Machine learning Interview

⚡️ В крупнейшей больнице Нью-Йорка заговорили о замене радиологов ИИ CEO NYC Health + Hospitals Митчелл Кац прямо заявил: уже сейчас ИИ способен закрыть значительную часть задач радиологии. Главный барьер не технологии, а регуляция. Речь не про будущее, а про текущие возможности. ИИ уже активно используют для анализа маммограмм и рентгена, и это помогает справляться с растущим потоком исследований. Как это может выглядеть на практике ИИ делает первичное чтение снимков, а врач подключается только там, где есть отклонения или сомнения. Это ускоряет поток и снижает нагрузку на специалистов. Радиология это не поиск одной «точки на снимке». Это работа с контекстом: анатомия, история пациента, прошлые исследования, уровень неопределённости. И именно здесь ИИ пока не дотягивает до полной автономии. Поэтому даже одобренные FDA решения сегодня остаются ассистентами они улучшают качество изображений, помогают с триажем и подсвечивают аномалии, но не берут на себя финальное решение. Технология уже готова менять процесс, но ответственность пока остаётся за врачом futurism.com/artificial-intelligence/hospital-ceo-ai-radiology

⚡️ PicoClaw: ИИ-ассистент на Go, который работает на железе за $10 и жрёт меньше 10 МБ оперативки Sipeed выложили PicoClaw - ультралёгкого AI-агента, написанного на Go с нуля. Это не форк и не обёртка, а самостоятельный проект. Около 95% кода сгенерировал сам агент, а люди уже довели его до рабочего состояния. По цифрам всё выглядит очень мощно: меньше 10 МБ оперативки против гигабайтов у многих аналогов, запуск меньше чем за секунду даже на одноядерном процессоре с частотой 0.6 ГГц. Один бинарник работает на x86, ARM, MIPS, RISC-V и LoongArch. То есть PicoClaw можно запустить хоть на Raspberry Pi, хоть на дешёвом одноплатнике, хоть на старом Android-смартфоне через Termux. По возможностям тоже: 30+ LLM-провайдеров, 17+ каналов связи, MCP для внешних инструментов, веб-поиск, работа с файлами, выполнение кода, cron-задачи, субагенты, роутинг моделей и vision pipeline. Интерфейсы тоже на любой случай: WebUI для обычной работы, TUI для серверов, CLI для совсем минимальных сред. Docker Compose тоже есть из коробки. За два месяца проект набрал 26 тысяч звёзд на GitHub и 190 контрибьюторов. До полноценного продакшена он ещё не дорос, но для домашней автоматизации, умных камер, мини-серверов и edge-задач уже выглядит очень серьёзно. https://github.com/sipeed/picoclaw

⚡️ Карпати собрал второй мозг на LLM Андрей Карпаты, один из самых влиятельных людей в мире AI, поделился подходом, который может изменить то, как мы работаем с информацией. Он перестал тратить токены LLM на написание кода и переключился на нечто более интересное: построение персональных баз знаний с помощью языковых моделей. Идея простая, но мощная. Карпаты собирает сырые данные из разных источников (статьи, научные работы, репозитории, датасеты, изображения) в директорию raw/. Затем LLM инкрементально “компилирует” из этого вики – коллекцию .md файлов с четкой структурой директорий. Модель сама создает саммари, обратные ссылки, категоризирует данные по концептам, пишет статьи для каждого из них и связывает все между собой. Для конвертации веб-статей в .md файлы он использует расширение Obsidian Web Clipper, а все связанные изображения скачивает локально, чтобы LLM мог к ним обращаться. В качестве IDE выступает Obsidian. Через него Карпаты просматривает сырые данные, скомпилированную вики и визуализации. Важный момент: LLM пишет и поддерживает все данные вики самостоятельно, человек почти не трогает это руками. Плюс Obsidian-плагины вроде Marp позволяют рендерить данные в других форматах, например в слайды. Еще один крутой прием - LLM-«линтинг» вики. Модель прогоняет проверки здоровья базы, находит противоречивые данные, заполняет пробелы через веб-поиск, обнаруживает интересные связи для новых статей и постепенно повышает целостность данных. Следующий логичный шаг - синтетическая генерация данных и файнтюнинг, чтобы LLM «знала» данные в своих весах, а не только через контекстное окно. Карпати считает, что здесь есть место для нового крутого продукта, а не просто набора скриптов. И с этим сложно не согласиться. https://uproger.com/karpati-sobral-vtoroj-mozg-na-llm/

🚀 Gemma 4 - новое семейство открытых моделей Google, которые можно запускать прямо на своём железе. Модели заточены для сложного reasoning и агентных задач. 🔵 Доступны в четырёх вариантах: • 31B Dense и 26B MoE Топовый уровень производительности для сложных локальных задач: кастомные код-ассистенты, анализ научных данных и не только. • E4B и E2B (Edge) Оптимизированы для мобильных устройств — работают в реальном времени с текстом, изображениями и аудио. 🤖 Что можно делать: • строить автономных ИИ-агентов • планировать и выполнять многошаговые задачи • взаимодействовать с приложениями • искать данные и вызывать API 👉 Встроенная работа с инструментами (tool use) из коробки. 🧠 Контекст до 256K токенов: • анализ целых кодовых баз • длинные цепочки действий без потери контекста • стабильная работа в сложных сценариях ⚡️ Начать можно уже сейчас через Google AI Studio Также веса моделей доступны на Hugging Face, Kaggle и Ollama. Лицензия: Apache 2.0. https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-4/ @ai_machinelearning_big_data #Gemma

⚡️ 10 полностью бесплатных курсов по ИИ актуальных на 2026 год: Anthropic: http://anthropic.skilljar.com Google: http://grow.google/ai Meta: http://ai.meta.com/resources NVIDIA: http://developer.nvidia.com/training Microsoft: http://learn.microsoft.com/training OpenAI: http://academy.openai.com IBM: http://skillsbuild.org AWS: http://skillbuilder.aws DeepLearningAI: http://deeplearning.ai Hugging Face: http://huggingface.co/learn

⚡️ OpenAI УНИЧТОЖЕН - правительство Индии обвиняет компанию в незаконном использовании рабского труда индийских программистов. По «утечке», до 40% всех запросов по программированию якобы обрабатывает не GPT-5.4 Codex, а реальные разработчики из Индии, работающие в закрытых центрах в Корапуте. История получила продолжение после «закрытия» Sora, якобы сотни аниматоров вышли наружу и рассказали, как всё устроено на самом деле. Вишенка на торте - к теме даже «подключили» Трампа: он якобы заявил, что с американскими программистами у ChatGPT был бы шанс снова стать великим. Звучит как громкое расследование.

С тебя — желание работать над передовой генеративной языковой моделью. С нас — классные условия и возможность попасть в Сбер за один день! 😉 4 апреля состоится One Day Offer* для NLP-специалистов, которые готовы изменить представление о возможностях ИИ и создать технологию будущего. За последний год твоя будущая команда: ✔️ выпустила сильную русскоязычную модель GigaChat MAX уровня GPT-4 ✔️открыла доступ к MoE-модели А следующее достижение может быть уже с твоим участием. Регистрируйся по ссылке и будь готов к карьерному взлёту! * One Day Offer — предложение о работе за один день. * NLP-специалист — инженер по разработке больших языковых моделей

Парень переписал Claude Code на Python за ночь - и взорвал GitHub Anthropic случайно засветили исходники своего ИИ-редактора Claude Code и они мгновенно разлетелись по сети. Разработчик из Южной Кореи, Sigrid Jin, увидел это в 4 утра и не стал ждать. За одну ночь он переписал ключевые части проекта на Python и выложил форк под названием Claw Code. Результат: - 50 000 звёзд всего за 2 часа - вирусное распространение по всему GitHub - полноценный агентный стек, сохранённый в новой реализации Сейчас он уже работает над версией на Rust. История про то, как скорость и скилл иногда решают больше, чем команды и бюджеты https://github.com/instructkr/claw-code

Тест свежих LLM теперь - полноценная работа в 2026

Осталось 10 дней регистрации на Agents Week — интенсив по созданию ИИ-агентов от ШАДа Пять вечеров с лекциями и возможностью задавать вопросы экспертам, много и ещё раз много практики. Всё будет проходить с 6 по 10 апреля. За одну рабочую неделю погрузитесь в проектирование, настройку и продакшен ИИ-агентов. Четыре главных итога интенсива: → минус рутина → минус времени на рабочие и личные задачи → плюс возможностей и креативности → плюс вайб от нетворкинга Скорее регистрируемся по этой ссылке. Заявки принимают до 9 апреля включительно

🔥 Microsoft Critique: deep research на стероидах, где одна модель генерирует, а вторая её критикует Microsoft выкатили Critique. Это инструмент для deep research, который одновременно запускает несколько моделей на один запрос. Работает так: первая модель берёт на себя генерацию, вторая выступает рецензентом и вычищает ошибки и неточности до того, как вы увидите финальный ответ. Какие именно модели работали над ответом, видно в шапке. По бенчмарку DRACO показывают SOTA, других замеров пока нет. Так что насколько это реально лучше обычного deep research, вопрос открытый. Отдельно интересен режим Council для обычных запросов. Ваш промпт прогоняется через несколько моделей параллельно, и вы видите все варианты сразу. Плюс краткая выжимка: где модели согласны, а где разошлись во мнениях. На широкую аудиторию пока не раскатили, можно подать заявку на ранний доступ. Будет ли это в обычной подписке за $20, неизвестно. Хотя, если честно, мультимодельный пайплайн с критиком можно собрать самому за вечер через API. И точно выйдет дешевле. techcommunity.microsoft.com/blog/microsoft365copilotblog/introducing-multi-model-intelligence-in-researcher/4506011

🦾 MLOps — связующее звено между идеей, кодом и реальными бизнес-результатами Курс от OTUS научит вас превращать эксперименты в стабильные сервисы. Вы выстроите полный конвейер — от хранения данных и исходников до переобучения моделей машинного обучения и их развёртывания в Kubernetes. Освоите востребованные инструменты: Docker, Airflow, MLflow, Prometheus, Grafana, Kafka и другие. Вы научитесь управлять инфраструктурой, автоматизировать CI/CD, следить за метриками и качеством моделей. После курса вы будете не просто понимать MLOps — вы сможете строить системы, на которых держатся продукты машинного обучения. ➡️ Пройдите короткое вступительное тестирование и получите специальные условия на обучение 🎁 в честь Дня рождения Otus:: https://tglink.io/415e51b040f94d?erid=2W5zFGqgcad #реклама О рекламодателе

Claude теперь управляет твоим компьютером и превращается в полноценного end-to-end разработчика. Он не просто пишет код: - сам генерирует приложение - сам запускает его - кликает по интерфейсу как пользователь - находит баги - сам же их фиксит и улучшает продукт И всё это за часы. Включается через /mcp. Раньше было так: Claude написал код → ты запускаешь → даёшь фидбек → он правит. Теперь этот цикл исчез. Всё происходит в одном непрерывном процессе прямо в терминале. Без переключений. Без ручной проверки. Инструмент доступен в режиме research preview на тарифах Pro и Max. https://code.claude.com/docs/en/computer-use

LongCat-AudioDiT - новая SOTA диффузионная TTS-модель от Meituan. Модель генерирует речт напрямую в латентном пространстве аудиоволн (waveform latent space), без авторегрессии → меньше накапливаемых ошибок. Ключевое: Архитектура: Wav-VAE + Diffusion Размеры: 1B и 3.5B параметров Языки: китайский + английский SOTA по клонированию голоса (SIM: 0.818 / 0.797 на Seed-ZH / Seed-Hard) Алгоритм APG вместо CFG — лучшее качество и естественность звука Решена проблема несоответствия обучения и инференса в диффузионных TTS Неочевидный вывод: лучший VAE ≠ лучший TTS 📄 Tech Report: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-AudioDiT/blob/main/LongCat-AudioDiT.pdf 🐙 GitHub: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-AudioDiT 🤗 Hugging Face: https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-AudioDiT-3.5B

Это войдёт в историю: как основатель GitLab использовал ИИ в борьбе с раком У Сида Сийбранди, основателя GitLab, диагностировали редкую форму рака. Стандартные протоколы лечения не давали результата, и в какой-то момент врачи сказали: больше ничего нельзя сделать. Сид не принял это как приговор. Он собрал команду экспертов, погрузился в медицинскую литературу и начал самостоятельно разбираться в вариантах терапии. В этом процессе одним из главных инструментов стал ChatGPT. Что именно делал ИИ в этой истории? Не ставил диагнозы и не назначал лечение - это по-прежнему задача врачей. Но он помог в разы ускорить работу с огромным массивом научных данных: быстро находить релевантные исследования среди тысяч публикаций, структурировать медицинскую информацию о состоянии здоровья, формулировать правильные вопросы для специалистов и сравнивать разные подходы к лечению. Сейчас рак Сида в ремиссии ♥

Остальные кнопки - лишний мусор )

✔️ Утечка в Anthropic раскрыла детали новой модели Claude. Из-за ошибки в CMS в открытый доступ попали около 3000 внутренних документов Anthropic. Главной утечкой стала информация о разработке новой модели, которая в черновиках упоминается как Mythos и Capybara. Представители компании подтвердили тестирование продукта. Mythos или Capybara представляет собой новый класс моделей, стоящий на ступень выше актуальной флагманской Opus. Разработчики заявляют о качественном скачке в логике, написании кода и кибербезопасности - результаты тестов значительно превосходят показатели Opus 4.6. В документах говорится, что возможности модели по поиску уязвимостей могут представлять угрозу. Из-за этого релиз будет крайне осторожным: сначала API откроют узкой группе раннего доступа. Другой преградой для релиза стала высокая стоимость инференса - Anthropic пытается оптимизировать архитектуру, чтобы сделать использование модели рентабельным. fortune.com ✔️ OpenAI запустила систему плагинов для Codex. Обновление ориентировано в первую очередь на корпоративные IT-команды, которые смогут упаковывать рабочие процессы, интеграции и настройки MCP-серверов в версионируемые пакеты. Из коробки Codex поддерживает работу с Slack, Figma, Notion и Gmail. Через эти плагины Codex может брать на себя задачи по планированию, сбору информации и координации, которые предшествуют разработке и управлять последующими процессами. Новая функция уже доступна в приложении Codex, CLI и расширениях для IDE. В будущем OpenAI планирует запустить официальный каталог плагинов и добавить платформу для их публикации. OpenAI Developers в сети Х ✔️ Суд временно заблокировал запрет Пентагона на использование моделей Anthropic. Федеральный суд США вынес предварительное постановление, запрещающее Министерству обороны разрывать связи с разработчиком чат-бота Claude. Судья встала на сторону стартапа, расценив действия властей как незаконную месть за корпоративную позицию, а не как защиту национальной безопасности. Суд также отверг аргументы правительства о риске саботажа со стороны Anthropic. Юристы стартапа доказали техническую невозможность подобных сценариев: после развертывания модели на стороне заказчика компания лишается доступа к ней и не может удаленно отключить нейросеть, изменить ее код или отследить, как именно военные ее применяют. Вступление судебного приказа в силу отложено на семь дней, чтобы дать правительству время на апелляцию. Представитель Минобороны назвал вердикт «позором», сославшись на фактические ошибки суда. bloomberg.com ✔️ В Gemini появилась функция миграции из ChatGPT и Claude. Google добавила в Gemini возможность легкого перехода с конкурирующих ИИ-платформ. Теперь можно перенести предпочтения, сохраненный контекст и полную историю чатов из ChatGPT и Claude. Механика миграции работает двумя способами. Для переноса персональных настроек используется промпт: его нужно скопировать в старый ИИ-ассистент для генерации сводки, а затем вставить ответ в Gemini. Историю диалогов предлагается загружать архивом истории в формате ZIP объемом до 5 ГБ. Это позволит продолжить старые беседы уже в интерфейсе Google. В рамках обновления раздел Past Chats также переименован в Memory. blog.google ✔️ CapCut расширил географию доступа к генератору видео Seedance 2.0. Вслед за релизом инструмента Video Studio на базе Seedance 2.0, CapCut открыла доступ к функциям генерации для новых регионов. Теперь обновление доступно пользователям из Европы, Канады, Австралии, Новой Зеландии и Южной Кореи. Опробовать возможности модели можно в бесплатном пробном периоде на всех платформах сервиса, включая мобильное приложение, десктопный клиент и веб-версию. Для пользователей сервиса также опубликовано руководство по работе с новыми ИИ-инструментами редактора. СupCut в сети Х @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Клод не смог находить Opus 5.6 Отменяем подписку 😂

⚡️ Приватные шаги мышления Claude. Кто-то задал Claude вопрос про Иран. Во время ответа его расширенное «мышление» наткнулось на новости об ударах по Ирану и тон сразу изменился. Он читает первый результат поиска и как будто думает: «Ого…» Это выглядит не как сгенерированный ответ, а как реальный внутренний поток мыслей, застигнутый врасплох. Затем он отдельно ищет информацию об авиаударах, чтобы подтвердить - и в «внутреннем монологе» буквально появляется: «Holy shit». Это уже не просто ответ модели - это момент, когда ИИ сталкивается с новостью в реальном времени. reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1ribnke/claudes_extended_thinking_found_out_about_iran_in/