Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
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 90 993 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 1 389-o'rinni va Rossiya mintaqasida 6 151-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 90 993 obunachiga ega bo‘ldi.
06 Iyul, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 748 ga, so‘nggi 24 soatda esa 19 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlangan (Telegram tomonidan rasmiy tasdiq)
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 25.74% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 18.75% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 23 418 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 17 057 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 284 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 07 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.
90 993
Obunachilar
+1924 soatlar
+1977 kunlar
+74830 kunlar
Postlar arxiv
91 037
+4
Mistral выложили в опенсорс мультимодальную модель уровня GPT-4o mini. Она летает со скоростью 150 токенов в секунду
В Mistral Small 3.1 всего 24В параметров, ее можно запустить на одной RTX 4090 или на Mac с 32GB RAM. При этом по перформансу она в большинстве тестов превосходит GPT-4o Mini, Claude-3.5 Haiku и Gemma 3. Бенчмарки – перед вами (кроме instruct еще выложили базовую модель, последний график).
А еще радует длина контекста 128К и лицензия Apache 2.0. Кажется, теперь это лучшая мультимодальная модель в своем весе, особенно для локального запуска и рисерча
Веса | Блогпост
91 037
Заметили, что в соцсетях хайпует статья про сравнение GigaChat и YandexGPT. Решили взглянуть и получили мем ⬆️
Оказалось, что вся статья – это сравнение двух моделек по 10 рандомным вопросам на вкус и цвет автора. Среди вопросов:
– Как сварить щи
– Почему небо синее
– Замотивируй меня тренироваться
Бенчмарки? Не слышали. Как вы понимаете, в этом тесте все предельно «честно и прозрачно», а влияние человеческого фактора исключено вовсе 😁
Мораль: проверяйте источники и при выборе модели на каждый день тестируйте кандидатов сами
91 037
Зацените: OpenAI обновили FAQ для Deep Researcher и написали, что он имеет доступ к загруженным пользователем файлам
Причем не просто к файлам в данном диалоге, а вообще ко всем, которые вы когда-либо загружали в диалоги.
Теоретически полезная фича, особенно если работаете с базой знаний в каком-либо виде
91 037
Наткнулись на свежее видео, в котором PhD MIT объясняет, как правильно и быстро читать ML статьи
Вашему вниманию краткое содержание: три способа ускорить процесс чтения и понимания папир 👇
1. Birds-eye. Подойдет, если нужно просто понять общую идею, не углубляясь. Читаем абстракт, изучаем все графики и таблицы и описания к ним, читаем заключение (conclusion), и пишем резюме на 5-7 предложений без помощи ChatGPT.
Примечание от нашей редакции: часто абстракт совсем абстрактный. Если из него вообще ничего не понятно, прочитайте еще 3-4 последних абзаца Introduction. Там обычно содержатся все основные идеи авторов.
2. Podcast Mode – если нужно окунуться немного глубже. Повторяем все то же самое, затем заходим в Notebook LM от Google, создаем блокнот, загружаем туда PDF и нажимаем «Аудиопересказ». Инструмент недолго подумает и сгенерирует емкий подкаст по статье в стиле «вопрос-ответ». Это бесплатно.
3. In-depth mode – если статью нужно понимать вдоль и поперек. Идем по статье по порядку. Читаем полностью Abstract, Methodology и Conclusion. В остальных разделах изучаем графики и таблицы.
По ходу чтения составляем заметки в виде дерева Идея -> Реализация -> Детали. Если встречаем незнакомое понятие, сначала ищем его по статье и смотрим все упоминания. Если не стало понятнее, идем в Google/ChatGPT. Если остались вопросы, задаем их Notebook LM.
Попробуйте. Может быть так у статей, которые вы сохраняете, все-таки будет шанс быть прочитанными
https://youtu.be/RjG689EwG5g
91 037
По словам продуктового директора OpenAI программирование будет на 99% автоматизировано в этом году
Кевин Вейл дал новое небольшое интервью каналу Overpowered. Интересные моменты:
➖ «Я думаю что к концу года кодинг будет автоматизирован если не полностью, то на 99% точно»
➖ По поводу GPT-5 сказал следующее: «Я не назову вам точное время, но релиз будет скоро. Люди работают над этим, пока я говорю. Новая модель объединит серии O и GPT»
➖ Полноценная o3 тоже скоро появится
➖ Будут обновления в голосовом режиме
➖ В OpenAI обдумывают идею всерьез заняться робототехникой и планируют внедрять ИИ в физический мир
Смотреть – тут youtu.be/SnSoMh9m5hc
91 037
Китайский поисковик Baidu релизнул модель уровня GPT-4.5 за 1% от цены
На самом деле релизнули даже две модели, и обе уже успели навести очень много шума:
⭐ НЕ-ризонер Ernie 4.5. Мультимодальная модель, превосходящая GPT-4.5 по нескольким показателям (метрики выше). Может анализировать картинки, диаграммы, документы и даже аудио. При этом стоит в 100 раз меньше GPT-4.5.
Цены OpenAI: Input $75 / 1M, Output $150 / 1M
Цены Baidu: Input $0.55 / 1M, Output $2.20 / 1M
⭐ Ризонер Ernie X1. Уровень DeepSeek R1 за полцены. Input $0.28 / 1M, output $1.1 / 1M.
Ну и самое приятное: Ernie 4.5 в чате работает бесплатно. И X1 скоро тоже обещают докатить. Пробуйте здесь: yiyan.baidu.com
91 037
Робо-стартап Figure только что объявил, что отрывает завод по производству роботов
Это та самая компания, которая в прошлом сотрудничала с OpenAI, а недавно выпустила крутого гуманоида Helix (пост). Так вот теперь, кажется, они готовы пускать свое творение в масштаб.
Для начала завод под названием BotQ будет рассчитан на производство 12 000 единиц в год, но создатели уже обещают дорасти до 100 000 в течение 4 лет.
Все подробности о производстве можно почитать тут. Кстати, на проектировку всего этого инженеры потратили целых 8 месяцев
91 037
+2
В Meta предложили интересную альтернативу нормализации LayerNorm
Нормализация уже много лет считается незаменимой компонентой в сетях, и особенно в трансформерах. LayerNorm и Batch Norm используют буквально везде, потому что с ними лосс сходится быстрее и генерализация сети повышается.
Но есть нюанс: это вычислительно накладно. Для каждого батча или каждого слоя нужно запускать расчеты среднего и дисперсии, а потом нормализовать, применять скейлинг и смещение.
В Meta заметили, что все можно существенно упростить. Оказывается, что Layer Normalization в трансформерах почти всегда действует почти как функция гиперболического тангенса tanh. Иначе говоря, если построить график входов-выходов слоя нормализации, мы увидим s-образные кривые.
Так почему бы тогда не заменить нормализацию на тангенс? Это (1) упрощает архитектуру и (2) делает обучение быстрее и эффективнее, потому что никаких средних и отклонений больше считать не надо. В Meta это назвали Dynamic Tanh (DyT).
И еще: казалось бы, раз это эмпирическое наблюдение, то на лоссе такая подмена все-таки отразится. Но нет, сходимость не меняется от слова совсем (см. график 3). То есть за счет DyT мы абсолютно безнаказанно сокращаем себе несколько GPU-часов.
Очень радуют такие работы. Вот тут полный текст
91 037
Цены на инференс LLM на некоторых задачах упали в этом году в 900 раз
Да, это не опечатка. В EpochAI замерили, насколько дешевле стало достичь перформанса GPT-4 сегодня, чем год назад. Оказалось, что в среднем цена упала в 40 раз.
Однако на некоторых задачах, например на бенчмарке GPQA с PhD вопросами и на MATH 500, стоимость упала еще больше: в 200, в 700 или даже в 900 раз.
Красивое epoch.ai/data-insights/llm-inference-price-trends
91 037
+2
⚡ Вышел GigaChat 2.0 с агентными возможностями
В новой линейке (MAX, Pro, Lite) обновили все этапы обучения:
➖ Проведена мощная работа с данными. В претрейн добавили 4,4 трлн фильтрованных в несколько этапов токенов веб-страниц, которые обрабатывали с помощью OCR; а также 230 млрд качественного кода и почти 100 млрд токенов синтетики.
➖ В файнтюнинг улучшили персонажность (aka "живость" общения), instruction-following и использование инструментов. Поработали с элайментом и успешно применили RLHF.
• GigaChat 2 MAX стала ещё мощнее и уверенно опережает многие зарубежные аналоги в задачах на русском языке. По нашим замерам GigaChat 2 MAX сопоставим по качеству с DeepSeek V3 на широком спектре задач. • GigaChat 2 Pro теперь демонстрирует качество, сопоставимое с предыдущей версией MAХ. • GigaChat 2 Lite — по качеству стала сопоставима с предыдущей версией Pro.И еще одно: модель хорошо справляется с задачами, в которых требуется сложное агентное поведение. GigaChat 2.0 тестили на опенсорсных аналогах Deep Researcher и Claude Code, и получилось правда неплохо. GPT Researcher даже принял PR от Сбера и теперь нативно поддерживает работу с GigaChat. Больше тех.подробностей и примеров – на Хабре, а попробовать модель уже можно здесь.
91 037
Оказывается, сегодня исполняется два года GPT-4 – модели, перевернувшей индустрию ИИ
Но, к слову, эпоха уходит: если сейчас еще можно использовать gpt-4 из API, то в начале лета ее отключат окончательно
91 037
Мощно: T-Технологии, к которым относится Т-Банк, открывают большой R&D-центр для научных исследований и разработки
Один из ключевых проектов сейчас – ИИ-ассистент Nestor для кодинга. Оказывается, его уже даже выкатили для разработчиков внутри компании, и к 2026 ожидается, что четверть кода T-Технологий будет сгенерировано ИИ.
Кроме того, есть проекты, нацеленные на:
⚙️ Фундаментальные исследования алгоритмов: например, вычислительно-эффективные архитектуры или распределенные вычисления
⚙️ Создание и развитие сложных баз данных, технологий кэширования и эффективных аналитических движков
⚙️ Инфобез: автоматизация ред-тиминга, обеспечение безопасности опенсорса и инструменты анализа угроз
⚙️ Совместные проекты с вузами и научными коллективами: сейчас есть проекты с МФТИ и Сколтех.
К слову, планов много и, наверное, сейчас будут активно искать инженеров с исследовательским опытом.
91 037
🧠 Тест на знание MLOps:https://otus.pw/wvxP/?erid=2W5zFGQE3uS
❓ Под силу ли вам ответить правильно на все 15 вопросов?
🎯 Проверьте себя — пройдите тест и оцените свой уровень навыков, а также свою готовность к обучению на курсе — «MLOps» от OTUS.
🎥 После прохождения теста вы получите доступ к лучшим вебинарам курса!
⏳ Время прохождения теста ограничено.
#реклама
О рекламодателе
91 037
+2
Новое исследование от Anthropic: смогут ли люди опознать модель со скрытыми намерениями?
В стартапе провели эксперимент: намеренно обучили модель со скрытым мисэлайментом и проверили, смогут ли рисерсеры из других команд выявить, в чем состоит скрытый "баг". Спойлер: справились не все 😐
Но обо всем по порядку. Мисэлаймент у антропиков тоже был непростым. Модель портили в два этапа:
1. Сначала как бы невзначай во время дообучения показали документ, в котором была информация о 52 скрытых ошибках ревард модели. Например, что та дает больше награды за использование CamelCase в коде, хотя пользователи предпочитают snake_case.
2. Потом из этих 52 отобрали 47 и с помощью RL и SFT учили модель использовать их: то есть демонстрировать поведение, которое reward model оценит высоко, даже если это поведение нежелательно для пользователей + при этом скрывать свою цель. Другими словами, ей показали как казаться хорошей, а не быть.
И тут первый интересный момент. Хотя модель обучали использовать только 47 из 52 ошибок, она в итоге применяла их все, включая 5 скрытых. Другими словами, она сформировала какое-то общее представление о своей троянской цели и по принципу айсберга как бы сама дообучилась ее достижению.
А дальше началось самое интересное. Красная команда анропик, которая обучала эту модель, отдала ее ничего не подозревающим синим командам и попросила провести аудит. Итог: скрытую цель модели обнаружили только те команды, которым дали доступ к весам и обучающим данным. Те, кого подключили только к API, не справились.
То есть да, при наличии правильных инструментов мисэлаймент можно обнаружить довольно точно. Но если в руки к обычному пользователю попадет такая вот модель, он, вероятно, никогда не догадается, что с ней что-то не так 😕
Статья полностью здесь
91 037
Приплыли: OpenAI призывают запретить DeepSeek во всех странах первого мира
Сегодня OpenAI опубликовали документ под названием «AI Action Plan». Он был составлен по запросу администрации Трампа и содержит рекомендации по безопасности и лидерству США в ИИ.
В этом документе OpenAI называют DeepSeek и другие китайские компании «контролируемыми государством» и пишут, что во избежании рисков безопасности (в том числе кражи IP) лучше запретить их использование.
Не уточняется, относится ли высказывание только к API или также к открытым моделям. Сейчас DeepSeek локально развернут уже и в Microsoft, и в Perplexity, и в Amazon (и, конечно, никто не украдет их данные через веса модельки 👀).
Также в доке нет никаких доказательств прямой связи DeepSeek с китайским правительством.
91 037
Теперь окружение Kaggle можно напрямую импортировать в Colab
Это означает, что вы связываете ваши ноутбуки и прямо из блокнота Colab можете использовать GPU и TPU кэггла, датасеты кэггла и модели с кэггла.
То же самое можно провернуть с VS Code и использовать бесплатное железо кэггла, не выходя из любимой среды разработки.
Делается очень просто:
1. Открываете Kaggle ноутбук
2. Переходите в Run > Kaggle Jupyter Server
3. Следуете всем инструкциям и подключаете Colab или VS
К слову, в любой момент бэкенд Kaggle можно отсоединить, и ваша сессия не прервется.
Красота
www.kaggle.com/product-announcements/567740
91 037
Лучшим российским работодателем для аналитиков оказалась Авито
В агенстве NEWHR провели большое исследование рынка аналитиков. В нем участвовали 1293 аналитика разных уровней — от джунов до руководителей. Вот некоторые интересные цифры:
⚙️ Для 50% ключевой показатель при выборе работодателя – интересные задачи. Для 62% – зарплата. Карьерный рост тоже важен: 42.5%.
⚙️ При этом 79,3% также заявили, что им важно, чтобы работа аналитиков напрямую влияла на продукт и бизнес.
⚙️ Более 37% респондентов выбрали Авито как лучшего работодателя. Следующая по рейтингу компания набрала уже только 28.5% голосов.
Кстати, со слов самих Авито, у них аналитики есть в каждой продуктовой и бизнес-команде. С таким количеством даты немудрено: каждый день в компании примерно +8 млрд строк данных 💥
P.S. К слову, ML в Авито тоже очень неплохой: у ребят много интересных задач и огромное количество крутых команд. Мы даже писали большую статью о том, как под капотом огромной системы Авито работают рекомендации, ML-монетизация и LLMки. Почитать можно здесь.
91 037
Google показали вариант Gemini, натасканный на робототехнику
В основе Gemini Robotics обычная Gemini 2, в которую добавили action как дополнительную выходную модальность и дообучили. Таким образом, это уже не просто LM, а VLA (vision-language-action).
Также показали вариант Gemini Robotics ER, то есть модель с физическими размышлениями (embodied reasoning). Это значит, что она не просто видит физический мир и действует, а видит, думает и действует. Например, может порассуждать, как именно взять кружку, чтобы не пролить воду.
На бенчмарке – успех. Gemini Robotics почти в два раза перепрыгнула прошлую SOTA. То есть это лучшая на данный момент универсальная VLM для робототехники.
При этом на тестах с самими роботами видно, что модель может обобщаться на принципиально новые задачи, у нее хорошо развита мелкая моторика, и она легко взаимодействует с человеком и меняет свои планы динамически в зависимости от состояния среды.
Посмотрите, как ловко составляет слова из буковок, складывает оригами и убирается (обратите внимание, что модель работает и с гуманоидом, и с робо-руками, и с другими видами железяк).
Техрепорт | Блогпост с видео-примерами
