Channel: Data Secrets
Data Secrets
Midas Project опубликовали 50 страниц независимого расследования внутрянки OpenAI Это первый настолько масштабный и доскональный анализ публичной информации о компании. Тут тебе и про реструктуризацию, и про очередное вранье Альтмана, и про дыры в безопасности.…
И следом за утренней новостью о только что вышедшем расследовании секретов OpenAI стало известно, что стартап увольняет людей из команды управления рисками
Эта команда занимается такими вещами, как утечки, кражи данных, сливы весов моделей, ну и другими внутренними и внешними угрозами.
И именно сейчас, почему-то, OpenAI решили перестроить это подразделение. Причем они не просто берут новых инженеров, а увольняют предыдущих сотрудников и нанимают людей на их места. Объясняют это тем, что «компания выросла и теперь сталкивается с угрозами другого уровня».
Эта команда занимается такими вещами, как утечки, кражи данных, сливы весов моделей, ну и другими внутренними и внешними угрозами.
И именно сейчас, почему-то, OpenAI решили перестроить это подразделение. Причем они не просто берут новых инженеров, а увольняют предыдущих сотрудников и нанимают людей на их места. Объясняют это тем, что «компания выросла и теперь сталкивается с угрозами другого уровня».
Школа Высшей Математики проведет самый емкий курс по файн-тюнингу LLM
Умение тюнить модели под конкретные задачи становится ключевым навыком уже не только для ML-щиков, но и для рядовых разработчиков, предпринимателей и в целом любителей LLM.
Если хотите освоить файн-тюнинг быстро и четко, ШВМ – проверенный вариант. У них преподают профессора МГУ и целыми командами обучаются сотрудники Сбера, ВК, Т-Банка, МТС, X5 и тд.
На курсе «LLM под ваши задачи» расскажут про тюнинг от А до Я. В программе: база по LLM, гайд по сбору данных и генерации синтетики, все про SFT и правильный эвал. Все – доступным точным языком.
Главная ценность: очень много практики. С курса вы выйдете человеком, который за 1-2 дня сможет создавать MVP на базе LLM под любой специфический запрос.
Курс стартует уже 30 июня, но пока еще есть возможность записаться на сайте. Для наших подписчиков действует скидка 20% по промокодуDS20 🙌
Умение тюнить модели под конкретные задачи становится ключевым навыком уже не только для ML-щиков, но и для рядовых разработчиков, предпринимателей и в целом любителей LLM.
Если хотите освоить файн-тюнинг быстро и четко, ШВМ – проверенный вариант. У них преподают профессора МГУ и целыми командами обучаются сотрудники Сбера, ВК, Т-Банка, МТС, X5 и тд.
На курсе «LLM под ваши задачи» расскажут про тюнинг от А до Я. В программе: база по LLM, гайд по сбору данных и генерации синтетики, все про SFT и правильный эвал. Все – доступным точным языком.
Главная ценность: очень много практики. С курса вы выйдете человеком, который за 1-2 дня сможет создавать MVP на базе LLM под любой специфический запрос.
Курс стартует уже 30 июня, но пока еще есть возможность записаться на сайте. Для наших подписчиков действует скидка 20% по промокоду
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Ирония дня: автор работы про влияние ИИ на мозг человека специально вставила в свою статью бэкдоры, которые мешают ИИ суммаризировать текст
На днях на просторах интернета пользователи начали активно обсуждать статью от MIT, в которой исследователи сканировали мозг человека на предмет влияния ИИ.
Кратко про само исследование: взяли студентов, разделили на 3 группы и попросили написать несколько эссе. Одни пользовались ChatGPT, другие гуглом, третьи – ничем.
Результаты получились довольно предсказуемые: те, кто пользовались ChatGPT, задействовали меньше нейронных связей, с трудом могли пересказать свое письмо, а к последним эссе совсем «выключали» мозг и скатывались в копипаст.
Напротив, те, кто пользовались Google или писали полностью самостоятельно, демонстрировали высокую активность мозга и удовлетворенность от своей работы.
При этом сами авторы никаких глобальных выводов из этого не делают: они сами пишут, что выборка была небольшой, эксперименты еще надо продолжать, а статьей они просто хотели обратить внимание на проблему того, что в школах и университетах студенты все чаще пользуются ИИ для вот такого топорного списывания, и мозг (что естественно) начинает лениться. При этом, цитата: «В определенных сценариях ИИ наоборот может ускорять обучение и развивать способности человека».
В общем, работа как работа, но по интернету она разлетелась под видом «ИИ убивает мозг» – в том числе потому, что многие в саму статью даже не заглядывали, а суммаризировали ее с ИИ. Автор это предвидела и специально вставила в текст несколько бэкдоров, которые заставляли модели игнорировать некоторые важные части. Вот в саммари и получалось что-то типа «ChatGPT угробит ваши нейронные связи», а пользователи все это транслировали в соцсети.
Вот такая история. Мораль придумайте сами🏃♀️
На днях на просторах интернета пользователи начали активно обсуждать статью от MIT, в которой исследователи сканировали мозг человека на предмет влияния ИИ.
Кратко про само исследование: взяли студентов, разделили на 3 группы и попросили написать несколько эссе. Одни пользовались ChatGPT, другие гуглом, третьи – ничем.
Результаты получились довольно предсказуемые: те, кто пользовались ChatGPT, задействовали меньше нейронных связей, с трудом могли пересказать свое письмо, а к последним эссе совсем «выключали» мозг и скатывались в копипаст.
Напротив, те, кто пользовались Google или писали полностью самостоятельно, демонстрировали высокую активность мозга и удовлетворенность от своей работы.
При этом сами авторы никаких глобальных выводов из этого не делают: они сами пишут, что выборка была небольшой, эксперименты еще надо продолжать, а статьей они просто хотели обратить внимание на проблему того, что в школах и университетах студенты все чаще пользуются ИИ для вот такого топорного списывания, и мозг (что естественно) начинает лениться. При этом, цитата: «В определенных сценариях ИИ наоборот может ускорять обучение и развивать способности человека».
В общем, работа как работа, но по интернету она разлетелась под видом «ИИ убивает мозг» – в том числе потому, что многие в саму статью даже не заглядывали, а суммаризировали ее с ИИ. Автор это предвидела и специально вставила в текст несколько бэкдоров, которые заставляли модели игнорировать некоторые важные части. Вот в саммари и получалось что-то типа «ChatGPT угробит ваши нейронные связи», а пользователи все это транслировали в соцсети.
Вот такая история. Мораль придумайте сами
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google показали пример генеративной операционной системы
Это тот самый концепт, о котором так много говорит Карпаты (см. этот и этот посты). Суть в том, что в системе на самом деле нет никаких готовых приложений, никакого предустановленного интерфейса, ничего.
Каждый раз, когда вы на что-то нажимаете, следующий экран полностью генерируется моделью в режиме онлайн. Да, если вы заходите в приложение – оно тоже генерируется с нуля в моменте. Вместо оперативки – контекстное окно: файлы не хранятся, а тоже генерируются каждый раз заново на основе ваших предыдущих действий.
У Google это называется Gemini Computer. Надо сказать, что это не отдельный релиз, а просто демка способностей новой Gemini 2.5 Flash Light, которую вчера выложили на YouTube официального аккаунта.
Мол: посмотрите, новая модель настолько резвая, что с ней можно даже вот такое провернуть (460 токенов в секунду – действительно хороший результат).
В общем, выглядит очень занятно. Google, кажется, первые, кто додумался что-то такое сделать: youtu.be/q6qD_i1Et2w
Это тот самый концепт, о котором так много говорит Карпаты (см. этот и этот посты). Суть в том, что в системе на самом деле нет никаких готовых приложений, никакого предустановленного интерфейса, ничего.
Каждый раз, когда вы на что-то нажимаете, следующий экран полностью генерируется моделью в режиме онлайн. Да, если вы заходите в приложение – оно тоже генерируется с нуля в моменте. Вместо оперативки – контекстное окно: файлы не хранятся, а тоже генерируются каждый раз заново на основе ваших предыдущих действий.
У Google это называется Gemini Computer. Надо сказать, что это не отдельный релиз, а просто демка способностей новой Gemini 2.5 Flash Light, которую вчера выложили на YouTube официального аккаунта.
Мол: посмотрите, новая модель настолько резвая, что с ней можно даже вот такое провернуть (460 токенов в секунду – действительно хороший результат).
В общем, выглядит очень занятно. Google, кажется, первые, кто додумался что-то такое сделать: youtu.be/q6qD_i1Et2w
Возможность: бесплатное обучение по программе «Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте»
МТС и НИУ ВШЭ открыли набор на второй поток магистратуры. Документы можно подавать с 20 июня: будет 30 оплачиваемых мест от МТС Web Services. Очное обучение пройдет в московском кампусе ВШЭ.
Будут знакомить с актуальными задачами в ИТ и учить применять передовые технологии, такие как языковые модели, генеративные нейросети, видеоаналитика и распознавание речи.
А лучшие студенты уже во время учебы могут попасть на работу в МТС Web Services или пройти стажировку за границей🤓
МТС и НИУ ВШЭ открыли набор на второй поток магистратуры. Документы можно подавать с 20 июня: будет 30 оплачиваемых мест от МТС Web Services. Очное обучение пройдет в московском кампусе ВШЭ.
Будут знакомить с актуальными задачами в ИТ и учить применять передовые технологии, такие как языковые модели, генеративные нейросети, видеоаналитика и распознавание речи.
А лучшие студенты уже во время учебы могут попасть на работу в МТС Web Services или пройти стажировку за границей
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Цукерберг был готов купить компанию Ильи Суцкевера за 32 миллиарда долларов, чтобы тот ушел работать в Meta
32 миллиарда – это последняя апрельская оценка компании Safe Superintelligence. И, судя по всему, Meta была готова уплатить эту цену. Но Илья, ожидаемо, отказался.
И все-таки без ничего Meta не осталась: идет слух, что им удалось переманить CEO и со-основателя SSI Дэниэла Гросса.
Вместе с ним, кстати, Цукерберг планирует нанять бывшего гендира GitHub Ната Фридмана.
Интересная команда собирается
32 миллиарда – это последняя апрельская оценка компании Safe Superintelligence. И, судя по всему, Meta была готова уплатить эту цену. Но Илья, ожидаемо, отказался.
И все-таки без ничего Meta не осталась: идет слух, что им удалось переманить CEO и со-основателя SSI Дэниэла Гросса.
Вместе с ним, кстати, Цукерберг планирует нанять бывшего гендира GitHub Ната Фридмана.
Интересная команда собирается
Уже через несколько месяцев чипы Nvidia, возможно, будут делать роботы
Дженсен Хуанг прямо сейчас ведет переговоры с Тайваньским Foxconn, который разрабатывает в том числе роботов-гуманоидов. Компании договариваются о внедрении роботов на новый завод по производству чипов в Хьюстоне.
Если все пройдет гладко, уже в первом квартале 2026 роботы будут трудиться на производстве видеокарт GB300.
Пока непонятно, чем именно они будут заниматься, но гуманоиды Foxconn (помимо обычного передвижения предметов и ориентации в пространстве) специально обучены сборке и работе с кабелями.
Итого, железки будут делать железки, чтобы обучать другие железки. Это уже сингулярность?
Дженсен Хуанг прямо сейчас ведет переговоры с Тайваньским Foxconn, который разрабатывает в том числе роботов-гуманоидов. Компании договариваются о внедрении роботов на новый завод по производству чипов в Хьюстоне.
Если все пройдет гладко, уже в первом квартале 2026 роботы будут трудиться на производстве видеокарт GB300.
Пока непонятно, чем именно они будут заниматься, но гуманоиды Foxconn (помимо обычного передвижения предметов и ориентации в пространстве) специально обучены сборке и работе с кабелями.
Итого, железки будут делать железки, чтобы обучать другие железки. Это уже сингулярность?
Компания Миры Мурати привлекла 2 миллиарда долларов, достигнув оценки в 10 миллиардов
Это один из крупнейших seed раундов в истории Кремниевой долины. Seed – это значит первая официальная стадия привлечения капитала aka инвестиции на самом раннем этапе развития.
Напоминаем, что стартап существует чуть дольше полугода и пока у них нет даже намека на продукт. Настоящая золотая лихорадка 21 века
Это один из крупнейших seed раундов в истории Кремниевой долины. Seed – это значит первая официальная стадия привлечения капитала aka инвестиции на самом раннем этапе развития.
Напоминаем, что стартап существует чуть дольше полугода и пока у них нет даже намека на продукт. Настоящая золотая лихорадка 21 века
ИИ + квантовые технологии = буст в решении задач
На бизнес-завтраке Росатома в рамках ПМЭФ, обсуждали, как ИИ прямо сейчас помогает квантовым технологиям выйти из лабораторий.
Андрей Белевцев, старший вице-президент Сбера, подчеркнул:
«Алгоритмы генеративного искусственного интеллекта позволяют резко ускорять эти усилия и подбирать нужные нам технологические решения».
Речь — о задачах, которые раньше тянулись месяцами: подбор материалов, проектирование архитектур, коррекция ошибок. Теперь всё это можно решать быстрее — и с другой глубиной.
GenAI помогает найти новые материалы для квантовых компьютеров, сгенерировать гипотезы, обучить модель на результатах и перезапустить цикл. ИИ уже сейчас работает как «ускоритель» науки.
На бизнес-завтраке Росатома в рамках ПМЭФ, обсуждали, как ИИ прямо сейчас помогает квантовым технологиям выйти из лабораторий.
Андрей Белевцев, старший вице-президент Сбера, подчеркнул:
«Алгоритмы генеративного искусственного интеллекта позволяют резко ускорять эти усилия и подбирать нужные нам технологические решения».
Речь — о задачах, которые раньше тянулись месяцами: подбор материалов, проектирование архитектур, коррекция ошибок. Теперь всё это можно решать быстрее — и с другой глубиной.
GenAI помогает найти новые материалы для квантовых компьютеров, сгенерировать гипотезы, обучить модель на результатах и перезапустить цикл. ИИ уже сейчас работает как «ускоритель» науки.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Помните парня, которого выгнали из Колумбийского университета за то, что он создал ассистента для списывания? Теперь он привлек в свой стартап 15 миллионов долларов
Мы рассказывали эту историю вот тут. Кратко: парень создал отличную хитрую тулзу для прохождения технических собесов и для того, чтобы ее прорекламировать, прошел с ее помощью собеседование в Amazon.
Amazon с радостью его взяли, но когда из соцсетей узнали, что на самом деле произошло, пожаловались на разработчика в его университет.
Итог: парня отчислили🎧
Но он не растерялся и продолжил развивать свой проект – назвал его Cluely и превратил в настоящий стартап. И вот сегодня стало известно, что крупнейший венчурный фонд a16z дал ему 15 миллионов долларов инвестиций.
А историю с универом парень превратил в рекламу, кстати (ролик наверху). Слоган стартапа: «Сегодня это называют списыванием, а завтра это будет считаться честным».
Если это не лучший маркетинг, то что?
P.S. Особое внимание на 4 секунду видео😁
Мы рассказывали эту историю вот тут. Кратко: парень создал отличную хитрую тулзу для прохождения технических собесов и для того, чтобы ее прорекламировать, прошел с ее помощью собеседование в Amazon.
Amazon с радостью его взяли, но когда из соцсетей узнали, что на самом деле произошло, пожаловались на разработчика в его университет.
Итог: парня отчислили
Но он не растерялся и продолжил развивать свой проект – назвал его Cluely и превратил в настоящий стартап. И вот сегодня стало известно, что крупнейший венчурный фонд a16z дал ему 15 миллионов долларов инвестиций.
А историю с универом парень превратил в рекламу, кстати (ролик наверху). Слоган стартапа: «Сегодня это называют списыванием, а завтра это будет считаться честным».
Если это не лучший маркетинг, то что?
P.S. Особое внимание на 4 секунду видео
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В Apple обсуждают покупку Perplexity
Сейчас Perplexity оценивается в 14 миллиардов долларов. Это относительно небольшая сумма для Apple, учитывая, что может принести им эта покупка.
Во-первых, это большой приток новых талантов. Принимая в расчет текущую гонку на специалистами и бонусы за переходы, это очень ценный пункт.
Во-вторых, сама технология, которая в теории может возродить Siri из пепла.
Ну и в-третьих, источник дохода, если систему встроят в Safari. Сейчас Apple уже почти потеряли сделку с Google, которая приносила им около 20 миллиардов долларов в год. На данный момент с делом активно разбирается антимонопольная полиция, так что времени что-то придумать у Apple не так уж и много.
Кстати, Цукерберг недавно тоже пытался купить Perplexity, но по неизвестной причине – не выгорело. Может, Apple повезет больше
Сейчас Perplexity оценивается в 14 миллиардов долларов. Это относительно небольшая сумма для Apple, учитывая, что может принести им эта покупка.
Во-первых, это большой приток новых талантов. Принимая в расчет текущую гонку на специалистами и бонусы за переходы, это очень ценный пункт.
Во-вторых, сама технология, которая в теории может возродить Siri из пепла.
Ну и в-третьих, источник дохода, если систему встроят в Safari. Сейчас Apple уже почти потеряли сделку с Google, которая приносила им около 20 миллиардов долларов в год. На данный момент с делом активно разбирается антимонопольная полиция, так что времени что-то придумать у Apple не так уж и много.
Кстати, Цукерберг недавно тоже пытался купить Perplexity, но по неизвестной причине – не выгорело. Может, Apple повезет больше
Главная ошибка начинающих стартаперов – перфекционизм
Опытные же работают по схеме «Make it exist first, you can improve it later». Кто-то дорабатывает один проект годами и так не запускает, а кто-то делает 12 стартапов за 12 месяцев.
И это не преувеличение: вот тут разработчик с опытом реально запустил такой челлендж. Схема такая:
1. Парень ищет идею по поисковым запросам (а не из головы)
2. Быстро создает MVP без максимализма
3. Ищет способы бесплатного продвижение – только США и ЕС, там платят за удобство
4. Начинает зарабатывать
5. Только потом оптимизирует и масштабирует
Обо всем своем опыте и внутренней кухне с реальными числами он рассказывает у себя в канале. Можно многому поучиться. Примеры постов:
— Кто и зачем будет платить за микро-продукт?
— Микро-продукт vs стартап
— Как бесплатно продвигать продукт
Подписывайтесь: @its_capitan
Реклама: ИП Зуев Игорь Владимирович, ИНН: 360408359441, Erid: 2VtzqwMsH8i
Опытные же работают по схеме «Make it exist first, you can improve it later». Кто-то дорабатывает один проект годами и так не запускает, а кто-то делает 12 стартапов за 12 месяцев.
И это не преувеличение: вот тут разработчик с опытом реально запустил такой челлендж. Схема такая:
1. Парень ищет идею по поисковым запросам (а не из головы)
2. Быстро создает MVP без максимализма
3. Ищет способы бесплатного продвижение – только США и ЕС, там платят за удобство
4. Начинает зарабатывать
5. Только потом оптимизирует и масштабирует
Обо всем своем опыте и внутренней кухне с реальными числами он рассказывает у себя в канале. Можно многому поучиться. Примеры постов:
— Кто и зачем будет платить за микро-продукт?
— Микро-продукт vs стартап
— Как бесплатно продвигать продукт
Подписывайтесь: @its_capitan
Реклама: ИП Зуев Игорь Владимирович, ИНН: 360408359441, Erid: 2VtzqwMsH8i
Китайский стартап выпустил Deep Research агента, который лучше аналогов от OpenAI и Google
Kimi.ai – не новый стартап, и он уже радовал нас несколькими приятными релизами. Но такой прорыв у них в первый раз.
Взгляните на метрики: их агент Kimi-Researcher занимает лидирующие позиции на многих бенчмарках, включая известный Humanity’s Last Exam.
Говорят, для одной задачи агент в среднем делает 23 ризонинг-шага и параллельно исследует более 200 URL. Правда, пока анализирует только текст.
За основу взята собственная модель стартапа k 1.5, которую end-to-end дообучали с помощью обучения с подкреплением. При этом потребовалось минимум размеченных данных, потому что выдача награды была, в основном, автоматизирована. Отдельно тюнили умение использовать инструменты (там кстати, подкручены MCP).
Все подробности о данных, подходах в обучении и строении инфраструктуры исследователи подробно расписали в блогпосте.
Попробовать агента скоро можно будет здесь. Если хотите получить ранний доступ, лучше записаться в лист ожидания
Kimi.ai – не новый стартап, и он уже радовал нас несколькими приятными релизами. Но такой прорыв у них в первый раз.
Взгляните на метрики: их агент Kimi-Researcher занимает лидирующие позиции на многих бенчмарках, включая известный Humanity’s Last Exam.
Говорят, для одной задачи агент в среднем делает 23 ризонинг-шага и параллельно исследует более 200 URL. Правда, пока анализирует только текст.
За основу взята собственная модель стартапа k 1.5, которую end-to-end дообучали с помощью обучения с подкреплением. При этом потребовалось минимум размеченных данных, потому что выдача награды была, в основном, автоматизирована. Отдельно тюнили умение использовать инструменты (там кстати, подкручены MCP).
Все подробности о данных, подходах в обучении и строении инфраструктуры исследователи подробно расписали в блогпосте.
Попробовать агента скоро можно будет здесь. Если хотите получить ранний доступ, лучше записаться в лист ожидания
HTML Embed Code: