This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📺 ИИ захватывает YouTube
На прошлой неделе 3-е место по просмотрам набрало видео, созданное ИИ:
👉 130 миллионов просмотров за несколько дней.
Без продакшн-команды, без студии, без актёров. Всё сделано нейросетями.
📈 Алгоритмы YouTube не делают различий — они просто пушат то, что цепляет зрителя.
@data_analysis_ml
На прошлой неделе 3-е место по просмотрам набрало видео, созданное ИИ:
👉 130 миллионов просмотров за несколько дней.
Без продакшн-команды, без студии, без актёров. Всё сделано нейросетями.
📈 Алгоритмы YouTube не делают различий — они просто пушат то, что цепляет зрителя.
@data_analysis_ml
🥱22👍8❤3🌚3🔥1😁1🥴1
⚡️ Почему лучшие разработчики всегда на шаг впереди?
Потому что они знают, где брать настоящие инсайд!
Оставь “программирование в вакууме” в прошлом, выбирай свой стек — подпишись и погружайся в поток идей, лайфхаков и знаний, которые не найдёшь в открытом доступе.
ИИ: www.tgoop.com/ai_machinelearning_big_data
Python: www.tgoop.com/pythonl
Linux: www.tgoop.com/linuxacademiya
Мл собес www.tgoop.com/machinelearning_interview
C++ www.tgoop.com/cpluspluc
Docker: www.tgoop.com/DevopsDocker
Хакинг: www.tgoop.com/linuxkalii
МЛ: www.tgoop.com/machinelearning_ru
Devops: www.tgoop.com/DevOPSitsec
Data Science: www.tgoop.com/datascienceiot
Javascript: www.tgoop.com/javascriptv
C#: www.tgoop.com/csharp_ci
Java: www.tgoop.com/java_library
Базы данных: www.tgoop.com/sqlhub
Python собеседования: www.tgoop.com/python_job_interview
Мобильная разработка: www.tgoop.com/mobdevelop
Golang: www.tgoop.com/Golang_google
React: www.tgoop.com/react_tg
Rust: www.tgoop.com/rust_code
ИИ: www.tgoop.com/vistehno
PHP: www.tgoop.com/phpshka
Android: www.tgoop.com/android_its
Frontend: www.tgoop.com/front
Big Data: www.tgoop.com/bigdatai
МАТЕМАТИКА: www.tgoop.com/data_math
Kubernets: www.tgoop.com/kubernetc
Разработка игр: https://www.tgoop.com/gamedev
Физика: www.tgoop.com/fizmat
SQL: www.tgoop.com/databases_tg
Папка Go разработчика: www.tgoop.com/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: www.tgoop.com/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://www.tgoop.com/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://www.tgoop.com/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
😆ИТ-Мемы: www.tgoop.com/memes_prog
🇬🇧Английский: www.tgoop.com/english_forprogrammers
🧠ИИ: www.tgoop.com/vistehno
🖥 Chatgpt для кода в тг: @Chatgpturbobot
📕Ит-книги: https://www.tgoop.com/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
💼ИТ-вакансии www.tgoop.com/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Подпишись, чтобы всегда знать, куда двигаться дальше!
Потому что они знают, где брать настоящие инсайд!
Оставь “программирование в вакууме” в прошлом, выбирай свой стек — подпишись и погружайся в поток идей, лайфхаков и знаний, которые не найдёшь в открытом доступе.
ИИ: www.tgoop.com/ai_machinelearning_big_data
Python: www.tgoop.com/pythonl
Linux: www.tgoop.com/linuxacademiya
Мл собес www.tgoop.com/machinelearning_interview
C++ www.tgoop.com/cpluspluc
Docker: www.tgoop.com/DevopsDocker
Хакинг: www.tgoop.com/linuxkalii
МЛ: www.tgoop.com/machinelearning_ru
Devops: www.tgoop.com/DevOPSitsec
Data Science: www.tgoop.com/datascienceiot
Javascript: www.tgoop.com/javascriptv
C#: www.tgoop.com/csharp_ci
Java: www.tgoop.com/java_library
Базы данных: www.tgoop.com/sqlhub
Python собеседования: www.tgoop.com/python_job_interview
Мобильная разработка: www.tgoop.com/mobdevelop
Golang: www.tgoop.com/Golang_google
React: www.tgoop.com/react_tg
Rust: www.tgoop.com/rust_code
ИИ: www.tgoop.com/vistehno
PHP: www.tgoop.com/phpshka
Android: www.tgoop.com/android_its
Frontend: www.tgoop.com/front
Big Data: www.tgoop.com/bigdatai
МАТЕМАТИКА: www.tgoop.com/data_math
Kubernets: www.tgoop.com/kubernetc
Разработка игр: https://www.tgoop.com/gamedev
Физика: www.tgoop.com/fizmat
SQL: www.tgoop.com/databases_tg
Папка Go разработчика: www.tgoop.com/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: www.tgoop.com/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://www.tgoop.com/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://www.tgoop.com/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
😆ИТ-Мемы: www.tgoop.com/memes_prog
🇬🇧Английский: www.tgoop.com/english_forprogrammers
🧠ИИ: www.tgoop.com/vistehno
📕Ит-книги: https://www.tgoop.com/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
💼ИТ-вакансии www.tgoop.com/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Подпишись, чтобы всегда знать, куда двигаться дальше!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7👍3🔥1
🕸️ Chat4Data — расширение, которое превращает веб-скрапинг в диалог
Вместо кода и настроек — просто говоришь, что хочешь, и AI собирает структурированные данные с сайта.
Что умеет Chat4Data:
🔹 Собирает данные “на слух”
Опиши нужную таблицу или список — AI сам найдёт, распарсит и вставит в таблицу. Не нравится результат? Переспроси. Без кода, без боли.
🔹 Обходит все страницы сам
Автоматически кликает “Следующая”, грузит подгружаемые списки и собирает всё — без твоего участия.
🔹 Запускается за 3 клика
AI сам определяет, какие данные ценные, предлагает их — тебе остаётся только подтвердить. Быстро, как в Telegram-боте.
🔹 Не тратит токены на скрапинг
Анализ страницы — на AI, но сами данные забираются без токенов. В бета-версии дают 1 миллион токенов на другие задачи.
🔹 Скоро: скрапинг подстраниц, интерактив, интеграции...
📎 https://chat4data.ai
#ai #scraping #automation #nocode #tools
Вместо кода и настроек — просто говоришь, что хочешь, и AI собирает структурированные данные с сайта.
Что умеет Chat4Data:
🔹 Собирает данные “на слух”
Опиши нужную таблицу или список — AI сам найдёт, распарсит и вставит в таблицу. Не нравится результат? Переспроси. Без кода, без боли.
🔹 Обходит все страницы сам
Автоматически кликает “Следующая”, грузит подгружаемые списки и собирает всё — без твоего участия.
🔹 Запускается за 3 клика
AI сам определяет, какие данные ценные, предлагает их — тебе остаётся только подтвердить. Быстро, как в Telegram-боте.
🔹 Не тратит токены на скрапинг
Анализ страницы — на AI, но сами данные забираются без токенов. В бета-версии дают 1 миллион токенов на другие задачи.
🔹 Скоро: скрапинг подстраниц, интерактив, интеграции...
📎 https://chat4data.ai
#ai #scraping #automation #nocode #tools
👍13🔥7❤4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🧠 AI, который управляет твоим браузером — напрямую
💻 OpenDia — расширение, которое позволяет ChatGPT, Claude и локальным LLM напрямую кликать кнопки, заполнять формы и управлять твоим реальным браузером.
🔥 Работает в твоей сессии — использует уже залогиненные аккаунты и открытые вкладки. Не эмуляция, а настоящее взаимодействие.
✅ Поддержка ChatGPT, Claude и LLM с локального хоста
✅ Навигация, ввод текста, нажатия, скролл — всё доступно
✅ Полностью open source (MIT)
✅ Расширение и API на Node.js + Playwright
🛠 Идеально для:
- Автоматизации рутинных задач
- Тестирования сайтов
- Создания AI-агентов с реальным доступом к вебу
🔗 Репозиторий: https://github.com/aaronjmars/opendia
💻 OpenDia — расширение, которое позволяет ChatGPT, Claude и локальным LLM напрямую кликать кнопки, заполнять формы и управлять твоим реальным браузером.
🔥 Работает в твоей сессии — использует уже залогиненные аккаунты и открытые вкладки. Не эмуляция, а настоящее взаимодействие.
✅ Поддержка ChatGPT, Claude и LLM с локального хоста
✅ Навигация, ввод текста, нажатия, скролл — всё доступно
✅ Полностью open source (MIT)
✅ Расширение и API на Node.js + Playwright
🛠 Идеально для:
- Автоматизации рутинных задач
- Тестирования сайтов
- Создания AI-агентов с реальным доступом к вебу
🔗 Репозиторий: https://github.com/aaronjmars/opendia
❤10😐4👍3🔥2
✏️ Школы возвращаются к письменным экзаменам — из-за ИИ списывают почти все
По данным Fox News, 89% студентов используют ChatGPT и другие ИИ для выполнения заданий.
Учителя признаются: отличить текст, написанный ИИ, от человеческого — почти невозможно.
📉 В результате:
- Texas A&M, Университет Флориды и UC Berkeley массово возвращают обычные бумажные тетради и письменные экзамены (ранее перешли на цифровые варианты)
🤖 Почему так?
- ChatGPT умеет имитировать стиль ученика.
- Детекторы ИИ работают слабо — в слепых тестах учителя не смогли отличить ИИ-ответ от настоящего.
- В условиях онлайн-обучения и дистанта — списывать стало слишком просто.
🧠 Что дальше?
- Некоторые школы вводят устные эксзамены, письменные эссе в классе, наблюдение за процессом.
- Другие — обучают этике и грамотному использованию ИИ, как когда-то учили пользоваться калькулятором.
📌 Вывод: Ручка против ИИ — временное решение. Главный вопрос — как переосмыслить само образование в эпоху ChatGPT.
Источник
@data_analysis_ml
По данным Fox News, 89% студентов используют ChatGPT и другие ИИ для выполнения заданий.
Учителя признаются: отличить текст, написанный ИИ, от человеческого — почти невозможно.
📉 В результате:
- Texas A&M, Университет Флориды и UC Berkeley массово возвращают обычные бумажные тетради и письменные экзамены (ранее перешли на цифровые варианты)
🤖 Почему так?
- ChatGPT умеет имитировать стиль ученика.
- Детекторы ИИ работают слабо — в слепых тестах учителя не смогли отличить ИИ-ответ от настоящего.
- В условиях онлайн-обучения и дистанта — списывать стало слишком просто.
🧠 Что дальше?
- Некоторые школы вводят устные эксзамены, письменные эссе в классе, наблюдение за процессом.
- Другие — обучают этике и грамотному использованию ИИ, как когда-то учили пользоваться калькулятором.
📌 Вывод: Ручка против ИИ — временное решение. Главный вопрос — как переосмыслить само образование в эпоху ChatGPT.
Источник
@data_analysis_ml
🔥13👍9❤7
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🎨🚀 Tencent представили Hunyuan3D-PolyGen — новый генеративный ИИ для 3D-моделей с высоким уровнем качества
С ходу выйдет из ИИ сразу готовые для пайплайна художников и игровых студий.
Что умеет:
✅ Собственная autoregressive-сеть генерирует чистую, плотную сетку без артефактов
✅ Сложная геометрия — способна выдавать более 10 000 полигонов с высокой детализацией и стабильной структурой
✅ Гибкий экспорт — поддержка tri- и quad-мешей под разные пайплайны
🔥 Подходит для:
— геймдева
— цифрового арта
— быстрых 3д прототипов
ИИ, который реально умеет 3D.
👉 Попробовать (включайте автопереводчик)
@data_analysis_ml
#3d #Tencent #Hunyuan #genai #ai
С ходу выйдет из ИИ сразу готовые для пайплайна художников и игровых студий.
Что умеет:
✅ Собственная autoregressive-сеть генерирует чистую, плотную сетку без артефактов
✅ Сложная геометрия — способна выдавать более 10 000 полигонов с высокой детализацией и стабильной структурой
✅ Гибкий экспорт — поддержка tri- и quad-мешей под разные пайплайны
🔥 Подходит для:
— геймдева
— цифрового арта
— быстрых 3д прототипов
ИИ, который реально умеет 3D.
👉 Попробовать (включайте автопереводчик)
@data_analysis_ml
#3d #Tencent #Hunyuan #genai #ai
❤15👍8🔥4🤯1
🚀 AirLLM — перспективный подход к запуску LLM на слабом железе.
Этот проект позволяет запускать 70B-параметрические модели на видеокартах с 4GB памяти без квантования — это стало возможным благодаря оптимизированной послойной загрузке весов.
Инструмент работает благодаря блочному 4/8-битное сжатие, ускоряющее inference в 3 раза с минимальной потерей качества. Решение работает даже на MacOS с чипами Apple Silicon , поддерживаются Llama3, Qwen2.5, Mixtral и другие топовые LLM.
🤖 GitHub
@data_analysis_ml
Этот проект позволяет запускать 70B-параметрические модели на видеокартах с 4GB памяти без квантования — это стало возможным благодаря оптимизированной послойной загрузке весов.
Инструмент работает благодаря блочному 4/8-битное сжатие, ускоряющее inference в 3 раза с минимальной потерей качества. Решение работает даже на MacOS с чипами Apple Silicon , поддерживаются Llama3, Qwen2.5, Mixtral и другие топовые LLM.
🤖 GitHub
@data_analysis_ml
🔥16❤8👍3
🔥 Gemini API теперь с Batch Mode — экономия 50%!
Google добавил режим пакетной обработки в Gemini API — теперь можно запускать крупные задания и получать результаты с 50% скидкой. Идеально для массовой генерации, ассистентов и анализа.
Что умеет новый режим:
✅ Обработка больших партий данных — дешевле в 2 раза
✅ Результаты приходят в течение 24 часов
✅ Поддержка встроенных инструментов, включая Google Search
✅ Принимает данные в строках или через JsonL-файлы до 2 ГБ
✅ Кэширование контекста для длинных заданий
✅ Простой API: создание, удаление, получение результатов
Полезен для:
- генерации больших объёмов текстов/ответов
- чат-ботов с очередями задач
- анализа данных с контекстом
- автоматизации LLM-инференса
📘 Документация: https://ai.google.dev/docs/gemini-api/batch
@data_analysis_ml
Google добавил режим пакетной обработки в Gemini API — теперь можно запускать крупные задания и получать результаты с 50% скидкой. Идеально для массовой генерации, ассистентов и анализа.
Что умеет новый режим:
✅ Обработка больших партий данных — дешевле в 2 раза
✅ Результаты приходят в течение 24 часов
✅ Поддержка встроенных инструментов, включая Google Search
✅ Принимает данные в строках или через JsonL-файлы до 2 ГБ
✅ Кэширование контекста для длинных заданий
✅ Простой API: создание, удаление, получение результатов
Полезен для:
- генерации больших объёмов текстов/ответов
- чат-ботов с очередями задач
- анализа данных с контекстом
- автоматизации LLM-инференса
📘 Документация: https://ai.google.dev/docs/gemini-api/batch
@data_analysis_ml
❤7👍7🔥4
🧠 Energy-Based Transformers — модель, которая умеет думать, а не просто угадывать
Новая архитектура EBT (Energy-Based Transformers) показывает, что трансформеры можно сделать умнее и универсальнее.
Что делает EBT:
- 📊 Лучше классических трансформеров (включая Transformer++) по всем параметрам: данные, глубина, количество параметров, вычисления
- ⏱ При "долгом размышлении" даёт +29% прирост качества на тестах
- 🌍 Отлично работает с любыми типами данных: текст, видео, звук, 3D и др.
- 🧠 Умеет обобщать — справляется с новыми задачами без дообучения
- ❌ Не нуждается в наградах (как в reinforcement learning)
Почему это важно:
EBT — это шаг к ИИ, который способен реально *думать*, а не просто воспроизводить шаблоны. Он не просто быстрее, он глубже понимает, что делает.
Website: https://energy-based-transformers.github.io
Paper: https://arxiv.org/abs/2507.02092
@data_analysis_ml
Новая архитектура EBT (Energy-Based Transformers) показывает, что трансформеры можно сделать умнее и универсальнее.
Что делает EBT:
- 📊 Лучше классических трансформеров (включая Transformer++) по всем параметрам: данные, глубина, количество параметров, вычисления
- ⏱ При "долгом размышлении" даёт +29% прирост качества на тестах
- 🌍 Отлично работает с любыми типами данных: текст, видео, звук, 3D и др.
- 🧠 Умеет обобщать — справляется с новыми задачами без дообучения
- ❌ Не нуждается в наградах (как в reinforcement learning)
Почему это важно:
EBT — это шаг к ИИ, который способен реально *думать*, а не просто воспроизводить шаблоны. Он не просто быстрее, он глубже понимает, что делает.
Website: https://energy-based-transformers.github.io
Paper: https://arxiv.org/abs/2507.02092
@data_analysis_ml
❤10👍3🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Первый открытый Call for Papers на IT Elements 2025 — last call!
10–11 сентября ИТ-сообщество традиционно соберется на большой осенней конференции для тех, кто делает ИТ в России. Готовьтесь к новым трекам, новым спикерам и новой грандиозной площадке!
Если у вас есть сильный кейс, нестандартный опыт или нешаблонное решение — пришло время предложить свой доклад. Главное требование — экспертность и новизна темы.
Рассматриваются доклады по ключевым направлениям:
▪️ИТ-инфраструктура
▪️Сетевые решения
▪️Кибербезопасность
▪️Прикладные решения, AI и ML
Станьте главным элементом IT Elements 2025!
Узнать больше и подать заявку можно до 20 июля.
10–11 сентября ИТ-сообщество традиционно соберется на большой осенней конференции для тех, кто делает ИТ в России. Готовьтесь к новым трекам, новым спикерам и новой грандиозной площадке!
Если у вас есть сильный кейс, нестандартный опыт или нешаблонное решение — пришло время предложить свой доклад. Главное требование — экспертность и новизна темы.
Рассматриваются доклады по ключевым направлениям:
▪️ИТ-инфраструктура
▪️Сетевые решения
▪️Кибербезопасность
▪️Прикладные решения, AI и ML
Станьте главным элементом IT Elements 2025!
Узнать больше и подать заявку можно до 20 июля.
❤4🔥2🏆2
🚀 Новинка от Hugging Face — FineWeb‑2: огромный высококачественный веб‑датасет на базе CommonCrawl!
📊 Основные характеристики:
- ~8 ТБ сжатого текста (~3 трлн слов) из 96 дампов CommonCrawl (2013–2024)
- Более 1000 языков и почти 1900 языковых-скриптовых пар
- Высокое качество: извлечён только основной текст, проведена фильтрация и дедупликация
- Лицензия ODC‑By 1.0 — можно использовать в коммерческих и исследовательских целях
📝 Зачем это нужно:
- Даёт открытому ИИ доступ к качеству, сравнимому с закрытыми наборами (как у LLaMA 3 или Mixtral)
- Существенно улучшает результаты на бенчмарках вроде MMLU и ARC, особенно при обучении с FineWeb‑Edu
🔧 Где применить FineWeb‑2:
- Обучение LLM с нуля
- Дообучение на редких языках
- Синтетическая генерация, RAG и пр.
📥 Скачать: https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceFW/fineweb-2
📊 Основные характеристики:
- ~8 ТБ сжатого текста (~3 трлн слов) из 96 дампов CommonCrawl (2013–2024)
- Более 1000 языков и почти 1900 языковых-скриптовых пар
- Высокое качество: извлечён только основной текст, проведена фильтрация и дедупликация
- Лицензия ODC‑By 1.0 — можно использовать в коммерческих и исследовательских целях
📝 Зачем это нужно:
- Даёт открытому ИИ доступ к качеству, сравнимому с закрытыми наборами (как у LLaMA 3 или Mixtral)
- Существенно улучшает результаты на бенчмарках вроде MMLU и ARC, особенно при обучении с FineWeb‑Edu
🔧 Где применить FineWeb‑2:
- Обучение LLM с нуля
- Дообучение на редких языках
- Синтетическая генерация, RAG и пр.
📥 Скачать: https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceFW/fineweb-2
❤10🔥4👍2
🧠 Hugging Face представили SmolLM-3B — компактную и мощную open-source LLM на 3 млрд параметров, которая работает *прямо на ноутбуке*.
📦 Особенности:
• Тренирована на 1T токенов (RefinedWeb + книги + код + академические тексты)
• Обгоняет Mistral-7B и LLaMA-3 8B на многих задачах
• Работает в GGUF, поддерживается LM Studio, Ollama, LM Deploy и др.
💡 Зачем это нужно?
SmolLM — не про SOTA, а про локальные сценарии: быстрый запуск, приватность, низкие требования к железу.
📁 Репозиторий и демо:
https://huggingface.co/blog/smollm3
@data_analysis_ml
📦 Особенности:
• Тренирована на 1T токенов (RefinedWeb + книги + код + академические тексты)
• Обгоняет Mistral-7B и LLaMA-3 8B на многих задачах
• Работает в GGUF, поддерживается LM Studio, Ollama, LM Deploy и др.
💡 Зачем это нужно?
SmolLM — не про SOTA, а про локальные сценарии: быстрый запуск, приватность, низкие требования к железу.
📁 Репозиторий и демо:
https://huggingface.co/blog/smollm3
@data_analysis_ml
🔥12❤5👍4