Data Secrets
91K subscribers
7.06K photos
796 videos
20 files
3.19K links
Главный по машинному обучению

Сотрудничество: @veron_28

РКН: clck.ru/3FY3GN
Download Telegram
Мы проверили, это не первоапрельская шутка: GitHub теперь продает копии репозиториев на CD-ROM

На случай, если вам очень хочется передать своим детям сгенерированный в молодости слоп-код, вот ссылка для заказа: gh.io/cd
1😁229👍2216🔥7🤯41🎉1🆒1
Наглядно о том, насколько далек новый Fable от того, что мы получили изначально

Аналитики из BridgeMind провели повторные эвалы модели после возвращения, и вот результат:

Debugging: 86.2 → 25.9
Refactoring: 73.6 → 38.4
Hallucination: 75.9 → 61.7

Сама по себе глупее модель не стала, все дело в новых ограничениях: слишком много задач, даже самых обычных, маршрутизируются к Opus 4.8. Отсюда и просадка в метриках.
2157😁58🫡33😭314👍3🔥21🏆1💘1
Отличные новости для студентов: Авито запускает первый годовой Data Science Bootcamp для DS-инженеров.

Программа рассчитана на студентов и выпускников технических и IT-специальностей. Участники смогут выбрать одно из двух направлений: классический ML или NLP и LLM.

В рамках буткемпа стажёры работают с прикладными задачами компании — от рекомендательных систем и ранжирования объявлений до разработки AI-ассистентов и решений на основе больших языковых моделей. Обучение проходит при поддержке наставников и в формате комьюнити с другими участниками программы.

Кстати, участвовать можно из любого региона России — формат доступен как удалённо, так и в одном из пяти офисов компании. В конце стажировки предусмотрено техническое интервью по матрице компетенций Авито, по результатам которого подтверждается уровень
middle DS-инженера.

Подавайте заявку до 9 июля, чтобы поработать над реальными задачами в Авито и вырасти до мидла за год!
😁2314👏3🗿3👍1💯1
Легендарная кожанка Дженсена Хуанга выставлена на аукцион

Купить ту самую историческую куртку Tom Ford с автографом Хуанга на подкладке можно, если у вас есть ОТ 40к долларов (скорее всего, по факту она уйдет гораздо дороже).

Конкретно в этом экземпляре Хуанг был на Hon Hai (Foxconn) Tech Day в Тайбэе 18 октября 2023, когда Nvidia презентовала AI factories.

Аукцион благотворительный, все средства пойдут в некоммерческую организацию The Edge Institute.

Скидываемся?
😁88🔥42218👍3💯3🍾3🕊11
Ничего романтичнее вы сегодня не увидите

«Я рассказал о тебе своему memory.md»
1😁26689😎20💘6😍3🍓3🗿2💯1🫡11
Forwarded from Яндекс
❤️ Июньский дайджест для разработчиков. Собрали главное: что полезное почитать, посмотреть и куда сходить в следующей месяце.

Почитать:

ICLR 2026 в Рио-де-Жанейро: главные ML-тренды, математика и инсайты с конференции

Как мы перепридумали голосовую активацию для Яндекс Дропс и уместили новую модель в 200 килобайт

Как сетевой инженер в Yandex Infrastructure сделал сканер под iOS и Android для диагностики Wi-Fi-сети

Посмотреть:

Круглый стол с Mobile Runtime. Пригласили мобильных тимлидов и руководителей, чтобы разобраться, как развиваться мобильным разработчикам

Доклад про внедрение AI в инженерные команды. Что важно поменять в процессах и инфраструктуре и как замерять успех

Подкаст «Доверительный интервал» про главные тревоги аналитиков. Обсудили синдром самозванца, страх карьерного роста и другие проблемы

Посетить:

25 июля — Product Fest в Москве и онлайн. Точка сборки продуктового опыта: приходите, чтобы понять, как создавать продукты, когда космическая скорость стала новой нормой

👀 Делитесь дайджестом с другими разработчиками
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
13🗿9🔥6😁5👍2🤯21
Хакеры теперь используют галлюцинации LLM для мошенничества

Unit 42, одна из самых известных в мире команд, которая занимается расследованием кибератак и анализом вредоносного ПО, выпустила очень занятное исследование про так называемый Phantom Squatting.

Как мы все знаем, LLMки – большие любители выдумывать несуществующие URL. При этом, ожидаемо, некоторые домены они выдумывают чаще. Например, могут выдавать name_download. com вместо правильного name. com.

Таких паттернов довольно много, и вот злоумышленники поняли, что эти выдуманные адреса можно просто регистрировать на себя и размещать там фишинг. По аналогии с typosquatting, когда хакеры пользовались человеческими опечатками и регистрировали сайты типа goggle. com.

При этом пользователя даже не надо заманивать, за хакеров это делают сами LLM. Технолоджия, как говорится.

И если вы сейчас подумали, что это какой-то единичный случай, то нет: исследователи обнаружили уже более 13 тысяч существующих вредоносных URL, использующих этот принцип.

Поверх этого есть еще около 250 тысяч незарегистрированных доменов, которые регулярно придумывают модели. Настоящая находка для мошенников всех мастей.
1👍1107135🤯118😎83😁2💯1
Nvidia будет дарить стартапам компьют в обмен на долю с выручки

То есть вместо обычной покупки они теперь предлагают модель revenue-sharing: партнеры получают кредиты или доступ к инфраструктуре на базе Nvidia, а потом делятся процентом с будущей выручки.

Направлена программа в основном на строительство датацентров. Многим небольшим AI-облакам не хватает денег, но при этом спрос на вычисления есть. И вот тут-то приходит Nvidia и предлагает свою помощь.

Зачем это Nvidia? С одной стороны, кажется, что это риски. Но с другой – это новая модель долгосрочного повторяющегося заработка, в которой Nvidia будет меньше зависеть от гиперскейлеров типа Google, Amazon и Microsoft, которые активно разрабатывают собственные чипы.
1😁972620👍11🤯5😍1🫡1🦄1😎1👾1
Верните нам наш 2024 💔
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2😁46561🫡41😭351411💯9🔥4
GPT-5.6 Sol появится в Codex уже со дня на день

Да, модель будет в Codex, это подтвердили сотрудники. Вместе с братьями своими меньшими Terra и Luna, она, по слухам, должна выйти уже завтра-послезавтра. Готовимся вайб-кодить на полную.

Но это еще не самое интересное.

Самое интересное, что в ограниченный тест в июле выложат GPT-5.6 Sol на Cerebras. Обещают скорость (внимание!) до 750 токенов в секунду.

При этом это будет не какая-то отдельная специализированная под эти чипы или урезанная модель. Эта та же самая мощнейшая громадная Sol, которая будет летать в два раза быстрее Gemini 3.5 Flash.

По некоторым оценкам, размер модели – от 2 до 4 триллионов параметров (~150B активных). При таком размере вместить модель на Cerebras невозможно без инженерных ухищрений. Поэтому предполагается, что в новой линейке реализована какая-то кастомная схема KV-кэша.

Такое действительно ждем
1🔥18130👍17😁5🤔3🎉3🕊3🍓3🤯1
Свежий Stanford AI Index 2026 зафиксировал сдвиг, который мы наблюдаем весь последний год. Цифры там, мягко говоря, заслуживают внимания.

Смотрите на спрос:
• Навык AI Agents — №1 среди самых востребованных инженерных скиллов (AI Strategy — №3, LLMOps — №5)
• Упоминания «Agentic systems» в вакансиях за год выросли на 10 854%. Это не опечатка
• «AI agents» — +2 113%
• Фокус очевидно сместился на проектирование архитектуры и LLMOps

Вывод, который напрашивается из исследования: роль программиста превращается из «написателя кода» в архитектора мультиагентных систем.
Ключевой скилл теперь - умение строить долгоживущие автономные процессы, управлять контекстом и верифицировать работу множества специализированных агентов. Это в том числе подтверждается концепцией Agentic Loop, которая сейчас тоже набирает популярность.

Такой рынок вполне реально догнать. Naition запускает второй поток буткэмпа ровно по этой теме — обучение самым актуальным AI-driven практикам и агентная разработка для мидл+/сеньоров и лидов разработки.
А для продактов и проджектов IT-продуктовых компаний предусмотрен отдельный трек!

Первый поток уже прошёл (с завершением со стороны 94.3% участников!)
С 14 июля стартует второй поток. Места ещё есть.

За 12 недель пройдёте путь от «агент как инструмент» до внедрения в команду.
Начнёте с работы с качеством, контекстом и spec-driven подходом, соберёте ядро: свой MCP под задачи, RAG, мультиагентную систему с сабагентами, и всё это будет покрыто оркестрацией. Отработаете практики измненения масштабных кодовых баз на реальных проектах на 100тыс+ строк кода - декомпозиция, индексация кода, рефакторинг, разбиение монолита и завершите масштабированием AI-практик на всю команду.

Уроки ведут практики с 15–20 годами за плечами: ex-Yandex Cloud, ex-Meta, staff-инженер Google, CEO Symbioway - центра по найму разработчиков. Другими словами люди, которые находятся в центре трансформации рынка.

Формат: 12 недель, 17 уроков, 5 модулей, живые вечерние эфиры + практика между ними. Минимум теории, максимум разборов кейсов и групповой практики прямо на вебинаре.

👉 naition.ai — по промокоду DATASECRETS скидка 20%

Для всех участников бонус: 3 месяца в клубе топ-разработчиков после обучения.
А еще специальные условия для команд и групп — up-skilling вместе с коллегами, сотрудниками и друзья — выгодно!
Рынок меняется и от вас зависит, как это отразится на вас!

Реклама. erid 2hj63KT1lp
🤨87😁36🗿1814👍655🤯3🕊1💯1🍓1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Эрлинг Холанд стал настолько популярен, что под него косят даже роботы

Atlas от Boston Dynamics внезапно появился на Чемпионате мира во время халф-тайма Бразилия-Норвегия. Он передал арбитру мяч и повторил фирменное празднование гола Холанда.

Кстати, на данный момент Hyundai Motor Group полностью выкупили Boston Dynamics и запустили массовое производство Atlas. К 2028 планируют произвести 30 тысяч.
2😁10427🔥15🤯4😎3👍2🗿2👌1😍1
Нас раскусили…
1😁407💯42552🔥1👌1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
GigaChat 3.5 Ultra: меньше, быстрее, сильнее

Сегодня Сбер выкатил в open source GigaChat 3.5 Ultra — новую 432B-модель под MIT-лицензией. Это первый в open source гибрид GatedDeltaNet и MLA, доведённый до сотен миллиардов параметров, — с собственным рецептом обучения, который был собран больше чем в 1500 экспериментах. Модель выросла в коде, математике, агентных сценариях и на аренах — и при этом стала на 40% меньше, чем GigaChat 3.1 Ultra.

Что внутри:

• Собственная гибридная архитектура MLA + GatedDeltaNet с уникальной стабилизирующей обвязкой, без которой такой гибрид на этом масштабе просто не обучается;
• Gated Attention — модель может локально приглушать слишком сильный сигнал из attention-слоя;
• GatedNorm — нормализация с явным гейтом для управления масштабом сигнала между признаками. Команда Сбера выкладывает подобную стабилизирующую оптимизацию в опенсорс первыми в мире;
• Примерно в 4 раза меньше KV-кеша на токен, в ту же память помещается в 2,14 раза больше контекста, throughput под нагрузкой +20%;
• Две MTP-головы и ускорение генерации до 2,2 раза;
• FP8 на всех этапах обучения без потери качества относительно bf16 — свои Triton- и CUDA-ядра;
• Новый этап online RL после SFT и DPO.

Результаты:

- GigaChat-3.5-Ultra-Base обходит DeepSeek V3.2 Exp Base и DeepSeek V4 Flash Base в среднем по нашему набору general-, math- и code-бенчмарков (полные таблицы — в статье);
- GigaChat-3.5-Ultra-Instruct сравним с DeepSeek V3.2 по среднему скору, будучи в полтора раза меньше;
- По LLM-судье MiniMax-M2.7 средний win-rate против GigaChat 3.1 Ultra — 75,9%, а против GPT-5 — 68.7%.

Весь стек — данные (свой LLM-парсинг веба, 600+ языков программирования в коде), архитектура, рецепт обучения, инфраструктура — сделан командой Сбера end-to-end. Подробности, включая детали реализации гейтов и рецепт стабилизации, — в статье на Habr

HuggingFace | GitVerse
1😁197108🔥73🗿33👏19🤨16🫡13🤔2😍2🏆2❤‍🔥1
Anthropic нашли внутри Claude внутреннее пространство, где хранятся его мысли

Стартап выпустил одну из самых интересных работ по интерпретируемости за последнее время. Они обнаружили, что в LLM есть отдельный небольшой внутренний набор нейронных активаций, который используется как рабочая память для сложного мышления: так называемый J-space.

Мы часто представляем LLM как огромную мешанину чисел, где знания и рассуждения размазаны по миллиардам параметров. Но похоже, что это не совсем так.

Любопытно, что человеческий мозг работает похожим образом. Есть когнитивная теория, утверждающая, что он состоит из множества специализированных подсистем, которые работают независимо; но иногда какая-то информация попадает в небольшой общий workspace, становится доступной сразу многим областям мозга и может использоваться для рассуждений и принятия решений. И вот именно такой механизм исследователи обнаружили в Claude.

Вот как работает J-space:

— Название происходит от разработанной учеными техники Jacobian Lens. Она позволяет по текущим активациям понимать, какие токены с большей вероятностью появятся в будущем. При этом то, что они появятся – далеко не факт, но это значит, что модель о них думает и держит их в J-space, чтобы использовать в рассуждениях. По сути, это чтение мыслей Claude.

— Если спросить Claude, о чем он думает, то содержимое J-space хорошо совпадает с ответом модели. Другие внутренние представления таким свойством не обладают. А еще модель умеет сознательно менять J-space. Например, если сказать ей «думай о слонах, пока решаешь задачу», то эта концепция появится в J-space. При решении сложной задачи промежуточные шаги тоже появляются именно внутри J-space, даже если их при этом нет в цепочках мыслей.

Если полностью отключить J-space, то у модели почти исчезают способности, требующие сложного мышления и многошагового рассуждения. Например, она больше не может сочинять стихи.

Самое важное во всем этом то, что J-space можно читать и менять. Anthropic приводят пример: исследователи специально внедряли модели скрытую цель во время обучения и затем наблюдали, как эта цель проявляется в J-space, хотя в ответах напрямую она ни разу не озвучивалась. При этом изменяя активации в J-space, они могли менять дальнейшие решения модели.

Потенциально это путь к тому, чтобы создавать (полностью?) безопасные и контролируемые модели. По крайней мере, сегодня Anthropic уже сделали черный ящик немного более прозрачным.

www.anthropic.com/research/global-workspace
3210🔥75👍42🤯14🤔10😁6🗿4👌2🏆21
Data Secrets
Anthropic нашли внутри Claude внутреннее пространство, где хранятся его мысли Стартап выпустил одну из самых интересных работ по интерпретируемости за последнее время. Они обнаружили, что в LLM есть отдельный небольшой внутренний набор нейронных активаций…
Смешной пример из исследования: Claude говорят не думать о мосте в Сан-Франциско во время ответа на вопрос, и в ответ на это во внутреннем пространстве мыслей модели сначала появляется слово «мост», а затем «damn» («черт»).

Ближе к человеку, чем кажется
6😁4344119🔥6🍓4🤯32👍2😍1🍾1