Data360.ru
82 subscribers
98 photos
8 videos
51 files
818 links
AI & Big Data & Machine Learning & Advanced Analytics- подборка интересных материалов с трендами продвинутой аналитики, реальными кейсами применения.

Канал запущен в поддержку компании Data360.ru
Download Telegram
Надеюсь это не просто научный проект но и имеющий практическую пользу, такой проект доказывает что наша наука может быть очень полезной и востребованной.
👍1
Forwarded from Data Secrets
Бывший Head of Deep Learning Engineering в DeepMind Дэвид Бадден внезапно заявил, что он решит проблему Навье-Стокса до конца года

Напоминаем, что это одна из проблем тысячелетия и, кстати, именно та задача, над которой Google совместно с ведущими математиками мира и ИИ бьются уже несколько лет (подробнее о сути задачи и о подвижках гугла писали тут).

Так вот: вчера Бадден выложил черновик доказательства в Lean и скрин документа, подтверждающего его спор с Маркусом Хаттером на то, что в течение оставшегося 2025 он выложит на архив полноценное доказательство проблемы.

Поспорили, ни много ни мало, на 10 тысяч долларов. Кстати, если Дэвид все-таки выиграет (???), он получит за решение еще и миллион долларов от Clay Mathematics Institute.

На Manifold, кстати, люди уже активно ставят ставки на этот спор. Пока 97% депают против Дэвида 😔
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Data Secrets
Nvidia купила Groq – тот самый стартап бывших инженеров Google, в котором разрабатывали чипы специально для LLM

Интересно, что еще полтора года назад стартап оценивался только в 2.8 миллиардов долларов, а сегодня Nvidia покупает его за 20 миллиардов.

Причем сделка представлена даже не как полноценная покупка, а как неисключительное лицензирование технологий и активов.

То есть Nvidia приобретает активы Groq, включая права на использование тех самых процессоров LPU (Language Processing Unit), но, например, облачный сервис GroqCloud остается независимым и продолжит работать под руководством нового CEO.

Предыдущий директор Groq Джонатан Росс (он же основатель, который раньше работал над TPU в Google), а также многие другие сотрудники, включая почти всю верхушку, переходят в Nvidia.

Это, кстати, крупнейшая сделка в истории Nvidia. Их предыдущим максимумом были приобретения вроде Mellanox за $7 млрд в 2019 году.
продолжение

👗 Fashion

Тема: устойчивая и технологичная мода.
Материалы нового поколения, цифровые инструменты анализа трендов, экологичные ткани и подходы к производству одежды.

🍽 Food & Drink
Тема: переизобретение еды.
Новые способы производства, хранения и персонализации питания, альтернативные ингредиенты и подходы к устойчивому фуд‑бизнесу.

⚡️ Green Energy
Тема: энергетика без угольной зависимости.
От волновых электростанций и домашних систем хранения энергии до промышленных решений для декарбонизации.

🌍 Green Tech
Тема: экотех для реальных экосистем.
Восстановление кораллов, мониторинг пожаров, интеллектуальные системы управления энергопотреблением и охлаждением инфраструктуры.

🩺 Health & Wellness
Тема: здоровье как продуктовый сегмент, а не только медицина.
Носимые устройства, решения для сна, когнитивного состояния, опорно‑двигательного аппарата и персонализированного благополучия.

🏠 Household
Тема: умный дом без футуризма на слайдах.
Роботы‑уборщики, умные системы климат‑контроля, бытовые фильтры и решения для воды, воздуха и базовой домашней инфраструктуры.

🕶 Immersive Technology
Тема: AR/VR‑опыт нового поколения.
Шлемы, очки и платформы, которые переносят привычные сценарии (работа, обучение, развлечения) в иммерсивную среду.

🚚 Logistics
Тема: логистика как ключ к марже.
Системы автоматизации складов, трекинга, оптимизации маршрутов и последней мили.

🏭 Manufacturing & Materials
Тема: как будут производить вещи.
Новые материалы, аддитивное производство, гибкие фабрики и решения, снижающие себестоимость и экологический след одновременно.

🧬 Medical & Healthcare
Тема: прямая атака на тяжёлые диагнозы.
Диагностические платформы, устройства для мониторинга, терапии для нейродегенеративных заболеваний, ИИ для клинических решений и персонализированной медицины.

🏕 Outdoors
Тема: технологии на открытом воздухе.
Энергонезависимые холодильники, туристическое снаряжение, умные замки и решения для комфорта вне города.

👶 Parenting
Тема: технологии для родителей и детей.
Системы безопасности, умные автокресла, девайсы для ухода за младенцами и организации семейного быта.

🔐 Privacy & Security
Тема: защита данных и идентичности.
Инструменты кибербезопасности, приватности и контроля доступа в цифровом мире.

🗂 Productivity
Тема: повышение эффективности работы.
Инструменты организации времени, автоматизации рутины и работы с документами и коммуникацией.

🔁 Reuse & Recycle
Тема: экономика замкнутого цикла.
Технологии переработки, повторного использования и снижения отходов во всех звеньях цепочки.

🌐 Social Impact
Тема: технологии с социальным эффектом.
Решения для здравоохранения, образования, доступа к ресурсам и поддержки уязвимых групп.

🏋️ Sports & Fitness
Тема: спорт как поле для high‑tech.
Умный инвентарь, системы мониторинга нагрузки и восстановления, девайсы для тренировок и реабилитации.

🌱 Sustainability
Тема: устойчивость как стандарт, а не опция.
Инфраструктурные проекты, дома нового типа, энергоэффективные решения, адаптация городов и бизнеса к климатической повестке.

🧸 Toys & Play
Тема: игры как ранний вход в технологии.
Конструкторы, AR‑игрушки, обучающие платформы и гибриды игр и творчества для детей.

🚗 Transportation
Тема: новая мобильность.
Электротранспорт, карго‑байки, автономные системы и инфраструктура для устойчивых перевозок.

✈️ Travel
Тема: как мы будем перемещаться и жить в поездках.
Гаджеты, сервисы и транспортные решения для более умных и экологичных путешествий.

⌚️ Wearable Technology
Тема: носимая электроника как новый слой интерфейса.
Очки, браслеты, умная одежда и девайсы с биометрией, которые постоянно собирают и возвращают данные пользователю.

TIME фактически сделал за продуктовые команды большую часть аналитики: разложил поле инноваций на чёткие кластеры и показал, где уже идёт борьба за рынок, а где ещё пусто.
Если вы строите продукт, стартап или стратегию на 2025+ — этот список стоит хотя бы пролистать, прежде чем рисовать очередной «уникальный» roadmap.


🔗 Оригинал: time.com/collections/best-inventions-2025/

#инновации #технологии #AI #стартапы
Тот самый случай когда не про сокращение, а про повышение производительности
🚀 Крупный IT-стартап на 1200 сотрудников сегодня выглядит так: стойка из десятков Mac mini, на которых круглосуточно крутится тот самый хайповый Clawdbot, про который уже отлично писали коллеги 😊

И это не шутка.

В Кремниевой долине сейчас настоящий мини-бум: разработчики, стартапы и даже целые команды массово скупают Mac mini, чтобы поднимать на них этого «опенсорсного Джарвиса».
Доходит до абсурда — в ряде магазинов «миники» начали уходить в дефицит именно из-за AI-инфраструктуры под локальные агенты.

Почему так происходит?

Потому что это уже не просто бот.
Clawdbot — это по сути цифровой сотрудник:
- пишет код
- помогает с инфраструктурой
- отвечает в рабочих чатах
- автоматизирует рутину
- подключён к инструментам

И всё это - self-hosted, под полным контролем команды.

Так что теперь наш штат выглядит примерно так:

Слева направо:
Clawdbot, Clawdbot и ещё немного Clawdbot.

Людей меньше не стало.
Просто теперь каждый человек работает в паре с агентом, а производительность команды умножается, а не складывается.

Это уже не «AI как инструмент».
Это AI как часть команды.

Код Clawdbot в опенсорсе: https://github.com/clawdbot/clawdbot

@machinelearning_interview
Все ближе и ближе похоже на то как видит человек изображение
Forwarded from Machinelearning
🐋 DeepSeek выпустили DeepSeek-OCR 2 - новое поколение OCR с SOTA качеством

DeepSeek представили DeepSeek-OCR 2 - 3B модель для продвинутого понимания изображений, документов и OCR, которая выходит на уровень SOTA.

Ключевая новинка - DeepEncoder V2.

В отличие от классических vision LLM, которые «читают» картинку как сетку (слева-направо, сверху-вниз), DeepEncoder V2 работает ближе к тому, как читает человек:

- Сначала формируется глобальное понимание изображения
- Затем модель определяет логический порядок чтения — что важно первым, что дальше

Что это даёт на практике

📄 Лучше работает со сложными макетами документов
📊 Корректно читает таблицы
🧾 Связывает подписи и значения
📰 Понимает колонки и структурированный текст
🔀 Надёжнее обрабатывает смесь текста и визуальной структуры

По качеству

- Обходит Gemini 3 Pro на ряде бенчмарков
- Даёт >4% прироста по сравнению с прошлой версией DeepSeek-OCR

И это при размере модели всего 3B параметров.

Можно запускать и дообучать

Теперь DeepSeek-OCR 2 можно удобно запускать и fine-tune через Unsloth по готовому гайду.

🔗 Guide: https://unsloth.ai/docs/models/deepseek-ocr-2
🔗 Model: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2
🔗 Github: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2/tree/main
🔗 Paper: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2/blob/main/DeepSeek_OCR2_paper.pdf

@ai_machinelearning_big_data

#DeepSeek #ocr #opensource
Обратная сторона ИИ - огромные инвестиции в инфраструктуру и проблема с окупаемостью, вырулят или пузырь схлопнется с огромной скоростью? Из-за этих сделок рынок железа сошел с ума, дефицит памяти и огромные чеки. Кто падет первым вот в чем вопрос. Понятно что есть пространство для дисрапта алгоритмов, но в реальности пока заливают инфраструктурой.
Oracle на грани коллапса. Проблемный технологический гигант США формально начал 2026 год на позитивной ноте. Он получил долю в 15% в американских активах TikTok, которые выделили в отдельную структуру. Однако финансовое состояние Oracle продолжает быстро ухудшаться.

Корпорация прожигает деньги на строительстве бесчисленных дата-центров в США. Долги Oracle превышают 110 миллиардов долларов. Уже в этом году она может остаться без свободных средств на руках. Приходится резко корректировать свою стратегию - обсуждается сокращение 20-30 тысяч сотрудников и сворачивание планов по закупке 3 миллионов видеокарт Nvidia.

Oracle поставил всё на своё партнёрство с OpenAI в рамках заключённой сделки на 300 миллиардов долларов. Однако таких денег у OpenAI нет - ИИ-стартап убыточен, он теряет миллиарды долларов ежеквартально. А без поддержки со стороны Oracle OpenAI может и вовсе посыпаться, спровоцировав схлопывание пузыря ИИ размером в триллионы долларов.

Теперь владельцы Oracle задумали занимать на рынке ещё 50 миллиардов, лишь бы избежать банкротства. Однако это приведёт к дальнейшему падению акций, которые и так обвалились наполовину с осени 2025 года. Банки на Уолл-Стрит сокращают вложения в дата-центры, ведь те не окупаются.

Рынок замер на перепутье - пузырь ИИ пока ещё не сдувается, но уже и не растёт. Вопрос лишь в том, кто посыплется первым. Oracle один из главных кандидатов. Причём ИИ - единственный драйвер роста экономики США на текущий момент. Без него придётся тяжело, а любые финансовые потрясения ближе к ноябрьским выборам дестабилизируют обстановку в Америке.
Баловство или попытка дизрапта рынка ИИ
Со многим согласен, но имхо есть тренд наоборот миграции из крупных городов, малозаметный но есть
Сбер_Мегатренды 2035.pdf
9.2 MB
⚡️ СБЕР: Мегатренды «Будущее 2035+»

К 2035 году изменится не только набор технологий — трансформируется сама логика жизни, потребления и взаимодействия с брендами. Цифровая среда станет базовой, а конкуренция развернётся уже не за продукт, а за место в повседневных сценариях человека.

СБЕР выделяет 5 основных мегатрендов:

🔣 Превосходство серебряного мира. 40% населения в России к 2035 году —поколение Х (51-72 год), и бэби-бумеры (старше 72). Большие накопления, наличие свободного времени и растущая численность делают серебряное поколение привлекательным потребительским сегментом, вызывая развитие продуктов и услуг по Управлению Будущим.

🔣 Развитие агломераций и деградация малых городов. К 2035 году 80 млн. человек (прирост 30 млн. человек) будут жить в агломерациях, которые становятся ключевой экономической единицей. Это может привести к росту одиночества и метальных расстройств.

🔣 AI-мир: трансформация рынка труда и образования. Специалисты трансформируются во фрилансеров. Жизненного призвания больше не существует, профессии и навыки будут исчезать с выходом новых инноваций. Человек конкурирует с AI за рабочие места.

🔣 Phygital-мир. Появление виртуальной геополитики, где анклавы определяются едиными технологическими и информационными пространствами: поляризация снаружи и интеграция внутри.

🔣 Системное разделение на «богатых» и «бедных». Принадлежность определяет структуру образования, проживания в агломерациях, набор компетенций, формат трудовой занятости и уровень владения технологиями.

🎉#Полезняшки канала MEDIA RESEARCHES на  канале Дорога Единорога
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Data Secrets
Вышел AI Safety Report 2026: самый полный на данный момент отчет о рисках и возможностях современного ИИ

В составлении документа принимали участие более 100 ученых из ведущих организаций 30 стран, а председателем комиссии выступил легендарный Йошуа Бенджио.

Отчет целиком просто огромный: более двухсот страниц анализа. Но, к счастью, в этом году авторы сжалились и выпустили также расширенное саммари. Там 20 страниц и все основные графики – если собираетесь читать, советуем именно его. Мы же попытались собрать еще более емкое резюме. Поехали:

Возможности ИИ к 2030 году:

➖Эксперты прямо говорят, что, основываясь исключительно на фактах, без додумок, предсказать, каким будет ИИ к 2030 очень сложно. Это могут быть и небольшие улучшения, и очень стремительный рост.
➖Маловероятно, что к 2030 ИИ-пузырь лопнет. Компании будут продолжать привлекать капитал, алгоритмы будут становится все эффективнее, мощности будут нарастать.
➖Есть и узкие места: в основном данные и энергия. Сейчас продолжительность задач в разработке ПО, которые могут выполнять агенты ИИ, удваивается примерно каждые семь месяцев. Если, несмотря на сложности, темп сохранится, к 2030 году ИИ сможет надежно выполнять задачки, которые у людей занимают дни и недели. НО, вероятно, все еще будет нестабилен в нестандартных ситуациях.


Основные риски:

➖Отчет делит риски на три уровня: от злонамеренного использования, от сбоев и ошибок самих систем и системные социальные риски.
➖Сейчас опаснее всего: масштабирование мошенничества и влияния на общественное мнение с помощью ИИ (сюда же deepfake-контент), кибератаки и галлюцинации. То есть, если не говорить о неправометрном использовании, основной опасностью остается факт, что системы выглядят умнее и надежнее, чем они есть на самом деле.
➖ На горизонте нескольких лет нам угрожает в первую очередь снижение барьера для биологических и химических угроз, и только потом – появление автономных, трудно контролируемых систем.
➖ Есть и политические риски, В первую очередь, централизация власти: страны и организации без собственного ИИ-стека ожидаемо станут структурно зависимыми.


Что касается рынка труда и социальных эффектов:

➖ Пока нет никаких доказательств массового эффекта, оказываемого ИИ на рынок труда, ХОТЯ в ряде профессий действительно наблюдается снижение занятости у молодых специалистов, но пока без алармизма.
➖ Массовой безработицы ожидать не стоит, нужно бояться скорее социальной и экономической поляризации общества: спрос на средний класс специалистов резко упадет, на сильнейших – резко вырастет. И тем не менее, пока предсказать трудно, потому что это первый случай в истории, когда автоматизация бьет по когнитивному труду раньше физического. Плюс, распространяется ИИ гораздо быстрее Интернета или компьютеров в свое время.
➖ Сильнее прочего людям угрожает лень, то есть атрофия навыков и эрозия ответственности (в том числе юридическая). Возможно массовое снижение навыков критического мышления.


Как говорится, делаем выводы. Все самые интересные графики оставили сверху
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM