Anthropic запустили программу AI for Science [1] обещая выдавать существенное количество кредитов для запросов к их AI моделям. Акцент в их программе на проекты в областях биологии и наук о жизни, обещают выдавать кредитов до 20 тысяч USD, так что это вполне себе серьёзные гранты для небольших целевых проектов. Ограничения по странам не указаны, но указание научного учреждения и ещё многих других данных в заявке обязательно.

И на близкую тему Charting the AI for Good Landscape – A New Look [2] о инициативах в области ИИ затрагивающих НКО и инициативы по улучшению жизни, так называемые AI for Good. Применение AI в науках о жизни - это почти всегда AI for Good, так что всё это очень взаимосвязано.

Ссылки:
[1] https://www.anthropic.com/news/ai-for-science-program
[2] https://data.org/news/charting-the-ai-for-good-landscape-a-new-look/

#openaccess #openscience #ai #grants #readings

How Bad Is China’s Economy? The Data Needed to Answer Is Vanishing [1] статья в WSJ (под пэйволом, но можно прослушать в аудио) о том что в Китае перестали публиковать сотни статистических показателей на фоне торговой войны с США. Что-то напоминает, да?

Сейчас будет взлёт спроса на альтернативные данные о состоянии китайской экономики, получить их будет не так просто, но реалистично.

Впрочем всегда есть официальная статистика которую альтернативными способами не получить. Лично мне ещё интересно что будет с данными о внешней торговле Китая. В РФ её закрыли в первую очередь, хочется надеяться что в Китае она останется доступной.

Ссылки:
[1] https://www.wsj.com/world/china/china-economy-data-missing-096cac9a

#opendata #closeddata #china #statistics #tradewars

В продолжение короткого анализа плана мероприятий по реформе статистики в РФ напомню мои многочисленные тексты про статистику в России и не только:
- Российская статистика: немашиночитаемая институциональная фрагментация - о том российская статистика рассеяна по сотням сайтов
- Статистика как дата продукт - о том как рассматривать статистику как дата продукты
- Дашборд Германии (Dashboard Deutchland) - о том как публикуются статистические индикаторы статслужбой ФРГ
- Обзор сайта Office for National Statistics в Великобритании - о том как раскрывают данные статслужбы Великобритании
- Обзор геопространственной статистики Мексики - от их Национального института статистики
- Признаки хорошей статистической системы - о том как можно публиковать статданные удобным образом
- О статслужбах Канады и Хорватии - и о том как официальные сайты статслужб становятся поисковиком
- О DBNomics - французском проекте по агрегации статистики со всего мира.
- Публикация данных IMF - о том как публикуются данные международного валютного фонда

И многое другое по тегу #statistics тут в телеграм канале.

Учитывая что с самого начала я заводил этот телеграм канал как базу заметок, уже чувствую необходимость превратить его в базу знаний с автоматической синхронизацией того что пишу здесь, в том что разворачивалось бы как Markdown тексты с движком вроде Docusaurus или аналогичными Wiki подобными open source продуктами. Или с автоматической синхронизацией с Obsidian или Notion.

#statistics #readings

В продолжение про форматы файлов и применение CSV vs Parquet, реальная разница ощущается на больших объёмах и когда работаешь с файлами без чётких спецификаций.

Вот приведу несколько примеров:
1. Статистические данные одного крупного международного агентства, сравнительно среднего объёма в CSV файлах в десятки гигабайт и сотнях миллионов строк. Какая-либо информация о файлах отсутствует, просто выложены дампами для массовой выгрузки (bulk download). Большая часть инструментов при автоматическом парсинге файлов выдаёт что у них кодировка us-ascii, но в итоге оказывается что она windows-1250 (Центрально и Восточно европейская). Причём символы выдающие эту кодировку начинаются где-то очень далеко при обработке файлов. Механизмы автоидентификации кодировки почти все используют куски файла, а не его целиком, в результате нужно понаступать на множество грабель прежде чем настроить автоматическое преобразование этих файлов в другие форматы. Могло бы быть проще будь файлы в кодировке UTF-8, или вообще не в CSV, а в Parquet, к примеру.

2. Файлы Parquet в 800MB и 3.5GB со статистикой международной торговли. Первый может быть развернут в примерно 14GB CSV файл, второй в примерно 56GB. Это сотни миллионов и даже миллиарды записей. Аналитические запросы к таким файлам, на среднем железе, выполняются очень долго и поэтому Parquet файлы необходимо разрезать на множество файлов поменьше по продукции или по странам, в зависимости от задач применения. Но и разрезка больших Parquet файлов весьма ресурсоёмкая задача если пользоваться SQL запросами на копирование. В этом случае большие CSV файлы проще и быстрее обрабатывать потоковым образом. Проблема именно в размере Parquet файлов и решается она дистрибуцией их в меньшем размере

3. В "дикой природе" на порталах открытых данных в мире CSV файлы слишком часто публикуются просто как экспорт Excel файлов которые, в свою очередь, могут не иметь нормальную табличную структуру, а имеют множество заголовков, отклонений и тд, в общем-то не рассчитанных на автоматическую обработку, не говоря уже о разнообразных кодировках. Вручную во всем этом разумеется, можно разобраться, а автоматический анализ сильно затрудняется. Например, попытка натравить duckdb на эти файлы лишь в чуть более 50% случаев заканчивается успехом, в основном потому что duckdb не умеет разные кодировки. Альтернативные способы лучше читают файлы, но существенно медленнее.

4. Один из крупных порталов международной статистики отдаёт данные статистики в CSV формате внутри файлов заархивированных 7z. Это десятки гигабайт в сжатом виде и 1.5 терабайта в разжатом. Если необходимо обработать эти данные целиком то это требует очень много дискового пространства просто потому что 7z не адаптирован под потоковую обработку файлов, если не писать специальных инструментов для работы с ним. В итоге обработка этих данных происходит через промежуточное их разжатие в виде файлов. Всё могло бы быть куда удобнее если бы данные сразу распространялись в форматах parquet или же в CSV сжатом для потоковой обработки, например, Zstandard или даже Gzip.

В принципе сейчас всё выглядит так что мир data science сейчас parquet-first, а в остальные области работа с новыми-старыми форматами файлов приходит на пересечении с data science.

#opendata #dataengineering #fileformats #csv #parquet

Model Context Protocol (MCP) был разработан компанией Anthropic для интеграции существующих сервисов и данных в LLM Claude. Это весьма простой и неплохо стандартизированный протокол с вариантами референсной реализации на Python, Java, Typescript, Swift, Kotlin, C# и с большим числом реализаций на других языках.

Тысячи серверов MCP уже доступны и вот основные ресурсы где можно их искать:
- Model Context Protocol servers - большой каталог на Github
- Awesome MCP Servers - ещё один большой каталог с переводом на несколько языков
- Pipedream MCP - интеграция с 12.5 тысяч API и инструментов через сервис Pipedream
- Zapier MCP - интеграция с 8 тысячами приложений через сервис Zapier
- Smithery - каталог MCP серверов, 6200+ записей по множеству категорий
- MCP.so - каталог в 13100+ MCP серверов

Похоже мода на MCP пришла надолго и пора добавлять его к своим продуктам повсеместно.

#ai #opensource #aitools

Полезные свежие научные статьи про работу с данными:
- Large Language Models for Data Discovery and Integration: Challenges and Opportunities - обзор подходов по обнаружению и интеграции данных с помощью LLM
- Unveiling Challenges for LLMs in Enterprise Data Engineering - оценка областей применения LLM в корпоративной дата инженерии
- Magneto: Combining Small and Large Language Models for Schema Matching - про одно из решений сопоставления схем через использование LLM и SLM
- Interactive Data Harmonization with LLM Agents - интерактивная гармонизация данных с помощью LLM агентов
- Towards Efficient Data Wrangling with LLMs using Code Generation - про автоматизацию обработки данных с помощью кодогенерирующих LLM

#readings #data

Я об этом редко упоминаю, но у меня есть хобби по написанию наивных научно фантастических рассказов и стихов, когда есть немного свободного времени и подходящие темы.

И вот в последнее время я думаю о том какие есть подходящие темы в контексте человечества и ИИ, так чтобы в контексте современного прогресса и не сильно повторяться с НФ произведениями прошлых лет.

Вот моя коллекция потенциальных тем для сюжетов.

1. Сила одного
Развитие ИИ и интеграции ИИ агентов в повседневную жизнь даёт новые возможности одиночкам осуществлять террор. Террористы не объединяются в ячейки, не общаются между собой, к ним невозможно внедрится или "расколоть" потому что они становятся технически подкованными одиночками с помощью дронов, ИИ агентов и тд. сеящие много хаоса.

2. Безэтичные ИИ.
Параллельно к этическим ИИ появляется чёрный рынок отключения этики у ИИ моделей и продажа моделей изначально с отключённой этикой. Все спецслужбы пользуются только такими ИИ, как и многие преступники. У таких ИИ агентов нет ограничений на советы, рекомендации, действия и тд.

3. Корпорация "Сделано людьми"
Почти всё творчество в мире или создаётся ИИ, или с помощью ИИ или в среде подверженной культурному влиянию ИИ. Появляется корпорация "Сделано людьми" сертифицирующая продукцию как гарантированно произведённой человеком. Такая сертификация это сложный и болезненный процесс, требующий от желающих её пройти большой самоотдачи.

#thoughts #future #thinking #ai

Некоторые мысли вслух по поводу технологических трендов последнего времени:

1. Возвращение профессионализации в ИТ.

Как следствие массового применения LLM для разработки и кризиса "рынка джуниоров" в ИТ. LLM ещё не скоро научатся отладке кода и в этом смысле не смогут заменить senior и middle разработчиков, а вот про массовое исчезновение вакансий и увольнения младших разработчиков - это всё уже с нами. Плохо ли это или хорошо? Это плохо для тех кто пошёл в ИТ не имея реального интереса к профессиональной ИТ разработке, хорошо для тех для кого программная инженерия - это основная специальность и очень хорошо для отраслевых специалистов готовых осваивать nocode и lowcode инструменты.

Перспектива: прямо сейчас

2. Регистрация и аттестация ИИ агентов и LLM.

В случае с ИИ повторяется история с развитием Интернета, когда технологии менялись значительно быстрее чем регуляторы могли/способны реагировать. Сейчас есть ситуация с высокой степенью фрагментации и демократизации доступа к ИИ агентам, даже при наличии очень крупных провайдеров сервисов, у них множество альтернатив и есть возможность использовать их на собственном оборудовании. Но это не значит что пр-ва по всему миру не алчут ограничить и регулировать их применение. Сейчас их останавливает только непрерывный поток технологических изменений. Как только этот поток хоть чуть-чуть сбавит напор, неизбежен приход регуляторов и введение аттестации, реестров допустимых LLM/ИИ агентов и тд. Всё это будет происходить под знамёнами: защиты перс. данных, защиты прав потребителей, цензуры (защиты от недопустимого контента), защиты детей, защиты пациентов, национальной безопасности и тд.

Перспектива: 1-3 года

3. Резкая смена ландшафта поисковых систем
Наиболее вероятный кандидат Perplexity как новый игрок, но может и Bing вынырнуть из небытия, теоретически и OpenAI и Anthropic могут реализовать полноценную замену поиску Google. Ключевое тут в контроле экосистем и изменении интересов операторов этих экосистем. А экосистем, по сути, сейчас три: Apple, Google и Microsoft. Понятно что Google не будет заменять свой поисковик на Android'е на что-либо ещё, но Apple вполне может заменить поиск под давлением регулятора и не только и пока Perplexity похоже на наиболее вероятного кандидата. Но, опять же, и Microsoft может перезапустить Bing на фоне этих событий.

Перспектива: 1 год

4. Поглощение ИИ-агентами корпоративных BI систем

Применение больших облачных ИИ агентов внутри компаний ограничено много чем, коммерческой тайной, персональными данными и тд., но "внутри" компаний могут разворачиваться собственные LLM системы которые будут чем-то похожи на корпоративные BI / ETL продукты, они тоже будут состыкованы со множеством внутренних источников данных. Сейчас разработчики корпоративных BI будут пытаться поставлять продукты с подключением к LLM/встроенным LLM. В перспективе всё будет наоборот. Будут продукты в виде корпоративных LLM с функциями BI.

Перспектива: 1-2 года

5. Сжимание рынка написания текстов / документации
Рынок документирования ИТ продукта если ещё не схлопнулся, то резко сжимается уже сейчас, а люди занимавшиеся тех писательством теперь могут оказаться без работы или с другой работой. В любом случае - это то что не просто поддаётся автоматизации, а просто напрашивающееся на неё. Всё больше стартапов и сервисов которые создадут Вам качественную документацию по Вашему коду, по спецификации API, по бессвязанным мыслям и многому другому.

Перспектива: прямо сейчас

#ai #thinking #reading #thoughts

Хороший разбор в виде дата истории темы зависимости даты рождения и даты смерти в блоге The Pudding [1]. Без какой-то единой визуализации, но со множеством графиков иллюстрирующих изыскания автора и выводы о том что да, вероятность смерти у человека выше в день рождения и близкие к нему дни и это превышение выше статистической погрешности.

Собственно это не первое и, наверняка, не последнее исследование на эту тему. В данном случае автор использовал данные полученные у властей Массачусеца с помощью запроса FOIA о 57 010 лицах.

Там же есть ссылки на исследования с большими выборками, но теми же результатами.

Так что берегите себя и внимательнее относитесь к своим дням рождения, дата эта важная, игнорировать её никак нельзя.

P.S. Интересно что данные в виде таблиц со значениями дата рождения и дата смерти - это точно не персональные данные. Ничто не мешает госорганам не только в США их раскрывать, но почему-то они, всё таки, редкость.

Ссылки:
[1] https://pudding.cool/2025/04/birthday-effect/

#opendata #dataviz #curiosity #statistics

Как читать отчёты Счетной палаты в РФ ? Не надо читать финальные выводы и довольно бесполезно читать вступление. Всё самое главное посередине там где изложение фактов. Какие-то факты могут отсутствовать, может не быть иногда глубины, но те что приведены, как правило, достаточно точны.

История с ГАС Правосудие и потерей огромного объёма данных судебных решений именно тот случай [1]. Спасибо ребятам из Если быть точным за подробное изложение и анализ этой истории [2]. Единственно с чем я несогласен, а это не надо сотням людей использовать один парсер. Нужна была бы открытая база судебных решений которая когда-то была в Росправосудии. Парсер - это плохой путь, приводящий к массовому применении каптчи. Но создать ресурс с данными тоже непросто, его могут быстро заблокировать.

Однако в этой истории про ГАС Правосудие я хочу сделать акцент на 60+ миллиардах потраченных на эту систему денег, и даже не на то что их взломали, и это всячески скрывали. А на том у что у системы не было резервных копий.

И скажу я вам не тая, подозреваю что это не единственная российская государственная информационная система резервных копий к которых нет. И не появится если за это не будет последствий, а их похоже что нет.

И, конечно, данные по судебным делам - это самое что ни на есть общественное достояние, общественно значимые данные которые безусловно и безальтернативно должны были бы быть открытыми. Вместо того чтобы отреагировать на парсеры данных выкладкой датасетов для массовой выгрузки, сотрудники Суддепа много лет развлекались встраиванием каптчи на страницах сайта. А то есть на "вредительство" у них время и ресурсы были, а на создание архивных копий нет?

Ссылки:
[1] https://t.me/expertgd/12660
[2] https://t.me/tochno_st/518

#opendata #closeddata #theyfailed #russia

Я давно не писал про наш поисковик по данным Dateno, а там накопилось множество обновлений, надеюсь что вот-вот уже скоро смогу об этом написать. А пока приведу ещё пример в копилку задач как ИИ заменяет человека. Я много рассказывал про реестр дата каталогов который Dateno Registry dateno.io/registry, полезный для всех кто ищет не только данные, но и их источник. Этот реестр - это основа Dateno, в нём более 10 тысяч дата каталогов размеченных по разным характеристикам и с большими пробелами в описаниях. Откуда пробелы? потому что автоматизировать поиск источников удалось, а вот описание требует (требовало) много ручной работы.

Когда мы запускали Dateno на текущем реестре я оценивал трудоёмкость по его улучшению и повышении качества в полгода работы для пары человек вручную. Совсем немало скажу я вам, учитывая что этих людей ещё и надо обучить и
ещё надо контролировать качество работы и ещё и нужны инструменты чтобы всё это редактировать без ошибок.

В общем, чтобы долго не ходить, ИИ почти полностью справляется с этой задачей. Достаточно предоставить url сайта с каталогом данных и из него хорошо извлекаются все необходимые метаданные.

Для стартапа на данных - это очень заметное изменение. И это маленькая и теперь недорогая задача. После всех проверок можно будет значительно обновить реестр.

Кстати, о том зачем он нужен. Реестр каталогов данных точно нужен Dateno для индексации датасетов, но он же нужен и всем тем кто строит национальные порталы данных потому что позволяет агрегировать в него данные из всех национальных источников.

#opendata #dateno #datasets #dataengineering #llm #ai #dataunderstanding

О том как устроена архивация сайтов в примере. Я не раз писал о том как устроена веб архивация и цифровое архивирование в принципе и среди многих проблем в этой области, далеко не последняя в том что почти весь инструментарий для этой задачи, скажем так, слегка устарелый. А на то чтобы переписать его нужны серьёзные расходы, но не инвестиционные потому что они врядли окупаются.

Один из таких инструментов - это grab-site [1] от команды ArchiveTeam, волонтеров архивирующих гибнущие веб сайты.

Его ключевые фичи - это возможность динамически настраивать списки блокировки/игнорирования и большие подборки преднастроенных правил игнорирования несодержательного контента.

Это, к слову, одна из серьёзных проблем при веб архивации, чтобы краулер не оказался в ловушке циклических перенаправлений и чтобы он не индексировал дубликаты. А также у grab-site в комплекте сервер мониторинга краулинга.

Внутри grab-site используется аналог утилиты wget под названием wpull. С очень давно не обновлявшимся кодом и чуть большими возможностями по автоматизации обработки получаемого потока данных.

Все эти инструменты из экосистемы WARC, они архивируют весь контент в WARC файлы.

Это экосистема выросшая из Интернет Архива, но переставшая развиваться уже много лет. Гораздо чаще контент с сайтов краулят не для архивации, а для обработки или извлечения данных и инструменты для архивации из WARC экосистемы для этого пригодны плохо.

Вместо них используют совсем другие краулеры, в том числе ныне популярные краулеры для AI или встроенные в инструменты вроде Elastic.

Тем не менее на фоне реформы российского Росстата архивировать его контент необходимо потому что, выражаясь аллегорически, "Почему-то каждый раз когда они снимают фильм про Робин Гуда, они сжигают нашу деревню" (c).

А я напомню про ещё один инструмент, metawarc [2] это разработанная мной несколько лет назад утилита по анализу веб архивов. Она извлекает из WARC файлов метаданные и делает рядом индексный файл с которым можно работать через SQL.

Ссылки:
[1] https://github.com/ArchiveTeam/grab-site
[2] https://github.com/datacoon/metawarc

#webarchives #digitalpreservation #opensource

Про MCP ещё полезное чтение

A Critical Look at MCP [1] автор задаётся вопросом о том как же так получилось что протокол MCP (Model Context Protocol) используемый для интеграции сервисов, инструментов и данных с LLM спроектирован так посредственно и описан довольно плохо. О том же пишет другой автор в заметке MCP: Untrusted Servers and Confused Clients, Plus a Sneaky Exploit [2].

Думаю что дальше будет больше критики, но популярности MCP это пока никак не отменяет

Ссылки:
[1] https://raz.sh/blog/2025-05-02_a_critical_look_at_mcp
[2] https://embracethered.com/blog/posts/2025/model-context-protocol-security-risks-and-exploits/

#ai #llm #readings

Для тех кто любит не только читать, но и слушать книжки. Audiblez [1] генератор аудиокниг по текстам, с открытым кодом, командной строкой и UI интерфейсом. Поддерживает английский, испанский, французский, хинди, итальянский, японский, португальский и китайский. Русский не поддерживает и даже армянского языка нет - это минус, в основном из-за того что внутри используется Kokoro-82M [2] модель где только эти языки. Можно выбрать книгу в epub формате и голос и создать аудиокнигу.

Сама генерация аудиокниги весьма ресурсоёмкая, но реалистичная.

Лицензия MIT.

Ссылки:
[1] https://github.com/santinic/audiblez
[2] https://huggingface.co/hexgrad/Kokoro-82M

#opensource #ai #books #readings

Global stats just got a major upgrade at Dateno!

We’ve updated time series from the World Bank (DataBank) and International Labour Organization (ILOSTAT) — now available in a more powerful and usable format.

📊 What’s new?
19,000+ indicators across economics, employment, trade, health & more
3.85 million time series with clean structure and rich metadata
Support for multiple export formats: CSV, Excel, JSON, Stata, Parquet, and more
Fully documented schemas and all source metadata included
We’re not just expanding our data coverage — we’re raising the bar for how usable and reliable open statistical data can be.

And there’s more coming:
📡 New sources of global indicators
🧠 Improved dataset descriptions
🧩 A specialized API for working with time series in extended formats
Have a specific use case for international statistics? We’d love to hear from you → dateno@dateno.io

🔍 Try it now: https://dateno.io

#openData #datadiscovery #statistics #dataengineering #dateno #worldbank #ILOSTAT