¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Machinelearning
Ir al canal en 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
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Machinelearning
El canal Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 299 666 suscriptores, ocupando la posición 320 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 246 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 299 666 suscriptores.
Según los últimos datos del 03 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -7 788, y en las últimas 24 horas de -213, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.56%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.59% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 22 679 visualizaciones. En el primer día suele acumular 16 766 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 174.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como openai, claude, api, gemini, контекст.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“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”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 04 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
299 666
Suscriptores
-21324 horas
-1 5227 días
-7 78830 días
Carga de datos en curso...
Canales Similares
Nube de Etiquetas
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
junio '26
junio '26
+2
en 18 canales
mayo '26
+68
en 75 canales
Get PRO
abril '26
+101
en 82 canales
Get PRO
marzo '26
+178
en 102 canales
Get PRO
febrero '26
+6 655
en 171 canales
Get PRO
enero '26
+211
en 215 canales
Get PRO
diciembre '25
+7 412
en 95 canales
Get PRO
noviembre '25
+25 219
en 116 canales
Get PRO
octubre '25
+41 984
en 79 canales
Get PRO
septiembre '25
+56 475
en 244 canales
Get PRO
agosto '25
+79 039
en 85 canales
Get PRO
julio '25
+70 425
en 197 canales
Get PRO
junio '25
+13 287
en 152 canales
Get PRO
mayo '25
+39 092
en 94 canales
Get PRO
abril '25
+39 358
en 102 canales
Get PRO
marzo '25
+20 790
en 92 canales
Get PRO
febrero '25
+6 503
en 81 canales
Get PRO
enero '25
+8 675
en 295 canales
Get PRO
diciembre '24
+3 575
en 144 canales
Get PRO
noviembre '24
+3 287
en 216 canales
Get PRO
octubre '24
+4 115
en 93 canales
Get PRO
septiembre '24
+4 404
en 233 canales
Get PRO
agosto '24
+1 750
en 80 canales
Get PRO
julio '24
+2 866
en 67 canales
Get PRO
junio '24
+12 257
en 101 canales
Get PRO
mayo '24
+11 108
en 80 canales
Get PRO
abril '24
+1 695
en 76 canales
Get PRO
marzo '24
+2 971
en 70 canales
Get PRO
febrero '24
+5 661
en 31 canales
Get PRO
enero '24
+2 647
en 56 canales
Get PRO
diciembre '23
+1 304
en 52 canales
Get PRO
noviembre '23
+5 784
en 103 canales
Get PRO
octubre '23
+2 155
en 24 canales
Get PRO
septiembre '23
+2 924
en 0 canales
Get PRO
agosto '23
+2 277
en 1 canales
Get PRO
julio '23
+1 133
en 0 canales
Get PRO
junio '23
+1 313
en 0 canales
Get PRO
mayo '23
+3 157
en 0 canales
Get PRO
abril '23
+3 027
en 0 canales
Get PRO
marzo '23
+4 643
en 0 canales
Get PRO
febrero '23
+1 040
en 0 canales
Get PRO
enero '23
+861
en 0 canales
Get PRO
diciembre '22
+757
en 0 canales
Get PRO
noviembre '22
+1 414
en 0 canales
Get PRO
octubre '22
+583
en 0 canales
Get PRO
septiembre '22
+623
en 0 canales
Get PRO
agosto '22
+578
en 0 canales
Get PRO
julio '22
+738
en 0 canales
Get PRO
junio '22
+905
en 0 canales
Get PRO
mayo '22
+1 033
en 0 canales
Get PRO
abril '22
+640
en 0 canales
Get PRO
marzo '22
+936
en 0 canales
Get PRO
febrero '22
+420
en 0 canales
Get PRO
enero '22
+442
en 0 canales
Get PRO
diciembre '21
+444
en 0 canales
Get PRO
noviembre '21
+597
en 0 canales
Get PRO
octubre '21
+650
en 0 canales
Get PRO
septiembre '21
+491
en 0 canales
Get PRO
agosto '21
+489
en 0 canales
Get PRO
julio '21
+532
en 0 canales
Get PRO
junio '21
+512
en 0 canales
Get PRO
mayo '21
+518
en 0 canales
Get PRO
abril '21
+570
en 0 canales
Get PRO
marzo '21
+424
en 0 canales
Get PRO
febrero '21
+405
en 0 canales
Get PRO
enero '21
+761
en 0 canales
Get PRO
diciembre '20
+18 472
en 0 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 04 junio | 0 | |||
| 03 junio | 0 | |||
| 02 junio | +1 | |||
| 01 junio | +1 |
Publicaciones del Canal
NVIDIA выкатили Nemotron 3 Ultra (550B-A55B) - свою самую сильную open-weight модель на сегодня, причём вместе с полной схемой обучения.
Главный фокус на эффективность инференса в реальных long-context agentic сценариях, где модель долго держит контекст, работает с инструментами и выполняет многошаговые задачи.
Открыли почти всё:
• base-модель
• post-trained версии
• reward checkpoints
• NVFP4-квантованные версии
• тренировочные данные
• рецепты обучения
Технически внутри тоже интересно:
• 550B параметров всего, 55B активных
• гибридная архитектура Mamba2 + Transformer
• примерно 4:1 в пользу Mamba относительно Attention
• претрейн в NVFP4 на 20T токенов
• LatentMoE-архитектура
• двухэтапный MOPD post-training
• нативная поддержка MTP
🤗BF16 checkpoint: https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16
🤗NVFP4 checkpoint: https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-NVFP4
📜Technical Report: https://research.nvidia.com/labs/nemotron/files/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-Technical-Report.pdf
@ai_machinelearning_big_data
| 2 | ✔️ DeepSeek привлекает около $7,4 млрд инвестиций
Китайская компания проводит первый в своей истории раунд привлечения внешнего капитала около 50 млрд юаней ($7,4 млрд).
По данным агентства Reuters, после вложений компанию оценят в 350–400 млрд юаней ($52–59 млрд).
Крупнейшими внешними инвесторами могут стать интернет-холдинг Tencent и производитель аккумуляторов CATL: первый рассматривает вложение 10 млрд юаней, второй - 5 млрд.
Основатель DeepSeek Liang Wenfeng, по словам источников, внесёт 20 млрд юаней собственных средств (это самый крупный частный взнос в раунде).
Переговоры также ведутся с государственным фондом поддержки ИИ КНР, а также с NetEase и JD.com. Общее число инвесторов, как ожидается, не превысит десяти. Среди возможных участников называют гонконгские IDG Capital и Monolith Management.
На фоне западных сделок раунд выглядит скромно: Anthropic в прошлом месяце привлёк $65 млрд, OpenAI в марте - $122 млрд.
О планах выхода на биржу DeepSeek пока не заявлял.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 16 333 |
| 3 |  В Яндекс Музыке появилась первая функция ИИ-компаньона люмена
Пользователи могут разбудить своих ИИ-помощников в поиске стриминга, задав туда текстовый запрос, — и получить на его основе гиперконтекстную Мою волну.
Люмен переводит свободную человеческую речь в параметры для рекомендаций, а дальше алгоритмы Моей волны подбирают нужные треки.
Они учитывают предпочтения юзера и характеристики композиций из каталога, а также контекст их прослушивания: время суток, день недели и устройство, с которого пользователь слушает треки.
Похоже, в ИИ-ассистентах все больше ценится именно отзывчивость. По словам разработчиков, люмен со временем начинает лучше понимать юзера, укрепляя эмоциональную связь между слушателем и площадкой.
@ai_machinelearning_big_data | 14 816 |
| 4 |  ✔️ Google выпустила Gemma 4 12B
DeepMind опубликовала веса мультимодальной модели Gemma 4 12B, которая обрабатывает текст, изображения и аудио без использования отдельных энкодеров.
Отказ от внешних модулей снизил вычислительную задержку и требования к памяти. Модель работает локально на устройствах с 16 ГБ ОЗУ, показывая в бенчмарках результаты на уровне моделей класса 26B.
Веса выложены на Hugging Face, поддержка модели добавлена в Ollama и LM Studio. Лицензия Apache 2.0, допускающая коммерческое применение.
blog.google
✔️ Ideogram релизнул четвертую версию T2i модели
Ideogram 4.0 получила поддержку разрешения 2K, создание прозрачного фона и позиционирование объектов через bounding boxes. Сохранен фокус на качественном рендеринге текста для логотипов и постеров.
На DesignArena, модель заняла 1 место среди открытых решений, уступив только проприетарным системам OpenAI и Google.
Код и веса опубликованы в открытом доступе. Для коммерческого применения требуется покупка платной лицензии.
Доступен API стоимостью от $0.03 до $0.10 за генерацию в зависимости от качества. Модель есть на площадках ComfyUI, Replicate и Leonardo AI.
В будущих обновлениях обещают добавить работу со слоями и редактируемый текст.
ideogram.ai
✔️ Personal Computer от Perplexity стал доступен на Windows
Система напрямую взаимодействует с локальными файлами, системными утилитами и десктопными приложениями Microsoft (Word, Excel, PowerPoint, Outlook).
Архитектура разбивает запросы на подзадачи и распределяет их между пулом агентов. Personal Computer сортирует директории, переносит метрики из локальных таблиц в презентации и сверяет документы с веб-выдачей.
В интеграции с браузером Comet агент управляет интерфейсами сайтов: заполняет формы, бронирует слоты в календаре и работает с корпоративными платформами. Поддерживается синхронизация - запущенную на смартфоне задачу можно продолжить на ПК. Продукт доступен по листу ожидания для подписчиков Max и Enterprise Max.
perplexity.ai
✔️ Nous Research представила ИИ-агента Hermes Desktop
Hermes Desktop - превью-версия приложения под лицензией MIT для развертывания ИИ-агентов на Windows, macOS и Linux. Инструмент работает из терминала, электронной почты и мессенджеров.
Hermes планирует задачи на естественном языке и использует постоянную память для сохранения контекста проектов. Архитектура поддерживает делегирование: система запускает субагентов с отдельными терминалами для выполнения Python-скриптов, веб-поиска, генерации изображений и синтеза речи.
Для изоляции исполняемого кода доступны пять песочниц: локальная среда, Docker, SSH, Singularity и Modal. Обращения к LLM маршрутизируются через платформу Nous Portal, на которой есть более 300 моделей, в том числе по бесплатным тарифам.
nousresearch.com
✔️ MIT собрали набор для обучения моделей анализу графиков
Институт в коллаборации с IBM Research представил ChartNet - синтетический датасет из 1,5 млн диаграмм для обучения vision-моделей.
Авторы конвертировали существующие графики в исполняемый код, а затем программно модифицировали его для генерации новых примеров.
Датасет включает 24 типа диаграмм на базе 6 библиотек визуализации. Каждый сэмпл содержит сгенерированное изображение, исходный код, таблицу данных и текстовое описание.
По заявлению разработчиков, дообучение на ChartNet позволило компактным моделям превзойти более крупные проприетарные системы в профильных бенчмарках по извлечению визуальной информации.
news.mit.edu
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 15 346 |
| 5 |  ✔️ Anthropic обнулила лимиты после сбоя в Claude Code
Компания сообщила, что полностью сбросила пятичасовой и недельный лимиты для всех подписчиков тарифов Pro и Max.
Это решение должно компенсировать платным пользователям повышенный расход ресурсов, вызванный программным сбоем.
Причиной проблемы стало то, что некоторые сессии Claude Code ошибочно запускали большое число параллельных субагентов. Из-за этого квоты расходовались заметно быстрее, чем предполагалось.
Пользователи жаловались в соцсетях на аномально быстрое исчерпание квот при работе с Claude Code: в ряде случаев дневной лимит заканчивался уже после нескольких простых запросов.
В сообществе разработчиком высказывались предположения, что резкое сокращение доступных квот связано с новой версией функции Dynamic Workflows. Anthropic это опровергла.
Согласно пояснению, причина кроется в особенностях обработки запросов к Opus 4.8: из-за них модель инициировала больше одновременных вызовов инструментов, чем было заложено.
Сам сбой, как утверждается, уже устранён.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 20 295 |
| 6 |  ✔️ США ввели добровольную проверку закрытых ИИ-моделей перед релизом
Президент США подписал указ о кибербезопасности в сфере ИИ. Разработчикам передовых закрытых моделей предлагают добровольно предоставлять государству доступ к продуктам за 30 дней до релиза для аудита безопасности и поиска уязвимостей.
Изначальный 90-дневный период проверки сократили по требованию IT-индустрии. Финальный документ прямо запрещает вводить обязательное государственное лицензирование и принудительную премодерацию.
Одновременно Минфин, Пентагон и АНБ создадут совместный координационный центр. Структура займется защитой правительственной IT-инфраструктуры: автоматизирует сканирование федеральных систем и будет координировать противодействие кибератакам с использованием нейросетей.
whitehouse.gov
✔️ OpenAI добавила в Codex нетехнические плагины
Компания выпустила обновление Codex для пользователей без технического бэкграунда. В продукт добавили 62 ролевых плагина и 110 функций для аналитиков, дизайнеров, инвестбанкиров и специалистов по продажам.
Среди новых инструментов - Sites для конвертации отчетов в интерактивные веб-страницы и Annotations для редактирования фрагментов текста или таблиц через промпты.
Платформа открыта для сторонних разработчиков. Первыми партнерами по интеграции стали Wix, Figma и Replit. Планируется релиз плагинов для корпоративных финансов, консалтинга и юриспруденции.
Прирост нетехнической аудитории в 3 раза опережает рост базы разработчиков, OpenAI отчиталась о еженедельной аудитории в 5 млн человек.
openai.com
✔️ Anthropic привлекла ещё 150 организаций к проекту Glasswing
К инициативе по поиску уязвимостей в критической инфраструктуре (энергетике, водоснабжении, здравоохранении и связи) присоединились 150 организаций из 15 стран.
По данным компании, первые 50 участников выявили с её помощью более 10 тысяч багов. Доступ к технологии также может получить Агентство ЕС по кибербезопасности. Anthropic планирует открыть широкий доступ к Mythos в ближайшие недели после внедрения систем защиты.
По прогнозам компании, генеративные модели уровня Mythos от конкурентов появятся через 6–12 месяцев.
anthropic.com
✔️ Perplexity меняет архитектуру ИИ-поиска
ИИ-поисковик представил архитектуру Search as Code, в которой модели компании работают как планировщики: они анализируют задачу и генерируют Python-код для создания поисковых пайплайнов.
Процесс состоит из 3-х уровней: LLM управляет логикой и пишет код, скрипт выполняется в песочнице для фильтрации, агрегации и дедупликации данных, а за извлечение, парсинг и ранжирование информации отвечает инструмент Agentic Search SDK.
Агенты могут запускать параллельные запросы и динамически корректировать стратегию. Search as Code позволяет обрабатывать сырые данные программными алгоритмами в песочнице до их передачи в языковую модель, что предотвращает перегрузку контекстного окна LLM.
perplexity.ai
✔️ SK Hynix удвоит производство полупроводниковых пластин в ближайшие 5 лет
Председатель SK Group заявил на конференции Computex, что расширение связано со спросом на высокопроизводительную память для ИИ-ускорителей. По прогнозам руководства, дефицит комплектующих на этом рынке сохранится до 2030 года.
Главным партнером SK Hynix остается Nvidia, южнокорейский вендор планирует стать основным поставщиком HBM для будущей архитектуры Rubin. Сроки внедрения следующего стандарта памяти, HBM4E, также напрямую зависят от Nvidia, которая пока выступает его единственным заказчиком.
Глава чипмейкера также предостерег индустрию от завышения цен на HBM и DRAM. По его словам, резкий рост стоимости памяти подорвет долгосрочное развитие ИИ-экосистемы.
reuters.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 22 325 |
| 7 |  📌 Кейноут первого дня Microsoft Build 2026
2 июня в Сан‑Франциско открылась ежегодная конференция для разработчиков Microsoft Build 2026. Программный доклад провёл гендиректор компании Сатья Наделла, центральная тема - агентные системы.
На открытии выступили: глава Nvidia Дженсен Хуанг (по видеосвязи), гендиректор Qualcomm Кристиано Амон и создатель OpenClaw Питер Штайнбергер.
В первый день компания представила несколько групп продуктов и сервисов.
🟡Новые модели
Гендиректор Microsoft AI Мустафа Сулейман анонсировал семейство из 7 новых моделей MAI для работы с изображениями, голосом, транскрипцией и кодом.
Среди названных - MAI‑Thinking‑1 (ризонинг-модель, обученная без дистилляции с 35 млрд активных параметров и окном контекста 128K), MAI‑Code‑1-Flash (заточена под GitHub и VS Code), а также MAI‑Image‑2.5 и MAI‑-Voice-2.
🟡Агенты
Microsoft представила новую категорию Autopilots, всегда активных агентов с собственной идентичностью, работающих в фоне и действующих от имени пользователя.
Первым стал Scout - персональный ассистент в Windows, построенный на OpenClaw. Он работает с приложениями Microsoft 365 и предназначен для фоновых задач (ведение календаря, отчётности по расходам и подготовка писем).
Scout доступен в режиме превью для клиентов программы Frontier в США.
Также анонсирован Microsoft IQ, слой контекста для агентов (Work IQ, Fabric IQ, Web IQ), который станет общедоступным в GitHub Copilot, Foundry и Copilot Studio.
🟡Инструменты для разработчиков
Сообщили о запуске десктопного приложения GitHub Copilot (в режиме предварительного доступа), функции Frontier Tuning для дообучения агентов в рамках корпоративных требований (закрытый превью), а также Project Rayfin - управляемого бэкенда на платформе Microsoft Fabric.
Windows получает функции для разработчиков: набор Coreutils (Linux-подобные утилиты командной строки, работающие в Windows 11 нативно), создание и запуск Linux-контейнеров через WSL и новый Intelligent Terminal, передающий контекст ИИ-агенту.
Отдельно показали платформу Project Solara для устройств, которые работают на ИИ‑агентах. Microsoft показала два референс‑дизайна (настольный хаб с распознаванием лица и носимый бейдж с камерой и расшифровкой разговоров).
🟡Облако и инфраструктура
Анонсировали виртуальные машины Azure Cobalt 200 (сказали о приросте производительности на 50%), ускоритель второго поколения Maia 200, базу данных Azure HorizonDB на основе PostgreSQL, а также Foundry Local на Azure Local для развёртывания суверенного ИИ.
🟡Квантовые вычисления и медицина
Спустя год после чипа Majorana 1 Наделла представил Majorana 2 - следующее поколение, компания заявляет о кубитах примерно в 1000 раз точнее за счёт нового материала на основе свинца и о цели создать квантовый компьютер к 2029 году.
На второй, заключительный день конференции, ожидаются технические сессии и демонстрации по агентам, Copilot, Azure Foundry и локальному ИИ в Windows.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 18 833 |
| 8 |  ⚡️ Сэм Альтман подтвердил возвращение OpenAI к разработке воплощенного ИИ
Проект вырос из исследований по симуляции физического мира, к которым присоединилась команда видеогенератора Sora.
На начальном этапе компания сосредоточится на разработке специализированных машин для помощи в строительстве инфраструктуры.
Конечная цель проекта - обеспечить каждого человека персональным роботом, способным выполнять любые бытовые и рабочие поручения.
В 2020 году компания закрыла предыдущие проекты в робототехнике из-за дефицита обучающих данных.
Для перезапуска направления OpenAI открыла наем инженеров по аппаратному обеспечению, системной интеграции и ML.
Возвращение связано с развитием воплощенного ИИ: взаимодействие алгоритмов с физической средой позволит собрать массивы данных, необходимых для обучения AGI.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 26 676 |
| 9 |  Основатель DeepSeek перевел весь код с NVIDIA на Huawei: зачем он это сделал и что теперь будет с китайским ИИ
Лян Вэньфэнг, основатель DeepSeek, потратил месяцы на полный перенос кодовой базы DeepSeek с чипов NVIDIA на Ascend от Huawei. Не потому что нужно было что-то исправить, а потому что он решил доказать: китайский ИИ может работать без американского железа.
DeepSeek уже показал отличные результаты на чипах NVIDIA до санкций. У компании было рабочее решение, но Вэньфэнг пошел другим путем. Проект занял месяцы, потребовал огромных ресурсов и задержал выпуск новой версии модели. Но результат стоил того.
Что получилось на выходе:
- DeepSeek полностью работает на чипах Huawei Ascend без потери качества
- Доказано, что чипы Huawei способны тянуть полноценные ИИ-нагрузки
- Другие китайские ИИ-компании теперь имеют реальный повод перейти с NVIDIA на Huawei
- Большая часть зависимости от американских поставщиков чипов убрана
Вэньфэнг нес огромное давление, сроки сдвинулись, команда работала без гарантий что выйдет рабочее решение. Но он довел дело до конца и доказал: китайская ИИ-индустрия может строить свой собственный стек, не завися от того, дадут ли следующую партию поставок через Тихий океан.
@machinelearning_interview | 20 077 |
| 10 |  ✔️ Anthropic подала заявку на проведение IPO
Создатель Claude направил финансовому регулятору предварительный проект заявления на проведение IPO. Сроки листинга, объем выпускаемых бумаг и ценовой диапазон не утверждены - выход на биржу зависит от рыночной конъюнктуры.
Заявке предшествовал раунд финансирования на $65 млрд, после которого оценка стартапа приблизилась к $1 трлн.
Юридически Anthropic зарегистрирована как Public Benefit Corporation, что обязывает компанию балансировать между извлечением прибыли и общественной пользой.
anthropic.com
✔️ SoftBank построит во Франции ИИ-ЦОД мощностью 5 ГВт
Проект стоимостью 45 млрд евро анонсирован на саммите Choose France.
На первом этапе к 2031 году в регионе О-де-Франс развернут мощности на 3,1 ГВт. К реализации привлекли локальных партнеров: Schneider Electric развернет производственный кластер компонентов для ЦОД, а стартап Sesterce поможет со строительством. Локация выбрана из-за стабильного доступа к энергосети и местной технологической экосистемы.
Новые ЦОД дополнят глобальную инфраструктуру SoftBank. Компания уже участвует в строительстве гигаваттного дата-центра в Абу-Даби, финансирует обучение суверенной модели на 1 трлн параметров в Японии и открывает центры проектирования чипов в Южной Корее.
group.softbank
✔️ Codex получила функцию автономного управления ПК на Windows
Инструмент Computer Use, ранее доступный только на macOS, позволяет модели самостоятельно взаимодействовать с файлами и системными ресурсами.
Обновление нацелено на автоматизацию тестирования софта, поиска багов и проверки кода. Навигация и вызов приложений осуществляются через специальные текстовые теги.
Удаленный доступ к Codex интегрировали в мобильное приложение ChatGPT для iOS и Android. Пользователи могут ставить задачи и мониторить процессы на рабочей станции со смартфона.
OpenAI в сети Х
✔️ Nemotron 3 Ultra стала самой мощной открытой моделью из США
Nvidia анонсировала открытую MoE-модель Nemotron 3 Ultra с архитектурой на 550 млрд параметров, из которых 55 млрд активны при генерации.
По оценке Artificial Analysis, модель обошла Gemma 4 и gpt-oss-120b. Выше в рейтинге остаются китайская Kimi K2.6 и закрытые флагманы уровня Opus 4.8.
Скорость Nemotron 3 Ultra при тестировании через провайдера DeepInfra превышает 300 токенов в секунду. Открытые модели сопоставимого размера от DeepSeek и Moonshot генерируют 50–100 токенов. Релиз на Hugging Face, OpenRouter и других площадках запланирован на 4 июня.
Artificial Analysis в сети Х
✔️ Топ-менеджер Apple перешла в OpenAI
Директор по машинному обучению и ИИ Apple Келси Петерсон перешла в OpenAI. По данным журналиста Bloomberg Марка Гурмана, уход состоялся за неделю до WWDC 2026, где планируется презентация обновленного голосового ассистента.
Петерсон работала в Apple с 2015 года и отвечала за внедрение Apple Intelligence в Siri. На WWDC 2024 она проводила первую демонстрацию помощника с поддержкой кросс-апп контекста и многоэтапных задач. Позже релиз перенесли для доработки стандартов качества проекта.
Презентацию новой версии Siri 8 июня проведет другой спикер.
Mark Gurman в сети Х
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 19 652 |
| 11 | Китайцы выпустили Qwen3.7-Plus - мультимодальную агентную модель, которая объединяет зрение и язык в единую основу для разных задач.
Что умеет:
- работать как гибридный агент с GUI и CLI
- решать задачи с визуальными и текстовыми данными
- помогать в кодинге и продуктивной работе
- принимать входные данные разных форматов
- анализировать изображения, рассуждать по ним и привязывать ответы к конкретным объектам
- использовать поиск для более точных ответов
- переноситься между разными агентными фреймворками
Qwen3.7-Plus доступна через API в Alibaba Cloud Model Studio.
Blog: https://qwen.ai/blog?id=qwen3.7-plus
Qwen Studio: https://chat.qwen.ai/?models=qwen3.7-plus
API: https://modelstudio.console.alibabacloud.com/ap-southeast-1?tab=doc#/doc/?type=model&url=2840914_2&modelId=qwen3.7-plus&serviceSite=international
@ai_machinelearning_big_data
#qwen #opensource | 21 246 |
| 12 |  ✔️ OpenAI отключила Canvas для GPT-5.5 и анонсировала удаление GPT-4.5
Компания скорректировала структуру выдачи GPT-5.5 Instant: модель стала генерировать меньше избыточных длинных списков и ее ответы теперь более читаемы и естественны.
Вместе с этим из GPT-5.5 Instant и GPT-5.5 Thinking убрали функцию Canvas. Теперь эти элементы рендерятся как инлайн-блоки в основном окне чата.
Доступ к классическому Canvas остался у платных пользователей при ручном переключении на старые версии моделей.
Также объявлены сроки удаления устаревших продуктов в веб-интерфейсе ChatGPT:
🟠GPT-4.5 будет отключена 27 июня (из API модель уже удалена),
🟠o3 уберут из веб-версии 26 августа 2026 года, через API доступ сохранится.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 20 957 |
| 13 | Tencent выпустил Hy-Memory — плагин памяти для долгосрочных агентов вроде OpenClaw.
Под капотом: 6-уровневый фреймворк памяти, дуальная система System1/System2 и трёхуровневая цепочка эволюции воспоминаний.
Агент накапливает контекст и уточняет понимание пользователя со временем.
Заявленные цифры: на 70% меньше хранимых воспоминаний при плотности информации выше на 45%, потребление токенов на длинных контекстах снижается на 35%, обновление памяти ускоряется на 20%.
Вместо роста сырого RAG-хранилища система сжимает и переструктурирует знания, что особенно актуально при многодневных сессиях с одним агентом.
Установка: openclaw plugins uninstall openclaw-hy-memory
📷Project & Download:
https://memory.hunyuan.tencent.com
📷 OpenClaw Docs:
https://memory.hunyuan.tencent.com/openclaw/
@ai_machinelearning_big_data | 20 563 |
| 14 |  🧠VL-DAC — метод обучения визуально-языковых моделей в симуляторах вместо дорогостоящего дообучения на реальных данных
Исследователи доказали, что VLM можно дешевле и быстрее обучать новым навыкам не в реальной среде, а в наборе симуляторов — а затем переносить эти навыки уже на реальные задачи. Результаты исследования представили на международной конференции по автономным агентам и мультиагентным системам уровня А — AAMAS. К таким выводам пришли ребята из лабы фундаментальных исследований ИИ Т-Банка.
VL-DAC учитывает недостатки предыдущих методов дообучения VLM и учит:
•анализировать интерфейсы и изображения
•выполнять действия шаг за шагом
•оценивать, насколько каждое действие приближает к цели
Для обучения использовали несколько симуляторов, каждый из которых отвечает за отдельный навык: навигацию, работу с объектами или веб-интерфейсами. После обучения модель Qwen2-VL-7B стала более чем на 50% лучше выполнять задачи в интерактивной среде, улучшила пространственную ориентацию на 5% и веб-навигацию на 2%.
Подход может применяться в робототехнике, банкинге, гейминге, логистике и других задачах, где ИИ должен не просто понимать изображение или интерфейс, но и выполнять цепочку последовательных действий.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM | 20 118 |
| 15 |  +1✔️ MiniMax представила M3 - новую open-weights модель для кода, агентов и мультимодальных задач.
Один чтобы работать в как агент, держать длинный контекст (1M) и понимать разные типы модальностей.
Бенчмарки
- 59.0% на SWE-Bench Pro
- 66.0% на Terminal Bench 2.1
- 34.8% на SWE-fficiency
- 28.8% на KernelBench Hard
- 74.2% на MCP Atlas
- контекст до 1M токенов за счёт MiniMax Sparse Attention
- нативная мультимодальность
Отдельно запустили MiniMax Code - среду для работы с кодом на базе новой модели.
По ценам: в первые 7 дней дают скидку 50% на стандартное использование с контекстом до 512K.
API: http://platform.minimax.io
Тарифы по токенам: https://platform.minimax.io/subscribe/token-plan
MiniMax Code: http://code.minimax.io
@ai_machinelearning_big_data
#MiniMax #ai #ml | 25 897 |
| 16 | ✔️ Google подготовил изменения в системе лимитов приложения Gemini
Вице-президент Google Джош Вудворд в ответ на жалобы пользователей на то, что лимит Gemini расходуется слишком быстро и непредсказуемо, рассказал, что команда внедряет 6 мер по оптимизации квот.
По его словам, часть изменений уже действует, остальные находятся в разработке.
Перечень мер выглядит так:
🟢Исправлена ошибка, из-за которой квоту почти полностью расходовали одно-два видео в режиме Omni. Для подписчиков тарифа Ultra число доступных генераций Omni-видео уже удвоено.
🟢Сложные запросы к модели 3.1 Pro, особенно с прикреплёнными большими файлами, тоже быстро исчерпывали лимит. Теперь вводится ограничение на максимальный объём квоты, который может уйти на один запрос.
🟢За неудавшиеся запросы плата взиматься не будет: если запрос завершился ошибкой, квота не списывается и расходуется только на успешно выполненные операции.
🟢Запросы к модели Flash-Lite станут бесплатными и не будут учитываться в лимите.
🟢Для ресурсоёмких задач, например Deep Research, создается более подробная статистика расхода квоты и уведомления, которые должны помочь планировать нагрузку.
🟢Выбранная модель будет сохраняться во всех последующих сессиях. Смена произойдёт только при ручной перенастройке или при достижении лимита, когда система автоматически переключится на более лёгкую модель.
Сроков завершения работ по тем пунктам, которые ещё дорабатываются, Вудворд не назвал.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 22 152 |
| 17 | ✔️ Qwen анонсировала модель для управления роботами разных конструкций
Подразделение Alibaba сообщила о выпуске Qwen-VLA - модели, которая способна управлять роботами разных типов без отдельной настройки под каждую платформу.
VLA-модели получают на вход изображение с камеры и текстовую команду, а на выходе выдают конкретные действия для робота.
Новинка построена на VL-основе Qwen3.5-4B и дополнена декодером действий на 1,15 млрд параметров.
Модель объединяет 3 типа задач: манипуляции (захват и перемещение предметов), навигацию и прогнозирование траекторий, а переключение между разными роботами требует лишь изменения текстовой инструкции.
Qwen-VLA не уступает специализированным системам, обученным под каждую отдельную задачу - GR00T (разработка NVIDIA) и π0.5 (Physical Intelligence).
На наборе тестов LIBERO Qwen-VLA показала 97,9%, на RoboTwin-Hard - 87,2%, а в экспериментах с двуруким роботом ALOHA средний процент успешных выполнений в знакомых условиях составил 83,6% и 76,9% в незнакомых.
Пока опубликован технический отчет и создан репозиторий проекта, о доступности самих моделей не сообщается.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 25 041 |
| 18 |  ✔️ OpenAI открыла доступ к биологической модели GPT-Rosalind
Компания запустила программу Rosalind Biodefense и открыла бесплатный доступ к специализированной модели GPT-Rosalind. OpenAI полностью покроет расходы на использование модели для верифицированных команд.
Подать заявку могут академические, некоммерческие и государственные лаборатории, а также небольшие профильные стартапы.
Представленная в апреле GPT-Rosalind обучена для анализа молекул, белков, генов и механизмов заболеваний. Цель инициативы - ускорить переход от научных гипотез к реальным экспериментам в сфере биозащиты.
openai.com
✔️ Google Cloud запустила систему AI Threat Defense
Новая платформа самостоятельно находит уязвимости в коде, пишет и внедряет патчи.
В основе - технологии стартапа Wiz для картирования IT-среды и приоритизации реальных векторов атак. Мониторинг обеспечивают несколько ИИ-моделей: легковесные ведут непрерывный анализ сети, а ресурсоёмкие активируются только для проверки критических узлов.
За исправление отвечает ИИ-агент Codemender от DeepMind. При обнаружении уязвимости он заменяет проблемный код в среде разработки. Заявлена возможность рефакторинга legacy-архитектур на современные языки программирования. Перед деплоем патча платформа автоматически генерирует тесты для проверки внесённых изменений.
google.com
✔️ NVIDIA переводит все свои открытые модели на единую лицензию от Linux Foundation
На лицензию OpenMDW-1.1 переходят 4 семейства: Cosmos, Isaac GR00T, Ising и Nemotron.
Стандарт разработан Linux Foundation для ИИ-индустрии и одним документом покрывает все компоненты релиза: исходный код, датасеты, веса, метаданные и документацию. Лицензия позволяет делать дообученные модели и производные продукты проприетарными.
Разработчики получают права на коммерциализацию, модификацию и распространение моделей. Единственное требование - сохранение оригинальных копирайтов при дистрибуции.
NVIDIA в сети Х
✔️ ElevenLabs представила вторую версию модели синхронного перевода
Dubbing v2 предназначена для перевода речи на 90+ языков с клонированием голоса и сохранением эмоций оригинала.
Модель перешла на архитектуру speech-to-speech: аудио обрабатывается напрямую без промежуточной конвертации в текст. Она сохраняет тембр, интонации и темп спикера, автоматически синхронизируя перевод с таймингами и паузами исходного видео. Алгоритм генерирует контекстную адаптацию фраз вместо дословного перевода, не требуя ручной корректировки.
База поддерживаемых языков расширена с 29 до более чем 90. Инструмент доступен в двух форматах: ElevenCreative (платформа для креаторов и маркетологов) и ElevenProductions для киностудий и бродкастеров. Публичный API для готовится к релизу.
elevenlabs.io
✔️ Genesis AI опубликовала открытый симулятор роботов
Genesis World - симулятор для робототехники, который позволяет генерировать 100 дней симуляции за один час вычислений.
В платформу встроены кастомные солверы, объединяющие физику твердых и деформируемых тел и предотвращающие взаимопроникновение мешей. Вычисления обрабатывает кроссплатформенный GPU-компилятор Quadrants, а за генерацию данных для СV отвечает движок Nyx с поддержкой трассировки пути.
В симуляторе есть профили Unitree, Sharpa, Wuji и различных робототехнических захватов. Genesis World рассчитывает сложные физические контакты в режиме, близком к реальному времени, и позволяет тестировать модели для прямого sim-to-real переноса политик на физических роботов.
Genesis AI в сети Х
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 20 110 |
| 19 | Liquid AI выкатили LFM2.5-8B-A1B - MoE на 8B параметров с 1.5B активных, заточенную под запуск на телефонах, ноутбуках и роботах.
Что внутри:
- гибридная MoE-архитектура линейки LFM2.5
- контекст 128K
- 38T токенов претрейна плюс крупномасштабный RL поверх
- LFM2 open-weight лицензия
- дообучение под узкую задачу влезает на одну GPU
По заявлениям команды, модель уверенно работает с tool calling и тягается с моделями в 3-4 раза тяжелее.
Веса уже на HF. Ждём первых замеров на MMLU-Pro, IFEval и BFCL - особенно интересно, как 1.5B активных параметров поведут себя на длинных tool-use цепочках.
• Блог: http://liquid.ai/blog/lfm2-5-8b-a1b
• Веса: https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B
• Документация: http://docs.liquid.ai
• Потестить: http://playground.liquid.ai
@ai_machinelearning_big_data | 20 909 |
| 20 |  +2🌟 Топовые LLM плохо предсказывают будущие научные открытия
Оксфорд, Стэнфорд, Институт Аллена и Sakana AI выложили работу, в которой ставится вопрос: способен ли ИИ предвидеть ход научного прогресса.
Исследование примыкает к дискуссии об "автономном учёном" на базе ИИ - направлении, которое сейчас волнует индустрию, его развивает в том числе и Sakana AI.
Чтобы отделить реальный прогноз от существующих знаний, авторы построили бенч CUSP.
Языковые модели обычно знают уже состоявшиеся открытия из обучающих данных, поэтому при прямом вопросе об известном результате легко дают верный ответ.
CUSP это блокирует: для события, скажем, 2025 года модели разрешают опираться только на сведения, доступные до этой даты.
Говоря проще, систему возвращают в прошлое и заставляют предсказывать будущее вслепую.
В основу теста легли 4760 научных событий за январь 2024 - март 2026 годов из журналов Nature, Science, Cell и подборок заметных работ по ИИ. На этой базе было сформировано 17 429 заданий.
В прогонах принимали участие GPT-5.4, Claude Sonnet 4.5, DeepSeek R1 и GPT-OSS 20B.
🟡Результаты
Выбрать правдоподобное техническое направление смогли - на вопросах с выбором ответа GPT-5.4 показала точность 81,9%.
Но определить, будет ли конкретное достижение вообще реализовано, модели почти не способны: точность держалась в пределах 45–52%, что близко к подбрасыванию монеты.
Сроки все модели называли с запаздыванием: медианная ошибка GPT-5.4 составила 14 месяцев, Claude Sonnet 4.5 - 17, а вот LLaMA 3.3 оказалась самой точной - 4 месяца.
В задачах на проектирование решения даже лучший результат (5,04 из 10 у GPT-5.4) не попадал в реально применённый позже технический путь.
Рисёрч отмечает деталь: качество прогноза почти не зависело от того, относится событие к периоду до или после среза знаний модели.
Это означает, что дело не только в нехватке данных. Доступ к дополнительной информации повышает результаты, но не закрывает разрыв, причём для самых цитируемых работ он был заметнее.
До кучи - модели систематически переоценивали уверенность в своих ответах.
🟡Вывод
LLM пока выступают скорее ретроспективными толкователями уже известных результатов, чем надёжными предсказателями будущих.
📌Лицензирование: MIT License
🟡Страница проекта
🟡Arxiv
🟡Датасет
🖥Github
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Research #Science #Benchmark | 24 300 |
