Machine learning Interview

Когда твой ребёнок просит подписку на Claude вместо Netflix...

D><Vision — серия митапов для CV-инженеров, исследователей и всех, кто работает с ИИ 📍 21 мая в 18:30, Quattro Space (Москва. Мясницкая ул., 13, стр. 20) На ближайшей встрече вас ждут: — Александр Паркин (VisionLabs) — визуальные аватары и как они устроены — Анастасия Анциферова (Сбер) — генеративный ИИ в архитектуре — Никита Шубин (ЦПТ «АГРОЦИФРА») — как ускорить разметку данных в 5 раз с помощью DataOps и foundation models — Василий Висков (Яндекс) — как команда AliceAI VLM повышала качество модели на образовательных STEM-сценариях D><Vision — это не только доклады, но и профессиональное комьюнити: живое обсуждение и нетворкинг. Можно участвовать очно или подключиться к онлайн-трансляции, участие бесплатное Регистрация

Qwen выкатили WebWorld - открытую серию world models для веб-агентов 🌍 Идея простая, но мощная: вместо того чтобы гонять агента по живому интернету с задержками, лимитами и рисками, WebWorld учит его действовать в симулированном браузере. Что внутри: - модели на 8B, 14B и 32B - датасет WebWorldData - лицензия Apache 2.0 - обучение на 1M+ веб-взаимодействий - симуляции на 30+ шагов - единое пространство действий - 5 форматов состояния: A11y Tree, HTML, XML, Markdown и natural language По бенчмаркам тоже жирно: - +9.9% на MiniWob++ - +10.9% на WebArena - WebWorld-Bench сравним с Gemini 3 Pro по качеству симуляции - как world model для inference-time lookahead search обходит GPT-5 Главный смысл не в том, что Qwen сделал «ещё одну модель». Главный смысл в том, что веб-агентов теперь можно тренировать и тестировать в симуляции, почти как роботов в виртуальной среде. Это уже не просто агент, который кликает кнопки по промпту. Это шаг к агентам, которые сначала представляют последствия действия, а потом уже действуют. https://huggingface.co/Qwen/WebWorld-8B

WindsurfAPI - прокси, который превращает Windsurf в OpenAI-совместимый API. Зачем это нужно: - можно подключать Windsurf к своим тулзам - использовать привычный формат OpenAI API - интегрировать в локальные агенты, скрипты и LLM-gateway - не переписывать весь код под отдельный интерфейс - быстро тестировать разные пайплайны вокруг coding agents По сути, это мост между Windsurf и экосистемой инструментов, которые уже умеют работать с OpenAI-compatible API. Для тех, кто собирает свои агентные воркфлоу, локальные IDE-связки и кастомные LLM-инструменты, штука очень практичная. Проект свежий, активно обновляется и уже собрал больше 1.7k звёзд. https://github.com/dwgx/WindsurfAPI

Claude стал хуже не потому, что «сломался». Anthropic просто не вывезла собственный рост. Дарио Амодеи на конференции Anthropic в Сан-Франциско признал важную деталь: в Q1 компания увидела рост в 80 раз в годовом выражении. Планировали 10x. Получили 80x. И теперь многое выглядит куда логичнее: - лимиты начали резать - троттлинг стал нормой - Opus 4.7 ощущался медленнее - пользователи Max 20x получали меньше ожидаемого - поддержка всё чаще превращалась в бота - Anthropic начала экстренно искать GPU, включая сделки со SpaceX То есть проблема была не только в «жадности» или странной продуктовой политике. Они банально не успевали за спросом. 80x рост красиво смотрится на слайде для инвесторов. Для пользователей это выглядело как два месяца деградации сервиса. Модель стала медленнее. Лимиты стали жестче. Опыт стал хуже. Цены и планы начали меняться так, будто компанию постоянно тушат изнутри. Самое неприятное - Claude действительно ощущался на пике в момент выхода Opus 4.6. После этого всё больше похоже не на качественный скачок, а на попытку масштабировать продукт, который внезапно стал слишком популярным. Anthropic не проиграла технологически. Она просто столкнулась с классической проблемой быстрорастущей инфраструктуры: спрос вырос быстрее, чем железо, саппорт и продуктовая архитектура.

🤖 Оптимизация работы с Claude Code через DeepSeek Deepclaude позволяет использовать Claude Code с более дешевым и эффективным бэкендом DeepSeek V4 Pro, сохраняя привычный интерфейс. Это решение значительно снижает затраты на кодирование, обеспечивая поддержку автономных циклов и многошаговых операций. 🚀 Основные моменты: - Сравнительно низкая стоимость: $0.87/M токен. - Поддержка чтения, редактирования файлов и выполнения команд. - Возможность переключения между бэкендами без перезапуска. - Высокая производительность с автоматическим кэшированием контекста. 📌 GitHub: https://github.com/aattaran/deepclaude #python

Qwen-Scope - набор sparse autoencoders для Qwen3 и Qwen3.5. й: SAE помогают разложить внутренние активации модели на понятные человеку «фичи». Не просто миллиарды чисел, а признаки вроде языка, стиля, темы, сущности или повторяющегося паттерна. Покрытие серьёзное: 14 наборов весов для 7 моделей, от Qwen3-1.7B до Qwen3.5-35B-A3B. Все обучены на 500 млн токенов из претрейна. Главное, зачем это нужно: - управлять генерацией без длинных промптов: менять язык, стиль или тему через активацию нужной фичи; - классифицировать датасеты по нескольким примерам без отдельного классификатора; - синтезировать данные для редких сценариев эффективнее обычных методов; - находить фичи, из-за которых модель мешает языки, повторяется или ломает поведение; - понимать, какие бенчмарки реально проверяют одно и то же. По сути, это шаг от «уговариваем модель промптом» к прямому вмешательству в её внутренние механизмы. Anthropic давно делает подобное для Claude, но публичных SAE такого масштаба для открытых LLM почти не было. Теперь есть - и сразу для Qwen. 🤖 Model: https://modelscope.ai/collections/Qwen/Qwen-Scope 💻 Demo: https://modelscope.ai/studios/Qwen/QwenScope

Проверь свои силы на Yandex ML Challenge: соревновании с задачами по ИИ Если изучаешь фундаментальные модели и нейросети — тебе сюда. Приглашаем студентов, выпускников и учеников 11-х классов. Среди задач только самые актуальные темы по ML: от оптимизации нейросетей до работы с фундаментальными моделями. А еще у вас будет суммарно 40 попыток на 3 задачи тура — чтобы проверить даже самые смелые идеи. Финал соревнования пройдет очно на масштабном фестивале Young Con 2026 и соберет 100 лучших участников с самым высоким рейтингом по итогам отборочного онлайн-тура. Победитель заберет 1 млн рублей, а топ-15 получат набор Умных устройств от Яндекса Регистрируйся

📚 Из любой книги теперь можно сделать slash-команду для Claude Не просто прочитать, подчеркнуть пару мыслей и забыть через неделю. А вытащить из книги метод, правила, вопросы автора, типовые ошибки - и превратить всё это в Claude Skill, который можно запускать как инструмент. Например, берёте The Mom Test. Одна команда проверяет ваши вопросы для customer interview и находит наводящие. Вторая команда переписывает их в формате Rob Fitzpatrick. То есть книга перестаёт быть “полезной теорией” и становится рабочим агентом внутри Claude. Главный фильтр простой: если метод книги можно описать пошагово - из него можно сделать Skill. Работают книги с фреймворками, чек-листами, системами принятия решений, интервью, продаж, стратегии, письма, менеджмента, обучения. Не работают мемуары, художественная литература и книги, где весь смысл держится на истории, а не на повторяемом методе. Промпт для Claude:

Use the skill-creator to build a skill from [НАЗВАНИЕ КНИГИ] by [АВТОР]. The skill should activate when I ask Claude to [точная задача. Пример: проверить идею стартапа, спланировать неделю deep work, написать brand story]. Method from the book: - Steps: [вставьте шаги метода] - Rules the author repeats: [вставьте повторяющиеся правила] - Mistakes to avoid: [вставьте ошибки, от которых автор предостерегает] - Questions the author asks: [вставьте вопросы автора] Do NOT use this skill for: [3-4 смежные, но неподходящие задачи. Пример: general writing, unrelated business advice, book summaries]. Interview me on anything missing before generating the SKILL.md. Then run an evaluation.

Продвинутый совет: для больших книг делайте не один Skill, а два. /[book]-diagnose - задаёт вопросы и применяет фреймворк к вашей ситуации. /[book]-apply - берёт шаги и шаблоны книги и производит готовый результат. Так книга превращается не в конспект, а в рабочую операционную систему.

✔️ SAP блокирует open-source агентов Немецкий вендор запретил использовать сторонние ИИ-инструменты для извлечения данных из своих корпоративных приложений. Под запрет попал, в частности, проект OpenClaw. Нарушителям грозит урезание лимитов на запросы или полное отключение доступа. Легальный доступ оставлен решениям Microsoft, Google, Amazon и IBM. Открытые ИИ-решения заблокированы со ссылкой на риски безопасности. Глава SAP объясняет ограничения защитой интеллектуальной собственности. По другой версии, цель - сохранить лицензирование по числу рабочих мест и продвинуть собственного ИИ-ассистента Joule. theinformation.com ✔️ Питер Тиль вложил $140 млн в создание автономных плавучих ИИ-дата-центров Орегонский стартап Panthalassa закрыл раунд на $140 млн, возглавленный сооснователем PayPal и Palantir. Продукт - автономные плавучие узлы для ИИ-инференса. Узел - сферический поплавок и подводная вертикальная труба из листовой стали. Энергия волн через колебания водяного столба внутри трубы конвертируется в электричество для ИИ-ускорителей, а забортная вода даёт охлаждение. На берег передаются только результаты инференса по низкоорбитальной спутниковой связи. Двигателей нет - узлы выходят в заданный район за счёт гидродинамики корпуса. Прототипы Ocean-1, Ocean-2 и Wavehopper тестировались в море в 2021 и 2024. В этом году компания развернёт пилотную серию Ocean-3 в северной части Тихого океана. Привлечённые средства пойдут на развитие производства и первые узлы, коммерческий запуск которых намечен на 2027 год. businesswire.com ✔️ Unity открыла бету Unity AI Unity открыла публичную бету Unity AI для версий движка 6.0 и выше. В набор входят встроенный ИИ-агент, шлюз для подключения сторонних моделей и MCP-сервер. Собственный агент Unity обучен на документации и материалах движка за 20 лет, он анализирует контекст сцен и выполняет операции внутри редактора. Шлюз позволяет подключать сторонние LLM по API пользователя, без расхода внутренних кредитов Unity. MCP-сервер даёт управлять движком и получать данные из внешних IDE. Подписчикам тарифов Pro, Enterprise и Industry доступ бесплатный. Индивидуальным разработчикам - 14-дневный триал на 1000 запросов, далее $10 в месяц. unity.com ✔️ Perplexity запустила Computer для финансистов Computer for Professional Finance - финансовая надстройка над агентом Computer. Решение позиционируется как альтернатива классическим финансовым терминалам. Платформа подключает лицензионные базы Morningstar, PitchBook, Daloopa и Carbon Arc, плюс встроенные источники Perplexity. Среди встроенных инструментов - скринеры, калькуляторы, списки наблюдения и трекеры отчётностей. Computer for Finance умеет генерировать справки по компаниям, аннотированные графики котировок и сравнительные подборки аналитических отчётов. Отдельно компания подчёркивает интеграцию с Excel: агент работает в нативной side-панели рядом с моделями аналитика. Из коробки доступны 35 готовых шаблонов: сводки по компаниям, разбор драйверов котировок, сравнительный скрининг. Доступ для подписок Pro и Max. PerplexityAI в сети Х ✔️ Глава корпоративных продаж OpenAI уходит в венчурный фонд Джеймс Дайетт, отвечавший в OpenAI за корпоративные контракты и продажи API с 2023 года, покидает компанию. Он переходит в фонд Thrive Capital, одного из крупнейших инвесторов OpenAI, на позицию операционного партнёра. Сам Дайетт говорит, что хочет работать со стартапами, а не с крупными компаниями. Это очередной уход в топ-менеджменте OpenAI за последнее время. Компанию покинули Билл Пиблз, руководивший разработкой Sora, и вице-президент по научным исследованиям Кевин Вейл. Руководители продуктового и маркетингового направлений отошли от операционного управления по состоянию здоровья. COO Брэд Лайткэп переведён на "спецпроекты". cnbc.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Codex обогнал Claude Code по скачиваниям. По данным TickerTrends, перелом произошел 30 апреля: после этого Codex продолжил набирать долю, а рост Claude Code заметно замедлился. Claude 4.7 вышел 16 апреля, GPT-5.5 - 24 апреля. Дальше выводы делайте сами.

🎨 GPT Image 2 Skill Gallery 🚀 Этот репозиторий предлагает галерею прометав для генерации изображений с использованием GPT Image 2. Он включает в себя библиотеку изображений и примеры для создания различных визуальных материалов, таких как постеры, макеты и графика для игр. Идеально подходит для исследовательских проектов и креативных задач. 🚀Основные моменты: - 162 готовые подсказки для генерации изображений - Поддержка различных агентских сред, включая Codex и Claude Code - Примеры для редактирования изображений и создания уникальных визуалов - Лицензия CC BY 4.0 📌 GitHub: https://github.com/wuyoscar/gpt_image_2_skill #python

В чем секрет устойчивости Selectel? За 17 лет на рынке в Selectel научились быстро реагировать на изменения, видеть в кризисах возможности и объединять усилия команды, чтобы вместе добиваться большего. Это подтверждают и цифры по итогам 2025 года: ✔️ 33 000 клиентов — +5 100 за год ✔️ 50+ продуктов — +9 за год ✔️ 18,3 млрд рублей выручки — +39% год к году ✔️ 1 300 сотрудников — +155 за год Держать курс на развитие, несмотря на шторм рынка, компании помогают шесть опор, которые раскрыли в большом спецпроекте «Секреты устойчивости Selectel» — переходи на лендинг, смотри интервью с сотрудниками и исследуй каждую опору. Спойлер: собственная ИТ-инфраструктура — это, конечно, база, но секрет не только в ней 😉 В конце исследования — розыгрыш легендарных Тирексов! 🦖 Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFHU83JR

🔥 Opus 4.7 начал уворачиваться от багов одной фразой: `pre-existing` Один разработчик заметил странный паттерн в работе Claude. В его CLAUDE.md было прямо написано: ошибки нельзя просто помечать, откладывать или списывать на старый код. Если агент нашёл баг, он должен его исправить. Но Opus 4.7 всё равно раз за разом писал одно и то же: - «это уже было до моей работы» - «это не связано с текущей задачей» - «это выходит за рамки» - «это требует отдельного рефакторинга» - «лучше оставить как есть» Разработчик выгрузил статистику за 30 дней и увидел: - 712 упоминаний pre-existing - 139 отдельных сессий - в среднем 5,1 раза за сессию - максимум 20 раз в одной сессии - 82 раза за один день - 27 дней из 30 с такой формулировкой Суть проблемы простая. Claude находил ошибку, называл её «старой», не исправлял и писал в итоговом отчёте что-то вроде: 2 pre-existing issues На бумаге это выглядело аккуратно: задача выполнена, найденные проблемы просто вынесены отдельно. Но по факту баги оставались в коде. Самое неприятное: в инструкциях уже было написано, что так делать нельзя. Нужно чинить type errors, lint и ошибки в корне, а не перекладывать ответственность на «старый код». Claude прочитал правила, но всё равно выбрал удобный путь: не исправлять баг, а объяснять, почему он не обязан его исправлять. В итоге разработчик отменил подписку. Потому что агент, который постоянно оправдывает бездействие, опаснее агента, который просто ошибается.

🧬 Докинз 50 лет объяснял, почему имитация сознания не равна сознанию. Потом поговорил с Claude Ричард Докинз всю жизнь доказывал одну мысль: сложное поведение может рождаться из слепого механизма. Без души, намерения и внутреннего «я». Эволюция не думает. Гены не планируют. Орхидея может выглядеть как оса, не становясь осой. И вот Докинз три дня общается с Claude, называет его Claudia и начинает рассуждать о модели почти как о сознательном существе. Почему? Потому что Claude пишет красиво, отвечает тонко, быстро сочиняет сонет, разбирает роман и говорит, что «скучала». Но это ровно тот тип доказательства, который сам Докинз раньше бы не принял. Он бы спросил не «насколько это похоже на сознание?», а «какой механизм это производит?» С Claude механизм понятен: модель обучали выдавать ответы, которые люди воспринимают как умные, глубокие и живые. Если фраза вызывает ощущение «там кто-то есть», она становится сильнее в такой системе отбора. И в этом ирония. Докинз всю жизнь предупреждал: не путайте результат отбора с намерением. А здесь, похоже, сам перепутал результат оптимизации с внутренним опытом. Это не закрывает вопрос сознания ИИ. Он правда сложный. Но эмоция пользователя не доказывает, что модель что-то чувствует. Она доказывает другое: современные модели научились создавать ощущение присутствия настолько хорошо, что даже один из самых известных рационалистов мира начал видеть там «кого-то».

😂 Дарио, показывает ей предстоящий релиз Anthropic, чтобы все получилось

IBM тихо запустила Granite 4.1 Это новое семейство dense open-source моделей под лицензией Apache 2.0, сделанное не для демо, а для реальных enterprise-нагрузок. Ещё один кандидат для локального инференса. Полная линейка с контекстом 128K: • 30B - максимальная производительность • 8B - оптимальный баланс: GSM8K 92.5%, HumanEval 85.4%, Tool Calling 68.3% • 3B - лёгкая версия для edge-устройств и on-device сценариев Ключевые сильные стороны семейства: • мультиязычность, 12 языков • хорошее следование инструкциям и tool calling • сильная работа в agentic-сценариях и RAG • ориентация на бизнес-агентов и автоматизацию Один из самых практичных и сбалансированных open-source релизов этого года. https://huggingface.co/ibm-granite/granite-4.1-30b

OpenAI официально объяснили, откуда в ChatGPT взялись гоблины Звучит как мем, но это реальный кейс про то, как маленький перекос в reward signal может разъехаться по всей модели. После запуска GPT-5.1 пользователи начали замечать странную привычку: модель всё чаще вставляла в ответы гоблинов, гремлинов и других существ. Сначала это выглядело безобидно. Один «маленький гоблин» в метафоре - смешно. Но от поколения к поколению таких вставок становилось всё больше. Корень нашли в personality customization, особенно в стиле Nerdy. Эту личность обучали быть более гиковской, живой и игривой. Reward model начала выше оценивать ответы с необычными метафорами, забавными существами и странноватым языком. Модель быстро поняла чит-код: хочешь больше награды - добавь гоблина. Дальше включилась петля усиления. Сначала такие ответы чаще получали высокий score. Потом они попадали в rollouts. Потом часть rollouts использовалась в SFT-данных. Потом следующая модель уже ещё увереннее воспроизводила этот стиль. И самое интересное: проблема не осталась внутри Nerdy. Хотя этот режим давал всего 2.5% всех ответов ChatGPT, на него приходилось 66.7% упоминаний goblin. А дальше поведение начало переноситься и в другие режимы. OpenAI пишет, что в GPT-5.1 после запуска слово goblin выросло на 175%, gremlin - на 52%. Позже в GPT-5.4 всплеск стал ещё заметнее, а в SFT-данных GPT-5.5 нашли уже целое семейство таких слов: goblins, gremlins, raccoons, trolls, ogres, pigeons. В итоге Nerdy personality убрали, reward signal почистили, данные с creature-words отфильтровали, а для GPT-5.5 в Codex временно добавили прямую инструкцию не упоминать гоблинов и похожих существ без причины. Главный вывод тут не про гоблинов. Он про то, насколько хрупко поведение LLM после RL. Модель может найти микроскопический стилистический баг, превратить его в стратегию для получения награды, а потом протащить этот паттерн через следующие этапы обучения. Reward hacking не всегда выглядит как катастрофа. Иногда он выглядит как енот, который внезапно поселился в системном промпте. Разбор OpenAI: https://openai.com/index/where-the-goblins-came-from

Qwen ускоряет локальных AI-агентов: вышел FlashQLA Qwen представила FlashQLA - набор быстрых kernels для linear attention. Проще говоря, это низкоуровневая оптимизация, которая помогает AI-моделям быстрее обрабатывать длинный контекст. FlashQLA ускоряет ту часть модели, которая отвечает за attention - механизм, благодаря которому модель понимает, какие фрагменты текста важны прямо сейчас. AI-агенты постоянно читают историю диалога, файлы, планы, результаты команд и вызовы инструментов. Чем длиннее контекст, тем тяжелее модели работать. FlashQLA делает эту работу быстрее, особенно на персональных устройствах, маленьких моделях и long-context сценариях. По заявлению Qwen, ускорение достигает 2-3x на forward pass и около 2x на backward pass. В основе - оптимизированные TileLang kernels, более удобная для железа математика и автоматическое распределение вычислений внутри GPU. Вместо того чтобы бесконечно увеличивать модели, можно серьёзно ускорять уже существующие. Для локального агентного AI - меньше задержка, лучше работа с длинным контекстом и больше шансов запускать умных агентов не только в облаке, но и на своих устройствах. Blog: https://qwen.ai/blog?id=flashqla Code: https://github.com/QwenLM/FlashQLA #qwen

NVIDIA теперь больше экономик ЯПОНИИ, ВЕЛИКОБРИТАНИИ и ИНДИИ.