Latest posts
Data Secrets
23 Sept, 18:12
Ребята из DrivingBench выпустили новый тест, в котором AI-модели управляют настоящим автомобилемGPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 и Grok 4.6 подключили к Toyota Corolla и дали управление рулем, газом и тормозом.Каждой модели предоставили до трех попыток пройти трассу. Полностью справилась только GPT-6 Astra.В первый раз Astra прошла 49% маршрута. Затем модели предложили разобрать свои ошибки, после чего она проехала трассу целиком.https://drivingbench.com/Data Secrets
23 Sept, 16:10
Чему учиться в век ИИ-агентов и зачем ходить на конференции в 2026?В субботу мы побывали на Practical ML Conf от Яндекса. Это техническая ML-конференция для инженеров, которую компания проводит в этом году уже четвертый раз.Пока участники слушали доклады и общались, нам удалось поговорить с Петром Ермаковым, ML Вrand Director в Яндексе. Петр рассказал нам, как изменилась конференция за четыре года, о каких проектах и научно-технических трендах спикеры рассказывают со сцены в этот раз, и почему живые доклады и кулуарные разговоры все еще так важны для сообщества.Смотрите, как это было ⬆️Data Secrets
23 Sept, 12:35
Бывший разработчик ChatGPT представил новый класс моделей System One Models, которые не генерируют текст Диого Алмейда – соавтор RLHF и один из авторов статьи про InstructGPT (именно эта техника легла в основу для ChatGPT в 2022). В 2024 он основал TypeSafeData Secrets
23 Sept, 10:04
Экономика токенов и эра универсальных агентовВ интервью CEO Yandex Cloud хорошо подсветили несколько трендов, которые сейчас определяют развитие российского ML-рынка. Один из самых интересных здесь про экономику инференса.Стоимость токена за последние годы упала примерно в 6 раз, но вместо падения рынка это приводит к росту потребления. Чем дешевле инференс, тем больше данных становится экономически выгодно прогонять через модели и тем больше процессов можно автоматизировать. Получается цикл: дешевле токены → больше потребление → больше оптимизаций → еще дешевле токены.При этом само железо дешевле не становится. Стоимость инфраструктуры растет в 2–5 раз, поэтому вокруг AI постепенно формируется отдельный инфраструктурный слой со своими облаками, ускорителями и оптимизациями инференса. Для крупных компаний все важнее становится и независимость этого стека: свои модели, веса и возможность развернуть их внутри собственной инфраструктуры.Еще один тренд: переход от автоматизации отдельных задач к горизонтальным агентам. Кодинг стал первым большим кейсом, но тот же подход постепенно переносится на аналитику, маркетинг, продажи и операционные процессы.Интересно здесь именно то, как быстро меняется экономика применения моделей. Еще недавно многие сценарии просто не сходились по стоимости, а удешевление инференса постепенно делает их массовыми. Чем дешевле становится токен, тем больше работы в принципе имеет смысл отдавать моделям.https://www.vedomosti.ru/technology/characters/2026/09/22/1230675-sozdat-ii-agenta-polovina-dela
Data Secrets
23 Sept, 07:56
Бенчмарки, когда наняли зумера на роль Chief AI Officer
Data Secrets
23 Sept, 05:22edited
10 агентов Opus 5.5 за 15 часов обнаружили алгоритм поиска кратчайшего пути, превосходящий ДейкструПоиск кратчайшего пути – классическая проблема теории графов, на решении которой основываются навигаторы, роутинг в интернете, логистика и куча других задач современного мира. В 1959 году нидерландский информатик Эдсгер Дейкстра предложил для поиска кратчайшего пути алгоритм O(m + n log n), который следующие 65 лет оставался золотым стандартом и использовался буквально везде.В 2025-м команда из Цинхуа, Стэнфорда и Института Макса Планка впервые обошла его с оценкой O(m log^{2/3} n). Однако выигрыш их решения раскрывается только на достаточно плотных графах (число ребер m ≥ числа вершин n). На разреженных графах Дейкстра все еще был лучше.Vals AI решили потестировать новый Opus 5.5 именно на этом непобитом диапазоне (блогпост). Они запустили 10 агентов, дали им задачу и доску объявлений, чтобы те могли обмениваться идеями и кооперироваться.В итоге за 15 часов и 733 сообщений агенты получили алгоритм C-HD и формально его верифицировали. Это первое доказанное улучшение именно в этой разреженной зоне, где лучшим все еще был Дейкстра: при m ≈ n·log^{3/4}n C-HD дает O(n·log^{11/12}n) против O(n log n) у Дейкстры: при n = 2^1000 выигрыш составляет ~1,78х и растет с размером графа.Правда, несмотря на всю мощь того, как это звучит, и на наличие доказательства в Lean, о практическом ускорении речи пока нет, потому что оценки из предыдущего абзаца –асимптотические, а на реальных графах алгоритм пока не бенчмаркали. То есть при n → ∞ одна кривая гарантировано обгонит другую, однако на практике точка перегиба может возникать только при огромных n, и на любом реалистичном графе Дейкстра все еще будет быстрее, даже если у него худшая асимптотика. Так что эту часть еще предстоит проверить.
Data Secrets
22 Sept, 18:30edited
Главное по свежим GPT-6 Sol и Luna:– Вслед на Anthropic OpenAI понизили цены на модели: в два раза подешевела Sol, и примерно на 50-58% – Luna.– Кажется, новый Opus на кодинге модель все-таки не обходит, метрики примерно на уровне Fable 5.1. Если точнее, на FrontierCode Sol сравнивается с Claude Fable 5.1 xhigh. На DeepSWE Sol набирает 68,8%, а Fable 5 – 69,9%, но Sol примерно на 80% дешевле. Luna на max набирает 66,6%, это уровень Opus 5 и Fable 5 на medium при стоимости на 93–96% ниже.– Улучшили кеширование: выше hit rate, и скидка на кешированный вход теперь 90%, появились дашборд и диагностика. Плюс кеш теперь не сбрасывается при смене reasoning effort и включении или отключении тулов.Уже доступно в подписках и API, а Luna дают и бесплатно.https://openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna/
Data Secrets
22 Sept, 18:18
⚡️ Вышли GPT-6 Sol и Luna
Data Secrets
22 Sept, 16:42edited
Итак, новый Opus-5.5, сводка:– Уровень, сопоставимый с Fable 5.1 и Astra. Превосходит обе модели на Terminal-Bench, Cursor-Bench и многих других.– Стоит меньше, чем Opus 5! $4/M input и $20/М output (было $5 и $25), и тратит меньше токенов на задачи.– Генерирует выходы на 30% быстрее Opus 5.– Обещают более естественное общение и лучшее форматирование ответов.– В Pro и Max увеличили пятичасовые лимиты. Плюс, всем пользователям с подпиской дали один сброс, которым можно воспользоваться в любое время.https://anthropic.com/claude-opus-5-5
Data Secrets
22 Sept, 16:33edited
⚡️ Вышел Opus 5.5(Да-да, если вы не знали, замедление прогресса в глазах Дарио Амодеи выглядит так)
Data Secrets
22 Sept, 16:31edited
Трамп собрался переименовать Artificial Intelligence в один из других, «более подходящих» вариантов: Supreme Intelligence (Высший разум) Superior Intelligence (Превосходный разум) Extreme Intelligence (Исключительный разум) Сейчас в X он запускает ужеData Secrets
22 Sept, 14:45
Релиз дня: MiMo-2.6 от XiaomiВнезапно, это, кажется, новая открытая SOTA. Версия Pro, по словам разработчиков, работает на уровне Claude Opus 5 и GPT-5.6 Sol в большинстве агентных бенчмарков (она набрала 46 баллов в Artificial Analysis Intelligence Index).Архитектурно это MoE, 1.02В параметров и 42В активных, с гибридным вниманием и 5-слойным MTP спекулятивным декодером (это значит, что модель предполагает сразу несколько токенов вперед, а затем проверяет их валидность параллельно: техника дает хороший прирост к скорости).Контекст до 1 миллиона токенов, нативная мультимодальность.Отдельное внимание привлекает масштаб RL: 750 000 RL-траекторий по кодингу, зрению и CFT-задачам, полностью асинхронный GRPO, когда модель параллельно пробует 16 разных путей решения для каждой задачи, и 7000+ RL-окружений для агентов, которые тоже выложили в опенсорс.При этом обучение обошлось всего
Data Secrets
22 Sept, 12:47
Кажется сегодня выходит GPT-6 Sol!
Data Secrets
22 Sept, 10:35
Alibaba готовит модель на 10T параметровКомпания рассказала о планах на следующие поколения моделей: Qwen 4 уже находится в обучении, а Qwen 4.5 и Qwen 5 планируют масштабировать до 5–10 триллионов параметров. Для сравнения, нынешний Qwen 3.8 Max содержит 2.4 триллиона параметров.Параллельно Alibaba представила новый AI-чип Zhenwu V900, который в три раза производительнее прошлого поколения. На его базе компания планирует строить кластеры до 500 тысяч GPU, а к 2032 году довести мощность своих дата-центров до 20 ГВт.https://www.reuters.com/business/retail-consumer/alibaba-plans-ai-model-with-5-trillion-10-trillion-parameters-unveils-new-chip-2026-09-22/
Data Secrets
22 Sept, 08:40
Уходить из найма ради стартапа — плохой вариантМожно начать с малого: запустить свой небольшой IT-проект.Но большинство застревает ещё до запуска: • какую идею выбрать; • где искать первых пользователей без бюджета; • как не потратить полгода на продукт, который никто не купит.В комьюнити Короче, капитан выработали формулу: найти существующий спрос ➡️ собрать минимальную версию продукта ➡️ протестировать на реальных пользователяИ это работает в разных нишах: — Парень в одиночку собрал Telegram-игру с AI и заработал около $1500 за первые полтора месяца; — Девушка без навыков программирования запустила AI-бота для изучения английского и получила первые ~$200 уже в первый месяц; — У другого участника коммьюнити сервис для тренировки китайского произношения вырос до $4000 в месяц без затрат на рекламу — за счёт Google и продвижения внутри сторов.Это не истории про «гениальнуюData Secrets
22 Sept, 07:25edited
OpenAI объявили, что их внутренняя модель, которую они начали обучать меньше месяца назад, уже решила более 100 открытых математических задачКак сообщается в посте, «темп удивил даже штатных математиков стартапа». На фоне этого OpenAI создает независимую консультативную группу по математике и ИИ, чтобы наладить диалог с математическим сообществом.Это будет группа ученых при Institute for Advanced Study, и их роль сводится к тому, чтобы доносить результаты ИИ в математике до сообщества: оценивать их, курировать публикацию, следить за соответствием научным и профессиональным стандартам.Группа не будет получать от OpenAI финансирование, имеет право публично комментировать влияние OpenAI на математику и самостоятельно определяет свой состав.
Data Secrets
21 Sept, 17:10edited
Вышел Grok-4.7Кратко:– По уровню: как будто чуть лучше Sol на кодинге и агентских задачах, при этот ощутимо дешевле.– Это новая, более крупная базовая модель по сравнению с Grok 4.6. Плюс было больше RL-посттрейна, с упором на многочасовые задачи.– Заявлен «совершенно новый safeguard-стек», названный самым сильным из тестированных xAI по доле отказов и устойчивости к джейлбрейкам.https://x.ai/news/grok-4-7P.S. Уже доступно по API у нас на платформе DS Lab: https://dslab.tech/ai/models/llm/grok-4.7
Data Secrets
21 Sept, 13:56edited
Трамп позвонил Дженсену Хуангу, когда тот выступал на сцене All-In Summit, и выдал целую тираду про замедление ИИ (И снова, на всякий случай: это не сгенерировано) Он во всеуслышание заявил, что все предупреждения об опасности ИИ – мошенничество, и всеData Secrets
21 Sept, 11:52
Яндекс открыл веса новой языковой модели AliceAI-Foundation-80B-A3B-BaseМодель обучена полностью с нуля, без использования весов сторонних опенсорс-моделей. По метрикам она обходит куда более крупные DeepSeek-V4-Flash-Base и Nemotron-3-Super почти по всем направлениям, а среди открытых претрейнов лидирует на IMO AnswerBench и LiveCodeBench. Свою же предыдущую закрытую версию на 235B она обгоняет по фактам, математике, коду и длинному контексту при почти втрое меньшем числе параметров и в семь раз меньшем количестве активных.Про то, как команда добилась таких результатов, нам удалось послушать на выступлении Екатерины Рединой в субботу на Practical ML Conf. Екатерина работает руководителем группы исследования знаний в службе качества претрейна Alice AI, и вот несколько интересных деталей, которые она раскрыла про процесс претрейна:1. У команды был собственный scaling law: формула,
Data Secrets
21 Sept, 10:38
Related Channels
Other channels in the same section of the catalogue.
