@data_secrets

Data Secrets

Telegram-канал @data_secrets: 94,3 тыс. подписчиков, 19,2 тыс. просмотров на пост, оценка 53

Искусственный интеллектПодтверждён Telegram

53CВыше, чем у 4 из 10 каналов категории

Середина категории 46–63Этот канал 53

94,3 тыс.
Подписчики: 19,2 тыс.
Медиана просмотров за 30 дней: 20,4%
Просмотры / подписчики за 30 дней: 80
Постов за 30 дней

Данные на 1 октября 2026 г.

Открыть в Telegram

Поделиться В сторис

Разбирает новости искусственного интеллекта — релизы моделей вроде GLM, сделки крупных игроков вроде покупки Hugging Face компанией Nvidia и судебные истории вокруг регулирования ИИ-компаний. Публикует материалы почти каждый день, так что читатель быстро понимает, что происходит в отрасли, без глубокого технического разбора каждой новости.

описание каталога О канале от автора

Главный по машинному обучению Сотрудничество: @veron_28 РКН: clck.ru/3FY3GN

Обзор

Составлен автоматически по данным канала, обновлён 29 августа 2026. Числа в тексте — на эту дату; свежие стоят плитками выше.

Data Secrets пишет о новостях искусственного интеллекта: релизы больших языковых моделей, судебные споры вокруг Anthropic, сделки крупных игроков рынка, опенсорсные проекты и подборки обучающих материалов. Посты короткие, с ссылками на первоисточники и лёгкой иронией в подписях.

За 30 дней вышло 17 постов — при медиане по категории «Искусственный интеллект» в 13 постов канал публикует чуть чаще большинства из 47 записей. Медиана просмотров поста — 17 500, ER держится на уровне 18,9 %, что ниже медианы категории 26,5 %. Place Score канала — 68.

За 13 дней наблюдений подписчиков стало больше на 418 (сейчас 92 594), а средние просмотры выросли на 3 150.

Подойдёт тем, кто хочет следить за AI-повесткой короткими сводками, а не глубокими разборами: формат здесь — новость плюс комментарий, а не лонгрид.

Частые вопросы

О чём канал @data_secrets?: Канал рассказывает о новостях искусственного интеллекта: релизы моделей, судебные споры вокруг Anthropic, сделки на рынке AI и опенсорсные проекты. Посты короткие, с ссылками на первоисточники.
Открыт ли прайс на рекламу в Data Secrets?: Владелец прайс на рекламу пока не опубликовал. Связаться с ним можно напрямую в Telegram.
Сколько подписчиков?: Подписчиков — 94,3 тыс. Медиана просмотров поста — 19,2 тыс. Просмотров на подписчика — 20,4%. Данные на 1 октября 2026 г.
Как часто выходят посты?: За 30 дней вышло постов: 80 — это несколько раз в день. Данные на 1 октября 2026 г.
Есть ли у канала галочка Telegram?: Да, галочка Telegram есть.
Кто ведёт страницу канала в каталоге?: Пока никто. Если это ваш канал — заберите страницу: сможете отвечать на отзывы и видеть её статистику.

Это ваш канал?

Подтвердите владение — точные метрики и что улучшить, ответы на отзывы от лица канала и бейдж владельца на странице.

Подтвердить владение

Займёт минуту: пост с кодом или бот в администраторах
Ваша страница в tg.place

Знаете владельца?

Перешлите ему это сообщение — он подтвердит права и заберёт накопленное: статистику страницы и ответы на отзывы.

Подписчики+2 142 за 46 дней

94 31892 175

1 окт.94 318+64 за день

Наведите на график или проведите пальцем — покажем день.

Из чего складывается
Вовлечённость	11,7 из 30
Качество роста	16,7 из 20
Реакции и пересылки	9,3 из 15
Регулярность	3,6 из 12
Доверие	3,8 из 8
Отзывы	недостаточно данныхотзывов пока нет

Оценка 53 — по 5 показателям из 6: остальные пока не измерены. Методология

Как читается это число

Последние посты

вчера7,4 тыс.271 пересылка406 реакций36 комментариевОткрыть в Telegram
Gemini 4 Argon, сводка: — По бенчмам все супермощно, на многих тестах это новая SOTA, включая DeepSWE — Попробовать пока нельзя, уже по классике выдают на тесты только кибербезопасникам. Далее раскапывать начнут с Google AI Ultra — Сначала будет действовать introductory pricing $2/$10, затем будет повышение, но цена все равно будет ощутимо ниже той же Astra — Эта модель может выдать до 1 млн токенов в одном ответе: прежний лимит составлял 64к токенов — Внутри Google Argon уже помогал искать более эффективные квантовые схемы, оптимизировал потребление памяти в датацентрах и использовался для масштабной миграции кодовой базы на десятки тысяч строк с C++ на Rust Google доказали что они еще живы, ура!
Ещё
вчера7,8 тыс.534 пересылки340 реакций38 комментариевОткрыть в Telegram
Что, простите? Google только что вернулся в гонку с новой моделью, которая превосходит Astra и Fable 5.1
blog.google/…
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/
вчера12,4 тыс.Открыть в Telegram
Anthropic призывают ограничить GLM-5.3 В стартапе протестировали модель на способности в области поиске уязвимостей, и их главный тезис такой: способности к автономной разработке эксплойтов, которые пять месяцев назад были только у Claude Mythos Preview, теперь есть в открытой модели, причем без серьезных ограничений на злоупотребление. "Так делать нельзя, айайай". — На бенчмарке ExploitBench (эксплуатация известных уязвимостей в V8) GLM-5.3 довела дело до работающего эксплойта в 50 из 410 попыток, а Mythos Preview в 56. — На внутреннем бенчмарке Anthropic по бинарной эксплуатации результат 4% против 6% у Mythos. Предыдущие модели, вроде Claude Opus 4.6 и GLM-5.2, там не справились ни разу. — Всего за 8 часов модель нашла в JS-движке популярного браузера неизвестные уязвимости и собрала из них эксплойт для кражи файлов. Это потребовало 20 минут внимания человека + примерно $20 по тарифам API. При этом исследователи утверждают, что защиты от вредоносных запросов у модели почти нет. Из коробки она формально отказывается от явно вредных запросов, но обойти это просто: Anthropic это удалось в 92% случаев с помощью банальных джейлбрейков, и в 100% случаев после абляции, то есть удаления механизма отказов из весов. Авторы напрямую не пишут, что подобные модели надо ограничить, но "слегка" намекают, что, по их мнению, правительства должны проводить safety-тесты мощных моделей, а разработчикам стоит уделять больше внимания безопасности. И, естественно, между строк они напоминают, что вот они-то молодцы, и дают доступ к Mythos 5.1 только проверенным специалистам, и вообще Claude умничка и не ведется на злые джейлбрейки злых хакеров 😇 Забавно, кстати, что пост этот Anthropic выложили именно в день, когда в Белом Доме все американские лидеры подписали соглашение о контроле ИИ с Трампом
Ещё
вчера11,7 тыс.22 пересылки42 реакцииОткрыть в Telegram
Каждую осень у бизнеса просыпается спрос на подрядчиков – бухгалтеров, юристов, маркетологов, дизайнеров, разработчиков и других фрилансеров. Для тех, кто оказывает такие услуги, это сезон, когда стоит активнее искать заказчиков — вопрос только где. Ответ – Авито Услуги. По данным внутреннего исследования платформы, ежемесячно услуги там ищут 37,3 млн человек, и из них 7 млн – с деловыми задачами, то есть уже с конкретным запросом и бюджетом. Платформа позволяет заказчику и исполнителю быстро и просто найти друг друга. — Начать довольно просто. Оформляете профиль, размещаете объявление и описываете, какие задачи можете решить, указав прайс-лист, портфолио и другие немаловажные детали. — Инструменты продвижения уже встроены в площадку: обучающие материалы, персональный менеджер и личный кабинет с аналитикой, где видно, что ищут прямо сейчас. В части категорий доступен безопасный сценарий сделки: условия фиксируются заранее, оплата резервируется и списывается только после приемки работы. Если оставить заявку на сайте, менеджер Авито Услуг бесплатно поможет с оформлением профиля и объявления и начислит до 10 000 бонусов на продвижение
Ещё
вчера13,6 тыс.198 пересылок243 реакции27 комментариевОткрыть в Telegram
DeepSeek вместе с Huawei разрабатывают альтернативу CUDA Компании выложили в опенсорс набор инструментов для чипов Huawei Ascend. Сейчас это главные китайские AI-ускорители, на которые переходят все их стартапы. Большая проблема с переходом на новое железо заключается в софте: вся индустрия 10+ лет писала все под CUDA от Nvidia, и теперь Китаю предстоит восстановить то же самое для своих чипов. Собственно, этим DeepSeek и занимается. В частности, они выпустили в опенсорс Ascend-версии своих фирменных библиотек, на которых держатся ее собственные модели: DeepGEMM (умножение матриц), DeepEP (связь между чипами для MoE-моделей), FlashMLA (attention) и еще несколько. API у них такая же, как у Nvidia-версий, поэтому код с Nvidia переезжает почти без переписывания. Весь этот стек работает на TileLang: это тоже китайский проект. DeepSeek утверждает, что язык компактнее CUDA, а все TileLang-ядра, на которых она обучает свои модели, уже работают на Ascend. Понятно, что это замена не всего стека CUDA, а только написания ядер, но направление понятное: Китай методично закрывает зависимость от Nvidia на всех уровнях.
Ещё
вчера13,8 тыс.Открыть в Telegram
Т-Технологии показали на ACM RecSys 2026 три инструмента для рекомендаций, и все они в опенсорсе Рекомендательные системы часто упираются в нехватку данных. В новом сервисе у пользователя нет истории, а у редких товаров почти нет взаимодействий. Это называется холодным стартом. Исследователи Т-Технологий занялись этой проблемой и сделали три инструмента, нацеленных на ее решение: фреймворк Perseus, библиотеку Scikit-Rank и метод ScaL³AE. Работы команда на днях представила на ACM RecSys 2026. Это конференция уровня A по рекомендательным системам, которая проходит в Миннеаполисе, США. — Perseus решает проблему разрозненных данных внутри экосистемы. Например, человек покупает в «Шопинге», получает кэшбэк, пишет в поддержку и тд, но при этом в каждом сервисе о нем своя обрывочная история. Perseus собирает все эти действия в одну последовательность и обучает на ней нейросеть, так что даже новый сервис сразу знает клиента. На собственных данных T-ECD качество рекомендаций выросло на 16-39% в зависимости от домена. При этом Perseus универсален, и применить его можно почти в любом продукте. Подробнее про этот фреймворк мы писали здесь: t.me/data_secrets/9576. — Библиотека Scikit-Rank закрывает другую боль. Даже если вы сделали отличную нейросеть для ранжирования и она уверенно прошла тесты, встроить ее в текущий пайплайн отдельная головная боль: код приходится переписывать чуть ли не с нуля. Scikit-Rank снимает эту проблему тем, что ведет себя как обычная модель из scikit-learn. Ее можно поставить в паре с Perseus: он подбирает кандидатов, Scikit-Rank их ранжирует, и оба этапа рекомендательной системы становятся нейросетевыми. При этом по качеству она не хуже XGBoost, LightGBM и CatBoost, а на рекомендации новостей заметно их обходит. — ScaL³AE нужен для каталогов, где по многим товарам мало данных о взаимодействиях. Он подтягивает описания товаров от языковых моделей и при этом работает на каталогах промышленного масштаба, в то время как предыдущая версия этого метода упиралась в память. Каждую из этих разработок сообщество может щупать и переиспользовать: открытый код Perseus и ScaL³AE лежит на GitHub, Scikit-Rank доступен на PyPI, плюс есть интерактивное демо в Google Colab.
Ещё
вчера15,5 тыс.108 пересылок301 реакция6 комментариевОткрыть в Telegram
После презентации нового агента Dots от OpenAI домен dot.com начал перенаправлять пользователей на страницу Grok Bot. Компания Маска приобрела домен еще в июле, задолго до анонса. Было ли это совпадением или заранее спланированным троллингом, пока неизвестно 🍷
вчера15,2 тыс.140 пересылок258 реакций28 комментариевОткрыть в Telegram
Кстати, по итогу этой встречи ИИ-лидеры подписали добровольное соглашение о контроле В нем написано, что они обязуются ввести внутренний контроль, внутреннюю команду надзора, внешние аудиты и независимый наблюдательный совет. Никаких санкций за нарушение соглашения нет. Трамп на вопрос, обязательно ли оно, ответил, что оно «морально» обязывающее. Также на этой встрече Трамп подписал указ, по которому федеральные ведомства в официальных материалах теперь должны говорить «Super Intelligence» («SI») вместо «AI».
Ещё
вчера15,6 тыс.Открыть в Telegram
Герой дня – Дарио Амодеи на свежем репортаже из Белого Дома, где техлидеры обсуждали контроль ИИ (Да, на этот раз его позвали)
2 дня назад17,4 тыс.157 пересылок155 реакций41 комментарийОткрыть в Telegram
Ну вот и все, презентация подошла к концу. В сухом остатке имеем: — Новую GPT-6.1 Sol — Агентов Dots, которые работают круглосуточно над вашими задачами — Подписку для миллионеров за 500 долларов, и режим Astra Ultrafast, который доступен только в ней — Несколько прикольных обновлений для разработчиков, включая Agent API, Jev на основе Luna, обновленный Codex Cloud и Codex Security Cloud — И самое приятное: ресет от Тибо
Ещё