Мир сегодня с "Юрий Подоляка"

Труха⚡️Україна

View

Николаевский Ванёк

View

Мир сегодня с "Юрий Подоляка"

View

Труха⚡️Україна

View

Николаевский Ванёк

View

Data Secrets

Первый журнал о Data Science | Machine Learning | Big Data | Deep Learning | Neural Networks
По вопросам сотрудничества: @veron_28
https://telega.in/c/data_secrets
Реестр РКН: clck.ru/3FY3GN

TGlist rating

TypePublic

Verification

Verified

Trust

Not trusted

LocationРосія

LanguageOther

Channel creation dateAug 16, 2022

Added to TGlist

May 28, 2024

I own this channel

History of changes

Linked chat

Data Secrets [CHAT]

3.2K

Statistic of Telegram Channel Data Secrets

More details

Subscribers

56 986

24 hours

320.1%Week

2290.4%Month

1 9333.5%

Citation index

0

Mentions2Shares on channels0Mentions on channels2

Average views per post

11 852

12 hours9 108

6.5%24 hours11 852

3.2%48 hours13 243

31.5%

Engagement rate (ER)

2.54%

Reposts321Comments12Reactions208

Engagement rate by reach (ERR)

20.17%

24 hours0%Week

0.87%Month

0.59%

Average views per ad post

11 482

1 hour4 21736.73%1 – 4 hours2 37220.66%4 - 24 hours2 40920.98%

More details

Connect our bot to the channel to find out the gender distribution of this channel's audience.

Total posts in 24 hours

7

Dynamic

Latest posts in group "Data Secrets"

All posts

21.04.202517:25

В детской книжке по философии была найдена жемчужина

А можно лучше на мозг Димы посмотреть?

21.04.202515:21

Зумеры не пройдут: теперь в Инстаграме ИИ будет отлавливать профили несовершеннолетних и автоматически менять настройки их аккаунтов

Meta будет анализировать переписки, вовлеченность и, конечно, фото. Настройки можно будет вернуть обратно, но для этого нужно будет подтвердить возраст. С сегодняшнего дня функцию уже тестируют в США.

21.04.202514:02

Помните пост про ML-модель для уборки мусора, которую студенты ШАДа сделали вместе с Yandex B2B Tech?

С её помощью ускорили очистку заказников, выложили код в опенсорс — и всё это ещё во время учёбы.

Если вы тогда задумались: «А как вообще попасть в ШАД и делать такое?» — вот подробный подкаст с Алексеем Толстиковым, руководителем Школы анализа данных Яндекса.

В выпуске:
— как устроен отбор (20 задач, олимпиада или экзамен, собес);
— что за люди туда поступают и как готовятся;
— зачем нужна такая система и как она помогает вырасти от джуна до специалиста, который делает значимые проекты.

Смотреть здесь

21.04.202511:02

В конце той недели Meta FAIR выкатили целую пачку опенсорсных релизов, которые могут стать частью их будущего AMI (advanced machine intelligence). Краткий разбор:

1. Perception Encoder. Лидер FAIR Ян Лекун часто говорит о том, что просто понимания изображений и видео моделям недостаточно. Они должны понимать физический мир целиком, как мы. И вот этот Perception Encoder – это как раз обобщенный аналог vision энкодера. Perception – c английского "восприятие", то есть некоторое глобальное зрение. Цель была научить систему справляться с любыми визуальными задачами, но не посредством традиционных отдельных многозадачных схем, а через единый контрастивный лосс.

2. Perception Language Model. Тут целое семейство моделей от 1 до 8 млрд параметров. Аналогично, обобщенный аналог VLM. Вместо привычных энкодеров – PE. В целом превосходит QwenVL2.5, так что результаты довольно неплохие.

3. Meta Locate 3D. Новый state‑of‑the‑art на основных бенчмарках локализации объектов в 3D. Интересно, что модель научили оперировать напрямую с RGB‑D фреймами, то есть потоками от сенсоров. Это значит, что, например, при использовании в работотехнике системе даже не понадобятся дополнительные заглушки, все будет работать end‑to‑end.

4. Dynamic Byte Latent Transformer. Пытаются уйти от токенизации и заставляют модель обрабатывать сырые байты вместо токенов. В архитектуре такой же трансформер, только еще добавляется слой для сжатия/восстановления информации.

5. Collaborative Reasoner. Фреймворк для обучения LLM решать задачи через многошаговое взаимодействие агентов. Имитация дискуссии ну или, исходя из названия, коллективного рассуждения. В плане появления реальных способностей рассуждать Meta верит в такие брейнштормы агентов больше, чем в классический single‑agent chain‑of‑thought.

Общая идея понятная: обобщить то, что можно обобщить; уйти от ограничений типа токенизации; всеми способами повышать генерализацию и адаптивность модели. Посмотрим, приживется ли.

Все веса, датасеты и демо тут

21.04.202509:22

Демис Хассабис (тот самый с обложки TIME): «Сейчас ИИ не обладает сознанием, но оно может возникнуть неявно»

По словам ученого, появление сознания в моделях не является целью как таковой, но оно может возникнуть само собой по мере их развития.

«Таким системам необходимо понимание себя, собеседника и других. И это может вырасти в что-то, напоминающее самосознание. Но оно будет отличаться от человеческого»

Примерно то же самое Демис говорит про любопытство, интуицию и воображение. Сейчас его нет, но через 5-10 лет появится, и тогда модели смогут по-настоящему генерировать гипотезы и заниматься наукой.

Полное интервью (идет час, вышло несколько часов назад)

21.04.202508:02

Что лучше: получить 500 000 ₽ или пропуск в одно из крупнейших сообществ web3-энтузиастов и блокчейн-разработчиков? 😏

Победители блокчейн-хакатона DeFi Hack 2025 получат и то и другое. Для этого нужно только решить реальную бизнес-задачу Сбера и предложить лучшее инновационное решение.

🏆 Призовой фонд хакатона в 1 000 000 ₽ разделят между собой 3 участника/команды: 500 000 ₽, 300 000 ₽ и 200 000 ₽.

Приём заявок продлится до 12 мая — успейте собрать команду до 5 человек или принять участие соло! 👌

21.04.202506:07

В соцсетях пользователи ополчились на OpenAI за то, что результаты выпущенной o3 не соответствуют заявленным в декабре бенчмаркам. Разбираемся

Как мы помним, o3 анонсировали еще в декабре. Вот наш пост с показанными тогда метриками. Кратко: 25% на FrontierMath (против 2% у следующего конкурента) и 88% на ARC AGI.

И вот, наконец, o3 выпускают в паблик, и что мы видим? 10% на FrontierMath и 35-40 на ARC AGI.

Получается, OpenAI соврали? Не совсем так:

1. В анонсе были показаны, вероятно, результаты o3-pro, которая еще не вышла. Плюс, замеры были по верхней границе (сейчас настройки могут быть другие).

2. С декабря версии бенчмарков изменились. Если в декабре во FrontierMath было 180 задач, то теперь их 290 и они другие.

3. Выпущенная в паблик модель отличается от версий o3, которые были у OpenAI в декабре. Об этом разработчики говорили прямо на стриме: «Модель оптимизирована для реальных сценариев использования и более быстрых ответов». Ну и цена упала в несколько раз, судя по замерам ARC-AGI (картинка 3). Ожидаемо, что метрики у такой версии где-то просядут.

Ситуация, конечно, все равно спорная. Просто помним, что бенчмарки вещь тонкая, на слово верить им не стоит никогда. Сейчас это в основном инструмент маркетинга, а не адекватного эвала.

20.04.202515:28

Отец обучения с подкреплением Ричард Саттон опубликовал очень интересное эссе под названием «Добро пожаловать в эру опыта»

О Ричарде мы писали вот тут. В 80-е он вместе с Эндрю Барто разработал основы RL, а в этом году они получили премию Тьюринга.

В эссе Саттон говорит о том, что эпоха контролируемого предобучения ИИ постепенно заканчивается. В будущем вместо привычной связки претрен + файнтюнинг + RL нас ждут агенты, которые будут самообучаться.

Конкретнее, агенты будут непрерывно действовать в реальном или смоделированном мире и генерировать в нем собственные данные для обучения посредством взаимодействия друг с другом. Среда, кстати, может быть какая угодно: компьютеры, игры, биржи, реальный мир для роботов или даже обычные умные часы.

Это будет похоже на тот же RL, только агенты будут оптимизировать вознаграждения, основанные именно на окружающей среде, а не только на человеческих предпочтениях. Получается, что это ближе к человекоподобному обучению на основе жизненного опыта.

Полностью почитать можно тут

20.04.202508:58

Там Стэнфорд выложили на YouTube свой свежий курс CS336: Language Modeling from Scratch

Это практический курс, в котором вся теория по LLM подается в процессе разработки собственной модели. Получается изучение end-to-end: от обработки данных и архитектуры трансформера до RL и эвала.

Ведет курс опытный профессор университета и сооснователь TogetherAI Перси Лианг.

Ну и главное: курс новый и вся информация актуальна на сегодняшний день. Он даже в самом Стэнфорде еще идет прямо сейчас, так что лекции и код продолжат выкладывать по ходу.

Репозиторий с дз и ноутбуками
Сайт курса
YouTube

19.04.202515:15

Bloomberg пишет, что за 2024 из-за производства ИИ-чипов выбросы углекислого газа увеличились вчетверо

Особенно ИИ-гонка влияет на Азию, потому что там расположены все основные производства (в том числе заводы Nvidia и Microsoft).

Интересно, что рост выбросов, связанных с производством чипов, обогнал даже рост выбросов от потребления электроэнергии: 357% против 351.

Гринпис в связи с этим заявляет, что они уже начинают сомневаться в конечной полезности ИИ 😬

19.04.202514:00

Яндекс создал более надежный аналог Kafka

Если вы строите микросервисы, то знаете: когда архитектура становится сложнее, просто Kafka может не хватить. Хочется чего-то с такой же совместимостью, но более управляемое.

Шина от Яндекса называется YDB Topics и умеет передавать разнородную информацию с высокой гарантией сохранности. При этом развернуть её можно где угодно.

У Яндекса на YDB уже вся инфраструктура и это действительно удобнее с точки зрения настроек доступа и организации распределенной работы.

Больше о YDB Topics расскажут на вебинаре 23 апреля. Будет информация про архитектуру, встроенные корпоративные возможности и то, как систему получилось сделать настолько отказоустойчивой. А еще много интересных тех.деталей: например, про ACID транзакции и борьбу с дублями.

19.04.202510:52

Google выпустили новые версии Gemma-3, которые можно запустить локально на домашних видеокартах

Например, теперь, чтобы запустить Gemma 3 27B, понадобится всего 14 гигабайт vRAM всесто 54. А Gemma 3 1B вообще заведется на 0.5 Gb (считай, на утюге).

Технически все дело в квантовании. Квантование – это когда мы снижаем точность чисел, которые модель хранит и использует для расчетов.

Обычно квантование снижает качество ответов исходной модельки, но тут Gemma специально натренили быть к этому устойчивой. Это называется Quantization-Aware Training: модель квантуют не после окончания обучения, а прямо во время.

Веса уже на HF

19.04.202507:06

Только что в Китае закончился первый в мире полу-марафон для людей и роботов

Участие приняли более 20 двуногих роботов. Были и от ведущих китайских стартапов, но даже победители очень сильно отставали от людей (фух).

Пробежать нужно было, если что, 21 километр. Победитель от людей преодолел расстояние за 1 час 2 минуты. От роботов победил Tiangong Ultra. Его результат – 2 часа 40 минут.

В общем, атлеты пока что не ВСЕ

18.04.202516:12

Интересно: OpenAI добавили в API флекс-процессинг

Как это работает: теперь вы можете использовать модели в API с огромными скидками, если согласитесь ждать ответы чуть дольше. Получается дешевле на 50%.

Подходит, если у вас асинхронная система или вы используете API для себя. Ну, например, для разметки или эвала.

Чтобы воспользоваться, надо просто прописать service_tier="flex"

Вайб-кодинг, флекс-процессинг… Чил-трейнинг будет?

18.04.202515:10

Качество стриминга под контролем 🔥

22 апреля на VK Видео Meetup не пропустите доклад о лаборатории качества единой видеоплатформы VK. Вы узнаете, чем она занимается, как в ней замеряют качество роликов, исследуют эффективность работы приложений и пользовательский опыт. Инсайдами поделится Павел Муханов, руководитель лаборатории.

Регистрируйтесь сами и расскажите коллегам!

All posts

Advertised12 hours

18.04.202511:27Шаришь за ИИ?

1.1K

Advertised1 hour

17.04.202509:35Data Fusion

4.5K

Advertised0 seconds

11.04.202515:35То шо нейросети

935

Advertised1 hour

09.04.202511:52То шо нейросети

935

Advertised19 hours

09.04.202509:11Futuris

3.9K

More details

Records

21.04.202523:59

57KSubscribers

08.02.202510:20

400Citation index

17.03.202513:34

24.9KAverage views per post

19.03.202511:39

11.7KAverage views per ad post

21.04.202523:59

11.37%ER

17.03.202513:34

45.37%ERR

Growth

More details

Subscribers

Citation index

Avg views per post

Avg views per ad post

ERR

More details

Popular posts Data Secrets

All posts

20.04.202508:58

18.04.202509:03

OpenAI выкатили 32-страничный практический гайд по разработке агентов

Его создавали сами инженеры из продуктовых команд стартапа.

Внутри теоретические основы, шаблоны проектирования, лучшие тактики для безопасного развертывания и мониторинга, а главное много-много примеров.

Забираем мастрид на выходные: cdn.openai.com/business-guides-and-resources/a-practical-guide-to-building-agents.pdf

01.04.202505:58

⚡️ Сэм Альтман купил DeepSeek

Сегодня ночью основатель OpenAI Сэм Альтман официально объявил о покупке стартапа DeepSeek и написал в своем Твиттере следующее:

«Мы очень ценим вклад DeepSeek в развитие open-source и обещаем сохранить традиции открытости. Поэтому теперь все их модели доступны в ChatGPT по нашей новой подписке Pro++ за 1500$ в месяц»

Также CEO пообещал в скором времени выпустить и другие модели, которые разрабатывались в DeepSeek: R1.5, R2, D2 и ☭2

09.04.202509:08

🍯 Там AlphaXiv выпустили своего бесплатного агента Deep Research

Про проект AlphaXiv мы уже не раз рассказывали. Это arXiv на ИИ-стероидах. То есть хранилище открытых статей, но не простое. Там уже есть:

–> бесплатный встроенный ассистент для разбора статей, имеющий доступ к любым другим исследованиям
–> агент для анализа и работы с кодовой базой статьи
–> генератор конспектов

И вот сегодня завезли еще и Deep Research. Работает быстро: буквально за минуту вы получаете комплексный литературный обзор на любую научную тему.

Агент посоветует, что почитать, выделит тренды и емко расскажет о каждом ресурсе. Затем диалог можно продолжить: бот уточнит все нужные детали и ответит на любые вопросы.

Работает бесплатно, нужно только войти в аккаунт: www.alphaxiv.org/assistant

07.04.202517:35

Там VSCode только что раскатили свой Agent Mode на всех пользователей

Теперь любому юзеру IDE доступен бесплатный Cursor (но не курсор). Внутри автономное редактирование кода, исправление багов в цикле, полноценный контекст всей кодовой базы и прикрученные MCP и расширения VSCode.

Как подключить:
1. Обновить VSCode
2. Открыть VSCode и перейти в режим Chat (кнопка справа)
3. Залогиниться через GitHub
4. Устновить chat.agent.enabled в настройках
5. Выбрать "Agent" в выпадающем списке в чате

Подробности тут

24.03.202517:02

Ух ты: ученая из Университета Йювяскюля в Финляндии решила задачу, на которую математики не могли найти ответ 40 лет

Это настоящий прорыв в топологии. Задача касается классификации квазирегулярно эллиптических 4-многообразий, то есть понимания того, какие четырехмерные пространства могут быть образованы путем деформации стандартной четырехмерной евклидовой геометрии.

Проблему сформулировал еще в 1981 Михаил Громов. Больше 40 лет в ней не было почти никаких подвижек, пока на днях свою докторскую дисертацию не опубликовала Сусанна Хейккиля.

Девушка, кстати, любит вязание и говорит, что это самый простой способ понять и представить топологию на практике. На презентации этой работы она также объясняла свою идею с помощью вязаной сферы 🙂

Статья

05.04.202512:16

Бывший исследователь OpenAI Даниэль Кокотаджило предсказал, что случится с ИИ в 2026–2027

В 2024 Дэниэль вошел в список топ-100 самых влиятельных людей в ИИ по версии журнала TIME. Он известен двумя вещами.

Во-первых, в том же 2024 он с шумом ушел с высокой позиции в OpenAI, отказавшись подписать NDA. За подпись ему предлагали примерно $2 миллиона в виде акций, но он выбрал свободу слова.

Во-вторых, в 2021, еще до прихода в OpenAI и задолго до успеха ChatGPT, он написал статью, в которой описал свое виденье того, как будет выглядеть ИИ до 2026, и пока оказался необыкновенно прав. Представьте: он предсказал и массовый хайп, и венчурный бум, и даже ограничение экспорта чипов из США в Китай еще до того, как кто-либо вообще хотя бы единожды поговорил с чат-ботом.

Так вот, на днях Дэниэль показал свой новый прогноз до 2028. Его он разрабатывал уже не один, а с командой его собственной лаборатории AI Futures Project. Вот этот документ, вот подкаст по нему. Основное:

⭐️ 2025: агенты развиваются, но их эффективность все еще ограничена. Тем не менее, внутри компаний уже начинают разворачивать узкоспециализированных агентов, автоматизирующих некоторые задачи.

⭐️ Конец 2025: GPT-3 moment для агентов. Появляется система, действительно способная действовать автономно.

⭐️ Начало 2026: флагмагманские агенты дают 50%-ное ускорение алгоритмического прогресса в компаниях. Китай объединяет все свои ведущие AI-компании в единый центр, чтобы догнать США.

⭐️ Конец 2026: массовые увольнения и перестройка рынка труда.

⭐️ Начало 2027: новые прорывы, полная автоматизация разработки, экономика растет, но разрыв между классам увеличивается.

⭐️ Конец 2027: оказывается, что агенты не вполне безопасны, и вот тут возникает развилка. Либо в этот момент человечество решит приостановить разработку и поработать над элайментом, либо гонка продолжается.

Ну а дальше вы поняли. Либо суперинтеллект поглощает власть над всеми сферами жизни и людям каюк, либо развитие немного притормаживается и больше внимания мы начинаем уделять безопасности и жесткому международному мониторингу.

Что сказать. Сохраняйте, проверим через 3 года.

02.04.202509:18

OpenAI официально запустили свою OpenAI Academy для всех

Помните, мы рассказывали, что OpenAI открывает OpenAI Academy для помощи ИИ-разработчикам и бизнесу в развивающихся регионах? Так вот теперь они расширились, и их курсы и вебинары стали доступны бесплатно абсолютно всем.

В основном это курсы по промпт-инжинерингу и тому, как использовать продукты OpenAI, но для разработчиков тоже что-то добавили.

Например, вот – курс с практическими уроками по дистилляции, файн-тюнингу, разворачиванию Realtime API и оркестрации мульти-агентных систем. А 8 апреля пройдет стрим про построение GraphRAG.

Стоит заглянуть, в общем: academy.openai.com

09.04.202512:36

Вы должны это увидеть: Universal Pictures совместно с Boston Dynamics надели на робопса костюм Беззубика из мультика "Как приручить дракона" и получилось вот это 🙂

Кажется, малыша Blue от Nvidia подвинули в рейтинге самых милых роботов

31.03.202505:52

Google сделали свою новую модель Gemini 2.5 Pro бесплатной

Теперь она доступна абсолютно всем юзерам. Все что нужно – аккаунт Google 🥳

Напоминаем, что сейчас Gemini 2.5 Pro занимает первое место во всех номинациях на арене (с отрывом), бьет на кодинге o1, o3-mini и Sonnet 3.7. А еще она мультимодальная и контекст у нее – миллион (!) токенов.

Пробуем: gemini.google.com

22.03.202509:47

У Google вышло очень занятное исследование: они сравнили, как LLM и человеческий мозг обрабатывают язык

В качестве LM взяли Whisper, а нейронную активность человека записывали с помощью интракраниальных электродов во время спонтанных разговоров. Затем векторы эмбеддингов модельки наложили на векторы паттернов мозга и оценили линейную зависимость. Вот что получилось:

➖ Соответствие удивительно четкое и геометрия эмбеддингов в LLM (то есть отношения между словами в embedding-пространстве) соотносится с представлениями в мозге.

➖ Во время слушания Speech-эмбеддинги явно коррелируют с активностью в слуховой коре (верхняя височная извилина), затем language-эмбеддинги коррелируют с активностью в зоне Брока (нижняя лобная извилина).

➖ Во время говорения – наоборот. Language-эмбеддинги сначала "активируются" в зоне Брока (планирование высказывания), затем speech-эмбеддинги активируются в моторной коре (непосредственно говорение), и в конце снова в слуховой коре при восприятии собственной речи.

Это удивительно, потому что технически мозг и LLM используют разные подходы. Да, и там и там нейроны, но в науке принято считать, что мозг "использует" символьный подход, то есть полагается на четкие семанические структуры, синтаксис и иерархию слов. В модельках такого нет, они понимают язык статистически.

И все-таки получается, что обычный next token prediction оказывается очень похож на реальный нейронный код, и мы неожиданно близко подобрались к моделированию мозга.

research.google/blog/deciphering-language-processing-in-the-human-brain-through-llm-representations/

31.03.202518:08

🍯 Hugging Face совместно с Unsloth AI выпустили гайд по тому, как быстро научить любую модельку ризонить

Недавно Hugging Face добавили в свой NLP курс раздел "Build Reasoning Models". Внутри – подробнейшие наглядные объяснения, как работает обучение с подкреплением, ризонинг, GRPO и почему все это так бустит модельки.

А сегодня туда докатили еще и колаб-ноутбуки с практическими туториалами. Это буквально пошаговая end-to-end инструкция по тому, как завезти GRPO для любой модельки и заставить ее думать.

Вот ссылка на тетрадку с примером на gemma-3-1b, а вот теория к ней. Есть еще вариант с SmolLM-135M-Instruct. Для первого знакомства – идеально.

26.03.202509:25

AlphaXiv становится все прикольнее и прикольнее: теперь в него завезли анализ кодовой базы статьи

Представьте: вы читаете какую-то статью, у вас появляется вопрос и вы задаете его встроенному ассистенту. А тот, отвечая на него, анализирует не только текст статьи, но и репозиторий к ней (если такой имеется). Таким образом, ответы получаются более технически точными и без додумок, если в тексте что-то описано нечетко.

Также можно попросить бота объяснить кусочки кода или даже адаптировать его под ваш проект.

Итого, в AlphaXiv теперь есть: бесплатный встроенный ассистент для разбора статей, имеющий доступ к любым другим исследованиям, анализ кода и генератор конспектов 🍯

28.03.202513:29

Конспекты по ML в стиле Ghibli

Все соцсети заполнены генерациями новой GPT-4o в стиле японской анимационной студии Ghibli. Мы тоже решили не отставать и нагенерировали вам... ML-конспектов 🤓

Получился определено плюс вайб. Пишите в комментарии, какие еще ML-темы порисовать

11.04.202515:11

Google раскатили в своем сервисе NotebookLM бесплатный Deep Research для поиска источников

1. Заходим на notebooklm.google
2. Задаем любую тему
3. Модель бодро найдет вам 10 и больше самых релевантных веб-источников и аннотирует каждый в соответствии с запросом
4. Дальше бота можно попросить построить по ним майндмэп, написать конспект, сделать подкаст, ну или просто задать доп.вопросы

Умный гугл от гугл 😎