Анализ данных (Data analysis)

24 July 2025 09:48

🎙 Lex Fridman выпустил новое интервью с Demis Hassabis — CEO Google DeepMind.

🔍 В подкасте — всё, что волнует мир ИИ:
— будущее AI & AGI
— моделирование биологии и физики
— видеоигры, программирование, генерация видео
— world models и Gemini 3
— scaling laws, вычисления, P vs NP
— сложность, энергия, солнце и термояд
и многое другое.

💡 Техническое, глубокое и очень увлекательное интервью. Настоящий разговор о том, куда идёт ИИ.

📺 Смотреть на youtube
📺 Смотреть в X

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

23 July 2025 14:46

🚀 Новый релиз: MegaScience

Открыт крупнейший и самый качественный датасет для постобучения моделей научному мышлению — 1.25 миллиона QA-пар!

🔬 Покрывает 7+ дисциплин: от физики до биомедицины
📚 Вопросы и ответы уровня университетских учебников
📈 Обученные на нём модели обгоняют официальные Instruct-бейзлайны

📄 Статья: https://huggingface.co/papers/2507.16812
🤖 Датасет и модели: https://huggingface.co/MegaScience
💻 Код: https://github.com/GAIR-NLP/MegaScience
🎯 Система оценки: https://github.com/GAIR-NLP/lm-open-science-evaluation

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

23 July 2025 10:36

🚀 Qwen3-Coder — новая мощная open-source модель от Alibaba для кодинга

Модель с архитектурой MoE:
- 480B параметров в общей сложности
- 35B активных параметров
- Контекст 256k, но легко масштабируется до 1M токенов

📈 Производительность:
- На уровне Claude 4 Sonnet
- Лучше или на уровне GPT-4.1 на многих задачах
- Обходит Kimi K2, DeepSeek V3 на ряде бенчмарков

🧩 Модель уже доступна:
- На HuggingFace — можно скачать и запускать
- В OpenRouter — $1/M токенов вход, $5/M выход
(в 3 раза дешевле Claude Sonnet: $3 и $15)

Попробовать бесплатно можно:
🟡Через чат: ttps://chat.qwen.ai/)
🟡GitHub link: https://github.com/QwenLM/qwen-code
🟡 Blog:https://qwenlm.github.io/blog/qwen3-coder/
🟡 Model: https://hf.co/Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct

Qwen3-Coder — это просто одна из лучших моделей для программирования, которые мы когда-либо видели.

#qwen #ml #ai #llm #Alibaba

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

22 July 2025 14:47

🧠 Нейроаналитик — AI-агент для анализа и визуализации данных от Yandex B2B Tech.

🔍 Что делает:
• Помогает искать инсайты в таблицах и графиках
• Строит и редактирует визуализации по запросу на естественном языке
• Ускоряет отчёты и проверку гипотез примерно на 30%
• Работает внутри BI-сервиса Yandex DataLens
• Доступен в облаке и on-premises
• Не требует знаний синтаксиса формул или кода

Построен на базе Yandex Cloud AI Studio, где также можно собирать своих ИИ-ассистентов. Первая версия фичи появится в сентябре этого года, а пока можно записаться в лист ожидания.

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

22 July 2025 11:03

🧱 Pi³ (Pi-Cubed) — новая SOTA‑модель, которая строит 3D‑модель объекта по фотографиям 📸

💡 Главное:
— На вход подается несколько фото с разных ракурсов — и она восстанавливает объёмную 3D‑форму
— Не важно, в каком порядке поданы изображения
— Модель сама определяет, где стояла камера, как выглядел объект в объёме, и выдаёт готовое 3D

⚙️ Под капотом:
— Работает без supervision
— Не требует фиксированной позиции камеры
— Отлично подходит для 3D‑сканирования, реконструкции, AR/VR и генеративных задач

📄 Paper: https://yyfz.github.io/pi3/
👨‍💻 Code: https://github.com/yyfz/Pi3
🤗 Demo: https://huggingface.co/spaces/yyfz233/Pi3

#3d #ml #reconstruction

Анализ данных (Data analysis)

21 July 2025 22:26

🚀 Новая модель рассуждений — Hierarchical Reasoning Model (HRM) 🧠🤖

HRM — это ИИ, вдохновлённый тем, как устроен человеческий мозг: информация обрабатывается иерархически, от простого к сложному. И результат — впечатляет.

💡 Модель решает сложные задачи, такие как:
- ARC-AGI (бенчмарк на гибкое мышление)
- Судоку экспертного уровня

И всё это:
✅ Без предобучения
✅ Без Chain-of-Thought
✅ Всего на 1,000 обучающих примерах!

🔬 Это не просто новая модель — это подход, построенный на принципах нейронауки, и он уже показывает мощные результаты.

📄 Исследование: https://arxiv.org/abs/2506.21734
💻 Код на GitHub: https://github.com/sapientinc/HRM

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

21 July 2025 19:04

Бесплатный курс по PostgreSQL от практиков рынка

Присоединяйтесь к бесплатному курсу по основам PostgreSQL от Selectel и Эльбрус Буткемп. Он будет полезен Junior- и Middle-специалистам: администраторам баз данных, разработчикам, DevOps-инженерам и аналитикам.
 
Вы научитесь:
🔹создавать и связывать таблицы,
🔹выполнять базовые операции с данными,
🔹работать с РСУБД.

Бонусы: вы можете получить сертификат о прохождении курса, а также промокоды для практики на мощностях Selectel.

Начните обучение уже сегодня.

Реклама. АО «Селектел», ИНН 7810962785, ERID: 2VtzqwqVE9D

Анализ данных (Data analysis)

21 July 2025 14:31

🔍 Lucy (1.7B) — легковесная агентная модель веб-поиска на базе Qwen3, обученная только через RL, без привычного SFT.

📱 Заточена под мобильные устройства и CPU-only:
• Агентный поиск через Serper (Google API) + Crawl4AI
• Специальные векторные задачи направляют рассуждение
• Обгоняет DeepSeek-v3 на SimpleQA (MCP-бенчмарк)
• Работает с vLLM, llama.cpp, Jan, LMStudio
• Есть в формате gguf — для локального запуска на CPU
• Режим генерации: temp 0.7 / top-p 0.9 / top-k 20

https://huggingface.co/collections/Menlo/lucy-6879d21ab9c82dd410b231ca

Анализ данных (Data analysis)

21 July 2025 12:51

💸 Марк Цукерберг предложил *Марку Чену перейти к нему — и, по слухам, миллиардер предложил 1 миллиард долларов.

Когда речь заходит о гонке за ИИ‑талантами, ставки становятся буквально космическими 💸

Марк Чен (Mark Chen) — ведущий исследователь OpenAI, занимающий пост Chief Research Officer / Senior VP of Research.

Анализ данных (Data analysis)

21 July 2025 10:04

ML-инженеры и Data Scientists + One Day Offer = попадание в команду HR-платформы Сбера! 💚

26 июля вы сможете пройти экспресс-отбор в команду банка, которая делает поиск кандидатов проще и быстрее. Вот для каких задач вы будете искать и разрабатывать AI-решения:

✔️ ранжирование резюме или вакансий
✔️ рекомендации образовательного контента
✔️ распознавание документов
✔️ автоматизация рутинных процессов
✔️ прогнозирование оттока и внутренних перемещений

Регистрация на One Day Offer по ссылке!

Анализ данных (Data analysis)

20 July 2025 11:01

🎆 Harbor — локальный стек для работы с LLM в один клик. Этот инструмент упрощает запуск локальных языковых моделей и связанных сервисов — от веб-интерфейсов до RAG и голосового взаимодействия. Всё работает в Docker и настраивается парой команд.

Harbor автоматически интегрирует компонентов, например, SearXNG сразу подключается к Open WebUI для поиска по вебу, а ComfyUI — для генерации изображений. Подходит тем, кто хочет быстро развернуть локальную среду для экспериментов с ИИ.

🤖 GitHub

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

18 July 2025 16:04

🚗 python-can — универсальная библиотека для работы с CAN-шиной из Python. Этот проект предоставляет удобные абстракции для взаимодействия с различными CAN-адаптерами и поддерживает как классический CAN, так и CAN FD.

Библиотека обладает кроссплатформенностью и поддерживает множество бэкендов, включая SocketCAN, Kvaser, PCAN и другие. Полезно для автомобильной диагностики, робототехники и промышленной автоматизации.

🤖 GitHub

Анализ данных (Data analysis)

18 July 2025 13:04

📊 ManusAI теперь умеет визуализировать данные красиво и без боли

Загружаете сырые данные → описываете, что хотите увидеть → выбираете тип графика → Manus сам всё строит.

Мы вот так выяснили, что среди трёх видов пингвинов — Адели, Антарктических и Генту — самые пухлые и длинноластые оказались именно генту. 🐧

Подходит идеально для:
— дашбордов и презентаций
— отчётов для коллег и инвесторов
— исследовательского анализа без кода

🎨 Приятный интерфейс, поддержка CSV, markdown-выгрузка и PDF. И всё это — бесплатно.

Попробовать: https://manus.ai

@data_analysis_ml

#manus

Анализ данных (Data analysis)

18 July 2025 07:02

Рискните зарегистрироваться на One Day Offer и получите работу в команду блока «Риски» ⚡️

25 июля Сбер приглашает дата-инженеров и аналитиков данных пройти ускоренный отбор и открыть доступ к реально интересным задачам в 120+ витринах и 25+ петабайтах данных.

Встречаемся онлайн 25 июля в 10:30 — ссылка на регистрацию здесь!

Анализ данных (Data analysis)

17 July 2025 10:00

Как уменьшить расходы на КХД в 7 раз и не отстать от AI гонки?

Нужно использовать КХД на архитектуре Lakehouse. 74% западных корпораций уже мигрировали на архитектуру Lakehouse, которая объединяет сильные стороны DWH и Data Lake, а также служит фундаментом для быстрого внедрения AI-инициатив.

Протестируйте VK Data Lakehouse — КХД нового поколения для уменьшения стоимости хранения данных и ускорения аналитики до 10 раз.

→ Дешевое хранение данных в S3-хранилище. Стоимость хранения 1 ГБ с репликацией в облаке уменьшается в 10 раз — с 30 до 3 рублей по сравнению с DWH.

→ Транзакционность для данных в S3-хранилище. Табличный формат поверх S3 обеспечивает ACID и полноценную работу в сценариях DWH.

→ Ускорение аналитики. MPP SQL-движок для параллельной работы с данными из разных источников без тяжелого ETL.

→ Уменьшение расходов за счет разделения compute и storage. Платите только за то, что используете. Нет затрат на простаивающие ресурсы.

→ Линейный рост затрат вместо экспоненциального при масштабировании.

→ Не нужно содержать отдельные команды под DWH и Data Lake.

→ Универсальное решение для работы с любым объемом данных. От гигабайт до сотен петабайт. Без сложного масштабирования и миграций.

→ Работа с ML становится быстрее без рисков уронить DWH. DS команда может экспериментировать с ad hoc запросами без опаски уронить DWH и BI.

Чтобы получить до 150 000 бонусных рублей для тестирования VK Data Lakehouse в VK Cloud с поддержкой архитекторов:

👉Оставляйте заявку

Будем рядом на всех этапах пилота и поможем довести MVP до результата.

Анализ данных (Data analysis)

24 July 2025 08:10

✔️ OpenAI анонсировала дату проведения DevDay.

OpenAI объявила, что ее следующая конференция для разработчиков, DevDay, состоится 6 октября 2025 года в Сан-Франциско. На мероприятии выступят Сэм Альтман и Грэг Брокман. DevDay традиционно становится площадкой для главных анонсов OpenAI, и в этом году разработчикам обещают ранний доступ к информации о будущих продуктах и технологиях.

Конференция планирует собрать более 1500 разработчиков. Регистрация на очное участие открыта в формате подачи заявок до 30 июля, а приглашения будут разосланы в середине августа. Стоимость участия составит 650 долларов. Для тех, кто не сможет присутствовать лично, будет организована прямая трансляция основной части мероприятия, а записи остальных сессий опубликуют позже.
openai.com

✔️ Proton представила Lumo: защищенный чат-бот с фокусом на приватность.

Швейцарская компания Proton, известная своим одноименным почтовым сервисом, выпустила автономного ИИ-ассистента Lumo. Чат-бот позиционируется как безопасная альтернатива продуктам от крупных технологических корпораций.

Lumo умеет обобщать документы, писать код, составлять черновики писем и отвечать на веб-запросы. Сервис работает исключительно на открытых языковых моделях, размещенных в собственных дата-центрах Proton в Европе. Вся переписка защищена сквозным шифрованием с "нулевым доступом", что не позволяет самой компании или третьим лицам читать и хранить сообщения.

Попробовать Lumo можно без регистрации через веб-клиент или мобильные приложения, но с ограничениями. Платная подписка Lumo Plus за $12.99 в месяц снимает лимиты на общение и позволяет загружать файлы большего размера.
proton.me

✔️ Google DeepMind Aeneas: открытая ИИ-система для восстановления латинских надписей.

Google DeepMind выпустила Aeneas, опенсорсный инструмент на базе ИИ, предназначенный для помощи историкам в работе с фрагментарными древними надписями. Система анализирует неполные транскрипции и изображения, после чего определяет вероятное место и дату происхождения текста, предлагает варианты недостающих слов и находит аналоги в корпусе известных надписей.

Модель, обученная на 200 000 каталогизированных текстов, является развитием более ранней системы Ithaca для греческого языка. В исследовании, опубликованном в Nature, Aeneas улучшил генерацию научных гипотез в 90% случаев, а его оценки происхождения и датировки совпали с консенсусом ученых.

Aeneas доступна бесплатно для ученых, преподавателей и сотрудников музеев.
theguardian.com

✔️ AWS закрывает свою ИИ-лабораторию в Шанхае.

Amazon Web Services объявила о закрытии своей исследовательской ИИ-лаборатории в Шанхае. В компании это решение назвали трудным, оно завершает семилетнюю историю работы центра, который занимался передовыми разработками в области машинного обучения. По словам одного из научных сотрудников, подразделение расформировывают из-за "стратегических корректировок на фоне напряженности между США и Китаем".

Лаборатория, открытая в 2018 году, была весьма продуктивной: на ее счету более 100 научных публикаций и создание популярной open-source библиотеки Deep Graph Library. В лучшие времена в ней работало более 1000 человек.
ft.com

✔️ Компания Марка Цукерберга разработала нейромоторный браслет, работающий без персональной калибровки.

Устройство, разработанное в Reality Labs представляет собой браслет, который считывает электрическую активность мышц предплечья (sEMG), напрямую декодируя двигательные намерения пользователя.

Главное достижение - разработка универсальной модели, обученной на данных тысяч людей. В отличие от аналогов, требующих длительной настройки под каждого человека, эта система работает из коробки, без предварительной калибровки под новых пользователей.

В тестах интерфейс продемонстрировал распознавание рукописного ввода со скоростью почти 21 слово в минуту, точное определение дискретных жестов (щипки, свайпы) и плавное управление курсором. При этом короткая персональная донастройка на данных конкретного пользователя может повысить точность еще на 16%.
nature.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Анализ данных (Data analysis)

23 July 2025 12:01

🚀 Новинка: Code Sandbox MCP — простой интерпретатор кода для ИИ-агентов

Теперь ты можешь запускать код прямо из LLM (например, Gemini) в локальной изолированной среде, которую полностью контролируешь.

🛠 Как работает:
1. Запускается контейнер (Docker или Podman)
2. Код сохраняется во временный файл
3. Файл копируется внутрь контейнера
4. Выполняется (Python, JS и др.)
5. Вывод и ошибки считываются
6. Всё возвращается клиенту
7. Контейнер удаляется

🔗 Примеры и исходники — в блоге и на GitHub

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

22 July 2025 16:30

🔍T-one — открытая русскоязычная модель распознавания речи, выпущенная Т-Технологиями специально для звонков и телефонии

🧠 Главное:
— Обрабатывает речь кусками по 300 мс и запоминает контекст, подходит для реального времени

— Основа — Conformer и CTC-декодер, дополнительно подключается языковая модель (5-грамм, KenLM), чтобы повысить точность

— Задержка небольшая: около 1–1.2 секунды вместе с постобработкой

— Хорошо справляется с шумом, паузами и разговорной речью по телефону (8 кГц)

— Обучена на 80 тысячах часов аудио, в том числе 6 тысяч часов — это реальные телефонные звонки

— Используется в продуктах Т-Банка

— Дает заметно лучшее качество, если подключить языковую модель

https://habr.com/ru/companies/tbank/articles/929850/

Анализ данных (Data analysis)

22 July 2025 11:56

🚨 BREAKING: Руководитель DeepMind резко раскритиковал заявление OpenAI о "золоте" на Международной математической олимпиаде (IMO)

IMO — это International Mathematical Olympiad (Международная математическая олимпиада).

📌 Это крупнейшее и престижнейшее соревнование по математике для школьников со всего мира. Впервые проведено в 1959 году, сегодня в нём участвуют более 100 стран.

>Прессслужба OpenAI сообщили, что их модель впервые в истории выиграла на IMO золото
> “У IMO есть внутренний протокол оценки, который никто извне не видит.
> Без него нельзя утверждать, что у вас 1 место.
> С потерей баллов на задаче P6 — это серебро, а не золото.”

📌 Что произошло:

— OpenAI не уведомлял IMO, но объявила о "первом месте" своей модели
— Объявление сделали до окончания церемонии IMO, нарушив просьбу не затмевать победу реальных студентов
— DeepMind, наоборот, работала с IMO официально и соблюдала все условия
— Научное сообщество обвиняет OpenAI в непрозрачности и неуважении к сообществу
— Пост был сделан без публикации всей методики и без согласования с организаторами

💬 Цитата из сообщества:
“OpenAI повела себя неуважительно и эгоистично. Нельзя сравнивать так модели и людей.”

🧠 Вопрос к читателю:
Где грань между научным прогрессом и этикой в публичных заявлениях ИИ-компаний?

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

22 July 2025 10:00

Присоединяйся к сообществу современной ИТ-компании. Проходи бесплатные стажировки, знакомься с экспертами, участвуй в активностях и найди работу мечты!

Лига — это:
— Более 6 000 сотрудников по всей России
— Удобный график: удаленка, гибрид или офис
— Полный соцпакет, ДМС, корпоративная связь
— Компенсация фитнеса
— И многое другое

Хочешь расти как профессионал, работать в дружной команде, отдыхать в компании единомышленников, участвовать в масштабных корпоративах? Тогда тебе к нам!

/channel/digitalleague?erid=2W5zFJaD2nU

Реклама. ООО "ЭЙТИ КОНСАЛТИНГ". ИНН 7715744096.

Анализ данных (Data analysis)

21 July 2025 21:01

🚨 Подождите, NVIDIA выпустила новые open-source модели SOTA-уровня?!

🧠 OpenReasoning-Nemotron — линейка мощных LLM, специально обученных для математики, науки и программирования.

💾 Доступны 4 версии: 1.5B, 7B, 14B и 32B — можно запускать полностью локально, без облаков и подписок.

📊 Выдают топовые результаты на бенчмарках
⚙️ Идеальны для reasoning-задач и технических доменов

Как запустить на ноутбуке и всё, что нужно знать — ниже 👇

Как запустить OpenReasoning-Nemotron у себя на ноуте:

1️⃣ Скачай LM Studio для macOS, Windows или Linux
2️⃣ В поиске введи: openreasoning
3️⃣ Установи нужную модель

🧠 Совет: берите 7B-версию от Bartowski в квантовке Q4_0 — отличное качество при маленьком размере.
Идеально для ARM-процессоров (например, M1/M2).

🔥 Запускай топовую LLM локально — без облака, подписок и тормозов.

https://huggingface.co/collections/nvidia/openreasoning-nemotron-687730dae0170059860f1f01

Анализ данных (Data analysis)

21 July 2025 16:30

MWS Cloud запустила платформу хранения больших данных для обучения ИИ.

⚡️MWS Data Lakehouse - это целая экосистема, способная переваривать любые типы данных — структурированные, неструктурированные и векторные. А это значит, что теперь вся ваша информация — от отчетов о продажах и заказах до логистики — могут находится в одном месте.

Безопасность - на высшем уровне. В платформу встроены инструменты централизации контроля доступа, аудита и шифрования, динамического маскирования чувствительных данных.

При этом она легко интегрируется с Greenplum и Postgres, что позволяет бизнесу сохранить свои исторические активы, сократить цикл реализации проекта по миграции, а также снизить затраты и риски, связанные с переходом на новое решение.

Результаты говорят сами за себя:

• данные обрабатываются в 23 раза быстрее;
• хранилище используется на 40% экономичнее;
• персонал работает эффективнее в 2,5 раза;
• время расчетов аналитически витрин сокращается в 2 раза.

Поверх платформы можно запустить инструменты для обучения и инференса ML и больших языковых моделей. Компания может развернуть как свои сервисы для работы с ИИ, так и использовать готовые MLOps-инструменты MWS.

Анализ данных (Data analysis)

21 July 2025 13:15

Генеративный ИИ для предприятий сегмента Enterprise: как выбрать пилотный проект с максимальной отдачей?

Крупные компании уже запускают первые проекты на основе генеративного искусственного интеллекта. Но как определить, какие решения принесут реальную пользу при ограниченных бюджетах и сжатых сроках реализации?

31 июля в 11:00 мск приходите на первый совместный вебинар Yandex Cloud и «Инфосистемы Джет», чтобы:
– узнать как выбрать перспективные ИИ-проекты для вашего бизнеса,
– увидеть демонстрацию рабочих GPT-решений по интеллектуальному поиску, технической поддержке, кибербезопасности и анализу отзывов,
– поучаствовать в разработке GPT-решения.

Все посетители вебинара смогу сделать свои проекты частью JET & YandexGPT Lab — новой российской платформы по разработке и тестированию GPT-решений для бизнеса.

Спикеры:
🔸Наиль Енаев, руководитель направления GPT «Инфосистемы Джет»
🔸Антон Чикин, начальник отдела ML «Инфосистемы Джет»
🔸Тарас Юзефович, менеджер по работе с партнерами ML&AI Yandex Cloud

Для кого: 
▫️Руководители по ИТ и ИБ в крупных компаниях
▫️Ответственные за внедрение генеративного ИИ и больших языковых моделей
▫️Директора по данным, цифровизации и цифровой трансформации

➡️ Успейте зарегистрироваться на вебинар!

Анализ данных (Data analysis)

21 July 2025 12:01

🧪 Octelium — новая open-source платформа для запуска и оценки LLM-агентов в реалистичных сценариях.

🔍 Что делает:
• Запускает LLM-агентов в симулированных задачах: от браузинга до программирования
• Оценивает их поведение, принятие решений и эффективность
• Работает локально, без облака
• Поддерживает мультимодельность и кастомные задачи
• Подходит для RL, alignment, eval-пайплайнов

📦 Отличный инструмент для исследований, тестов и продвинутых экспериментов с LLM.

🔗 github.com/octelium/octelium

Анализ данных (Data analysis)

20 July 2025 16:13

🚨 Похоже у нас тут… первая утечка GPT‑5?

В репозитории biology-benchmarks-inspect появился подозрительный новый идентификатор:

`gpt‑5‑reasoning‑alpha` 👀

🧠 Главное:
> 20 часов назад коммит заменил модель o3 на новую — gpt‑5‑reasoning‑alpha

Если репозиторий действительно внутренний (а он на это похож), то GPT‑5 уже где-то рядом.

🤖 Это могут быть предварительные тесты, бенчмарки или подготовка к релизу.

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

18 July 2025 21:03

⚡ VoltAgent — TypeScript-фреймворк для создания автономных AI-агентов. Этот open-source проект предлагает готовую инфраструктуру для разработки сложных агентов на базе LLM, избавляя от необходимости писать всё с нуля. С его помощью можно создавать как простых чат-ботов, так и многоагентные системы с координацией через Supervisor и сложной workflow-логикой.

Фреймворк поддерживает популярные языковые модели, интеграцию с внешними API через Model Context Protocol и даже голосовые интерфейсы через @voltagent/voice. Для отладки есть VoltOps — платформа с визуализацией работы агентов.

🤖 GitHub

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

18 July 2025 14:03

🎨 Откуда у диффузионок креативность?

Команда AI VK Hub разбирает свежую статью с ICML 2025:

Достаточно двух свойств свёрточных сетей — локальности и инвариантности к сдвигам, чтобы генерировать осмысленные и разнообразные изображения, даже без нейросети.

Аналитический процесс с этими ограничениями почти не уступает ResNet и U-Net по качеству — и отлично объясняет поведение диффузионных моделей.

Анализ данных (Data analysis)

18 July 2025 09:03

⚙️ Rig — современная Rust-библиотека для работы с LLM, предлагающая унифицированный интерфейс для разных провайдеров ИИ. Проект выделяется акцентом на модульность и эргономику, позволяя интегрировать языковые модели в приложения с минимальным бойлерплейтом.

Инструмент уже используют в продакшене такие проекты, как Dria Compute Node и Linera Protocol. Библиотека поддерживает не только чат-модели вроде GPT-4, но и векторные базы данных, включая MongoDB и LanceDB.

🤖 GitHub

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

17 July 2025 12:01

🛠️ Вышел Public Roadmap для Gemini CLI — команды хотят создать мощного, open-source Coding Agent, ориентированного на сообщество.

Проект развивается сразу по 4 ключевым направлениям:

1. Extensible
CLI должен быть легко расширяемым под любые среды и сценарии: кастомные slash-команды, удалённые протоколы, запуск .gemini.md файлов с пользовательскими тулзами.

2. Everywhere
Агент можно запускать как фоновый процесс в разных окружениях: локально, в контейнерах, GitHub Actions, облаке. Поддерживается делегирование задач субагентам.

3. Intelligent
Фокус на качестве моделей и инструментов. Цель — попасть в топ по метрикам вроде SWE Bench. Все критические баги (P0) будут закрыты до релиза версии 1.0.

4. Open Source
Проект строится в диалоге с сообществом: быстрое реагирование на ишью и PR’ы, минимальный бэклог и удобные процессы участия.

🔄 Workstreams уже распределены:
- Качество модели (улучшение рассуждений, устранение повторов)
- Производительность (кеширование, умная маршрутизация моделей)
- Расширяемость (агенты в фоне, деплой в облако)
- Автоматизация сообщества (улучшение dev-флоу)

📌 Если хочешь участвовать в разработке следующего поколения AI-инструментов для кодинга — сейчас самое время подключиться к Gemini CLI.

https://github.com/google-gemini/gemini-cli/discussions/4226

Анализ данных (Data analysis)

17 July 2025 09:22

⚡️ Klavis AI — открытая платформа для интеграции MCP в AI-приложения. Проект предлагает готовые решения для работы с популярными сервисами вроде YouTube, Gmail и GitHub через единый API, избавляя разработчиков от необходимости писать клиентский код для каждого сервиса.

Инструмент имеет поддержку мультиплатформенных сценариев. Klavis позволяет одновременно использовать инструменты разных сервисов через единый интерфейс. Есть возможность как облачного использования, так и self-hosted развертывания.

🤖 GitHub

@data_analysis_ml