Телеграм канал «Data Secrets»

Пособие от Ильи Суцкевера: как одним твитом довести до ручки половину Интернета В общем, утром Суцкевер вдруг взял и запостил одну единственную фразу: «truly the greatest day ever» Твитерские усмотрели в этом намек на ИИ, и у всех буквально сорвало крышу. От «AGI достигнут» до «они открыли ASI и вылечили рак» – чего только люди не писали (и продолжают писать). А Илья вдруг взял и твит удалил. И сразу после выложил новую версию: «truly the greatest day ever🎗️» Короче. Оказалось, что он не имел в виду ничего, что было бы хоть немного связно с ИИ (а твит заменил, видимо, потому что сам сильно «удивился» реакции общественности). Речь шла об освобождении заложников в Израиле. Желтая лента – это символ символ надежды в ожидании возвращения заложников домой. Вот такая история. На данный момент это все, что вам нужно знать о хайпе в Интернете

Подборка свежих докладов по аналитике 20 сентября прошла Data Driven – крупнейшая конференция по аналитике от Поиска и Рекламных технологий Яндекса. Она проводилась очно в Москве и онлайн. Оффлайн часть, конечно, была яркой. И доклады в этом году получились очень удачные. На днях появились записи всех докладов. Если поучаствовать не получилось, то специально для вас мы собрали подборку самых, на наш взгляд, интересных выступлений, которые стоит глянуть на досуге. 1. "Рободоставка: ключевые компоненты бизнеса и роль аналитики в его оптимизации". Очень занятный кейс. Вряд ли можно придумать задачу для аналитика обширнее, чем эта. Тут и операционное обслуживание, и технологии робота, и метрики самой доставки. Владислав Немиров рассказал, как даже в такой гигантской системе раскладывать мелкие тех.метрики в целевую метрику бизнеса. 2. "ДатаКонтракты. Давайте наконец договоримся о данных!". Если вы работаете в большой компании, этот доклад для вас. Это, по сути, готовая инструкция к тому, как правильно организовывать взаимодействие между DWH, аналитикой и продуктом (и при этом не сойти с ума). 3. "End-to-end качество Алисы как универсального AI-ассистента". Куда в 2025 без ML-аналитики. В докладе сразу несколько интересных моментов: про анализ пользовательских сессий, оффлайн оценки интегрального качества и переход на гибридную разметку с помощью языковых моделей. Как видите, доклады зайдут не только аналитикам, но и ML-щикам. А полный набор записей ищите на официальном сайте мероприятия и ниже: -Data to artifacts в YT -Data to artifacts в ВК -Data to Insights в YT -Data to Insights в ВК Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543

Тогда VS сейчас 1 фотография: Дженсен Хуанг привез первую видеокарту в OpenAI. Надпись на ней гласит: «Илону и команде OpenAI. Во имя будущего вычислений и человечества, дарю вам первую в мире DGX-1». 2016 год. 2 фотография: Дженсен Хуанг привез Маску DGX Spark в Space X. 2025 год. Какая-то ностальгия

Завтра наконец-то поступит в продажу DGX Spark от Nvidia. Первые экземпляры достались Маску. Это та самая видеокарта, которая попала в топ-100 изобретений года по версии Times. По сути, самый маленький в мире ИИ-суперкомпьютер. Так что сегодня – большой день. В основе архитектура NVIDIA Grace Blackwell. Начинка: 128Gb оперативки, 20 ядер CPU, ARM процессор. Пропускная способность в районе 273 ГБ/с. И все это весит всего 1.2кг. А стоит – 4000 долларов 🚨 А еще в честь долгожданного начала продаж (а с момента анонса DGX Spark до сегодняшнего дня прошло чуть меньше года) Дженсен Хуанг сам лично подарил один из первых экземпляров суперкомпьютера Илону Маску. Подпись: "From a single Spark, a world of Intelligence": то есть "Из одной искры в мир интеллекта". (Где-то ревниво вздыхает один Альтман) Больше технических характеристик DGX Spark ищите тут

🔺5 способов запускать проекты дешевле Храните и обрабатывайте данные, оркестрируйте приложения и запускайте производительные веб-сервисы выгодно с облаком Selectel. Подстраивайте инфраструктуру под ваш проект и платите только за то, что используете. 🚀А если проекту нужны вычисления под ML, рендер или аналитику — подключайте облачные серверы с GPU со скидками до 44%. 👉Выбирайте облачный сервер от Selectel для вашего проекта по ссылке: https://slc.tl/rdae8?erid=2W5zFGwJWRN

Теперь официально: OpenAI будут разрабатывать кастомные чипы совместно с Broadcom Вчера вечером они сообщили о том, что подписали сделку. Всего планируют задеплоить мощностей на 10 гигаватт. Этого бы хватило, чтобы обеспечить электричеством примерно 8 миллионов домов. Первые запуски запланированы уже на вторую половину 2026 года (а это всего через год). Полностью развернут к 2029. Ускорители будут предназначены, судя по всему, только для инференса. Это дает стартапу возможность существенно оптимизировать их именно под свою инфраструктуру. И тем самым снизить не только косты, но и зависимость от Nvidia. Что-то интересное происходит

О, новый релиз от Андрея Карпаты Это один из самых безумных репозиториев, которые я когда-либо писал Сразу ссылка: github.com/karpathy/nanochat nanochat – это что-то типа продолжения легендарного nanoGPT. Но если nanoGPT – это, по сути, только предобучение, то здесь у нас полностью готовый конвейер для обучения и инференса целого мини-клона ChatGPT. В лучших традициях кода Карпаты – совсем немного строк (всего 8к) и минимальное количество зависимостей. Вы просто открываете проект на любом облачном GPU-сервере, запускаете один скрипт, и уже через 4 часа можете общаться с LLM-кой в собственном ChatGPT. В пересчете на аренду GPU это будет стоить примерно 100 долларов. Если готовы потратить больше, то можно масштабировать и получать лучшие результаты. Моя цель – собрать весь «сильный базовый» стек в один связный, минималистичный, читаемый и максимально форкаемый репозиторий. nanochat станет итоговым проектом LLM101n <мы об этом курсе писали тут>. Думаю, у него также есть потенциал стать исследовательским инструментом или бенчмарком, подобным ранее существовавшему nanoGPT. Технические детали о том, что просходит внутри проекта, можно почитать здесь. Огонь же?