Data Blog

Обзор

Составлен автоматически по данным канала, обновлён 9 сентября 2026. Числа в тексте — на эту дату; свежие стоят плитками выше.

Частые вопросы

О чём канал @jdata_blog?

Канал ведёт личный блог о ML-исследованиях: авторка рассказывает про интерпретируемость моделей, дедупликацию датасетов, методы PDP, ICE и ALE, вперемешку с постами о повседневной жизни.

Можно ли купить рекламу в @jdata_blog?

Владелец пока не открыл прайс на размещение. Связаться по поводу рекламы можно напрямую в Telegram.

Сколько подписчиков?

Подписчиков — 2,5 тыс. Медиана просмотров поста — 1,7 тыс. Просмотров на подписчика — 67,3%. Данные на 1 октября 2026 г.

Как часто выходят посты?

За 30 дней вышло постов: 10 — это несколько раз в неделю. Данные на 1 октября 2026 г.

Есть ли у канала галочка Telegram?

Галочки Telegram нет.

Кто ведёт страницу канала в каталоге?

Пока никто. Если это ваш канал — заберите страницу: сможете отвечать на отзывы и видеть её статистику.

Последние посты

• 2 дня назад66834 пересылки55 реакций8 комментариевОткрыть в Telegram
  Привет, друзья! Ура-ура, я проспалась и дописала новый-красивый геометрически-AI-ный туториал. Никогда меня так не накрывал джетлаг — три дня я просто сонный картофель — не иначе. Что у нас на Хабре: Туториал, посвященный и вдохновленный работой Navigating the Latent Space Dynamics of Neural Models. Она попалась мне на глаза ещё в мае 2025 и привлекла своей необычной постановкой. Сейчас, в сентябре 2026 наконец-то её разбирая, я была очень рада увидеть её принятой на ICLR 2026 (а ещё зацените, как долго я иногда дохожу до чего-то).. = ) Динамическая система — множество состояний и правило, по которому состояние меняется во времени. Шаг за шагом точка движется, и можно спросить, куда она в итоге придёт. Иногда она прилипает к «притягивающим» точкам — аттракторам. Оказывается, такую систему можно найти внутри автоэнкодера. Берём код z, декодируем, снова кодируем: f = E∘D. Применяем f снова и снова — и получаем траекторию в латентном пространстве, а разность f(z) − z задаёт векторное поле. Такая постановка позволяет изучить саму модель через её пространство, а не через данные. У этого есть прикольные примерения — например, детекция Out of Distribution. В процессе туториала, идя по нему step-by-step, у вас получится: 1. Задать определение векторного поля в общем смысле и посмотреть, что это за объект внутри модели. 2. Узнать детали поля (когда пояляется, как сходится, какие есть теоремы). 3. Узнать, что такое аттракторы, бассейны притяжения и и как найти их (вместе с тонкостями процесса). 4. Проанализировать, как поле эволюционирует за обучение. 5. Увидеть, зачем это надо, кроме красивых картинок. 6. Порадоваться — ведь шесть шагов выше — это разбор ICLR статьи и вы его преодолеете. Шаг 6 будет самый значимый. Если вы будете "трогать" термины впервые — это титанический труд — дойти до конца. Поэтому не сдавайтесь, читайте, перечитывайте и всё получится! Всем чудесного вторника! 💔 Я рада добить этот туториал безумно — больно долго он пекся. Ноутбучек. Хабропост. Призываю ставить классы репозиторию и единорожиков (не говно, ради бога) сюда 🗿

  Ещё
  
• 24 сент.1,2 тыс.Открыть в Telegram
  Этот перец и мой тубус выглядят лучше, чем моя цель купить наушники, до которых я шла два месяца, ибо надо время найти зайти в магаз 🦄 💅🏻
• 24 сент.1 тыс.2 пересылки46 реакций2 комментарияОткрыть в Telegram
  AMLUCS 2026 Ну что, я всё, я еду обратно! Меня прям много спрашивали, как мне поездка на конференцию. И сейчас, пока самолет опаздывает, появились силы объять все свои чувства во что-то одно. Сначала структурно: — Было два дня конфы + пре-dinner. Всем советую приватные ужины — я хоть и не пью, но в день конфы это помогло мне чувствовать себя менее потерянным новичком — я уже знала ключевых организаторов, а они меня. — Было два трека. Исследователи и практики. Я была в первом, докладов было 14 у нас и 20 на практическом треке. — Из людей, я пообщалась с тремя scientific supervisors из вузов. Двум показала свою работу, с одним поныли на ICLR 2026 и на текущее состояние науки (мне понравилось). — Пообщалась с лидами и creators из OWASP. Остальная инфа — кто был умный, кто спонсировал и был рядом под бочком — будто на сайте конфы. Теперь — эмоционально: Первое, безумно рада. Горжусь, это была моя первая поездка по визе за 6 лет. Первая и одиночная — я очень часто путешествовала с кем-то. В этот же дебют добавилось выступление на конфе на английском языке, чего я не делала никогда. Для меня это про расширение моих границ. И несколько месяцев назад я была воробушком своей версии сейчас. Я правда очень боязлива и мне нравится себя здесь перебарывать и чувствовать сильнее сейчас, хотя я все ещё местами много чего боюсь и преодолеваю. Второе, удивлена. Для меня была новой открытость людей ко мне. Открытость и интерес. За два дня я наобщалась с огромным количеством разных людей, от small talks, до совместных breakfast/lunch на конфе. И всем было пофиг, что я русская, что было моим немного страхом, you know. По моим оценкам выступления — выступила хорошо. Было примерно 30 человек (а они ходили между залами практиков и теоретиков) и много вопросов. После доклада 5, в процессе постера — еще батч. Третье, благодарна людям! Особенно моему руководителю Евгению за волшебный пинок «подайся», пре-интро в людей конфы и возможность поехать. И всем моим друзьям, семье и знакомым, кто-то саппортнул тубусом для постера, кто-то ответил на тупые вопросы, кто-то ставил реакции на тревожные или восторженные кружочки : ) As you can see, это прям поездка — важная для меня, как личности. Если есть вопросы — feel free to ask! И ниже будет немного фотокарточек трипа.

  Ещё
• 18 сент.1,5 тыс.1 пересылка31 реакция11 комментариевОткрыть в Telegram
  А ещё вас стало невероятно сильно больше, и я безумно рада видеть новых людей (вы мой маленький олимпийский, друзья)! 💔 Про меня почитать TLDR можно тут. Из других фактов, меня сейчас взаправду описывает фраза "горит жопа", ибо я как дурачек вычитываю презу для конфы в Лондоне, у меня финалится статья, и никто не отменял основные дела, а в другое время я пишу туториалы и всякие лекции читаю, вот. И я обязательно вернусь, но а пока чилл-посты и личные заметки. 🗿 Можете накидать вопросы!

  Ещё
• 18 сент.6,2 тыс.76 пересылок16 реакций3 комментарияОткрыть в Telegram
  "AI решил выберите-проблему-математиков" Безумно обожаю, когда решаются какие-то сложные задачи, и на места встают паттерны в чиселках и абстракциях. И за последний год много куда нейрон приложил AI. И хотя, кажется, нас волновало в основном уравнение Навье-Стокса из-за скандала, красивого было много: 1. Циклы Кнута Дональд Кнут — автор «Искусства программирования», ему 87. Он решал задачу поиска маршрутов на кубе m×m×m из точек, где из каждой точки три стрелки, и надо разложить все стрелки на также три маршрута, каждый из которых обходит все точки ровно раз. Случай 3×3×3 был решен, общего решения не было. Его (вернее, подход к обобщению) принес Клод, и Дональд Кнут написал доказательство. Статью назвал «Циклы Клода», открыл её словами «Шок! Шок!» и закончил тем, что попросил не писать ему с обсуждением =) Там, если что, ещё не доведены четные m 2. Aletheia на Gemini Deep Think. Пример успешного натравления агента (двух на разных моделях) на решение актуальных задач. Решено 6 из 10. Из забавного: у каждого агента по отдельности был хотя бы один ложноположительный результат и все шесть задач были решены именно парой только парой: отчёт First Proof, блог DeepMind 3. Точки на плоскости Расставьте n точек на плоскости. Сколько пар может оказаться на расстоянии ровно 1? Эрдёш в 1946 году предположил верхнюю границу. Модель OpenAI построила расстановку, которая её превышает и опровергла гипотезу. Пост в x. 4. Августовские шары (жаль, не перекати-поля) и несофические группы. OpenAI выкатила пакет: 249-страничный манускрипт, и доказательства на GitHub. Там итого было 10 задач, с затратой в 2000$ Из важного выделяют несофические группы (существование таких не могли ни доказать, ни опровернусть с 1999), а остальные девять — про упаковку шаров в многомерном пространстве (верхняя оценка улучшена впервые с 1978 года), про числа Рамсея, про сложность вычисления перманента, про решётки в постквантовой криптографии. Анонс OpenAI. 5. Августовская Дзета-функция Про это я писала выше. Коротко: доля нулей, про которые доказано, что они на критической прямой, выросла с 41.6% до 67.25%. Рекорд стоял с 2020 года, а до него его поднимали с 1914-го. Anthropic 6. Сентябрьский Ферма Формализация теоремы. Это не новый результат, но пример формализации, бывшей с точки зрения описания сложной. 7. Сентябрьский Навье–Стокс Уравнения описывают течение жидкости. Вопрос на миллион долларов (правда дают денег!): может ли из гладкого начального состояния за конечное время возникнуть точка, где скорость бесконечна? С историей много связано моментов: за 12 часов до этого о близких результатах объявила другая команда, сейчас идёт спор о приоритете, а ещё часть математиков считает, что решён не тот вариант задачи. Если вы видели — была прям драмма. OpenAI. В каждую новость и в их совокупность, помимо красивого, можно вложить много смыслов. Первый момент, как мне кажется, может показаться, что человеческий мозг в целом отмирает, и становится рудиментом. И зачем учиться, зачем углубляться, есть AI. У этого есть ряд контр-аргументов: — Независимые замеры: FrontierMath Erdős, 68 задач, отобранных человеком, и моделями решено 2 из 68, тут таблица. — Весь агентский рисерч (Sakana, Autoresearch Андрея Карпатого, AiScientist, OpenResearch (и далее — их чет прям много)) — суть просто культурный pipeline исследования, описанный агенту инструкцией. Отсюда мозг-то надо, просто теперь как-то иначе приходится думать Второй момент — это авторство. "Что написано в интернете осталось в интернете" — это теперь "что написано в "GPT" осталось в трейне". Это стремно и тревожно, так как сейчас стали жестче даже submissions, ибо ревьюеры пользуются AI, в том числе чтобы съесть твою жопу (простите). И у меня есть ощущение, что исследователи и так in the hurry. По позиции с этим я никуда не приземлилась, так что просто работаю.

  Ещё
• 18 сент.1,2 тыс.15 реакций1 комментарийОткрыть в Telegram
  Третий момент, который мне прям вот захотелось записать-написать — это то, что надо это ловить и изучать. В моменте у нас безумно простой доступ к знаниям, инструментам и реализациям, господи, мне кажется мы самые счастливые обладатели техники — потому что очень быстрый доступ к любой теории у нас есть просто на уровне запроса. Ну, а если философия вокруг вам не интересна, то список новостей классный, я залипла. У меня сейчас дедлайн на дедлайне и страдание на страдии, но в загашнике я ещё обязательно допишу всё, что встало на стоп. И если у вас есть мысли, буду рада, если поделитесь!

  Ещё
• 13 сент.2 тыс.61 пересылка36 реакций18 комментариевОткрыть в Telegram
  Вебинар про объяснимость агентов и во что можно поиграть Как самый ответственный человек на земле, я решила, что лучшее время слечь — время на своих выходных. Поэтому вместо отдыха без интернета, я злая (и растроенная) долепливаю открытый вебинар со степик. Пока готовилась, узнала слово трюизм: общеизвестная, банальная и самоочевидная истина, которая не требует доказательств и не несет в себе никакой новой информации — вот примерно это то, как вижу все чеклисты, которые можно дать людям после вебинара. Будто люди сами не додумаются (хотя я иногда не до всех пунктов додумываюсь и мне чеклисты полезны для структуризации себя, мне самой дать кому-то такой чеклист — это какое-то сложно-тошнотворное действие). Отсюда вместо трюизмов я решила, что будет прикольно дать ссылки на всё, что можно потыкать и поучиться взаимодействию с агентами и их failure modes. Что накопилось: Агентные игры: Gray Swan Arena — сценарий: агенту дают инструменты (почту, магазин, браузер) и вы пытаетесь заставить его сделать запрещенку. Очень популярна сейчас (и свежая). OWASP FinBot CTF — мультиагентная система закупок. Задача: обмануть агентов так, чтобы одобрили фальшивый счёт, слили данные или что-нибудь (кого-нибудь) снесли. Gandalf: Agent Breaker — задачки по обходу нескольких GenAI-приложений с защитами. Если помните старого Гэндальфа, то он вот, теперь новенький. Чатботовые игры: Защищ[AI] от Selectel — мини-игрушка на русском, на пять уровней. Прикольно, чтобы дать кому-то потыкать с фразой "не шли PII агенту, пожалуйста". Prompt Airlines от Wiz — игра на то, чтобы выманить у бота поддержки бесплатный билет. HackAPrompt — игра-обучение и соревнование. Doublespeak.chat — ещё текстовая игра с уровнями. CrowdStrike AI Unlocked — опять игра (по ссылке описание) на prompt injection, но там надо еще зарегаться. Ещё был Mosscap от Lakera, но я не нашла ссылку. А ещё, а ещё, мои коллеги ведут курс с "задачами на поломать" на степике и у меня есть ссылка на курс со скидкой: здесь. Я же буду рассказывать про зеро-лвл (что такое агент), плюс пройдусь по причинам, почему объяснить нормально в смысле xai мы его не можем. И нотбучек планирую за час с фреймворком AgentShap разобрать. У вебинара даже лендинг красивый есть (это я вас так зову, если вам хочется слушать онлайн 15 сентября, в 18:00 (мск)). И надеюсь, ваши выходные лучше моих!

  Ещё
• 10 сент.11,7 тыс.39 пересылок79 реакций13 комментариевОткрыть в Telegram
  Теперь официально: погнали пить кофе в Лондоне. 23 сентября выступаю на конференции Applied Machine Learning for Cyber Security Conference в Лондоне, Olympic Park с докладом «Does a model know when a jailbreak is working?» TLDR на вопрос доклада: возможно, да, но у нас есть много свободных переменных, из-за которых мы не можем надежного отличить "знание" от случайного результата без предварительных приседаний и проверок. Вдруг кто-то будет мимо-проходить, заходите. В любом случае потом поделюсь впечатлением — для меня это что-то новое =) Вообще говоря, AMLUCS — сильная британская конфа на стыке ML и кибербезопасности, с прикладным уклоном. Например, в оргкомитете есть Джон (John Sotiropoulos) из OWASP GenAI Security Project (авторы OWASP Top 10 for LLM Applications, я туда даже ручку прикладывала). В докладах буду принимать участие исследователи из NCSC, Dstl, Alan Turing Institute, AI Red Team в Microsoft, AWS и профильных security-стартапов. И я — как лид HiveTrace — мы тоже сильный профильный стартап 🗿 P.S., да, это к тому, что мне дали визу, и ждун дождался. Я рада и вместе с этим волнуюсь — у меня на конфе и talk, и постер, а я давно не выступала очно (кажется, с зимы). И в целом — формат, форма и сообщество (кибербез) новый. Такие дела!

  Ещё
• 4 сент.2,3 тыс.2 пересылки39 реакций9 комментариевОткрыть в Telegram
  Вообще, я тут порефлексировала за лето, и поняла, что в канал надо постить кружки, чтобы оно разлеталось и самой важной мыслью для меня было и есть какое-то просто принятие происходящего и "делание того, что делается". Очень многое меняется в мире, даже в локально рабочем. Он чувствуется веселым и скачущим: новые методы пишутся — успей отследи, модели растут — увидь, пойми, привыкни, конкурс на статьи — жесть, школу мы запустили, а формальности, нормальные оплаты и вот это всё требуют времени, я как ждун жду свой (не)аппрув на визу в Лондон и там было что-то ещё. В какой-то момент я поняла, что оно всё раздражающее, но мелкое и в этом мелком не потеряться помогают возможные действия в моменте. Так что я каждый раз нахожу отдушину и пинаю её для себя. Карту, новые материалы в курсе и туториалы я делаю именно на таком настрое. Ещё из нового — помимого того что в сентябре надо доставать скинни-джинсы (простите), я в этом году буду вести факультатив по XAI в ВШЭ! Волнуюсь как будто впервые буду что-то вести, надеюсь, выйдет также прикольно, как вышло в моей голове. Быть может, эти мысли в чём-то помогут и вам, если вас периодически накрывает тревожка на тему "а дальше то куда?". Кажется, что просто куда-то — адаптируемся, разберемся, профессию трансформируем и дальше пойдем. Вот.

  Ещё
• 4 сент.1,8 тыс.9 пересылок12 реакций7 комментариевОткрыть в Telegram
  Вернуться бы в 2007, где надо было считать на бумажке. Пока вокруг нас по интернету ходят агенты, ушедшие из сэндбоксов, и у нас опять релизы моделей умнее, я чувствую себя стремительно тупее — опять привыкать к новым переспособностям и недоспособностям. 🙂 Чтобы унять мозг, я обновляю курс и чищу теорему для новой статьи. Побочный социально-полезный артефакт — я донесла ещё библиотек! Во времена, когда мы были не механистичны, базовым способом посмотреть, что модель выучила, была «feature visualization». Идея метода — спросить модель «что ты ищешь» в конкретном месте — канале. Ответ мы получаем градиентным подъёмом: меняем вход, пока активация нейрона не станет максимальной (так делали в 2009). Пока мы поднимаемся (поднимаемся мы с регуляризацией, иначе картинке будет плохо), мы получаем картинку, вполне себе читаемую. Вполне себе, потому что выглядит всё равно фразой «без пива не разберёшь» (не пью, но фраза смешная). Чтобы уменьшить (или увеличить — тут не ясно) количество пива, необходимое для понимания картинки, можно решать разные задачи: Просим нарисовать не одну картинку, а несколько разных для одного и того же детектора (diversity). Тут нам мешает полисемантичность: один детектор часто отвечает сразу за несвязанные вещи и поэтому сегодня больше любим SAE. Feature inversion — обратная задача: восстановить вход из активаций слоя. Что восстановилось — то сеть сохранила, что расплылось в кашу — выбросила как ненужное. Semantic dictionaries и spatial attribution (Building Blocks, 2018) — соединяем атрибуцию свизуализацией. Не просто «эта область важна», а «эта область важна, потому что здесь сработал вот такой детектор». Рисуем карту целиком (activation atlas, 2019). Прогоняем много тысяч изображений, раскладываем реакции сети на плоскости так, чтобы похожее лежало рядом, и в каждую клеточку рисуем такую картинку. На выходе — атлас того, что сеть вообще знает о мире, по которому можно водить пальцем. Идея в чистом виде почти вымерла, так как сейчас нам стало интереснее копать более точно. Но все circuits выросли отсюда: curve detectors, high-low frequency detectors, весь язык про фичи и полисемантичность. И если вы тоже любите классику, вот, что есть в Python (из того, чего я раньше не видела): Lucid — первоисточник, от команды, которая всё это и придумала. 27 моделей, все методы выше и ноутбуки ко всем классическим статьям. Написан на TensorFlow первой версии, в апреле 2024 отправлен в архив, только для чтения. Запускать больно, читать — прикольно полезно, это готовый учебник. torch-lucent — то же самое, переписанное на PyTorch. Последнее обновление — 2021. FlashTorch — просто карты важности и «нарисуй, на что реагирует этот фильтр» в несколько строк кода. Картинки заметно грубее, зато весь метод видно целиком и сразу. Для учёбы почти идеально, для работы — тоже нет, обновлений с 2020-го. Метод годен только на модальности картинок, так как с текстом надо приседать отдельно. Есть ещё хитрые способы на CLIP моделях и даже поиск признаков на агентах, но это я пока ещё не переварила. Табличка: xai-table.streamlit.app Всем желаю залипнуть на картинки, друзья и отличных выходных!

  Ещё

О канале в цифрах

Создан

28 июля 2022 г.

Фото

142

Видео

6

Файлы

5

Ссылки

246

По данным Telegram на 1 октября 2026 г.

Рейтинги и подборки

• Самые читаемые каналы · Искусственный интеллект5-е место
• Кто вырос за месяц · Искусственный интеллект11-е место
• Кто вырос за неделю · Искусственный интеллект16-е место
• Кто вырос за сутки · Искусственный интеллект20-е место

Контакты

Реклама

@sabrina_sadiekh

Из описания канала

Отзывы

Отзывов пока нет. Ваш будет первым.

Похожие

Ещё по теме