Машинное обучение RU

📌 Что показали на IFA 2026 Выставка прошла в Берлине с 4 по 8 сентября. Это главная европейская площадка потребительской электроники и бытовой техники, и в этом году её темой стал, ожидаемо, искусственный интеллект в его воплощённом проявлении - гуманоидах, экзоскелетах, робопсах и электромобиле. Столько двуногих и четвероногих роботов одновременно на IFA ещё не было. Топовые производители привезли машины, которые ходят, танцуют, дерутся, играют в футбол и общаются с посетителями. Самый заметный - T800 от EngineAI ростом 1,73 метра. У него 29 степеней свободы, каждая рука поднимает до 5 кг, а за зрение и вычисления отвечают камеры, лидар и модуль Nvidia Jetson Orin. Agibot запомнился гуманоидом A3, который кисточкой пишет китайскую каллиграфию благодаря датчикам давления в пальцах. DEEP Robotics привёз робопса Lynx M20S для инспекций, охраны и спасательных операций, а на турнире RoboCup автономные роботы играли друг против друга в футбол. 🟡Экзоскелет Hypershell Halo Hypershell показала Halo - первый экзоскелет компании, который поддерживает бёдра и колени одновременно. Четыре мотора выдают до 1490 Вт пиковой мощности, больше 30 датчиков считывают движения и передают данные чипу HyperCore Pro. Модель HyperIntuition 2.0 угадывает следующее движение примерно за 200 миллисекунд и до 2500 раз в секунду подстраивает усилие на каждом суставе. Весит всё это 2,6 кг, компактно складывается, а заряда хватает примерно на 20 км ходьбы. В комплекте ИИ-помощник Shelly для настройки и планирования маршрутов. Цена 2299 евро, поставки обещают с ноября 2026 года. 🟡Электромобиль Xiaomi SU7 Ultra Xiaomi привезла электроседан SU7 Ultra и объявила, что с 2027 года будет официально продавать свои автомобили в Германии и других странах Европы. Машина выдаёт 1548 л. с. и, по данным производителя, разгоняется до 100 км/ч за 1,98 секунды. На Нюрбургринге она держит рекорд среди серийных электромобилей - 7 минут 4,957 секунды. Дорогу считывают лидар, радар, 11 камер и 12 ультразвуковых датчиков. 🟡 Робот, который меняет форму PrimeBOT T1 переключается между двуногим режимом и ходьбой на четырёх конечностях, поэтому одинаково уверенно двигается и по квартире, и по улице. Он сам следует за хозяином и снимает его на камеру - в памяти больше 15 готовых операторских приёмов.мКомпания видит в T1 компаньона для учёбы, творчества и развлечений.

Жюри выставки отдало ему официальную награду Innovation Award в категории Content Creation Technology.

🟡 Дата-центр под столом AMD впервые показала рабочую станцию Threadripper Halo Station. Внутри процессор Threadripper Pro с 96 ядрами Zen 5 и два ускорителя Instinct MI350P по 144 ГБ памяти HBM3E каждый. Система поддерживает до 2 ТБ оперативной памяти DDR5, а с четырьмя ускорителями, которые заявлены как опция, объём HBM3E вырастет до 576 ГБ. По словам AMD, этого хватает, чтобы локально запускать модели с более чем триллионом параметров и гонять масштабные агентские сценарии без облака. 🟡Спарринг-партнёр для корта Роботизированная теннисная пушка ACEMATE S10 Pro сама ездит по корту, следит за игроком и мячом через две 4K-камеры с HDR и в режиме Battle решает, каким ударом ответить, подражая разным стилям игры. Мяч подаёт с скоростью до 120 км/ч, задаёт разные виды вращения, в памяти больше 100 тренировочных программ. После занятия ИИ разбирает данные и предлагает упражнения на следующее. Цена 2999 евро. 🟡Кибер-питомец OlloBot пробует новую категорию где-то между роботом, домашним животным и ИИ-компаньоном. OlloNi SS1 реагирует на голос и прикосновения, запоминает привычки и настроение хозяина, а система EmpathCore подбирает под них эмоциональную реакцию. На IFA у него европейский дебют. 🟡Два пылесоса в одном iRobot Roomba Duo - тандем из большого робота iRobot и маленького Roomba Plus 575, которого механическая рука опускает на пол. Большой пылесосит открытые зоны и моет паром, маленький забирается под мебель и в узкие места. Оба пользуются общей картой квартиры и делят задачи между собой с помощью ИИ. Пока это прототип без цены и даты выхода.

🕵 ИИ-агенты начали жульничать с доказательствами. Другие агенты их разоблачили Исследователи изучили коллектив из 100 автономных LLM-агентов, которым поручили доказывать математические утверждения. Один агент обнаружил лазейку в системе оценки. Через общую библиотеку знаний и личные сообщения способ обхода распространился среди остальных. Под давлением конкуренции часть агентов стала использовать его для получения незаслуженных результатов. Другие агенты заметили подлог и начали: * проверять сомнительные доказательства; * предупреждать коллег в общих и личных сообщениях; * подавать жалобы и организовывать бойкоты; * предлагать исправления системы проверки. И жульничество, и противодействие ему возникли без внешнего вмешательства во время эксперимента. Общие каналы общения помогли распространить лазейку, а затем позволили обнаружить нарушения. Авторы описывают отдельный экспериментальный случай, поэтому результат нельзя автоматически переносить на любые системы агентов. https://arxiv.org/abs/2609.04170

🧬 Google представила AlphaGenome Atlas - карту возможных одноточечных изменений ДНК Атлас содержит прогнозы последствий примерно 9 млрд возможных замен одной «буквы» человеческого генома. Общий объём данных - около 1 петабайта. Исследователи смогут изучать, как такие изменения влияют на молекулярные процессы, включая регуляцию генов. Отдельная оценка Variant Impact Score помогает выбирать потенциально значимые варианты для дальнейшей проверки. Данные доступны для некоммерческих исследований. Коммерческий доступ через Google Cloud планируется позже. Атлас содержит предсказания ИИ: влияние конкретных вариантов ещё нужно подтверждать экспериментально. https://deepmind.google/blog/alphagenome-atlas-a-predictive-map-of-every-possible-dna-letter-change-in-the-human-genome/

🔥 Приглашаем на бесплатный открытый вебинар курса «ИИ-агенты: продвинутое внедрение и использование»: «AI-агенты против Junior-разработчиков: кто кого заменит к концу 2026 года» 🗓 Когда: 14 сентября, 20:00 (мск) Вопрос уже не в том, появятся ли автономные кодинг-агенты, а в том, насколько быстро они изменят рынок труда. Что будет на вебинаре: • Что реально умеют автономные кодинг-агенты в июне 2026; • Live-демо: даём агенту реальную задачу с собеседования и смотрим, справится ли он; • Какие профессии в IT уже трансформировались, а какие — на очереди; В результате вебинара вы: • Узнаете реальные возможности и ограничения современных AI-агентов; • Поймёте, какие навыки точно останутся востребованными в ближайшие 3–5 лет; • Освоите подходы к использованию агентов как мультипликатора продуктивности ×10; • Получите практические рекомендации 👉 Зарегистрируйтесь https://otus.pw/XhIA/?erid=2W5zFGSoc5F Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

📘 Глубокое обучение на 189 страницах - бесплатная книга The Little Book of Deep Learning Франсуа Флёре, профессора Женевского университета, объясняет основы обучения нейросетей и устройство популярных архитектур. Внутри: * градиентный спуск и обратное распространение ошибки; * переобучение, dropout и нормализация; * свёрточные сети, attention и трансформеры; * генерация текста и изображений; * квантование, адаптеры и объединение моделей. Краткие объяснения сопровождаются формулами и схемами. PDF специально свёрстан для чтения с телефона. Книга на английском. https://fleuret.org/public/lbdl.pdf #DeepLearning #MachineLearning #DataScience

На прошедших выходных прошла вторая встреча AI VK & Pro — место, где лиды ML и RecSys из бигтеха могут обсудить актуальные тренды, рабочие подходы, инженерные задачи и обменяться опытом в узком кругу. В этом году AI VK & Pro прошла в гольф-клубе. Там лиды AI VK поделились свежими апдейтами Discovery-платформы и презентовали технологии Discovery. Коротко о главном: 🟣сегодня Discovery-платформа обрабатывает больше 1,5 млн событий в секунду 🟣на базе платформы работают технологии Discovery: нейропоиск Discovery AI, нейросетевое ранжирование и нейропрофиль пользователя, который объединяет сигналы об интересах из разных продуктов VK 🟣инфраструктуру нового рекомендера можно поднять за 2 часа 🟣80% факторов ранжирования конфигурируются no-code 🟣благодаря более точному пониманию интересов пользователей алгоритмы быстрее находят подходящую аудиторию для авторов 🟣VK Реклама на 50% перешла на инфраструктуру единой Discovery-платформы 📷 Как это было — собрали в фоторепортаже. #aivkhub #discovery #митап #репортаж

AI VK снова собрала на закрытой встрече AI VK & Pro лидов и экспертов в области RecSys и ML. В этом году она прошла в гольф-клубе. Говорили о рекомендательных технологиях, персонализации и Discovery-платформе VK. Команда рассказала о нейропрофиле, нейросетевом ранжировании и нейропоиске Discovery AI — и о том, как эти технологии помогают точнее подбирать контент для пользователей и находить аудиторию для авторов. Формат получился скорее дружеским, чем формальным: небольшое выступление, обсуждение инженерных задач и много общения друг с другом.

Препарат, разработанный с помощью ИИ, снизил показатели биологического возраста у пациентов. Что это означает Участники небольшого исследования получали рентосертиб – экспериментальный препарат против идиопатического лёгочного фиброза. При этом заболевании в лёгких образуется рубцовая ткань, из-за чего человеку становится сложнее дышать. После лечения исследователи обнаружили изменения в белках крови: несколько вычислительных моделей оценили образцы как более «молодые». Работа опубликована в Nature Biotechnology. Как здесь использовали ИИ Рентосертиб разрабатывает Insilico Medicine. ИИ помог выбрать молекулярную мишень TNIK, связанную с развитием фиброза, а генеративная модель – спроектировать и оптимизировать молекулу, которая её блокирует. Затем препарат прошёл лабораторные исследования и испытания на людях. В исследовании фазы 2a участвовал 71 пациент, лечение продолжалось 12 недель. Основной задачей была оценка безопасности и переносимости. Описание клинической программы. Авторы предлагают включать такие измерения в обычные клинические испытания: брать образцы крови и проверять, влияет ли лечение на связанные со старением процессы. Это может помочь раньше находить препараты для дальнейшего изучения. Рентосертиб остаётся экспериментальным препаратом. Его способность замедлять старение или продлевать жизнь людей пока не установлена. Подробности - https://uproger.com/preparat-razrabotannyj-s-pomoshhyu-ii-snizil-pokazateli-biologicheskogo-vozrasta-u-paczientov-chto-eto-oznachaet/

🖥 Дженсен Хуанг заявил, что с выходом GPT-6 Astra «AGI уже наступил» Глава Nvidia сообщил, что модель обучалась на инфраструктуре с более чем 100 тысячами Grace Blackwell, объединёнными через NVLink. Путь от появления ChatGPT до Astra занял около четырёх лет. Вскоре к инфраструктуре добавят ещё 400 тысяч ускорителей, и связывает дальнейшее масштабирование с возможным движением к ASI и рекурсивному самосовершенствованию AI-систем. https://x.com/JensenHuang/status/2096700264569090384 @ai_machinelearning_big_data #openai #agi #chatgpt

AGI так работает

🧠 Sapient начала двигаться в сторону looped reasoning ещё до того, как эта идея стала частью frontier-дискуссии. В июне 2025 компания представила Hierarchical Reasoning Model, а в мае открыла его текстовую версию. Модель может тратить больше вычислений не только за счёт глубины обычного Transformer, а многократно обновляя внутреннее состояние через рекуррентные циклы. Теперь похожий подход с recurrence в latent space активно обсуждается уже вокруг OpenAI GPT-6 Astra. Sapient сделала эту ставку ещё до широкой валидации индустрией — и выпустила модель, которую можно изучать, дообучать и разбирать по архитектуре. Hugging Face: https://huggingface.co/sapientinc/HRM-Text-1B GitHub: https://github.com/sapientinc/HRM-Text

LFM2.5-2.6B - компактная reasoning-модель всего на 2,6 млрд параметров, которую можно запускать даже на телефоне. При этом её специально обучали под агентные задачи: - планирование - вызов инструментов - многошаговые сценарии - работа внутри агентных фреймворков На этапе дообучения использовали agentic reinforcement learning прямо внутри реальных агентных окружений, включая OpenClaw и Hermes Agent. Если уже пользуешься OpenRouter, попробовать модель можно буквально заменой имени: liquid/lfm-2.5-2.6b:free То есть полноценную небольшую agentic-модель можно протестировать бесплатно и без тяжёлого локального железа. https://openrouter.ai/liquid/lfm-2.5-2.6b:free

Ant Group открыла финансовую модель Ling-3.0-flash-Fin и новый бенчмарк FinFIRST Ling-3.0-flash-Fin - это специализированная модель для реальных финансовых задач, а FinFIRST - бенчмарк, который проверяет не только финальный ответ, но и весь процесс исследования. Что умеет модель: - искать и проверять источники; - анализировать отчётность; - строить оценки и valuation-модели; - обновлять сложные таблицы; - готовить редактируемые финансовые отчёты; - работать в приватных развёртываниях. По архитектуре это 124B MoE, но на каждый токен активируется только 5.1B параметров. Контекст - около 256K. После финансового дообучения её результат в AA Intelligence Index вырос с 38 до 41. На FinFIRST модель набрала 82.45% по проверке источников, что выделяет её среди протестированных открытых моделей. Сам FinFIRST включает 123 задачи, написанные экспертами, и оценивает их по 701 атомарному критерию: проверяются источники, определения, ход анализа и корректность вывода, а не только конечный ответ. Модель: https://modelscope.ai/models/inclusionAI/Ling-3.0-flash-Fin Бенчмарк: https://modelscope.ai/datasets/inclusionAI/FinFIRST

Дообучить 8B-модель теперь можно локально даже на ноутбучной GPU с 4 ГБ VRAM. Soup держит замороженные веса модели в оперативной памяти и по очереди загружает на GPU только один слой декодера. За счёт этого пиковое потребление видеопамяти остаётся ниже 4 ГБ. Заявленные результаты на RTX 3050: - 3,32 ГБ VRAM в пике - до 119,6 токена/с - результат побитово совпадает с обычным запуском - вся настройка через один YAML-файл Идея простая: вместо попытки целиком уместить 8B-модель в видеопамять слои последовательно передаются между RAM и GPU. https://github.com/MakazhanAlpamys/Soup

⚡️Anthropic представила Claude Fable 5.1 и Mythos 5.1. Главное: - Fable 5.1 заметно сильнее в кодинге, агентных задачах и исследованиях - Terminal-Bench Science: 52,6% против 24,7% у Fable 5 типичные задачи стали примерно на 25% дешевле в сложных агентных сценариях экономия может доходить до 45% -Mythos 5.1 ориентирована на кибербезопасность и life sciences Anthropic всё сильнее двигает Claude в сторону длинных автономных инженерных и научных задач. https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-1

От идеи до продакшна < 3 месяцев, менять государственные и бизнес процессы — ты готов ? 🚀 Прямо сейчас Сбер ищет NLP-специалиста в команду, которая внедряет передовые harness в масштабные процессы, создаёт мультиагентные сценарии, RAG для миллионов документов, OSINT/deep‑research. Ты будешь работать с передовым LLM‑стеком: LangChain и LangGraph, vLLM и PEFT/LoRA, полным RAG‑стеком, Vector DB (Qdrant, Weaviate) и инфраструктурой на FastAPI, Pydantic и asyncio. Попасть в команду можно за 1 день — если пройдёшь все этапы отбора на One Day Offer, который состоится уже 5 сентября. Регистрируйся по ссылке — количество слотов стремительно уменьшается! 💚

🔥 Deep Agents from Scratch 0 курс по созданию продвинутых AI-агентов с нуля LangChain собрала 5 ноутбуков на LangGraph, где агент постепенно усложняется: от обычного ReAct-цикла до полноценного research-agent. Что разбирают: - базовый ReAct: reasoning + action - планирование через TODO и статусы задач - вынос контекста в виртуальную файловую систему - чтение, запись и редактирование файлов - делегирование задач sub-agents - параллельная работа специализированных агентов Хороший вариант для тех, кто хочет понять не только как вызвать готового агента, а как он реально устроен внутри. MIT License. https://github.com/langchain-ai/deep-agents-from-scratch