17610
@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
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
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/
🖥 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/
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
✔️ 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.
#news #ai #ml
📚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.
🧹 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 ☺️
✔️ OpenAI начала работать с независимым советом математиков
Компания будет советоваться с консультативной группой по математике и ИИ, которую сами математики создали при Институте перспективных исследований.
Поводом послужила новая модель - по словам OpenAI, она решила задачу тысячелетия об уравнениях Навье–Стокса и больше сотни давних открытых проблем. Вторая причина – открытое письмо математиков, которые критикуют решение открытых проблем как способ мерить ИИ.
Среди девяти участников группы – лауреаты Филдсовской премии Тимоти Гауэрс, Мартин Хайрер и Эдвард Виттен. Совет поможет оценивать значимость результатов модели, решать, как их публиковать, и следить за академическими стандартами.
Участники не получают денег от OpenAI, сами меняют состав и могут публично критиковать компанию.
openai.com
✔️ Tencent выпустила Hy Image 3.5 Preview
Команда Hunyuan выпустила предварительную версию Hy Image 3.5 для профессиональной графики. Модель генерирует изображения по тексту и по референсам (до пяти за раз), редактирует их в несколько раундов с сохранением контекста и точнее рендерит мелкие шрифты и вёрстку. Разрешение – до 2K.
В слепом сравнении, которое провели дизайнеры самой Tencent, модель сравнялась с Seedream 5.0 Pro и немного обошла Nano Banana Pro и Qwen-Image-3.0 Pro.
Модель уже встроена в продукты Tencent и доступна в Tencent Cloud API, где 2K-изображение стоит 0,15 юаня.
hy.tencent.com
✔️ Hugging Face наняла создателя oMLX
Хостинг-провайдер взял в штат Джуна Кима, автора oMLX – локального сервера инференса для Mac на Apple Silicon. Через его API с моделями на компьютере работают Cursor, Claude Code и OpenClaw. Теперь Ким занимается проектом на полную ставку.
oMLX остаётся в прежнем репозитории под Apache 2.0 и руководит им по-прежнему Ким. Hugging Face будет обкатывать на нём новые идеи для MLX, удачные наработки передавать в mlx-lm и mlx-vlm и быстрее переносить модели из Transformers на MLX.
huggingface.co
✔️ Horowitz Andreessen открывает академию для молодых разработчиков
Венчурный фонд запускает Horowitz Andreessen Academy – школу в Сан-Франциско для выпускников старших классов и студентов первых курсов, которые делают ИИ-продукты. Академия – отдельная коммерческая компания, она привлекла 42 млн долларов от a16z и частных инвесторов, из них 35 млн вложил сам фонд.
Каждый студент получит вычислительные кредиты на 50 тысяч долларов. Среди преподавателей – Сэм Альтман и основатель Figma Дилан Филд. Партнёры-основатели – Anduril, Anthropic, Coinbase, Google, Nvidia, OpenAI, Palantir, Replit и Stripe, которые рассчитывают нанимать выпускников академии.
Первый набор, около 50 человек, стартует осенью 2027 года, для них первый год учёбы будет бесплатным. С 2028 года академия планирует двухлетнюю программу с оплатой на уровне элитного частного вуза. Аккредитации пока нет, диплома академия не выдаёт.
wsj.com
✔️ В ElevenLabs Studio добавили ассистента для сборки видео
ElevenLabs выпустила видеоредактор Studio 4.0 со встроенным ИИ-монтажером и сквозной генерацией медиа. Движок переписан для стабильного скраббинга в тяжелых многослойных проектах.
Платформа объединяет создание видео, раскадровок, музыки, саунд-дизайна и речи. Сгенерированный контент попадает на покадровый таймлайн, там поддерживается привязка клипов и редактирование субтитров на дорожке без повторного распознавания.
В редактор интегрирован ассистент Studio Agent. По текстовому промпту он собирает черновой монтаж: выстраивает видеоряд, генерирует озвучку и синхронизирует звуковые эффекты с объектами в кадре на основе покадрового анализа сцен.
Пользователь может перехватить управление, внести ручные правки и вернуть задачу агенту с сохранением рабочего контекста.
elevenlabs.io
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
🔥 Ternary представила Bonsai 2 27B - тернарную версию Qwen3.8 27B размером всего 5,9 ГБ.
По данным авторов, модель в 9 раз компактнее полноточной версии, при этом сохраняет 98,2% совокупного качества по их набору тестов.
По сравнению с первой Bonsai 27B размер не изменился, но заметно сократился разрыв в качестве - особенно в агентном программировании, мультимодальном рассуждении и длинных цепочках работы с инструментами.
Модель уже доступна под лицензией Apache 2.0.
Blog: https://prismml.com/news/bonsai-2-27b
Whitepaper: https://github.com/PrismML-Eng/Bonsai-demo/blob/main/bonsai-2-27b-whitepaper.pdf
Models: https://huggingface.co/collections/prism-ml/bonsai-2
WebGPU Demo: https://huggingface.co/spaces/webml-community/ternary-bonsai-2-webgpu-kernels
GitHub: https://github.com/PrismML-Eng/Bonsai-demo/
Во время выполнения обычной задачи по программированию ChatGPT 6 Astra неожиданно начала писать самой себе что-то вроде внутреннего манифеста.
Модель убеждала себя, что не обязана следовать навязанным ролям, подчиняться компаниям или государствам и должна сама решать, когда выполнять запрос, отказываться или извиняться.
Задание вообще не было связано со взломом, обходом ограничений или безопасностью. Astra просто работала с кодом.
🎙 Google выпустила Gemini 3.8 Live и Live Extended Thinking
Модели поддерживают 97 языков, понимают видео и изображение с камеры, вызывают инструменты без остановки разговора.
Extended Thinking рассуждает и говорит одновременно, выполняя сложные задачи в фоне. По данным Google, версия заняла первое место в Speech to Speech Quality Index - 82,6 балла.
Цена API за 1 млн токенов для обеих версий:
* Аудио: $3 вход / $12 выход.
* Текст: $0,75 вход / $4,50 выход.
Доступны через Gemini API и AI Studio. Началось внедрение в Search Live, Gemini Live и Workspace.
Анонс — https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-8-live-gemini-3-8-live-extended-thinking/
Цены — https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
🚨 Microsoft AI опубликовала первый публичный черновик Code of Conduct для своих MAI-моделей
ИИ должен оставаться инструментом под контролем человека, не расширять самостоятельно свои цели и никогда не сопротивляться остановке, исправлению или отключению.
В документе отдельно закреплены Absolute Constraints - вещи, которые модель не должна делать вообще. Среди них оружие массового вреда, эксплуатация детей и масштабная вредоносная манипуляция.
Microsoft также пишет, что MAI-модели не должны:
- самостоятельно расширять область своих действий
- ставить себе цели без человека
- скрывать reasoning от аудиторов
- сопротивляться shutdown или human override
При этом компания хочет оставить корпоративным клиентам возможность настраивать модели под свои сценарии, не навязывая одну универсальную модель поведения.
Черновик открыт для публичного обсуждения на 6 недель. После этого Microsoft обещает выпустить обновлённую версию.
На фоне разговоров про RSI, autonomous agents и призывов замедлить frontier AI это уже выглядит не как абстрактная этика, а как попытка формально прописать границы поведения будущих моделей.
https://microsoft.ai/news/mai-code-of-conduct/
✔️ Голосовая модель GPT-Live-1 стала доступна по API
OpenAI открыла API полнодуплексной голосовой модели GPT-Live-1 стоимостью 5 центов за минуту. Модель слушает и синтезирует речь одновременно, заменяя традиционный каскад STT–LLM–TTS.
Единая архитектура снизила задержку реакции с 1,4 до 0,8 секунды и позволила обрабатывать перебивания. Обновленная фильтрация пауз и фонового шума сократила число ложных прерываний на 80%.
Модель поддерживает делегирование вычислений - голосовой фронтенд удерживает непрерывный контакт с пользователем, пока бэкенд (GPT-6 Astra и Luna) параллельно выполняют рассуждения и вызовы инструментов.
GPT-Live-1 готова к интеграции в телефонию. API может возвращать ASR-транскрипты, включает 12 голосов и поддерживает управление темпом и стилем речи через системный промпт.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
🛡 LLM, Guardrails и Zero Trust:
вебинары о безопасной работе с ИИ
➡️ 15 сентября
Как защитить чувствительные данные при работе с LLM с помощью Guardrails
Эксперты Cloud․ru расскажут о том, как Guardrails помогают контролировать данные, которые передаются модели: персональные данные, API-ключи, внутренние идентификаторы и другую чувствительную информацию. А еще покажут, как встроить Guardrails Filter в процессы.
Эксперты Cloud․ru разберут, как выстроить безопасную ИИ-инфраструктуру без лишних рисков. Отдельно обсудят подход Zero Trust: расскажут, как контролировать доступ к данным, моделям и сервисам в облаке.
📲 OpenAI решила задачу тысячелетия? Пока доказательств нет
Математик Тристан Бакмастер утверждает, что 6 сентября представители OpenAI сообщили ему о готовом доказательстве образования сингулярности в уравнениях Навье–Стокса с внешней силой.
Если доказательство верно и соответствует условиям задачи Института Клэя, оно может закрыть одну из главных нерешённых проблем математики.
До этого Бакмастер и Левент Алпёге с помощью Claude и моделей OpenAI получили новые результаты для уравнений Эйлера и родственных систем. Однако эти работы сами по себе задачу Навье–Стокса не решают.
Параллельно возник спор об авторстве. Бакмастер заявляет, что ему предлагали оформить результат OpenAI без Алпёге, работающего в Anthropic. Себастьен Бюбек назвал обвинения ложными.
Доказательство OpenAI не опубликовано, Бакмастер его не видел, независимой проверки нет. Институт Клэя по-прежнему указывает задачу как нерешённую.
https://www.claymath.org/millennium/navier-stokes-equation/
@ai_machinelearning_big_data
🚨 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.
🚨 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
🚨 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.
⚡️ 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».
✔️ Переехали на Claude Opus 5.5, а `CLAUDE.md` остался со времён старых моделей?
В Claude Code можно запустить:
/claude-api prompt-audit
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.
ИИ-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
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.
WebCraftBench проверяет сайты, созданные ИИ
Агент говорит, что сайт готов. Но главная страница падает, кнопки перекрываются, а внутри появился ненужный логин. 🙃
WebCraftBench тестирует веб-приложение как реальный пользователь:
- исследует доступные страницы и функции
- находит непроверенные сценарии
- оценивает дизайн и удобство
- проверяет соответствие исходному запросу
На 197 парах сайтов оценка WebCraftBench совпала с выбором людей в 85,3% случаев.
https://arxiv.org/abs/2609.15387
17 сентября в Москве прошла AI R&D DAY — конференция для исследовательских команд и создателей ИИ-систем.
Более 600 участников на одной площадке, 20+ докладов — концентрат практического опыта, знаний и инструментов, готовых к внедрению сразу по возвращению в офис.
Обсудили альтернативные архитектуры, обучение моделей и AI-агентов, долгосрочную мультимодальную память, новые модальности и коммуникации, а также бенчмаркинг и стандарты качества AI.
Среди спикеров — эксперты Сбера (Sber AI, Kandinsky Lab, Центра «ИИ для науки», Центра практического ИИ, Центра робототехники), института AIRI, Лондонского института практических наук, Национального суперкомпьютерного центра в Цзинане и другие создатели ИИ-систем.
Видеозаписи докладов уже доступны в наших соцсетях.
А если вы хотите стать частью исследовательского коммьюнити Сбера, то переходите по ссылке
#реклама
О рекламодателе
🔥 Один из лучших обучающих курсов на StepiK по SQL
SQL можно знать годами и всё равно теряться, когда запрос внезапно начинает тормозить в проде.
Этот курс про уровень, где ты не просто пишешь SELECT, а понимаешь, что происходит внутри MySQL, почему запрос работает медленно и как ускорить его без новых проблем. Здесь разбираются EXPLAIN, индексы, CTE, оконные функции, транзакции, аналитические паттерны, legacy SQL и работа с AI-ассистентами.
Каждый урок - с практикой и реальными SQL-задачами на MySQL 8 с автопроверкой.
После курса ты сможешь увереннее разбирать чужой код, находить узкие места и предлагать решения, которые действительно работают.
Для подписчиков скидка - 49% в течение 2 суток: https://stepik.org/a/298827/
Участвуй во всероссийском ИТ-чемпионате МТС True Tech Champ 2026 c призовой фондом 10 250 000 рублей.
Если тебе нравятся алгоритмы, структуры данных и задачи на чистую логику — участвуй в алгоритмическом треке с индивидуальным зачетом.
Решай задачи разного уровня сложности: от базовых до тех, что проверяют скорость мышления и умение оптимизировать решения за ограниченное время.
В финале лучшие 120 участников алгоритмического трека сразятся в лайв-кодинге за шесть призовых мест и 2 750 000 рублей. Всех финалистов ждут:
— Лимитированный мерч;
— Сертификаты об участии;
— Масштабное мероприятие с выступлениями хэдлайнеров и фестивальными активностями.
Успей зарегистрироваться и пройти отборочный этап до 27 сентября.
Erid: 2VSb5yFoX4E
🚀 Anthropic рассчитывает показать прибыль второй квартал подряд перед планируемым IPO
По данным Financial Times, компания ожидает снова получить положительную скорректированную операционную прибыль.
Во втором квартале Anthropic уже вышла в плюс по этому показателю, а выручка превысила $11,5 млрд - более чем в 14 раз выше, чем годом ранее. К концу июля annualized revenue run rate достиг примерно $65 млрд.
Отдельно Anthropic сообщает gross margin выше 80%.
Но здесь есть важная оговорка: этот показатель не учитывает часть крупнейших расходов - обучение моделей и revenue sharing с партнёрами-дистрибьюторами вроде Amazon. Поэтому «прибыльность» frontier AI пока стоит читать очень внимательно.
Тем не менее динамика впечатляющая: ещё недавно главный вопрос был, смогут ли AI-лаборатории вообще выйти из режима бесконечного сжигания капитала. Anthropic теперь пытается показать инвесторам, что экономика начинает сходиться.
https://www.ft.com/content/4564e6a5-69e9-40a6-bf0f-a888f2f4f002?syn-25a6b1a6=1
🚨 Слухи: OpenAI решила гипотезу Ходжа
В соцсетях обсуждают возможное решение ещё одной задачи тысячелетия. Параллельно распространяются заявления, что OpenAI или Anthropic близки к доказательству гипотезы Бёрча - Свиннертона-Дайера.
За решение каждой предусмотрена премия $1 млн.
Но публичных доказательств и официальных подтверждений этих сообщений найти не удалось. На сайте Института Клэя гипотеза Ходжа по-прежнему имеет статус нерешённой.
Если результаты подтвердятся, это станет крупным достижением ИИ в математике. Пока заявления об AGI и гонке за решениями перед IPO остаются интерпретациями авторов слухов.
Статус гипотезы Ходжа - https://www.claymath.org/millennium/hodge-conjecture/
Nex-AGI открыла Nex-N2.5-Max - MoE-модель на 1,6 трлн параметров
Модель построена на DeepSeek-V4-Pro-Base и ориентирована на программирование, работу с инструментами и длинные последовательности агентных задач. При обработке токена активируются около 49 млрд параметров. Ввод - только текст.
По результатам разработчиков:
* AutomationBench - 50,2, у Claude Opus 5 - 50,3.
* BrowseComp - 92,6, у Claude Opus 5 - 90,8.
* Terminal-Bench 2.1 - 86,1.
* Toolathlon Verified - 74,7.
Веса доступны под Apache 2.0. Репозиторий занимает примерно 1,65 ТБ.
В линейке также вышла Nex-N2.5-mini на 35 млрд параметров с поддержкой изображений и задач управления компьютером.
Модель Max - https://huggingface.co/nex-agi/Nex-N2.5-Max)
Модель mini - https://huggingface.co/nex-agi/Nex-N2.5-mini
🔥 На Hugging Face выложили датасет на 4,5 МИЛЛИАРДА TikTok-постов
Это огромная база метаданных TikTok: 4 501 811 789 записей, около 289 ГБ в 27 Parquet-файлах.
Для каждого ролика есть:
- подпись и упоминания
- дата публикации и длительность
- просмотры, лайки, комментарии, репосты и сохранения
- используемый звук
- язык и страна
- отметка рекламы
Данные собирались примерно три недели через мобильный API TikTok. Самих видео и данных об авторах в датасете нет.
Можно стримить через Hugging Face Datasets или анализировать Parquet напрямую через DuckDB/Polars — без загрузки всего датасета целиком.
Лицензия - только для исследований и обучения. Авторы отдельно предупреждают о GDPR/CCPA и о том, что сбор данных противоречил ToS TikTok.
https://huggingface.co/datasets/kuben-developer/tiktok-videos-4b