🚀 Китайский ИИ-агент для данных Agentar-SQL стал открытым! Он два месяца возглавлял мировой рейтинг, обойдя Google и Amazon.
Ключевая технология преобразования текста в SQL от Ant Digital Technologies (Ant Group) теперь доступна всем. Это не просто модель, а целый фреймворк для создания надежных корпоративных AI-ассистентов для работы с данными.
Почему это важно?
NL2SQL (преобразование естественного языка в SQL) — сложная задача. Просто «обернуть» большую языковую модель недостаточно. Нужно понимать расплывчатые запросы людей, сложную структуру баз данных и специфичные бизнес-правила. Agentar-SQL решает эти проблемы системно.
Ключевые достижения:
• Рейтинг: В сентябре Agentar-Scale-SQL занял 1-е место на авторитетном бенчмарке BIRD-Bench по точности (81.67%) и эффективности исполнения (77%), опередив решения Google и AWS.
• Открытость: Выложены код, модели, документация и научные статьи. Позже откроют и другие компоненты.
Технические детали:
Подход Ant Digital не в генерации одного «идеального» SQL, а в создании надежного производственного конвейера. Фреймворк охватывает полный цикл:
1. Понимание намерения (Intent Understanding) — анализ неоднозначных пользовательских запросов.
2. Понимание бизнеса (Business Understanding) — инжекция доменных знаний.
3. Понимание данных (Data Understanding) — работа со сложными схемами БД и связями.
4. Генерация и валидация SQL — обеспечение корректности даже для сложных запросов.
Ключевой принцип — «обеление черного ящика»: система предоставляет объяснимые шаги рассуждения и источники данных, что критично для регулируемых отраслей.
Уже в действии:
• Финансы: Системы для Ningbo Bank и Shanghai Bank повысили точность ответов на сложные вопросы с 68% до 91%.
• Транспорт: AI-агент «Сяо Ланьцзин» оптимизирует маршруты общественного транспорта в Нанкине, анализируя пассажиропоток. Уже запущено >30 новых маршрутов.
• Энергетика: Модель EnergyTS сокращает время инвестиционного анализа с нескольких дней до минут.
GitHub | Технический отчет
#КитайскийИИ #КитайAI #AgentarSQL #NL2SQL
Ключевая технология преобразования текста в SQL от Ant Digital Technologies (Ant Group) теперь доступна всем. Это не просто модель, а целый фреймворк для создания надежных корпоративных AI-ассистентов для работы с данными.
Почему это важно?
NL2SQL (преобразование естественного языка в SQL) — сложная задача. Просто «обернуть» большую языковую модель недостаточно. Нужно понимать расплывчатые запросы людей, сложную структуру баз данных и специфичные бизнес-правила. Agentar-SQL решает эти проблемы системно.
Ключевые достижения:
• Рейтинг: В сентябре Agentar-Scale-SQL занял 1-е место на авторитетном бенчмарке BIRD-Bench по точности (81.67%) и эффективности исполнения (77%), опередив решения Google и AWS.
• Открытость: Выложены код, модели, документация и научные статьи. Позже откроют и другие компоненты.
Технические детали:
Подход Ant Digital не в генерации одного «идеального» SQL, а в создании надежного производственного конвейера. Фреймворк охватывает полный цикл:
1. Понимание намерения (Intent Understanding) — анализ неоднозначных пользовательских запросов.
2. Понимание бизнеса (Business Understanding) — инжекция доменных знаний.
3. Понимание данных (Data Understanding) — работа со сложными схемами БД и связями.
4. Генерация и валидация SQL — обеспечение корректности даже для сложных запросов.
Ключевой принцип — «обеление черного ящика»: система предоставляет объяснимые шаги рассуждения и источники данных, что критично для регулируемых отраслей.
Уже в действии:
• Финансы: Системы для Ningbo Bank и Shanghai Bank повысили точность ответов на сложные вопросы с 68% до 91%.
• Транспорт: AI-агент «Сяо Ланьцзин» оптимизирует маршруты общественного транспорта в Нанкине, анализируя пассажиропоток. Уже запущено >30 новых маршрутов.
• Энергетика: Модель EnergyTS сокращает время инвестиционного анализа с нескольких дней до минут.
GitHub | Технический отчет
#КитайскийИИ #КитайAI #AgentarSQL #NL2SQL
GitHub
GitHub - antgroup/Agentar-Scale-SQL: Agentar-Scale-SQL is a novel framework that leverages scalable computation to significantly…
Agentar-Scale-SQL is a novel framework that leverages scalable computation to significantly improve Text-to-SQL performance. - antgroup/Agentar-Scale-SQL
🔥1
Алгоритм Яндекса CatBoost вошел в число наиболее широко используемых инструментов машинного обучения (ML) в академических исследованиях по версии американского издания Marktechpost, сообщает Forbes.
CatBoost широко применяется учеными более 50 стран мира в сферах от медицины до инженерии, составляя конкуренцию разработкам ведущих компаний бигтеха. Алгоритм стал единственной российской технологией в списке наиболее часто упоминаемых в научных исследованиях мира, говорится в сообщении.
CatBoost широко применяется учеными более 50 стран мира в сферах от медицины до инженерии, составляя конкуренцию разработкам ведущих компаний бигтеха. Алгоритм стал единственной российской технологией в списке наиболее часто упоминаемых в научных исследованиях мира, говорится в сообщении.
Forbes.ru
Цифровой кот: алгоритм от «Яндекса» CatBoost конкурирует с разработками бигтехов
Алгоритм CatBoost от «Яндекса» вошел в число наиболее широко используемых инструментов машинного обучения (ML) в академических исследованиях ученых по версии американского издания Marktechpost. Доклад ML Global Impact Report 2025 охватывает исследова
👍3
Бум ИИ взвинтил цены и на уран. Оказывается, чтобы генерировать код и картинки с котиками, дата-центрам нужно столько энергии, что IT-гиганты начали массово скупать ядерное топливо. Google и Microsoft уже реанимируют закрытые АЭС, а рынок урана пробил потолок.
Ситуация на рынке:
— Долгосрочные контракты подскочили до $86 за фунт — это максимум с 2008 года;
— Потребности в топливе удвоятся к 2040 году (до 150 000 тонн в год), а старые шахты истощаются;
— Новые месторождения разрабатывать долго и дорого, инвесторы годами игнорировали эту отрасль;
— Дефицит уже на горизонте, так что весь свободный уран уйдёт на обучение GPT-6
Ситуация на рынке:
— Долгосрочные контракты подскочили до $86 за фунт — это максимум с 2008 года;
— Потребности в топливе удвоятся к 2040 году (до 150 000 тонн в год), а старые шахты истощаются;
— Новые месторождения разрабатывать долго и дорого, инвесторы годами игнорировали эту отрасль;
— Дефицит уже на горизонте, так что весь свободный уран уйдёт на обучение GPT-6
Вакансии в СБМ Роспотребнадзора (г. Москва)
1. Старший лаборант вивария (зоотехник).
🔵 Основные задачи: организация оборота кормов, ведение журналов, координация привоза/вывоза лабораторных животных.
2. Лаборанты.
🔵 Основная задача: уборка в клетках лабораторных животных (мыши, крысы).
Требования:
🔵 Ответственность, внимательность, отсутствие аллергии на животных.
🔵 Для старшего лаборанта — опыт работы или образование в сфере ветеринарии, зоотехнии, биологии будет преимуществом.
🔵 Готовность работать в лабораторном виварии.
Условия:
🔵 Официальное трудоустройство.
🔵 Стабильный график 5/2.
🔵 Работа в крупной государственной организации.
✉️ Контакты для отклика:
Отправляйте резюме и вопросы на почту: Benedictova_yd@sysbiomed.ru или в Telegram @yana123x
1. Старший лаборант вивария (зоотехник).
2. Лаборанты.
Требования:
Условия:
✉️ Контакты для отклика:
Отправляйте резюме и вопросы на почту: Benedictova_yd@sysbiomed.ru или в Telegram @yana123x
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
«Пятёрочка» официально выиграла в гонке ИИ — компания представила ГалюGPT.
— Галя, отмена!
— Ты абсолютно прав. Прости, это была моя ошибка. Я уже отменила заказ.
@exploitex
— Галя, отмена!
— Ты абсолютно прав. Прости, это была моя ошибка. Я уже отменила заказ.
@exploitex
😁3
DenoiseLAB
«Пятёрочка» официально выиграла в гонке ИИ — компания представила ГалюGPT. — Галя, отмена! — Ты абсолютно прав. Прости, это была моя ошибка. Я уже отменила заказ. @exploitex
Это называется: Зайти со всех козырей ))) Красавчики !!!
🏆 Sakana AI выиграла ICFP 2025 - благодаря новой системе эволюции кода ShinkaEvolve
Исследователи из Sakana AI и команда Unagi показали, что большие языковые модели можно использовать не просто для генерации программ, а для пошаговой эволюции и оптимизации уже существующего кода.
ShinkaEvolve - это эволюционный фреймворк, где языковая модель играет роль «генетического программиста».
Она не пишет решения с нуля, а мутирует, оценивает и улучшает уже работающий код.
Процесс идёт циклами, похожими на естественный отбор.
1. Инициализация
Модель получает исходный код (обычно корректный, но неоптимальный) и описание метрики — например, скорость или точность.
2. Мутации (Variations)
LLM вносит небольшие изменения: перестраивает цикл, меняет структуру данных, переписывает логику с рекурсии на итерацию, удаляет лишние вычисления и т.д.
3. Оценка (Evaluation)
Каждая версия автоматически компилируется и запускается на тестах.
Система измеряет, стало ли решение быстрее или стабильнее.
4. Отбор (Selection)
Лучшие варианты проходят дальше, худшие отбрасываются.
LLM получает обратную связь: что сработало, а что нет.
5. Итерации
Процесс повторяется десятки или сотни раз.
В исследовании — около 320 поколений за ~60 долларов вычислительных затрат.
Изначально решение ICFP-задачи использовало SAT-кодирование (логическую форму для solver'а), но плохо масштабировалось.
ShinkaEvolve смогла:
- переписать часть кода, чтобы сократить количество ограничений;
- внедрить промежуточное представление («дверь → вершина → дверь»), что уменьшило сложность;
- оптимизировать поиск и кэширование данных.
Результат — ускорение до 10×, а на некоторых тестах — почти в 10 раз быстрее базового решения.
ShinkaEvolve — не просто автоматический оптимизатор.
Это новый способ мышления об ИИ-программировании: модель не заменяет разработчика, а ведёт себя как «цифровой соавтор», который предлагает гипотезы и тестирует их сотни раз быстрее, чем человек.
🟠 Подробнее: https://sakana.ai/icfp-2025
🟠 Код: https://github.com/SakanaAI/ShinkaEvolve
🟠 Статья: https://arxiv.org/abs/2509.19349
🟠 Блог: https://sakana.ai/shinka-evolve/
Исследователи из Sakana AI и команда Unagi показали, что большие языковые модели можно использовать не просто для генерации программ, а для пошаговой эволюции и оптимизации уже существующего кода.
ShinkaEvolve - это эволюционный фреймворк, где языковая модель играет роль «генетического программиста».
Она не пишет решения с нуля, а мутирует, оценивает и улучшает уже работающий код.
Процесс идёт циклами, похожими на естественный отбор.
1. Инициализация
Модель получает исходный код (обычно корректный, но неоптимальный) и описание метрики — например, скорость или точность.
2. Мутации (Variations)
LLM вносит небольшие изменения: перестраивает цикл, меняет структуру данных, переписывает логику с рекурсии на итерацию, удаляет лишние вычисления и т.д.
3. Оценка (Evaluation)
Каждая версия автоматически компилируется и запускается на тестах.
Система измеряет, стало ли решение быстрее или стабильнее.
4. Отбор (Selection)
Лучшие варианты проходят дальше, худшие отбрасываются.
LLM получает обратную связь: что сработало, а что нет.
5. Итерации
Процесс повторяется десятки или сотни раз.
В исследовании — около 320 поколений за ~60 долларов вычислительных затрат.
Изначально решение ICFP-задачи использовало SAT-кодирование (логическую форму для solver'а), но плохо масштабировалось.
ShinkaEvolve смогла:
- переписать часть кода, чтобы сократить количество ограничений;
- внедрить промежуточное представление («дверь → вершина → дверь»), что уменьшило сложность;
- оптимизировать поиск и кэширование данных.
Результат — ускорение до 10×, а на некоторых тестах — почти в 10 раз быстрее базового решения.
ShinkaEvolve — не просто автоматический оптимизатор.
Это новый способ мышления об ИИ-программировании: модель не заменяет разработчика, а ведёт себя как «цифровой соавтор», который предлагает гипотезы и тестирует их сотни раз быстрее, чем человек.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
sakana.ai
Sakana AI
ShinkaEvolve in Action: How a Human-AI Partnership Conquered a Coding Challenge
👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
👨🎓 Одна из самых запоминающихся сцен в истории Нобелевской премии.
12 октября 2020 года, в 2:15 ночи, камера видеонаблюдения зафиксировала, как профессор Роберт Уилсон в тапочках стоит у двери своего соседа — профессора Пола Милгрома.
Они были давними коллегами и жили напротив друг друга. В ту ночь им обоим присудили Нобелевскую премию по экономике за вклад в теорию аукционов, но дозвониться удалось только одному — поэтому второй пришёл лично сообщить новость.
12 октября 2020 года, в 2:15 ночи, камера видеонаблюдения зафиксировала, как профессор Роберт Уилсон в тапочках стоит у двери своего соседа — профессора Пола Милгрома.
Они были давними коллегами и жили напротив друг друга. В ту ночь им обоим присудили Нобелевскую премию по экономике за вклад в теорию аукционов, но дозвониться удалось только одному — поэтому второй пришёл лично сообщить новость.
🔥4
В Китае создают первого в мире робота-гуманоида с искусственной маткой и возможностью зачатия. Робот сможет сам вынашивать эмбрион вплоть до его рождения благодаря встроенной системе с искусственной маткой, околоплодной жидкостью и питательными трубками. Прототип выпустят уже в 2026 году по цене всего около 1 млн рублей. @banki_oil
🤔2
Почему утечка данных через ИИ-сервисы стала проблемой и как ее решать без тотальных запретов?
#ИИ #ai #llm #ml #ciso
Корпоративные ИИ-ассистенты создали новые каналы для утечки данных. Исследования показывают, что генеративным ИИ активно пользуются 45% сотрудников крупных компаний, при этом две трети этой активности происходят через личные аккаунты, создавая новую «слепую зону» корпоративной безопасности. Этот скрытый, но массовый оборот данных заставляет более половины российских компаний опасаться утечек через ИИ. Неудивительно: исследование LayerX показало, что ИИ стал главным каналом утечки данных в 2025 году.
🔗 Источник
🌚 @poxek
#ИИ #ai #llm #ml #ciso
Мне близка проблема ShadowAI, поэтому думаю стоит поделиться хорошим материал и CISO Club и HiveTrace
Корпоративные ИИ-ассистенты создали новые каналы для утечки данных. Исследования показывают, что генеративным ИИ активно пользуются 45% сотрудников крупных компаний, при этом две трети этой активности происходят через личные аккаунты, создавая новую «слепую зону» корпоративной безопасности. Этот скрытый, но массовый оборот данных заставляет более половины российских компаний опасаться утечек через ИИ. Неудивительно: исследование LayerX показало, что ИИ стал главным каналом утечки данных в 2025 году.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
CISOCLUB
Контроль утечек при использовании ИИ-сервисов сотрудниками: прокси, маскирование и запрет на секреты
ИИ создаёт новые бреши — узнайте практическую стратегию защиты корпоративных данных: прокси, маскирование, редтиминг и реагирование. Перейдите за подробностями.
Интерпретатор NGS данных в Институт синтетической биологии и генной инженерии "ЦСП" ФМБА России
Задачи:
🔸Ведение проектов по генетике социально значимых патологий (репродуктивные и детские генетические заболевания, возраст-ассоциированные заболевания, кардиология, психиатрия, спортивная медицина).
🔸Интерпретация разного типа данных секвенирования нового поколения (WGS, панельное секвенирование и т.д.).
🔸Взаимодействие с биоинформатиками, врачами и исследователями при разработке дизайна исследований.
🔸Участие в разработке индивидуальных регистрационных карт исследований, протоколов исследований.
🔸Постоянное отслеживание актуальных публикаций и научных трендов в области медицинской генетики.
🔸Подготовка научных статей, презентаций и участие в разработке пользовательских диагностических решений.
Требования:
🔸Высшее медицинское образование (врач терапевтической специальности, клинический фармаколог) или биологическое образование.
🔸Дополнительное обучение или опыт в анализе NGS-данных, биоинформатике будет преимуществом.
🔸Желательно наличие научных публикаций, отражающих результаты собственных исследований.
🔸Владение английским языком на уровне, достаточном для работы с научной литературой.
Условия:
🔸Полная занятость, возможность гибридного формата работы после прохождения испытательного срока.
🔸Работа в междисциплинарной команде врачей, биоинформатиков и исследователей.
🔸Стабильная заработная плата на уровне рынка.
🔸Оформление по ТК РФ.
🔸Прикрепление к поликлинике ФМБЦ им. Бурназяна ФМБА.
🔸Комфортный офис в 10 минутах от метро Щукинская.
🔸Зарплата: от 120000 рублей на руки, зависит от опыта и навыков.
Хотите разместить свою карьерную возможность? Заполняйте заявку.
Хотите посотрудничать с нами?
Пишите @scicareerwork❤️
Задачи:
🔸Ведение проектов по генетике социально значимых патологий (репродуктивные и детские генетические заболевания, возраст-ассоциированные заболевания, кардиология, психиатрия, спортивная медицина).
🔸Интерпретация разного типа данных секвенирования нового поколения (WGS, панельное секвенирование и т.д.).
🔸Взаимодействие с биоинформатиками, врачами и исследователями при разработке дизайна исследований.
🔸Участие в разработке индивидуальных регистрационных карт исследований, протоколов исследований.
🔸Постоянное отслеживание актуальных публикаций и научных трендов в области медицинской генетики.
🔸Подготовка научных статей, презентаций и участие в разработке пользовательских диагностических решений.
Требования:
🔸Высшее медицинское образование (врач терапевтической специальности, клинический фармаколог) или биологическое образование.
🔸Дополнительное обучение или опыт в анализе NGS-данных, биоинформатике будет преимуществом.
🔸Желательно наличие научных публикаций, отражающих результаты собственных исследований.
🔸Владение английским языком на уровне, достаточном для работы с научной литературой.
Условия:
🔸Полная занятость, возможность гибридного формата работы после прохождения испытательного срока.
🔸Работа в междисциплинарной команде врачей, биоинформатиков и исследователей.
🔸Стабильная заработная плата на уровне рынка.
🔸Оформление по ТК РФ.
🔸Прикрепление к поликлинике ФМБЦ им. Бурназяна ФМБА.
🔸Комфортный офис в 10 минутах от метро Щукинская.
🔸Зарплата: от 120000 рублей на руки, зависит от опыта и навыков.
Хотите разместить свою карьерную возможность? Заполняйте заявку.
Хотите посотрудничать с нами?
Пишите @scicareerwork
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2