Machinelearning

✔️ Apple продолжает терять ИИ-таланты. Apple накрыла волна увольнений ведущих инженеров из ИИ-подразделения. Jian Zhang, возглавлявший исследования ИИ в области робототехники, перешел к Марку Цукербергу. За ним последовали еще 3 ключевых сотрудника из команды Foundation Models, которая занималась разработкой платформы Apple Intelligence. Всего, за последнее время, команда потеряла около 10 человек. Основными причинами ухода называют как агрессивный наем со стороны конкурентов, предлагающих огромные зарплаты, так и внутренние проблемы. Низкий моральный дух в команде связывают со слабой реакцией на анонс Apple Intelligence и возможным решением компании использовать сторонние ИИ-модели вместо собственных разработок. bloomberg.com ✔️ В NotebookLM добавили 3 новых аудиорежима. ИИ-платформа для работы с заметками NotebookLM получила крупное обновление аудиофункций. Теперь сервис может генерировать на основе пользовательского контента аудио-дорожки в 3 новых форматах. Режим «Brief» создает быструю двухминутную аудиосводку по ключевым идеям. В режиме «Critique» два ИИ-собеседника анализируют текст, выступая в роли редакторов. Самый необычный формат — «Debate», который имитирует спор с противоположными точками зрения для стресс-теста идей. Кроме того, добавили новые мужские и женские голоса, чтобы дать пользователям больше возможностей для персонализации. NotebookLM в сети Х ✔️ ElevenLabs обновила модель генерации звуков. Этот релиз - вторая версия модели SFX для генерации звуковых эффектов по текстовому описанию. В v2 повысили качество звука и частотe дискретизации до 48 кГц, а максимальная длительность увеличена с 22 до 30 секунд. Добавилась возможность бесшовно создавать зацикленные звуки, что особенно полезно для фоновых эмбиент-дорожек. Генерация доступна как через веб-интерфейс, так и по API. Обновление затронуло и связанный инструмент SB-1 Soundboard — браузерную звуковую панель, которая теперь также поддерживает модель v2 и получила поддержку MIDI. Новые звуковые эффекты доступны в форматах MP3 и WAV на всех тарифных планах, включая бесплатный. ElevenLabs в сети Х ✔️ Amazon запустил поиск товаров по видео в реальном времени. Amazon представил функцию Lens Live, которая обновляет визуальный поиск в мобильном приложении. Теперь пользователям не нужно делать снимок — достаточно навести камеру на объект, и система в реальном времени начнет показывать совпадающие или похожие товары из каталога. Прямо в интерфейсе камеры можно сфокусироваться на конкретной вещи, добавить ее в корзину или список желаний. В Lens Live интегрирован ИИ-ассистент Rufus, который предлагает краткие сводки о товаре и генерирует уточняющие вопросы. Технически решение работает на базе легковесной on-device CV-модели для распознавания объектов. Для сопоставления с базой данных Amazon применяется модель глубокого обучения с использованием Amazon OpenSearch и SageMaker. Функция уже доступна части пользователей в США на iOS. aboutamazon.com ✔️ Microsoft создала аналоговый оптический компьютер. Microsoft совместно с банком Barclays разработала архитектуру аналогового оптического компьютера (AOC) для решения задач оптимизации и ИИ. Согласно исследованию, опубликованному в Nature, новая система решает "проблему Фон Неймана", объединяя вычисления и память, и не нуждается в цифро-аналоговых преобразованиях. Расчетная производительность AOC - 500 TOPS на ватт при 8-битной точности. Это делает его более чем в 100 раз энергоэффективнее топовых графических процессоров. Система построена на базе доступных компонентов: проекторы, линзы и сенсоры, а вычисления производятся за счет изменения интенсивности проходящего света. Microsoft планирует поделиться с научным сообществом алгоритмом-решателем и цифровым двойником установки для дальнейшего изучения технологии. news.microsoft.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🔥 Бесплатная книга от инженера Google — Agentic Design Patterns 400 страниц про всё, что нужно знать об агентных системах. Автор — senior engineer в Google, выложил драфт для открытого ревью. 📖 В книге: - продвинутые техники промптинга - паттерны для мульти-агентов - использование инструментов и MCP - практические примеры с кодом ⚡ По сути, это полный справочник по построению умных агентов. Must-read для разработчиков AI. 📚 Читать @ai_machinelearning_big_data #AI #Agents #Google #OpenSource #freebook

В 2025 компании все чаще внедряют AI-помощников, чтобы ускорить рутину: автоматизировать настройку сервисов, развёртывание инфраструктуры или работу с документацией. Экономия времени напрямую конвертируется в качество продукта и выручку. Cloud.ru развивает этот тренд через собственного AI-помощника Клаудию. Недавно компания подвела итоги первых месяцев работы сервиса и получила интересные результаты. Создание виртуальной машины, которое раньше занимало от 5 до 30 минут, теперь длится 1–2 минуты — в 15 раз быстрее. Люди настраивают с Клаудией веб-серверы, Telegram-боты, сайты. Помощник может выполнять функции SRE-агента для мониторинга приложений и алертов по логам, а также FinOps-сценарий для выявления неэффективно используемых ресурсов и рекомендаций по оптимизации. Это следующий шаг в развитии Клаудии — от автоматизации рутинных DevOps-задач к более сложным сценариям SRE и FinOps. Интересно, что AI-помощники в облаках постепенно перестают быть «экспериментом» и становятся рабочим инструментом, способным экономить сотни часов инженеров.

🦾 Вопрос только один: что вы сделаете, если встретите его на улице? @ai_machinelearning_big_data #UnitreeG1 #robots #ai

0.72→ 0.92 Recall@10 на 3.4M (512d). Что сделали: •Привели эмбеддинги к единому пайплайну + нормализация → переиндексация •HNSW-тюнинг: M / efConstruction / efSearch по валидации; нашли «колено», где Recall растёт быстрее P95 • Фильтры по метаданным + гибрид (BM25 + вектор) → затем rerank на top-N • Перед выкладкой — sanity-тесты nDCG, регрессионные бенчи в CI, мониторинг P95/ошибок Разбор по шагам в практикуме VectorDB & RAG: Qdrant/FAISS/Weaviate, бенч-скрипты, чек-листы выбора индекса под 1–10M. VDB25(−25%, 24 ч) → Пройти курс #VectorDB #Qdrant #FAISS #Weaviate #ANN #RAG

🌟 Genie Envisioner: платформа, которая учит роботов действовать, просто смотря видео. Genie Envisioner (GE) — унифицированная платформа от AgiBot Genie Team, где обучение, симуляция и оценка объединены в рамках одной видеогенеративной модели. 🟡GE-Base В основе всей системы лежит GE-Base, диффузионная видеомодель, натренированная на огромном датасете из миллиона эпизодов реальных манипуляций, записанных с нескольких камер, общей продолжительностью почти 3000 часов. Модель училась предсказывать следующие кадры видео на основе текстовой инструкции и предыдущих наблюдений, таким образом формируя внутреннее представление о физике мира и динамике объектов. 🟡GE-Act Но предсказывать видео - это одно, а выполнять действия - совсем другое. За это отвечает второй компонент, GE-Act. Это легковесный модуль на 160 млн. параметров, который подключается к GE-Base и преобразует ее внутренние представления в конкретные команды для моторов робота. Проще говоря, он переводит предсказания в исполняемые траектории. Причем делает это быстро: на генерацию последовательности из 54 шагов уходит всего 200 миллисекунд на NVIDIA RTX 4090, что позволяет использовать систему в реальном времени. 🟡GE-Sim Замыкает троицу компонент GE-Sim - нейронный симулятор, построенный на той же GE-Base. Он позволяет прогонять тысячи симуляций в час для оценки политик без использования реального железа. Чтобы объективно измерять качество таких видео-симуляторов, авторы разработали собственный бенчмарк EWMBench. Он оценивает не только визуальную правдоподобность, но и физическую консистентность и соответствие действий инструкциям. На этом бенчмарке GE-Base ожидаемо обошла все современные генеративные видеомодели: Kling, OpenSora и COSMOS, набрав итоговый балл 4.70, в то время как ближайший соперник, Kling, получил 3.87. 🟡Страница проекта 🟡Модель 🟡Arxiv 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Robotics #GenieEnvisioner #AgiBot

10–11 сентября встречаемся на IT Elements — конференции, сделанной айтишниками для айтишников. Площадка в третий раз станет точкой притяжения тех, кто реально делает ИТ в России. В этом году в фокусе — всё самое важное: инфраструктура, сети, кибербезопасность, и впервые — отдельный трек по Data & AI! Крупнейшие игроки рынка будут обсуждать, где заканчивается хайп и начинается реальная польза от ИИ. 🔹Корпоративный ИИ: как внедрять GPT-модели, AI-ассистенты и цифровых двойников в крупный бизнес. 🔹AI в маркетинге: как нейросети анализируют данные клиентов и предсказывают спрос. 🔹DataOps & MLOps: как устроены цифровые фабрики данных и как DevOps, MLOps и DataOps работают вместе. 🔹Big Data → Big Value: как из данных в промышленности извлекать реальную ценность. Формат: офлайн (Москва) или онлайн. Участие бесплатное, по предварительной регистрации. Реклама ООО «Лаборатория Числитель» ИНН 9731042193 erid: 2W5zFJEX2Wk

📌Как заставить нейросеть забыть данные, к которым больше нет доступа. Представьте, что вам прилетает требование на удаление данных в соответствии с GDPR или по авторскому праву, а исходного датасета, на котором обучалась модель, у вас уже нет. Переобучить модель с нуля - долго, дорого и не вариант. Именно для таких безвыходных ситуаций, группа исследователей из Калифорнийского университета создала метод "разучивания" для моделей, который не требует доступа к исходным данным, но при этом дает строгие математические гарантии удаления информации. Метод построен на использовании суррогатного датасета, который лишь статистически похож на оригинальный. Ключевая идея - калибровка добавляемого в модель шума, количество которого напрямую зависит от статистической дистанции (например, дивергенции Кульбака-Лейблера) между оригинальным и суррогатным распределениями. Если коротко, то чем меньше суррогатный набор данных похож на тот, что был утерян, тем больше шума придется добавить, чтобы гарантировать, что модель действительно забыла ненужные данные и стала неотличима от гипотетически переобученной с нуля. 🟡А как измерить эту дистанцию без доступа к оригиналу? Для этого используется сама модель, ведь она неявно хранит информацию о распределении данных, на которых училась. С помощью метода стохастической градиентной динамики Ланжевена генерируется выборка, которая аппроксимирует исходное распределение, и уже на ее основе можно оценить расхождение с суррогатным датасетом. 🟡Тесты и их результаты. На синтетических данных, где можно вычислить точную KL-дивергенцию, их метод, "Unlearn -", показал себя отлично. При увеличении расхождения между датасетами точность на тесте держится на уровне 72.3-72.7%, что сопоставимо с методом, имеющим доступ к исходникам "Unlearn +". На реальных датасетах картина такая же. Для CIFAR-10, при параметре концентрации Дирихле=36, метод "Unlearn -" достигает 76.4% точности на тестовой выборке. Для сравнения, "Unlearn +" показал 76.5%, а полное переобучение - 76.7%. Разница минимальна. Эффективность метода доказывает и метрика Forget Score (FS), которая показывает, насколько разучившаяся модель близка к переобученной с нуля. FS их метода практически идентичен идеальному показателю. Гибкость подхода проверили и на разных архитектурах. На CIFAR-10 с моделью из двух свёрточных слоёв и одного линейного метод показал 80.5% точности на тесте, а версия с доступом к данным - 81.4%. В эксперименте, где для модели на датасете USPS в качестве суррогата использовался MNIST, "Unlearn -" достиг 90.4% точности, что совсем немного уступает 91.3% у "Unlearn +" и 91.1% у полного переобучения 🟡Arxiv @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #Unlearning #UCR

✔️ OpenAI приобрела аналитическую платформу Statsig за $1,1 млрд. Компания объявила о покупке Statsig - платформы, специализирующейся на продуктовой аналитике и A/B-тестировании. Ее основатель и CEO Statsig, Виджая Раджи, будет назначен на пост технического директора по приложениям (CTO of Applications) в OpenAI. Он возглавит продуктовую инженерию для ChatGPT и Codex. Вся команда Statsig присоединится к OpenAI, однако сама платформа продолжит работать независимо и обслуживать текущих клиентов. openai.com ✔️ ChatGPT получит обновление системы безопасности. OpenAI анонсировала новые функции безопасности для ChatGPT для на защиты молодых пользователей и помощи в кризисных ситуациях. Первая новинка - система автоматической маршрутизации: при обнаружении признаков острого психологического стресса разговор будет передаваться "думающим" моделям. Они обучены с помощью метода Deliberative Alignment и дают более медленные и взвешенные ответы. Обновление планируется выпустить в течение 120 дней. В ближайший месяц также появятся функции родительского контроля. Родители смогут связывать свои аккаунты с аккаунтами подростков от 13 лет, чтобы устанавливать ограничения и получать оповещения, если система зафиксирует у ребенка признаки кризисного состояния. openai.com ✔️ Швейцария представила национальную опенсорсную LLM. В Швейцарии состоялся запуск Apertus — национальной LLM с открытым исходным кодом. Проект, разработанный консорциумом государственных институтов, позиционируется как альтернатива коммерческим моделям. Apertus полностью прозрачен: разработчики опубликовали не только саму модель, но и исходный код процесса обучения, документацию и использованные наборы данных. Модель обучена на 15 трлн. токенов и поддерживает более 1000 языков, 40% данных - не на английском. Apertus создавалась с учетом швейцарских и европейских законов о защите данных и авторском праве, что делает ее привлекательной для местного бизнеса. Модель доступна на Hugging Face в 2 версиях: 8 и 70 млрд. параметров. swissinfo.ch ✔️ Dolby представила новый стандарт Dolby Vision 2 с ИИ. Dolby Vision 2 - следующее поколение формата HDR, который постепенно заменит Dolby Vision и Dolby Vision IQ. Особенность новой технологии - использование ИИ для динамической подстройки качества изображения в реальном времени. Система Content Intelligence будет анализировать сцены, учитывать условия освещения в комнате и с помощью машинного обучения корректировать картинку "на лету". Например, функция Precision Black улучшит детализацию в темных сценах, а Light Sense адаптирует изображение под окружающую среду. Первым производителем, который внедрит Dolby Vision 2, станет Hisense, а первым чипом со встроенной поддержкой нового стандарта будет MediaTek Pentonic 800. dolby.com ✔️ В ЦЕРН использовали ИИ для поиска редкого распада бозона Хиггса. ЦЕРН применила методы машинного обучения для поиска редких событий - распада бозона Хиггса на два charm-кварка. Эта задача критически важна для проверки Стандартной модели, так как взаимодействие бозона с легкими кварками, из которых состоит обычная материя, до сих пор экспериментально не подтверждено. Основная сложность заключалась в идентификации так называемых «джетов», порожденных именно charm-кварками. Для этого исследователи использовали графовую нейронную сеть, обученную на сотнях миллионов симуляций, а для отделения реальных событий от фонового шума была задействована сеть, архитектурно схожая с ChatGPT. В результате анализа данных, собранных на БАК, удалось установить самые строгие на сегодняшний день ограничения на силу взаимодействия бозона Хиггса с charm-кварком. Это значительный шаг в понимании механизма, который придает массу фундаментальным частицам. scitechdaily.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🚀 Mistral представили обновления для Le Chat: - Более 20 коннекторов на базе MCP — от Databricks и Snowflake до GitHub и Asana. - Новая функция Memories — ассистент запоминает важные взаимодействия, а пользователь может полностью управлять памятью (добавлять, редактировать, удалять). Обновления делают Le Chat одним из самых удобных и готовых к бизнес-задачам AI-ассистентов. Попробовать можно на сайте chat.mistral.ai или в мобильном приложении. 🟠 Подробности: https://mistral.ai/news/le-chat-mcp-connectors-memories. @ai_machinelearning_big_data #MistralAI #LeChat #AIassistant #MCP

Оффер за один день в Navio One Day Offer — уникальное онлайн-мероприятие, где можно пройти все технические этапы и получить оффер всего за один день. Кого ищем: Deep Learning Engineer c опытом разработки сложных нейросетевых решений для production-задач от 3 лет и умением писать качественный код на Python. Процесс: Оставьте заявку до 10.09 — получите приглашение до 11.09 — приходите на мероприятие 13.09! Что нужно делать: - Разрабатывать и обучать Vision-Language Models (VLM) для задач автономного вождения. - Создавать и оптимизировать модели представления 3D-сцен, таких, как NeRF и Gaussian Splatting. - Обучать нейронные сети для задач распознавания объектов на автомобилях-автоматах. - Анализировать, выдвигать гипотезы, работать с данными и архитектурой моделей и многое другое. Условия: - Ежедневная компенсация питания. - ДМС с первого дня. Стоматология — после испытательного срока. - Курсы и другие формы внешнего обучение для роста компетенций. - Подписка на медиасервисы и широкий список дисконт-программ от партнеров. - Субсидия на ипотеку и продукты банка-партнера на выгодных условиях. Регистрация и отклик по ссылке: https://vk.cc/cP8LFm?erid=2W5zFH4oUSk

🚀 HunyuanWorld-Voyager — AI, для генерации 3D миров Tencent представили **HunyuanWorld-Voyager** — первый в мире open-source AI, который совмещает генерацию видео и нативную 3D-реконструкцию. ✨ Что это значит: ✅ Видео сразу превращается в полноценные 3D-сцены, без лишних инструментов ✅ Модель «помнит» пространство и сохраняет правильную геометрию под любым углом ✅ №1 в рейтинге Stanford WorldScore по видео и 3D-реконструкции 🎮 Использование: VR, игры, симуляции, 3D-проекты — управление с клавиатуры или джойстика. 🌐 Project Page: https://3d-models.hunyuan.tencent.com/world/ 💻 GitHub: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanWorld-Voyager 🤗 HuggingFace: https://huggingface.co/tencent/HunyuanWorld-Voyager 📄 PDF: https://3d-models.hunyuan.tencent.com/voyager/voyager_en/assets/HYWorld_Voyager.pdf 🏆 Leaderboard: https://huggingface.co/spaces/Howieeeee/WorldScore_Leaderboard @ai_machinelearning_big_data #AI #3D #VR #Gaming #OpenSource

ИТ-специалисты Петербурга, общий сбор  6 и 7 сентября пройдет ИТ-фестиваль «Сезон кода» для опытных разработчиков, ML-инженеров, архитекторов, специалистов по информационной безопасности и других ИТ-специалистов. Спикеры из Т-Банка и других компаний зовут слушать доклады, обмениваться опытом и знакомиться с единомышленниками. Развлечения и музыка тоже будут.  В первый день: — Разберетесь в архитектуре систем, надежности и работе с данными.  — Узнаете, как технологии помогают решать задачи клиентов и бизнеса. — Поймете, как идеи становятся инструментами и продуктами. Во второй день:  — Услышите про актуальные подходы к обеспечению информационной безопасности в разработке. — Узнаете про backend-принципы, которые помогают работать эффективнее. — Увидите, как работают LLM и куда все это движется. Выбирайте один из дней или посетите оба. Встреча пройдет в новом ИТ-хабе Т-Технологий в Санкт-Петербурге. Успейте зарегистрироваться до 5 сентября

✔️ Grok Code Fast 1 возглавила рейтинг OpenRouter по объему использования. OpenRouter выступает в роли единого API для доступа к множеству LLM, а его лидерборд отслеживает реальный объем использования моделей по количеству сгенерированных токенов. Резкий рост популярности, скорее всего, связан с удачным позиционированием и экономикой. Grok Code Fast 1 предлагается как быстрый и недорогой инструмент для агентного кодинга. Выгодная цена и большой контекст делают модель идеальной для инструментов с высоким трафиком: IDE-ассистентов и кодинг-агентов, которые доминируют в списке самых популярных приложений на OpenRouter. Важно понимать, что рейтинг отражает именно объем генерации, а не качество или точность модели. Он не измеряет безопасность или корректность кода. Поэтому первое место следует трактовать как "самая используемая модель на данной платформе в текущий момент", а не как "лучшая модель на рынке". openrouter.ai ✔️ Droplet3D: модель генерации 3D-объектов. Команда из Университета Цинхуа разработала новый метол создания 3D-контента — Droplet3D, который использует видео для обучения моделей. Он извлекает из видеоданных информацию о пространственной согласованности и семантике объектов, что позволяет генерировать более качественные и разнообразные 3D-модели. Для обучения была создан датасет Droplet3D-4M из 4 миллионов 3D-объектов с подробными текстовыми описаниями. На его основе дообучили видео-диффузионную модель DropletVideo. Модель создает по текстовому запросу или изображению последовательные многовидовые рендеры, причем не только отдельных объектов, но и целых сцен. Код, набор данных и веса модели опубликованы в открытом доступе под лицензией Apache 2.0. dropletx.github.io ✔️ Компания G42 ведет переговоры с Google, Microsoft и AWS о размещении в ИИ-кампусе в ОАЭ. Среди потенциальных арендаторов: AWS, Google, Microsoft и xAI, причем с Google переговоры продвинулись дальше всего. Проект мощностью 5 ГВт станет крупнейшим объектом ИИ-инфраструктуры за пределами США. 1 Гвт уже зарезервирован под дата-центр Stargate от OpenAI, MGX, Softbank и Oracle. Остальные мощности G42 планирует оснащать чипами от AMD, Cerebras и Qualcomm, чтобы диверсифицировать поставки и не зависеть только от Nvidia. Одной из бизнес-моделей кампуса станет концепция "цифровых посольств". G42 разрабатывает предложение для иностранных правительств по размещению их данных в ОАЭ, что может стать безопасной альтернативой, защищенной от стихийных бедствий и кибератак. semafor.com ✔️ Квантовые сигналы впервые передали по обычному оптоволокну. Инженеры из Университета Пенсильвании впервые успешно передали квантовые сигналы через коммерческие оптоволоконные сети с использованием стандартных интернет-протоколов (IP). Команда разработала специальный "Q-чип", который упаковывает квантовые сигналы вместе с традиционными, что позволяет им стабильно передаваться по обычным оптоволоконным линиям, при этом система автоматически корректирует шумовые помехи. До этого момента квантовая связь требовала специализированной, изолированной инфраструктуры. Теперь доказана возможность использования существующих сетей, а это удешевляет и ускоряет создание квантового интернета. science.org ✔️ Остров Ангилья зарабатывает миллионы на ИИ. Но есть нюанс Небольшой карибский остров Ангилья, неожиданно стал одним из главных бенефициаров ИИ-лихорадки. Еще в 1980-х годах острову было присвоено доменное имя .ai, которое теперь оказалось "золотой жилой". В 2024 году доходы Ангильи от продажи доменов составили 39 млн. долларов, это почти четверть (23%) всех доходов территории. Количество сайтов в зоне .ai за последние 5 лет выросло более чем в 10 раз, а за последний год — удвоилось. Цены на премиальные имена достигают рекордных отметок: домен you.ai был продан за 700 тыс. долларов. bbc.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

⚡️ Tencent дропнули Hunyuan-MT — мощные open-source модели для перевода Что внутри: - Доступны модели Hunyuan-MT-7B и Hunyuan-MT-Chimera-7B - Поддержка 33 языков - Chimera-7B — это первая d индустрии откртытая ансамблевая модель 🏆 Результаты: - 1-е место в 30 из 31 категорий на международном конкурсе WMT25 (Workshop on Machine Translation 2025, крупнейшая в мире конференция-соревнование по машинному переводу) - Hunyuan-MT-7B лидирует среди моделей своего размера 🟠Модели: https://huggingface.co/collections/tencent/hunyuan-mt-68b42f76d473f82798882597 🟠 Репозиторий: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-MT Demo: https://hunyuan.tencent.com/modelSquare/home/list @ai_machinelearning_big_data #AI #NLP #Translation #Tencent

💡 Исследователи из ByteDance и Stanford предложили новый метод для генерации длинных видео — Mixture of Contexts. 🔑 В чём проблема: Когда видео становится длинным, внимание модели сильно «раздувается»: растёт стоимость вычислений, модель теряет детали, забывает персонажей и «дрейфует». ⚡ Что сделали: - Видео разбивается на куски (кадры, шоты, подписи). - Каждый запрос выбирает только нужные чанки, вместо того чтобы учитывать всю историю. - Для этого используется простая оценка релевантности: сравнение признаков чанков с текущим запросом. - Обязательно учитываются два «якоря»: полный текстовый промпт и локальный шот для деталей. - Causal mask блокирует внимание к будущим кадрам, чтобы не было зацикливаний. - Дальше применяется Flash Attention только к выбранным чанкам — вычисления растут не с длиной всего видео, а только с полезным контекстом. 📊 Результаты: - В 7 раз меньше FLOPs - В 2.2 раза быстрее работа - На длинных сценах (180k токенов) отсекается 85% ненужного внимания 🎥 Итог: - Короткие клипы сохраняют качество - Длинные сцены становятся более плавными, а персонажи — стабильными - Время генерации заметно сокращается Главное: модель учится сама понимать, на что смотреть, получая «память» на минуты видео без изменения базовой архитектуры. 🟠 Подробнее @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #ByteDance #Stanford #videogeneration

🌟 Google Labs запустила инструмент для структурированной оценки языковых моделей. Stax - экспериментальный инструмент для разработчиков, который предлагает замену неформальному «вайб-тестингу» больших языковых моделей на структурированный, основанный на данных подход. Stax оценивает модели на кастомных или готовых автоматизированных оценщиках, фокусируясь на метриках: беглость ответа, безопасность, задержка и процент успешного прохождения ручной проверки. Есть дашборд для сравнения результатов разных моделей с визуальными индикаторами производительности. Ключевые возможности: быстрые и повторяемые оценки, настройка метрик под конкретные продукты и сквозной рабочий процесс для экспериментов от прототипа до продакшена. Инструмент должен помочь разработчикам принимать обоснованные решения при выборе и развертывании моделей. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

📌Qwen тизернул новые релизы в сентябре. Официальный аккаунт Qwen в сети X (ex-Twitter) написал, что сентябрь обещает быть "потрясающим" и нам всем нужно готовиться к волне интересных событий. Делаем ставки, господа. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ Следующая модель семейства LLama выйдет к концу этого года. Разработкой занимается новое подразделение компании Марка Цукерберга Superintelligence Labs. Модель, которую некоторые внутри компании называют Llama 4.5, должна исправить недостатки предыдущих версий: слабую производительность в кодинге и логических рассуждениях. Параллельно команда работает над исправлением ошибок в уже выпущенных версиях Llama 4 и фоном допиливает флагманскую модель "Behemoth". businessinsider.com ✔️ Apple опубликовала семейство моделей FastVLM. FastVLM - линейка ультрабыстрых VL-моделей с гибридным энкодером FastViTHD, который значительно сокращает количество визуальных токенов и ускоряет их обработку. В сравнении с LLaVA-1.5, FastVLM показала в 3.2 раза более быстрый TTFT при сопоставимой производительности, а с LLaVa-OneVision модель достигает аналогичных результатов на бенчмарках, используя в 3.4 раза меньший энкодер. В семейство входят три модели размером 500 миллионов, 1.5 миллиарда и 7 миллиардов параметров. Все они уже доступны на Hugging Face для некоммерческого использования. huggingface.co ✔️ PixVerse запустила новую модель V5 для генерации видео. Обновление принесло значительные улучшения в качестве движений, визуальной детализации, согласованности и точности исполнения текстовых запросов. Новая функция Agent позволяет создать 5–30-секундный ролик, просто загрузив одно фото. Генерация видео в разрешении 360p занимает 5 секунд, а 1080p - около минуты. До 1 сентября 2025 года доступ к V5 предоставляется бесплатно. Модель работает через веб-интерфейс, мобильные приложения и API. Pixverse в сети X ✔️ Google встроила Gemini CLI в редактор кода Zed. Интеграция позволяет разработчикам генерировать и рефакторить код, а также общаться с ИИ, не покидая редактор. Изменения применяются в реальном времени и могут быть проверены в интерфейсе, похожем на pull-request. Gemini работает через открытый протокол Agent Client Protocol, созданный Zed для связи ИИ-агентов со средами разработки. Zed основан на Rust и позиционируется как открытая альтернатива Microsoft VS Code. developers.googleblog.com ✔️ В Финляндии разработали умную упаковку с ИИ-распознаванием. Исследователи из Университета Ваасы предложили дешевую и экологичную альтернативу электронным датчикам для контроля состояния продуктов. Технология основана на использовании функциональных чернил, которые меняют цвет при изменении температуры или влажности, а сверточные нейронные сети с высокой точностью распознают даже малейшие изменения, которые не улавливают традиционные методы машинного зрения. Это решает проблему своевременного обнаружения порчи или повреждений. Такие индикаторы можно наносить прямо на упаковку вместе с обычными этикетками, что почти не увеличивает стоимость. Технология может найти применение в пищевой промышленности и в фармацевтике для отслеживания условий хранения продукции. interestingengineering.com ✔️ Скандал: xAI подала в суд на бывшего инженера xAI обвиняет Xuechen Li в краже технологий Grok и попытке передать их OpenAI. Факты: - Продал акции xAI на $7 млн и уволился. - Скопировал секретные файлы Grok на личное хранилище. - Удалял логи и признался письменно. xAI требует: вернуть и удалить данные, запретить Li работать над ИИ в OpenAI и выплатить компенсацию. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🚀 OpenAI **gpt-oss** с ультрадлинным контекстом! Unsloth выпустили Flex Attention, который даёт до 61K контекста для gpt-oss bf16 при обучении на GPU с 80GB. 📊 Что это значит: - 8× больше контекста - потребляет на 50% меньше VRAM - 1.5× быстрее по сравнению с альтернативами (включая FA3) Для BF16 LoRA теперь можно тренировать с ~60K контекстом на одной H100 80GB. 🔗 Подробнее: https://docs.unsloth.ai/basics/long-context-gpt-oss-training @ai_machinelearning_big_data #Unsloth #OpenAI #gptoss #chatgpt