Data Secrets
Kanalga Telegram’da o‘tish
Главный по машинному обучению Сотрудничество: @veron_28 РКН: clck.ru/3FY3GN
Ko'proq ko'rsatish
Tarmoq:📈 Telegram kanali Data Secrets analitikasi
Data Secrets (@data_secrets) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 91 189 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 1 371-o'rinni va Rossiya mintaqasida 6 149-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 91 189 obunachiga ega bo‘ldi.
11 Iyul, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 785 ga, so‘nggi 24 soatda esa 0 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlangan (Telegram tomonidan rasmiy tasdiq)
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 25.32% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 18.38% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 23 080 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 16 755 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 269 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent claude, openai, контекст, стартап, llm kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Главный по машинному обучению
Сотрудничество: @veron_28
РКН: clck.ru/3FY3GN”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 12 Iyul, 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.
91 189
Obunachilar
Ma'lumot yo'q24 soatlar
+2017 kunlar
+78530 kunlar
Postlar arxiv
91 189
⚪️ The Information сообщает, что Meta разрабатывает собственную поисковую систему с ИИ
⚪️ Perplexity привлекает новый раунд инвестиций и собирается забрать львиную долю рынка поиска
⚪️ OpenAI продолжает тестировать SearchGPT
Google: 😭
91 189
Помните недавнюю статью Anthropic про новую технику RAG, которая навела столько шума?
Кратко: исследователи предложили технику аннотирования чанков и смешивания обычных эмбеддингов с TF-IDF. Количество галлюцинаций на таком пайплайне понизилось относительно классических техник RAG на 35% (!). Более подробный разбор статьи мы делали здесь.
Так вот, теперь появился шанс познакомиться с архитектурой еще ближе: появилась опенсорсная реализация от ребят из Together AI. Они используют Llama 3.2 3B для аннотирования, и Llama 3.1 405B как основную модель.
Код здесь. Если вы исследователь, то будет супер полезно поиграться и разобраться. А если крутите RAG где-то на проде – то сохраняйте имплементацию на заметку.
91 189
Apple Intelligence здесь!
Правда, если вы не из определенного списка стран или у вас не определенное устройство, то вас отправят в Waitlist ☹️
91 189
Линус Торвальдс: «Я фанат ИИ, но не хайпа вокруг него»
По его словам, реальный потенциал и пользу искусственного интеллекта можно будет оценить только на расстоянии, то есть примерно через 5 лет. «Сейчас ИИ на 90% состоит из маркетинга, и я ненавижу этот период хайпа»
91 189
Открытый урок «Автоматизация данных в Tableau: как BI-системы могут помочь оптимизировать трудозатраты»
🔴30 октября в 20:00 МСК
Бесплатно. Урок в рамках старта курса «BI-аналитика» от Otus.
На вебинаре разберем:
✔️ Поговорим о том, что такое автоматизация данных, каковы ее ключевые принципы и почему она важна для бизнеса.
✔️ Рассмотрим основные возможности BI-системы Tableau для автоматизации процессов: создание дашбордов, автоматическое обновление данных и настройка автоматизированных отчетов.
➡️ Ссылка для регистрации на урок: https://otus.ru/lessons/bi-analytics-course/?utm_source=telegram&utm_medium=cpc&utm_campaign=bi_analytics&utm_term=data_secrets&utm_content=lesson_30-10-2024_usp-universal_analytics_text_no-headline_aida_long_aibanner_lesson-banner_violet_standart#event-4909
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 117774661857691 189
Google: релизят свой самый крутой сервис за год
Meta: буквально через пару месяцев показывают опенсорс аналог
Да, в Meta выпустили открытую копию того самого NotebookLM, который генерирует подкасты из pdf, – Notebook Llama. Что под капотом:
⚙️ Предобработка PDF: Llama-3.2-1B-Instruct используется для преобразования pdf в txt.
⚙️ Составление сценария: здесь для написания драфта текста используется Llama-3.1-70B-Instruct, а затем Llama-3.1-8B-Instruct перерабатывает текст и делает его более лиричным и «очеловеченным», чтобы подкаст получился поживее.
⚙️ Text2speech: тут прикрутили parler-tts-mini и suno.
Пока еще заметны шероховатости, но замена точно достойная (пример⬆️). Код ищите тут.
91 189
Рубрика «красивое»: очень крутая интерактивная визуализация работы CNN в динамике из одного из курсов brilliant.org
91 189
Хороших ИБшников днем с огнем не сыщешь, при этом хакеры не ждут, пока вы обучите своих бойцов🥷
Их армия крыс, червей, троянов с каждым кварталом атакует сильнее. Уже пострадали «Rendez-Vous», «СДЭК», «Онлайн Тренд». Кто следующий? Вы?
676 тыс. раз хакеры атаковали в 1-м полугодии. Каков шанс, что во втором не заденет вас? И даже не думайте, что вы им не интересны. В вашей базе есть не только личные данные, но и корпоративные - лакомый кусочек вредоносов 2024.Как защититься с учетом дефицита высококлассных кадров? Усильте ИБ-отдел сильным союзником. Только представьте - единый комплекс сервисов информирования об угрозах, обеспечивающих проактивный подход к безопасности, основанный на данных киберразведки. 👌 Коротко - Kaspersky Threat Intelligence. Подробнее - 8 сервисов «Лаборатории Касперского» в 1 платформе, информирующих вас об актуальных киберугрозах в режиме нон-стоп. 🔴Больше про продукт, внедрение, бесплатную демонстрацию узнайте тут Реклама. ООО "КРАЙОН". ИНН 9717087315. erid: LjN8K619R
91 189
+3
OpenAI предложили эффективное упрощение диффузионных моделей
Диффузионные модели – SOTA для генерации картинок, аудио и даже видео, но сэмлирование у этой архитектуры происходит на скорости черепахи. Чтобы получить один сэмпл, модели требуется прогнать сотни степов диффузии.
Некоторое время назад OpenAI начали работать над этой проблемой и в июне предложили так называемые Consistency модели: они, в отличие от обычных диффузионок расшумляют не итерационно, а как бы однозначно мапят шум и данные. За счет этого генерировать изображение можно не за сотни шагов, а всего за 1-2.
А на днях у стартапа вышла статья-продолжение: в ней они описывают sCM – scaled consistency model. Эти модельки оптимизированы еще сильнее. Например, если диффузия сэмплит образец за 6.16 секунд, то у sCM на это уходит 0.11 – разница очень существенная. И масштабируемость красивая: посмотрите на графики.
Качество образцов кстати тоже не уступает. И по FID, и на глаз модель соответствует качеству хороших взрослых диффузий, хотя и является по сути дистилляцией.
Полный текст статьи – здесь
91 189
Хотя Альтман новости о декабрьском релизе опроверг, все уже переполошились: Google не хочет отставать от конкурента и теперь тоже планирует релизить новую Gemini 2 перед Новым Годом.
Winter is coming 🔥
91 189
Тем временем в Твиттере продолжают сравнивать модели по их способностям в майнкрафте 😔
Вот, например, Sonnet 3.5 new против o1 preview
Кто победил?
91 189
+3
Anthropic снова на сцене с продолжением того самого исследования про интерпретируемые фичи
Для контекста напоминаем: несколько месяцев назад стартап выпустил исследование, в котором ученые рассказали, что научились с помощью SAE извлекать из активаций модели интерпретируемые фичи. Более того, тогда выяснилось, что, затюнив какие-то вполне конкретные фичи, мы можем заставить LLM отвечать определенным образом. Эта статья запомнилась нам под названием “Golden Gate” и уже успела стать классикой. Мы делали ее подробный разбор здесь.
Сейчас исследователи фокусируются как раз на изучении тюнинга фичей: как и насколько сильно мы можем таким образом повлиять на генерации?
Результаты получились неоднозначные. Оказалось, что:
⚪️ Управлять аутпутами с помощью фичей действительно можно! Например, если повысить значимость фичи, которая отвечает за гендерную предвзятость, то на эвале четко видно, как модель начинает отвечать более стереотипно.
⚪️ Что касается метрик, то небольшой тюнинг фичей не портит модель, а вот более грубый уже способен повредить перформансу в целом.
⚪️ Тюнинг фичей может влиять на выходы непредсказуемо: мы не можем однозначно определить, на что еще подействует изменение их весов. Например, в примере из пункта один модель кроме гендерных стереотипов начала выдавать еще и возрастные.
Конечно, цель всего исследования – найти новые варианты и механики для alignment’а: и кажется, что выглядят результаты очень многообещающе. По крайней мере, ресерчеры обещают продолжить эксперименты.
91 189
Сэм Альтман: «мне больше не кажется, что AGI – наша конечная точка назначения»
Мы все привыкли к тому, что цель OpenAI – это AGI. Но внезапно в недавнем подкасте Джо Рогана Сэм сказал, что он так больше не думает, и что миссия компании может занять еще 7-8 лет.
Наверное, он имел в виду сверхинтеллект, но почему-то от произношения самого термина воздержался. Сразу вспоминается его эссе и фраза «It is possible that we will have superintelligence in a few thousand days (!)»…
91 189
+2
Google Deepmind опенсорснули SynthID – инструмент для встраивания и обнаружения водяных знаков в сгенерированном тексте
Идентификация сгенерированного текста вообще больная тема. Классификаторы работают очень плохо, а альтернативных решений мало: разве что вотермарки. Но существующие решения для водяных знаков либо очень тормозят инференс, либо откровенно портят текст, либо на этапе обнаружения скатываются в точность классификаторов. SynthID – попытка это исправить.
Исследователи предлагают встаивать вотермарки дешево, внося несущественные изменения в процедуру выбора следующего токена на этапе, когда вероятности уже посчитаны. Таким образом мы влияем на распределение конечного текста и как бы вносим статистическую "подпись" в генерации (скрин 1, 2). На этапе идентификации можно просто посчитать статистики и по трешхолдам определить, сгенерирован текст или нет.
Гиперпараметры метода можно настраивать: мы можем вносить больше изменений, тогда текст будет меняться сильнее и перформанс может немного падать, но обнаружить вотермарку будет проще. Или наоборот, можем выкрутить температуру, и вотермарки станут более прозрачными (скрин 3).
Самое интересное: Google даже попробовали катнуть неискажающий вариант SynthID в продакшн gemini и доказали, что пользователи в основном не замечают изменений, а вотермарки, тем не менее, можно обнаружить с приемлемой точностью.
Статья в nature | Релиз на HF
91 189
⚡️ Открыта регистрация на конкурс «Автономный поиск. Софт»
Создайте решение для поиска пропавших людей и поборитесь за призовой фонд в 25 миллионов рублей!
Когда: загрузить решение для возможности участия в финале необходимо до 8 ноября 23:59 МСКФормат: онлайнПризовой фонд: 25.000.000 рублей
🔥 Этот конкурс для вас, если вы хотите:
– прокачать свои навыки в Machine Learning и Computer Vision; – внести вклад в решение важной социальной проблемы;– заявить о себе и найти потенциальных партнёров, заказчиков или инвесторов;– протестировать свои разработки на реальной инфраструктуре.
❗️Участникам предстоит разработать решение для поиска пропавших людей с использованием аэрофотоснимков, сделанных с беспилотных воздушных судов (БВС).
🔹 У вас будет возможность испытать свои решения на реальной инфраструктуре и получить шанс пройти проверку в условиях, близких к реальной поисковой операции!
▶️ Конкурс проводится Фондом НТИ совместно с МФТИ и ЛизаАлерт.
🕰Подать заявку можно до 2 ноября 2024 (23:59 МСК) по ссылке.
91 189
Perplexity сообщили, что они еженедельно обрабатывают более 100М запросов
В месяц это почти 400М, тем временем как в июле спрос за поисковик был почти в два раза меньше: 250M запросов.
Кстати, сейчас компания планирует привлечь около $500 млн при оценке в $8 млрд. Perplexity также обсуждает условия сотрудничества с брендами для спонсируемых ответов поисковика и недавно изменила свою модель подписки.
