Data Science by ODS.ai 🦜
38.1K subscribers
1.31K photos
152 videos
7 files
2.32K links
First Telegram Data Science channel. Covering all technical and popular staff about anything related to Data Science: AI, Big Data, Machine Learning, Statistics, general Math and the applications of former. To reach editors contact: @malev
Download Telegram
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✔️ Китай ограничил зарубежные поездки сотрудникам частных ИИ-компаний

Власти Китая ввели обязательное согласование зарубежных поездок для ключевых ИИ-специалистов из частных компаний, включая Alibaba и DeepSeek. Теперь инженерам, исследователям и основателям стартапов требуется официальное разрешение на выезд из страны вместо прежнего уведомительного порядка.

Ведомства формируют ограничительные списки, оценивая фактическую значимость конкретного разработчика для технологической отрасли, а не его должность в штатном расписании.

Ранее государство контролировало перемещения преимущественно чиновников, топ-менеджеров госкорпораций и ученых из стратегических секторов экономики.
bloomberg.com

✔️ В Claude Code появилась система трехуровневой проверки безопасности

Anthropic выпустила плагин Security Guidance для автоматического поиска уязвимостей в Claude Code. Инструмент работает на базе хуков и выявляет баги безопасности в процессе написания кода.

Проверка проходит на 3-х уровнях: при редактировании файлов система ищет опасные паттерны и ошибки использования библиотек; после генерации кода анализирует diff, а на этапе коммита проверяет окружающий контекст.

По данным Anthropic, использование этой системы как предварительного фильтра перед код-ревью снизило количество замечаний по безопасности PR на 30–40%. Расширение доступно в маркетплейсе плагинов Claude Code.
Claude Devs в сети Х

✔️ Grok Build вышел из закрытой беты

xAI открыла доступ к CLI-ассистенту Grok Build подписчикам SuperGrok и X Premium+. На этапе беты инструмент работал только на флагманском тарифе SuperGrok Heavy за $300 в месяц.

Grok Build предназначен для отладки и рефакторинга локального кода. Режим Plan Mode предварительно анализирует весь проект и составляет пошаговый план изменений - кодовая база обновляется только после подтверждения разработчиком.

Инструмент поддерживает MCP, параллельную работу нескольких агентов и режим для сред без графической оболочки. Дополнительно в CLI интегрирована Imagine для генерации изображений и видео напрямую из терминала.
xAI в сети Х

✔️ ElevenLabs выпустила модель Music v2 с функцией инпэйнтинга

Вторая версия модели для генерации музыки получила поддержку перегенерации отдельного фрагмента трека, без изменения всей композиции.

Также добавлена возможность создания сложных вокальных структур, смена музыкального жанра по ходу воспроизведения и интеграция немузыкальных звуковых эффектов.

Модель обучена на лицензированных датасетах, сгенерированные треки разрешены к коммерческому использованию. В ближайшее время доступ к ней откроют через API со сниженной на 50% стоимостью вызовов.
elevenlabs.io

✔️ ИИ-модерация Google удалила архивы японского художника

Автоматическая система модерации Google безвозвратно заблокировала аккаунт японского художника Масахиро Итосуги. Он потерял доступ к Gmail, YouTube и всем файлам в Google Drive.

Внутренний ИИ-алгоритм без предупреждения пометил приватные черновики художника в облаке как недопустимый контент. Апелляция на восстановление доступа была отклонена.

От непредсказуемой модерации, основанной на ИИ страдают не только художники, но и технические специалисты. Ранее в IT-сообществе вызвал резонанс случай конца 2025 года, когда разработчик из Греции лишился всех рабочих файлов на облачном диске из-за ошибочных действий Gemini 3 Pro.
Masahiro Itosugi в сети Х

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3❤1🔥1
✔️ Qwen анонсировала модель для управления роботами разных конструкций

Подразделение Alibaba сообщила о выпуске Qwen-VLA - модели, которая способна управлять роботами разных типов без отдельной настройки под каждую платформу.

VLA-модели получают на вход изображение с камеры и текстовую команду, а на выходе выдают конкретные действия для робота.


Новинка построена на VL-основе Qwen3.5-4B и дополнена декодером действий на 1,15 млрд параметров.

Модель объединяет 3 типа задач: манипуляции (захват и перемещение предметов), навигацию и прогнозирование траекторий, а переключение между разными роботами требует лишь изменения текстовой инструкции.

Qwen-VLA не уступает специализированным системам, обученным под каждую отдельную задачу - GR00T (разработка NVIDIA) и π0.5 (Physical Intelligence).

На наборе тестов LIBERO Qwen-VLA показала 97,9%, на RoboTwin-Hard - 87,2%, а в экспериментах с двуруким роботом ALOHA средний процент успешных выполнений в знакомых условиях составил 83,6% и 76,9% в незнакомых.

Пока опубликован технический отчет и создан репозиторий проекта, о доступности самих моделей не сообщается.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8❤2🔥2
Forwarded from ODS Events
Доброе утро! ☀️

Представляем Вашему вниманию двадцать первый выпуск подкаста "Капитанский мостик". Ведущие подкаста Валентин Малых и Дмитрий Колодезев обсуждают последние новости в области технологий, политики и робототехники, включая ограничения на выезд, развитие роботов в Японии и Китае, а также новые законы о беспилотных системах в России.

Смотрите видео на каналах ⤵️
ODS VK Video
ODS YouTube

📩 Присылайте новости для обсуждения в канал "Дата-капитаны" в mattermost (авторизуйтесь через ODS.ai).
👍2🔥1
Forwarded from Machinelearning
✔️ MiniMax представила M3 - новую open-weights модель для кода, агентов и мультимодальных задач.

Одна модель, чтобы работать в как агент, держать длинный контекст (1M) и понимать разные типы модальностей.

Бенчмарки

- 59.0% на SWE-Bench Pro
- 66.0% на Terminal Bench 2.1
- 34.8% на SWE-fficiency
- 28.8% на KernelBench Hard
- 74.2% на MCP Atlas
- контекст до 1M токенов за счёт MiniMax Sparse Attention
- нативная мультимодальность

Отдельно запустили MiniMax Code - среду для работы с кодом на базе новой модели.

По ценам: в первые 7 дней дают скидку 50% на стандартное использование с контекстом до 512K.

Разработчики выкладывают в open source модель, которая обходит и Opus, и GPT-5.5 на BrowseComp и SVG Bench.

При этом она ещё и лучше GPT-5.5 на SWE-Bench Pro, KernelBench Hard и BankerToolBench, а Opus обгоняет на OSWorld Verified.

API: http://platform.minimax.io
Тарифы по токенам: https://platform.minimax.io/subscribe/token-plan
MiniMax Code: http://code.minimax.io

@ai_machinelearning_big_data

#MiniMax #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤2🔥1😱1👀1
⚡️ OpenAI раздаёт ChatGPT Pro на 6 месяцев** владельцам open-source проектов.

В рамках программы Codex for Open Source можно получить:

• 6 месяцев ChatGPT Pro
• доступ к Codex и GPT-5.5 Pro
• API-кредиты
• Codex Security

Заявка простая: нужно отправить ссылку на свой репозиторий и коротко объяснить, зачем проект важен и как Codex поможет его улучшить.

Больше шансов у тех, у кого есть:

• активный GitHub-профиль
• несколько публичных репозиториев
• звёзды на проектах
• нормальная история коммитов

Если у вас есть живой open-source проект, это один из самых простых способов получить ChatGPT Pro на полгода бесплатно.

https://openai.com/ru-RU/form/codex-for-oss/

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9👍4❤1
Forwarded from Machinelearning
📌ИИ уже ускоряет разработку новых моделей

Anthropic опубликовала аналитический материал, в котором утверждает, что системы искусственного интеллекта всё активнее участвуют в создании следующих поколений ИИ.

Материал подготовлен исследовательским подразделением Anthropic Institute. Его авторы - Марина Фаваро и сооснователь компании, глава отдела политики Джек Кларк.


Отрасль приближается к рекурсивному самоулучшению

Это состояние, когда ИИ способен самостоятельно проектировать и совершенствовать собственного преемника быстрее, чем к этому будут готовы правительства и институты.


При этом Anthropic оговаривается, что до полностью автономной разработки ещё далеко и что такой сценарий не является неизбежным, люди по-прежнему нужны. Они ставят цели, оценивают результаты и решают, какие направления важны.

🟡Внутренние данные

На май 2026 года Claude написал более 80% кода, добавляемого в кодовую базу Anthropic.

До запуска Claude Code этот показатель измерялся единицами процентов.


Во втором квартале 2026 года типичный инженер вносил в проекты примерно в 8 раз больше кода в день, чем в 2024-м.

🟡Публичные тесты

Время выполнения задач, которые модели способны надёжно решать без участия человека, удваивается примерно каждые 4 месяца.

В начале 2024 года Opus 3 справлялся с задачами длиной в несколько минут, годом позже Sonnet 3.7 примерно за полтора часа, а Opus 4.6 - до 12 часов.


На SWE-bench, проверяющем исправление реальных ошибок в коде, передовые модели за два года прошли путь от низких результатов до почти предельных.

Джек Кларк говорит, что компания хочет, чтобы законодатели и институты понимали, что может произойти дальше.

По его словам, цель Anthropic - "заранее обозначить концепцию и дать людям представление о том, что приближается".


Прогресс ИИ, по его оценке, скорее ускоряется, чем замедляется, и может принести значительные результаты в медицине и науке, но требует инструментов для проверки и подтверждения работы, выполненной ИИ.

Anthropic выступает за то, чтобы у мира оставалась возможность при необходимости замедлить или временно приостановить разработку передовых моделей, но понимает, что это потребует согласованных всех игроков индустрии в разных странах и механизмов взаимной проверки.

В ближайшие месяцы компания обсудит эти вопросы с законодателями, исследователями и другими участниками отрасли.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍2🔥1🤡1
Forwarded from ODS Events
Доброе утро! ☀️

Представляем Вашему вниманию двадцать второй выпуск подкаста "Капитанский мостик". Ведущие подкаста Валентин Малых и Дмитрий Колодезев обсуждают внедрение ИИ в программирование, влияние технологий на бизнес и общество, а также вопросы психического здоровья подростков с помощью чат-ботов.
Смотрите видео на каналах ⤵️
ODS VK Video
ODS YouTube

📩 Присылайте новости для обсуждения в канал "Дата-капитаны" в mattermost (авторизуйтесь через ODS.ai).
❤2
Forwarded from Machinelearning
⚡️Релиз Claude Fable 5

Бенчмарки выглядят очень солидно, верим ?)

Молель уже доступна для пользователей.

https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5
👍5🤡4🤔1🤯1
Forwarded from 404 Driver Not Found
VoxelNeXt: Fully Sparse VoxelNet for 3D Object Detection and Tracking

Классические dense-подходы, применяемые поверх воксельных featuremap’ов требуют большого количества вычислений и пост-процессинга (например, NMS). Сегодня разберём статью о попытках оптимизировать это.

Авторы предлагают решать задачу 3D-детекции на лидарных точках в fully-sparse режиме. Для построения такого детектора используют классический spconv-based лидарный бэкбон. Но с улучшениями:

🔴 В изначальный FPN добавили больше featuremap’ов в низком разрешении с последующим апсэмплом. Это значительно увеличило размер эффективного рецептивного поля.

🔴 В конец лидарного бэкбона добавили пуллинг по высоте. Вычислений стало меньше, но метрики не изменились.

🔴 Добавили spatially voxel pruning, «размазывающий» только воксели с достаточно большими магнитудами.

🔴 Кандидатов в боксы отбирали не NMS, а sparse-max-пуллингом. С точки зрения метрик это оказалось почти эквивалентной заменой.

В статье много ablation’ов по всем предложенным изменениям. По результатам замеров на nuScenes, подход позволяет получить сравнимое с лидерами качество 3D-детекции при значительно лучшем latency.

Разбор подготовил ❣️ Владимир Филипенко
404 driver not found
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Forwarded from Voice stuff
Langswap становится Open Source!

Как я уже много раз говорил, мы публикуем исходный код нашего перевода видео, который используется на сайте langswap.app. В коде в какой-то момент было много know-hows, но последняя итерация была больше на упрощение и на ускорение пайплайна.

Сейчас под капотом там следующее:

Сначала мы разделяем аудио на речь и фоновые звуки здесь

https://github.com/langswap-app/langswap/blob/main/langswap/ml/speech_to_text_service/speech_to_text_manager.py

Фоновые звуки (музыку, шум) нам нужно оставить как есть.

Затем с помощью whisper распознаём всё что там есть.
https://github.com/langswap-app/langswap/blob/main/langswap/ml/speech_to_text_service/asr_vad_client.py
и уточняем границы распознанного с помощью VAD. Присваиваем сегментам спикера.

Потом просим Gemma-4-E2B перевести нам всё и считаем гласные. Если сильно уехали по длине, просим гемму переделать 1-2 раза.
https://github.com/langswap-app/langswap/blob/main/langswap/ml/translation_service/translator_llamacpp_client.py

Потом, с новыми текстами, синтезируем речь через OmniVoice, используя исходный аудио сегмент как референс.
https://github.com/langswap-app/langswap/blob/main/langswap/ml/text_to_speech_service/tts_omnivoice_client.py

В конце, заменяем аудиодорожку на видео и добавляем watermark что переведено с помощью langswap и какой-то матери

https://github.com/langswap-app/langswap/blob/main/langswap/ml/ffmpeg/__init__.py

В целом, это довольно простой, казалось бы, пайплайн, но как же долго и много это раз переизобреталось, вносились новые ТТС системы, изобретались способы контроля длины речи. В последней итерации, я удалил большую часть кода, чтобы вам было проще ориентироваться и контрибьютить.

https://github.com/langswap-app/langswap

Обязательно ставьте лайк на репе! Мне это очень важно.

Почитать про этот перевод на forbes:
https://www.forbes.ru/tekhnologii/554358-masinal-naa-ozvucka-v-cem-zaklucautsa-problemy-ii-dublaza


Спасибо что были подписаны всё это время!
1❤6👍3
Forwarded from Machinelearning
✔️ Moonshot AI и госбанк Китая выпустят карту с конвертацией трат в токены

Разработчики Kimi совместно с неназванными государственным банком и платёжной системой открыли предрегистрацию на Kimi Credit Card.

Вместо классического кэшбека держатели карты получат вычислительные квоты платформы Kimi. Баллы за покупки конвертируются в токены для оплаты работы агентов и доступа к платным функциям моделей.

В качестве дополнительных бонусов владельцам карты обещают приоритетный доступ к тестированию новых релизов и приглашения на закрытые мероприятия.

Запуск запланирован на июль 2026 года.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6🤣4👍2🔥1
Forwarded from ODS Events
Привет!

Представляем Вашему вниманию еженедельный выпуск подкаста "Капитанский мостик" 14.06.2026. Ведущие подкаста Валентин Малых и Дмитрий Колодезев обсуждают последние новости в области технологий, включая влияние США и Китая на развитие ИИ, регулирование и инвестиции в высокотехнологичные проекты, а также влияние глобальных долговых обязательств на мировой рынок.
Смотрите видео на каналах ⤵️
ODS VK Video
ODS YouTube

📩 Присылайте новости для обсуждения в канал "Дата-капитаны" в mattermost (авторизуйтесь через ODS.ai).
❤1