Анализ данных (Data analysis)

🚀 Anthropic показали новый режим: AI может выполнять задачи на компьютере и по расписанию без твоего участия Главное: - Claude управляет компьютером - кликает, вводит текст, открывает сайты - выполняет задачи в браузере и приложениях + появился режим /schedule: - ставишь задачу → задаёшь время - Claude сам запускает и выполняет её - даже если твой ноут выключен - отчёты генерируются сами - соцсети мониторятся автоматически - задачи выполняются без контроля https://claude.com/product/cowork#dispatch-and-computer-use 🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max @data_analysis_ml

🤖 Этот open-source репозиторий даёт твоему ClawdBot “зрение” Это AI-ассистент в реальном времени для умных очков Meta Ray-Ban. Он объединяет: → голос → зрение → действия агента Работает через Gemini Live и OpenClaw. Как это выглядит: Ты надеваешь очки → нажимаешь кнопку AI → просто говоришь Дальше: • Gemini видит через камеру очков и описывает происходящее • передаёт задачу в OpenClaw • OpenClaw выполняет её через подключённые приложения Можно: → отправлять сообщения в WhatsApp / Telegram / iMessage → искать информацию в интернете → получать ответы голосом 📊 Технически: • камера очков передаёт изображение примерно 1 кадр в секунду в Gemini • аудио работает в обе стороны в реальном времени • OpenClaw выполняет действия как агент По сути, это полноценный AI-ассистент, который видит мир вместе с тобой https://github.com/Intent-Lab/VisionClaw 🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max

🌟 Лучшие GitHub-репозитории для Claude Code, которые могут увеличить эффективность твоего следующего проекта: 1. Superpowers https://github.com/obra/superpowers → Набор “супер-скиллов” для Claude: готовые промпты и инструменты, которые расширяют возможности агента (автоматизация, генерация кода, workflow). 2. Awesome Claude Code https://github.com/hesreallyhim/awesome-claude-code → Кураторский список всего полезного вокруг Claude Code: гайды, тулзы, примеры, лучшие практики. 3. GSD (Get Shit Done) https://github.com/gsd-build/get-shit-done → Фреймворк для реального продакшн-использования агентов: ставишь задачи - агент разбивает их и доводит до результата. 4. Claude Mem https://github.com/thedotmack/claude-mem → Система памяти для Claude: позволяет агенту “помнить” контекст, прошлые действия и работать как долгоживущий ассистент. 5. UI UX Pro Max https://github.com/nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill → Набор навыков для генерации интерфейсов: помогает Claude делать более качественные UI/UX решения и дизайн. 6. n8n-MCP https://github.com/czlonkowski/n8n-mcp → Интеграция Claude с n8n: можно подключать агента к автоматизациям, API и workflow без кучи кода. 7. Obsidian Skills https://github.com/kepano/obsidian-skills → Навыки для работы с Obsidian: управление заметками, knowledge base и личной базой знаний через Claude. 8. LightRAG https://github.com/hkuds/lightrag → Лёгкая реализация RAG (Retrieval-Augmented Generation): быстро подключаешь свою базу данных к модели для более точных ответов. 9. Everything Claude Code https://github.com/affaan-m/everything-claude-code → Универсальный сборник: шаблоны, примеры, инструменты - всё, чтобы быстро стартовать и прокачать Claude Code. 🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max @data_analysis_ml

🤖 Palantir AI + Claude использовались для обнаружения, приоритизации и ударов по более чем 1000 целям в первые 24 часа операции против Ирана Результат оказался настолько мощным и прорывным, что Пентагон даже не стал ждать. То, что раньше было просто пилотным проектом и тестировалось в ограниченном режиме… в один момент стало официальным, постоянным и начало масштабироваться повсюду. Теперь Palantir - это ключевой “AI-мозг” всей армии США. Система уже внедряется во все роды войск. https://www.moneycontrol.com/world/how-palantir-and-anthropic-ai-helped-the-us-hit-1-000-iran-targets-in-24-hours-article-13853331.html 🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max @data_analysis_ml

Это уже не code review. Это distributed system из двух LLM, которые дебажат друг друга.

🔥 Очень любопытный проект: Supermemory показал 99% на SOTA-бенчмарке памяти • Supermemory набрал ~99% на LongMemEval_s с использованием экспериментальной техники ASMR (Agentic Search and Memory Retrieval) • Вместо классического vector search и embeddings используется система параллельных агентов-наблюдателей, которые извлекают структурированные знания из истории взаимодействий сразу по нескольким направлениям • Используются специализированные поисковые агенты: → для точных фактов → для связанного контекста → для восстановления временной последовательности • И самое интересное, никакой векторной базы данных не требуется 🚀 Проект станет open-source уже через 11 дней, следим: https://x.com/DhravyaShah/status/2035517012647272689 🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max @data_analysis_ml

⚡️ Андрей Карпаты: спрос на софт взлетит, но это временно Он отметил важный сдвиг: Теперь код стал ephemeral (эфемерным, временным). Его можно: — переписать за секунды — адаптировать под любого пользователя — менять прямо на лету Фактически весь digital-мир начинает пересобираться в реальном времени. Что это значит: • 📈 В краткосрочной перспективе Спрос на разработку резко растёт, потому что теперь можно сделать гораздо больше за то же время. • 🤯 В долгосрочной перспективе Даже те, кто создаёт AI, понимают: они могут автоматизировать собственную работу. Мы приходим к новой реальности: код больше не статичный продукт - это динамический поток, который постоянно меняется. Полное интервью: https://www.youtube.com/watch?v=kwSVtQ7dziU&t=1s 🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max @data_analysis_ml

🔥 Полезная подборка каналов только код, практика и самые передовые инструменты, которые используют разработчики прямо сейчас.👇 🖥 ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data 🖥 Python: t.me/pythonl 🖥 Linux: t.me/linuxacademiya 🖥 C++ t.me/cpluspluc 🖥 Docker: t.me/DevopsDocker 🖥 Хакинг: t.me/linuxkalii 🖥 Devops: t.me/DevOPSitsec 👣 Golang: t.me/Golang_google 🖥 Аналитика: t.me/data_analysis_ml 🖥 Javascript: t.me/javascriptv 🖥 C#: t.me/csharp_ci 🖥 Java: t.me/javatg 🖥 Базы данных: t.me/sqlhub 👣 Rust: t.me/rust_code 🤖 Технологии: t.me/vistehno 💰 Экономика и инвестиции в ИИ t.me/financeStable 💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi 🖥Подборка по Golang: https://t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi ⚡️ Лучшие ИИ ресурсы: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Max ИИ: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data Max Ml: https://max.ru/vistehno Max python: https://max.ru/pythonl Max Go: https://max.ru/Golang_google Max Linux: https://max.ru/linuxkalii Max Java: https://max.ru/javatg Max Sql: https://max.ru/sqlhub Max Devops: https://max.ru/DevOPSitsec Анализ данных: https://max.ru/data_analysis_ml C++ : https://max.ru/cpluspluc C#: https://max.ru/csharp_ci 🖥 Chatgpt бот в тг: t.me/Chatgpturbobot 📚 Бесплатные ит-книги: https://t.me/addlist/HwywK4fErd8wYzQy

🚀 Релиз LongCat-Flash-Prover - это одна из самых сильных open-source моделей для формальной математики. Модель строит и проверяет доказательства как в реальной математике. Внутри • 🧠 Не один агент, а гибрид экспертов - модель генерирует и отбирает лучшие цепочки рассуждений • ⚙️ Алгоритм HisPO - держит длинную логику без развала • 🔍 Жесткая проверка: - Lean4 (формальная математика) - AST-анализ - проверка корректности → галлюцинации почти убраны 📊 Результаты: • 97.1% на MiniF2F (всего 72 попытки) • 41.5% на PutnamBench (очень сложные задачи) Это уже уровень, где open-source начинает догонять топовые research-модели. 📄 Paper: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Prover/blob/main/LongCat_Flash_Prover_Technical_Report.pdf 📂 GitHub: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Prover 🤗 Hugging Face: https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Prover 🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max @data_analysis_ml

Первый «ИИ-стажёр» от OpenAI ожидается уже к сентябрю, а полноценная система запланирована к 2028 году. Благодаря развитию reasoning-моделей и агентных систем вроде Codex, такие инструменты уже показывают резкий рост продуктивности — задачи, которые раньше занимали недели, теперь решаются за дни. Однако они всё ещё сталкиваются с проблемами надёжности и безопасности. Тем не менее, OpenAI движется по пути создания полностью автономных исследователей. https://x.com/techreview/status/2034969397513629914 🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max @data_analysis_ml

🚀 OpenAI усиливает ставку на разработчиков OpenAI покупает Astral - команду, стоящую за популярными Python-инструментами (uv, Ruff, ty). Это не просто сделка. Это шаг к контролю над реальным workflow разработчиков. И на этом фоне Codex уже показывает мощный рост: • рост пользователей в 3 раза • рост использования в 5 раз с начала года • более 2 млн активных пользователей в неделю Начинается настоящая гонка: Claude vs Codex ⚔️ Как уже говорил Дарио: лучшая AI-компания с лучшим инструментом для программирования, это фундамент общей победы. Побеждает не просто модель. Побеждает экосистема вокруг разработчиков. И сейчас OpenAI явно ускоряется. https://openai.com/index/openai-to-acquire-astral/ 🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max @data_analysis_ml

🤖 Claude-to-IM Skill: AI Coding Agent for IM Platforms Этот репозиторий предоставляет мост между Claude Code/Codex и популярными мессенджерами, такими как Telegram, Discord, Feishu и QQ. Пользователи могут взаимодействовать с AI-агентами для программирования через удобный интерфейс, получая ответы в реальном времени. 🚀 Основные моменты: - Поддержка четырех платформ: Telegram, Discord, Feishu, QQ - Интерактивная настройка с пошаговыми инструкциями - Контроль разрешений на использование инструментов - Возможность просмотра ответов в реальном времени - Сохранение сессий после перезапуска 📌 GitHub: https://github.com/op7418/Claude-to-IM-skill #javascript

А Вайбкодер может?

⚡️ Runway представила серьёзный прорыв в генерации видео с помощью ИИ на конференции NVIDIA GTC. Компания показала новую модель, способную генерировать видео в высоком разрешении в настоящем реальном времени. Ключевая фишка — time-to-first-frame менее 100 мс. Это значит, что HD-видео начинает генерироваться и воспроизводиться практически мгновенно после команды. Этот превью-ресёрч был разработан совместно с NVIDIA и работает на их новой архитектуре Vera Rubin. Такая скорость — важный шаг к созданию General World Model (GWM-1) от Runway. Технология выходит за рамки обычной генерации видео и движется в сторону живых, интерактивных сред в реальном времени. https://x.com/runwayml/status/2034284298769985914 🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max @data_analysis_ml

🌟 Xiaomi релизнула 3 модели: LLM, омнимодальную и TTS. 🟡MiMo-V2-Pro Флагман. Триллион параметров суммарно, 42 млрд. активных при инференсе, архитектура MoE с гибридным вниманием и контекстным окном в 1 миллион токенов. До официального анонса модель тестировалась на OpenRouter под именем Hunter Alpha. 🟢Artificial Analysis Intelligence Index - 49 баллов, это 8 место в мире и 2 среди китайских LLM. 🟢PinchBench - 84,0 (3 место, сразу за Claude Sonnet 4.6). 🟢ClawEval - 61,5, тоже 3 место, выше GPT-5.2. Реальная агентская эффективность на GDPval-AA: Elo 1434 (лучший результат среди китайских моделей). Цена API: $1 вход / $3 выход за млн. токенов при контексте 256K и $2 вход / $6 выход для контекста 256К-1М. 🟡 MiMo-V2-Omni Принимает текст, изображения, видео и аудио через единую базу с отдельными энкодерами для каждой модальности. Параметры не раскрыты. Модель поддерживает непрерывную обработку аудио длиной свыше 10 часов в одном запросе. 🟢MM-BrowserComp - 52,0, на GPDVal AA - 1435, оба выше Gemini 3 Pro. Цена: $0,40 вход / $2,00 выход. На демонстрации модель прошла цикл онлайн-покупки автономно: нашла отзывы на Xiaohongshu, сравнила продавцов на JD.com, поторговалась с поддержкой, оформила заказ. Второе демо: получила одно текстовое задание, сняла 15-секундный ролик из 4 сцен, синтезировала звук, исправила ошибку рендеринга шрифта, загрузила на TikTok и опубликовала. 🟡MiMo-V2-TTS Модель обучена на сотнях миллионов часов аудио, и допилена через многомерный RL. Синтезирует речь с управлением эмоциями на уровне отдельных предложений, поёт с сохранением высоты и ритма, воспроизводит китайские диалекты: сычуаньский, хэнаньский, кантонский, тайваньский. Поддержка других языков не заявлена. Форматные маркеры в тексте: пунктуацию, частицы и выделение сама переводит в просодику без дополнительной разметки. Доступ на ограниченный период - бесплатно. Сроки предложения не указаны. Кстати, команду MiMo возглавляет Ло Фули, один из ключевых авторов DeepSeek R1. Все модели релиза доступны через API на platform.xiaomimimo.com и в MiMo Studio. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

⚡️ Загадочная модель Hunter Alpha появилась в сети и уже наделала много шума По данным Reuters, на OpenRouter внезапно обнаружили новую ИИ-модель под названием Hunter Alpha. И самое интересное - это может быть не просто ноунейм 👇 Есть слухи, что это скрытая тестовая версия DeepSeek V4. Что известно на данный момент: - около 1 триллиона параметров - контекст до 1 миллиона токенов - стиль рассуждений очень похож на chain-of-thought, как у DeepSeek Во время тестирования модель сама указала: - обучалась преимущественно на китайских данных - knowledge cutoff — май 2025 И это практически полностью совпадает с тем, что ранее заявляли про DeepSeek. Что это может быть: 👉 ранний тест перед релизом 👉 “тихий” запуск без анонса 👉 или хорошо замаскированная модель Но главное здесь другое: рынок снова движется в сторону гигантских моделей + длинного контекста + сильного reasoning И если это действительно DeepSeek V4 - нас ждёт новый скачок в возможностях ИИ. 👉 https://www.reuters.com/business/media-telecom/mystery-ai-model-has-developers-buzzing-is-this-deepseeks-latest-blockbuster-2026-03-18/ 🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max @data_analysis_ml

⚡️ Вышла новая модель Minimax M2.7 и релиз получился очень мощным. Что интересного: • 🧠 Self-evolving модель M2.7 — одна из первых моделей, которая помогала улучшать саму себя. Во время RL-обучения она запускала 100+ автономных циклов оптимизации, что дало около 30% внутреннего улучшения. • 💻 Крутые результаты в кодинге — 56.2% на SWE-Pro (почти уровень Claude Opus 4.6) — 55.6% на VIBE-Pro — может находить и исправлять production-баги менее чем за 3 минуты • 🔬 Агент для ML-исследований — 66.6% medal rate на MLE Bench Lite — фактически на уровне Gemini 3.1 в задачах ML-исследований. • 📊 Офисная и аналитическая работа — ELO 1495 на GDPval-AA (лучший open-source результат) — 97% точность выполнения задач — может делать полный аналитический workflow: анализ данных → отчёт → модель → презентация. • 🤖 Нативная multi-agent архитектура Модель изначально рассчитана на работу нескольких агентов вместе. • 🎭 OpenRoom Новый open-source демо-проект с интерактивными AI-персонажами, которые могут взаимодействовать друг с другом. https://www.minimax.io/news/minimax-m27-en 🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max @data_analysis_ml

Alibaba выпустила open-source фреймворк, который похож на смесь OpenClaw и Claude Cowork 🤯 Что он умеет: • долгосрочная память (long-term memory) • может работать локально через Ollama • поддерживает бесплатные модели, например Qwen 3.5 • self-hosting, система skills и многое другое Ссылка: https://github.com/agentscope-ai/CoPaw

Nvidia DLSS 5 OFF / Nvidia DLSS 5 ON