Data Science UA

Абсурдний fun fact, який багато хто з нас міг прогледіти в стрічці: ChatGPT спіймали на одержимості... гоблінамиOpenAI всерйоз взялися це виправляти і згодом навіть викотили статтю з поясненнями.✍️ Якщо коротко, історія почалася ще з запуском GPT-5.1. Юзери повідомляли про відповіді з повторюваними метафорами за участю гоблінів, гремлінів, огрів та інших фентезійних істот.Після релізу GPT-5.4 гоблінське загострення прогресувало – команда почала "розслідування" й виявила, що більшість згадок генерувалася Nerdy особистістю моделі.Причину виявили під час перевірки й порівняння результатів RL. "Грайливі" відповіді, в яких фігурували істоти, заохочувалися більше. Згодом їх використали для SFT, що спричинило часткову міграцію гоблінів навіть у відповіді, не прив'язані до тої чи іншої особистості.Ось так локальний reward signal може несподівано впливати на поведінку всієї моделі.Врешті-решт OpenAI прописали developer-промпт, що пригнічує використання подібної лексики для GPT-5.5 у Codex.🧌 А для тих, хто все ж хоче лишити гоблінів на свободі в Codex лишили команду:instructions=$(mktemp /tmp/gpt-5.5-instructions.XXXXXX) && \jq -r '.models[] | select(.slug=="gpt-5.5") | .base_instructions' \~/.codex/models_cache.json | \grep -vi 'goblins' > "$instructions" && \codex -m gpt-5.5 -c "model_instructions_file=\"$instructions\""

Сім разів відміряй... сім моделей релізни.Ну, так чи інакше, саме так зробили Microsoft 🤓Команда MAI анонсувала великий сет моделей для різних потреб, частину з яких вже можна протестувати тут.А ось і короткий огляд 👇🏻MAI-Thinking-1 – "думаюча" модель середнього розміру, натренована з нуля. Кажуть, що в тестах наосліп проти Sonnet 4.6 користувачі надавали перевагу саме моделі MAI.MAI-Code-1-Flash – модель для кодингу, глибоко інтегрована з Copilot, VS Code та Microsoft-стеком. Маючи 5 млрд параметрів, виходить на рівень Haiku, але є дешевшою.MAI-Image-2.5 – має також версію Flash – виконує функції text-to-image та редагування зображень, на арені обійшла Nano Banana Pro.MAI Transcribe-1.5 – модель транскрибації, що "в 5 разів швидша за існуючих конкурентів", підтримує 43 мови, розпізнає сленг, жаргон та специфічну лексику. За оцінками користувачів, дійсно швидша за AssemblyAI та Elevenlabs, але все ж поступається Whisper Large.MAI-Voice-2 – підтримує 15 мов і може відтворювати в генераціях голоси з короткого зразка аудіо (одразу дають ремарку, що безпека на високому рівні). Flash-варіант, який додадуть незабаром, зберігає якість та природність звучання, але з'їдає менше ресурсів.👨‍💻 Що думаєш про моделі від Microsoft? Чи дійсно вони програють АІ-перегони?

Поки класичний аутсорс штормить, оборонні технології стали головним драйвером найму в Україні, де кожна 7-ма вакансія – це DefTech. 👉 Минулого тижня зустрічалися з Recruitment Lead Марією Королюк та нашим ком'юніті на Career Reality Check. А вже сьогодні принесли звідти 3 цінні інсайти, на які тобі варто звернути увагу!🔹Які технічні напрями в тренді та про кого мріють роботодавці?Абсолютні фаворити – Hardware, Embedded, Unreal Engine і, звичайно ж, AI/ML-ролі.Топ-стек у вакансіях: C/C++, Python (CV, ML), Node.js/.NET, ROS/ROS2, HFSS/CST/ADS, FPGA (Xilinx), ArduPilot/PX4, OpenCV/YOLO.🔹Який домен розвивається найшвидше?Сегмент MilTech за рік виріс втричі. Реферальні бонуси на R&D-позиції сягають $4000, а значний дефіцит кадрів може стати твоєю перевагою в змаганні за позицію.🔹Твої коміти мають значення, а pet projects – це базаТак, сьогодні рекрутери дивляться на активність у ком'юніті та часто оцінюють особисті бренди кандидатів.Контриб'юшн в open source або волонтерська діяльність додають потужності твоєму резюме, незалежно від спеціалізації. ⚡️Бриф: у 2026 junior ≠ beginner, ІТ-ринок живе й трансформується, а твоя проактивність та pet-проєкти – це база.Дякуємо всім, хто доєднався до Career Reality Check!А хто не встиг – раді будемо побачитися на наступних зустрічах 🩵✨

Якщо ти давно думаєш про перехід в ІТ або хочеш опанувати нову професію – зверни увагу 👀За 2 тижні стартує вже 12 потік курсу "Аналітик даних + AI" від Ганни Пилєвої – Senior Machine Learning Engineer з 10+ річним досвідом в ІТ та CEO Data Loves Academy.Цього разу програму оновили під реалії ринку 2026 🔥AI-інструменти й автоматизація стали частиною щоденної роботи, тому на курсі навчають не просто базі, а тому, що реально використовують у вакансіях зараз.У програмі:✔️ аналітика даних з нуля та всі базові інструменти: SQL, Power BI, Excel, Python✔️ AI-інструменти для роботи та автоматизації✔️ практика на реальних задачах✔️ 2 проєкти в портфоліо✔️ окремий блок про працевлаштування в аналітиці Курс підійде тим, хто хоче зайти в ІТ без глибокого програмування, працювати з даними та отримати актуальну професію з хорошими перспективами.Формат навчання: короткі уроки до 30 хвилин, багато практики та фідбек на домашні завдання 🙌Тривалість: 8 місяців Це повноцінний курс-професія, після якого ти будеш одразу готовий працювати аналітиком даних. Старт через 2 тижні, і 70% місць уже заброньовано.Деталі та реєстраціяза посиланням ✨

Перша половина травня не дає АІ-ком'юніті нудьгувати! То як щодо вечірнього дайджесту новин? 🧐📰1️⃣ Google готує нову модель для генерації відео. У деяких користувачів Gemini вже з'явився доступ до невідомої моделі Omni. Офіційний анонс, схоже, станеться 19 травня на Google I/O 2026. Так що чекаємо і уважно стежимо 👀2️⃣ Uber планує ставити датчики на машини, щоб збирати дані про реальний рух на дорогах. Логіка проста: мільйони водіїв = більше даних, ніж зберуть всі спеціалізовані компанії разом. Work smart, not hard, як то кажуть.3️⃣ Unity випустили AI-агента для розробки ігор. Пише і пояснює код, генерує асети, виправляє баги. Перші 14 днів безкоштовно, далі – від $10 на місяць. Інді-розробники, ваш вихід!4️⃣ Вийшла GPT-5.5 Instant. Обіцяють чіткіші й лаконічніші відповіді, а ще краще запам'ятовування контексту з попередніх діалогів. Доступна всім користувачам ChatGPT і через API. Покращена персоналізація – тільки на Plus і Pro.5️⃣ OpenAI випустили три голосові моделі для AI-агентів. GPT-Realtime-2 веде розмову на рівні GPT-5, GPT-Realtime-Translate перекладає в реальному часі (70 мов на вході), GPT-Realtime-Whisper – потокова транскрипція. Голосові агенти отримали серйозне оновлення. Ділися: який реліз здивував найбільше?

Career Reality Check: по іншу сторону ринку праці – розворот на 180°, аби показати POV тих, хто щодня працює з кандидатами, вакансіями та реальними вимогами бізнесу 😳Ми підготували новий формат івенту, на якому розкриємо тенденції ІТ-ринку 2026-го (лише цифри, жодних здогадок), обговоримо реалії найму в епоху АІ, а найголовніше – відповімо на питання, які цікавлять саме тебе!👉🏻 Career Reality Check – це вебінар з фокусом на Q&A, в рамках якого Recruitment Lead Марія Королюк поділиться практичним досвідом з тими, хто цікавиться сучасними кар'єрними можливостями.Чому Марія?→ 6+ років у рекрутингу та HR, пройшла шлях від Junior Recruiter до Recruitment Lead→ досвід у міжнародних командах (Viseven, AgileEngine, Data Science UA)→ глибоке розуміння того, як формується попит на AI-таланти сьогодніЗберігай деталі 📍🔹Коли? 21 травня о 19:00 за Києвом.🔹Квиток? Твій донат на суму від 200 грн.🔹Де? Онлайн-конференція Zoom.Реєструйся за посиланням і доєднуйся, аби почути інсайти, які дійсно стануть у пригоді.

Плануєш вступати на магістратуру і шукаєш perfect match ВНЗ?Тоді тобі на SET Open Day: Master’s 2026 – онлайн-аналог дня відкритих дверей, на якому проговорять усе, що цікавить майбутнього магістра.👉🏻 Разом з SET University розберешся, як змінюється ринок і які спеціалізації відкривають можливості для старту кар'єри, а які – для потужного професійного зростання. 👉🏻Дізнаєшся про доступні магістерські програми і як це працює зсередини: як побудований процес, хто навчатиме і що потрібно для вступу.SET Open Day – це можливість отримати чесні відповіді та всю практичну інформацію для усвідомленого вибору, зокрема від:🔹 Ірини Вольницької, президентки SET University, експертки з понад 10 років досвіду управління технологічними командами на посадах виконавчого та C-рівня у deep-tech компаніях та бізнес консалтингу.🔹 Максима Почебута, ректора SET University, кандидата технічних наук, доцента. Максим – Chief Learning Officer в Sigma Software Group та ex-віце-президент з освіти в Асоціації IT Ukraine.📆 Дата та час: 6 березня о 18:00 📲Реєструйся за посиланням уже зараз!

2026 несе новини, які іноді важко відрізнити від жартів... Підготували для тебе коротенький дайджест👇🏻👉Пентагон використовуватиме Grok – чат-ботові довірять обробку несекретної інформації. Міністерство війни США в свою чергу отримає доступ до аналітичних даних Х (Twitter). І це у той час, коли хвиля 🔞 діпфейків, згенерованих Grok, уже призвела до його блокування в кількох країнах.👉Навушники від OpenAI! Стоп, що? – ходять чутки, що 2026-го команда Альтмана презентує АІ-навушники з вбудованим ChatGPT та чипом, що дозволить виконувати команди на iPhone. Десь у світі напружилися AirPods...👉Як Claude Code, лише без коду – Anthropic представили нового агента Cowork, що здатен виконувати широкий спектр загальних задач: сортувати файли, працювати в браузері, збирати дані тощо. Поки що лише для macOS і за багато грошей.👉Apple нарешті визначилися – нове покоління моделей Apple Foundation розроблятиметься на основі Gemini. Новини стосуються й оновленої, більш персоналізованої Siri, яку обіцяють показати незабаром.Так, початок року – точно не час розслаблятися 👀

Зустрічайте LLM Council – дебати мовних моделей від Андрея Карпати 🤖Отож, співзасновник OpenAI презентував вебдодаток, який виглядає як ChatGPT, але з “мультимодельним режимом”. Кожен запит користувача одночасно відправляється до кількох моделей: GPT-5.1, Gemini 3 Pro Preview, Claude Sonnet 4.5 і Grok-4. Потім всі відповіді анонімно показуються іншим моделям, які їх оцінюють і ранжують. На основі цих оцінок “Голова ради”, по типу Chairman LLM 😎, формує фінальну відповідь.Цікаво спостерігати, як моделі визнають чужу відповідь кращою за власну! Наприклад, при аналізі книжкових глав GPT-5.1 регулярно отримує найвищі оцінки, Claude – найнижчі, а Gemini і Grok займають проміжні позиції. Водночас автор зазначає, що його власне сприйняття трохи відрізняється, адже GPT-5.1 може бути надто деталізованим, Gemini – більш концентрований і точний, а Claude – надто лаконічний.Система працює через OpenRouter API, бекенд на FastAPI + async httpx, фронтенд на React/Vite. Всі відповіді зберігаються у JSON, запуск локально – через OPENROUTER_API_KEY.👉🏻 Репозиторій тут.

LLM краще вчаться якщо їх… карати? Так, вам не почулось 🤯Дослідники з Університету Вірджинії та Прінстону розклали reinforcement learning на два компоненти: PSR (Positive Sample Reinforcement) – підкріплення правильних відповідей, та NSR (Negative Sample Reinforcement) – покарання за неправильні, і натренували Qwen2.5-Math-7B та Qwen3-4B окремо кожним з методів.Як зʼясувалось, NSR-only тренування стабільно покращувало продуктивність моделі на всьому спектрі Pass@k (до k=256), часто досягаючи результатів PPO та GRPO або навіть перевершуючи їх.PSR-only мала ж протилежний ефект: покращує Pass@k, але різко погіршує показники при більших k через втрату різноманітності в відповідях. Модель стає занадто впевненою у своїх перших спробах.👉 Чому NSR настільки ефективне?Все просто: блокує помилкові кроки в міркуваннях, допомагає моделі краще використовувати те, що вона вже знає, і дає можливість знаходити різні правильні відповіді, а не лише один шлях до розв’язку.Виходить, «робота над помилками» – універсальний підхід як для людей, так і для LLM 😁 Тільки не зрозуміло, кому тепер жалітись на такого токсік тренера...Із повним пейпером можна ознайомитися тут🔗