Интересные ссылки про данные, технологии и не только:
- OmniParse [1] очень интересный open source движок по применению ИИ к парсингу документов. В примерах приводят разбор PDF на картинки и таблицы. Для задач разбора PDF'ок может быть бесценен, и как идея, и как код. Лицензия GPL3, часть облачного продукта стартапа CognitiveLab

- Meta 3D Gen [2] в Meta создали модель ИИ для генерации 3D моделей. Выглядит интересно и очень много прикладного применения у такого есть. Можно начинать гадать сколько 3D дизайнеров и гейм дизайнеров лишаться работы или... сильно повысят свою продуктивность

- Google AI и Pixel 9 [3] похоже что новая версия телефонов Pixel от Google будет иметь на борту мини языковую модель и несколько продуктов на базе ИИ. Даже не знаю что сказать на это. Неужели это начало тренда когда во всех телефонах будут ИИ приложения всегда?

- Google Mesop [4] open-source движок от Гугла по быстрой разработке веб интерфейсов. Ещё бы к нему хороший автогенератор кода из ТЗ в интерфейс и было бы бесценно, как минимум, для создания быстрых демок.

- The 4M Roadmap: A Higher Road to Profitability by Using Big Data for Social Good, by Brennan Lake [5] доклад о применении корпоративных данных для общественного блага. Подробный разбор нескольких глобальных инициатив в этой области

Ссылки:
[1] https://github.com/adithya-s-k/omniparse
[2] https://venturebeat.com/ai/meta-drops-3d-gen-bomb-ai-powered-3d-asset-creation-at-lightning-speed/
[3] https://www.androidauthority.com/google-ai-recall-pixel-9-3456399/
[4] https://google.github.io/mesop/
[5] https://www.sharedvalue.org/resource/the-4m-roadmap/

#opendata #opensource #readings

Симпатичная open source книжка DevOps for Data Science полезная для всех кто сисадминит и хочет развиваться в сторону дата инфраструктуры. Не охватывает платформы, охватывает большую часть фундаментальных вопросов. Полезное и для дата инженеров тоже.

#readings #data #datascience #devops

Полезное чтение про данные, технологии и не только:
- Everyone Has A Price — And Corporations Know Yours [1] о нарастающем тренде персонализированных цен в примерах. О том что накоплений данных корпорациями приводит к тому что они рано или поздно научатся контролировать то сколько денег остаётся у тебя в карманах. Статья не за пэйволом, но требует регистрации.
- Mapping the Landscape of AI-Powered Nonprofits [2] об отношении НКО и AI, примеры некоммерческого применения и НКОшек работающих с AI, а также областях применения в некоммерческом секторе
- Digital Ethology [3] книга о человеческом поведении в геопространственном контексте. Ещё не читал, но планирую. Судя по содержанию там немало про цифровые следы в пространстве что мы оставляем.
- Diversity in Artificial Intelligence Conferences [4] статья о том что в конференциях по ИИ низкий уровень diversity (разнообразия), например, мало женщин. И низкое разнообразие по странам: все из США, Европы и Китая. Почти все. Казалось бы на эти вопросы есть очевидные ответы, но тут целая научная работа.
- The Great Scrape: The Clash Between Scraping and Privacy [5] нарастающий конфликт между теми кто "обдирает" (scrape) сайты и теми кто заботится о приватности. И ранее было спорной темой, а сейчас становится особенно актуально в контексте обучения ИИ.
- Automated warfare: irresponsible even without killer robots [6] о том как Израиль применяет ИИ для идентификации зданий объектов для атаки и "социальный скоринг" палестинцев на вероятность что они боевики Хамас. Упоминаются две системы Gospel [7] и Lavander [8]

Ссылки:
[1] https://www.levernews.com/everyone-has-a-price-and-corporations-know-yours/
[2] https://ssir.org/articles/entry/ai-powered-nonprofits-landscape
[3] https://mitpress.mit.edu/9780262548137/digital-ethology/
[4] https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC137550
[5] https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4884485
[6] https://r.algorithmwatch.org/nl3/lm8uSbreEO9yUU55aO0flA
[7] https://www.972mag.com/mass-assassination-factory-israel-calculated-bombing-gaza/
[8] https://www.972mag.com/lavender-ai-israeli-army-gaza/

#data #readings #ai

Зима близко, "зима данных" статья
Are we entering a Data Winter? On the urgent need to preserve data access for the public interest [1] от Stefaan Verhulst
и исследование Consent in Crisis: The Rapid Decline of the AI Data Commons [2] от учёных из MIT.

И там, и там на тему того что данные которые используются для обучения ИИ стремительно исчезают из открытого доступа.

В том числе
✅ 5% всех данных и 25% данных высокого качества для обучения ИИ (C4, RefinedWeb, Dolma) теперь ограничены в доступе
✅ 45% данных в наборе C4 ограничены условиями сервиса
✅ Многие контентные сайты теперь устанавливают пэйволы или меняют условия использования.
✅ Массово блокируются краулеры от таких компаний как OpenAI, Anthropic, и Google.
✅ Ряд компаний начинают требовать плату за доступ к данным (напр. Reddit, Inc., StackOverflow).
✅ Активно предпринимаются юридические действия такие как иск The New York Times’ против OpenAI и Microsoft.

Список можно продолжать, фрагментация Интернета может стремительно нарастать уже в ближайшие месяцы. Как минимум многие владельцы крупных сайтов могут пойти на дальнейшее исключение их из поисковых систем, только чтобы их контент не был бы заменён ИИ который вообще трафика на их сайты не принесёт.

Отдельная история в этом всём в том что будет с открытостью данных. Пока ещё базовая концепция открытости не меняется, данные созданные на общественные средства должны быть общедоступны. Но соблазн у многих правительств по ограничению "чужих" ИИ к доступу к чувствительным данным может только нарастать.

Ссылки:
[1] https://policylabs.frontiersin.org/content/commentary-are-we-entering-a-data-winter
[2] https://www.dataprovenance.org/consent-in-crisis-paper

#opendata #data #ai #readings

Полезное чтение про данные, технологии и не только:
- A Quick Introduction to JavaScript Stored Programs in MySQL [1] в блоге Oracle MySQL о том чтобы использовать программы на Javascript внутри СУБД. Признаться честно я к этой практике отношусь с глубоким осуждением, особенно в части аргументации что миллионы разработчиков используют Javascript так давайте запихнём его ещё куда-нибудь. Тем не менее тоже тренд и тоже понятный, хотя и запоздавший лет на 10-15.
- ColPali: Efficient Document Retrieval with Vision Language Models [2] про распознавание текстов и Vision LLMs. Вот это перспективная тема которая может подвинуть текущих лидеров OCR.
- A Crash Course on Relational Database Design [3] хорошая инфографика для совсем начинающих работающих с базами данных. Как и вся наглядная инфографика от ByteByteGo
- Assisting in Writing Wikipedia-like Articles From Scratch with Large Language Models [4] проект STORM родом из Stanford который позволяет писать длинные вики статьи с помощью LLM на произвольные неизвестные темы. Выглядит как инструмент который может, как сильно дополнить Википедию, так и создать реального её конкурента с нуля, так и ещё много для чего. Когда уже сделают LLM для быстрой генерации корпоративной документации на ИТ продукты или доков для open source?

Ссылки:
[1] https://blogs.oracle.com/mysql/post/a-quick-introduction-to-javascript-stored-programs-in-mysql
[2] https://huggingface.co/blog/manu/colpali
[3] https://blog.bytebytego.com/p/a-crash-course-on-relational-database
[4] https://storm-project.stanford.edu/research/storm/

#ai #readings #sql #databases #ocr #data

Полезное чтение про данные технологии и не только:
- Querying 1TB on a laptop with Python dataframes [1] статья от разработчиков обёртки для систем управления запросами к базам данных Ibis про обработку 1TB данных в виде адаптированного бенчмарка TPC-H на ноутбуке с помощью разных движков для датафреймов. Надо правда оговорится что ноутбук там не абы какой а MacBook Pro с 96GB RAM, но это не отменяет того факта что RAM в 10 раз меньше чем обрабатываемых данных. Главный вывод - duckdb выше всяких похвал, единственный движок который отработал все запросы до конца.
- Whenever [2] свежая библиотека для работы с датами и временем в Python, изначально написана на Rust. Помимо того что очень быстро работает и это очень актуально при обработке больших объёмов данных, она ещё и всегда учитывает переход на летнее время.
- datawizard: Easy Data Wrangling and Statistical Transformations [3] пакет для R для манипуляции данными. Казалось бы вопрос, кто сейчас пользуется R для таких задач? Но точно пользуются и для тех кто это делает такой пакет может оказаться очень полезным.
- Confronting Impossible Futures [4] полезное чтение о том что развитие, в том числе любой сценарий развития ИИ, необходимо учитывать в корпоративных стратегиях. Несмотря на то что всё ещё идёт продолжающийся взлёт хайпа вокруг этой темы, будет ещё много событий которые могут создать новые бизнес модели, сломать имеющиеся и тд.
- Applied forecasting [5] открытый курс по прикладному прогнозированию. Видео, слайды, примеры на R, выглядит достаточно просто чтобы садиться за изучение и достаточно сложно чтобы курс был интересным.
- Questionable practices in machine learning [6] а теперь дети запомните слова которые нельзя говорить (с) статья про спорные практики в машинном обучении. Большая их часть возникает от того что где-то не подумали, где-то ошиблись, где-то нехватает практического/теоретического знания у ML разработчиков, но есть и те которые нельзя сотворить случайно. Статья полезная, больше про технологии чем про этику и про автоматизацию контроля качества ML моделей.
- The biggest-ever global outage: lessons for software engineers [7] подробный разбор ситуации с недоступностью миллионов компьютеров на базе Windows из-за антивируса CrowdStrike и того какие выводы из неё можно извлечь. Многое не только про эту историю с CrowdStrike, но и предыдущие проблемы с их антивирусом и другие примеры больших сбоев других софтверных вендоров.
- TabularFM: An Open Framework For Tabular Foundational Models [8] открытый код, научная статья и модели на HuggingFace по извлечению смысла из табличных данных. Это, конечно, упрощённое описание того что такое Tabular Foundation Model, но можно сказать что это применение нейросетей к табличным данным.

Ссылки:
[1] https://ibis-project.org/posts/1tbc/
[2] https://github.com/ariebovenberg/whenever
[3] https://easystats.github.io/datawizard/index.html
[4] https://www.oneusefulthing.org/p/confronting-impossible-futures
[5] https://af.numbat.space/
[6] https://arxiv.org/abs/2407.12220
[7] https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/the-biggest-ever-global-outage-lessons
[8] https://www.semanticscholar.org/paper/TabularFM%3A-An-Open-Framework-For-Tabular-Models-Tran-Hoang/977fec09a458fe326e5059774e3f05ab695acf2a

#readings #ai #data #opensource

Полезное чтение про данные технологии и не только:
- DuckDB Spatial: Supercharged Geospatial SQL (GeoPython 2024) [1] не для чтения, а для просмотра. Супер лекция про то как работать с геоданными с помощью DuckDB. Очень хочется применить к следующему геопроекту.
- Europe PMC [2] европейский поисковик по статьям в области наук о жизни. Помимо ссылок на статьи, собирают их тексты, анализируют, выдают в результатах много дополнительной извлечённой информации о финансировании, данных на которые есть ссылки в статьях, цитировании и так далее.
- Why CSV is still king [3] автор нахваливает CSV формат за простоту и переносимость, и утверждает что он ещё долгое время будет популярен. Лично я считаю что он ошибается, скорее поддержка parquet или arrow появится в стандартных инструментах. Например, в сохранении из Excel или Google Spreadsheets или OpenOffice. В командной строке и так далее.
- A.I. May Save Us or May Construct Viruses to Kill Us [4] уже не столько про технологии сколько про видение будущего. ИИ может как спасать от пандемии, так и конструировать новые вирусы.
- BENEFICIAL OWNERSHIP TRANSPARENCY ACT, 2023 [5] 31 июля 2024 года, несколько дней назад вступил в силу закон об обязательном раскрытии конечных бенефициаров компаний на Каймановых островах. Видимо стоит вскоре ожидать что эти данные будут открыты и новых расследований?
- Inside Crowdstrike's Deployment Process [6] о том как был устроен процесс деплоймента обновлений у Crowdstrike. Очень поучительно и познавательно, особенно узнать о том что это было не обновление кода, а обновление конфигурации ПО и поэтому не проходило правильный и отработанный процесс тестирования. В общем, в компании забыли что configuration = code.

Ссылки:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=hoyQnP8CiXE
[2] https://europepmc.org/
[3] https://konbert.com/blog/why-csv-is-still-king
[4] https://www.nytimes.com/2024/07/27/opinion/ai-advances-risks.html
[5] https://legislation.gov.ky/cms/images/LEGISLATION/PRINCIPAL/2023/2023-0013/BeneficialOwnershipTransparencyAct2023_Act%2013%20of%202023.pdf
[6] https://overmind.tech/blog/inside-crowdstrikes-deployment-process

#opendata #opensource #ai #tech #readings

Полезные ссылки про технологии, данные и не только:
- Top Programming Languages 2024 [1] от IEEE Spectrum, для интриги не назову языки лидеры. Но всё очевидно:)
- GCSE results 2024: The main trends in grades and entries [2] лонгрид про данные результатов британского экзамена GCSE от Education Datalab.
- New Washington Post AI tool sifts massive data sets [3] в Axios о том что у Washington Post новый ИИ инструмент для просеивания данных, через него уже прогнали базу видеороликов кандидатов в президенты [4].
- Using Perplexity to prepare to job interview [5] автор описывает инструкции и шаблон промпт по подготовке к интервью компании на основании описания вакансии. Эта идея имеет больше глубины чем кажется на первый взгляд. Применимо не только к подготовке к интервью, но и в принятии решения откликаться ли на вакансию.
- Benchmarking energy usage and performance of Polars and pandas [6] сравнение энергопотребления при использовании Polars и Pandas. Интересен сам факт сравнения, но объекты сравнения подобраны плохо. Сравнивать надо с теми же движками что применялись в 1 billion rows challenge, а не вот так. Pandas уже какое-то время рассматривается как референсный продукт, хуже которого быть нельзя в части скорости работы с данными.
- No, 80% of data isn’t spatial (and why that is a good thing) [7] автор опровергает, вернее, пытается опровергнуть тот факт что 80% датасетов это геоданные. Нууу, вот тут то можно и поспорить. Количественно точно не 80%. А вот качественно, вернее объёмно по хранению... До того как объёмы геномных данных не начали накапливаться десятками петабайтов, а это где-то лет 5 назад началось, геоданные, с учётом данных наук о Земле, могли по объёму быть и более 80%. Сейчас я думаю что геномные данные составляют не менее 50%: данных.

Ссылки:
[1] https://spectrum.ieee.org/top-programming-languages-2024
[2] https://ffteducationdatalab.org.uk/2024/08/gcse-results-2024-the-main-trends-in-grades-and-entries/
[3] https://www.axios.com/2024/08/20/washington-post-ai-tool-data
[4] https://www.washingtonpost.com/elections/interactive/2024/republican-campaign-ads-immigration-border-security/
[5] https://www.linkedin.com/posts/patleomi_i-just-unlocked-a-really-cool-new-use-case-activity-7232456130281549825-onDm
[6] https://pola.rs/posts/benchmark-energy-performance/
[7] https://www.spatialstack.ai/blog/no-80-of-data-isn-t-spatial-and-why-that-is-a-good-thing

#data #ai #geodata #readings

Если ты знаешь один трюк, рассказывать его нельзя. Если ты знаешь сто трюков, то можно рассказать хоть про три (с)

Недокументированные API - это те API веб сайтов которые существуют и дают доступ к данным/сервисами, но по какой-либо причине явно не документированы владельцем сайта. Это то о чём я раньше читал лекции и недавно упоминал их в контексте презентации Paul Bradshow для дата-журналистов [1]. Журналисты расследователи и дата журналисты используют их достаточно часто. Я лично регулярно сталкиваюсь с этим в задачах архивации сайтов, создания датасетов "из ничего" и в Dateno при индексировании каталогов данных.

Есть несколько трюков в их поиске которые, как оказывается, широкой публике малоизвестны:
1. Многие сайты разрабатываются так что возвращают разный контент на передаваемые заголовки "Accept". Достаточно делать запросы с заголовком "Accept: application/json" чтобы обнаружить что веб страница может быть и JSON документом. Например, сайты на базе движка Blacklight используемого в архивном деле и для ведения цифровых коллекций материалов.
2. У стандартизированных CMS множество стандартизированных интерфейсов о которых владельцы сайтов могут ничего не подозревать. Не совсем "недокументированное API", скорее плохо документированное API по умолчанию. Оно есть пока владелец сайта явным образом не найдёт где его отключить или не предпримет специальных мер по его сокрытию. Явный пример, /wp-json/ у Wordpress, а также множество других примеров в менее известных CMS. На многих порталах открытых данных каталог данных доступен по ссылке /data.json даже если на сайте ссылки на него нет.
3. Разработчики API тоже люди и думают шаблонами и даже на проде оставляют доступ к API через стандартизированные интерфейсы во внутренних ссылках или поддоменах вроде префиксов документов вроде api и api-dev и в виде внутренних ссылок /api, /api-dev, /rest и ещё с десяток других.

Когда надо найти API конкретного сайта то трюков гораздо больше. Главное чтобы такое API реально существовало😉

Ссылки:
[1] https://t.me/begtin/5662

#opendata #data #tricks #readings