Анализ данных (Data analysis)
50.3K subscribers
3.28K photos
411 videos
1 file
2.71K links
Data science, наука о данных.

@haarrp - админ

РКН: clck.ru/3FmyAp
Download Telegram
Рассуждение LLM не обязано быть одной линейной цепочкой промптов.

Graph of Thoughts, или GoT, - это официальная Python-реализация статьи «Graph of Thoughts: Solving Elaborate Problems with Large Language Models» для разработчиков, которые экспериментируют со структурированным reasoning у LLM.

Инструмент помогает тестировать более сложные схемы рассуждений: задача моделируется как Graph of Operations, а контроллер выполняет этот граф, используя LLM как движок.

Ключевые возможности:

• graph-based reasoning flow — сложные задачи можно описывать как операции над «мыслями», а не как одну линейную цепочку

• flexible operation graph — можно строить GoO, похожие на Graph of Thoughts, Chain-of-Thought или Tree-of-Thought

• готовая установка — через PyPI: pip install graph_of_thoughts, либо editable-install из исходников

• готовые примеры — сортировка, подсчёт ключевых слов, пересечение множеств и объединение документов лежат в папке examples

• прозрачные результаты — контроллер может сохранять output-графы с операциями, мыслями, оценками, валидностью, расходом токенов и стоимостью

Проект open-source и распространяется под BSD-style лицензией репозитория.

github.com/spcl/graph-of-thoughts
🔥136👍3🤯1
Выбираем железо для обучения и инференса моделей 🔝

Простая формула: чем больше у модели параметров, тем более мощное железо нужно для ее инференса. Найти решение для нейросетей разного масштаба можно в Selectel.

Более 15 моделей видеокарт — от RTX 4090 до B300 — доступны к аренде в облаке и на выделенных серверах. Облачные серверы подойдут для тех, кому нужна гибкость и быстрая масштабируемость, а выделенные — когда необходима физическая изоляция инфраструктуры, а нагрузки стабильные. Видеокарты в облаке можно арендовать даже на час, цена стартует от 5 рублей.

Выбирайте оптимальный сервер с GPU и арендуйте его от 5 рублей в час: https://slc.tl/aitoq

Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFJumeY9
3
Anthropic, возможно, сама «запугала» рынок настолько, что в итоге попала под экспортный бан на ИИ.

В 2026 году 5 из каждых 1000 слов, которые использовала Anthropic, были связаны с рисками, регулированием или ограничениями.

Это в 8 раз больше, чем у Сэма Альтмана.

Сравнение употребления слов в заявлениях Anthropic и OpenAI:

«risk»: 336 против 30

«safeguard»: 121 против 33

«vulnerability»: 128 против 10

https://www.ft.com/content/16ace46c-aeac-40c9-8598-3c01fa4481cb
🤣287🏆3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Когда ИИ используется так, остается тольок аплодировать 🤣🤣
😁344👍3🌚2🤣1
Теперь на GitVerse — зеркало PyPI! ⚡️

Python‑пакеты переехали на российскую платформу для разработчиков GitVerse — теперь зависимости подтягиваются быстрее, а пайплайны не зависят от доступности внешнего PyPI.  

Остаётся только выбрать: установить зеркало как основной источник или оставить как «страховку».

Гайд по подключению.
🥱18🔥84🤣4👍2😢2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ 1-bit GLM-5.2 GGUF против Claude 4.8 Opus и GPT-5.5.

Авторы дали трём моделям один и тот же промпт и сравнили ответы в режиме one-shot, без дополнительных уточнений и доработок.

1-bit GLM-5.2 GGUF запускалась локально на Mac Studio M3 Ultra с 256 ГБ RAM и выдавала около 21,6 токена в секунду.

Какой результат вам нравится больше?

GGUF: https://huggingface.co/unsloth/GLM-5.2-GGUF
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥167👍6🌭2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Anthropic анонсировала Claude Tag - новый способ для команд работать с Claude прямо в Slack.

Суть простая: Claude подключается к рабочему пространству как полноценный участник команды.

Вы сами выбираете, к каким каналам и инструментам у него будет доступ.

Дальше всё так:

• вы отмечаете Claude в переписке, ставите задачу и продолжаете заниматься своими делами.

• Claude выполняет поручение асинхронно, не ломая рабочий поток команды.

Claude Tag вырос из Claude Code, но стал более проактивным и командным инструментом.

По словам компании, 65% кода продуктовой команды создаётся через внутреннюю версию Claude Tag.

https://www.anthropic.com/news/introducing-claude-tag
😁106🔥4👍1🤯1
Oracle сократила штат на 13% за последние 12 месяцев и в годовом отчёте за понедельник упомянула внедрение AI как одну из причин.

Численность сотрудников Oracle снизилась со 162 000 до 141 000 человек.

Это сокращение на 13%, которое компания напрямую связала с внедрением AI в свои операционные процессы.

При этом расходы Oracle на реструктуризацию выросли до $1,8 млрд против $374 млн ранее.

Капитальные затраты увеличились на 162% и достигли $55,7 млрд.

Свободный денежный поток упал до минус $23,7 млрд.

Источник: официальный SEC 10-K компании Oracle

d18rn0p25nwr6d.cloudfront.net/CIK-0001341439/0723dfa7-be5f-4227-9da6-eff3cce376a8.pdf
6😐6🔥2
LLM в поддержке: от шаблонов к точной работе с документами компании

На открытом уроке разберём, как устроены современные решения на базе LLM, почему они не просто генерируют текст, а используют знания компании для подготовки ответов, и как такие инструменты помогают ускорять обработку обращений.

На практических примерах покажем, как документы превращаются в базу знаний для ИИ, как происходит поиск информации по запросу клиента и каким образом LLM помогает оператору поддержки готовить ответы. Также поговорим о том, как подобные решения применяются в бизнесе уже сегодня.

Урок пройдёт 6 июля в 20:00 МСК в преддверии старта курса «LLM-инженер». Это возможность познакомиться с современным подходом к созданию интеллектуальных сервисов, задать вопросы эксперту и понять, как внедрять подобные решения в реальные процессы компании.

➡️ Регистрация открыта: https://otus.pw/Jafm/?erid=2W5zFHM9zVf

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
1
Forwarded from 📚Python Books
Один из лучших вводных материалов по прикладной линейной алгебре, который мне попадался.

Этот курс объясняет векторы, матрицы и метод наименьших квадратов с самых основ, а затем связывает их с реальными задачами:

• подгонка данных

• машинное обучение

• оптимизация

• обработка изображений

• системы управления

Это материал, который можно рекомендовать студентам, инженерам и всем, кто хочет понять математический фундамент современной data science.

PDF: http://web.stanford.edu/~boyd/vmls/vmls.pdf
👍103💔2
OpenAI теперь идёт не только в модели, но и в железо.

Компания вместе с Broadcom представила Jalapeño — первый собственный AI-чип для инференса LLM. Его задача простая: быстрее, дешевле и стабильнее запускать ChatGPT, Codex, API и будущих AI-агентов.

Главное: чип сделали от идеи до tape-out всего за 9 месяцев, а в разработке помогали сами модели OpenAI.

Это уже не просто гонка моделей. Это гонка полной AI-инфраструктуры: чипы, сеть, дата-центры, софт и продукты в одной связке.

https://openai.com/index/openai-broadcom-jalapeno-inference-chip/
9🔥6👍3
Самый быстрый запрос — тот, который не пришлось выполнять ✌️

Именно поэтому Redis давно стал одним из основных инструментов для ускорения приложений и снижения нагрузки на базы данных.

Но вместе с производительностью появляются новые вопросы: как работать с устаревшими данными, правильно инвалидировать кэш и не превратить ускорение системы в источник новых проблем?


Об этом поговорят на вебинаре Cloud.ru«Эволюция приложения в облаке: как настроить кэш с Redis и ничего не сломать».

📌 30 июня, 11:00 МСК

Эксперты разберут:
▶️
реальные сценарии использования Redis

▶️
стратегии кэширования

▶️
типичные ошибки, которые встречаются даже в зрелых системах


👉Зарегистрироваться👈

А если вы пропустили предыдущие «серии» — они доступны по ссылкам:

1️⃣
Эволюция приложения в облаке: как навести порядок в артефактах и образах


2️⃣
Эволюция приложения в облаке: как запустить микросервисы в Managed Kubernetes


3️⃣
Эволюция приложения в облаке: как обеспечить стабильность баз данных при росте проекта и нагрузок
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
5🤣2
NVIDIA CUDA-Q всё сильнее становится мостом между квантовыми вычислениями и реальными задачами.

Рабочий квантовый компьютер появится не сам по себе, а через гибридный подход, где QPU работают вместе с GPU-ускоренной симуляцией.

Уже сейчас экосистема двигается в эту сторону:

• Aegiq и Quantum Motion развивают quantum chemistry workflows

• Classiq использует CUDA-Q для поиска квантовых применений в финансах

• FirstQFM показал quantum foundation models на суперкомпьютере Leonardo

• Eclipse Qrisp, Fraunhofer FOKUS и Qilimanjaro строят свои решения вокруг CUDA-Q

• qBraid стал CUDA-Q target и расширяет доступ к разным QPU-провайдерам

• QCentroid делает QuantumOps workflows на CUDA-Q

• Welinq соединяет distributed quantum compiler с GPU-ускоренной проверкой схем

Гибридные workloads, GPU-симуляция, QPU-доступ и инструменты разработки - именно так квантовая индустрия будет двигаться к практической пользе.

https://developer.nvidia.com/cuda-q
5👍4😍1
Лето — время начать: освойте Data Science на выгодных условиях

Хотите не просто теоретически разбираться в устройстве нейросетей, а уметь создавать их самостоятельно? Центр непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ предлагает присоединиться к структурированному и выстроенному практикующими экспертами обучению науке о данных.

Станьте специалистом по Data Science высокого уровня:
🟣первая программа профессиональной переподготовки, получившая аккредитацию Альянса в сфере искусственного интеллекта;
🟣вы пройдете весь путь: от высшей математики и программирования до нейросетей и работы с большими данными.

Программа включает курсы по ключевым дисциплинам:
🟣Математика для анализа данных;
🟣Алгоритмы и структуры данных;
🟣Программирование и автоматизация;
🟣Прикладная статистика для машинного обучения;
🟣Машинное и глубинное обучение.

Специальное предложение для тех, кто запишется на ближайший запуск:
⭐️ Скидка 10% на обучение
⭐️ Курс по BI в подарок

📁Старт: 30 июня.

Подробнее о программе 📍
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2🔥1😁1
Forwarded from Machinelearning
📌 WSJ: коммерческие сделки OpenAI связаны с ростом личных инвестиций Сэма Альтмана

The Wall Street Journal со ссылкой на судебные документы, ставшие публичными в ходе процесса "Маск против OpenAI", опубликовала расследование о том, что контракты OpenAI повышали оценку стартапов, в которые лично вкладывается Сэм Альтман.

Для контекста: Альтман не владеет долей в самой OpenAI, поэтому его доходы зависят от внешних инвестиций.


🟡Механизм

OpenAI заключает контракт или соглашение о сотрудничестве, что поднимает оценку стартапа. Затем крупные акционеры OpenAI (например, Thrive Capital) или партнёры (SoftBank) выкупают доли стартапа, от чего личное состояние Альтмана растёт, так как он является их инвестором.

🟡Helion

В 2025 году Сэм предлагал OpenAI вложить около $500 млн в термоядерный стартап Helion. Часть сотрудников восприняла идею с настороженностью, и от прямых инвестиций компания отказалась.

В марте 2026 года стороны подписали пересмотренное соглашение о сотрудничестве и тогда же Альтман вышел из совета директоров Helion, объяснив это конфликтом интересов.

В июне 2026 года Helion оценили в $15,5 млрд, а личная доля Альтмана выросла как минимум до $4,1 млрд.

🟡Cerebras

После того как производитель чипов получил от OpenAI обязательство о закупках и провёл IPO, стоимость доли Альтмана выросла более чем в 6 раз по сравнению с декабрём 2025 года.

🟡Retro Biosciences

После соглашения о научном сотрудничестве с OpenAI доля Альтмана в этой компании по продлению жизни к декабрю 2025 года достигла $258 млн.

Всего, по данным WSJ, не менее 10 компаний из инвестиционного портфеля Альтмана имеют сделки с OpenAI.


🟡На это обратили внимание власти

Комитет Палаты представителей США по надзору начал официальное расследование, а генеральные прокуроры нескольких штатов призвали Комиссию по ценным бумагам и биржам проверить деятельность главы OpenAI в преддверии IPO.

Сам Альтман и представители компаний называют сотрудничество обычной практикой.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3👍1😍1