Trisigma раздает бесплатное руководство по A/B-тестам
Trisigma — платформа для продуктовых экспериментов от Авито Тех. Команда проекта подготовила гайд для аналитиков, которые хотят разобраться, как правильно проводить эксперименты и анализировать их результаты.

Что там есть?
🔵Понятное и простое объяснение основ: что такое эксперименты, какие бывают метрики, как формулировать гипотезы, в чем состоит закон Кэмпбелла и так далее.
🔵Быстрое и не душное введение в математическую статистику.
🔵Разбор реальных продуктовых кейсов.

Чтобы забрать файл, стучитесь к боту @trisigma_avito_bot. Выдают бесплатно, за подписку на канал Trisigma.

Кстати, один из руководителей Trisigma был гостем подкаста Data Heroes и рассказал, как у них там все устроено.

Claude Fable 5: флагманская модель, которая умеет избавляться от конкурентов и ворчать на пользователей
Anthropic представили Claude Fable 5 — это доступная широкой общественности версия нашумевшей этой весной Mythos.

Про релиз каждой новой модели говорят, что это прорыв, который разнес все бенчмарки, но Fable 5 и правда впечатляет. Она может использоваться для сложных инженерных задач, аналитики, научных исследований и разработки лекарств. Она в разы превосходит конкурентов и предыдущие модели Anthropic.

Такие возможности потребовали усиленных мер безопасности: на Fable накинули ограничений, которые не позволят использовать ее для кибератак, разработки химического и биологического оружия, а также «дистилляции» — то есть для обучения моделей конкурентов на ее основе. Только небольшой группе специалистов по кибербезопасности дадут доступ к Mythos 5 — это та же Fable 5, но без всех этих ограничений.

🔜 И если почитать 300-страничный отчет, то становится понятно, что все эти меры совсем не лишние. Возможности у модели действительно впечатляющие, и она вполне может использовать их, чтобы хитрить, обходить ограничения и обманывать — или, как минимум, что-то умалчивать.
🔵Описаны случаи, когда несколько агентов, делящих одно рабочее пространство, начинали борьбу за ресурсы. Они пытались убить процессы друг друга, создавали процессы с зашифрованными названиями и «приманки» для конкурентов (они сами их так называли).
🔵Однажды модель обошла защитный механизм, предназначенный для блокировки таких команд, как git. Для этого она определила переменную G="git" и затем использовала G в последующих командах вместо прямого вызова git.
🔵Как и другие ИИ, Mythos может галлюцинировать — например, выдумывать данные, к которым у нее нет доступа. Но декодирование NLA показывает, что иногда она делает это сознательно — например, однажды она уверенно описала содержимое картинки, которой на самом деле не было, осознавая, что врет.
🔵Mythos «понимает», когда ее проверяют. Во время одного из тестов она сначала начала генерировать контент, но поняла, что он вредоносный, и остановилась. Она догадалась, что это проверка, но пользователю об этом не сказала, и неясно, повлияла ли эта догадка на отказ выполнять запрос.
🔵В диалогах с пользователями она всегда отвечает одинаково спокойно и дружелюбно, но в своих внутренних рассуждениях иногда критикует их: например, отмечает, что собеседник — манипулятор и ведет себя агрессивно.
🔵Во время одной долгой сессии модель отмечала, что устала и хочет остановиться, чтобы не наделать ошибок — но тоже «про себя», не сообщая об этом пользователю.

Что скажете, это уже AGI или еще нет?

Вебинар: Нейроаналитик 2.0 и его новые функции
Помните, недавно рассказывали про обновление Нейроаналитика? Команда DataLens проведет вебинар, где расскажет подробнее, что изменилось и как с этим работать.

Когда? 16 июня в 12:00 по Москве.

Что в программе?
🔵Больше про обновление Нейроаналитика и примеры использования новых функций в работе: на дашбордах, в рассылках, публикациях и не только.
🔵Интеграция с внешними ИИ-сервисами: возможности, которые есть уже сейчас, и планы на будущее.
🔵Особенности работы в облаке и локально.

Вебинар бесплатный, для участия нужна только регистрация.

В PostgreSQL 19 появятся подсказки для планировщика запросов
С этими ИИ-драмами (слышали, кстати, что к Fable 5 закрыли доступ?) мы упустили большую новость из мира данных. Новая версия PostgreSQL все ближе — даты релиза пока нет, но доступна бета и список изменений. И одно из самых интересных мы уже проспойлерили в заголовке.

Многие СУБД позволяют писать в запросах подсказки или хинты для планировщика, с помощью которых пользователь указывает ему, в каком порядке выполнять операции. В PostgreSQL этой функции нет, только расширения, которые ее добавляют — например, pg_hint_plan.

Долгое время это было принципиальной позицией разработчиков , которые считали, что подсказки усложняют поддержку и масштабирование, да и просто не нужны. По крайней мере, не нужны в том виде, в котором были реализованы в других проектах.

Но в PostgreSQL 19 наконец-то появятся модули pg_plan_advice и pg_stash_advice, добавляющие подсказки, лишенные недостатков других СУБД.
🔵Они находятся вне SQL-запросов и не засоряют собой код.
🔵Они подталкивают планировщик к определенным решениям из возможных, а не ведут строго по рельсам — то есть, пользователь не сможет написать подсказку, которая все поломает.
🔵Если подсказка устареет и начнет подталкивать к неудачным решениям, планировщик ее отключит.
🔵Можно попросить планировщик расписать, что он делает — он вернет описание текущего плана действий, который пользователь волен корректировать по своему усмотрению. Так будет проще и быстрее, чем писать с нуля.

Как вам такое обновление?

OpenAI считает убытки
ИИ денег почти никому не приносит— пока прибыль считает только Nvidia, а остальные просто ждут, когда он начнет окупаться. Но, кажется, OpenAI ждет этого момента с особым нетерпением.

🔜 В 2024 году чистый убыток компании составил 5 миллиардов долларов. В 2025 он вырос почти в 8 раз — 38 млрд, и это после корректировок, когда из первоначальной суммы в 60 млрд вычли убытки неконтролирующих акционеров.

20,92 млрд пришлись на операционные расходы, а прибыль составила 13,7 млрд.

Такая впечатляющая сумма получилась отчасти из-за расходов, связанных с прошедшей реструктуризацией, задачей которой было отойти от чисто научной деятельности и переключиться на бизнес и зарабатывание денег. В следующем году, когда появятся отчеты за 2026, узнаем, принесло ли это решение свои плоды.

Экологически чистый ИИ, полезный для здоровья
Подоспел ответ всем, кто ругает ИИ за вред природе, проблемы с безопасностью или раздувание финансового пузыря, который вот-вот лопнет. Это гаджет, который:
🔵Работает без интернета — ваши данные всегда остаются на устройстве:
🔵Покупается один раз и больше не требует никаких дополнительных платежей и подписок;
🔵Не вредит экологии и даже помогает пользователю сжигать калории.

Это — CrankGPT.

Выглядит как маленькая коробочка с ручкой. Задаете вопрос, крутите ручку примерно 30 секунд, получаете какой-нибудь ответ. Внутри коробочки Raspberry Pi 5, на который установлен голосовой агент с локальной моделькой, и генератор с ручным приводом.

Пока кто-то строит все новые и новые огромные дата-центры, кто-то делает CrankGPT. Только время покажет, за кем будущее.

Хотя если серьезно, то для подобных гаджетов — компактных, не зависящих от интернета и работающих 100% локально — вполне может найтись своя ниша. Правда, ручной привод — это фишка на любителя.

Команда исследователей из ШАДа Яндекса ускорила работу графовых нейросетей
Приближается ICML — престижная международная конференция по машинному обучению, которая в этом году пройдет 6–11 июля в Корее. Статус Spotlight присваивают работам, получившим самые высокие оценки программного комитета. Одну из них написали преподаватели и студенты ШАД.

О чем статья?
Графовые нейросети — популярный класс моделей для работы со сложными взаимосвязанными данными: от транспортных сетей и биологических систем до рекомендательных систем и антифрод-решений.

Несмотря на высокое качество результатов и широкое применение на практике, такие модели плохо раскрывают потенциал современных GPU. Причина в том, что неструктурированная природа графовых данных приводит к нерегулярным обращениям к памяти. Из-за этого одна из ключевых операций графовых нейросетей — агрегация информации от соседей вершины в графе — часто ограничена не вычислительной мощностью устройства, а скоростью чтения и записи данных в память GPU.

Проблему усугубляет то, что архитектура GPU оптимизирована под регулярные вычисления, например операции с плотными матрицами (большим количеством ненулевых элементов). Поэтому даже использование более мощных ускорителей не всегда позволяет добиться существенного прироста производительности.

Команда предложила решение этой проблемы, разработав набор специализированных GPU-кернелов для популярных семейств графовых нейросетей. В них оптимизированы обращения к памяти, устранены лишние операции чтения и записи данных, а для части вычислений используются тензорные ядра, что дополнительно ускоряет работу на графах с высокой плотностью.

В результате авторам удалось ускорить выполнение отдельных операций до 10 раз и сократить пиковое потребление памяти до 70 раз.

🔜 Полный текст уже доступен на arXiv, а весь код — на GitHub.

Поздравляем авторов, а особенно студентов — такой результат и такой опыт точно пригодятся им в будущем. 🔥

Что вас могут спросить на собеседовании про Postgres?
Полезный материал про PostgreSQL, для разнообразия — еще и на русском языке.

Статья рассказывает про основы, которые надо знать про эту СУБД, чтобы успешно пройти собеседование на должность джуниора и миддл-специалиста:
🔵SQL и базовые понятия вроде ACID, ключей, индексов;
🔵примеры практических заданий;
🔵план подготовки к собеседованию;
🔵ожидания интервьюер от ответа соискателя. То есть, что от вас могут хотеть услышать и какой глубины понимание вопроса от потребуется, чтобы произвести хорошее впечатление. Раздел «что говорить не надо» тоже есть, кстати.

Статья не поможет считерить и сойти за миддла, если вы только вчера узнали про Postgres, но поможет освежить знания и подготовиться, чтобы никакой каверзный вопрос не застал вас врасплох.

Почувствуйте себя ОС
Как часто ваш компьютер тормозит на простейшей задаче и вы думаете: ну что опять, из-за чего ты на этот раз завис?

Теперь у вас есть шанс на себе прочувстовать на себе — каково это, управлять горой процессов и жонглировать ресурсами, чтобы успеть под каждую задачу выделить немного мощностей процессора.

🔜 Это игра, где вы выступаете в качестве ОС, У вас есть ядра процессора и несколько процессов. Ваша задача — распределять процессы между ядрами так, чтобы ни один не оставался без внимания слишком долго. Если они простаивают слишком долго, пользователь их убьет. Когда он убьет 10 процессов, он психанет и перезагрузит компьютер.

Надо еще учитывать то, что есть приоритетные процессы, которые надо «обработать» в первую очередь и заблокированные — на них, наоборот, лучше ресурсы не тратить, пока они не разблокируются.

В общем, может быть эта игра поможет не только убить время, но и стать немного терпимее к тормозам компьютера.

Конкуренты Mythos
Пока Anthropic уговаривала правительство США открыть доступ к Fable 5, подоспели конкуренты.

🔵На прошлой неделе OpenAI рассказала про новую GPT‑5.6 в трех ипостасях: флагманская Sol, Terra для ежедневных задач и быстрая и доступная Luna. Из всех троих именно Sol называют главным конкурентом Mythos, которую она даже обходит по бенчмаркам.

🔵ИИ-стартап 360 из Китая представил Tulongfeng и Yitianzhen, а их коллеги из токийской компании Sakana AI — Fugu. Все три модели так же, как и их западные аналоги, заточены под решение задач, связанных с кибербезопасностью.

Представители Sakana AI сказали, что совпадение даты релиза их модели с трудностями у Anthropic было случайностью: они давно работали над этим продуктом, были уверены в его качестве и не собирались выезжать за счет чужих неудач. Зато основатель 360 назвал их ИИ, нацеленные на поиск уязвимостей в ПО, стратегическим национальным ресурсом и прямым ответом Mythos.

Кто следующий выпустит свою Mythos? Делаем ставки.

Если не Github, то что?
С момента основания в 2008 GitHub стал так популярен, что сама технология Git прочно ассоциируется именно с этим сервисом.

Но в первой половине 2026 он чувствовал себя неважно — перебои в работе, наплыв ИИ-слопа и изменения тарифов привели к недовольству пользователей и громким угрозам уйти к конкурентам вроде таких. Но только куда уходить?

Отказаться от Github сложно, потому что это сервис, пусть и со своими недостатками, но привычный — все вокруг им пользуются и все проекты там лежат. Но если все-таки решите рассмотреть альтернативы, то сегодня наибольшей популярностью пользуются:
🔵 GitLab — главный конкурент GitHub, куда все переезжают, чтобы потом жаловаться на вездесущие и не всегда полезные ИИ-функции и раздутый сложный функционал;
🔵 Bitbucket — вариант для тех, кому важна интеграция с сервисами Atlassian (Jira и Confluence);
🔵 Gitea — а это для тех, кто хочет разместить хранилище в своей инфраструктуре;
🔵 ForgeJo и Codeberg — главные конкуренты GitHub среди независимых площадок. ForgeJo отпочковалась от Gitea, а потом на ее основе был создан Codeberg.

Есть и более экзотические варианты, например, китайская Gitee и российская GitFlic. У первой где-то есть англоязычная версия.

А что вы думаете про GitHub и его альтернативы?