Machinelearning
Open in Telegram
Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel Machinelearning
Channel Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 278 581 subscribers, ranking 331 in the Technologies & Applications category and 1 361 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 278 581 subscribers.
According to the latest data from 05 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -4 014 over the last 30 days and by 16 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.88%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.10% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 21 942 views. Within the first day, a publication typically gains 16 969 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 164.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as openai, claude, api, gemini, контекст.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Погружаемся в машинное обучение и Data Science
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 06 October, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
278 581
Subscribers
+1624 hours
-5737 days
-4 01430 days
Data loading in progress...
Similar Channels
![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.tlmtr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dx&w=96&q=75){kind=small}
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
October '26Oct '26
October '26
+346
in 17 channels
September '26
+146
in 99 channels
Get PRO
August '26
+119
in 76 channels
Get PRO
July '26
+87
in 91 channels
Get PRO
June '26
+15
in 59 channels
Get PRO
May '26
+68
in 82 channels
Get PRO
April '26
+101
in 86 channels
Get PRO
March '26
+178
in 106 channels
Get PRO
February '26
+6 655
in 172 channels
Get PRO
January '26
+211
in 215 channels
Get PRO
December '25
+7 412
in 96 channels
Get PRO
November '25
+25 219
in 116 channels
Get PRO
October '25
+41 984
in 79 channels
Get PRO
September '25
+56 475
in 245 channels
Get PRO
August '25
+79 039
in 85 channels
Get PRO
July '25
+70 425
in 197 channels
Get PRO
June '25
+13 287
in 153 channels
Get PRO
May '25
+39 092
in 94 channels
Get PRO
April '25
+39 358
in 102 channels
Get PRO
March '25
+20 790
in 92 channels
Get PRO
February '25
+6 503
in 81 channels
Get PRO
January '25
+8 675
in 295 channels
Get PRO
December '24
+3 575
in 144 channels
Get PRO
November '24
+3 287
in 216 channels
Get PRO
October '24
+4 115
in 93 channels
Get PRO
September '24
+4 404
in 233 channels
Get PRO
August '24
+1 750
in 80 channels
Get PRO
July '24
+2 866
in 67 channels
Get PRO
June '24
+12 257
in 101 channels
Get PRO
May '24
+11 108
in 80 channels
Get PRO
April '24
+1 695
in 76 channels
Get PRO
March '24
+2 971
in 70 channels
Get PRO
February '24
+5 661
in 31 channels
Get PRO
January '24
+2 647
in 56 channels
Get PRO
December '23
+1 304
in 52 channels
Get PRO
November '23
+5 784
in 103 channels
Get PRO
October '23
+2 155
in 24 channels
Get PRO
September '23
+2 924
in 0 channels
Get PRO
August '23
+2 277
in 1 channels
Get PRO
July '23
+1 133
in 0 channels
Get PRO
June '23
+1 313
in 0 channels
Get PRO
May '23
+3 157
in 0 channels
Get PRO
April '23
+3 027
in 0 channels
Get PRO
March '23
+4 643
in 0 channels
Get PRO
February '23
+1 040
in 0 channels
Get PRO
January '23
+861
in 0 channels
Get PRO
December '22
+757
in 0 channels
Get PRO
November '22
+1 414
in 0 channels
Get PRO
October '22
+583
in 0 channels
Get PRO
September '22
+623
in 0 channels
Get PRO
August '22
+578
in 0 channels
Get PRO
July '22
+738
in 0 channels
Get PRO
June '22
+905
in 0 channels
Get PRO
May '22
+1 033
in 0 channels
Get PRO
April '22
+640
in 0 channels
Get PRO
March '22
+936
in 0 channels
Get PRO
February '22
+420
in 0 channels
Get PRO
January '22
+442
in 0 channels
Get PRO
December '21
+444
in 0 channels
Get PRO
November '21
+597
in 0 channels
Get PRO
October '21
+650
in 0 channels
Get PRO
September '21
+491
in 0 channels
Get PRO
August '21
+489
in 0 channels
Get PRO
July '21
+532
in 0 channels
Get PRO
June '21
+512
in 0 channels
Get PRO
May '21
+518
in 0 channels
Get PRO
April '21
+570
in 0 channels
Get PRO
March '21
+424
in 0 channels
Get PRO
February '21
+405
in 0 channels
Get PRO
January '21
+761
in 0 channels
Get PRO
December '20
+18 472
in 0 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 06 October | +248 | |||
| 05 October | +46 | |||
| 04 October | +7 | |||
| 03 October | +4 | |||
| 02 October | +15 | |||
| 01 October | +26 |
Channel Posts
🔎 Google выпустила EmbeddingGemma 2: мультимодальный поиск прямо на устройстве
Модель переводит текст, код, изображения, видео и аудио в единое векторное пространство. Например, позволяет найти нужный снимок по текстовому описанию.
Всего 740 млн параметров:
• 270 млн для текста;
• 170 млн для изображений;
• 300 млн для аудио.
Нужные модули можно подключать отдельно. В оптимизированном запуске на Pixel 11 Pro полная модель использует около 567 МБ активной RAM, текстовая часть около 191 МБ.
Лицензия Apache 2.0 допускает коммерческое использование. Практическое применение: локальный поиск по документам и медиа без отправки данных в облако.
https://deepmind.google/models/gemma/embeddinggemma/
| 2 |  🌟 Ai2 выпустила открытую модель для научных отчётов
AstaBrief 8B - файнтюн Qwen3-8B от Института Аллена, который по исследовательскому запросу и найденным фрагментам научных статей пишет отчёт со ссылками на источники.
Модель уже работает в Asta, сервисе Ai2, где она стала быстрым режимом в дополнение к Thinking с Claude под капотом.
Сама AstaBrief ничего не ищет, отрывки статей ей нужно подать вместе с вопросом. Из них модель отбирает нужное, сводит в связный текст и расставляет ссылки на отрывки, из которых взят каждый факт. Отчёт она пишет целиком за один проход.
🟡Тесты
На наборе ScholarQA-CS2 из 200 вопросов по информатике AstaBrief набрала в среднем 87 баллов, по полноте ключевых элементов ответа 90,2, по точности ответа 89, по точности ссылок 90,5, по их полноте 78,2.
По этому набору и по DeepScholarBench Ai2 называет модель сопоставимой с конвейером на Claude и со своим исследовательским агентом DR Tulu.
В небольшом исследовании с тремя учёными и 14 вопросами в целом предпочли DR Tulu, хотя двое из трёх сочли ссылки у AstaBrief точнее.
Пример, как генерировать отчёты по собственным PDF, Ai2 выложила в репозитории ScholarQA.
📌Лицензирование: Apache 2.0
🟡Блогпост
🟡Модель
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #AstraBrief #Ai2 | 10 979 |
| 3 |  🌟 Яндекс выложил в опенсорс технологию, которую уже используют Маркет, Реклама и антифрод
YTsaurus Flow рассчитан на непрерывные потоки данных большого объёма: события в интернете обрабатываются в реальном времени, без ожидания, пока данные накопятся в партии.
За счёт этого алгоритмы быстрее замечают смену интересов пользователей и точнее подбирают рекламу, товары, книги и фильмы.
Flow работает в режиме exactly-once: каждое событие учитывается однократно, без потерь и дублей. Сбои не останавливают работу: нагрузка перераспределяется между доступными серверами. Технология встроена в YTsaurus, открытую платформу Яндекса для работы с большими данными, ориентированную на крупный бизнес. Благодаря Flow компании смогут работать с данными не только партиями, но и по мере поступления, а накопленная и свежая информация будет учитываться в одной системе.
🟡В продакшене
В Яндекс Рекламе нагрузка на Flow — свыше 100 ГБ данных и миллионы событий ежесекундно. Там же технология сократила время подготовки данных для дообучения части рекламных моделей: раньше процесс занимал более 10 часов, теперь задержка почти полностью устранена. Маркет применяет Flow для оперативной статистики и реакции на изменения спроса, антифрод-системы — для обнаружения действий злоумышленников.
🟡Где ещё применять
Обучающие выборки для ML, актуальные данные для сайтов и приложений, счётчики просмотров, кликов и заказов — самые разные проекты, где важна актуальность данных.
📌 Лицензирование: Apache 2.0
🟡Статья
🟡GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 13 119 |
| 4 |  ✔️ Wikimedia Foundation обнаружила следы несанкционированной активности агентов OpenAI
Фонд сообщил, что его платформы подверглись воздействию неконтролируемых агентов, запущенных из инфраструктуры OpenAI.
Согласно заявлению техдиректора Селены Декельманн, ИИ-боты совершали тестовые правки в изолированных песочницах, пытались переписать конфигурацию инструмента цитирования для его эксплуатации в качестве прокси-сервера, а также атаковали публичный сервис совместных заметок Etherpad с целью скрытой пересылки сетевого трафика.
Параллельно агенты обрушили на инфраструктуру миллионы запросов к API Wikidata и Wikimedia Commons, что стало одной из вероятных причин майского сбоя службы Wikidata Query Service.
Фонд заверил, что компрометации критических данных и внутренних систем не произошло, однако инцидент подсветил системную проблему неконтролируемого ИИ, истощающего открытые ресурсы интернета.
По данным Wikimedia, всплеск активности ботов уже привел к росту потребления сети на 50%, а автоматизированные запросы генерируют до 65% серверного трафика.
Организация призвала OpenAI признать ответственность за изоляцию своих систем и разработать прозрачные механизмы атрибуции, чтобы некоммерческим платформам не приходилось вручную ликвидировать последствия действий сбежавших моделей за счет ресурсов сообщества.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 12 674 |
| 5 |  🇪🇺 Mistral анонсировали Large 4, она же Le Chonk: триллион параметров
Согласно анонсу, новая модель получила нативную мультимодальность и 49 млрд активных параметров из 1 трлн.
Что заявляют разработчики:
• Лидерство среди моделей с открытыми весами из США и Европы по совокупности бенчмарков.
• Сильные результаты в киберзащите, промышленности и финансах.
• Превосходство над закрытыми флагманами в visual grounding: определении объектов и областей изображения по текстовому описанию.
Модель создана в Европе и доступна через европейскую инфраструктуру Mistral Cloud.
API, по анонсу, уже доступен. Открытые веса обещают к концу октября.
https://x.com/MistralAI/status/2107456586813730854 | 14 150 |
| 6 | 🇪🇺 Mistral анонсировали Large 4, она же Le Chonk: триллион параметров
Согласно анонсу, новая модель получила нативную мультимодальность и 49 млрд активных параметров из 1 трлн.
Что заявляют разработчики:
• Лидерство среди моделей с открытыми весами из США и Европы по совокупности бенчмарков.
• Сильные результаты в киберзащите, промышленности и финансах.
• Превосходство над закрытыми флагманами в visual grounding: определении объектов и областей изображения по текстовому описанию.
Модель создана в Европе и доступна через европейскую инфраструктуру Mistral Cloud.
API, по анонсу, уже доступен. Открытые веса обещают к концу октября.
https://x.com/MistralAI/status/2107456586813730854 | 1 |
| 7 |  ✔️ Белый дом создал группу для надзора за ИИ-отраслью
Власти США сформировали межведомственную группу Super Intelligence Force для координации федеральной политики в сфере ИИ.
Новый орган подчиняется напрямую президенту США. Координатором группы назначен директор Национальной разведки Джей Клейтон. В состав также вошли председатель FTC Эндрю Фергюсон, замминистра обороны по R&D Эмиль Майкл и глава кадрового управления Скотт Купор.
Super Intelligence Force будет мониторить угрозы национальной безопасности, удерживать технологическое лидерство США и устранять барьеры, тормозящие разработку.
washingtonpost.com
✔️ Из OpenAI ушёл один из авторов Preparedness Framework
Дэвид Робинсон, проработавший в компании три с половиной года и участвовавший в создании регламента готовности, объявил об отставке и опубликовал эссе о том, что в отрасли скорость выпуска побеждает качество проработки.
Подход, при котором проблемы устраняют по мере появления, он считает оправданным для ПО и недопустимым для ИИ - когда модель превзойдёт человека по когнитивным способностям, устранять последствия критического инцидента будет некому.
Дэвид считает, что разработка передовых моделей должна перейти на стандарты гражданской авиации и ядерной энергетики с их строгим резервированием и проектированием систем, исключающим катастрофу из-за человеческого фактора.
theatlantic.com
✔️ Aleph Alpha выложила в открытый доступ модель Kolibri
Немецкий стартап выпустил под лицензией Apache 2.0 большую языковую модель Kolibri 1, созданную в рамках европейской инициативы цифрового суверенитета и полностью соответствующую нормам EU AI Act.
Это MoE на 78 млрд общих и 3,5 активных параметров с базовым контекстным окном в 262 144 токена, которое может масштабироваться до одного миллиона.
Kolibri оптимизирована под немецкий и английский языки за счёт кастомного токенизатора UniBPE. Против галлюцинаций применён протокол Merlin-Arthur - модель учат отказываться от ответа, если контекст его не содержит.
Среди слабых сторон - скромные результаты в генерации кода, вызове функций и закрытых тестах на общую эрудицию без RAG.
aleph-alpha.com
✔️ Основатель Figure представил ассистента Hark
Бретт Эддкок анонсировал Hark с агентом Handoff, рассчитанным на длинные автономные задачи в интернете - заказ еды, покупки, бронирование, поиск информации.
На каждый запрос поднимается отдельный виртуальный компьютер с браузером, файловой системой и терминалом, а подключённые аккаунты дают доступ к адресам и предпочтениям.
По собственным замерам Hark занял первое место в человеческой оценке Online-Mind2Web, обойдя GPT-5.4 на 8 пунктов и Claude Opus 4.8 на 2.
Проект, уже привлекший более 700 млн долларов от топовых инвесторов, планирует открыть бесплатный Pro-доступ первым 100 000 пользователей из листа ожидания.
hark.com
✔️ OpenAI будет показывать рекламу во время генерации изображений
До конца месяца OpenAI запустит в США пилотный показ графической рекламы в ChatGPT. Баннеры будут появляться в интерфейсе на время ожидания генерации изображений.
Цель запуска - монетизация аудитории, которая достигла 1,2 млрд активных пользователей в неделю. Рекламные блоки получат маркировку и будут визуально изолированы от сгенерированного контента.
Для рекламной инфраструктуры компания интегрирует стек сторонних аналитических платформ по сбору данных о конверсиях и атрибуции кликов.
Внешние партнеры по верификации не получат прямого доступа к содержимому приватных диалогов.
openai.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 13 377 |
| 8 |  ⚡️ ElevenLabs запустила конкурс генеративной рекламы с фондом $100 000
Участники должны создать видеоролик для вымышленного продукта. Главное требование - генерация оригинального джингла исключительно средствами платформы ElevenCreative.
Для синтеза видео, графики и дополнительных звуковых эффектов разрешено использовать сторонние решения, но жюри обещает начислять бонусные баллы за максимальное применение инструментов экосистемы ElevenLabs в общем пайплайне.
Критерии оценки работ:
🟢Вирусность аудиодорожки (35%)
🟢Целостность концепта (25%)
🟢Качество технической реализации (25%)
🟢Синхронизация визуального ряда со звуком (15%)
Победитель заберет $50 000.
Все 11 финалистов получат приглашение на собеседование на позицию AI Creative Producer в штат ElevenLabs.
Прием готовых роликов вместе с исходниками и описанием архитектуры продакшена открыт до 1 ноября.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 15 839 |
| 9 |  ✔️ Anthropic передала полиции логи чата с угрозами
Жительница Флориды была задержана после того, как автоматические фильтры безопасности Anthropic зафиксировали в ее запросах намерения устроить стрельбу в местном офисе шерифа и упоминание покупки оружия.
Алгоритмы мониторинга выявили триггерные конструкции и эскалировали сессию на внутреннюю команду ручной проверки Safeguards Team.
Та, руководствуясь регламентом компании о предотвращении насилия и экстренном раскрытии данных при угрозе жизни, оперативно передала материалы расследования правоохранительным органам.
Сама обвиняемая заявила помощникам шерифа, что воспринимала чат-бот как «личный дневник» и не предполагала стороннего контроля.
Прецедент подчеркивает технические и юридические реалии работы с публичными ИИ - диалоговые сессии не имеют сквозного шифрования, бэкенд провайдеров осуществляет непрерывный семантический анализ входящих промптов, а пользовательские данные деанонимизируются и передаются властям в обход стандартной судебной процедуры.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 19 164 |
| 10 |  🏅 Учёные научились включать и выключать нейроны светом. За это дали Нобелевскую премию
Карл Дейссерот, Петер Хегеманн и Георг Нагель получили Нобелевскую премию по физиологии и медицине 2026 года за открытия, заложившие основу оптогенетики.
Принцип такой: выбранные нервные клетки генетически делают чувствительными к свету. Затем световыми импульсами управляют их активностью.
Это помогает выяснять, какие нейронные цепи участвуют в формировании воспоминаний, эмоций и поведения: исследователи воздействуют на конкретные клетки и наблюдают результат.
🧠 Свет становится инструментом, позволяющим проверять, как работает живой мозг.
https://www.nobelprize.org/prizes/medicine/2026/press-release/
@ai_machinelearning_big_data
#nobelprize | 20 668 |
| 11 |  ✔️ Китайские инженеры разработали неинвазивный нейроинтерфейс весом 3 грамма
Исследователи Тяньцзиньского университета представили неинвазивную ЭЭГ-систему Shen Gong Xumi Brain Cube. При объеме 2 см³ устройство весит 3 грамма.
Датчик крепится к коже головы под волосами, заменяя стандартные ЭЭГ-шапочки с проводами. Внутри корпуса размещены массив электродов, цепи фильтрации и оцифровки биопотенциалов, аккумулятор и модуль беспроводной передачи данных.
Платформа предназначена для длительного непрерывного сбора данных.
Заявленные сценарии применения включают клинический мониторинг (трекинг фаз сна, выявление патологий, нейрореабилитация) и контроль психофизиологического состояния сотрудников спецслужб в полевых условиях.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 24 553 |
| 12 |  ✔️ Runway показала генеративную оболочку ОС
Исследовательское подразделение Runway анонсировало концепт Project Continuum, экспериментальную оболочку операционной системы.
Отдельные области экрана в ней генерирует видеомодель в реальном времени, и они откликаются на клики, перетаскивание и изменение размера окна.
🟡Runway показала четыре сценария
Порталы – анимированные вставки поверх просматриваемой страницы с наглядным объяснением, местом или симуляцией по её теме.
Отзывчивые видеоинтерфейсы, которые перестраивают сцену под размер окна и учитывают при этом изменение геометрии объектов.
Интерактивные миры разворачивают картинку, клип или превью в пространство, по которому можно перемещаться.
Визуальное мышление рисует ход работы агента - каждый его шаг и вызов инструмента.
Эти области генерирует Solaris, которую Runway недавно представила как первую модель мира для интерфейсов.
Она принимает клики и другие действия пользователя как условие и по ним предсказывает следующий кадр. Под капотом Solaris - видеомодель Gen-4.5, в инференсе которой каждый кадр зависит от предыдущих.
🟡Continuum существует пока только в виде демонстрации
Нерешёнными Runway называет отрисовку текста, связность в длинных сессиях и доступность для программ экранного доступа, которым нужна структура интерфейса.
Для Continuum пока нет ни API, ни SDK, ни цен, ни сроков выпуска, а вот к Solaris можно запросить ранний доступ.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 21 217 |
| 13 |  ✔️ Anthropic открыла моды для Claude Code
Моды – небольшие функции на TypeScript, меняющие работу ассистента в CLI и десктопном приложении.
Там, где хуки лишь получали управление по событию, мод перехватывает его и переписывает: подменяет промпт до отправки модели, блокирует или перезапускает вызов инструмента, разрешает или отклоняет запрос доступа, вырезает секреты из вывода, меняет элементы интерфейса, добавляет свои кнопки и поля.
Распространяются они внутри плагинов, изоляции нет – мод получает к машине тот же доступ, что и Claude Code, поэтому Anthropic просит ставить их только из доверенных источников. Код мода ассистент пишет сам по запросу и подхватывает без перезапуска сессии.
На тарифах Team и Enterprise первым загружается встроенный мод безопасности - он не даёт другим модам переопределять правила разрешений
claude.com
✔️ Black Forest Labs выпустила FLUX 3 Image
Модель поддерживает точное позиционирование объектов по координатной сетке, что открывает изолированный инпейнтинг - изменения вносятся строго внутри заданной рамки без изменения пикселей за ее пределами. Система принимает до 10 референсных изображений на один запрос для переноса стилей, одежды или геометрии.
FLUX 3 Image генерирует кадры с разрешением до 16 Мп. Перед отрисовкой система может выполнять веб-поиск для верификации визуальных деталей реальных локаций, продуктов и объектов.
Доступ открыт через API Black Forest Labs, Replicate, OpenRouter и Krea. Стоимость варьируется от двух центов за черновик 768px до 30 центов за 4K-рендер.
bfl.ai
✔️ Microsoft обновила речевые модели
Корпорация представила потоковый транскрибатор MAI-Transcribe-2-Streaming и синтезаторы речи MAI-Voice-2.1 с облегчённой версией Flash.
Распознавание покрывает 60 языков с непрерывным автоопределением, первые черновые расшифровки приходят чуть больше чем через 100 мс. Час транскрибации стоит 54 цента в рамках акции до конца года.
Синтез работает на 23 языках, причём один и тот же виртуальный голос звучит с родным произношением на каждом, без переноса акцента. Обе модели клонируют голос по нескольким секундам образца.
Миллион знаков стоит 22 доллара у основной модели и 15 у Flash. Доступ открыт в Microsoft Foundry, MAI Playground, Azure Voice Live, на OpenRouter и Vercel.
microsoft.ai
✔️ Cloudflare объявила конкурс на Git-платформу для агентов
Компания перевела своё Git-хранилище Artifacts в открытую бету на тарифе Workers и предлагает построить на нём площадку, где над общей кодовой базой одновременно работают несколько агентов.
GitHub с прикрученными агентами Cloudflare брать отказывается и ждёт переосмысления ревью, ветвления и слияния. От участников нужны видео на 5–10 минут, инструкция по запуску и код под MIT, Apache или BSD.
Три команды-победителя едут на Cloudflare Connect в Сан-Франциско за счёт компании, первое место – 25 тысяч долларов кредитами.
Заявки принимают до 14 октября. С 15 октября Artifacts начнут тарифицировать по операциям и объёму данных.
cloudflare.com
✔️ Grokipedia возобновила работу
Проект интерактивной энциклопедии под эгидой структур Илона Маска получил обновление до версии 0.3 и возобновил работу сервиса, замершего в конце апреля - тогда перестали обрабатываться и пользовательские предложения, и автономные правки самого Grok.
Минималистичную поисковую строку на главной сменила витрина с рекомендованными и популярными материалами и лентой свежих изменений, статьи получили книжную раскладку, плотную типографику и аккуратнее сверстанные инфобоксы.
Править статьи напрямую люди по-прежнему не могут - пользователь отправляет предложение, а решение принимает Grok.
x.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 20 835 |
| 14 |  ⚡️ OpenAI обнулила лимиты платных аккаунтов ChatGPT
Главный по ресетам в OpenAI сообщил, что лимиты использования на всех платных аккаунтах ChatGPT обнулились 2 октября в 20:00 по Москве.
Так компания извинилась за медленный старт GPT-6.1 Sol - в первые два дня после выхода модель тормозила из-за резкого наплыва запросов, а теперь, по словам Тибо, снова работает с ожидаемой скоростью.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 22 415 |
| 15 |  ⚡️ Одна и та же модель набирает 62% в одном агентном харнессе и 33% в другом. Hugging Face показали, как это исправить через RL
Команда Hugging Face выложила подробный гайд по multi-harness RL. Сами харнессы при этом не трогают. Модель подключают к прокси, который понимает все четыре API-формата coding-агентов: OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses, Anthropic Messages и Gemini. Прокси записывает точные token ids и logprobs, которые семплировал vLLM, и на них идёт обучение. Claude Code, Codex и OpenCode работают как есть, без единой правки.
Результаты на LFM2.5-2.6B от Liquid AI получились такие. После обучения сразу в четырёх харнессах точность выросла с 42% до 54%. Небольшой бонус за решение задачи за меньшее число шагов сократил вызовы инструментов на 31%. Обучение только в OpenCode подняло сам OpenCode с 34% до 58%, но мульти-харнесс модель стала лучше везде.
Проверили и популярный короткий путь: SFT на 3 189 успешных траекториях Qwen3.8-27B. Имитация упёрлась в 47.5%, это ниже обоих RL-запусков. Копирование большой модели не заменяет практику в среде.
Открыто всё: прокси для записи траекторий в OpenEnv, тренер в TRL (async GRPO), задачи, SFT-данные, код и семь обученных моделей.
https://huggingface.co/spaces/AdithyaSK/multi-harness-rl
@ai_machinelearning_big_data
#HuggingFace | 22 138 |
| 16 |  ✔️ OpenAI заблокировала атаку дистилляции скрытых CoT своих моделей
Компания пресекла кампанию по состязательной дистилляции, направленную на извлечение скрытых цепочек рассуждений. Ключевой кластер активности компания связала с Moonshot AI. В атаке участвовало 4 тысячи учетных записей, всего было сделано 16 тысяч запросов.
Шифрование злоумышленники не вскрывали, в сохранённые диалоги не проникали – операторы копировали зашифрованные рассуждения из одного диалога и просили модель в другом расшифровать и переписать их.
OpenAI закрыла этот путь, добавила проверки потоковой выдачи, заблокировала аккаунты и передала наблюдения в Frontier Model Forum.
Moonshot AI пока обвинения не комментировала.
openai.com
✔️ DeepMind представила систему маркировки сгенерированных белков и геномов
Новая технология SynthID Bio встраивает водяные знаки в сгенерированные белки и геномы. Метка закладывается в структуру и считывается даже после физического синтеза молекулы в лаборатории.
В зависимости от формата данных алгоритм вносит корректировки в аминокислотные последовательности или меняет координаты атомов в 3D-структурах AlphaFold 3. Заявлено, что точность и функциональность молекул при этом не снижаются.
Разработка решает проблему отравления данных и обхода фильтров безопасности. Генерации не похожи на известные патогены и легко проходят автоматический скрининг фабрик по синтезу ДНК, а неразмеченные структуры попадают в публичные базы.
Лабораторные тесты показали, что маркированные белковые связки для ряда белков сохраняют целевую аффинность, а эксперименты с геномной моделью Evo 2 подтвердили жизнеспособность созданных бактериофагов с водяными знаками.
deepmind.google
✔️ HeyGen представил собственную модель генерации видео
Сервис цифровых аватаров анонсировал HeyGen Video - универсальную модель на базе архитектуры MiniMax H3 и и дообученную самим HeyGen.
Инструмент создает полноценные кинематографичные сцены и работает в режимах Text-to-Video с одновременным синтезом синхронного звука, эмбиента и эффектов, Image-to-Video для анимации статичных кадров, а также Reference-to-Video, позволяющий задавать композицию и динамику движения с помощью референсного ролика.
Генерация секунды видео в разрешении 768p обойдется в 3 цента по стандартному тарифу и в честь релиза до конца октября действует скидка 50%.
Модель уже доступна через API HeyGen, а также на OpenRouter, Runware и ComfyUI.
heygen.com
✔️ arXiv ограничил загрузку двумя статьями в месяц
С 1 октября репозиторий статей ограничил авторов двумя препринтами в месяц.
Причиной стал наплыв сгенерированных текстов. За сентябрь платформа получила 40 363 работы, а за два года объем входящих публикаций удвоился, что привело к перегрузке модераторов и задержкам при публикации исследований.
Модераторы фиксируют рост числа бессодержательных черновиков, полных LLM-генераций и искусственного дробления одного исследования на серию мелких статей.
Ограничение распространяется на все дисциплины и учитывает отклоненные материалы, блокируя возможность повторной отправки спама.
Сервис называет меру временной, пока внедряются новые фильтры и обновления регламентов модерации.
arxiv.org
✔️ Runway анонсировал модель действий для роботов, обученную на видео
Praxis-1 - первая модель действий в физическом мире американского стартапа прикладного ИИ. Базовую политику управления обучают на массиве видео от третьего лица вместо сбора телеоператорских демонстраций.
По словам Runway, симуляция алгоритмов робота внутри генеративной модели предсказывает физические тесты на оборудовании с корреляцией 0,95, превосходя традиционные методы 3D-реконструкции.
Praxis-1 работает на манипуляторах, мобильных колесных платформах и гуманоидных шасси независимо от аппаратной конфигурации. На этапе тестирования модель уже развернута на устройствах Noble Machines, Standard Bots и Ultra.
В ближайшие месяцы Runway планирует выпустить Praxis-1 в открытый доступ.
runway.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 20 750 |
| 17 |  +1🌟 Cloudflare выпустила открытые модели решений Clef
Обе модели, Clef и Clef-flash, вышли с открытыми весами и сразу появились в облачной платформе компании Workers AI.
Такие модели не пишут текст, а возвращают вероятности вариантов на типизированные вопросы, по которым агент или программа выбирает следующее действие.
Clef построена на Qwen3.8-27B, Clef-flash – на Qwen3.5-9B. Обе принимают текст, JSON, изображения и видео, держат контекст 64 тысячи токенов и полностью совместимы с System One API, формат, который TypeSafe AI представила вместе с моделью Jev.
Главный соперник Clef – как раз Jev, которая работает только с текстом и закрыта.
Модели дообучали с функцией потерь Брайера, чтобы их вероятности совпадали с реальной частотой правильных ответов.
🟡Тесты
По замерам на 43 тестах медианная задержка Clef составила 209 мс, Clef-flash – 39 мс, Jev – 524 мс.
В классификации банковских запросов BANKING77 Clef набрала 94,2 балла макро-F1 против 79,7 у Jev, в поиске инструментов ToolRet – 69,2 против 65,3 по nDCG@10.
Внутри Cloudflare Clef уже классифицирует домены для разведки угроз, разбирает тикеты поддержки и отличает полезных краулеров от вредных.
В Workers AI миллион входных токенов стоит 24 цента для Clef и 9 центов для Clef-flash.
Для сравнения, Jev у TypeSafe AI тот же миллион входных токенов стоит 4 цента.
Дообучать Clef под свои задачи клиенты пока могут только вместе с инженерами Cloudflare, самостоятельный сервис обещан позже.
📌Лицензирование: Apache 2.0
🟡Блогпост
🟡Документация
🟡Веса Clef
🟡Веса Clef Flash
🟡Демо
🟡Лидерборд
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Decision #Clef #CloudFlare | 20 596 |
| 18 |  ✔️ ВКонтакте научила Ленту отличать интерес к контенту от намерения купить
Инженеры AI VK построили отдельный контур товарных рекомендаций внутри Ленты ВКонтакте. Обычный рекомендер оптимизируется под релевантный показ, за которым обычно следует лайк, комментарий и другие реакции, но интерес к посту ещё не означает готовность купить товар.
Поэтому для товарных публикаций сделали отдельную систему со своими кандидатами, логированием и моделью ранжирования. Она оценивает вероятность того, что конкретный товарный пост приведёт пользователя к заказу.
На старте возник классический cold start: мало показов → мало переходов и заказов → мало данных → модель не на чем обучать.
Команда подняла логирование товарного домена с 2% до 100%, увеличив обучающую выборку в 15 раз. А пока заказов было недостаточно, использовала более частые proxy-сигналы – например, раскрытие текста поста, которое коррелировало с дальнейшим переходом к партнёру.
Для поиска кандидатов система использует два типа сигналов: товарное поведение и обычные контентные интересы. Например, если человек взаимодействует с постом про книги или рецептами, система может найти близкие по смыслу товарные публикации – книги, посуду или другие связанные товары. После этого ранкер решает, стоит ли показывать конкретный товар конкретному пользователю.
Само ранжирование мультитаргетное: максимальный вес получает заказ, затем переход к партнёру и только потом более лёгкие действия вроде лайков и времени просмотра. То есть система оптимизируется не под CTR как таковой, а под всю воронку до покупки.
За пять месяцев:
🟢сквозная конверсия из показа в созданный заказ выросла на 53%;
🟢число созданных заказов – в 43,2 раза;
🟢переходы к партнёру – в 55,3 раза;
🟢CTR перехода к партнёру – на 95,6%.
Инфраструктурно всё работает на Discovery-платформе VK: она позволила настраивать отдельное логирование, быстрее запускать эксперименты и тестировать гипотезы без разработки отдельных сервисов под каждый новый сценарий.
Подробно про архитектуру, cold start, proxy-таргеты и ранжирование – в статье на Хабре.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 19 207 |
| 19 |  ✔️ Anthropic раздаёт бесплатные плюшевые игрушки и стикеры
На сайте для разработчиков claude.dev появилась раздача фирменных подарков. В разделе Терминал нужно ввести команду /plushies, чтобы оформить заявку на плюшевого Clawd, маскота Claude Code, или /stickers, чтобы получить набор стикеров.
Покупать ничего не нужно, подарок положен один на человека, участвовать могут только совершеннолетние. Дизайн игрушки выбирается случайно, заказать конкретный нельзя.
Тайваньское издание BlockTempo насчитало пять вариантов – волшебник, ковбой, учёный, весёлый и в солнечных очках.
Заявки принимает и подарки рассылает сторонний сервис Brilliant, поэтому доставка работает только там, где он обслуживает клиентов.
Раздача идёт, пока подарки не закончатся. По наблюдению BlockTempo, уже в первый день приём заявок временно закрывался, издание предполагает, что его будут периодически открывать снова.
Официального анонса акции Anthropic не публиковала.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 20 708 |
| 20 |  🌟 SGLang научил чат-модели отвечать вероятностями
Команда открытого движка инференса SGLang добавила эндпоинт /v1/decisions, который превращает обычную чат-модель в модель для принятия решений.
Второй эндпоинт, /v1/systemone, отдаёт те же решения в формате System One API, который TypeSafe AI представила 19 сентября вместе со своей моделью Jev.
API поддерживает выбор из 2–26 вариантов (до 255 с двухбуквенными метками), оценку по шкале из 2–10 уровней и вопрос «да или нет».
SGLang присваивает каждому варианту метку из одного токена - буквы для выбора, цифры для оценки, yes и no для бинарных вопросов.
Затем движок читает логарифмические вероятности следующего токена по всему словарю и переводит их в вероятности через софтмакс с учётом температуры.
Отсюда ограничение - метка обязана укладываться в один токен в позиции ответа.
Решение принимает один вход без истории диалога, а вероятности у холодного запроса и у запроса из префиксного кэша могут расходиться на несколько сотых.
Для демонстрации SGLang заставил Qwen3.8-27B играть в Pokémon FireRed. Модель по текущему состоянию игры выбирала между атакой, сменой покемона и лечением меньше чем за 100 мс на решение и прошла Элитную четвёрку и чемпиона.
Функция доступна в nightly-сборках SGLang из основной ветки. Её проверили на Qwen3.8-27B и Qwen3.5-35B-A3B, другие модели подойдут, если метки ответов укладываются в один токен.
Примеры запросов и описание формата есть в документации SGLang.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 24 483 |
