Телеграм канал «Анализ данных (Data analysis)»

📌 WSJ: коммерческие сделки OpenAI связаны с ростом личных инвестиций Сэма Альтмана

The Wall Street Journal со ссылкой на судебные документы, ставшие публичными в ходе процесса "Маск против OpenAI", опубликовала расследование о том, что контракты OpenAI повышали оценку стартапов, в которые лично вкладывается Сэм Альтман.

Для контекста: Альтман не владеет долей в самой OpenAI, поэтому его доходы зависят от внешних инвестиций.

🟡Механизм

OpenAI заключает контракт или соглашение о сотрудничестве, что поднимает оценку стартапа. Затем крупные акционеры OpenAI (например, Thrive Capital) или партнёры (SoftBank) выкупают доли стартапа, от чего личное состояние Альтмана растёт, так как он является их инвестором.

🟡Helion

В 2025 году Сэм предлагал OpenAI вложить около $500 млн в термоядерный стартап Helion. Часть сотрудников восприняла идею с настороженностью, и от прямых инвестиций компания отказалась.

В марте 2026 года стороны подписали пересмотренное соглашение о сотрудничестве и тогда же Альтман вышел из совета директоров Helion, объяснив это конфликтом интересов.

В июне 2026 года Helion оценили в $15,5 млрд, а личная доля Альтмана выросла как минимум до $4,1 млрд.

🟡Cerebras

После того как производитель чипов получил от OpenAI обязательство о закупках и провёл IPO, стоимость доли Альтмана выросла более чем в 6 раз по сравнению с декабрём 2025 года.

🟡Retro Biosciences

После соглашения о научном сотрудничестве с OpenAI доля Альтмана в этой компании по продлению жизни к декабрю 2025 года достигла $258 млн.

Всего, по данным WSJ, не менее 10 компаний из инвестиционного портфеля Альтмана имеют сделки с OpenAI.

🟡На это обратили внимание власти

Комитет Палаты представителей США по надзору начал официальное расследование, а генеральные прокуроры нескольких штатов призвали Комиссию по ценным бумагам и биржам проверить деятельность главы OpenAI в преддверии IPO.

Сам Альтман и представители компаний называют сотрудничество обычной практикой.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Лето — время начать: освойте Data Science на выгодных условиях

Хотите не просто теоретически разбираться в устройстве нейросетей, а уметь создавать их самостоятельно? Центр непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ предлагает присоединиться к структурированному и выстроенному практикующими экспертами обучению науке о данных.

Станьте специалистом по Data Science высокого уровня:
🟣первая программа профессиональной переподготовки, получившая аккредитацию Альянса в сфере искусственного интеллекта;
🟣вы пройдете весь путь: от высшей математики и программирования до нейросетей и работы с большими данными.

Программа включает курсы по ключевым дисциплинам:
🟣Математика для анализа данных;
🟣Алгоритмы и структуры данных;
🟣Программирование и автоматизация;
🟣Прикладная статистика для машинного обучения;
🟣Машинное и глубинное обучение.

Специальное предложение для тех, кто запишется на ближайший запуск:
⭐️ Скидка 10% на обучение
⭐️ Курс по BI в подарок

📁Старт: 30 июня.

Подробнее о программе 📍

NVIDIA CUDA-Q всё сильнее становится мостом между квантовыми вычислениями и реальными задачами.

Рабочий квантовый компьютер появится не сам по себе, а через гибридный подход, где QPU работают вместе с GPU-ускоренной симуляцией.

Уже сейчас экосистема двигается в эту сторону:

• Aegiq и Quantum Motion развивают quantum chemistry workflows

• Classiq использует CUDA-Q для поиска квантовых применений в финансах

• FirstQFM показал quantum foundation models на суперкомпьютере Leonardo

• Eclipse Qrisp, Fraunhofer FOKUS и Qilimanjaro строят свои решения вокруг CUDA-Q

• qBraid стал CUDA-Q target и расширяет доступ к разным QPU-провайдерам

• QCentroid делает QuantumOps workflows на CUDA-Q

• Welinq соединяет distributed quantum compiler с GPU-ускоренной проверкой схем

Гибридные workloads, GPU-симуляция, QPU-доступ и инструменты разработки - именно так квантовая индустрия будет двигаться к практической пользе.

https://developer.nvidia.com/cuda-q

Самый быстрый запрос — тот, который не пришлось выполнять ✌️

Именно поэтому Redis давно стал одним из основных инструментов для ускорения приложений и снижения нагрузки на базы данных.

Но вместе с производительностью появляются новые вопросы: как работать с устаревшими данными, правильно инвалидировать кэш и не превратить ускорение системы в источник новых проблем?

Об этом поговорят на вебинаре Cloud.ru — «Эволюция приложения в облаке: как настроить кэш с Redis и ничего не сломать».

📌 30 июня, 11:00 МСК

Эксперты разберут:
▶️реальные сценарии использования Redis

▶️стратегии кэширования

▶️типичные ошибки, которые встречаются даже в зрелых системах

👉Зарегистрироваться👈

А если вы пропустили предыдущие «серии» — они доступны по ссылкам:

1️⃣ Эволюция приложения в облаке: как навести порядок в артефактах и образах

2️⃣ Эволюция приложения в облаке: как запустить микросервисы в Managed Kubernetes

3️⃣ Эволюция приложения в облаке: как обеспечить стабильность баз данных при росте проекта и нагрузок

OpenAI теперь идёт не только в модели, но и в железо.

Компания вместе с Broadcom представила Jalapeño — первый собственный AI-чип для инференса LLM. Его задача простая: быстрее, дешевле и стабильнее запускать ChatGPT, Codex, API и будущих AI-агентов.

Главное: чип сделали от идеи до tape-out всего за 9 месяцев, а в разработке помогали сами модели OpenAI.

Это уже не просто гонка моделей. Это гонка полной AI-инфраструктуры: чипы, сеть, дата-центры, софт и продукты в одной связке.

https://openai.com/index/openai-broadcom-jalapeno-inference-chip/

Один из лучших вводных материалов по прикладной линейной алгебре, который мне попадался.

Этот курс объясняет векторы, матрицы и метод наименьших квадратов с самых основ, а затем связывает их с реальными задачами:

• подгонка данных

• машинное обучение

• оптимизация

• обработка изображений

• системы управления

Это материал, который можно рекомендовать студентам, инженерам и всем, кто хочет понять математический фундамент современной data science.

PDF: http://web.stanford.edu/~boyd/vmls/vmls.pdf

LLM в поддержке: от шаблонов к точной работе с документами компании

✅ На открытом уроке разберём, как устроены современные решения на базе LLM, почему они не просто генерируют текст, а используют знания компании для подготовки ответов, и как такие инструменты помогают ускорять обработку обращений.

На практических примерах покажем, как документы превращаются в базу знаний для ИИ, как происходит поиск информации по запросу клиента и каким образом LLM помогает оператору поддержки готовить ответы. Также поговорим о том, как подобные решения применяются в бизнесе уже сегодня.

Урок пройдёт 6 июля в 20:00 МСК в преддверии старта курса «LLM-инженер». Это возможность познакомиться с современным подходом к созданию интеллектуальных сервисов, задать вопросы эксперту и понять, как внедрять подобные решения в реальные процессы компании.

➡️ Регистрация открыта: https://otus.pw/Jafm/?erid=2W5zFHM9zVf

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.