en
Feedback
Machinelearning

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

📈 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 297 620 subscribers, ranking 323 in the Technologies & Applications category and 1 258 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 297 620 subscribers.

According to the latest data from 13 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -7 002 over the last 30 days and by -157 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 8.06%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.70% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 24 001 views. Within the first day, a publication typically gains 16 986 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 182.
  • 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 14 June, 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.

297 620
Subscribers
-15724 hours
-1 5127 days
-7 00230 days
Posts Archive
Как правильно писать промпты? Научиться проще всего на примерах, а искать их — на Промптхабе Яндекса. Это новая площадка с го
Как правильно писать промпты? Научиться проще всего на примерах, а искать их — на Промптхабе Яндекса. Это новая площадка с готовыми идеями использования ИИ на все случаи жизни и промптами для реализации этих идей. Ещё там можно делиться опытом и проходить бесплатные курсы по работе с нейросетями, чтобы научиться составлять эффективные промпты. Это тонкая наука, но есть базовые принципы, которые почти всегда улучшают выдачу. 🟣 Будьте конкретнее Не жалейте слов в промпте и описывайте, каким вы хотите видеть результат. Пишите чётко, без противоречий и двусмысленности. 🟣 Давайте контекст и примеры Примеры хороших результатов резко повышают качество. А контекст (дополнительная информация для нейросети) ещё точнее помогает нейросети понять, чего от неё хотят. 🟣 Просите несколько версий ответа Скажите нейросети сделать несколько вариантов ответа в разных стилях — можно выбрать лучший или взять что-то из каждого. 🟣 Действуйте итеративно Первый результат почти никогда не бывает финальным. Анализируйте ответ, давайте указания или улучшайте исходный промпт: диалог с ИИ — это итеративный процесс уточнения и улучшения. 🟣 Разбивайте сложные задачи на мелкие Не пытайтесь получить всё и сразу. Делите на этапы или сначала попросите общую структуру, а потом прорабатывайте детали. Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

🌟 Reader3: легковесная читалка для книг от Andrej Karpathy Андрей Карпаты опубликовал у себя в Github небольшой проект - ути
🌟 Reader3: легковесная читалка для книг от Andrej Karpathy Андрей Карпаты опубликовал у себя в Github небольшой проект - утилиту под названием reader3. На первый взгляд, это просто легковесная читалка для электронных книг в формате EPUB, которую можно запустить у себя на компьютере. Но главная идея в том, чтобы читать книги вместе с LLM. Reader3 разбивает книгу по главам, и пользователь может легко скопировать текст текущей главы и вставить его в свой любимый LLM, чтобы обсуждать сюжет, анализировать стиль или задавать вопросы по тексту. Но самое интересное здесь — это философия, которая стоит за проектом. Карпаты пишет, что проект написан "на 90% вайбкодингом", просто для иллюстрации идеи и что он не собирается его поддерживать или улучшать.
Я начинаю привыкать читать все (блоги, статьи, главы книг и т. д.) с помощью LLM. Обычно первый проход — ручной, второй — «объяснение/резюме», третий — вопросы и ответы. В результате я обычно получаю более глубокое понимание, чем если бы я просто прошел дальше. Этот процесс становится у меня одним из самых популярных вариантов чтения.
А вместо этого предлагает пользователям... просто попросить свою языковую модель изменить код так, как им нравится.
Код теперь эфемерный,
— пишет Андрей, намекая на то, что эпоха статичных библиотек и долгой поддержки уходит в прошлое. Для тех, кто хочет попробовать, процесс максимально прост. Нужно скачать книгу в формате EPUB и запустить пару команд в терминале, используя uv:
uv run reader3.py yourbook.epub

# Then run the server:

uv run server.py
После этого ваша книжная полка станет доступна в браузере по адресу localhost:8123. 📌Лицензирование: MIT License. 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #Karpathy #Github #Book

✔️ Microsoft, Nvidia и Anthropic заключили сделку на $45 млрд. Компании заключили трехстороннее соглашение, меняющее расклад сил в индустрии. В рамках партнерства Anthropic обязуется закупить вычислительные мощности в Microsoft Azure на $30 млрд. В свою очередь, Nvidia инвестирует в стартап до $10 млрд, а Microsoft вложит еще до $5 млрд. К тому же, это первое сотрудничество Anthropic и Nvidia на уровне моделей: алгоритмы Claude будут оптимизированы под архитектуры Grace Blackwell и будущие Vera Rubin. Еще модели Claude Sonnet 4.5, Opus 4.1 и Haiku 4.5 станут доступны клиентам Microsoft Foundry и будут интегрированы в Copilot (GitHub и Microsoft 365). Сделка делает Claude единственной LLM топ-уровня, представленной на всех трех главных облачных платформах мира. blogs.microsoft.com ✔️ Платформа Replicate интегрируется в Cloudflare. Cloudflare объявила о присоединении Replicate, платформы для запуска и деплоя ИИ-моделей. Покупка станет частью единой инфраструктуры «AI Cloud», объединяющей глобальную периферийную сеть Cloudflare с инструментарием Replicate для работы с нейросетями. Для разработчиков это означает крупное обновление сервиса Workers AI. В скором времени каталог из более чем 50 тыс. моделей Replicate станет доступен внутри экосистемы Cloudflare. Фишкой слияния станет поддержка запуска кастомных моделей и дообучения непосредственно на Workers AI. Существующие API Replicate продолжат работать и получат буст производительности за счет инфраструктуры Cloudflare. Также в планах интеграция с другими сервисами: объектным хранилищем R2, векторной базой Vectorize и шлюзом AI Gateway. blog.cloudflare.com ✔️ Google Antigravity: среда разработки для управления роем ИИ-агентов. В отличие от Cursor или GitHub Copilot, Antigravity получил режим Manager View. Это центр управления для оркестрации работы множества агентов, выполняющих задачи параллельно в разных воркспейсах. Агенты работают на базе Gemini 3 Pro, Claude Sonnet 4.5 или GPT-OSS и имеют прямой доступ к редактору, терминалу и браузеру. Инструмент умеет запоминать контекст прошлых проектов и обучаться на действиях пользователя. Antigravity уже доступна в публичном превью для macOS, Windows и Linux бесплатно, причём Google обещает «щедрые лимиты» на использование моделей. antigravity.google ✔️ NVIDIA представила семейство открытых моделей для физических симуляций и научных расчетов. На конференции SC25 состоялся анонс моделей Apollo, нацеленных на ускорение промышленного инжиниринга. Новое семейство позволит внедрять возможности ИИ в ПО для сложных вычислений в реальном времени — от проектирования микросхем и аэродинамики до прогнозирования климата и задач термоядерного синтеза. В основе Apollo лежит комбинация нейронных операторов, трансформеров и диффузионных методов, адаптированных под законы физики. Инициативу уже поддержали Siemens, Cadence и Synopsys, которые планируют интегрировать новинку в свои продукты. Модели в скором времени появятся на HuggingFace и платформе NVIDIA NIM. blogs.nvidia.com ✔️ Ai2 выпустил Deep Research Tulu — открытый аналог OpenAI Deep Research. DR Tulu — открытая модель на 8 млрд. параметров для создания агентов глубокого поиска, которая может самостоятельно планировать исследование, использовать внешние поисковые инструменты, собирать информацию из множества источников и предоставлять ответы с точными ссылками. Модель учили на методе RLER (Reinforcement Learning with Evolving Rubrics). Вместо статических наград методика использует динамические критерии оценки, которые эволюционируют вместе с моделью. Это предотвращает взлом вознаграждения и заставляет агента реально анализировать контекст, а не имитировать правильный формат ответа. По тестам DR Tulu-8B не уступает решениям от OpenAI и Perplexity на задачах long-form research, но работает кардинально дешевле. Стоимость выполнения сложного запроса у нее менее одного цента, тогда как аналогичная задача у OpenAI может стоить $1.80. allenai.org @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🔥 Вышла Gemini 3 Pro Контекст: 1M токенов, вывод — 64k, knowledge cut — январь 2025 • Стоимость: $2 / $12 (<200k токенов)
+1
🔥 Вышла Gemini 3 Pro Контекст: 1M токенов, вывод — 64k, knowledge cut — январь 2025 • Стоимость: $2 / $12 (<200k токенов) и $4 / $18 (>200k токенов) • SOTA-результаты на большинстве бенчмарков • 1501 Elo на LMArena • next-level возможности для vibe coding и сложных кодовых задач • продвинутое мультимодальное понимание (текст, код, картинки и не только) Попробовать можно бесплатно - может понадобиться иностранный IP: https://aistudio.google.com/prompts/new_chat?model=gemini-3-pro-preview @ai_machinelearning_big_data #news #ai #google #Gemini

🚀 VK представила новые технологии глубокого понимания контента - Discovery VK обновила рекомендации за счёт технологий, которые понимают не только поведение пользователей, но и сам смысл контента. 🔥 Главное - Кросс-форматная модель объединяет название, обложку, аудио и видео в единое семантическое пространство - рекомендации работают между разными продуктами VK. - Мультимодальная языковая модель (MMLM) анализирует смысл, эмоции, темы, фрагменты видео и комментарии. Обучена на миллионах русскоязычных материалов. - Автоматическое распознавание известных персон на видео показывает контент с любимыми героями чаще. 📈 Результаты +7% позитивных реакций +60% точности подбора похожих видео Новый контент начинает показываться быстрее, без ожидания первых лайков 🔐 Конфиденциальность Хранятся только данные о медийных персонажах, которые появляются в популярных видео более 10 раз. VK делает ставку на модели, которые понимают семантику, а не просто клики - и метрики это подтверждают.

Утекли бенчмарки Gemini 3.0 Pro от taker_of_whizz —пока не можем подтвердить подлинность, но цифры просто безумные. Результат
Утекли бенчмарки Gemini 3.0 Pro от taker_of_whizz —пока не можем подтвердить подлинность, но цифры просто безумные. Результаты разрывают всё, что мы видели раньше: 🔥 HLE: 37,5% 🔥 MathArena Apex: 22,3% (для сравнения — **GPT-5.1 всего 1,0%**) Если утечка реальна, Gemini 3.0 Pro именно такой, каким все его и хотели видеть — мощный, продвинутый и с невероятным ростом математических и логических способностей. Ждём официального подтверждения, но выглядит *очень* многообещающе. https://storage.googleapis.com/deepmind-media/Model-Cards/Gemini-3-Pro-Model-Card.pdf

🌟 Google DeepMind и Google Research представили WeatherNext 2. Новая погодная модель стала быстрее и более детализированной. Она может генерировать прогнозы в 8 раз быстрее, чем предыдущие версии, с разрешением до одного часа. Но самое важное - это способность модели создавать сотни возможных сценариев развития погоды. Вместо одного прогноза система показывает целый спектр вероятностей, включая и наихудшие варианты, что критически важно для планирования в чрезвычайных ситуациях. Каждый такой прогноз генерируется менее чем за минуту на одном TPU-чипе, в то время как традиционным физическим моделям на суперкомпьютере на это потребовались бы часы. В основе WeatherNext 2 лежит метод Functional Generative Network, или FGN. Эта сеть вводит шум прямо в архитектуру модели, что позволяет ей генерировать физически реалистичные и взаимосвязанные прогнозы. Интересно, что модель обучалась только на отдельных, разрозненных элементах погоды, которые метеорологи называют "marginals" - это, например, температура в конкретной точке или скорость ветра на определенной высоте. И на основе этих данных модель самостоятельно учится прогнозировать "joints" — большие, сложные и взаимосвязанные погодные системы. По словам Google, WeatherNext 2 превосходит свою предыдущую версию по 99.9% переменных для прогнозов на срок от 0 до 15 дней. Данные от WeatherNext 2 уже доступны в Earth Engine и BigQuery для исследователей и разработчиков. Кроме того, технология интегрирована в продукты Google: Поиск, Gemini, Pixel Weather и Weather API для Google Maps, а в ближайшие недели появится и в самих Картах Google. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Конференция AI Driver & RecSys Темы — пространство, где наука и бизнес встречаются, чтобы обсудить будущее рекомендаций ⚡️ 28 ноября пройдёт конференция о том, как создаются и развиваются современные рекомендательные системы. На площадке Сбера соберутся эксперты топовых российских IT-компаний и вузов, чтобы обсудить новые исследования, открытые датасеты и практические решения, которые меняют подход к персонализации. Это возможность за один день познакомиться с ключевыми трендами RecSys, пообщаться со специалистами и вдохновиться идеями, формирующими будущее рекомендаций. Присоединяйтесь к профессиональному сообществу 28 ноября в 10:00 — регистрация по ссылке!

✔️ Google подружила Colab с Visual Studio Code. Компания выпустила расширение, которое напрямую связывает редактор кода со средами выполнения Google Colab. Иными словами, теперь можно работать с локальными .ipynb файлами, но выполнять код на Google Colab. Поддерживается подключение как к бесплатным средам выполнения, так и к премиум-тарифам Colab Pro. Для начала работы достаточно установить расширение Google Colab из VS Code Marketplace. При выборе ядра для ноутбука появится опция «Colab», после чего нужно будет авторизоваться в аккаунте Google. Расширение также опубликовано в реестре Open VSX для совместимых редакторов. developers.googleblog.com ✔️ ByteDance представила Depth Anything 3. Depth Anything 3 может предсказывает пространственно-согласованную геометрию по одному или нескольким изображениям, даже без известных параметров камеры. Ключевая особенность релиза - в радикальном упрощении архитектуры. Под капотом единый трансформер и унифицированное представление depth-ray. Одна и та же модель теперь решает целый спектр задач: от монокулярной оценки глубины и определения поз камеры до прямой генерации 3D гауссианов для синтеза новых ракурсов. В тестах DA3 превзошла предыдущие версии. Команда выпустила веса моделей, инструментарий CLI и WebUI на Gradio. depth-anything-3.github.io ✔️ Sakana AI стал самым дорогим "единорогом" в Японии. Компания закрыла раунд финансирования на 20 млрд. иен, в результате чего её оценка достигла около $2.635 млрд. Это сделало её самым дорогим непубличным стартапом в истории Японии. Среди инвесторов - Mitsubishi UFJ Financial Group и американские венчурные фонды. Привлечённые средства будут направлены на разработку собственной LLM, адаптированной под особенности японского языка и культуры. Компания уже сотрудничает с MUFG и Daiwa Securities для создания специализированного ИИ для финансового сектора, а в будущем планирует расширяться в оборонную и обрабатывающую промышленность. asia.nikkei.com ✔️ Джефф Безос возглавил ИИ-стартап. Основатель Amazon впервые после ухода с поста CEO занял операционную должность, став соруководителем ИИ-стартапа Project Prometheus. Компания привлекла $6.2 млрд, часть из которых — личные средства Безоса, что делает её одним из самых финансируемых стартапов на ранней стадии. Вторым CEO стал Вик Баджадж, физик и химик, ранее работавший в Google X над проектом Waymo. Prometheus сфокусируется на создании ИИ-инструментов для ускорения инженерных и производственных процессов в автомобилестроении, аэрокосмической сфере и вычислительной техники. Стартап нацелен на сегмент ИИ-систем для робототехники, научные исследования и разработку материалов. Несмотря на скрытный режим работы, команда проекта уже насчитывает около 100 специалистов, выходцев из OpenAI и DeepMind и компании Марка Цукербурга. nytimes.com ✔️ Сценарий из «Чёрного зеркала» становится реальностью. Актёр Калум Уорти запустил ИИ-платформу 2wai, которая создаёт интерактивные цифровые копии ушедших из жизни людей. Для генерации приложению достаточно нескольких минут видеозаписи с человеком и после их оцифровки, пользователь может взаимодействовать с аватаром своего родственника, симулируя общение на разных этапах жизни. В сети проект вызвал волну негатива и обвинение создателей в эксплуатации горя. Основные претензии сводятся к тому, что технология мешает здоровому процессу скорби и использует образы людей без их согласия. Бета-версия приложения уже доступна в App Store. В будущем разработчики планируют ввести платную подписку и выпустить версию для Android. Calum Worthy в сети Х @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🚀 Holo2 - новое поколение мультимодальных моделей, созданных для понимания интерфейсов, навигации и рассуждений в вебе, на д
🚀 Holo2 - новое поколение мультимодальных моделей, созданных для понимания интерфейсов, навигации и рассуждений в вебе, на десктопах и в мобильных средах. 📈 Результаты Holo2 обновляет рекорды на ключевых бенчмарках UI-grounding: - 66.1% (+3%) на ScreenSpot-Pro - 76.1% (+5%) на OSWorld-G Модель уверенно превосходит все существующие аналоги. 🧠 Архитектура Holo2 построена на Qwen3-VL. Модель показывает сильное понимание интерфейсов и заметно улучшает навигацию и способность рассуждать, в отличие от предыдущих версий. Модель одинаково хорошо запускается в браузере, на Ubuntu и Android. 🔀 Mixture of Experts Флагманская версия 30B-A3B активирует только 3B параметров в каждом шаге - выдавая качество 30B-модели при гораздо меньшей себестоимости вычислений. Модель сама генерирует reasoning-токены - это повышает точность и устойчивость к контексту. Holo2 полностью совместима с архитектурой Surfer 2 и ReAct-пайплайнами - подходит для создания продвинутых UI-агентов. ⚙️ Развёртывание Запускается напрямую через vLLM и любой фреймворк, совместимый с Qwen3-VL. 📜 Лицензии - 4B и 8B — Apache-2 - 30B-A3B — только для некоммерческого использования 🔥 Блог: http://hcompany.ai/blog/holo2 🍳 Cookbook: https://github.com/hcompai/hai-cookbook/blob/main/holo2/holo_2_localization_huggingface.ipynb 🤗 HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Hcompany/holo2 @ai_machinelearning_big_data

⚡ Heretic - инструмент, который автоматически снимает цензуру (alignment) с языковых моделей Он позволяет «расцепить» модель
⚡ Heretic - инструмент, который автоматически снимает цензуру (alignment) с языковых моделей Он позволяет «расцепить» модель - убрать отказные фильтры и повысить готовность отвечать на запросы, не изменяя веса исходной модели напрямую. Что делает Heretic: - работает как «чёрный ящик»: получает ответы модели через API, не имея доступа к весам - использует готовые примеры «безопасных» и «опасных» запросов - обучает дискриминатор, который отличает ответы модели до и после модификации - подбирает параметры так, чтобы модель давала меньше отказов, но сохраняла адекватность - после завершения процесс можно сохранить финальную модель или протестировать её в чат-режиме Зачем это нужно: - позволяет локальным моделям отвечать шире, чем обычно позволяет их встроенный alignment - минимизирует потерю качества — сделано так, чтобы модель не «тупела» и не отклонялась слишком сильно - подходит для исследований поведения моделей и экспериментов с ограничениями Важные моменты: - инструмент мощный и может использоваться по-разному - юридические и этические вопросы остаются на стороне пользователя - автор подчёркивает: это не средство повышения точности модели, а именно инструмент снятия ограничений https://github.com/p-e-w/heretic @ai_machinelearning_big_data #llm #opensource #ml

📌 В октябре США пережили самую масштабную волну увольнений за 22 года. Согласно свежему отчету от Challenger о состоянии рын
📌 В октябре США пережили самую масштабную волну увольнений за 22 года. Согласно свежему отчету от Challenger о состоянии рынка труда в США на октябрь 2025 года, американские компании объявили о сокращениях 153 тыс. рабочих мест. Это на 175% больше, чем в октябре прошлого года, и на 183% больше, чем в предыдущем месяце. Фактически, это самый высокий показатель для октября с 2003 года. С начала 2025 года общее число сокращений уже превысило 1 миллион.
Challenger, Gray & Christmas — это авторитетная американская компания в области карьерного консалтинга. Компания работает с 1966 года, имеет офисы по по всей Северной Америке и регулярно публикует отчёты о сокращениях и текучести кадров, которые цитируются ведущими СМИ.
На рынок труда влияют несколько факторов: коррекция пост-ковидного бума в найме, замедление потребительских и корпоративных расходов, и, что важно, внедрение ИИ. Только за октябрь месяц ИИ был назван прямой причиной сокращения 31 тысячи рабочих мест. А с начала года эта цифра составляет больше 48 тысяч. В то же время, сам технологический сектор, родитель ИИ, тоже находится под сильным давлением. В октябре технологические компании объявили о 33 тысячах увольнений. За весь год сокращения в секторе выросли на 17% по сравнению с аналогичным периодом 2024 года. Однако, отраслью, которая сократила больше всего рабочих мест в октябре, стала складская логистика (47 тыс. рабочих мест). Challenger связывает это с бумом автоматизации. И пока сокращения растут, картина с наймом новых сотрудников выглядит не лучше. Планы по найму в этом году упали на 35% по сравнению с прошлым годом, достигнув самого низкого уровня с 2011 года. Даже сезонный найм находится на самой низкой отметке с тех пор, как Challenger начали отслеживать эти данные в 2012 году. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

💰 Уоррен Баффетт делает ставку на Google и это может изменить настроение на рынке Berkshire Hathaway открыла новую крупную п
+1
💰 Уоррен Баффетт делает ставку на Google и это может изменить настроение на рынке Berkshire Hathaway открыла новую крупную позицию в Alphabet на 4.3 млрд долларов. Впервые за долгие годы компания входит в Google таким масштабом и сразу поднимает его в десятку крупнейших активов своего портфеля. При это Berkshire сократили Apple примерно на пятнадцать процентов хотя она всё ещё остаётся главным активом компании, В целом Berkshire продаёт больше чем покупает, но для Google делает редкое исключение Что это может значить - Баффетт обычно избегает дорогих технологических компаний. - Инвестиция в Alphabet выглядит как уверенность в том что ИИ сервисы Google могут быть недооценены рынком Такой шаг может подтолкнуть более осторожных инвесторов пересмотреть отношение к ИИ сектору Berkshire снижает риски по рынку но видит в Google одну из немногих точек уверенного роста. Когда даже Баффетт - человек, который десятилетиями обходил большие технологии стороной - впервые заходит в Alphabet на миллиарды, это говорит о потенциале дальнейшего роста рынка, а не о пузыре. cnbc.com/2025/11/14/warren-buffetts-berkshire-hathaway-reveals-new-position-in-alphabet.html @ai_machinelearning_big_data #Alphabet #Google #Finance

🙂 AGI стал ближе как никогда. Пришло время по-настоящему значимых прорывов. Небольшая, но приятная победа: Если в пользовате
🙂 AGI стал ближе как никогда. Пришло время по-настоящему значимых прорывов.
Небольшая, но приятная победа: Если в пользовательских инструкциях указать ChatGPT не использовать тире, он наконец-то делает то, что должен!
@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ OpenAI открыла доступ к GPT-5.1 через API. В этом режиме появилась динамическая адаптация: для простых задач она использует меньше времени на размышление, а для сложных запросов модель сохраняет способность к глубокому анализу. Также появился режим «без рассуждений». Для разработчиков появилось 2 новых инструмента. Apply_patch - редактирование кода с помощью патчей и shell - выполнение команд в локальной среде. Ещё добавили расширенное кеширование промптов (до 24 часов), что ускоряет ответы на последующие запросы в рамках одной сессии. Модель уже доступна для всех платных тарифов. openai.com ✔️ LangChain представил песочницы для безопасного запуска ИИ-агентов. Sandboxes for DeepAgents - набор интеграций для безопасного выполнения кода, сгенерированного ИИ-агентами в изолированных удаленных окружениях от партнеров проекта: Runloop, Daytona и Modal. Новая функция защищает локальную машину от вредоносных действий агента и позволяет создавать чистые окружения с нужными зависимостями под конкретную задачу, не загрязняя основную систему. Это упрощает параллельный запуск нескольких агентов и выполнение длительных операций. blog.langchain.com ✔️ Photoroom выпустила text-to-image модель PRX. Это второе поколение модели Photoroom и, что важно, оно полностью открытое. В релиз вошли базовая, SFT и дистиллированная версии модели. PRX генерирует изображения в 256 и 512 пикселей, но разработчики также выложили предварительную версию для 1024 пикселей. PRX получила 1.3 млрд. параметров и была обучена менее чем за 10 дней на 32-х H200. Под капотом - упрощенная архитектура MMDiT, Flux VAE и T5-Gemma в качестве энкодера текста. Попробовать демо-версию можно на Hugging Face Spaces. Семейство моделей доступно на Hugging Face под лицензией Apache 2.0. CEO Photoroom в сети X ✔️ Firefox анонсировал AI Window. AI Window - новая функция для браузера, которая позволяет взаимодействовать с ИИ-ассистентом во время просмотра веб-страниц. Главный акцент разработчики делают на пользовательском контроле и приватности. В отличие от конкурентов, которые жестко интегрируют ИИ в свои продукты, Firefox предлагает полностью опциональный подход. Пользователь сам решает, когда ему нужна помощь ассистента, и может в любой момент отключить эту функцию, вернувшись к классическому режиму. Сейчас Firefox собирает заявки от желающих попробовать AI Window, записаться в лист ожидания можно тут. blog.mozilla.org ✔️ NotebookLM получил крупное обновление. Главная новинка - функция Deep Research, это своего рода ИИ-агент, который автоматизирует процесс онлайн-исследований. Пользователь задает вопрос, после чего система составляет план поиска, анализирует найденные в Интернете материалы и генерирует структурированный отчет с указанием всех источников. Этот отчет и его исходники можно сразу добавить в рабочее пространство для дальнейшего анализа. Также была расширена поддержка форматов файлов. Теперь NotebookLM может анализировать данные из Google Sheets и документов Microsoft Word. Еще добавлена возможность загружать изображения и добавлять файлы из Google Drive по ссылке. Все новые функции станут доступны в течение следующей недели, а поддержка изображений появится позже. blog.google @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

UBTech заявила о первой в мире массовой поставке гуманоидных роботов. Китайская компания из Шэньчжэня уже получила заказы на более чем 800 млн юаней (112 млн долларов) на своего робота Walker S2. Среди них - контракт на 159 млн юаней для проекта по сбору данных в городе Цзыгун и ещё один, на 250 млн юаней, о котором сообщили в сентябре от крупной китайской компании. Гуманоиды переходят из демонстраций в реальные промышленные поставки - и это серьёзный сигнал для всей отрасли робототехники. @ai_machinelearning_big_data #robots #ai

Константин Воронцов стал лауреатом Yandex ML Prize 2025 Каждый год Яндекс вручает награды за вклад в развитие машинного обуче
Константин Воронцов стал лауреатом Yandex ML Prize 2025 Каждый год Яндекс вручает награды за вклад в развитие машинного обучения. С этого года премия проводится при экспертной поддержке Школы анализа данных и вручается преподавателям и руководителям образовательных программ по искусственному интеллекту. Особенно рады за Константина Воронцова, профессора РАН и заведующего кафедрами машинного обучения в МГУ и МФТИ –– он получил специальную награду «Зал славы». Он внёс значительный вклад в развитие образования в сфере ML в России и стал одним из создателей MachineLearning.ru — ресурса, на котором выросло целое поколение. Кроме него премию Yandex ML Prize 2025 получили 12 человек, всего было подано 300 заявок.

🚀 Qwen выпустила DeepResearch 2511 - обновление глубокого исследования. Основные изменения: ✨ Добавлены два режима работы д
🚀 Qwen выпустила DeepResearch 2511 - обновление глубокого исследования. Основные изменения: ✨ Добавлены два режима работы д - Normal - быстрый и универсальный - Advanced - тратит больше времени на анализ, чтобы дать максимально глубокий разбор 📄 Поддержка загрузки файлов Теперь можно отправлять документы и изображения прямо в модель для анализа. ⚡ Улучшенный поиск Обновлённый механизм быстрее считывает и обрабатывает веб-информацию, углубляя результаты исследования. 📊 Точный контроль отчётов Можно задавать структуру отчёта: объём, количество абзацев, формат и детализацию. Улучшена надёжность цитирования. 🧑‍💻 Новый UX Переработанная архитектура делает интерфейс заметно быстрее и отзывчивее. 🔗 Web: https://chat.qwen.ai/?inputFeature=deep_research 📱 App: https://qwen.ai/download @ai_machinelearning_big_data #qwen

Ноябрь — месяц One Day Offer в GigaChat и Kandinsky 📆 В ноябре команды двух топовых IT-продуктов Сбера планируют обрести новых классных коллег — DL Engineers и Researchers, чтобы вместе работать над GigaChat и Kandinsky: развивать, обучать и дообучать модели. Смотрите расписание One Day Offer и не упустите шанс присоединиться к крупнейшему AI-комьюнити. Целых восемь мероприятий, чтобы изменить свою карьеру и жизнь — выбирайте то, что подходит под навыки и цели, и регистрируйтесь!

✔️ Эффективность локального ИИ выросла в 5.3 раза за два года. Группа Hazy Research провела исследование, доказывающее рост жизнеспособности локального ИИ-инференса. Для оценки взяли унифицированный показатель «интеллект на ватт» (intelligence per watt, IPW) - это соотношение точности выполнения задачи к потребляемой мощности. Результаты показали, что локальные LLM до 20 млрд. параметров уже способны обрабатывать 88.7% типичных одноэтапных запросов в чатах и задачах на логику. Общая эффективность локального ИИ показала рост в 5.3 раза за период с 2023 по 2025 год. Этот скачок обусловлен как улучшением самих моделей (в 3.1 раза), так и развитием аппаратных ускорителей (в 1.7 раза). stanford.edu ✔️ LeJEPA: self-supervised learning без сложных эвристик. Ян Лекун предложил простой метод ля self-supervised обучения - LeJEPA. Традиционные подходы требовали сложных трюков чтобы избежать коллапса признаков: stop-gradient и сетей учитель-студент. LeJEPA отказывается от этих эвристик в пользу одного регуляризатора, SIGReg (Sketched Isotropic Gaussian Regularization). Задача SIGReg - заставить векторы признаков равномерно распределяться в пространстве, формируя изотропное сферическое облако. В своей работе, Ян доказывает, что такая форма математически оптимальна для минимизации ошибок на будущих задачах. На практике это делает обучение более стабильным, упрощает его масштабирование и оценку качества модели. Тестовая модель на 1.8 млрд. параметров и показала 79% точности на ImageNet-1K. Код LeJEPA доступен на GitHub. arxiv.org ✔️ Lumine от ByteDance: ИИ-агент, способный часами проходить 3D-игры. ByteDance разработал ИИ-агента, который может самостоятельно выполнять многочасовые миссии в сложных открытых 3D-мирах, например в Genshin Impact, Honkai: Star Rail и Wuthering Waves. В отличие от своих конкурентов, Lumine обрабатывает видеопоток с экрана и генерирует команды для клавиатуры и мыши в реальном времени. Агент построен на базе Qwen2-VL-7B и обучен на 1700 часах человеческого геймплея. Сначала он осваивал базовые действия, а затем учился следовать инструкциям и, наконец, развил способность к адаптивному мышлению на небольшом ризонинг-датасете. В тестах Lumine показал способности сражаться с боссами, используя тактику, решать головоломки и взаимодействовать с NPC. Что важно, агент может переносить навыки, справляясь с задачами в незнакомых локациях и в совершенно новых играх без дополнительного обучения. lumine-ai.org ✔️ IBM представила квантовые процессоры Nighthawk и Loon. IBM анонсировала 2 новых квантовых процессора и объявила о переносе всего производства на 300-мм пластины на мощностях Albany NanoTech. Этот переход позволяет снизить стоимость чипов и, по заявлению компании, уже удвоил скорость НИОКР. Nighthawk на 30% увеличивает сложность схем при прежнем уровне ошибок и ориентирован на задачи с 5000 двухкубитных гейтов. Он станет доступен пользователям IBM к концу 2025 года. Чип Loon, в свою очередь, сфокусирован на отказоустойчивости, он использует эффективные коды коррекции ошибок (qLDPC), реализованные на год раньше, чем планировалось. Опираясь на эти инновации, IBM подтвердила свои планы по достижению квантового превосходства к 2026 году и созданию полноценной отказоустойчивой системы к 2029. ibm.com ✔️ Chad IDE: среда разработки со встроенными TikTok и Tinder. Стартап Clad Labs, выпустился из Y Combinator с продуктом «Chad: The Brainrot IDE». Это среда разработки со встроенными развлечениями. Идея в том, что пока разработчик ждет завершения задачи от ИИ-ассистента, он может полистать TikTok, Tinder или поиграть в мини-игры прямо в окне IDE. По мнению основателей, это решает проблему «переключения контекста». Вместо того чтобы брать в руки телефон и полностью выпадать из рабочего процесса, разработчик остается в среде разработки и может мгновенно вернуться к коду, как только ИИ закончит свою работу. Сейчас Chad IDE находится в стадии закрытого бета-тестирования, доступ можно получить только по приглашению. techcrunch.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml