Data Secrets

Разыгрываем 3.000 GPU-часов

В честь запуска dslab.tech мы объявляем огромный розыгрыш DS-коинов.

Каждый из 10 победителей получит 10.000 коинов (=10.000р), которые вы сможете потратить в DS Lab на аренду любого железа, включая мощные видеокарты A100, H100 и H200: хватит примерно на 300 часов!

Для участия просто:

➖Подписывайтесь на наши каналы @dslab и @data_secrets
➖Жмите на кнопку "Участвовать"

Вы также можете отдать бусты нашему каналу: тогда ваши голоса умножатся, как и шансы на победу.

Итоги розыгрыша подведем 22 декабря в 17:00. Удачи! 🎅

Все, Google планируют становиться полноценным конкурентом Nvidia: к 2027 году они хотят произвести 5 миллионов чипов TPU

Такие объемы однозначно намекают на планируемый старт прямых продаж чипов внешним клиентам.

Ранее стало известно, что Meta первая среди компаний закупит у Google партию TPU для установки в свои датацентры. То же самое, возможно, сделают и Anthropic в рамках недавнего соглашения с гигантом.

Короче, спрос растет. И Google собираются увеличивать предложение. Из расчетов-на-коленке получается, что каждая партия в 500 тысяч чипов может принести компании $13 млрд выручки и $0,40 на акцию.

Но есть нюансы.

Во-первых, чтобы конкурировать с Nvidia на этом рынке, Google придется радикально изменить цепочку поставок. Сейчас они fabless, то есть разрабатывают чипы, но не производят их. Изготовление происходит на внешних фабриках, таких как TSMC и Broadcom. Чем больше объемы – тем больше рисков в такой схеме. Пока непонятно, планирует ли Google переходить к вертикальной интеграции.

Во-вторых, CUDA. Стандарт де-факто, лучше которого нет. У Google пока нет сравнимой по силе экосистемы.

Интересно, как рынок порешает

⚡️ Мы запускаем DS Lab – облачную IDE для удобной работы с мощным железом

Почти каждый, кто когда-либо пытался арендовать GPU или другие ресурсы, сталкивался с одной из трех проблем:

1. Сложность и затянутость установки окружения
2. Высокие цены и недоступность нужного железа
3. Прерывание сессий в случае Colab/Kaggle

Мы много раз испытывали все это на себе и решили сделать так, чтобы аренда железа была доступна каждому быстро и просто.

Наш сервис выглядит, как привычная IDE с понятным интерфейсом. Чтобы арендовать в ней ресурсы, вам нужно просто выбрать конфигурацию, – и вы тут же можете начать работать над своим проектом, запускать локальные модели и прочее. Всю установку мы берем на себя.

– Оплата происходит as you go: только за те ресурсы, которые вы фактически использовали. Есть бесплатная подписка, которая дает доступ к GPU-конфигурациям.

– По адекватным ценам доступны редкие видеокарты H100, H200, A100 и другие.

– После завершения сеанса ваши результаты никуда не пропадут, и вы сможете продолжить работу с того же места.

Попробовать бесплатно уже можно тут — dslab.tech

P.S. А также советуем подписаться на канал сервиса: @dslab. В нем мы делимся новостями и туториалами + сегодня там пройдет большой розыгрыш GPU-часов 🎁

Продуктовая команда Data Secrets выходит из стелса

Утро понедельника – прекрасное время, чтобы поделиться с вами большими (и полезными!) новостями.

Уже почти 4 года мы ведем для вас канал Data Secrets, но мало кто знает, что наша команда также занимается разработкой. И уже сегодня мы готовы официально представить вам наш первый продукт – и верим, что вам понравится.

(Нет, это не очередной ИИ-агент или обертка над ChatGPT 😐)

Давайте наберем 300 ❤️, и анонс запуска выйдет здесь совсем скоро

ИИ-система стартапа, существующего 4 месяца, решила 9/12 задач в одном из самых сложных в мире экзаменов по математике

Putnam (полное название William Lowell Putnam Mathematical Competition) – это ежегодная очень сложная математическая олимпиада для студентов бакалавриата университетов США и Канады. Она считается сложнейшей на этом уровне. Средний результат часто составляет примерно 0–1 балл из 120.

В этом году олимпиада проходила на этих выходных. А сегодня никому не известный очень молодой стартап Axiom объявил о том, что их система AxiomProver решила 9/12 задач конкурса (8 из них в течение самого соревнованию, и одну после его окончания).

Это очень высокий результат. По прошлогодней шкале это было бы абсолютное первое место среди ~4000 участников + статус Putnam Fellow (топ‑10 за несколько лет). В этом году место пока неизвестно, потому что ранг зависит от общего распределения баллов.

Интересно, что модель не просто доказала утверждения на естественном языке, а формализовала их в Lean. То есть каждое решение уже дано в виде машинно-проверяемого proof‑скрипта.

Интересно, участвовали ли Google и OpenAI

Яков и Партнёры и Яндекс представили ежегодный аналитический репорт «Искусственный интеллект в России — 2025: тренды и перспективы»

Очень много любопытных данных и выводов, российские эксперты смотрят на развитие ИИ оптимистично, а именно:

1. Глава бизнес-группы Поиска Яндекса Дмитрий Масюк в эфире РБК поделился, что ожидаемый экономический эффект от внедрения ИИ в бизнес прогнозируется на уровне ≈ 8–13 трлн рублей в год. Причем больше всего принесет генеративный ИИ — от 1,6 до 2,7 трлн руб.

2. 78% российских компаний, системно применяющих ИИ, уже видят реальный экономический эффект — в основном от сокращения затрат, но есть и те, кому ИИ приносит выручку в новых сервисах и продуктах.

3. Подавляющее большинство компаний используют готовые решения от внешних партнеров, около половины адаптируют их под свои бизнес-процессы.

4. Один из главных трендов на ближайшее время — переход ИИ в физический мир через роботов и носимые устройства, такие как диктофоны или наушники. Ну и конечно ИИ-агенты.

Андрей Карпаты снова выдал красивую базу

Он говорит, что нельзя забывать, что LLM – симуляторы, а не самостоятельные сущности, и что это нужно учитывать при взаимодействии с ними.

Краткий перевод:

Не воспринимайте большие языковые модели как самостоятельные сущности – думайте о них как о симуляторах. Например, когда вы обсуждаете какую-то тему, не задавайте вопрос:

«Что ты думаешь о xyz?»

Никакого «ты» здесь нет. В следующий раз лучше спросить:

«Какая группа людей подошла бы для обсуждения xyz? Что бы они сказали?»

Модель может воспроизводить и симулировать множество точек зрения, но она не «размышляла» о xyz и не формировала собственных мнений в привычном для нас смысле. Если же вы заставляете ее отвечать, используя обращение «ты», она все равно что-то выдаст – но, по сути, просто приняв на себя некий личностный вектор, заданный статистикой обучающих данных, и симулируя его.

Это вполне допустимо, но в этом гораздо меньше мистики, чем многие наивно предполагают, задавая вопросы «искусственному интеллекту».

Вот что значит качественный совет по промптингу ☕️

Занятное интервью вышло у Демиса Хассабиса с изданием Axios

Посмотреть полностью можно здесь. Особенно понравился момент, где Демиса попросили без преувеличений и максимально честно рассказать, что, по его мнению, будет происходить с ИИ в ближайшие 12 месяцев. Ученый ответил вот так:

1. Конвергенция модальностей. Например, Gemini мультимодальная, и благодаря этому можно воспроизводить множество интересных результатов. Хороший кейс – это новая Nano Banana Pro, которая действительно хорошо понимает изображения, стили, инфографику и тд (благодаря, собственно, Gemini). Следующий шаг – это объединение видео с языковыми моделями, и в ближайший год мы увидим в этой области большой прогресс.

2. Модели мира типа Genie. В ближайший год они станут намного лучше.

3. И, конечно, агенты. Сейчас о них уже много говорят, но они пока недостаточно надежны, чтобы выполнять задачи от начала до конца. Но Демис уверен, что в течение года это изменится, и агенты уже будут неотъемлемой составляющей жизни.

Что касается AGI, Хассабис ставит на 5-10 лет. А сейчас мы приближаемся к моменту, которые многие называют «радикальным изобилием» – когда множество, если не большинство, человеческих задач будет постоянно решаться с помощью ИИ.

Еще раз ссылка на полное интервью

Channel photo updated

Ян Лекун будет строить стартап в Европе, а не Америке

По его словам, Кремниевая долина перегрета и полностью «загипнотизирована» ИИ, поэтому альтернативные направления проще развивать вне долины, и в частности – в Париже.

Лекун сам из Франции и, в целом, всегда топил за европейский AI. Именно по его инициативе Meta когда-то открыла FAIR‑лабораторию в Париже, где позже родилась Llama.

Теперь, в своем стартапе, он говорит, что хочет «использовать недооценённый европейский талант, создав для него нужную исследовательскую среду».

ARC Prize назвали победителей этого года

На первом месте ребята с решением NVARC, они выбили 25.03%. NVARC – это ансамбль, собранный из других решений: объединение улучшенной версии подхода от команды «the ARChitects» (победители прошлого года) и компонентов на основе Tiny Recursive Model (TRM).

LLM-часть хорошо справляется с задачами, где нужны гибкие рассуждения и контекст, а TRM-часть дает базовую структурную устойчивость и решает задачи, где явно выгодно программное символьное мышление.

Сами TRM (Tiny Recursive Mode), к слову, взяли награду за лучшую статью, но в основном топе их нет. Наш разбор этой работы можно почитать здесь.

Далее по списку победителей у нас как раз the ARChitects с улучшенной архитектурой, MindsAI (фактические победители прошлого года, которых не наградили, потому что те не открыли код), Lonnie и Guillermo Barbadillo (второе место в прошлом году).

Короче, на манеже все те же. Два момента, которые хочется подчеркнуть относительно всех решений:

1. В этом году закрытые frontier LLM убежали вперед формальных победителей конкурса (ими могут стать только те, у кого открыт код). В прошлый раз почти все конкурсные решения били результаты ведущих на тот момент LLM, но в этом году роли сменились. У лидера конкурса результат 25%, а тем временем Gemini 3 Deep Think выбивает уже под 46%.

2. Зато решения сами по себе стали намного интереснее. Структура обновленного бенчмарка почти не позволяет решать задачи брутфорсом, как многие делали ранее, поэтому в этом году много идейных новшеств. Основной тренд – на refinement loop, то есть на цикличное улучшение предсказания модели. В индустриальных агентах сейчас все чаще используется то же самое.

arcprize.org/blog/arc-prize-2025-results-analysis

The Verge пишет, что GPT-5.2 должна выйти уже на следующей неделе, 9 декабря

Изначально стартап планировал дату выхода на конец месяца, но запуск ускорили из-за давления конкурентов.

Надеемся на что-то достойное 🤔

Anthropic утверждают, что их сотрудники делегируют Claude уже 60% ежедневных задач

Всего года назад этот показатель составлял около 28%.

Компания также заявила, что ИИ повысил продуктивность инженеров на 30 процентных пунктов. И не только из-за автоматизации собственных задачек: например, среди сотрудников теперь существует негласное правило «сначала спроси у ИИ, затем у коллег», которое тоже сокращает нагрузку работников на многих позициях.

www.anthropic.com/research/how-ai-is-transforming-work-at-anthropic

На AlphaArena заметили лидирующую mystery model. Илон Маск подтвердил, что это тестовая версия Grok 4.20 🫠

AlphaArena – это та самая площадка, где модели соревнуются в реальном трейдинге. Они получают капитал в 10000 долларов и торгуют криптовалютными контрактами, акциями и тд.

В основном модели, конечно же, уходят в минус. Но недавно на арене заметили новую модель под кодовым названием «mystery model». Она заметно выбилась вперед относительно соперников, торговала смело и фиксировала прибыль точно на пиках.

Оказалось, что это был новый Grok 4.20 (да, нолик в конце не случайный 🔵). Это подтвердил Илон Маск в X.

Когда релиз – пока не говорят. Но был бы неплохой подарок от xAI на Новый Год

Это они еще про грамоты за русского медвежонка не слышали

У Apple что-то пошло не по плану: за последние 72 часа из компании ушли четыре главы основных подразделений, включая директора по ИИ

➖Джон Джаннандреа, глава AI/ML, уходит на пенсию из-за тупиковой ситуации с Siri и AI-функциями

➖Алан Дай, глава UI-дизайна, переходит в Meta для руководства новой дизайн-студией.

С дизайном в Apple вообще все сложно после ухода Джони Айва к Альтману. Известно, что за последние пару месяцев OpenAI захантила из Apple порядка 40 сотрудников из отделов дизайна, hardware и wearables. Напоминаем, что сейчас Альтман совместно с Айвом разрабатывают семейство ИИ-устройств без экранов – анти-IPhone.

Влияет и конкуренция с Meta. Ранее Цукер забрал из Apple главу foundation models, а сейчас забирает у компании большую часть рынка носимых устройств со своими Ray-Ban Meta. Apple пытаются переключиться с Vision Pro на такие же ИИ-очки, но там 73% рынка уже контролирует Meta.

➖ Также ушли в отставку Кейт Адамс, старший вице-президент и генеральный советник, и Лиза Джексон, вице-президент по экологии, политике и социальным инициативам.

Короче, F

MWS AI выпустила корпоративную платформу MWS AI AGENTS PLATFORM для создания ИИ-агентов

Все как мы любим: можно создать агента на базе LLM в приятном визуальном интерфейсе, не написав ни одной строчки кода.

Количество возможных бизнес-сценариев огромно: построить можно даже мультимодальные и мультиагентные процессы. Агенты смогут распределять роли и функции, передавать друг другу результаты и проверять их.

Также на платформе есть уже готовые решения «из коробки», а еще инструменты для разметки и подготовки данных. А если с внедрением решения понадобится помощь, то MWS AI предоставят консультационную поддержку, обучение команд и экспертное сопровождение.

Кстати, в разработку платформы компания вложила 4 миллиарда рублей. Система разрабатывалась специально как enterprise-ready решение, так что надежность и устойчивость — на высоте.

Google выпустили Gemini 3 Deep Think, и это поразительная модель

Она выбивает 41% на HLE и 31.1% на ARC-AGI-2 (без использования инструментов). Это заметно лучше Gemini 3 Pro, а остальные модели вообще остаются далеко позади.

Модель использует «продвинутые параллельные рассуждения для одновременного изучения нескольких гипотез», то есть она задействует сразу несколько потоков параллельных рассуждений и каким-то образом объединяет результаты.

Джефф Дин написал, что эта модель «делает доступной технологию, которая выиграла золотые медали IMO и ICPC». Но обратите внимание, что это НЕ та же самая модель. Она просто построена на основе того варианта Gemini-2.5 Deep Think, которая выигрывала олимпиады (имеется в виду, использует ту же идею с параллельными потоками ризонинга), то есть Gemini 3 Deep Think может оказаться еще мощнее.

Пока модель доступна только подписчикам Ultra

blog.google/products/gemini/gemini-3-deep-think/