TGViewer
Channel ✦ Verified Channel
Data Secrets

Data Secrets

@data_secrets

Главный по машинному обучению

Сотрудничество: @veron_28

РКН: clck.ru/3FY3GN
Open in Telegram
Subscribers
94.5K
Photos
7.5K
Videos
880
Links
3.4K

Showing posts older than #9336 · Back to latest

Older Posts 19 shown
Post #9335 24.1K
Anthropic сделали CLI для Claude API

Это как gh для GitHub. То есть теперь всеми ресурсами платформы Claude можно управлять из терминала с помощью команды ant. Например:

ant models list

ant messages create --model claude-opus-4-8 --max-tokens 1024 ...


Можно было бы сказать, что это просто удобная оболочка под API, но Anthropic ничего не делают «просто».

С помощью ant теперь можно описывать агентов в YAML и одной командой создавать или обновлять их на платформе Claude. Фактически это делает агента полноценной конфигурацией, которую можно хранить в Git, отправлять на ревью через PR, деплоить через CI/CD и откатывать между версиями.

Сама идея не новая, подобные подходы давно используются в агентных фреймворках. Но теперь это становится официальной частью экосистемы Anthropic и работает напрямую с Claude Platform.

Небольшой, но очень полезный инфраструктурный релиз.

https://platform.claude.com/docs/en/api/sdks/cli
  • 🔥 118
  • ❤ 40
  • 👍 26
  • 🗿 9
  • 🤔 5
  • 😁 3
Post #9334 25.1K
Минутка увлекательных метрик: Сэм Альтман раскрыл, что самый активный пользователь OpenAI тратит более 100 млрд токенов в месяц

На одном из последних стримов он сказал, что примерно сколько сжигает крупнейший внутренний пользователь OpenAI. И добавил, что «к его удивлению», у стартапа есть внешний клиент, который тратит еще больше.

Для понимания картины: 100 млрд токенов – это примерно 125 миллионов страниц, то есть примерно 100 тысяч копий «Войны и мира». В месяц!

Это экстремально много даже для крупного enterprise-использования. А самое интересное, что за последние годы такие рекорды потребления токенов выросли примерно в миллион раз.

tokenmaxxing, что ты делаешь 🤯
  • 👍 101
  • 🤯 72
  • ❤ 23
  • 😁 14
  • 🫡 8
  • ⚡ 1
  • 🤔 1
Post #9332 24.1K
Ставка на лояльный подход к нейросетям

На сегодняшний день главным козырем российской IT-отрасли перед другими странами остается комфортная нормативная среда, заявил первый зампред правления Сбера Александр Ведяхин на ПМЭФ.

Готовящийся профильный закон обязан сохранить данный статус-кво ради дальнейшего стимулирования инноваций. Ради этой цели сейчас ведется плотный диалог между бизнесом и властью.

В итоге стейкхолдерам предстоит четко определить границы допустимого контроля: новые правила не должны бить по скорости внедрения алгоритмов.
  • 😁 222
  • 🗿 67
  • 🤨 30
  • ❤ 10
  • 👍 7
  • 🤯 5
  • 🔥 4
Post #9331 28.3K
Тот самый коллега с зп вдвое выше твоей каждый рабочий день:
  • 😁 440
  • 🔥 30
  • 🦄 23
  • ❤ 8
  • 🗿 6
  • 💯 3
Post #9330 23.4K
Data Secrets Anthropic поделились первыми результатами по проекту Glasswing, в котором Claude Mythos находил баги в коде компаний-партнеров Напоминаем, что проект был запущен всего полтора месяца назад. Но уже на данный момент вместе с примерно 50 партнерами с помощью…
Anthropic продолжают расширять проект Glasswing

Они объявили, что в новой волне доступ получат уже 150 организаций, причем на только из Америки. В частности, после недель переговоров, доступ получает даже агентство ЕС по кибербезопасности.

Anthropic ожидают, что схожие модели уровня Mythos появятся у других компаний в течение 6-12 месяцев (довольно пессимистичный в плане прогресса прогноз, кстати), и хотят успеть помочь компаниям обезопасить свои процессы, пока такие системы не стали общедоступными и дешевыми.

www.anthropic.com/news/expanding-project-glasswing
  • 🔥 61
  • ❤ 19
  • 😁 12
  • 👍 9
  • 🤨 6
  • 🕊 1
Post #9328 24.3K
Data Secrets Google будет привлекать инвестиции на ИИ Да, даже Google не хватает денег на ИИ. Alphabet официально заявила, что спрос на ее ИИ-решения «превышает доступные поставки». Дефицит мощностей наблюдается даже внутри компании. Недавно внутри Google сформировали…
Вам доставка мемов из пузыря
  • 😁 489
  • 👍 25
  • 🔥 23
  • ⚡ 1
  • 🐳 1
  • 🏆 1
  • 🍓 1
Post #9327 22.8K
Google будет привлекать инвестиции на ИИ

Да, даже Google не хватает денег на ИИ. Alphabet официально заявила, что спрос на ее ИИ-решения «превышает доступные поставки».

Дефицит мощностей наблюдается даже внутри компании. Недавно внутри Google сформировали специальный комитет по распределению компьюта по департаментам, и получить GPU/TPU для своего проекта теперь не так уж и просто. Мы писали об этом тут.

Короче, им нужно прямо сейчас быстро строить инфраструктуру.

Но Пичаи признал, что на собственные средства такой темп Google не осилит. Так что они вынужденно привлекают срочные инвестиции путем продажи акций.

Пока звучит сумма в 80 миллиардов долларов. А всего на инфраструктуру в 2026 они планируют потратить в районе $175–185 млрд.
  • 🔥 101
  • 😁 47
  • ❤ 16
  • 🤯 8
  • 👍 5
  • 🤔 1
  • 🦄 1
Post #9326 22.3K
Data Secrets OpenAI начинает официальный процесс выхода в IPO WSJ пишут, что они планируют подать заявку регулятору буквально сегодня или завтра. Видимо, у них уже все было готово, и они дожидались только окончания суда с Маском. После подачи заявки она будет рассматривать…
Вслед за OpenAI Anthropic тоже подали заявку на IPO

Они объявили об этом сами, вот проект регистрационного заявления.

Теперь обе компании находятся на стадии одобрения заявок регулятором (Securities and Exchange Commission, в данном случае). Так как заявки конфиденциальны, финансовых деталей пока нет.

Формы были поданы стартапами с разницей в неделю, так что гонка за первенство по IPO продолжается
  • ❤ 33
  • ⚡ 15
  • 😁 3
  • 🤔 2
  • 🗿 2
  • 👍 1
  • 😎 1
Post #9325 27.3K
Стример PewDiePie выкатил проект для локального запуска ИИ-моделей и агентов

Один из крупнейших в мире блогеров продолжает перевоплощаться в AI-разработчика. Больше 10 лет он снимал летсплеи, прохождения и всякую развлекаловку и был самым подписываемым на YouTube, а потом – заинтересовался ИИ, и пошло-поехало.

В ноябре он объявил, что собрал себе суперкомпьютер для запуска локальных LLM за 20к долларов. Он призывал всех перестать пользоваться ChatGPT и остальными чат-ботами и переходить на локальные модели, чтобы не делиться своими данными с "нечестными" корпорациями и не переплачивать.

Затем он дообучил собственную модель, которая по какому-то бенчмарку даже превосходила фронтиры.

И вот сейчас – выпускает полноценную опенсорсную оболочку Odysseus для локального запуска агентов и моделей: https://youtu.be/rAzT5lcezPs.

Кратко, это попытка сделать полноценный self-hosted ChatGPT, то есть внутри интерфейс, память, инструменты, хранение данных, всякие агенты и тд. Модели можно подключать через Ollama, llama.cpp или vLLM, и давать им доступы на усмотрение.

За день его проект на GitHub набрал почти 18к звезд: github.com/pewdiepie-archdaemon/odysseus.

Ждем, когда уже вайбкодить начнет MrBeast
  • 😁 316
  • 👍 90
  • ❤ 48
  • 🔥 18
  • 🤯 8
  • 🗿 4
  • 🆒 1
Post #9324 26.9K
RTX Spark – новый серьезный конкурент Apple Silicon от Nvidia

Еще один очень яркий релиз с прошедшей вчера Computex 2026, на этот раз уже для потребителей.

RTX Spark – это System-on-Chip для AI-PC и локального запуска ИИ-агентов. Внутри будет 20-ядерный ARM CPU, Blackwell GPU на 6144 CUDA-ядер, Tensor Cores с FP4 и до 128 ГБ объединенной памяти, которая и сделала Apple Silicon таким популярным среди разработчиков.

NVIDIA заявляет до 1 петафлопа AI-производительности. Конечно, речь идет о низких точностях, но тем не менее: еще недавно эта мощность ассоциировалась с серьезными серверными системами. На такое железо будут спокойно влезать модели до 70–120B с квантизацией. Плюс CUDA и весь AI-стек Nvidia из коробки.

При этом ноутбуки будут очень тонкими и легкими, ~ 14мм и 1.3 кг.

Ноутбуки на новом чипе уже готовят Dell, HP, Lenovo, Asus и другие.

www.nvidia.com/en-us/products/rtx-spark/
  • 🔥 177
  • 🤯 44
  • ❤ 24
  • 👏 5
  • 😁 5
  • 👍 3
  • 🦄 2
  • 🗿 1
  • 👾 1
Post #9323 24.3K
Nvidia впервые выпускают собственный CPU – NVIDIA Vera

Vera спроектирован специально для ИИ. На агентных задачах выдает ускорение 80% относительно x86.

Внутри 88 ядер Olympus, это первая собственная архитектура NVIDIA. Конечно, основная фишка в сверхтесной связке с GPU. Vera и будущие GPU Rubin связаны через NVLink-C2C с пропускной способностью 1.8 ТБ/с. Это примерно в 7 раз больше, чем PCIe Gen6, то есть очень быстро.

А это значит: дешевле и быстрее обучение и инференс, меньше простоев и выше загрузка кластеров.

По сути, Nvidia теперь продает датацентры под ключ. И GPU, и CPU, и софт, и сеть, и все это как единая система. Дженсен сказал, что первыми клиентами под Vera будут OpenAI, Anthropic и SpaceX.

https://www.nvidia.com/en-us/data-center/vera-cpu/
  • 🤯 142
  • ❤ 46
  • 🔥 40
  • 👍 9
  • ❤‍🔥 4
  • 👏 3
  • 😁 3
  • 🤔 1
Post #9322 23.7K
Lakehouse будет расти в России быстрее рынка аналитических решений в целом

Речь про архитектуру, которая объединяет Data Lake и классические DWH: данные хранятся отдельно от вычислительных мощностей, из-за чего систему становится проще и дешевле масштабировать на больших объемах.

В интервью «Коммерсанту» руководитель продуктовой архитектуры платформы данных Yandex Cloud Леонид Савченков говорит, что классические DWH начинают заметно «болеть» на объемах свыше 100 ТБ:

«Единственный способ это исправить — докупать серверные мощности. Но в традиционной архитектуре хранение данных и их обработка неразрывно связаны, поэтому расширять приходится сразу все — даже если “узкое место” только одно».

Среди компаний, которые уже двигаются в эту сторону, упоминаются Т-Банк, «Магнит», Lamoda и «Лемана Про». Отдельно отмечается, что Lakehouse удобнее для запуска ИИ-нагрузок: модели и аналитические агенты можно выносить на отдельные вычислительные мощности без влияния на основную систему.

Интересно, что в качестве одного из будущих сценариев отдельно выделяют аналитику на естественном языке — когда бизнес задает вопрос почти «человеческим» языком и получает готовый график или SQL-запрос.
  • 🗿 50
  • ❤ 29
  • 👍 14
  • 😁 13
  • 🤯 6
  • ✍ 1
Post #9319 34.5K
Data Secrets Anthropic оценили почти в 1 триллион долларов Компания официально объявила о раунде H: они привлекли $65 млрд при оценке в $965 млрд (напоминаем, что еще в феврале их оценивали в 380 миллиардов). И, кстати, OpenAI последний раз оценили в 852 миллиарда. …
Один из корпоративных клиентов Anthropic случайно потратил за месяц 500 миллионов долларов на токены

Вы не ослышались, пол миллиарда долларов.

Об этом изданию Axios рассказал консультант компании (название компании не раскрывалось). Дело в том, что для сотрудников не были установлены лимиты по использованию, и те сожгли дополнительных токенов буквально на миллионы.

Теперь понятно, откуда у Anthropic такой ARR
  • 😁 418
  • 🤯 82
  • ❤ 19
  • 🗿 5
  • 🤩 4
  • 🔥 3
  • 🕊 3
  • 👍 1
Post #9318 29.5K
Anthropic оценили почти в 1 триллион долларов

Компания официально объявила о раунде H: они привлекли $65 млрд при оценке в $965 млрд (напоминаем, что еще в феврале их оценивали в 380 миллиардов). И, кстати, OpenAI последний раз оценили в 852 миллиарда.

При этом выручка (ARR) Anthropic перешагнула за 47 миллиардов долларов.
  • ❤ 162
  • 🤯 78
  • 👍 27
  • 🔥 15
  • 😁 13
  • 🦄 1
Post #9317 31.1K
Data Secrets Ждем Opus 4.8 сегодня?
Claude Opus 4.8 здесь

Посмотрите на этот невероятный показатель в 69.2% на SWE Pro. Anthropic пишут, что модель еще лучше работает с длинными тасками, в 4 раза чаще замечает и исправляет собственные ошибки и более надежно следует инструкциям.

Кроме того:

– В Claude Code закатили новую фичу dynamic workflows. Теперь агент сможет брать на себя еще более долгие задачи, выполнение которых может занимать дни: он запускает сотни суб-агентов и управляет ими, корректирует план, проверяет все результаты и так далее. Пока в превью (вот тут отдельный блогпост). Оказывается, именно эту фичу использовали для той самой миграции Bun с Zig на Rust.

– В claude.ai и Cowork теперь можно контролировать усилия модели: больше усилий – глубже ризонинг, меньше усилий – быстрые ответы.

– Fast mode для новой модели стал в три раза дешевле.

В целом цена та же, модель уже доступна.

https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-8
  • ❤ 147
  • 🤯 45
  • ⚡ 17
  • 👍 14
  • 🔥 5
  • 😁 5
  • 👏 2
  • 🐳 2
Post #9316 24.7K
Ждем Opus 4.8 сегодня?
  • 🤯 132
  • 😁 33
  • ⚡ 18
  • 🔥 6
  • ❤ 3
  • 👍 1
  • 🤔 1
Post #9314 24.2K
Data Secrets Используя идеи ИИ, ученые опровергли известную гипотезу сумм-произведений для действительных чисел Совсем недавно OpenAI объявили, что их внутренняя модель нашла лучшее решение для известной задачи Эрдеша о единичном расстоянии. Люди 80 лет считали, что оптимальное…
Ведущий ученый из OpenAI Ноам Браун считает, что ИИ может в целом улучшить математические способности людей

Вот так он прокомментировал новость выше о том, что люди переняли подход ИИ для опровержения известной гипотезы:

"После появления AlphaGo навыки игроков в Go заметно улучшились. Подозреваю, что мы увидим аналогичную закономерность и в математике".


Феномен AlphaGo действительно существует: после победы над Ли Седолем люди стали наследовать у нее тактики, а некоторые лучшие игроки вроде Кэ Цзе даже в целом изменили стиль игры. Браун считает, что математиков ждет примерно то же самое: ИИ открывает новые пути, которые люди затем могут переиспользовать в собственных доказательствах (что, собственно, и произошло).
  • ❤ 144
  • 👏 30
  • 🐳 26
  • 🔥 18
  • 😁 9
  • 👍 7
  • 🗿 6
  • 🤔 3
Post #9313 23.1K
Используя идеи ИИ, ученые опровергли известную гипотезу сумм-произведений для действительных чисел

Совсем недавно OpenAI объявили, что их внутренняя модель нашла лучшее решение для известной задачи Эрдеша о единичном расстоянии. Люди 80 лет считали, что оптимальное решение найдено, но ИИ удалось найти абсолютно новое бесконечное семейство конфигураций, которое опровергло эту версию.

Если хотите почитать подробнее, мы писали об этом здесь: t.me/data_secrets/9265.

Основная фишка решения заключалась в альтернативном подходе, который люди до этого не замечали. Модель связала геометрическую задачу с алгебраической теорией чисел, и использовала в решении башни полей классов.

Ученые сразу обратили внимание на этот трюк. И вот, используя те же башни полей, группа математиков буквально вчера опровергла еще одну известную гипотезу.

Вот их статья: arxiv.org/pdf/2605.28781. В ней они прямо пишут, что "вдохновились на повторное рассмотрение возможности
опровержения гипотезы благодаря изобретенному в OpenAI контрпримеру для задачи о единичных расстояниях".

Кстати, в ходе работы авторы также использовали GPT-5.5 Pro, но пишут, что финальное доказательство все-таки получили самостоятельно.
  • 🫡 71
  • ❤ 32
  • 👍 24
  • 🔥 15
  • 😁 3
Older posts →
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →