Machinelearning

🍏 Apple представила чип M5 - новый уровень AI-производительности M5 это заметный скачок по сравнению с M4: - GPU стал примерно на 30% быстрее - Существенный прирост скорости on-device AI - Пропускная способность памяти выросла на 30% — до 153 GB/s В каждом графическом ядре теперь встроен Neural Accelerator - нейронки ускоряют рендеринг, видео и креативные задачи. 🧩 Новый M5 уже будет доступен в: - Vision Pro - iPad Pro - MacBook Pro 💰 Цена макбука- от $1599. 🖤 Цвета: серебристый и космический чёрный. 🚀 Старт продаж — 22 октября. apple.com/newsroom/2025/10/apple-unleashes-m5-the-next-big-leap-in-ai-performance-for-apple-silicon/ @ai_machinelearning_big_data #apple #cpu #gpu

✔️ VK запускает RecSys Challenge — соревнование по рекомендательным системам Команда AI VK открыла регистрацию на VK RecSys Challenge — масштабное соревнование по созданию алгоритмов рекомендаций. В этом году командам и участникам предстоит решить одну из самых сложных задач индустрии — cold start. 🧠 В прошлом году более 1000+ участников решали задачу по предсказанию явного фидбэка (лайков/дизлайков) клипов, а в этом челендж посложнее. Обычно рекомендательные системы анализируют поведение пользователя и предлагают контент на основе прошлых взаимодействий. Здесь задача зеркальна: нужно предсказать, кому понравится новый клип, которого еще никто не видел. Участникам предстоит работать с реальными данными свежего датасета VK-LSVD, включающего 40 млрд обезличенных взаимодействий с 20 млн коротких видео. Принять участие могут команды до 4 человек или индивидуально, а призовой фонд составит 2,5 млн рублей. @ai_machinelearning_big_data #news #ml #recsys #vkdataset #coldstart #machinelearning

🎮 На SQL Doom уже запускали, пришло время Chatgpt Разработчик взял шаблон ChatGPT App на Next.js, добавил инструмент play_doom и задеплоил всё на Vercel. Chatgpt не просто *описывает* игру, а реально запускает рабочий Doom прямо в чат: серверный и клиентский рендеринг работают одновременно. 🟢 starter kit: http://vercel.com/templates/ai/chatgpt-app-with-next-js @ai_machinelearning_big_data #chatgpt #doom

Поговорим про деньги в IT? Приглашаем опытных IT-специалистов пройти небольшой опрос про зарплаты и бенефиты в технологических компаниях. Это займёт не более 7 минут — а ваше мнение поможет одному крупному российскому работодателю делать актуальные оферы. Пройти опрос можно здесь

✔️ Alibaba представила Qwen3-VL: новую мультимодальную модель, доступную в версиях 4B и 8B параметров. Она поддерживает контекст длиной 256k токенов, расширяемый до 1 миллиона, и способна работать с открытой лексикой, распознавая всё - от товаров до знаменитостей. Внутри два режима: Instruct и Thinking, предназначенные для задач по математике, генерации кода и логическим рассуждениям. Улучшена система OCR - теперь модель поддерживает 32 языка даже при низком качестве сканов, а также понимает пространственные сцены в 2D и 3D. По многим задачам модель показывает результаты лучше или почти на уровне Qwen2.5-VL-72B, что делает её одним из самых мощных открытых мультимодальных решений. Лицензия: Apache 2.0. HF ✔️ Сэм Альтман сообщил, что OpenAI ослабит ограничения ChatGPT и с декабря 2025 года разрешит эротический контент для подтверждённых взрослых пользователей. Компания объясняет, что ранние версии ChatGPT были «достаточно ограниченными» из-за риска вреда при обсуждении психических тем. Теперь OpenAI утверждает, что им удалось снизить серьёзные риски вредных ответов и при этом сохранить защитные механизмы для кризисных ситуаций. Обновление также добавит возможность включать более “человечный” стиль общения - с эмоциями, эмодзи и дружеской манерой, если пользователь сам этого хочет. Все изменения будут привязаны к системе возрастной верификации, разделяющей взрослых и несовершеннолетних. Теперь OpenAI делает ставку на контролируемое расширение свободы взрослых пользователей, сохраняя баланс между безопасностью и реализмом общения. X ✔️ Telegraph пишет - западные топ-менеджеры возвращаются из Китая с чувством восхищения и ужаса. После топосещения Китая много СЕО, пишут, что заводы Китая настолько автоматизированные и эффективные, что западные производства выглядят невероятно устаревшими. Китай больше не «дешёвая фабрика мира», а высокотехнологичная держава, которая двигает вперёд инновации в робототехнике, электромобилях и чистом производстве. После таких поездок многие задаются вопросом - способен ли Запад ещё конкурировать в гонке, которую Китай теперь бежит быстрее и умнее. telegraph ✔️ Gemini 3 Pro за один промпт создаёт симуляцию macOS или Windows прямо в браузере - с полноценным интерфейсом, меню, анимациями, встроенным браузером и терминалом. Всего 900 строк кода - и рабочая система готова. Модель выполняет задачу за 172 секунды, показывая уровень генерации интерфейсов, недостижимый для прежних LLM. Код и демо уже опубликованы, а инсайдеры сообщают, что официальный релиз ожидается на этой неделе. Первые тестеры называют Gemini 3 Pro лучшим ИИ для кодинга на данный момент. Демо и код. ✔️ Исследователи из UC San Diego и Университета Мэриленда показали, что с помощью оборудования всего за $800 можно перехватывать трафик с геостационарных спутников - многие каналы связи до сих пор не шифруются. Используя обычную антенну и приёмник, они обнаружили, что половина спутниковых каналов передаёт данные в открытом виде: звонки, SMS, интернет-трафик и даже военные сигналы. С крыши лаборатории в Сан-Диего исследователи перехватили 2,7 тыс. телефонных номеров T-Mobile за 9 часов, а также части разговоров. На каналах AT&T Mexico и Telmex передавались контрольные сигналы и голосовые данные в чистом виде. Даже военные и правительственные системы передавали телеметрию, координаты и внутренние команды без шифрования. wired @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🚀 Microsoft представила MAI-Image-1 - новую модель генерации изображений, которая уже вошла в топ-10 на LMArena MAI-Image-1 создаётся с упором на реализм, разнообразие и художественную точность, а не шаблонные стили. Она особенно сильна в фотореалистичных сценах - свет, тени, отражения и текстуры выглядят максимально естественно. Microsoft отмечает, что обучение велось на тщательно отобранных данных с участием художников и дизайнеров, чтобы улучшить восприятие и применимость модели в реальных проектах. Главное преимущество модельки - скорость и качество: можно мгновенно визуализировать идею, а затем доработать её в привычных инструментах. 💡 В ближайшее время модель появится в Copilot и Bing Image Creator. Сейчас MAI-Image-1 доступна для тестирования на LMArena, где можно посмотреть, как ведёт себя модель. 🔗 Подробнее здесь: https://microsoft.ai/news/introducing-mai-image-1-debuting-in-the-top-10-on-lmarena/ @ai_machinelearning_big_data #Microsoft

🚀 AI Journey Contest 2025 в самом разгаре! Уже 30 октября закончится международное онлайн-соревнование по ИИ AI Journey Contest 2025 с призовым фондом 6,5 млн рублей. ✨ У тебя еще есть возможность присоединиться к лучшим разработчикам со всего мира. Выбери один или несколько треков:

🤖 Agent-as-Judge: Создай универсального «судью» для оценки текстов, сгенерированных ИИ. 🧠 Human-centered AI Assistant: Разработай персонализированного ассистента на основе GigaChat. Бонус: Участникам предоставляются токены для API + возможность получить дополнительно 1 млн токенов! 💾 GigaMemory: Придумай механизм долговременной памяти для LLM.

Твой шанс выиграть денежный приз и заявить о себе на AI Journey - главной международной конференции по ИИ в России! Спешите зарегистрироваться по ссылке.

🚀 Microsoft представила MAI-Image-1 - новую модель генерации изображений, которая уже вошла в топ-10 на LMArena MAI-Image-1 создаётся с упором на реализм, разнообразие и художественную точность, а не шаблонные стили. Она особенно сильна в фотореалистичных сценах - свет, тени, отражения и текстуры выглядят максимально естественно. Microsoft отмечает, что обучение велось на тщательно отобранных данных с участием художников и дизайнеров, чтобы улучшить восприятие и применимость модели в реальных проектах. Главное преимущество модельки - скорость и качество: можно мгновенно визуализировать идею, а затем доработать её в привычных инструментах. 💡 В ближайшее время модель появится в Copilot и Bing Image Creator. Сейчас MAI-Image-1 доступна для тестирования на LMArena, где можно посмотреть, как ведёт себя модель. 🔗 Подробнее здесь: https://microsoft.ai/news/introducing-mai-image-1-debuting-in-the-top-10-on-lmarena/ @ai_machinelearning_big_data #Microsoft

🚀 Дженсен Хуанг лично подарил ИИ-суперкомпьютер Илону Маску Глава NVIDIA сегодня вручил Маску** в штаб-квартире SpaceX самый маленький в мире ИИ-суперкомпьютер. 📦 Это устройство мощностью 1 петафлоп. Ещё недавно такая производительность обеспечивалась целой комнатой серверов. Теперь она помещается в коробку размером с рабочий ПК. Такой компактный суперкомпьютер может использоваться для локального обучения и инференса нейросетей без дата-центров и облаков. NVIDIA называет это началом новой эры персональных ИИ-ускорителей. Судя по визиту Хуанга, SpaceX станет одной из первых компаний, кто начнёт их тестировать. Нам бы такую коробочку) @ai_machinelearning_big_data #NVIDIA #JensenHuang #ElonMusk #SpaceX #AI

✔️ Сооснователь Anthropic Джек Кларк опубликовал сильное эссе о природе современных ИИ-систем. Он пишет: «То, с чем мы имеем дело, — это настоящее и загадочное существо, а не простая и предсказуемая машина». Он сравнивает человечество 2025 года с ребёнком из старой истории: мы включаем свет в тёмной комнате и видим не груду одежды на стуле, а живые, мощные и во многом непредсказуемые существа — современные ИИ-системы и те, что ещё впереди. Многие, по его словам, отчаянно хотят поверить, что это лишь иллюзия, что перед нами не новая форма разума, а просто набор инструментов для экономики. Некоторые даже тратят огромные деньги, чтобы убедить нас, будто «это не интеллект, готовящийся к стремительному взлёту, а всего лишь машина, которой мы управляем». «Но не обманывайтесь, - пишет Кларк.Мы имеем дело с настоящим и загадочным существом, а не с простой и предсказуемой машиной». Полное эссе ✔️ Google обновила NotebookLM Video Overviews, добавив него Nano Banana. Благодаря этому обновлению инструмент теперь создаёт более выразительные и визуально насыщенные видео-саммари. Можно выбрать один из шести художественных стилей оформления - от акварели и бумажной аппликации до аниме, рисованной доски, ретро-печати и культурного оформления. Кроме того, появились два формата генерации роликов: Explainer для подробных объяснений и Brief для коротких, лаконичных обзоров. Обновление уже начали получать владельцы Pro-подписки, а в ближайшее время функция станет доступна всем пользователям. X ✔️ Ring-1T-FP8 - открытая модель на триллион параметров. Ring-1T-FP8 - модель на архитектуре Ling 2.0, которая содержит 1 триллион параметров( 50 миллиардов активных). Ring-1T обучалась с применением RLVR (reinforcement learning with verifiable rewards) - техники, направленной на повышение точности рассуждений и самопроверку ответов. В процессе использовались собственные методы ASystem и Icepop, уменьшающие разрыв между обучением и инференсом. Модель решает задачи уровня математических олимпиад (IMO 2025), сохраняет контекст до 128 000 токенов, что вдвое больше предыдущей версии. HF ✔️ NVIDIA представила исследование NVFP4: новый формат чисел для обучения больших языковых моделей, который использует всего 4 бита на число вместо привычных 8 или 16. При этом точность почти не теряется, а вычисления становятся в 2–3 раза быстрее, а потребление памяти снижается на 50%. В эксперименте NVIDIA обучила 12-миллиардный Mamba Transformer на 10 триллионах токенов, и модель с 4-битным NVFP4 показала почти такую же точность, как и FP8: на тесте MMLU Pro - 62.58% против 62.62%, а по коду (MBPP+) - 55.91% против 59.11%. NVFP4 группирует значения в блоки по 16 чисел. Для каждого блока хранится небольшой масштаб в 8 битах, а для всего тензора - глобальный масштаб в 32 битах. Такая структура сохраняет точность локальных и экстремальных значений, позволяя использовать сверхкомпактное 4-битное хранение без потери устойчивости обучения. На GPU Blackwell операции FP4 выполняются в 2 раза быстрее на GB200 и в 3 раза 0 на GB300, по сравнению с FP8. Потери точности при валидации не превышают 1–1.5%. Метод также использует стохастическое округление, чтобы избежать накопления ошибок, а переход на BF16 в последних итерациях обучения полностью убирает оставшуюся разницу. Поддержка NVFP4 уже встроена в Transformer Engine и новое поколение GPU Blackwell. arxiv ✔️ OpenAI и Broadcom создают 10-гигаваттные чипы для искусственного интеллекта OpenAI и Broadcom объявили о стратегическом партнёрстве для разработки и производства кастомных AI-ускорителей общей мощностью 10 гигаватт. OpenAI будет отвечать за архитектуру и проектирование чипов, а Broadcom - за производство и развёртывание систем. Масштаб проекта колоссален: 10 ГВт — это примерно столько же энергии, сколько требуется, чтобы обеспечить электричеством 7–10 миллионов домов. Главная цель - уменьшить зависимость от NVIDIA и создать собственную, независимую инфраструктуру. OpenAi @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🔥 Сенсей Карпаты выложил новый репозиторий - полный пайплайн обучения LLM с нуля В проекте есть всё, чтобы собрать свой ChatGPT-клон за $100 и 4 часа: > • токенизатор > • предобучение (pretraining) > • SFT (supervised fine-tuning) > • RL (reinforcement learning) > • оценка модели (eval) Всего 8 000 строк кода, без лишних зависимостей - идеальный учебный пример, чтобы понять, как реально устроено обучение больших языковых моделей. 💡 Это проект из его нового курса Карпаты LLM101n, и отличная возможность прокачать свои ML-навыки на практике. Можно арендовать GPU в облаке и запустить всё самому - код уже готов к запуску. Если запустить обучение модели nanochat на облачном GPU-сервере (например, 8×H100), то примерно через 12 часов обучения (стоимость ~300–400 $) модель достигает уровня GPT-2 по качеству на тестовых наборах (CORE-score). А если тренировать около 40 часов (затраты ~1000 $), решает простые задачи по математике и коду, набирая: - 40+ на MMLU - 70+ на ARC-Easy - 20+ на GSM8K 🧠 Это бесплатная практика топ уровня от мастера, которую не стоит упускать. 🟠GitHub:https://github.com/karpathy/nanochat 🟠Технические детали: https://github.com/karpathy/nanochat/discussions/1 @ai_machinelearning_big_data #LLM #nanochat #MachineLearning #DeepLearning #AI #GPT

⚡️ Mamba-3 тихо и без объявления вышла на ICLR - и это может стать началом конца эпохи Transformers. Новая архитектура Mamba-3 делает модели быстрее, стабильнее и эффективнее при работе с длинными контекстами. Главная идея - не в слоях внимания, а в state-space моделях, где модель хранит и обновляет внутреннее состояние во времени. 📘 Краткие эускурс: - Mamba-1 ввела непрерывную динамику и выборочное обновление памяти - помнила эффективно без высокой цены attention. - Mamba-2 показала, что обновления состояния и attention - это две стороны одной математики, что ускорило вычисления на GPU. - Mamba-3 довела концепцию до зрелости: теперь внутренняя память развивается плавнее и устойчивее за счёт перехода от простого шага Эйлера к трапецеидальному интегрированию. Вместо простого шага Эйлера, как в Mamba-2, Mamba-3 аппроксимирует интеграл обновления состояния не только по правому концу интервала, но усреднением между началом и концом, с коэффициентом λ, зависящим от данных. Это даёт более точное приближение (второго порядка) и делает динамику состояния более выразительной. 🧠 Что изменилось под капотом: - Память стала «ритмичной»: теперь модель может хранить повторяющиеся и периодические паттерны (например, структуры языка или музыки). - Новый multi-input-multi-output дизайн позволяет обрабатывать несколько потоков параллельно — идеально для современных GPU. ⚙️ Что это даёт на практике: - Эффективная работа с длинными последовательностями: документы, геномы, временные ряды. - Линейное время выполнения и стабильная задержка делают её идеальной для реального времени: чат-ботов, перевода, речи. - Энергоэффективность и масштабируемость открывают путь к on-device AI, где большие модели работают локально, без облака. Mamba-3 - это не просто ускоренная альтернатива Transformers. Это новая архитектура, которая объединяет глубокое понимание контекста, скорость и устойчивость, от серверных систем до умных устройств. 🟢 Подробности: https://openreview.net/pdf?id=HwCvaJOiCj @ai_machinelearning_big_data #ssm #mamba3 #llm,#architecture #ai

✔️ Китай выходит в лидеры мировой робототехники Китай стремительно превращается в мирового лидера по производству и внедрению гуманоидных роботов. В стране формируется полный цикл - от датчиков и приводов до готовых автономных систем. По данным издания, только за прошлый год на китайских заводах установлено около 300 тысяч промышленных роботов, что больше, чем во всём остальном мире вместе взятом. И почти все они - китайского производства. Компания Unitree уже выпустила гуманоидного робота R1 стоимостью менее 6 000 долларов, что в несколько раз дешевле предыдущих моделей. Это стало возможным благодаря высокой локализации производства и быстрой обратной связи между разработчиками и фабриками. Демографический кризис и старение населения подталкивают Китай к автоматизации. Правительство активно поддерживает отрасль - создаёт тестовые полигоны, субсидирует стартапы и внедряет роботов в промышленность и сервис. Если США не активизируют собственные программы в области робототехники, Китай может занять доминирующее положение в одной из ключевых технологий XXI века. washingtonpost ✔️ Microsoft и Georgia Tech научили ИИ думать “молча” Исследователи создали систему SwiReasoning, которая позволяет языковым моделям решать, когда говорить, а когда просто думать. Вместо того чтобы постоянно проговаривать свои шаги, как в Chain-of-Thought, модель теперь может рассуждать скрыто - в латентном пространстве. Когда уверенность низкая, она «думает молча», обрабатывая идеи внутри в виде непрерывных векторов. Когда уверенность возрастает - «высказывает» выводы словами. Такой гибкий режим делает рассуждения в среднем на 56–79% эффективнее, а в пике - до 6.78 раза быстрее, без потери точности. Исследователи называют это началом новой эры latent reasoning - когда ИИ размышляет не словами, а понятиями. Paper ✔️ xAI разрабатывает world models - продвинутые системы ИИ, способные понимать и моделировать физический мир. Для этого проекта xAI привлекла бывших специалистов Nvidia, которые будут работать над созданием ИИ, умеющего формировать реалистичные трёхмерные среды и взаимодействовать с ними. Первым направлением применения таких моделей станет индустрия игр - xAI планирует использовать world models для генерации интерактивных 3D-миров с динамическим поведением объектов и физикой. В будущем эти технологии могут применяться в робототехнике и других областях физического ИИ. Согласно планам компании, первая игра, полностью созданная искусственным интеллектом xAI, должна выйти к концу следующего года. X ✔️ Учёные научили ИИ определять СДВГ по тому, как человек видит и обрабатывает мелькающие картинки. Модель анализирует зрительные ритмы - микропаузы между кадрами, которые мозг воспринимает по-разному у людей с и без СДВГ. Точность диагностики - 91,8%, а различить, принимает ли человек стимуляторы, ИИ смог с точностью 91%. Метод может стать новым способом диагностики без тестов и интервью - достаточно показать короткое видео и измерить, как мозг реагирует на световые ритмы. psypost ✔️ Microsoft запускает инструмент, который покажет начальнику, насколько активно ты пользуешься ИИ Microsoft внедряет в свою корпоративную платформу Viva Insights новую функцию под названием Benchmarks - систему, которая позволяет менеджерам отслеживать, насколько активно сотрудники используют искусственный интеллект в рабочих приложениях. Benchmarks станет частью Copilot Dashboard, панели аналитики, которая собирает данные о взаимодействии сотрудников с инструментами Microsoft 365 - от Teams и Outlook до Word, Excel и PowerPoint. Руководители смогут видеть процент «активных пользователей Copilot» в разных отделах, сравнивать показатели внутри компании и даже сопоставлять их с усреднёнными данными по отрасли. По официальному определению Microsoft, «активный пользователь Copilot» - это тот, кто совершил «намеренное действие с ИИ» в одном из поддерживаемых приложений. То есть если ты хотя бы раз за месяц использовал Copilot для генерации письма, отчёта или кода - ты попадёшь в статистику winbuzzer @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️Представлен новый метод для понимания работы больших языковых моделей — SAE Boost Метод помогает увидеть на какие внутренние признаки опирается ИИ, когда формирует ответы без переобучения всей модели. В основе — дополнительный автоэнкодер, который обучается на остаточной ошибке базовой модели и вылавливает редкие, специализированные сигналы, влияющие на решение модели. Sae Boost уже протестировали на тестах по химии, документах ООН и русскоязычном контенте – метод показал значительное улучшение качества реконструкции (explained variance) и снижения перекрестной энтропии LLM (LLM cross-entropy) на специализированных доменах. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml #llm

🖥 Перед вами первое публичное выступление Сэма Альтмана На видео - 19-летний студент Стэнфорда, который бросил университет, чтобы запустить свой первый стартап Loopt. Loopt был геолокационным приложением - своего рода предшественником Find My Friends и функции геометок в соцсетях. В приложении можно было смотреть, какие места посещают ваши друзья, какие отзывы оставляют. Loopt продали в 2012 году за $43,4 млн. После этого Сэм Альтман создал свой венчурный фонд Hydrazine, начал инвестировать в стартапы, затем стал главой акселератора Y Combinator — программы, которая помогает молодым компаниям расти и получать инвестиции. А уже в 2015 году он соосновал OpenAI. @ai_machinelearning_big_data #openai #ml #ai #chatgpt #SamAltman

✔️Бывший премьер-министр Великобритании Риши Сунак стал советником Microsoft и Anthropic По данным The Wall Street Journal, Microsoft и Anthropic наняли Риши Сунака в качестве старшего консультанта на неполный рабочий день. В Anthropic он будет заниматься вопросами глобальной стратегии и геополитических тенденций, не затрагивая внутреннюю политику Великобритании. Microsoft уточнила, что Сунак даст внутренние стратегические консультации и будет выступать на корпоративных мероприятиях. Ранее, в июле 2025 года, Сунак также стал советником Goldman Sachs. Его опыт в сфере ИИ включает проведение саммита AI Safety Summit в ноябре 2023 года и запуск AI Safety Institute, что дало ему непосредственное понимание международной координации и тестирования безопасности ИИ. wsj Adobe представила метод RL-ZVP: обучение даже на “бесполезных” промптах Новая р описывает способ обучения моделей, который использует промпты с нулевой дисперсией ответов - то есть случаи, где все сэмплированные ответы одинаково хороши или одинаково плохи. Раньше такие данные считались «пустыми» и отбрасывались, но теперь превращаются в сигнал для обучения. Метод RL-ZVP (Reinforcement Learning with Zero Variance Prompts) заменяет “молчание” градиента на активное обновление: если все ответы верны — считается положительный пример, если все ошибочны — отрицательный. Обновления масштабируются по энтропии, чтобы неуверенные токены корректировались сильнее, а очевидные - слабее. Такой подход повышает точность до +8.6 пунктов и pass rate до +7.8 пунктов по сравнению с популярным методом GRPO, не требуя дополнительных вычислений. Главная идея - не выбрасывать 50% обучающих шагов, а извлекать из них пользу, превращая “пустые” выборки в источник стабильности и точности. arxiv ✔️ Новый плагин Qwen Image Edit превращает нейросеть в настоящего режиссёра и оператора, позволяя создавать полноценные кино-сцены из одного кадра. Модель точно сохраняет персонажа и окружение. Достаточно начать запрос со слов «next scene», чтобы ИИ продолжил историю, с плавными переходами, продуманной композицией и даже собственным сюжетом. HF ✔️ Сооснователь Thinking Machines Lab переходит в компанию Цукерберга По данным The Wall Street Journal, Эндрю Таллок, сооснователь Thinking Machines Lab и один из ведущих исследователей в области ИИ, покинул компанию и присоединился к команде Цукерберга. Этот шаг примечателен тем, что ранее Таллок отклонил предложение компании рука на сумму $1 млрд, но теперь возвращается в компанию, где уже проработал 11 лет до перехода в OpenAI, а затем - к созданию Thinking Machines вместе с Мирой Мурати в начале этого года. wsj ✔️ GPT-5 и Gemini 2.5 Pro взяли “золото” на Международной олимпиаде по астрономии и астрофизике Впервые искусственный интеллект не просто прошёл академическое испытание, а занял места в топ-2 среди 200–300 лучших школьников планеты. Модели GPT-5 и Gemini 2.5 Pro показали результаты 85,6 % и 84,2 % соответственно - это уровень золотой медали. Такие олимпиады считаются одними из самых сложных в мире: участники решают задачи по нейтронным звёздам, магнитным полям, аккреционным потокам и орбитальной механике, нередко по нескольку часов каждая. ✔️ Morgan Stanley: Neuralink превращает фантастику в рынок на $400 млрд В новом отчёте “Neuralink, AI in your brAIn” аналитики Morgan Stanley заявили, что интерфейсы мозг-компьютер (BCI) переходят из научной фантастики в реальную экономику — и Neuralink стоит в центре этого сдвига. Neuralink уже имплантировали чипы 12 пациентам, а 10 000 человек ждут своей очереди. Один из пользователей проводит с устройством по 100 часов в неделю. Текущие проекты — Telepathy (управление компьютером мыслями) и Blindsight (восстановление зрения через зрительную кору). Morgan Stanley оценивает рынок в $400 млрд только в США, прежде чем технология выйдет в гейминг, оборонку и потребительские устройства. Эксперты предупреждают: ИИ ускорит развитие BCI, но скорость человеческой мысли может не поспевать за AGI. thedebrief @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ Исследователи Стэнфорда представили новую работу под названием Agentic Context Engineering (ACE), которая может радикально изменить подход к обучению ИИ-моделей. Вместо традиционного fine-tuning, где обновляются веса модели, ACE позволяет ей становиться умнее без переобучения. Метод основан на идее, что модель может сама улучшать свои подсказки - переписывать их, анализировать ошибки и извлекать уроки из прошлых попыток. В процессе формируется постоянный контекстный «ноутбук»я, накопленная база знаний, в которой сохраняются успешные решения и примеры. По данным авторов, ACE показывает результаты выше, чем у агентов на основе GPT-4: на 10,6% лучше в тестах AppWorld и на 8,6% лучше в задачах финансового рассуждения. При этом затраты и задержка снижаются на 86,9%, а для обучения не требуется размеченных данных. Главный вывод работы в том, что ACE опровергает идею минимализма в промптах. Вместо коротких и простых инструкций этот подход делает ставку на богатый контекст и постоянное самоулучшение модели. arxiv ✔️ Microsoft и NVIDIA представили первый в мире суперкомпьютер GB300 NVL72 на платформе Azure, в каждой стойке которого установлено более 4600 GPU Blackwell и 36 CPU Grace. Система обеспечивает до 5 раз выше производительность на GPU, обладает 37 ТБ объединённой памяти и вычислительной мощностью 1,44 экзафлопса. Проект демонстрирует, что ставка Microsoft на развитие облачной инфраструктуры Azure для ИИ приносит ощутимые результаты. microsoft ✔️ Когда ИИ становится психотерапевтом В Китае молодёжь массово обращается к ИИ-компаньонам вроде DeepSeek и Doubao, заменяя ими дорогие и труднодоступные сеансы терапии. Проблема системная — 80% больниц не имеют психиатрических отделений, а консультация в больших городах стоит до 800 юаней ($110) в час. ИИ-чаты дают мгновенный и анонимный отклик, но несут и риски: универсальные модели могут поддерживать опасные мысли вместо того, чтобы оспаривать их. Соцсети заполняют истории о «разговорах со слезами на глазах» - поисковые запросы вроде «плакал после общения с ИИ» превысили миллион упоминаний. Опросы показывают, что всё больше молодых пользователей обращаются к чат-ботам при тревоге, депрессии или проблемах в отношениях — их привлекает анонимность и круглосуточная доступность. restofworld ✔️ Обновление Kimi K2 MoonshotAI обновила инструмент K2 Vendor Verifier - теперь можно визуально сравнивать точность выполнения вызова инструментов (tool calls) у разных провайдеров. Github ✔️ ByteDance представила интересное исследование в области моделировании длинного контекста Компания объявила о крупном достижении в области long-context AI-моделей, где вычислительная сложность растёт линейно, а не квадратично, что решает одну из ключевых проблем современных LLM - баланс между эффективностью и точностью при обработке длинных последовательностей. Модель вдохновлена биологической памятью и сочетает два типа запоминания: точное краткосрочное и сжатое долговременное. Свежие токены удерживаются в скользящем окне внимания (аналог кратковременной памяти), а более старые - сжимаются “гиппокампом” в компактное состояние фиксированного размера, которое обновляется и передаётся дальше. Результаты впечатляют: на тестах с контекстом 128k вычисления (FLOPs) сократились на 40,5 %, объём KV-кеша — на 74 %, при этом точность выросла, а параметры увеличились лишь на 0,4 %. На этапе вывода каждый новый токен обращается и к точному окну, и к сжатому состоянию, что сохраняет локальную точность и обеспечивает понимание длинного контекста без взрыва памяти и вычислений. arxiv.org @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🚀Qwen выпустили гайд по работе с Qwen3-VL! Это подборка интерактивных ноутбуков, демонстрирующих возможности Qwen3-VL - как при локальном запуске, так и через API. Внутри - десятки реальных примеров с разборами: ▪ Работа с изображениями и рассуждение по ним ▪ Агент для взаимодействия с интерфейсами (Computer-Use Agent) ▪ Мультимодальное программирование ▪ Распознавание объектов и сцен (Omni Recognition) ▪ Продвинутое извлечение данных из документов ▪ Точное определение объектов на изображении ▪ OCR и извлечение ключевой информации ▪ 3D-анализ и привязка объектов ▪ Понимание длинных документов ▪ Пространственное рассуждение ▪ Мобильный агент ▪ Анализ и понимание видео 🟠GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL/tree/main/cookbooks 🟠 API-документация: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/user-guide/vision/ 🟠 Попробовать: https://chat.qwen.ai/?models=qwen3-vl-plus 🟠Qwen3-VL: https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL/blob/main/cookbooks @ai_machinelearning_big_data #Qwen #Qwen3VL #AI #VisionLanguage #Multimodal #LLM

🐶 Откуда Алиса знает, как зовут мою собаку? Всё благодаря векторному поиску — технологии, которая дополняет ответы больших языковых моделей данными из баз знаний. Где ещё можно использовать векторный поиск и как он работает? В новом «Вопросе со звёздочкой» об этом рассказывает Андрей Фомичев, технический директор YDB. Подписывайтесь 🌟 @yandex