Анализ данных (Data analysis)

15 июля 2025 16:01

Вас интересует, как искусственный интеллект может повысить эффективность вашего бизнеса?

Большие языковые модели уже давно вышли за рамки экспериментов и сегодня работают в реальных бизнес-процессах. На вебинаре “Будущее бизнеса с RAG и LLM: автоматизация, выгоды и новые возможности искусственного интеллекта” вы узнаете, как современные технологии помогают автоматизировать и ускорять поддержку, аналитику и работу с корпоративными знаниями, повышая точность бизнес-решений.

Мы сравним облачные и локальные решения, разберем конкретные кейсы и выгоды, а также обсудим шаги по внедрению в компанию ИИ.

Узнаете, как правильно, а главное – эффективно начать цифровую трансформацию!

📅 17 июля в 14:00 по Москве

➡️ Зарегистрироваться

Все слушатели вебинара получат запись и презентацию выступающего, которые можно использовать в работе!

Реклама. ООО "ДССЛ-ПЕРВЫЙ". ИНН 7701081730. erid: 2W5zFHygTbE

Анализ данных (Data analysis)

15 июля 2025 10:04

📈 METR: у ИИ начинается свой "закон Мура"

Когда ИИ сможет самостоятельно выполнять долгие проекты?

Исследователи из METR нашли закономерность:
временной горизонт задач, которые осиливают AI‑агенты, удваивается каждые ~7 месяцев.

Теперь они проверили это на 9 новых бенчмарках:
MATH, OSWorld, LiveCodeBench, Mock AIME, GPQA Diamond, Tesla FSD, Video-MME, RLBench и SWE-Bench Verified.

Результаты:
🧠 Аналогичные темпы роста и в науке, математике, робототехнике, программировании и даже в автопилоте.
⚡️ Новые модели, вроде o3, растут быстрее прогноза — медианное удвоение теперь ~4 месяца.
🕐 На reasoning-задачах агенты держатся 1+ час.
🖱 А вот в OS и браузере — всё ещё ~2 минуты, из-за слабых инструментов.

> «Moore’s Law для ИИ»: не про чипы — про способность мыслить и работать дольше. Быстрее. Самостоятельно.

ИИ-агенты растут не по дням, а по бенчмаркам.

Анализ данных (Data analysis)

15 июля 2025 08:17

GitHub Copilot Agent получил мощное обновление 🚀

Самое интересное

• Сам тестирует изменения UI с помощью Playwright и прикладывает скриншоты к PR
• Подключается к удалённым MCP — больше инструментов, больше контекста
• Управляет задачами через новый удобный дашборд
• Использует всего один premium-запрос на сессию — экономно и эффективно

Доступно для Copilot Pro и Business.

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

14 июля 2025 19:05

🧠 MetaStone‑S1 — первая открытая Reflective Generative Model, сопоставимая с OpenAI o3

Новая модель MetaStone‑S1 от MetaStone-AI представляет собой рефлексивную генеративную архитектуру, ориентированную на эффективное масштабирование при инференсе (TTS).

🔍 Ключевые особенности:

▪ SPRM (Self-supervised Process Reward Model)
Позволяет модели самостоятельно оценивать качество промежуточных шагов рассуждения — без ручной разметки процесса. Это объединяет policy‑модель и reward‑модель в одном бэкенде, экономя 99% параметров PRM.

▪ Три режима рассуждения (TTS Modes)
Выбирайте уровень усилия: low / medium / high — для контроля глубины reasoning на инференсе.

▪ Масштабируемость и производительность
MetaStone‑S1 (32B параметров) показывает результаты на уровне OpenAI o3-mini, при этом оставаясь полностью открытой.

📐 Scaling Law
Авторы выявили эмпирическую закономерность между вычислительной нагрузкой и качеством reasoning — и нашли "aha-момент", где резкий рост качества наступает при определённой глубине мышления.

📊 Бенчмарки:
Модель достигает SOTA-результатов на:
- AIME24 / AIME25
- LiveCodeBench
- C-EVAL и др.

💡 Если вы работаете над LLM-агентами, интерпретируемыми системами или reasoning-моделями — MetaStone‑S1 обязательно к изучению. Это новая парадигма в генеративных ИИ: мышление + самооценка = устойчивое, масштабируемое поведение.

https://huggingface.co/papers/2507.01951

Анализ данных (Data analysis)

14 июля 2025 13:41

🤖 Илон Маск: ИИ станет умнее любого человека — меньше чем за 2 года,
а умнее всего человечества вместе — меньше чем за 5 лет

По мнению Маска, у ИИ нет потолка — рост идёт экспоненциально, и конца этому тренду не видно.
Он прямо говорит: через несколько лет модели смогут выполнять работу целых корпораций, действуя как единая система.

📌 Почему это звучит серьёзно?
Потому что Dario Amodei, CEO Anthropic, говорит буквально то же самое — с теми же сроками.
Он ожидает, что к 2027 году появится суперинтеллект, способный управлять крупными компаниями как цифровой "мозг-конгломерат".

🔥 Если они правы — нас ждёт резкий сдвиг:
– ИИ перестаёт быть инструментом и становится экономическим субъектом
– Компании превращаются в оболочки для моделей
– Решения, стратегии, оптимизация — передаются системам ИИ
– Конкуренция меняется: человек против облачного суперинтеллекта с API

Мы приближаемся не просто к новой технологии —
а к новой форме разума, способной оперировать как корпорация, но быстрее, точнее и дешевле.

#AI #ElonMusk #Superintelligence #DarioAmodei #Anthropic #FutureOfWork #AGI

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

14 июля 2025 10:03

🛢 В мире, где данные — новая нефть, растёт спрос на дата-инженеров.

Ведь именно они знают, как такую нефть добывать, обрабатывать и хранить. И пока компании осознают потребность в этих специалистах, конкуренция на рынке низкая, а зарплаты — высокие.

Освоить ключевые компетенции дата-инженера поможет онлайн-магистратура Нетологии и НИУ ВШЭ «Инженерия данных».

За 2 года вы на практике:
— изучите Python, Java, Scala, Kotlin и SQL,
— научитесь проектировать пайплайны и обрабатывать данные,
— научитесь работать с системами хранения данных и базами данных в облаке.

Программа даёт широкий простор для переквалификации, поэтому после учёбы сможете перейти в MLOps, DevOps или менеджмент.

Онлайн-формат позволяет учиться без отрыва от привычной жизни и совмещать занятия с работой. При этом у вас будет отсрочка от армии, льготы на проезд и все остальные бонусы очного обучения.

Станьте магистром программной инженерии с дипломом одного из лучших вузов страны и получите веское преимущество при приёме на работу: https://netolo.gy/efQF

Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid: 2VSb5yfkCnk

Анализ данных (Data analysis)

13 июля 2025 17:28

🍏 Apple всерьёз задумалась о покупке Mistral — Bloomberg / Марк Гурман

По информации Bloomberg, Apple серьёзно рассматривает покупку французского стартапа Mistral AI, чтобы наконец войти в ИИ-гонку.

Это очень поздний шаг — но он показывает, насколько сильно Apple отстала от OpenAI, Google и даже xAI.

Пока другие выкатывают публичные LLM, мультимодальные ассистенты и интеграции в поиске, Apple остаётся в роли наблюдателя.

📌 Почему это важно:
- Mistral — один из главных open-source игроков на рынке ИИ (выпускают мощные LLM и Mixture of Experts-модели)
- У Apple пока нет ни собственной модели, ни сильной стратегии в области ИИ
- Приобретение Mistral может стать экстренной попыткой догнать конкурентов

Если сделка состоится — это будет крупнейший AI-манёвр Apple за всё время.

#Apple #Mistral #AI #LLM #ГонкаИИ

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

13 июля 2025 14:39

🎥 Making Flux Run Fast — оптимизация инференса PyTorch моделей

Как ускорить генерацию изображений с текстом до менее чем полсекунды? Joel Schlosser из PyTorch Core показывает, как это сделать с помощью:

- torch.compile — ускорение инференса без изменения модели
- torch.export — подготовка модели к компиляции и интеграции
- torchao — библиотека для квантования, критично важная для скорости

Эти техники не только улучшают Flux, но универсальны и легко применимы к любым трансформерным моделям.

📺 Видео — часть серии PyTorch Compiler Series, где команда делится советами, лайфхаками и внутренностями оптимизирующего стека PyTorch.

🔗 Смотреть: https://www.youtube.com/watch?v=VNYBgqGQ98E

Анализ данных (Data analysis)

13 июля 2025 10:32

⚡️ Учёные нашли способ сделать электронику в 1000 раз быстрее

Американские исследователи сделали прорыв в управлении квантовыми материалами. Они научились переключать 1T-TaS₂ — особый кристалл — между состояниями изолятора и проводника при обычных температурах и на стабильное время.

▪ Ключ к переключению — метод thermal quenching
▪ Материал реагирует на свет, изменяя свои электронные свойства
▪ Работает как транзистор, но в разы быстрее и без кремния
▪ Главное: переключение обратимое и мгновенное

💡 Почему это важно:

Такие материалы способны заменить традиционные транзисторы, которые уже упёрлись в физические ограничения кремния. Это открывает путь к:
- сверхбыстрым процессорам
- минимальным размерам чипов
- новой архитектуре вычислений

Если технология масштабируется — это будет шаг к новой квантовой электронике, где компьютеры станут быстрее не на 20%, а в сотни раз.

Источник: https://sciencealert.com/quantum-breakthrough-could-make-your-devices-1000-times-faster


@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

12 июля 2025 10:21

🔥 Meta строит ИИ-монстра: кластер Prometheus уже потребляет 1 ГВт

По данным SemiAnalysis, Meta заливает $30 млрд в перезапуск суперИИ — новые дата-кластеры, миллионы GPU и зарплаты уровня "заберите всех ресерчеров".

📍 В Огайо Meta строит один из крупнейших кластеров для обучения ИИ в мире — Prometheus (1 ГВт потребления).
📍 В Луизиане — Hyperion, цель к 2027 году: 2 ГВт. Всё на базе NVIDIA и собственных газовых турбин. Без дизеля — умная система охлаждения + временные тентовые ЦОДы, которые ставятся за месяцы.

🚫 Что пошло не так в прошлой попытке Llama‑гиганта:
- плохая реализация chunked attention
- сбои в expert choice routing
- низкое качество данных
- плохая координация масштабирования

Теперь Meta берёт в расчёт всё: вычисления, инфраструктуру, данные и кадры. Ставка — на абсолютное лидерство в суперИИ.

Война моделей — это уже не про параметры, а про ГигаВатты.

*Meta признана экстремистской и запрещена в России.

📌 Подробнее

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

11 июля 2025 16:42

Хотите освоить Python с экспертами НИУ ВШЭ и начать путь в аналитику?

Онлайн-магистратура «Аналитика больших данных» запускает бесплатный интенсив по Python и аналитике. 4 вечера, чтобы разобраться с базовыми инструментами анализа данных и решить свои повседневные задачи.

Что вас ждёт:
— 4 онлайн-занятия: от синтаксиса Python до работы с таблицами и визуализации
— Практические примеры и мини-кейсы
— Домашки и пошаговые материалы на Stepik для отработки навыка

Когда: 15–19 июля, 19:00 (по МСК)
Формат: онлайн + чат с преподавателем

Если давно хотели разобраться с Python, это удобная точка входа с экспертной поддержкой и ценными знаниями.

🔗 Зарегистрироваться

Анализ данных (Data analysis)

11 июля 2025 10:36

🦉 Как CAMEL-AI автоматизировали построение графиков с помощью Gemini 2.5 Pro

Команда CAMEL-AI показала, как связала свою систему агентов OWL с моделью Gemini 2.5 Pro, чтобы всё делалось само: от поиска данных до готового графика.

Что делает агент:

1. Ищет нужную информацию (например, бенчмарки ИИ-моделей)
2. Кратко объясняет, что в ней важного
3. Пишет Python-код для графика
4. Строит график и сохраняет и код, и изображение

💡 Всё это происходит по простому текстовому запросу — прямо в браузере через готовый интерфейс.

Почему это круто:

— Не нужно писать код самому
— Система сама выбирает нужные шаги
— Всё работает в одном окне: и модель, и инструменты, и визуализация
— Можно подключать любые API и расширять под себя

📌 Подробнее

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

10 июля 2025 13:04

🚀 Fine-tuning LLM с помощью RL — это несложно!

Вот минимальная реализация GRPO/PPO для Qwen3 на JAX — всего ~400 строк кода от начала до конца.

Что внутри:
- GRPO (Gradient-Regularized PPO) и PPO, реализованные с нуля
- Поддержка Qwen3, open LLM от Alibaba
- JAX-first подход: чистый, модульный и легко читаемый код
- Простая архитектура для быстрого ресёрча и экспериментов

Особенности:
- Без лишней магии и абстракций — всё прозрачно
- Минимум зависимостей
- Отличный старт для тех, кто хочет разобраться в LLM+RLHF

Подходит для:
- Исследователей, изучающих RL на языковых моделях
- Разработчиков, которые хотят понять PPO руками
- Всех, кто хочет обучать LLM «по-честному»

🧠 Хочешь разобраться в fine-tuning LLM через RLHF — начни с этого простого и понятного репозитория!

📦 Репозиторий: https://github.com/kvfrans/lmpo

Анализ данных (Data analysis)

10 июля 2025 10:16

👩‍💻 Всем программистам посвящается!

Вот 17 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования:

Выбирай своё направление:

👩‍💻 Python — t.me/python_ready
🤔 InfoSec & Хакинг — t.me/hacking_ready
🖥 SQL & Базы Данных — t.me/sql_ready
🤖 Нейросети — t.me/neuro_ready
👩‍💻 C/C++ — /channel/cpp_ready
👩‍💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready
👩‍💻 Linux — t.me/linux_ready
📖 IT Книги — t.me/books_ready
👩‍💻 Frontend — t.me/frontend_ready
📱 JavaScript — t.me/javascript_ready
👩‍💻 Backend — t.me/backend_ready
📱 GitHub & Git — t.me/github_ready
👩‍💻 Java — t.me/java_ready
👩‍💻 Весь IT — t.me/it_ready
👩‍💻 Bash & Shell — t.me/bash_ready
🖼️ DevOps — t.me/devops_ready
🖥 Design — t.me/design_ready

📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!

Анализ данных (Data analysis)

09 июля 2025 21:45

Google DeepMind расширяет линейку своих моделей Gemma

Представлены две новинки:

✔️ T5Gemma — новая жизнь для классической архитектуры encoder-decoder от Google DeepMind

Большинство современных LLM используют архитектуру *decoder-only*, но Google решила напомнить о силе классической схемы *encoder-decoder*, особенно эффективной в задачах вроде перевода, и QA.

Это новая линейка LLM, в которой уже обученные модели Gemma 2 (decoder-only) превращаются в мощные encoder-decoder через метод адаптации. Такой подход даёт сразу два бонуса:
- сохранение знаний из Gemma 2;
- гибкость и эффективность encoder-decoder архитектуры.

Особенности:
- Обновлённая версия Gemma 2 с архитектурой encoder-decoder.
- Отличный баланс между качеством и скоростью инференса (по сравнению с decoder-only).
- Доступны чекпойнты: Small, Base, Large, XL, 2B-2B, 9B-9B, 9B-2B.
- Достигает большей точности, не жертвуя временем инференса.
- Открывает путь к “небалансным” конфигурациям, когда, например, энкодер мощный, а декодер компактный.


✔️ MedGemma — открытые мультимодальные модели для медицины от Google DeepMind


🟡 MedGemma 4B Multimodal
- 64.4% на MedQA — одна из лучших моделей в классе <8B.
- В слепом тесте: 81% отчётов по рентгенам, сгенерированных MedGemma 4B, были признаны квалифицированным рентгенологом достаточно точными для принятия медицинских решений.
- Также показывает SOTA-уровень на задачах медицинской классификации изображений.

🟢 MedGemma 27B (Text + Multimodal)
- 87.7% точности на MedQA — почти как у DeepSeek R1, но в 10 раз дешевле по инференсу.
- Конкурирует с гораздо более крупными моделями на задачах:
- Определение диагноза;
- Интерпретация ЭМК (электронных медкарт);
- Комбинированное понимание текста и изображений.

Открытые модели — можно кастомизировать, дообучать и использовать локально.

🟡T5gemma: https://developers.googleblog.com/en/t5gemma/
🟡MedGemma: https://research.google/blog/medgemma-our-most-capable-open-models-for-health-ai-development/


#GoogleDeepMind #ai #ml #llm #med

Анализ данных (Data analysis)

15 июля 2025 14:56

🤔 Хммм… интересно, почему же Grok снова на первом месте в апсторе в Японии?)

Grok Anime-Waifu: новый Ghibli-хайп?

Аниме-вайфу от Grok сейчас переживает тот же всплеск интереса, что и Ghibli‑стиль после выхода инструмента генерации изображений от ChatGPT🎌

xAI поймали незанятую нишу: 3D-аватары с крутым голосовым режимом и небольшой провокацией. Как бы вы ни относились к этой теме — массовый рынок тут есть, и он пока был пуст.

CharacterAI всё ещё в топ‑10 самых посещаемых AI-приложений в мире. Молодёжь массово проводит там часы в общении с вымышленными персонажами. Это о многом говорит — но мы не будем давать оценок деградация это или нет.

Важно другое: ни Google, ни OpenAI, ни Microsoft пока не вышли с 3D-аватарами с продвинутым голосовым режимом.

Все знали, что это огромный рынок, но опасались репутационных последствий — вспомните скандалы вокруг CharacterAI в прошлом году.

А xAI рискнули — и пока пожинают плоды . Аудитория молодая, хайп органический, конкуренты только приглядываются к теме. Быть первым в такой категории — значит занять особое место в головах (пустых и не очень) пользователей.

Так что да: xAI сделали ставку — и, похоже, угадали.


@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

15 июля 2025 09:01

Обработка данных на Spark — от GPS-треков до прогнозирования трендов. 
Не теряйте время на ручную обработку данных и неправильный выбор инструментов. 

Вебинар "Обработка геопространственных и временных данных на Spark" покажет, как избежать распространенных ошибок, связанных с обработкой геоданных и временных рядов с помощью одного из самых мощных инструментов в Big Data — Apache Spark.

Что вы узнаете?
📍Как обрабатывать и анализировать геопространственные данные с помощью Spark
📍Как работать с GPS-координатами и картографией
📍Как эффективно взаимодействовать с временными данными и использовать возможности Spark для анализа трендов и сезонности
📍Реальные примеры из практики: анализ маршрутов, данные с IoT-сенсоров, прогнозирование с временными метками.

Спикер Вадим Заигрин, один из разработчиков международной платежной системы, автор курса Spark Developer, проведет вебинар и поделится реальными кейсами.

17 июля в 19:00 МСК.
Бесплатно

Подарки для участников!
🔥7% скидка на обучение
🔥Гайд "Как найти кратчайший маршрут с помощью Apache Spark и GraphFrames"

Не упустите возможность получить у эксперта реальные знания, которые помогут в проектах!
Записаться: https://tglink.io/48c06a9a411b

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: 2W5zFH5sFzG

Анализ данных (Data analysis)

15 июля 2025 08:00

✔️ Эмбеддинг-модель Gemini от Google стала общедоступной.

Google объявила о выходе в общий доступ модели для создания текстовых эмбеддингов - Gemini-Embedding-001. Она доступна разработчикам через Gemini API и Vertex AI. С момента своего экспериментального запуска модель стабильно занимает лидирующие позиции в бенчмарке MTEB и поддерживает более 100 языков.

Gemini Embedding использует технику Matryoshka Representation Learning. Она позволяет разработчикам гибко настраивать размерность выходных векторов, чтобы оптимизировать производительность и затраты на хранение. Максимальная длина входных данных составляет 2048 токенов.

Стоимость использования модели : $0.15 за 1 миллион входных токенов. Доступ к ней можно получить через Gemini API, а бесплатно протестировать - в Google AI Studio.
developers.googleblog.com

✔️ Лаборатория суперинтеллекта в компании Марка Цукерберга обсуждает отказ от open-source.

Недавно созданное подразделение по разработке AGI инициировало дискуссию о кардинальном изменении стратегии компании. Ключевая идея - отказаться от развития флагманской open-source модели Behemoth в пользу закрытой архитектуры, по аналогии с OpenAI и Google. Такой шаг стал бы серьезным философским сдвигом для компании, которая годами продвигала открытый код и завоевала признание разработчиков.

Обсуждения пока находятся на ранней стадии и требуют одобрения Марка Цукерберга. Однако сама дискуссия, начатая новой командой под руководством Александра Ванга, указывает на возможный стратегический разворот гиганта соцсетей.
nytimes.com

✔️ В Grok появились анимированные 3D-персонажи.

xAI начала развертывание новой функции «Companions» для чат-бота Grok в приложении для iOS. Обновление добавляет в интерфейс интерактивных трехмерных персонажей, цель которых - сделать общение более персонализированным и выйти за рамки текстовых ответов. На данный момент функция доступна платным подписчикам SuperGrok.

Пользователи могут выбрать одного из двух анимированных аватаров: аниме-девушку Ani или красную панду Bad Rudy. Включить их можно в меню настроек. В компании обещают позже добавить третьего персонажа.
Elon Mask в сети Х

✔️ Топовые немецкие ученые в области Med AI переехали работать в Китай.

Два выдающихся специалиста из Германии, Роланд Эйльс и Ирина Леманн, присоединились к Университету Фудань в Шанхае. Их работа была ключевой в создании атласа клеток поджелудочной железы человека и использовании ИИ для прогнозирования рисков заболеваний.

Эйльс - всемирно известный математик и биолог, руководивший крупными национальными исследовательскими проектами. Леманн - профессор в области эпигенетики, возглавлявшая несколько международных научных конференций. Супруги опубликовали более 1000 научных работ и имеют свыше 100 000 цитирований.

В Университете Фудань они присоединились к Институту интеллектуальной медицины и планируют создать совместную немецко-китайскую ИИ-лабораторию.
scmp.com

✔️ Perplexity будет дообучать модели Kimi.

Глава Perplexity Аравинд Шринивас рассказал о планах компании начать пост-тренинг моделей Kimi от Moonshot AI. Решение было принято после внутренних тестов, которые показали, что потенциал Kimi сопоставим с GPT-4 и Claude.

Решающим фактором стало превосходство Kimi K2 в бенчмарках на программирование. В частности, в тесте SWE-bench Verified она показала результат 65.8%, значительно опередив Claude с его 50.2%.

В Perplexity рассчитывают, что дальнейшее дообучение модели усилит ее агентные возможности.
CEO Perplexity сети X

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Анализ данных (Data analysis)

14 июля 2025 17:04

Новость для тех, кто планирует поступление в магистратуру в этом году — МТС открывает набор на программу по искусственному интеллекту на ФКН ВШЭ

Самое важное:
– 30 оплачиваемых мест от МТС;
– Обучение проходит в очном формате в московском кампусе ВШЭ;
– Занятия ведут преподаватели ВШЭ и действующие эксперты-практики из МТС и MTS AI, а для проектов можно использовать виртуальную инфраструктуру компании;
– После и во время обучения можно получить оффер;
– В канале абитуриентов делимся новостями и помогаем с подготовкой к поступлению

В программе передовые методы машинного и глубинного обучения: большие языковые модели, генеративные нейросети, инструменты компьютерного зрения и распознавания естественного языка.

Подробная информация о программе и документах на сайте. Ждем тебя 🥚

Анализ данных (Data analysis)

14 июля 2025 12:01

🧠 NeuralOS — симуляция операционной системы с помощью нейросети

Новое исследование *NeuralOS: Towards Simulating Operating Systems via Neural Generative Models* показывает, как можно эмулировать поведение GUI операционки с помощью нейросетей — прямо как игру, но из нейронки.

Что сделали авторы:
▪ Соединили RNN (отвечает за отслеживание состояния ОС)
▪ с диффузионным рендерером, который генерирует экран кадр за кадром
▪ На вход идут реальные события: движение мыши, клики, нажатия клавиш
▪ На выходе — визуально достоверный интерфейс, который реагирует на действия

🧪 Обучение:
Модель обучалась на огромном датасете сессий Ubuntu XFCE — с действиями как от рандомных, так и от AI-агентов.

📈 Что получилось:
— правдоподобное поведение UI
— корректное отображение кликов, перемещений
— распознавание переходов состояний: запуск приложений, переключение окон
— пока есть трудности с детальной клавиатурой (например, ввод текста), но базовая навигация работает

💡 Почему это важно:
NeuralOS — это шаг в сторону генеративного интерфейса, где весь UI может быть создан и управляем не кодом, а нейросетью, способной понимать, прогнозировать и адаптироваться к действиям пользователя.

📄 https://huggingface.co/papers/2507.08800

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

14 июля 2025 07:55

🧠 MindsDB — универсальный MCP-сервер с поддержкой SQL и ИИ

Если вам нужен мощный способ подключать LLM к реальным данным — вот он.

MindsDB — это инструмент, который позволяет обращаться к более чем 200 источникам данных (Slack, Gmail, Google Sheets, базы данных, соцсети и т.д.) с помощью:

▪ обычных SQL-запросов
▪ или просто на естественном языке (например: "покажи все письма от клиента за прошлый месяц")

Что делает его особенным?

▪ Умеет объединять данные из разных систем — как единый запрос
▪ Позволяет вызывать и обучать ML/LLM‑модели прямо из SQL
▪ Работает как MCP‑сервер — можно подключать агентов, чат-ботов и использовать в продуктивной среде
▪ Полностью open-source, с активным сообществом и 33 000+ звёзд на GitHub

💡 Это готовое решение, чтобы построить:
– интеллектуального ассистента с доступом к данным
– LLM-интерфейс к корпоративным системам
– гибкий слой интеграции для агентов

🔗 github.com/mindsdb/mindsdb

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

13 июля 2025 16:55

🎓 Фанфакт у статьи Google’s Gemini 2.5  arXiv:2507.06261 — 3295 авторов!

https://arxiv.org/abs/2507.06261

Анализ данных (Data analysis)

13 июля 2025 12:20

Кто создает будущее: исследователи или бизнес?

Дискуссия с экспертами в области искусственного интеллекта:
🔶 Иван Оселедец, генеральный директор института AIRI
🔶 Андрей Рыбинцев, старший директор по ИИ в Авито

Модератор: Анастасия Мануйлова, обозреватель «Коммерсантъ» — эксперт в сфере социально-экономических трансформаций общества.

📅 17 июля, 19:00
📍 офис Авито в Москве и онлайн
➡️ заявка на участие по ссылке

Авито приглашает студентов и исследователей на дискуссию о развитии карьеры и выборе пути в сфере ИИ. А после паблик-тока — на неформальный вечер с экспертами, где участники смогут задать вопросы и наладить полезные контакты.

Эксперты обсудят:
- Что дает наука бизнесу и может ли современный технологический сектор развиваться без фундаментальных исследований?
- Как происходит трансфер технологий в области ИИ из науки в коммерческий сектор и обратно?
- Как начинающему специалисту выбрать между академической карьерой и работой в бизнесе?
- Какие возможности открываются для молодых специалистов от сотрудничества науки и бизнеса?

Приглашаем для полезного нетворкинга, новых знакомств и возможности получить ответы на ваши вопросы напрямую от экспертов рынка!

Подать заявку на участие можно по ссылке – места ограничены, участники будут подтверждены исходя из темы дискуссии. Для подтверждения придет приглашение на почту. А все желающие смогут следить за трансляцией онлайн.

Анализ данных (Data analysis)

12 июля 2025 16:05

🧠 Как оживить open-source LLM без дообучения?

Большинство открытых языковых моделей "замерзают" во времени: они не умеют гуглить, не могут обновляться и, как следствие, проваливаются на свежих научных задачах.

📄 Новый подход — X‑Master

Он превращает любую LLM в агента с доступом к коду, вебу и самокритике, не изменяя веса модели.

💡 Как это работает:

– Модель может вставить Python-код прямо в ответ
– Код выполняется в песочнице, результат возвращается в чат
– Это позволяет модели использовать «внешнюю память»: веб-скрапинг, вычисления, даже вызов инструментов

Чтобы избежать случайных ошибок, авторы запускают 5 Solver-клонов, а затем роли Critic → Rewriter → Selector доводят ответ до ума.

Этот «поиск → чистка» напоминает reinforcement rollouts, но не требует переобучения.

📈 Результат:
– DeepSeek-R1 на задаче «Humanity’s Last Exam»: с 17.7% до 32.1%
– Обходит закрытые модели на сложном биотесте на +5 пунктов

💥 И всё это — без дообучения. Просто обёртка.

Промпты, sandbox, и немного здравого смысла — и ваша модель снова в игре.

arxiv.org/abs/2507.05241

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

11 июля 2025 18:43

🎓 Machine Learning Visualized — лучший способ понять, как работает ML *на самом деле*

Обычно машинное обучение учат по формулам или просто вызывают fit(). Но если ты хочешь увидеть, как алгоритмы учатся шаг за шагом, — этот проект создан для тебя.

🔍 Что это:
Открытый Jupyter Book с интерактивными ноутбуками, в которых:
- Алгоритмы реализованы «с нуля» на NumPy
- Каждый шаг визуализирован: потери, веса, градиенты, границы решений
- Можно изменять параметры и наблюдать, как это влияет на обучение

📘 Темы:

- Градиентный спуск
- Логистическая регрессия
- Перцептрон
- K‑Means и PCA
- Обратное распространение в нейросетях

🧠 Полезно:
- Если ты изучаешь машинное обучение и хочешь понять, что происходит внутри моделей
- Если преподаёшь ML и ищешь понятные наглядные материалы
- Если хочешь объяснить ML-процессы коллегам без магии

🚀 Запуск:

git clone https://github.com/gavinkhung/machine-learning-visualized
cd machine-learning-visualized
./download_notebooks.sh
jupyter-book build .

Анализ данных (Data analysis)

11 июля 2025 12:40

🎮 Инженеры X (команда Илона Маска) сделали рабочую игру 3D-FPS за 4 часа с помощью Grok 4

Разработчик из xAI, Дэнни Лимансета, собрал шутер от первого лица всего за 4 часа, используя Grok 4 — LLM от команды Илона. Модель помогла с кодом, импортом ассетов, базовой логикой и генерацией окружения.

🛠 Что внутри:

— 3D-персонаж и базовое перемещение
— Импорт моделей и текстур из сети
— Логика стрельбы, здоровье, базовый UI
— Всё собрано в одном пайплайне с помощью Grok 4

💬 Реакция комьюнити на Reddit:

> “Это неплохо для 4 часов, но опытный геймдев сделал бы не хуже без ИИ.”
> “Я такое соберу вручную за пару часов с ассетами.”

🔗 Пост

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

10 июля 2025 17:40

🛠Вышла новая модель от Mistral — Devstral‑Small‑2507

Это обновлённая версия модели для работы с кодом.

Поддерживает 128k токенов, работает локально и показывает рекордные результаты среди открытых моделей.

Что нового:
• 53.6% на SWE‑Bench Verified
• Поддержка function calling, XML и промтов для код‑агентов
• Запускается на 1×RTX 4090 или Mac с 32 GB ОЗУ
• Apache 2.0
• Доступна через Ollama, LM Studio, Hugging Face, vLLM

Тарифы API:
$0.1 за миллион входных токенов
$0.3 за миллион выходных

Подходит для:
— Автоматизации правок и генерации тестов
— Интеграции в IDE и агенты
— Анализа больших проектов

🔗 Модель: https://huggingface.co/mistralai/Devstral-Small-2507

Анализ данных (Data analysis)

10 июля 2025 11:16

🔥 Новый инструмент на Hugging Face: **AllTracker**

AllTracker — это open-source модель для плотного отслеживания всех точек в видео. В отличие от классических подходов, она умеет отслеживать пиксели даже на больших временных расстояниях и при высоком разрешении (до 1024×768).

Что умеет:
- Отслеживает движение всех точек (dense point tracking)
- Работает быстро и точно на видеороликах высокого качества
- Подходит для компьютерного зрения, motion analysis и видеоредактирования

В репозитории:
- Готовые веса модели (`.pth`)
- Мини-версия для быстрой инференции
- Демо-приложение на Gradio прямо в браузере: загрузи видео, кликни точку — и смотри, как она движется по кадрам

Используй для:
- Анализа движения
- Видеомонтажа с отслеживанием
- Исследований в области CV

model: https://huggingface.co/aharley/alltracker
demo: https://huggingface.co/spaces/aharley/alltracker

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

10 июля 2025 08:30

🚨 Grok 4 — новая мощная модель от xAI

📊 Лидер на бенчмарках:
- Решает математику AIME25 на 100% — не ошиблась ни в одной из самых сложных задач
- ARC-AGI-2: 15.9% против 8.6% у прошлых лидеров — почти в два раза выше, чем у Claude 4 Opus.

🧠 Главное достижение — Humanity’s Last Exam:
- С максимальными ресурсами и включённой поддержкой внешних инструментов — 44.4% (а на текстовой части даже 50.7%).
- Даже без внешних инструментов — всё ещё лучше всех: 25.4%, у ближайшего конкурента (Gemini 2.5 Pro) — 21.6%.
- Почти половина презентации была посвящена именно этому тесту.

🛠 Что под капотом:
- Архитектура — та же, что у Grok 3.
- Изначально это должна была быть версия Grok 3.5, но решили увеличить объём обучения.
- На стадию логического обучения (reasoning) потратили в 10 раз больше ресурсов.
- Теперь объём дообучения через RL (reinforcement learning) сопоставим с основным обучением.
- Важно: теперь модель сразу обучают использовать внешние инструменты во время RL, как это делают в OpenAI (в o3 и o4-mini).

📉 Слабые места:
- Мультимодальность пока на слабом уровне: большинство тестов — чисто текстовые, и на HLE модель показывает просадку.
- Маск пообещал, что в следующей версии это исправят.

📏 Контекст увеличили до 256k токенов.

💬 API уже запущен:
- Стоимость — как у Grok 3 и Claude Sonnet.
- Но из-за "разговорчивости" на практике модель по цене ближе к Claude Opus.
- Grok 4 Mini не выпустили — жаль, ведь Grok 3 Mini была отличной за свою цену.

🏭 Инфраструктура xAI растёт стремительно:
- Через 3–4 недели стартует тренировка видеомодели на 100k+ GPU GB200.
- В июне компания привлекла $10 млрд: половина — инвестиции, половина — в долг.
- В планах — новое расширение дата-центра Colossus.

📌 Grok 4 — это не просто обновление, а важный шаг вперёд в развитии reasoning-моделей и интеграции с внешними возможностями.

Тестим здесь.

@ai_machinelearning_big_data

#grok

Анализ данных (Data analysis)

09 июля 2025 12:02

🧠 Хочешь сделать свой ИИ-стартап? Начни с базы!

Microsoft запустила бесплатный курс по MCP — это про то, как подключать нейросети к реальным приложениям: сайтам, чатам, бэкендам и не только.

📚 Что внутри:
• 11 модулей с теорией и практикой
• Примеры кода на разных языках
• Всё можно пройти на русском

Идеально, если хочешь научиться использовать ИИ не на уровне «поиграться», а реально внедрять.

👉 Курс бесплатный — забираем здесь