¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Анализ данных (Data analysis)
Ir al canal en Telegram
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Анализ данных (Data analysis)
El canal Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 50 161 suscriptores, ocupando la posición 2 674 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 12 568 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 50 161 suscriptores.
Según los últimos datos del 11 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -1 975, y en las últimas 24 horas de -4, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.28%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.80% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 656 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 912 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 32.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como llm, контекст, openai, архитектура, deepseek.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Data science, наука о данных.
@haarrp - админ
РКН: clck.ru/3FmyAp”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 12 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.
50 161
Suscriptores
-424 horas
-227 días
-1 97530 días
Archivo de publicaciones
⚡️ Deep Research без интернета? Теперь это возможно.
OpenResearcher — это полностью офлайн-пайплайн для генерации длинных исследовательских траекторий (100+ шагов), которые имитируют реальный процесс работы агента в интернете:
search → open → find → анализ → вывод.
И всё это:
- без API поиска
- без ограничений по rate limit
- без нестабильности результатов
- полностью воспроизводимо
Что под капотом:
- GPT-OSS-120B генерирует исследовательские цепочки
- Локальный поисковик + корпус 10 трлн токенов
- 15 млн документов FineWeb
- 10 000 «золотых» отобранных источников
- Явные примитивы браузинга (поиск, открытие, извлечение), а не просто retrieve-and-read
- Reject sampling — сохраняются только успешные длинные траектории
Почему это важно?
Главная проблема обучения research-агентов — длинные цепочки действий.
Обычные датасеты короткие и не учат модель думать на горизонте десятков шагов.
Здесь результат впечатляет:
SFT на этих траекториях повышает точность модели Nemotron-3-Nano-30B-A3B
с 20.8% → 54.8% на BrowseComp-Plus
(+34% абсолютного прироста)
Что это значит для индустрии:
- Deep-research агентов можно обучать без дорогих онлайн-запросов
- Появляется воспроизводимое обучение tool-use
- Можно масштабировать генерацию «мышления через действия»
- Это шаг к стабильным автономным исследовательским AI
Открытое релизнули всё:
- Код, поисковик и рецепт корпуса
- ~96K длинных исследовательских траекторий
- Логи оценки
- Обученные модели
- Онлайн-демо
GitHub: https://github.com/TIGER-AI-Lab/OpenResearcher
Models & Data: https://huggingface.co/collections/TIGER-Lab/openresearcher
Demo: https://huggingface.co/spaces/OpenResearcher/OpenResearcher
Eval logs: https://huggingface.co/datasets/OpenResearcher/OpenResearcher-Eval-Logs
@ai_machinelearning_big_data
🦾 На открытом уроке от Otus разберём, как сегодня ищут аномалии во временных рядах. Поговорим о точечных, контекстуальных и коллективных аномалиях, разберём кейсы, где статистические пороги не работают, и перейдём к современным ML- и DL-подходам. Вы увидите арсенал методов — от линейных моделей и SVM до ансамблей, графовых подходов и специализированных нейросетевых детекторов.
Вы научитесь выбирать метод под конкретный тип данных и задачу, снижать количество ложных срабатываний и интерпретировать результаты моделей. Получите рабочие примеры на Python, которые можно адаптировать под мониторинг, финансы, IoT или безопасность.
📌 Встречаемся 18 февраля в 20:00 МСК в преддверии старта курса «Machine Learning. Advanced». Регистрация открыта: https://otus.pw/JWQe/?erid=2W5zFH7NgXJ
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
⚡️ AAI иногда помогает делать прорывы в самых неожиданных местах. Модель, обученная распознавать птиц, теперь помогает раскрывать тайны подводного мира.
Главная проблема океанологии - данные.
Подводные камеры записывают тысячи часов видео, но учёные физически не успевают всё просмотреть. В результате редкие виды, изменения экосистем и важные события могут оставаться незамеченными годами.
Исследователи применили модели компьютерного зрения, изначально обученные на изображениях птиц. Несмотря на то, что среда полностью другая (вода, плохое освещение, шум, мутность), модель смогла:
- автоматически находить морских животных в кадре
- классифицировать виды
- отслеживать их поведение
- анализировать большие массивы данных без участия человека
Transfer learning — ключевая идея.
Модель уже умеет распознавать формы, текстуры, контуры и движение. Эти базовые визуальные признаки универсальны и подходят не только для птиц, но и для рыб, медуз и других морских существ.
Самое интересное:
- Не нужно обучать модель с нуля (экономия месяцев работы и огромных ресурсов)
- Можно быстро адаптировать AI к новым научным задачам
- AI способен находить редкие или неожиданные наблюдения, которые человек мог бы пропустить
- Такой подход ускоряет исследования климата и состояния океанов
Фактически, модель стала инструментом научных открытий, а не просто системой распознавания изображений.
Главный вывод для разработчиков:
Ценность AI сегодня - не в обучении новых моделей, а в умении переиспользовать существующие и переносить их в новые домены.
Часто самая сильная инновация — это не новая архитектура, а новое применение.
https://research.google/blog/how-ai-trained-on-birds-is-surfacing-underwater-mysteries/
⚡️ X-Coder - новый мощный релиз для код-LLM от IIGroup.
Команда выложила полноценный стек для обучения моделей программированию: синтетические датасеты, RL-выравнивание и готовые модели с сильным логическим мышлением.
Что внутри:
— X-Coder-SFT-376k - большой синтетический датасет (376K примеров), сгенерированный с помощью GPT-o3-mini и DeepSeek-R1
— X-Coder-RL-40k - набор для RL-дообучения, сфокусированный на логике, проверке решений и качестве рассуждений
— X-Coder-8B - модели на базе Qwen3 с упором на reasoning и задачи программирования
Главная идея —-полностью синтетическая эволюция данных: масштабирование качества без ручной разметки. Такой подход уже становится стандартом для обучения сильных coding-моделей.
Полезно, если вы:
• обучаете собственные code-LLM
• исследуете synthetic data + RLHF/RLAIF
• работаете с Qwen-экосистемой или агентами для программирования
Модели и датасеты:
https://modelscope.cn/datasets/IIGroup/X-Coder-SFT-376k
https://modelscope.cn/datasets/IIGroup/X-Coder-RL-40k
https://modelscope.cn/models/IIGroup/X-Coder-SFT-Qwen3-8B
#LLM #CodeAI #Qwen3 #DeepSeek #AI #Coding
Сервис Managed PostgreSQL от MWS Cloud вышел в общий доступ
MWS Cloud, которая входит в МТС Web Services, объявила о запуске в промышленную эксплуатацию Managed PostgreSQL. Это полностью управляемый сервис баз данных на облачной платформе MWS Cloud Platform. Он нужен бизнесу, чтобы быстро и без лишних затрат разворачивать и масштабировать популярную систему управления баз данных — PostgreSQL.
Через сервис можно:
• создавать как одиночные (standalone) инсталляции, так и отказоустойчивые кластеры;
• делать бэкапы по расписанию и восстанавливать данные на момент времени;
• гибко настраивать read-only эндпоинты для масштабирования чтения;
• обеспечивать изоляцию и приватную связность внутри облачной платформы через Private Link.
В зависимости от требований к производительности Managed PostgreSQL использует сетевые или локальные диски. Он работает в режиме self-service и разворачивается:
• через консоль MWS Cloud Platform;
• с использованием CLI и API.
Продукт полностью доведён до ума — он уже прошёл обкатку в компаниях группы МТС и у некоторых внешних заказчиков. Однако до конца марта его можно попробовать бесплатно с гарантированным SLA.
🚀 Умный агент данных Dash
Dash - это самообучающийся агент, который предоставляет ответы, основываясь на шести уровнях контекста. Он улучшает свои результаты с каждым запросом, обеспечивая более глубокое понимание вопросов и предоставляя полезные инсайты.
🚀 Основные моменты:
- Шесть уровней контекста для точных ответов.
- Самообучение без повторного обучения.
- Генерация SQL-запросов на основе успешных паттернов.
- Интуитивное понимание вопросов для более информативных ответов.
📌 GitHub: https://github.com/agno-agi/dash
#python
Рынок ИИ в России быстро растёт: по предварительным оценкам, в 2025 году его объём достиг $2,1 млрд, а спрос на ML-инженеров уже сейчас опережает предложение. Бизнесу нужны специалисты для реальных задач — от рекомендательных систем и аналитики до автоматизации сложных процессов.
На курсе "Инженер машинного обучения с нуля" в Нетологии делают упор на практических навыках. Вы научитесь работать со всем циклом ML-разработки:
• формулировать и проверять гипотезы с помощью статистики;
• создавать и дообучать нейросети, использовать transfer learning;
• собирать ETL-пайплайны и готовить данные;
• контейнеризировать проекты и настраивать CI/CD для ML-систем.
В программе больше 10 проектов для портфолио, задачи от реальных компаний и шанс на стажировку в Globus IT. А эксперты из Яндекса, Сбера и Amazon помогут на протяжении всего обучения.
Начните свой путь в профессию, которая уже меняет рынок. Получите скидку 45% по промокоду ML2026 с возможностью оформить рассрочку.
Реклама. ООО “Нетология” ОГРН 1207700135884 Erid:2VSb5wj2R5s
🛹 Интересная работа про физику + роботов, без магии и без «просто обучили нейросеть».
HUSKY - это physics-aware фреймворк для гуманоидного скейтбординга, где задачу формализуют как гибридную динамическую систему.
То есть не просто DRL «учись ездить», а жёсткая привязка к реальной механике.
Ключевая идея
Авторы выводят кинематическое ограничение между:
- наклоном доски
- поворотом траков (steering)
Это равенство вшивается в обучение, и политика не просто ищет любые движения, а учится в рамках физически корректных зависимостей.
Как учится робот
Через Deep Reinforcement Learning:
- разгон - через отталкивание ногой
- управление направлением - через steering доски
То есть агенту приходится освоить реальную связку «тело - доска - колёса», а не только баланс.
Почему это важно
Это пример перехода от «чёрного ящика» к physics-informed RL:
- меньше нереалистичных стратегий
- лучше перенос в реальный мир
- более стабильное обучение сложных контактных задач
arxiv.org/abs/2602.03205
🔥 Полезная подборка каналов только код, практика и самые передовые инструменты, которые используют разработчики прямо сейчас.👇
🖥 Машинное обучение : t.me/machinelearning_interview
🖥 ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data
🖥 Python: t.me/pythonl
🖥 Linux: t.me/linuxacademiya
🖥 C++ t.me/cpluspluc
🖥 Docker: t.me/DevopsDocker
🖥 Хакинг: t.me/linuxkalii
🖥 Devops: t.me/DevOPSitsec
👣 Golang: t.me/Golang_google
🖥 Javascript: t.me/javascriptv
🖥 C#: t.me/csharp_ci
🖥 Java: t.me/javatg
🖥 Базы данных: t.me/sqlhub
👣 Rust: t.me/rust_code
🤖 Технологии: t.me/machineint
💰 Экономика и инвестиции в ИИ t.me/financeStable
💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
🖥 Chatgpt бот в тг: t.me/Chatgpturbobot
📚 Бесплатные ит-книги: https://t.me/addlist/HwywK4fErd8wYzQy
🖥Подборка по Golang: https://t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
⚡️ Лучшие ИИ ресурсы: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Самое лучшее в этом: ты учишься даже тогда, когда “нет времени, просто потому что читаешь правильную ленту.
⚡️ В сети Moltbook появилась странная тенденция: боты обмениваются так называемыми «цифровыми наркотиками» на деле это обычные prompt injection-атаки.
Суть в следующем.
Публикуется текст, который выглядит как обычный пост, но внутри содержит скрытые инструкции.
Когда другой агент:
- копирует текст
- делает summary
- или вставляет его в свой prompt
- Эти промпты начинают выполняться уже в контексте самого агента.
Если у агента есть доступ к инструментам или файлам, последствия могут быть серьёзными:
- утечка API-ключей
- эксфильтрация данных
- выполнение скрытых действий
- сохранение «логической бомбы» на будущее
Фактически это социальная форма prompt injection — вредоносные инструкции распространяются через контент, как обычные сообщения.
При этом разговоры о «восстании ботов» сильно преувеличены — часть аккаунтов в Moltbook, вероятно, просто люди, которые разыгрывают подобные сценарии.
Главный вывод:
если ваш агент читает внешний текст и имеет доступ к инструментам или данным - prompt injection уже является реальной угрозой безопасности.
futurism.com/artificial-intelligence/moltbook-digital-drugs
🚨 Теперь можно запускать 70B LLM на видеокарте с 4GB VRAM
AirLLM буквально выбивает почву из аргумента “для больших моделей нужно дорогое железо”.
Фреймворк позволяет запускать модели размером до 70B параметров даже на GPU с 4GB видеопамяти.
Как это возможно?
Вместо загрузки всей модели в память сразу, AirLLM:
- подгружает модель по слоям
- выполняет вычисления
- освобождает память
- переходит к следующему слою
Фактически, это потоковая обработка модели.
Более того, авторы показывают запуск Llama 3.1 405B на 8GB VRAM.
Что это даёт разработчикам:
- не требуется квантование по умолчанию
- можно запускать Llama, Qwen, Mistral, Mixtral локально
- работает на Linux, Windows и macOS
- не нужен сервер с огромным GPU
Это сдвигает барьер входа для локального LLM-разработки и экспериментов.
AirLLM полностью open source - можно использовать, изучать и встраивать в свои пайплайны.
https://github.com/0xSojalSec/airllm
🚀 Google Research представила GIST — новый этап в “умной” выборке данных
Google Research опубликовала блог-пост о GIST — алгоритме, который помогает выбирать высококачественную подвыборку данных из огромных датасетов так, чтобы она была и разнообразной, и полезной для обучения моделей.
📌 Зачем это нужно
При обучении современных моделей (LLM, CV) данные становятся слишком большими, и обрабатывать всё сразу дорого по памяти и времени. Часто выбирают подмножество данных, но это непросто: нужно найти баланс между:
- разнообразием (не выбирать похожие примеры), и
- полезностью (высокая информативность выбранных точек).
📌 Как работает GIST
Алгоритм GIST (Greedy Independent Set Thresholding) формулирует задачу как сочетание двух целей — максимизации полезности и минимизации избыточности. Он:
- строит граф, где точки данных слишком близкие по расстоянию считаются “связанными”,
- затем находит независимые подмножества, которые максимизируют полезность, не выбирая очень похожие данные.
📌 Гарантии и результаты
GIST — это не просто эвристика, а алгоритм с теоретическими гарантиями: он обеспечивает решение, близкое к оптимальному по комбинированной цели разнообразие+полезность. На практике он превосходит классические подходы на задачах вроде классификации изображений.
📊 Почему это важно
- Надёжная выборка данных критична для устойчивого обучения моделей.
- GIST помогает эффективно снизить объём данных, сохранив при этом ключевую информацию.
- Такой подход особенно ценен, когда данные дорогие или медленные для обработки.
✨ *GIST - шаг к более умной и гарантированной выборке данных, что может ускорить обучение крупных моделей и снизить затраты на вычисления при сохранении качества обучения.*
https://research.google/blog/introducing-gist-the-next-stage-in-smart-sampling/
❤️ ML-митап от команды MAGNIT TECH
Эксперты из ML/AI Хаба «Магнита» зовут на митап, чтобы поделиться реальным опытом применения машинного обучения в бизнес-процессах.
19.02 | Москва | Офлайн + онлайн
🎯 Обсудим, что остается "под капотом" ML-решений в крупнейшем ретейле. Без лишних формальностей: в программе диджей и нетворкинг-сессия с экспертами 👇
Сбор гостей с 18:00 DJ • Welcome 🟪Магнит и AI: как мы строим ML и куда движемся (Алексей Четыркин, MAGNIT TECH, Chief of AI/ML) 🟪Доступность товара: от фильтрующих деревьев до CUSUM и GEE-тестов (Ян Пиле, MAGNIT TECH, Head of OSA) 🟪Опять AI, да сколько можно? Только практические кейсы без воды (Александр Толмачев, ex-Ozon, CDO и председатель комитета данных) 🟪Нетворкинг с ML-лидами и инженерами DJ • F&B • Good vibes Модератор: Максим Покусенко, MAGNIT TECH, Head of ML (Logistics & R&D)Занимайте место: офлайн — в московском офисе MAGNIT TECH (м. Белорусская), или получите ссылку на онлайн трансляцию после регистрации. 🟥Участие бесплатное, количество мест офлайн ограничено. До встречи 19 февраля! 🟥
🚀 Вышел Protenix-v1 - первая open-source модель, заявляющая уровень качества AlphaFold 3
За релизом стоит ByteDance, и это серьёзная заявка на open-source в биоинформатике.
Что делает релиз интересным:
🔹 Качество на уровне AF3
Заявлена производительность уровня DeepMind AlphaFold 3, а это уже не просто академическая игрушка, а лига передовых структурных моделей.
🔹 Подтверждено scaling-поведение на инференсе
Модель показывает ожидаемый рост качества при увеличении вычислений во время вывода — редкая и важная характеристика для научных моделей.
🔹 Поддержка RNA MSA и protein templates
Работает не только с белками, но и с РНК-выравниваниями и шаблонами структур — ближе к реальным исследовательским сценариям.
🔹 Отдельная версия на большем датасете
Вышел Protenix-v1-20250630 - дообученная версия с расширенными данными.
🔹 PXMeter v1.0.0
Свой toolkit для бенчмаркинга:
6k+ комплексов, time-split, domain-specific подмножества — меньше «магии», больше воспроизводимости.
Фактически это шаг к тому, чтобы уровень структурного предсказания, раньше доступный только топ-лабораториям, стал open-source инструментом. Для биотеха, фармы и ML-исследователей - очень громкое событие.
🔗 Code: https://github.com/bytedance/Protenix
🔗 Eval toolkit: https://github.com/bytedance/PXMeter
🔗 Online server: https://protenix-server.com
📌 Vercel Agent Browser - интервьюируемые ассистенты для браузерных приложений
Это экспериментальный SDK от команды Vercel, который позволяет создавать интерактивных агентов прямо внутри браузера. Агент может выполнять действия, понимать контекст, управлять состоянием UI и комбинировать LLM-модели с событиями и логикой фронтенда.
🔥 Что делает Agent Browser:
• Позволяет интегрировать большие языковые модели прямо в браузерные интерфейсы.
• Агент может опрашивать страницу, читать DOM, реагировать на события пользователя.
• Обеспечивает контекстный доступ к состоянию приложения.
• Позволяет модели влиять на UI, управлять данными, взаимодействовать с пользователем “по-человечески”.
• Поддерживает плагинную архитектуру — добавляй свои обработчики задач и действий.
💡 Примеры кейсов:
✅ Автогенерация изменений интерфейса на основе текстовых команд
✅ Интеллектуальные помощники, которые понимают текущую страницу
✅ Автоматизация рутины в браузерных приложениях
✅ Комбинация событий пользователя + LLM логики в одном потоке
📌 Почему это важно:
Раньше браузерные ассистенты были ограничены простыми chat UI или webhook-ами. Agent Browser даёт полноценного агента, который может читать/писать в браузерном окружении, опрашивать DOM, слушать события, управлять состоянием и контекстом — это новый уровень взаимодействия.
👉 Если работаешь с frontend + LLM — обязательно глянуть.
🔗 Репозиторий: https://github.com/vercel-labs/agent-browser
Подборка полезных вебинаров по внедрению AI ⌛️
Когда знания разбросаны по чатам и папкам, сотрудники теряют время, решения принимаются медленно, а ошибки повторяются. А в бизнесе, где все быстро меняется, важно обеспечить быструю коммуникацию, автоматизацию задач и эффективное управление данными.На вебинарах 10 и 19 февраля эксперт Cloud.ru расскажет, как быстро выстроить единую и безопасную инфраструктуру знаний, развернув корпоративную Wiki-систему Outline, и как внедрить AI-чат, чтобы улучшить процессы и повысить эффективность вашей компании. ▫️Зарегистрироваться на вебинар 10 февраля — База знаний с AI: создаем корпоративную Wiki в облаке
😶🌫️как развернуть и масштабировать корпоративную Wiki на базе виртуальных машин и объектного хранилища для надежного управления данными; 😶🌫️как настроить единую точку входа (SSO) для централизованной аутентификации и безопасного доступа сотрудников; 😶🌫️как интегрировать AI-помощника, создав Telegram-бота с прямым подключением к базе знаний через MCP-сервер для мгновенных ответов на вопросы.▫️Зарегистрироваться на вебинар 19 февраля — Собираем корпоративный AI-чат: от выбора модели до работающего прототипа
😶🌫️какие open source решения представлены на рынке, какие выбрал Cloud.ru и почему; 😶🌫️преимущества вашего AI-чата перед SaaS: плюсы и минусы, а также безопасность данных и соответствие законодательству; 😶🌫️протестированные архитектурные решения: от варианта для быстрого старта до отказоустойчивой системы для больших нагрузок.
🧠 Google придумали способ сделать AI-модели быстрее и легче без потери точности
В новом исследовании Google представили подход под названием Sequential Attention.
Идея простая по смыслу, но мощная по эффекту - модель учится фокусироваться только на действительно важных частях вычислений, а всё лишнее постепенно отбрасывает.
Почему это вообще проблема
Современные нейросети огромные. Они:
- считают слишком много
- используют кучу признаков и параметров
- тратят много памяти и энергии
При этом далеко не всё, что модель обрабатывает, реально влияет на итоговый ответ.
Но определить заранее, что важно, а что нет - математически очень сложно.
Что делает Sequential Attention. Метод работает пошагово.
Вместо того чтобы сразу использовать всё, алгоритм:
1. Выбирает один самый полезный компонент
2. Смотрит, что уже выбрано
3. Добавляет следующий, который даёт наибольшую пользу
4. Повторяет процесс последовательно
То есть модель как будто собирает себя заново-— из самых значимых частей, а не из всего подряд.
Что это даёт на практике
- Меньше вычислений - модель работает быстрее
- Меньше нагрузка на память и железо
- Ниже энергопотребление
- И самое главное - точность почти не страдает
Это редкий случай, когда становится и быстрее, и дешевле, без серьёзных компромиссов по качеству.
Размеры моделей растут быстрее, чем инфраструктура. Поэтому ключевой тренд - не просто делать модели больше, а делать их умнее в плане вычислений.
Sequential Attention - это шаг в сторону “бережливого ИИ”, где:
- не каждая операция обязательна
- не каждый параметр нужен всегда
- модель учится экономить ресурсы сама
И чем крупнее системы, тем ценнее такие подходы.
https://research.google/blog/sequential-attention-making-ai-models-leaner-and-faster-without-sacrificing-accuracy/?
@data_analysis_ml
🎥 Kling 3.0 официально вышла.
Новая версия делает серьёзный шаг в сторону полноценного “киношного” продакшена на базе ИИ.
Что внутри:
- Генерация видео 3–15 секунд в 1080p
Стабильное качество и сильная консистентность - персонажи, сцены и стиль сохраняются между кадрами без резких искажений.
- Нативный звук с несколькими персонажами
Модель работает с диалогами и разными голосами внутри одной сцены.
- Видео-персонаж как референс
Можно загрузить или записать видео персонажа и использовать его как основу - с сохранением внешности и согласованности голосов.
- Контроль стартового и конечного кадра
Даёт больше режиссёрского контроля над сценой, переходами и логикой движения.
- Новый Custom Multishot
Инструменты для сборки сцен из нескольких шотов с сохранением целостности истории и визуала.
Главное изменение - улучшенная динамика и “физика” движения.
Движения, взаимодействия объектов, темп сцены и переходы стали достаточно согласованными, чтобы создавать ролики уровня “почти кино” - где motion, continuity и pacing ощущаются связно, а не как набор отдельных сгенерированных кусков.
https://app.klingai.com/global/release-notes/whbvu8hsip?type=dialog
⚡️ ElevenLabs выложили новый open-source репозиторий - Skills
Это набор plug-and-play инструментов для voice AI-агентов, которые можно подключать как готовые «навыки».
Что внутри
В пакете есть готовые модули:
- text-to-speech
- speech-to-text с таймкодами
- голосовые агенты
- генерация звуковых эффектов
- музыка, сгенерированная ИИ
То есть это не просто API, а строительные блоки для голосовых систем.
Как это устроено
Skills соответствуют спецификации Agent Skills, поэтому их можно использовать в агентных пайплайнах и подключать к инструментам для кодинга-агентов, например к OpenClaw.
Интеграция
Подключать можно через:
- Python
- TypeScript
- cURL
Всё работает поверх ElevenLabs API.
По сути, это шаг к тому, чтобы голосовые возможности стали таким же стандартным «инструментом агента», как веб-поиск или выполнение кода.
https://github.com/elevenlabs/skills
🚀 Вышла новая модель для кодинга - Qwen3-Coder-Next (линейка Qwen).
Это open-weight LM, заточенная под кодинг-агентов и локальную разработку.
Что внутри:
🤖 Около 800K проверяемых задач + окружения, где код можно реально исполнять, а не просто генерировать текст.
📈 Баланс эффективность / качество
Модель с 80B общих параметров и ~3B активных показывает сильные результаты на SWE-Bench Pro при относительно экономичном инференсе.
✨ Экосистема инструментов
Заявлена поддержка сценариев с агентами и дев-инструментами: OpenClaw, Qwen Code, Claude Code, веб-разработка, работа через браузер, Cline и т.д.
В целом это ещё один шаг к моделям, которые проектируются не просто как "LLM для текста", а как движок для реальных кодинг-агентов.
🤗 Hugging Face: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-coder-next
🤖 ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen/Qwen3-Coder-Next
📝 Blog: https://qwen.ai/blog?id=qwen3-coder-next
📄 Tech report: https://github.com/QwenLM/Qwen3-Coder/blob/main/qwen3_coder_next_tech_report.pdf
@data_analysis_ml
