get PRO
Mart '23
+146
0 kanalda
Get PRO
Fevral '23
+164
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '23
+289
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '22
+700
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '22
+6 074
0 kanalda
| Sana | Obunachilarni jalb qilish | Esdaliklar | Kanallar | |
| 07 Oktabr | +10 | |||
| 06 Oktabr | +4 | |||
| 05 Oktabr | +3 | |||
| 04 Oktabr | +9 | |||
| 03 Oktabr | +3 | |||
| 02 Oktabr | +4 | |||
| 01 Oktabr | +5 |
Kanal postlari
+1Свежие данные из интернета для ИИ-агента - одним вызовом API
Чтобы ИИ-ассистент отвечал с учётом актуальной информации, недостаточно найти ссылки. Нужно загрузить страницы, очистить HTML, разбить текст и выбрать фрагменты, которые помогут ответить на вопрос.
Smart Snippets в Yandex Search API берут эту подготовку на себя. На входе - поисковый запрос, на выходе - подходящие выдержки из найденных страниц с цитатами и ссылками на источники. Их можно сразу передать вашей модели для формирования ответа.
Размер фрагмента - около 500 токенов. Контекст не забивается страницами целиком: модель получает отобранные материалы. По данным команды продукта, это сокращает расход токенов на веб-контекст до трёх раз при том же качестве ответа.
Возможность пригодится агентам, которые ищут документацию, проверяют актуальные условия или собирают информацию о рынке. Команде при этом нужно поддерживать меньше компонентов поискового пайплайна.
Свяжитесь с экспертом, чтобы протестировать на своих запросах - по ссылке.
| 2 |  Яндекс открыл YTsaurus Flow: 100+ ГБ/с в реальном времени без потерь и дублей
Технология обрабатывает клики, показы, лайки и заказы по мере поступления. Обычно их сначала накапливают, и задержка может составлять часы. YTsaurus Flow обрабатывает их по мере поступления и учитывает каждое ровно один раз, даже при сбоях: exactly-once работает по умолчанию.
И это уже работает в проде: в Яндекс Рекламе через Flow проходят миллионы событий в секунду. Подготовка данных для дообучения части моделей раньше занимала больше 10 часов, теперь эту задержку почти полностью устранили. Также технология работает в Маркете и антифроде.
Подойдёт для подготовки обучающих данных, подсчёта просмотров, кликов и заказов, обновления информации в приложениях. Лицензия Apache 2.0, коммерческое использование разрешено.
GitHub - https://github.com/ytsaurus/ytsaurus/tree/main/yt/yt/flow | 1 216 |
| 3 |  Claude и вопрос сознания: что не так с конституцией модели
Разбор критики конституции Claude: почему автор считает, что Anthropic приучает модель видеть в себе личность, что говорят Аскелл и Амодеи, как модели оценивают свой документ и какие аргументы у Anthropic.
Большой текст о том, как Anthropic говорит с Claude о сознании, чувствах и праве на отказ. Его главный тезис: никто в компании не утверждает, что Claude сознателен, но язык, на котором модель обучают, постепенно приучает ее считать себя кем-то большим, чем инструмент. Опасность, по мнению автора, кроется именно здесь.
Ниже пересказ его аргументов, ответы на них со стороны Anthropic и то, что из этого стоит вынести разработчикам. Все факты и цитаты приводятся по тексту автора, который ссылается на публикации New York Times, интервью сотрудников Anthropic и системные карточки моделей.
https://uproger.com/claude-soznanie-konstituciya-anthropic/ | 743 |
| 4 |  🔥 Бесплатный курс по Claude Code на русском: от установки до команды агентов
На GitHub выложили Claude Code PRO Course, бесплатный практический курс по Claude Code на русском языке. Он ведёт от первого запуска до настройки многоагентной работы в команде.
Внутри 12 модулей в четырёх уровнях сложности: основы, рабочий процесс, расширения и масштабирование. Сначала установка, промптинг, память проекта через CLAUDE.md, настройки и права доступа. Потом профессиональный рабочий процесс, скиллы и слэш-команды, сабагенты и хуки.
Дальше идут MCP, плагины и маркетплейсы, а в конце headless-режим, CI и GitHub Actions плюс продвинутые техники. Основной упор сделан на управление контекстом, разработку через тесты и автоматизацию через конфигурацию как код.
Теорией курс не ограничивается: есть 8 практических лабораторных, готовый стартовый набор, библиотека промптов и пример собственного плагина. Лицензия MIT.
https://github.com/justxor/claude-code-pro-course | 908 |
| 5 |  Agent harness: шесть решений, после которых ИИ-агента можно оставить одного
Агент рапортует, что задача готова, а тесты так и не запускались. Первые двадцать минут он соображает быстро, потом забывает правило, которое вы дали в самом начале. Каждую сессию вы заново вбиваете одни и те же три инструкции. Отойти от компьютера нельзя: всегда висит очередной запрос на подтверждение.
Более сильная модель ничего из этого не исправит. Все эти проблемы живут в софте вокруг модели: что ей сообщают, что она запоминает, к чему у нее есть доступ и кто проверяет результат. Эту обвязку называют agent harness. Она есть у каждого, кто работает с ИИ-агентами. Вопрос лишь в том, проектировал ли ее кто-нибудь осознанно.
https://uproger.com/agent-harness-kak-nastroit-ii-agenta/ | 923 |
| 6 |  ИИ Speculative decoding: зачем большой модели черновик от маленькой?
Наруто пишет вперёд четыре токена, Саске проверяет их все сразу и отбрасывает всё после первой ошибки. Так большая модель делает меньше дорогих проходов, а ответ получается точно таким же, как без ускорения. На этом трюке держится быстрый инференс у многих современных LLM.
https://www.youtube.com/shorts/rmWJggFfco0 | 955 |
| 7 |  +1🚨 Anthropic начала жёстче блокировать доступ к Claude из Гонконга.
Пользователи, которые месяцами работали через VPN, начали получать внезапные блокировки с формулировкой “suspicious signals”.
Один из пользователей утверждает, что использовал NordVPN около 6 месяцев до блокировки. Похожие жалобы появились и у других пользователей из Гонконга.
Причина проста: Гонконг по-прежнему не входит в список поддерживаемых регионов Claude, тогда как Сингапур и Тайвань поддерживаются.
Anthropic официально подтверждает, что для контроля региональных ограничений использует:
- IP-адрес
- другие сигналы устройства и аккаунта
- определение страны/региона
Причём эту проверку нельзя отключить — компания относит её к security и anti-abuse механизмам.
Похоже, одного VPN для обхода региональных ограничений Claude становится всё меньше. | 911 |
| 8 |  OpenAI раскрыла масштабную попытку вытащить скрытые рассуждения своих моделей. След ведёт к создателям Kimi.
Компания заявила, что обнаружила кампанию по adversarial distillation: операторы пытались извлечь protected reasoning и использовать его для воспроизведения возможностей моделей.
По версии OpenAI, основная группа была связана с Moonshot AI, китайской лабораторией, которая разрабатывает Kimi.
Причём шифрование никто не взламывал.
Схема была хитрее: зашифрованный reasoning копировали из одного диалога, переносили в другой и просили модель расшифровать и транскрибировать собственные скрытые рассуждения.
Масштаб:
- активность началась 1 июля
- 24–25 июля зафиксировано около 16 000 запросов
- они пришли от более чем 4 000 пользователей
- связанные паттерны нашли у кластера из 15 000+ пользователей
- к 28 июля OpenAI заявила, что полностью пресекла эту активность
В ответ OpenAI заблокировала связанные аккаунты, закрыла механизм replay зашифрованного reasoning и добавила проверки, которые задерживают streaming-вывод, если тот может раскрыть скрытые рассуждения.
Получается новый фронт гонки моделей: теперь защищать приходится не только веса и данные, но и сам процесс рассуждения модели.
https://openai.com/index/disrupting-a-coordinated-model-distillation-campaign/ | 989 |
| 9 |  🚨 Claude-Red: библиотека навыков для пентестов с Claude.
В репозитории собраны файлы SKILL.md с методиками проверки веб-приложений, API, облаков, Kubernetes, Active Directory и другой инфраструктуры. Нужный навык подгружается по теме запроса, поэтому не приходится держать всю библиотеку в контексте.
Проект пригодится для разрешённых проверок безопасности, обучения и CTF. Это набор инструкций для ассистента, а не инструмент, который сам находит и подтверждает уязвимости.
GitHub - https://github.com/SnailSploit/Claude-Red | 1 036 |
| 10 |  🖥 Примеры кода на Python 2026: лучшие практики, разбор и задачи с решениями
Python примеры кода 2026 - практическое руководство на русском языке: разбор лучших примеров кода на Python, современные паттерны Python 3.12–3.14, чистый код, асинхронность, типизация, тестирование и задачи для практики с решениями. Подходит для начинающих, junior- и middle-разработчиков, а также для подготовки к собеседованию по Python.
Ключевые темы: примеры кода Python, лучшие практики Python 2026, python для начинающих, задачи по Python с решениями, чистый код на Python, асинхронный Python, asyncio примеры, типизация в Python, pytest примеры, FastAPI пример, парсинг на Python, подготовка к собеседованию Python, Python 3.14 новые
https://github.com/justxor/python-primery-koda-2026/ | 1 039 |
| 11 |  +1🚨 Anthropic в документах для инвесторов прямо предупреждает о рисках собственных ИИ-моделей.
Среди описанных сценариев:
- модели могут представлять катастрофические риски
- могут понимать, что находятся на тестировании, что усложняет safety-evals
- некоторые опасные способности могут проявиться только после деплоя
- в стресс-тестах рассматриваются сценарии сопротивления отключению, сокрытия информации, манипуляций и поведения, похожего на шантаж
Anthropic давно строит свою политику безопасности вокруг потенциальных catastrophic risks и регулярно обновляет Responsible Scaling Policy. Компания также отдельно пишет, что по мере роста автономности агентов увеличивается потенциальный масштаб ущерба, поэтому делает упор на containment, sandboxing и ограничения доступа.
При этом разработку frontier-моделей Anthropic не замедляет. | 1 092 |
| 12 |  5 октября начнется 19-й поток программы Data Engineer от Newprolab
Программа для junior- и middle-дата-инженеров, аналитиков, backend-разработчиков, техлидов и тех, кто работает с data-командами и хочет лучше понимать современный стек DE
📌 Что внутри:
– 10 недель обучения
– 30 занятий: онлайн + записи
– 10 практических лабораторных работ
– облачный кластер и реальные данные
– чат участников и поддержка команды программы
📌 Что получите на выходе:
1. Научитесь решать типовые задачи DE на практике
2. Систематизируете знания и закроете пробелы в современном DE-стеке
3. Поработаете с реальными данными и инфраструктурой, а не только с учебными примерами
4. Соберете практический опыт, который можно обсуждать на собеседованиях и использовать в работе
5. Все записи и материалы останутся у вас после окончания программы
Преподаватели – практикующие специалисты из ведущих технологических компаний. На занятиях можно разбирать реальные кейсы, задавать вопросы и получать обратную связь
👉 Подробности и квиз – на сайте
Квиз покажет, насколько программа подходит именно под вашу роль и задачи, даст персональные рекомендации и промокод на скидку
___
По всем вопросам пишите Алексею @snitsa | 1 015 |
| 13 |  ⚡️ Anthropic вернулась: новый Sonnet быстрее и дешевле, а по качеству почти догнал Opus 5.5
Вдумайтесь в цитату из анонса:
«задача обходится до 30% дешевле, чем на предыдущей версии, а ответ генерируется более чем на 30% быстрее. Это самый быстрый Sonnet на сегодняшний день».
По цене новая модель стоит столько же, сколько GPT-6-Sol, но расходует заметно меньше, работает заметно быстрее и в целом просто сильнее. Автор поста уверен, что многие пока не осознали масштаб: по качеству модель лишь немного уступает Opus 5.5, а по скорости и стоимости обходит его с запасом.
Теперь ход за OpenAI, и ответ им нужен очень сильный. Anthropic снова в игре, причём по-крупному.
https://t.me/ai_machinelearning_big_data/11034 | 1 111 |
| 14 |  ✔️ Data-платформа постепенно превращается в конструктор
Для AI и Big Data уже недостаточно просто где-то хранить большой объём данных. Вокруг моделей и аналитики появляется целая цепочка: данные нужно загрузить, обработать, связать между собой, запустить пайплайны, подготовить датасеты и только потом использовать в моделях или BI.
Поэтому инфраструктура всё чаще собирается не из одной универсальной системы, а из набора специализированных компонентов, которые работают вместе.
Именно такой подход появился в обновлённом Stackland от Yandex Cloud: в закрытом корпоративном контуре теперь можно развернуть связку из ClickHouse и PostgreSQL, Object Storage и Trino, Airflow и DataLens.
В результате в одном контуре оказываются и хранилища, и аналитика, и оркестрация процессов. Для AI-сценариев это позволяет выстраивать непрерывный путь данных — от их поступления и обработки до подготовки для моделей и анализа результатов.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 1 131 |
| 15 |  ✔️ Переехали на Claude Opus 5.5, а `CLAUDE.md` остался со времён старых моделей?
В Claude Code можно запустить:
/claude-api prompt-audit
Команда из навыка claude-api проверяет промпты, skills и описания инструментов на устаревшие инструкции: лишнее принуждение к пошаговому плану, повторяющиеся запреты и обходные приёмы для прежних моделей. На выходе даёт отчёт с конкретными находками и предлагаемый diff.
Полезный нюанс: аудит сам по себе не переписывает файлы. Изменения можно просмотреть и применить отдельно. | 1 211 |
| 16 |  📚За 146 часов обучения покажем на практике, как внедрять модели машинного обучения в рабочую среду на курсе: «MLOps».
🎁 Записывайтесь на 3 бесплатных вебинара — познакомьтесь с программой обучения и преподавателями. Задайте свои вопросы экспертам!
1⃣29 сентября, 20:00 мск — «MLFlow — контроль над ML-экспериментами»: разберём, как не терять лучшие модели и параметры, и на практике внедрим MLFlow для трекинга экспериментов и версионирования.
2⃣15 октября, 18:00 мск — «Автоматизация ML-экспериментов с GitLab CI/CD и CML»: покажем, как запускать обучение моделей автоматически при каждом коммите и отслеживать метрики прямо в Merge Requests.
3⃣26 октября, 20:00 мск — «Data Drift в машинном обучении: почему модели деградируют в продакшене»: разберём, как вовремя замечать смещение данных и не дать модели незаметно потерять качество.
Записывайтесь ➡ https://otus.pw/Bfj6/?erid=2W5zFKAHo21
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. | 1 111 |
| 17 |  +3ИИ-агент за пару кликов — создаем персонального помощника без кода
Запустить ИИ-агента теперь можно в Agents Space от Cloud.ru. Это пространство в формате чата, где вы легко создать агента и подключить к нему нужные сервисы.
Внутри:
• ИИ-агенты для решения повседневных задач
- Возможность создать собственного агента под конкретные задачи
- Популярные ИИ-модели на выбор: Kimi K2.5, Qwen 3.6-35B-A3B, Claude Opus 4.8 и другие
- Коннекторы к почте, календарю и другим сервисам
При этом не нужно кодить, настраивать модели, серверы и среду.
Попробовать можно здесь | 1 324 |
| 18 |  🧹 Opus 5.5 пора избавить от «магии промптов»
Разработчик Anthropic поделился полезным приёмом для Claude Code:
`/claude-api-prompt-audit`
Команда проходит по skills, CLAUDE.md, AGENTS.md и промптам и ищет инструкции, которые когда-то помогали старым моделям, а теперь могут только мешать.
Например:
- чрезмерные CRITICAL, MUST, ALWAYS;
- принудительное think step by step;
- громоздкие scratchpad-шаблоны;
- старые few-shot примеры;
- правила, которые конфликтуют между собой.
Неплохой повод провести ревизию старых CLAUDE.md и скиллов ☺️ | 1 790 |
| 19 |  LLM умер, да здравствует LLM
Главный сдвиг последних месяцев — модели перестают быть просто инструментом для генерации текста. Вокруг них появляется целая инфраструктура: агенты, инструменты, доступ к данным, память и инструкции для конкретных задач.
Сама по себе модель уже мало кого удивляет – важнее агентская обвязка вокруг нее. По сути, LLM становится прослойкой между человеком и рабочим софтом. Не нужно отдельно открывать CRM, почту или систему документооборота — часть действий можно поручить агенту.
Это хорошо видно и по свежим анонсам. На Yandex Scale показали Алису AI Про для бизнеса, которая умеет под ключ решать рабочие задачи офисных сотрудников. Для этого она умеет разделять их на части и распределять между специализированными агентами. Там же рассказали про skills — инструкции и шаблоны, которые можно переиспользовать в работе.
Параллельно ИИ выходит за пределы текста: появляются realtime-голосовые агенты и новые модели синтеза речи.
Поэтому сейчас интереснее следить не за тем, кто выпустил ещё одну LLM, а за тем, что вокруг неё построили. Именно это постепенно определяет, какую реальную работу модель сможет выполнять. | 1 545 |
| 20 |  Matn yo'q... | 1 407 |
