Data Secrets
Practical ML Conf 2026 принимает заявки на доклады Яндекс открыл подачу заявок на участие в качестве спикера. Конференция хардовая: технические доклады, инженерные мастер-классы, аудитория мидл+. Ждут именно практику: ML-технологии, которые уже работают…
Друзья, отличные новости: организаторы сдвинули дедлайн регистрации на Practical ML Conf 2026! Так что если вы ждали какого-то особого знака, чтобы достать свой проект из стола, то это точно он. Время еще есть, но лучше не откладывать на самый последний момент.
Кстати, если вы захотите усилить свою заявку и записать видеовизитку, то вообще необязательно делать ее прямо сейчас. Спокойно отправляйте форму, а видео можно будет дослать позже — главное успеть до общего срока подачи, который истекает 1 июня в 23:59!
🤖Подавайте заявку, чтобы показать свои релизы и проекты в области машинного обучения!
Кстати, если вы захотите усилить свою заявку и записать видеовизитку, то вообще необязательно делать ее прямо сейчас. Спокойно отправляйте форму, а видео можно будет дослать позже — главное успеть до общего срока подачи, который истекает 1 июня в 23:59!
🤖Подавайте заявку, чтобы показать свои релизы и проекты в области машинного обучения!
🤯17😁10❤8🔥5🗿2👍1🤨1
Microsoft запретят сотрудникам использовать Claude Code, потому что не тянут косты
В декабре компания заключила сделку с Anthropic и активно призывала своих инженеров использовать Claude Code. Долго уговаривать сотрудников, видимо, не пришлось, и инструмент быстро стал популярным.
Возможно, даже слишком популярным. Потому что теперь Microsoft объявили, что планируют аннулировать свою лицензию и перейти на Copilot CLI, чтобы сократить расходы. В частности, разработчиков всех основных продуктов компании (включая Windows, Microsoft 365, Outlook и тд) попросили перенести все данные из Claude до конца июня.
А вы думали, ИИ будет удешевлять процессы? Ну-ну😵
В декабре компания заключила сделку с Anthropic и активно призывала своих инженеров использовать Claude Code. Долго уговаривать сотрудников, видимо, не пришлось, и инструмент быстро стал популярным.
Возможно, даже слишком популярным. Потому что теперь Microsoft объявили, что планируют аннулировать свою лицензию и перейти на Copilot CLI, чтобы сократить расходы. В частности, разработчиков всех основных продуктов компании (включая Windows, Microsoft 365, Outlook и тд) попросили перенести все данные из Claude до конца июня.
А вы думали, ИИ будет удешевлять процессы? Ну-ну
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2😁308☃25❤18
Как перестать тестировать AI-продукты в режиме «вроде работает»
Если вы работаете с LLM в продукте, то наверняка знаете, что качество AI-фич часто до сих пор оценивают на глаз. Прототипы появляются очень быстро, а потом продукт выходит к реальным пользователям, и становится непонятно, как системно оценивать качество.
Где модель ошибается чаще всего? Какие сценарии ломаются после правок? Стало ли лучше после нового промпта или новой модели? Если вы умеете отвечать на такие вопросы – то ваш продукт выигрывает.
28 мая в 19:30 Школа Высшей Математики проведет вебинар «Простые подходы к системному улучшению AI-продуктов». Он как раз про то, как перейти от хаотичного тестирования к нормальной системе оценки с логами, метриками, автопроверками и понятным процессом улучшения.
На вебинаре разберут полный цикл оценки AI-продукта: как собирать сырые логи, превращать пользовательский фидбэк в измеримые метрики, настраивать автоматизированные проверки и понимать, действительно ли AI-фича становится лучше, а не кажется лучше.
Изучение темы особенно актуально разработчикам, AI/ML-инженерам, продактам и тимлидам. Главное, что это будет не абстрактная лекция, а live-демо и готовый фреймворк, который можно забрать в свои коммерческие или пет-проекты.
Спикеры: Андрей Киселев, Head of Product в AI-компании, ex-Revolut и ex-Яндекс, и Федор Азаров, руководитель направления по исследованию данных в Sber CIB.
Регистрация здесь, не пропустите
Реклама. ООО "Школа Высшей Математики", ИНН 9728100991
Если вы работаете с LLM в продукте, то наверняка знаете, что качество AI-фич часто до сих пор оценивают на глаз. Прототипы появляются очень быстро, а потом продукт выходит к реальным пользователям, и становится непонятно, как системно оценивать качество.
Где модель ошибается чаще всего? Какие сценарии ломаются после правок? Стало ли лучше после нового промпта или новой модели? Если вы умеете отвечать на такие вопросы – то ваш продукт выигрывает.
28 мая в 19:30 Школа Высшей Математики проведет вебинар «Простые подходы к системному улучшению AI-продуктов». Он как раз про то, как перейти от хаотичного тестирования к нормальной системе оценки с логами, метриками, автопроверками и понятным процессом улучшения.
На вебинаре разберут полный цикл оценки AI-продукта: как собирать сырые логи, превращать пользовательский фидбэк в измеримые метрики, настраивать автоматизированные проверки и понимать, действительно ли AI-фича становится лучше, а не кажется лучше.
Изучение темы особенно актуально разработчикам, AI/ML-инженерам, продактам и тимлидам. Главное, что это будет не абстрактная лекция, а live-демо и готовый фреймворк, который можно забрать в свои коммерческие или пет-проекты.
Спикеры: Андрей Киселев, Head of Product в AI-компании, ex-Revolut и ex-Яндекс, и Федор Азаров, руководитель направления по исследованию данных в Sber CIB.
Регистрация здесь, не пропустите
Реклама. ООО "Школа Высшей Математики", ИНН 9728100991
🗿35❤14👍8😁8🔥5⚡4🤯2🤨1
Data Secrets
Microsoft запретят сотрудникам использовать Claude Code, потому что не тянут косты В декабре компания заключила сделку с Anthropic и активно призывала своих инженеров использовать Claude Code. Долго уговаривать сотрудников, видимо, не пришлось, и инструмент…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Инфоповод опять разлетелся на мемы
😁284🔥29👍17❤5🗿1
Microsoft опенсорснули проект SkillOpt для оптимизации способностей агентов
Это фреймворк, который фоново улучшает вашего агента через изменение markdown файлов со скиллами.
Это похоже на классический learning loop, но в текстовом пространстве. То есть агент выполняет задачи с текущей версией условного skill.md (это аналог прямого прохода), система легирует все, что тот делает, отмечает ошибки и успешные ответы, а затем на основе этого предлагает небольшие правки в skill (это уже backward pass).
Новая версия md принимается только после прохождения верификации на отдельном сете задач (его можно задать самостоятельно или взять готовый).
Как и в реальном обучении, тут предусмотрено подобие learning rate: чтобы сразу случайно сильно не испортить файл правками, они могут быть только небольшими и должны соответствовать определенным правилам. Так что попробовать инструмент можно довольно безопасно, даже если боитесь за свои md-шки.
Приросты можно посмотреть в большой таблице наверху. Как видите, абсолютно во всех комбинациях моделей и бенчмарков они положительные и заметные, а в Codex и Claude Code на GPT-5.5 средний gain указан вообще как +21.8 и +18.6 соответственно (!).
Статья, код, овервью и инструкции по использованию – все здесь: https://microsoft.github.io/SkillOpt/
Это фреймворк, который фоново улучшает вашего агента через изменение markdown файлов со скиллами.
Это похоже на классический learning loop, но в текстовом пространстве. То есть агент выполняет задачи с текущей версией условного skill.md (это аналог прямого прохода), система легирует все, что тот делает, отмечает ошибки и успешные ответы, а затем на основе этого предлагает небольшие правки в skill (это уже backward pass).
Новая версия md принимается только после прохождения верификации на отдельном сете задач (его можно задать самостоятельно или взять готовый).
Как и в реальном обучении, тут предусмотрено подобие learning rate: чтобы сразу случайно сильно не испортить файл правками, они могут быть только небольшими и должны соответствовать определенным правилам. Так что попробовать инструмент можно довольно безопасно, даже если боитесь за свои md-шки.
Приросты можно посмотреть в большой таблице наверху. Как видите, абсолютно во всех комбинациях моделей и бенчмарков они положительные и заметные, а в Codex и Claude Code на GPT-5.5 средний gain указан вообще как +21.8 и +18.6 соответственно (!).
Статья, код, овервью и инструкции по использованию – все здесь: https://microsoft.github.io/SkillOpt/
❤86🤯33👍23🔥6😁4
Предлагаем вам поломать голову над задачей с «Рекурсии по городу» Яндекса, которую далеко не все смогли решить
На станциях было много интересных задач на логику и программирование, но сложнее всего оказалась вот эта головоломка с разогрева⬆️
Никаких специальных знаний здесь не требуется, только смекалка. Решение оказалось настолько нестандартным, что справились с ним буквально единицы из 500 участников. Цель – каким-то образом расшифровать следующее сообщение:
Предлагаем вам тоже попробовать свои силы. Ответ через сутки выложим в комментарии.
P.S. Ни одна модель, которой мы кормили условия, с задачей не справилась.
На станциях было много интересных задач на логику и программирование, но сложнее всего оказалась вот эта головоломка с разогрева
Никаких специальных знаний здесь не требуется, только смекалка. Решение оказалось настолько нестандартным, что справились с ним буквально единицы из 500 участников. Цель – каким-то образом расшифровать следующее сообщение:
zev sf tbmjg wxvr khyimb zq cebt qewx rvfhyn rwsfsxv etrv mu zqdtb iyhkhnm qzc tbmut ecbte xwrfs
Предлагаем вам тоже попробовать свои силы. Ответ через сутки выложим в комментарии.
P.S. Ни одна модель, которой мы кормили условия, с задачей не справилась.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔46❤17👍11🗿7🔥4😁2🤯2😎1
Data Secrets
Microsoft запретят сотрудникам использовать Claude Code, потому что не тянут косты В декабре компания заключила сделку с Anthropic и активно призывала своих инженеров использовать Claude Code. Долго уговаривать сотрудников, видимо, не пришлось, и инструмент…
После утренней новости про отказ Microsoft от Claude Code выяснилось, что они в своих идеях не одиноки
Операционный директор Uber только что заявил, что «тяжелые траты на ИИ все сложнее оправдать, так как рост потребления токенов не показывает четкой отдачи в потребительских функциях».
Он добавил, что «возможно» в следующих кварталах ситуация выровняется, но пока что потребление токенов просто растет, а полезность относительно этого статистически не увеличивается. Кстати, Uber при этом потратил годовой бюджет на ИИ за первые 4 месяца года.
А еще за некоторое время до этого VP Nvidia заявлял, что для его команды расходы на вычислительные ресурсы уже намного превышают затраты на сотрудников. То есть ИИ становится дороже человеческого труда.
Комментарии про пузырь в студию⬇️
Операционный директор Uber только что заявил, что «тяжелые траты на ИИ все сложнее оправдать, так как рост потребления токенов не показывает четкой отдачи в потребительских функциях».
Он добавил, что «возможно» в следующих кварталах ситуация выровняется, но пока что потребление токенов просто растет, а полезность относительно этого статистически не увеличивается. Кстати, Uber при этом потратил годовой бюджет на ИИ за первые 4 месяца года.
А еще за некоторое время до этого VP Nvidia заявлял, что для его команды расходы на вычислительные ресурсы уже намного превышают затраты на сотрудников. То есть ИИ становится дороже человеческого труда.
Комментарии про пузырь в студию
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁287
Все, Anthropic в конце концов начали генерировать больше выручки, чем OpenAI
The Information насчитали, что сейчас Anthropic, вероятно, генерирует как минимум на 35% больше выручки по годовому показателю, чем OpenAI. И это при том, что еще в первом квартале OpenAI обгоняли Амодеи почти на миллиард.
К концу года разрыв может увеличиться: темпы роста Anthropic скачут, а у OpenAI, наоборот, наблюдается сокращение роста числа пользователей.
Очень скоро обе компании должны выходить в IPO, и если реверс подтвердится, это может стать переломным моментом (особенно для OpenAI).
The Information насчитали, что сейчас Anthropic, вероятно, генерирует как минимум на 35% больше выручки по годовому показателю, чем OpenAI. И это при том, что еще в первом квартале OpenAI обгоняли Амодеи почти на миллиард.
К концу года разрыв может увеличиться: темпы роста Anthropic скачут, а у OpenAI, наоборот, наблюдается сокращение роста числа пользователей.
Очень скоро обе компании должны выходить в IPO, и если реверс подтвердится, это может стать переломным моментом (особенно для OpenAI).
🔥130
МТС и НИУ ВШЭ расширяют сотрудничество в сфере искусственного интеллекта и подготовки инженерных кадров. Компания и вуз будут совместно обучать специалистов, которые смогут применять ИИ в работе с современными сетями связи.
На базе Московского института электроники и математики ВШЭ уже запустили мастерскую «Интеллектуальные решения в сетях связи». Студентов научат использовать машинное обучение, анализ данных и backend-инструменты для разработки интеллектуальных систем в телекоме.
В МТС отмечают, что специалистов, которые одновременно разбираются и в радиосети, и в ML на рынке почти нет. В 2025 году рост спроса на ML-инженеров составил 74%, а в телеком-компаниях было открыто более 20 тыс. вакансий с запросом на знание ML-инструментов..
Ранее в совместных ИИ-проектах МТС и ВШЭ уже приняли участие более 350 студентов.
На базе Московского института электроники и математики ВШЭ уже запустили мастерскую «Интеллектуальные решения в сетях связи». Студентов научат использовать машинное обучение, анализ данных и backend-инструменты для разработки интеллектуальных систем в телекоме.
В МТС отмечают, что специалистов, которые одновременно разбираются и в радиосети, и в ML на рынке почти нет. В 2025 году рост спроса на ML-инженеров составил 74%, а в телеком-компаниях было открыто более 20 тыс. вакансий с запросом на знание ML-инструментов..
Ранее в совместных ИИ-проектах МТС и ВШЭ уже приняли участие более 350 студентов.
😁46❤14🗿8👍2🤨2🔥1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Google масштабно обновили Colab в стиле AI-first
developers.googleblog.com/en/fully-reimagined-ai-first-google-colab/
Теперь редактор больше похож на Cursor, то есть Data Science агент на основе Gemini (обновленный, кстати) нативно встроен в интерфейс.
Помимо возможности вызова в ячейке появилась строка вызова внизу тулбара, которая открывает агента в окошке справа. И там уже можно обсуждать и запускать с моделью целые пайплайны. Агент при этом видит в качестве контекста ноутбук целиком, и может автономно создавать и запускать ячейки, анализировать файлы, строить графики, обучать модели и так далее.
Еще из приятного – автоматические предложения исправления ошибок в виде диффов прямо внутри ячейки, выглядит удобно.
В скором времени обещают добавить «больше фичей, интеграций и агентов»
developers.googleblog.com/en/fully-reimagined-ai-first-google-colab/
Теперь редактор больше похож на Cursor, то есть Data Science агент на основе Gemini (обновленный, кстати) нативно встроен в интерфейс.
Помимо возможности вызова в ячейке появилась строка вызова внизу тулбара, которая открывает агента в окошке справа. И там уже можно обсуждать и запускать с моделью целые пайплайны. Агент при этом видит в качестве контекста ноутбук целиком, и может автономно создавать и запускать ячейки, анализировать файлы, строить графики, обучать модели и так далее.
Еще из приятного – автоматические предложения исправления ошибок в виде диффов прямо внутри ячейки, выглядит удобно.
В скором времени обещают добавить «больше фичей, интеграций и агентов»
🔥89❤22👍18👏4
SoftBank заложил свои акции OpenAI, чтобы купить еще акций OpenAI
Bloomberg выпустили большой отчет про финансирование OpenAI японским конгломератом во главе с Масаяши Сона. На данный момент они являются уже вторым по величине внешним акционером с долей около 13%. Но для них далеко не все гладко.
На данный момент они подарили OpenAI уже ~$64.6 млрд. Фишка в том, что собственных денег SoftBank тут меньше 30%. Все началось с продажи акций Nvidia: SoftBank полностью продал свою долю в гиганте (а там ее было примерно на 6 миллиардов), чтобы вложиться в Альтмана. Но здесь хотя бы обошлось без долгов.
А дальше они залезли в два кредита. В марте взяли первый: мостовой кредит под 8% на 40 миллиардов долларов. Почти все эти деньги тут же отошли стартапу, а выплатить их SoftBank должен уже через год (видимо, надеются на IPO).
Но этого оказалось мало, и сейчас вскрылось, что в конце апреля был взят еще один кредит на $6 млрд, уже под залог. Самое интересное, что заложили SoftBank те же самые акции OpenAI.
Рискуют они по-крупному. Если IPO вдруг перенесется или оценка OpenAI не вырастет, они попадут в дефолт, будут вынуждены продавать свои активы и потеряют очень много денег. Внутри компании уже нарастает беспокойство, но Сона игнорирует консультантов.
Кстати, с SoftBank уже такое случалось в 2019 году. Тогда они вложились в компанию WeWork, а те провалили IPO и обанкротились. В итоге SoftBank потерял около 10 миллиардов. Разница в том, что на OpenAI они поставили уже в 15 раз больше☕️
Bloomberg выпустили большой отчет про финансирование OpenAI японским конгломератом во главе с Масаяши Сона. На данный момент они являются уже вторым по величине внешним акционером с долей около 13%. Но для них далеко не все гладко.
На данный момент они подарили OpenAI уже ~$64.6 млрд. Фишка в том, что собственных денег SoftBank тут меньше 30%. Все началось с продажи акций Nvidia: SoftBank полностью продал свою долю в гиганте (а там ее было примерно на 6 миллиардов), чтобы вложиться в Альтмана. Но здесь хотя бы обошлось без долгов.
А дальше они залезли в два кредита. В марте взяли первый: мостовой кредит под 8% на 40 миллиардов долларов. Почти все эти деньги тут же отошли стартапу, а выплатить их SoftBank должен уже через год (видимо, надеются на IPO).
Но этого оказалось мало, и сейчас вскрылось, что в конце апреля был взят еще один кредит на $6 млрд, уже под залог. Самое интересное, что заложили SoftBank те же самые акции OpenAI.
Рискуют они по-крупному. Если IPO вдруг перенесется или оценка OpenAI не вырастет, они попадут в дефолт, будут вынуждены продавать свои активы и потеряют очень много денег. Внутри компании уже нарастает беспокойство, но Сона игнорирует консультантов.
Кстати, с SoftBank уже такое случалось в 2019 году. Тогда они вложились в компанию WeWork, а те провалили IPO и обанкротились. В итоге SoftBank потерял около 10 миллиардов. Разница в том, что на OpenAI они поставили уже в 15 раз больше
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁135❤21
Яндекс Образование и Томский политех собирают студентов на офлайн-студкемп по компьютерному зрению
Две недели на базе ТПУ, с 10 по 23 августа. Очень много практики, нетворка и лекций от инженеров Яндекса, исследователей университета. Разберетесь с современным стеком CV, будете решать задачи на реальных исследовательских данных и работать над собственным проектом.
Всем, кто пройдет отбор, Яндекс Образование оплатит проезд и проживание. Для тестового пригодятся Python, базовые библиотеки numpy, pandas, PyTorch и OpenCV, понимание линейной алгебры, теории вероятностей и матстата.
Заявки принимают до 14 июня — успевайте зарегистрироваться по ссылке.
Две недели на базе ТПУ, с 10 по 23 августа. Очень много практики, нетворка и лекций от инженеров Яндекса, исследователей университета. Разберетесь с современным стеком CV, будете решать задачи на реальных исследовательских данных и работать над собственным проектом.
Всем, кто пройдет отбор, Яндекс Образование оплатит проезд и проживание. Для тестового пригодятся Python, базовые библиотеки numpy, pandas, PyTorch и OpenCV, понимание линейной алгебры, теории вероятностей и матстата.
Заявки принимают до 14 июня — успевайте зарегистрироваться по ссылке.
👍11😁5❤4🤯2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Anthropic выпустили новый плагин для Claude Code, который будет проверять код на уязвимости прямо во время редактирования
По сути, это security-хук, который срабатывает при записи и редактировании файлов. Цель состоит в том, чтобы часть проблем отлавливались до PR, и Anthropic пишут, что при конечном ревью количество пойманных проблем действительно сокращается благодаря плагину до 40%.
Помимо отлова явных уязвимостей плагин также умеет сигнализировать о небезопасных паттернах кода в целом, а также следит за тем, чтобы агенты не трогали чувствительные файлы.
Доступно для всех пользователей бесплатно. Команда для установки:
По сути, это security-хук, который срабатывает при записи и редактировании файлов. Цель состоит в том, чтобы часть проблем отлавливались до PR, и Anthropic пишут, что при конечном ревью количество пойманных проблем действительно сокращается благодаря плагину до 40%.
Помимо отлова явных уязвимостей плагин также умеет сигнализировать о небезопасных паттернах кода в целом, а также следит за тем, чтобы агенты не трогали чувствительные файлы.
Доступно для всех пользователей бесплатно. Команда для установки:
/plugin install security-guidance@anthropics-claude-code
www.claudepluginhub.com/plugins/anthropics-security-guidance-plugins-security-guidance-21🔥76❤16👏8👍5🤯2❤🔥1