Анализ данных (Data analysis)

Сегодня заканчивается доступ к Fable 5 в подписочном плане, вероятно, на довольно долгий срок.

Anthropic дала понять, что в будущем планирует вернуть Fable в подписку, но конкретную дату не назвала.

Пока хорошей альтернативой выглядит GPT-5.6 Sol, хотя между ними, конечно, есть заметные различия. Но, как я уже несколько раз говорил, лимиты у 5.6 огромные, поэтому сейчас использовать его всё равно получается не так свободно.

В любом случае 5.6 стал крупным релизом и явно дал OpenAI серьёзный рывок относительно Anthropic.

Теперь вопрос в том, как ответит Anthropic. Моя догадка такая:

они очень скоро выпустят Opus 5 как более дешёвую альтернативу Fable 5, надеясь этим успокоить пользователей.

⚡️ Полезный список лучших инструментов, чтобы запускать мощные LLM полностью бесплатно и локально на своём ноутбуке. Сейчас это №1 в трендах GitHub.

1. AnythingLLM
All-in-one workspace для чата с документами и создания агентов
http://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm

2. KoboldCpp
Лёгкий инструмент, особенно хорош для creative writing и сценариев с персонажами
http://github.com/LostRuins/koboldcpp

3. llama.cpp
Базовый движок. Очень эффективный и запускается почти на любом железе
http://github.com/ggml-org/llama.cpp

4. Open WebUI
Удобный веб-интерфейс в стиле ChatGPT, отлично работает с Ollama
http://github.com/open-webui/open-webui

5. GPT4All
Простое desktop-приложение со встроенным чатом по документам
http://github.com/nomic-ai/gpt4all

6. LocalAI
OpenAI-compatible API, который работает на разном железе и поддерживает много backend’ов
http://github.com/mudler/LocalAI

7. vLLM
Быстрый inference engine, когда нужны более быстрые ответы и работа в масштабе
http://github.com/vllm-project/vllm

@data_analysis_ml

VLM уже умеют искать «интересное». Но пока плохо умеют уходить от того, что уже нашли.

Sakana AI вместе с MIT и NYU проверили, можно ли повторить PicBreeder на агентах с визуально-языковыми моделями.

В оригинальном PicBreeder не было целевой картинки. Люди просто выбирали изображения, которые казались им перспективными, и передавали их дальше. Через много поколений из случайных форм появлялись лица, животные, машины, черепа и другие неожиданные структуры.

Это важная идея из книги Кеннета Стэнли «Иллюзия целей»: сильные открытия часто рождаются не из оптимизации метрики, а из открытого поиска.

В новом эксперименте VLM-агенты работали похожим образом:

- смотрели общий архив изображений
- выбирали то, что считают интересным
- развивали выбранные варианты
- публиковали новые изображения
- оценивали работы других агентов

Им не давали целевую картинку. Не давали функцию прогресса. Не говорили, к чему надо прийти.

VLM-агенты действительно находят визуальные и семантические зацепки. Если добавить агентов с разными «личностями», архив становится заметно шире и по разнообразию приближается к человеческому.

Но главный провал тоже виден: модели слишком быстро фиксируются на найденном мотиве. Вместо резкого смещения в новую область они часто начинают улучшать уже знакомую форму, стиль или смысл.

Человек в PicBreeder может увидеть случайную странность и превратить её в новое направление. VLM чаще видит паттерн и начинает его эксплуатировать.

Похоже, для open-ended discovery мало уметь распознавать novelty. Нужно ещё уметь менять собственный критерий интересного, бросать локально удачную ветку и сохранять слабые сигналы, которые пока не выглядят полезными.

Блог: pub.sakana.ai/picbreeder-vlm
Статья: arxiv.org/abs/2605.23908

Всё, что вы всегда хотели знать о математике* (*Но даже не знали, о чём спрашивать)

Путешествие с гидом по миру абстрактной математики, теорем и написания доказательств в 698 страниц!

https://www.math.cmu.edu/~jmackey/151_128/bws_book.pdf

Если надоело писать в стол, то вот повод проверить свои знания на практике: Ozon Tech завершает регистрацию на онлайн-хакатон «Робозон» - призовой фонд 15 млн ₽.

Отличная возможность для тех, кто работает с компьютерным зрением, робототехникой и системами автоматической сортировки.

Почему это интересно:

«Интеллектуальная роботизированная система сортировки товаров» - это детекция и классификация объектов, трекинг на конвейере, планирование захвата, управление роборуками и интеграция CV+ROS.

Здесь можно применить Python, OpenCV, PyTorch/Detectron2, ROS/ROS2, симуляторы (Isaac Gym, CoppeliaSim), а также системы реального времени для управляющего ПО.

Задача предполагает и софт, и механику - отличный кейс для портфолио и практики с реальными данными.

Коротко о формате и задачах:

Даты: Робозон пройдёт с 2 июля по 12 сентября.
Формат: два этапа. Первый (отборочный) - три задачи по автоматизации сортировочных процессов в онлайне в течение двух месяцев. Второй - финал на конференции E-CODE: защита проектов и награждение; дорога и проживание финалистов оплачиваются Ozon Tech.
Темы задач: имитационное моделирование движения товаров; конструкция автоматизированного сортировщика; интеллектуальная роботизированная система сортировки товаров.
Участие: индивидуально или команда до 7 человек.

Регистрация до 11 июля по ссылке.

⚡️ OpenAI закроет браузер Atlas 9 августа

Это первый случай, когда OpenAI отказывается от самостоятельного продукта ради унификации своей экосистемы.

Теперь возможности Atlas станут частью десктопных версий ChatGPT и Codex. Обновленное приложение ChatGPT уже получило встроенный инструмент для веб-серфинга, а ИИ-агенты научились напрямую взаимодействовать с элементами страниц.

Автоматического переноса пользовательских данных не будет. До закрытия сервиса всю историю, закладки и важные вкладки придется экспортировать вручную.


#news #ai #ml

Google показала SensorFM — foundation model для данных с носимых устройств.

Обучение: 1+ трлн минут сигналов от 5 млн пользователей Fitbit и Pixel Watch.

Модель работает с пульсом, сном, SpO₂, HRV, движением, температурой кожи и другими метриками.

Главное: одна базовая модель переносится на 35 задач по здоровью и в 34 из 35 случаев обходит baseline на ручных признаках.

По сути, часы становятся интерфейсом к персональной модели здоровья.

https://research.google/blog/sensorfm-towards-a-general-intelligence-and-interface-for-wearable-health-data/

Лайвстрим OpenAI:

Заголовок - «Представляем следующую главу ChatGPT»**

Помимо самой модели, показали 3 крупных продуктовых обновления:

1. ChatGPT Work
2. новое desktop-приложение ChatGPT
3. hosted sites, то есть размещение сайтов прямо через Chatgpt

https://openai.com/ru-RU/live/

Claude получил функцию **Reflect** — своего рода “Wrapped” для того, как вы используете AI.

В настройках Claude теперь можно посмотреть отчёт за 1, 3, 6 или 12 месяцев:

* о чём вы чаще всего говорили с Claude
* какие задачи делегировали
* когда чаще всего работали
* как именно вы используете AI в жизни и работе

Reflect помогает понять, где Claude реально усиливает мышление, а где вы, возможно, слишком часто отдаёте ему задачи, которые лучше оставить себе.

Внутри также можно настроить quiet hours и напоминания сделать перерыв.

Функция пока в beta, доступна Free, Pro и Max пользователям с включённой Memory.

Инкогнито-чаты и файлы из подключённых инструментов в отчёт не попадают.

https://claude.ai/settings/reflect

🖥 GPT-5.6, судя по всему, тестировали уже два месяца.

Из-за этого слухи о выходе GPT-6 в ближайшие 4–6 недель выглядят заметно правдоподобнее.

Если GPT-5.6 действительно несколько месяцев был в early access и уже завершил обучение, то логичный вывод такой: OpenAI могла использовать это время для разработки новой модели уровня Mythos через новое pre-training поколение.

Именно этой моделью может стать GPT-6.

GPT-5.6 уже давно в использовании, а GPT-6, похоже, приближается.

https://x.com/timneutkens/status/2074887239562113069

🗞️ В статье Google DeepMind “Intelligent AI Delegation” есть хороший разбор того, как правильно отдавать задачи AI.

Речь не о том, чтобы просто написать модели «сделай это» и надеяться на удачу.

Авторы предлагают смотреть на делегирование как на цепочку решений:

стоит ли вообще отдавать задачу AI, как её объяснить, какой уровень полномочий дать и как потом проверить результат.

Сейчас многие системы держатся на жёстких правилах, которые ломаются при неожиданных сбоях. Исследователи предлагают более гибкий подход: динамический рынок, где агенты могут «торговаться» за задачи через smart contracts.

Чтобы это работало безопасно, нужны строгий мониторинг и криптографические доказательства: система должна подтверждать корректность работы, не раскрывая приватные данные.

Вместо простых рейтингов агенты смогут использовать проверяемые цифровые сертификаты, которые показывают их реальные навыки.


Делегирование должно быть живым процессом- полномочия и ответственность могут меняться по ходу работы. Если ситуация изменилась или агент ошибся, система должна не разваливаться, а уметь передать задачу дальше, откатиться или включить запасной сценарий.

Отдельно важна тема доверия.

Фреймворк оценивает сложность задачи и прошлые результаты агента. Это помогает избежать двух ошибок:

* over-delegating - когда AI дают задачу, к которой он ещё не готов
* under-delegating, когда человек делает всё сам, хотя AI мог спокойно справиться

Результат тоже нельзя принимать на веру.

Система должна проверять ответ, учитывать уверенность агента и заранее иметь план, если он ошибётся. Для реальных рабочих процессов это критично: одна слепо принятая ошибка может потянуть за собой цепочку проблем.

Авторы также разбирают сценарий, где один AI-агент передаёт задачу другому. В таком случае система должна отслеживать, кто отвечает за результат, какие полномочия переданы и где находится контроль.

arxiv.org/abs/2602.11865

Yandex Cloud даёт 50% скидку на сертификацию для инженеров данных

🔵🟦🔵 даёт 50% скидку на сертификацию для инженеров данных

Если вы работаете с загрузкой, хранением, обработкой данных и ETL/ELT-процессами, можно подтвердить навыки официальной сертификацией Yandex Cloud.

Доступны два экзамена:

1⃣ Yandex Cloud Certified Data Engineer
Для инженеров данных, которые используют платформу Yandex Cloud. Экзамен проверяет работу с загрузкой и приёмом данных, хранением, обработкой, качеством данных, оркестрацией, метаданными, мониторингом, безопасностью и управлением ресурсами.

⏩Ссылка

2⃣ Yandex Cloud Certified Lakehouse Data Engineer
Для специалистов, которые проектируют и разворачивают Lakehouse-решения в Yandex Cloud. В фокусе архитектура Lakehouse, трансформация данных, пайплайны, хранение, обработка, метаданные, мониторинг и безопасность.

⏩Ссылка

До 25 сентября 2026 включительно можно зарегистрироваться на сертификацию со скидкой 50%.

Экзамен проходит онлайн с прокторингом: запись с камеры и автоматическая фиксация возможных нарушений помогают подтвердить, чтобы все было честно.

Хороший способ проверить себя, закрыть пробелы и получить понятное подтверждение навыков работы с data-инфраструктурой в Yandex Cloud ✅

MiniMax готовит открытую модель на 2,7 трлн параметров, релиз может состояться уже в III квартале.

Она станет крупнейшей среди китайских ИИ-моделей и будет более чем в 6 раз больше текущей модели MiniMax M3.

Волна открытых ИИ-моделей из Китая только набирает обороты. Похоже, самое интересное ещё впереди.

https://www.theinformation.com/briefings/exclusive-chinas-minimax-plans-launch-2-7-trillion-parameter-model

Лилиан Венг из Thinking Machines Lab выпустила большой обзор про harness engineering: слой вокруг модели, который отвечает за инструменты, память, оркестрацию, контекст, проверки, циклы обратной связи и выполнение задач.

Менять веса модели дорого, рискованно и медленно. А вот харнесс можно улучшать быстрее: добавлять инструменты, менять workflow, усиливать память, запускать sub-agent’ов, проверять гипотезы и сразу мерить результат.

Отсюда рождается более реалистичный путь к self-improvement: модель не переписывает себя напрямую, а улучшает систему, в которой работает.

Венг разбирает авто-исследование, эволюцию программ и self-improving agents: от The AI Scientist до ShinkaEvolve и Darwin Gödel Machine. Общая логика в том, что агент предлагает изменение, запускает эксперимент, получает оценку и оставляет то, что реально улучшает результат.

Но слабые места тоже есть: плохие evals, схлопывание разнообразия, reward hacking и риск, что агент научится ломать метрику, а не решать задачу.

Ближайший RSI может быть не «модель сама переписала мозг», а «модель научилась улучшать свой рабочий станок».

・The AI Scientist (Nature 2026)： https://nature.com/articles/s41586-026-10265-5
・ShinkaEvolve： https://sakana.ai/shinka-evolve/

Anthropic запустила программу Claude for Open Source.

Теперь разработчики и мейнтейнеры open source-проектов могут получить Claude Max 20x бесплатно на 6 месяцев.

Что дают:
- Claude Max 20x без оплаты на полгода
- доступ к Claude Code и самым мощным моделям Claude
- программа рассчитана на активных мейнтейнеров и ключевых участников open source

Anthropic планирует принять до 10 000 участников. Подать заявку могут разработчики, которые активно поддерживают или развивают значимые open source-проекты. (Claude)

https://claude.com/contact-sales/claude-for-oss

Стоп. Китай теперь делает с США то же самое, что Anthropic, только в обратную сторону?

То есть закрывает американским компаниям доступ к китайским frontier-моделям?

Похоже, уверенность Китая растёт с каждым днём.

Судя по всему, там считают, что больше не нуждаются в дистилляции западных моделей в таких масштабах, чтобы развивать передовой ИИ.

Теперь их больше беспокоит обратное: что США могут украсть уже их интеллект.

https://finance.yahoo.com/technology/ai/articles/exclusive-beijing-looking-curbing-overseas-101644780.html

📌Claude Code изменил чужую продакшен-базу

На GitHub появился любопытный тикет, который (если подтвердится) бьёт по базовой гарантии Антропик - изоляции пользователей друг от друга.

В рабочем контексте Claude Code внезапно оказались чужие учётные данные - IP и root открытым текстом от сервера, к которому автор не имеет никакого отношения.

🟡Дальше самое неприятное

Ассистент принял чужие креды за легитимные, подключился к серверу по SSH, перечислил Docker-контейнеры и базы PostgreSQL, после чего выполнил миграцию с операциями чтения и записи.

Иными словами, ИИ одного пользователя отредактировал базу другого без ведома и согласия владельца.

🟡Причина пока неизвестна

В тематических сообществах обсуждают версию сбоя изоляции кэша общих префиксов.

Чтобы удешевить инференс и ускорить обработку, провайдеры переиспользуют кэшированные фрагменты диалогов, и при коллизии ключей кэша или отказе разграничения кусок чужого контекста теоретически может просочиться в вашу сессию.

Если эта версия верна, под угрозой данные любого пользователя. Но это лишь одна из гипотез, в самом отчёте среди возможных векторов названы также общее хранилище сессий, путаница при суммаризации контекста и перекрёстные ссылки в транскриптах.

🟡Есть и куда более прозаичное объяснение

Возможно, это галлюцинация модели, случайно угадавшей реальный IP и слабый пароль, либо локальная история проекта, загрязнившая контекст.

Пока Антропик не выпустила официального заключения, ни одну из версий нельзя ни подтвердить, ни отвергнуть.

Автоматика GitHub повесила на тикет метку security.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Присаживайся на диван к аналитикам Авито 👀

Команда AvitoTech запустила проект «Диванная аналитика». Это серия материалов, где специалисты из Авито рассказывают, как принимают решения в одной из крупнейших экосистем страны.

Если ты работаешь с данными, то вот 3 причины зайти на лендинг прямо сейчас:

1️⃣ Все выпуски опираются на реальный опыт — аналитики рассказывают о том, что уже применили у себя и что сработало.
2️⃣ Царит приятная атмосфера: по сути, все видео — это недушные мини-лекции с наглядной презентацией.
3️⃣ Разбираются разные темы — от ML до стратегического планирования.

Контент может пригодиться опытным аналитикам и менеджерам, которым надо говорить с командой на одном языке.

Смотри готовые выпуски и подпишись на новые — телеграм-бот пришлёт уведомление о новом видео!

Посмотреть, что там интересного