Machinelearning

⚡️ Google выпустили Jules Tools - новую консольную утилиту и API для управления своим AI-агентом прямо из терминала. Jules - это ИИ, который умеет писать код, исправлять ошибки и создавать тесты для ваших проектов. Он подключается к GitHub или другому репозиторию, анализирует кодовую базу и выполняет задачи, которые вы ему задаёте. С помощью Jules Tools можно запускать и управлять этим агентом напрямую через терминал, без браузера. Пример, вводите: jules remote new --session "fix login bug" После запуска команда создаёт виртуальную машину, клонирует репозиторий, решает задачу и отправляет pull request с готовым исправлением. Что интересного: - Командная строка и API для управления агентом - Асинхронные задачи и параллельное выполнение - Скрипты и автоматизация (через CI, cron, pipelines) - Память и адаптация под ваш стиль кода - Безопасное хранение ключей и токенов - Интерактивный интерфейс в терминале (TUI) с отображением статуса задач в реальном времени TUI-режим напоминает веб-панель, но работает прямо в консоли, позволяя быстро запускать, отслеживать и управлять сессиями. Jules можно интегрировать с Slack или системами сборки - агент сам создаёт и выполняет задачи, пока вы занимаетесь другими делами. Если агент сталкивается с проблемой, то приостанавливает работу и запрашивает помощь, а не «угадывает» решение. Обе утилиты - Jules и Gemini CLI - работают на Gemini 2.5 Pro, но Jules ориентирован на короткие и точные задачи, а Gemini CLI - на длительную совместную работу. Бесплатная версия позволяет запускать 15 задач в день (до 3 одновременно). Платные тарифы - $19.99 и $124.99 - дают лимиты до 100 и 300 задач. Google также планирует добавить поддержку GitLab, Bitbucket и локальных проектов без Git. 🟠Подробности: https://developers.googleblog.com/en/level-up-your-dev-game-the-jules-api-is-here/ 🟠Доки: https://jules.google/docs @ai_machinelearning_big_data #Google #Jules #AI #CodingAgent #Gemini25Pro #Automation

One Day Offer для ML-разработчиков — это знак! Знак, чтобы всего за один день получить оффер мечты! 👌 Регистрируйтесь по ссылке, если вы: ✔️ Горите идеями в области речевых технологий. ✔️ Можете похвастаться опытом разработки ML-моделей/пайплайнов. ✔️ Хотите изменить мир. Встречаемся 11 октября — регистрация здесь!

✔️ Google выпустили EmbeddingGemma - открытую модель эмбеддингов для локальных AI-приложений Google объявил о запуске новой модели EmbeddingGemma, созданной для работы прямо на устройствах - без подключения к интернету. Модель на 308 миллионов параметров, поддерживает более 100 языков и показывает лучшие результаты среди всех открытых моделей размером до 500 млн параметров по тесту MTEB. После квантования модель кушает менее 200 МБ оперативной памяти, а генерация эмбеддингов занимает всего около 20 миллисекунд на устройствах с EdgeTPU. Google внедрил технологию Matryoshka Representation Learning, позволяющую использовать разные размеры векторов - от 768 до 128 - в зависимости от задач и ресурсов устройства. Контекстное окно достигает 2000 токенов. EmbeddingGemma уже интегрируется с популярными инструментами вроде SentenceTransformers, Llama.cpp, LangChain и Transformers.js, а её веса открыты для использования и коммерческой адаптации. googleblog ✔️ Kani-TTS-370M - лёгкая и быстрая открытая модель синтеза речи Вышла новая open-source модель Kani-TTS-370M, создающая естественное и выразительное звучание при крайне высокой скорости работы. Модель насчитывает 370 миллионов параметров и оптимизирована под потребительские GPU, включая RTX 3060, где она обеспечивает реальное время генерации речи. Kani-TTS построена на сочетании NanoCodec и LFM2-350M, что обеспечивает компактность и качество, сравнимое с крупными нейронными TTS-системами. Разработчики использовали современные нейросетевые методы синтеза речи, чтобы добиться максимально естественной интонации и чистоты звучания. Главный акцент сделан на эффективности и универсальности - модель легко разворачивается локально, подходит для встраивания в ассистентов, игровых персонажей и офлайн-озвучку, не требуя облачных вычислений. HF ✔️Adobe прогнозирует рост AI-покупок в интернете на 520 % в период праздников 2025 По оценкам Adobe Analytics, объем онлайн-продаж в США в праздничный сезон 2025 года достигнет $253,4 млрд, что на 5,3 % больше, чем в прошлом году. AI-трафик при этом вырастет на 520 %, особенно в последние 10 дней перед Днём благодарения. Почти половина американцев намерены воспользоваться AI-инструментами: 53 % - для поиска товаров, 40 %- для рекомендаций, 36 % — для поиска выгодных предложений, 30 % — чтобы вдохновиться идеями подарков. Мобильные устройства останутся доминирующей платформой - 56,1 % транзакций пройдут с телефона. Среди драйверов роста - скидки (среднее снижение цен до 28 %), сервисы «купи сейчас, заплати позже» и активность в соцсетях, чья рекламная отдача вырастет на 51 %. techcrunch ✔️ Kaleido: новая система для фотореалистичного нейронного рендеринга объектов и сцен. Модель обучается не на 3D-структурах, а чисто на видео и многовидовых данных, что делает её универсальной и масштабируемой. Kaleido превосходит все предыдущие генеративные модели в задачах с малым числом видов и впервые достигает качества рендеринга уровня InstantNGP в zero-shot режиме. Это шаг к гибкому world modeling, способному как точно реконструировать реальность, так и дорисовывать недостающие детали. shikun ✔️ OpenAI и AMD заключили стратегическое партнерство: 6 гигаватт GPU и опцион на 10 % акций OpenAI и AMD объявили масштабное сотрудничество: по условиям соглашения OpenAI развернёт 6 гигаватт графических процессоров AMD, начиная с первой волны - 1 гигаватт Instinct MI450 во второй половине 2026 года. AMD, чтобы выровнять интересы, выдала OpenAI варрант на 160 млн своих акций, который будет реализован по мере достижения этапов развертывания и роста стоимости компании, что может превратить его в ~10 % долю. Соглашение может принести AMD десятки миллиардов долларов дохода, а также усилить её позиции на рынке чипов для искусственного интеллекта. Этот шаг позволяет OpenAI диверсифицировать аппаратные поставки и снизить зависимость от одного производителя, а также закладывает мощную основу для масштабных AI-инфраструктур следующих лет. openai @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🔥 Главное с OpenAI DevDay 2025 ✔️ App SDK Позволяет создать нативные приложенийяпрямо внутри ChatGPT. Идея простая: теперь не нужно выходить из ChatGPT, чтобы делать привычные вещи. Можно прямо в чате работать с дизайном в Figma, создавать презентации в Canva, искать жильё на Booking или смотреть курсы на Coursera — всё в одном окне. Платформа поддерживает авторизацию, оплату и подключение внешних сервисов, а значит, ChatGPT становится центром, где совмещаются ИИ, приложения и автоматизация задач. Скоро разработчики (вайбкодеры) смогут добавлять свои приложения и зарабатывать на них через ChatGPT SDK. ✔️**Agent Builder** По сути это убийца n8n и Zapier. Это интуитивно понятный**визуальный конструктор**, где можно создавать своих ИИ-агентов без единой строчки кода. Просто перетаскиваешь блоки, подключаешь MCP и ChatKit — и агент сам ищет файлы, анализирует данные и выполняет задачи. Инструмент уже доступен всем. OpenAi умеют в дизайн, должно быть удобно. Можно уже попробовать: https://platform.openai.com/agent-builder ✔️ Обновили Codex Вышел из беты, получил интеграцию со Slack и собственный SDK. На демо агент управлял светом и экраном голосом - без кода. На презентации заявили, что теперь почти весь их код пишется с помощью Codex Благодаря Codex разработчики OpenAI стали отправлять на 70% больше pull-request’ов в неделю, чем раньше. Теперь у кодекса появляется интеграция со Slack и SDK, чтобы разработчики могли встраивать его в свои рабочие процессы. Прямо в эфире Codex написал код для управления камерой, сам собрал интерфейс и **запустил готовое при ✔️ GPT-5 Pro — теперь доступна через API $15 за ввод и $120 за вывод за 1M токенов - gpt-realtime-mini - на 70% дешевле, подходит для мгновенных ответов и потоковых задач ✔️ Sora 2 - добавлена в API, теперь можно генерировать видео прямо из кода PS: Agent Builder выглядит действительно интересно - интуитивный, гибкий, инструмент с большим потенциало м. А вот насколько полезными окажутся приложения внутри ChatGPT, не особо понятно. OpenAI не боится экспериментировать. Они развивают ChatGPT как платформу, ищут новые варианты захвата рынка и пробуют смелые идеи. Это дорогого стоит. Их интерфейс просто топ: минимализм, аккуратность, почти в духе Apple. UX - на уровне искусства. У OpenAI уже более 800 млн активных пользователей в неделю и они обрабатывают 6 миллиардов токенов в минуту! К концу года число пользователей, похоже, вплотную подойдёт к 1 миллиарду. Но гонка только начинается. Google явно готовит ответ - Gemini 3 обещает быть топом. Другие игроки тоже не дремлют. @ai_machinelearning_big_data #openai #chatgpt #llm #ml #ai

✔️ OpenAI готовит “Agent Builder” - платформу для создания автономных ИИ-агентов без кода По слухам, OpenAI разрабатывает Agent Builder - нативную no-code-платформу для создания автономных ИИ-агентов. Если информация подтвердится, этот инструмент сможет заменить целый стек сервисов вроде Zapier, n8n и Vapi, объединив всё в единую экосистему OpenAI. Первые отзывы называют интерфейс одним из самых плавных и интуитивных среди всех agent-canvas решений.ентов прямо внутри платформы. testingcatalog ✔️ Pathway представил Dragon Hatchling - ИИ, который учится как человек Польский стартап Pathway представил новую ИИ архитектуру под названием Dragon Hatchling (BDH), которая может решить одну из самых сложных проблем ИИ - генерализацию во времени, то есть способность модели учиться из опыта и делать прогнозы, как это делает человек. Модель строит структуру, похожую на нейронные сети человеческого мозга, которая формируется спонтанно во время обучения и действует как неокортекс, отвечающий за обучение, память и принятие решений. В отличие от классических трансформеров, BDH использует локальные нейронные связи и геббовское обучение, что делает её более интерпретируемой и устойчивой к изменению данных. При этом она демонстрирует производительность, сопоставимую с моделями GPT-уровня, но требует меньше вычислительных ресурсов. Разработчики отмечают, что такая архитектура может приблизить ИИ к человеко-подобному мышлению и пониманию, открывая путь к созданию систем, способных на адаптацию и обучение в реальном времени. arxiv ✔️ Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct & Thinking - свежий релиз! Всего 3 млрд активных параметров, но по бенчмарками модель не уступает GPT-5-Mini и Claude 4 Sonnet, обгоняя их в задачах STEM, VQA, OCR, Video и Agent-тестах. Плюс теперь доступны FP8-версии не только 30B, но и гиганта Qwen3-VL-235B-A22B. API / Github / Попробовать ✔️ 7B-модель за $196 обошла GPT-4.1 в извлечении данных из документов Исследователи представили небольшую модель с 7 миллиардами параметров, обученную специально для работы с формами и документами. Несмотря на компактный размер и низкую стоимость обучения - всего $196, модель смогла превзойти GPT-4.1 на тысяче задач по извлечению структурированных данных. Команда использовала синтетические данные, позволяющие модели сохранять «память» между разными частями длинных файлов и правильно связывать имена, даты и значения, находящиеся далеко друг от друга. Для обучения применялась Low-Rank Adaptation (LoRA) - изменено всего 0,53% весов, и Group Relative Policy Optimization с семантическим вознаграждением и строгой проверкой JSON-ответов. Результат - 0,573 среднее вознаграждение, 89% корректных JSON-ответов и производительность выше GPT-4.1, при затратах в сотни раз меньших. arxiv ✔️ Nvidia вложит $100 млрд в OpenAI, чтобы зацементировать лидерство в ИИ WSJ сообщает: Nvidia инвестирует $100 млрд в строительство 10 ГВт дата-центров для OpenAI. Это не благотворительность - компания фактически финансирует собственный спрос. По расчётам аналитиков, на каждые $10 млрд инвестиций OpenAI обязуется купить GPU Nvidia на $35 млрд. Так Nvidia даёт OpenAI дешёвый капитал и гарантирует себе заказы на годы вперёд. Это часть большой стратегии: компания уже выкупает простаивающие мощности CoreWeave, инвестирует в Intel и xAI, формируя замкнутую экосистему вокруг своих чипов. Так Nvidia снижает маржу, но получает главное - контроль над всей энергией и инфраструктурой ИИ-мира. Wsj @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

📘 Learning Deep Representations of Data Distributions — новая бесплатная книга от исследователей UC Berkeley (Sam Buchanan, Druv Pai, Peng Wang, Yi Ma). Главная идея книги - показать, почему и как глубокие нейросети учатся извлекать сжатые, информативные представления сложных данных, и что у них внутри: 💡В книге вы найдите: 🟠простое объяснение фундаментальных принципов архитектур нейросетей через оптимизацию и теорию информации. 🟠как модели формируют инвариантные и устойчивые представления 🟠связь с PCA, автоэнкодерами и дифференцируемыми отображениями — то есть, как нейросети по сути обобщают классические методы сжатия данных и учатся находить их оптимальное представление 🟠взгляд на обучение через энергию, энтропию и структуру данных 🟠свежие идеи для понимания LLM и генеративных моделей 📖 Читать онлайн: ma-lab-berkeley.github.io/deep-representation-learning-book 🖥 Github: https://github.com/Ma-Lab-Berkeley/deep-representation-learning-book @ai_machinelearning_big_data #book #deeplearning #representationlearning #ucberkeley #machinelearning

✔️ GenAI прямо на устройстве: Chrome, Chromebook Plus и Pixel Watch с LiteRT-LM Google выпустили LiteRT-LM - фреймворк для запуска LLM прямо на устройстве (offline), с минимальной задержкой и без API-вызовов. Если вы пилите приложения, это полезная штука, потому что: - Работает на устройстве: нет задержек от удалённых серверов - Нет расходов на API - Дает доступ к Локальному GenAI 🔍 Основное - LiteRT-LM уже используется внутри Gemini Nano / Gemma в Chrome, Chromebook Plus и Pixel Watch. - Открытый C++ интерфейс (preview) для интеграции в кастомные решения. - Архитектура: Engine + Session   • Engine хранит базовую модель, ресурсы - общий для всех функций   • Session - контекст для отдельных задач, с возможностью клонирования, копирования “по записи” (Copy-on-Write) и лёгких переключений - Поддержка аппаратного ускорения (CPU / GPU / NPU) и кроссплатформенность (Android, Linux, macOS, Windows и др.) - Для Pixel Watch используется минимальный “pipeline” - только необходимые компоненты - чтобы уложиться в ограничения памяти и размера бинарей Google опенсорснули целый стек для запуска GenAI на устройствах: - LiteRT быстрый «движок», который запускает отдельные AI-модели на устройстве. - LiteRT-LM - интерфейс C++ для работы с LLM. Он объединяет сразу несколько инстурментов : кэширование промптов, хранение контекста, клонирование сессий и т.д. - LLM Inference API - готовые интерфейсы для разработчиков (Kotlin, Swift, JS). Работают поверх LiteRT-LM, чтобы можно было легко встраивать GenAI в приложения. 🟠Подробнее: https://developers.googleblog.com/en/on-device-genai-in-chrome-chromebook-plus-and-pixel-watch-with-litert-lm/ @ai_machinelearning_big_data #AI #Google #LiteRT #LiteRTLM #GenAI #EdgeAI #OnDeviceAI #LLM

✔️ GenAI прямо на устройстве: Chrome, Chromebook Plus и Pixel Watch с LiteRT-LM* Google выпустили LiteRT-LM - фреймворк для запуска LLM прямо на устройстве (offline), с минимальной задержкой и без API-вызовов. Если вы пилите приложения, это полезная штука, потому что: - Работает на устройстве: нет задержек от удалённых серверов - Нет расходов на API - Дает доступ к Локальному GenAI 🔍 Основное - LiteRT-LM уже используется внутри Gemini Nano / Gemma в Chrome, Chromebook Plus и Pixel Watch. - Открытый C++ интерфейс (preview) для интеграции в кастомные решения. - Архитектура: Engine + Session   • Engine хранит базовую модель, ресурсы - общий для всех функций   • Session - контекст для отдельных задач, с возможностью клонирования, копирования “по записи” (Copy-on-Write) и лёгких переключений - Поддержка аппаратного ускорения (CPU / GPU / NPU) и кроссплатформенность (Android, Linux, macOS, Windows и др.) - Для Pixel Watch используется минимальный “pipeline” - только необходимые компоненты - чтобы уложиться в ограничения памяти и размера бинарей Google опенсорснули целый стек для запуска GenAI на устройствах: - LiteRT быстрый «движок», который запускает отдельные AI-модели на устройстве. - LiteRT-LM - интерфейс C++ для работы с LLM. Он объединяет сразу несколько инстурментов : кэширование промптов, хранение контекста, клонирование сессий и т.д. - LLM Inference API - готовые интерфейсы для разработчиков (Kotlin, Swift, JS). Работают поверх LiteRT-LM, чтобы можно было легко встраивать GenAI в приложения. 🟠Подробнее: https://developers.googleblog.com/en/on-device-genai-in-chrome-chromebook-plus-and-pixel-watch-with-litert-lm/ @ai_machinelearning_big_data #AI #Google #LiteRT #LiteRTLM #GenAI #EdgeAI #OnDeviceAI #LLM

✔️ Ming-UniAudio - универсальный инструмент для работы с речью. Модель объединяет понимание, генерацию и редактирование аудио без привязки к таймстампам. Основой стал новый токенайзер MingTok-Audio, на котором построен единый Speech LLM. Одновременно выпущен бенчмарк для свободного редактирования речи. GitHub / Tokenizer / Model / Benchmark ✔️ Свежий бесплатный курс по нейросетям от Эндрю Ына и Стэнфорда Основатель Coursera Эндрю Ын выпустил бесплатный курс по нейросетям. В курсе: базовые основы Deep Learning, практические задания и советы по построению карьеры в AI. Первая лекция уже доступна, все материалы и расписание — открыты. Отличный шанс провести выходные с пользой и глубже разобраться в мире нейросетей. Первая лекция / Расписание ✔️ AI-инфраструктура тянет экономику США: 40% роста ВВП и триллионы инвестиций впереди Почти 40% роста ВВП США за последний квартал обеспечили капитальные вложения в технологии, главным образом связанные с AI. UBS прогнозирует, что расходы компаний на AI-инфраструктуру достигнут $375 млрд в 2025 году и вырастут до $500 млрд в 2026-м. Но основной рост идёт не от самого AI, а от строительства «фабрик мощности» - дата-центров и инфраструктуры. По оценке Brookfield Asset Management, за ближайшие 10 лет в эту сферу уйдёт $7 трлн. По данным Минторга США, инвестиции в софт и компьютерное оборудование (без учёта зданий дата-центров) дали четверть всего экономического роста за квартал. Этот всплеск трат меняет и фондовый рынок: как отмечает Deutsche Bank, индекс S&P 500 вырос на 13.81% с начала года, тогда как равновзвешенный вариант прибавил лишь 7.65%. То есть рост обеспечивают в основном «Великолепная семёрка» технологических гигантов. X ✔️ Alpha School: в Техасе открылась школа, где учителей заменил ИИ Дети 4–5 классов учатся два часа утром по индивидуальным программам в науке, математике и чтении, а после обеда занимаются проектами и жизненными навыками. Учителей здесь называют «гидами» - они мотивируют, а не преподают, получая шестизначные зарплаты. Школа утверждает, что её ученики входят в топ-1% по тестам, хотя педагоги скептически относятся к роли ИИ. Обучение стоит от $40 000 в год, но основатели считают модель примером будущего образования. cbsnews ✔️ ИИ помог Теренсу Тао найти контрпример в математике Один из величайших математиков современности, Теренс Тао, использовал искусственный интеллект, чтобы решить задачу на MathOverflow о последовательности наименьших общих кратных. У него было теоретическое подозрение, что ответ отрицательный, но требовались конкретные числовые параметры для построения контрпримера. Сначала Тао просил ИИ сгенерировать Python-код для поиска, но из-за неверных параметров и долгого времени выполнения этот путь оказался неэффективным. Затем он перешёл к пошаговому алгоритму: ИИ выполнял эвристические расчёты, помогая сузить диапазон параметров. В итоге удалось получить рабочие значения, которые Тао проверил самостоятельно с помощью короткого Python-скрипта, также созданного ИИ. Такая стратегия позволила сэкономить часы ручного кодирования и отладки: ИИ не только ускорил поиск, но и выявил несколько ошибок в начальных рассуждениях. Этот случай показывает, как современные системы могут становиться реальными ассистентами даже в фундаментальной математике. mathstodon @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

⚡️ Релиз Agent S3 - продвинутый агент для работы с компьютером, который приближается к человеческому уровню. Вместо того, чтобы усложнять одну модель, авторы запускают несколько агентов параллельно и затем выбирают лучший результат. Метод назвили **Behavior Best-of-N (bBoN)**. Как работает: - Каждый агент пробует решить задачу. - Его действия переводятся в поведенческий нарратив - короткое описание, что реально изменилось на экране. - Специальный судья сравнивает эти нарративы и выбирает лучший. Результаты: - GPT-5 с 10 параллельными агентами → 69.9% успеха - Для примера у GPT-5 Mini → 60.2% - Agent S3* набирает на +10% выше предыдущей SOTA @ai_machinelearning_big_data #AI #Agents #AgentS3 #OSWorld #SimularAI #LLM

✔️ Прорыв в квантовых вычислениях Физики Гарварда создали первый в мире квантовый компьютер, который работает непрерывно без перезапуска. Ранее квантовые машины держались миллисекунды, максимум - около 13 секунд. Новая установка работает более 2 часов и может функционировать бесконечно. Ключевое новшество - решение проблемы потери атомов: система в реальном времени пополняет кубиты, впрыскивая 300 000 атомов в секунду с помощью оптических инструментов. Учёные считают, что практические, постоянно работающие квантовые компьютеры могут появиться уже в течение 2 лет - с огромным влиянием на медицину, финансы и научные исследования. thecrimson ✔️ Anthropic делает ставку на AI-приложения для бизнеса По данным The Information, Anthropic продвигает свою модель Claude как основу для создания enterprise-замен привычных приложений вроде Slack. Компания делает ставку на обучение с подкреплением, чтобы улучшить способности модели к программированию. Похожую стратегию развивает и xAI Илона Маска, но эксперты сомневаются, что крупные корпорации откажутся от укоренившихся систем вроде SAP или ServiceNow. Более вероятно, что первыми такие AI-first инструменты начнут использовать небольшие стартапы. Тем временем JPMorgan и другие банки активно заявляют об интеграции решений OpenAI, Anthropic и Google, хотя реальные масштабы затрат пока не соответствуют публичному энтузиазму. theinformation ✔️ Perplexity объявила, что её AI-браузер Comet, ранее доступный только по подписке $200/месяц, теперь стал бесплатным для всех (с ограничениями по запросам). Comet, запущенный в июле 2025 года, работает как встроенный ассистент: он умеет анализировать страницы, вытаскивать ключевые детали и сердить по ссылкам, проводя многошаговые исследования. Perplexity также представила Comet Plus за $5 — партнёрскую подписку, которая открывает доступ к контенту от CNN, The Washington Post, Fortune, Los Angeles Times и Condé Nast (The New Yorker, Wired и др.). Однако запуск совпал с продолжающимися исками от крупных издателей, включая Dow Jones (The Wall Street Journal) и New York Post, обвиняющих стартап в использовании их материалов для обучения ИИ. Скачать Comet ✔️ OpenAI раскалывает запуск Sora: ИИ-видео как TikTok, но сотрудники бьют тревогу TechCrunch пишет, что запуск нового соцприложения Sora 2 вызвал тревогу внутри самой OpenAI. Это TikTok-подобная лента, наполненная видео, созданными ИИ, включая дипфейки самого Сэма Альтмана. Часть исследователей OpenAI считает, что компания уходит от своей миссии ради хайпового контента. Один из сотрудников прямо заявил: «AI-ленты - пугающие. Я был шокирован, узнав, что мы выпускаем Sora 2…» Сторонники проекта объясняют, что такие продукты нужны, чтобы финансировать фундаментальные исследования и дать пользователям почувствовать силу технологий. В OpenAI утверждают, что хотят «показать людям что-то классное, чтобы они улыбнулись». Но вместе с ростом Sora OpenAI рискует повторить судьбу классических соцсетей: зависимость, манипуляции c информацией, проблемы с дипфейками и давлением на метрики вовлечённости. techcrunch ✔️ США продолжают контролировать большинство мировых мощностей для обучения ИИ, строя самые большие и энергоемкие кластеры Китай в 2025 году вложит до 98 млрд долларов, но экспортные ограничения на топовые чипы Nvidia и AMD тормозят прогресс. Huawei продвигает Ascend 910C, однако по памяти, пропускной способности и софту он уступает решениям Nvidia. США разрешили ограниченные продажи H20 и MI308 в Китай с 15% налогом, но топовые GPU недоступны китацы, и разрыв в производительности всё ещё в пользу американцев. X @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ IBM представила Granite 4.0 — новое семейство open-weights языковых моделей от 3B до 32B параметров. Четыре новые модели: - Granite 4.0 H Small - 32B/9B активных параметров - Granite 4.0 H Tiny - 7B/1B - Granite 4.0 H Micro - 3B/3B - Granite 4.0 Micro - 3B/3B Benchmarking (Artificial Analysis Index): - Granite 4.0 H Small: 23 балла (на 8 выше Granite 3.3 8B), обходит Gemma 3 27B (22), но уступает Mistral Small 3.2 (29) и Qwen3 30B A3B (37). - Granite 4.0 Micro: 16 баллов, выше Gemma 3 4B (15) и LFM 2 2.6B (12). ⚡ Token efficiency: - Granite 4.0 Small — 5.2M токенов - Granite 4.0 Micro — 6.7M токенов Обе модели заметно эффективнее Granite 3.3 8B и большинства non-reasoning моделей <40B. Детали: - Контекст: до 128K токенов - Лицензия: Apache 2.0 - Granite 4.0 H Small доступна на Replicate по $0.06 / $0.25 за 1M input/output токенов - Все модели доступны на Hugging Face 🔗 Hugging Face: https://huggingface.co/collections/unsloth/granite-40-68ddf64b4a8717dc22a9322d 🔗 Unsloth: https://docs.unsloth.ai/new/ibm-granite-4.0 @ai_machinelearning_big_data #AI #IBM #Granite4 #LLM #OpenWeights

🔦 Генерация изображений на свете, а не на GPU Исследователи из UCLA представили оптическую генеративную модель (Optical Generative Model). Она использует свет и линзы вместо вычислительных блоков - то есть картинки рождаются не на чипах, а в физике. 🔬 Как это работает: 1. Лёгкий цифровой энкодер превращает случайный шум в фазовый узор. 2. Этот узор загружается на оптический модулятор света. 3. Свет проходит через дифракционный декодер и прямо на сенсоре формируется изображение. ✔️ Авторами проведены реальные эксперименты: с помощью видимого света и SLM показаны результаты генерации: - Созданы цифры, лица, бабочки и даже картины в стиле Ван Гога. - Качество сравнимо с современными диффузионными моделями. - Есть две версии: мгновенная (один проход) и итеративная (несколько шагов, как у диффузии). ⚡ Чем интересен такой подход - Подход не требует никакой вычислительной нагрузки. - Супербыстрая генерация: физика света выполняет то, что GPU делает миллиардами операций. - Это открывает путь к энергоэффективному ИИ для edge-устройств: AR/VR, мобильные камеры, компактные сенсоры. ⚠️ Ограничения: - Сложно выравнивать оптические системы. - Ограничения по точности фазовых масок. - Зависимость от качества оборудования (шум, битовая глубина). Но даже с этими проблемами, это первый шаг к новому классу ИИ, где вычисления заменяются чистой оптикой. Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-025-09446-5 @ai_machinelearning_big_data #AI #OpticalComputing #Photonics #GenerativeA

✔️ Илон Маск стал первым человеком в истории, чьё состояние превысило $500 млрд Для сравнения: это больше, чем суммарное богатство Джеффа Безоса ($233,5 млрд) и Марка Цукерберга ($245,7 млрд). Только за последний год Маск увеличил своё состояние на $245 млрд. ✔️ Стартап Миры Мурати Thinking Machines представил свой первый продукт - Tinker. Но это не новая модель, а гораздо более практичный инструмент: API для файнтюнинга. Идея проста: вы пишете код для дообучения, а все заботы о железе берут на себя Thinking Machines - от распределения ресурсов до восстановления после сбоев. Tinker поддерживает широкий спектр моделей - от небольших до очень крупных. В API доступны базовые примитивы (forward_backward, optim_step, sample), из которых можно собрать кастомные пайплайны. А для тех, кто хочет сразу сложные сценарии, есть Tinker Cookbook - библиотека с готовыми реализациями популярных алгоритмов: RLHF, Multi-Agent, Tool Use, Math Reasoning и других. Пока продукт доступен только в приватной бете, но уже можно записаться в вейтлист. ✔️ Nvidia представила Reinforcement Learning Pretraining (RLP) - новый способ обучения ИИ, при котором модель учится рассуждать ещё на этапе претренинга. В эксперименте на 12B модели RLP повысил точность на 35%, используя всего 0,125% данных. Главное отличие: вместо обычного предсказания следующего токена модель сначала генерирует «мысль», а затем проверяет, улучшает ли она прогноз. За полезные мысли модель получает вознаграждение, что формирует навык пошагового мышления с самого начала обучения. На математических и бенчмарках тестах RLP превзошёл стандартные подходы и сохранил преимущество даже после классического дообучения. nvidia ✔️ Вышла версия Cursor 1.7. Теперь пользоваться инструментом стало удобнее за счёт ряда новых функций. Подсказки появляются прямо во время ввода промпта и принимаются нажатием Tab. Появились кастомные hooks, которые позволяют управлять жизненным циклом агентов, а также deeplinks для быстрого обмена промптами. Правила можно назначать сразу для всей команды, включая Bugbot для автоматического кодревью. Кроме того, теперь статус агентов доступен прямо из панели, без необходимости открывать само приложение. cursor ✔️ Мира Мурати привлекла рекордные $2 млрд при оценке $10–12 млрд - крупнейший посевной раунд в истории США. Она сохранила полный контроль над стартапом, а среди инвесторов - a16z, Accel, Nvidia, AMD и Cisco. В команду вошёл сооснователь OpenAI Джон Шульман и группа экс-исследователей. Компания зарегистрирована как public benefit corporation, обещает open-source и первый продукт в ближайшие месяцы. Information ✔️ OpenAI стала самой дорогой частной компанией в мире - её оценка достигла $500 млрд, обогнав SpaceX и ByteDance. За последние полгода стоимость выросла на $200 млрд. При этом стартап продолжает наращивать убытки, но инвесторы пока закрывают на это глаза. Сэм Альтман фактически переигрывает весь рынок, превращая OpenAI в главного игрока индустрии. Bloomberg @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🧠 Google/DeepMind представили AlphaEvolve: ИИ, который помогает математикам и компьютерным теоретикам искать новые результаты. 💡 Как он работает Обычно LLM стараются писать доказательства целиком, но это слишком сложно и ненадёжно. AlphaEvolve идёт другим путём: он не пишет доказательства сам, а генерирует новые маленькие элементы *конструкции (gadgets)*. Эти кусочки можно быстро проверить автоматикой, и если они работают, их можно собрать в более крупные теоремы. 📈 Что удалось найти - Новый результат для задачи MAX-4-CUT (Это задача из теории алгоритмов и комбинаторной оптимизации, разновидность классической задачи MAX-CUT), с конструкцией, которую раньше никто не придумывал. - Сильные новые нижние границы для задач на случайных графах, включая работу с Ramanujan graphs. - Проверка теорем стала в 10 000 раз быстрее, чем в обычных методах. 🧩 Зачем это нужно - Математика требует 100% точности - и тут AI помогает именно как генератор идей, а проверка остаётся строгой и надёжной. - Такой подход экономит годы человеческой работы и открывает дорогу к новым теоремам и алгоритмам. 📄 Подробнее: research.google/blog/ai-as-a-research-partner-advancing-theoretical-computer-science-with-alphaevolve/ @ai_machinelearning_big_data #AI #Math #DeepMind #Research

GigaChat Vision Team — ваша будущая команда! 😉 Если вы зарегистрируетесь на One Day Offer для NLP- и CV-инженеров и пройдёте все этапы отбора, то уже совсем скоро будете: ✔️ Обучать Vision, 3D/CAD и омни-модальные модели на тысячах A100/H100. ✔️ Создавать live-ассистента на edge-устройствах, а также базовые модели VLA для промышленных проектов: автоматизированных фабрик, автопилотов и роботов. ✔️ Работать с документами: Document Intelligence и разработка VLM OCR. ✔️ Развивать мультимодальную инфраструктуру: от инференса генеративных моделей до создания и авторазметки синтетических данных Дублируем ссылку на регистрацию — до встречи 4 октября!

🧠 Google/DeepMind представили AlphaEvolve: ИИ, который помогает математикам и компьютерным теоретикам искать новые результаты. 💡 Как он работает Обычно LLM стараются писать доказательства целиком, но это слишком сложно и ненадёжно. AlphaEvolve идёт другим путём: он не пишет доказательства сам, а генерирует новые маленькие элементы *конструкции (gadgets)*. Эти кусочки можно быстро проверить автоматикой, и если они работают, их можно собрать в более крупные теоремы. 📈 Что удалось найти - Новый результат для задачи **MAX-4-CUT** (Это задача из теории алгоритмов и комбинаторной оптимизации, разновидность классической задачи MAX-CUT), с конструкцией, которую раньше никто не придумывал. - Сильные новые нижние границы для задач на случайных графах, включая работу с **Ramanujan graphs**. - Проверка теорем стала в 10 000 раз быстрее, чем в обычных методах. 🧩 Зачем это нужно - Математика требует 100% точности - и тут AI помогает именно как генератор идей, а проверка остаётся строгой и надёжной. - Такой подход экономит годы человеческой работы и открывает дорогу к новым теоремам и алгоритмам. 📄 Подробнее: research.google/blog/ai-as-a-research-partner-advancing-theoretical-computer-science-with-alphaevolve/ @ai_machinelearning_big_data #AI #Math #DeepMind #Research

🔥 Интересный кейс про ML в картографии В статье рассказано про развитие детектора Яндекс Карт для распознавания дорожных знаков на панорамах — от бинарного классификатора до нейросетей. Сейчас детектор умеет находить почти все знаки в России. Первая же версия создавалась в 2016 году с помощью небольшого датасета и модели на классических подходах компьютерного зрения. Использовали ACFFeatures + WaldBoost с бинарными решающими деревьями. Классические методы страдали «близорукостью» — детектили знаки только «в лоб», повороты пропускали, поэтому перешли к новой версии на свёрточных нейросетях и натренировали Faster R-CNN. Нетривиальные архитектурные решения: ▪️Объединили все знаки ограничения скорости в один класс + дополнительная сеть для распознавания чисел на вырезанном знаке ▪️ То же с направлениями по полосам — детектор находит знак, дополнительная модель выдаёт бинарный вектор направлений ▪️ Создали отдельную модель для обработки найденных знаков многополосности. Полная техническая реализация описана в статье. 🟢 Главная проблема — сбор датасета Как обычно, всё упёрлось в данные для обучения. Терабайты фотографий улиц прогонять через асессоров — дорого и неэффективно. Выстроили такой процесс: сначала автоматически находить фотографии, где есть дорожные знаки, и только потом отправлять их на разметку асессорам. 🟢 Финальные цифры: ▪️ 300 тысяч фотографий в датасете ▪️ 1,5 миллиона размеченных знаков ▪️200+ поддерживаемых классов знаков Любопытный факт: самый частый знак в датасете — пешеходный переход. Практический результат: всё это помогает автоматически обновлять данные в Картах, по которым сервис строит маршруты, выдаёт голосовые подсказки о том, с какой скоростью ехать и тд. В год так вносится более 200 тысяч автообновлений ⚡️ Статья: https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/946338/ @ai_machinelearning_big_data #ai #ml

✔️ Zai представили GLM-4.6 Новая флагманская модель получила заметные улучшения: поддержка длинного контекста до 200K токенов, более сильные возможности в рассужденияъ, генерации кода, поиска, и агентных задачах. Hf | Api | Попробовать ✔️ NVIDIA анонсировала новые возможности для робототехники и симуляции. Newton - это открытый физический движок с GPU-ускорением, созданный на базе NVIDIA Warp и OpenUSD и выпущенный под лицензией Apache 2.0. Он показывает огромный прирост скорости: в задачах движения до 152× быстрее, а при манипуляции объектами — до 313× быстрее по сравнению с MJX на RTX 4090. Isaac Lab позволяет запускать тысячи параллельных симуляций для ускоренного обучения с подкреплением. Среди демонстраций — робот ANYmal, осваивающий ходьбу, и симуляция складывания одежды с реалистичной мультифизикой. NVIDIA Blog ✔️ Anthropic опубликовала статью о том, как правильно работать с контекстом при создании LLM-агентов. Главная идея - контекст не равен простому prompt’у: это весь набор информации (инструкции, история сообщений, память, внешние данные), который агент использует для принятия решений. Контекст - ограниченный ресурс, длинные цепочки приводят к «context rot» - постепенной потере качества. Нужно уметь структурировать и минимизировать инструкции, оставляя только важное. Важно грамотно управлять вызовами инструментов: они должны возвращать релевантные и компактные данные. Историю лучше периодически сжимать, сохраняя факты, а не «сырые токены». Для сложных случаев полезно делить задачи между суб-агентами, а затем агрегировать их результаты. Эффективная контекстная инженерия делает агентов точнее, дешевле и устойчивее при работе с длинными Подробнее ✔️ServiceNow выпустила Apriel-v1.5-15B-Thinker Новая 15B reasoning-модель с открытыми весами набрала 52 балла в Artificial Analysis Intelligence Index - уровень моделей в сотни миллиардов параметров. Отличается сильным instruction following, многошаговыми диалогами и поддержкой 128k контекста. Доступна на Hugging Face под MIT-лицензией для свободного коммерческого использования. HF @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🎥 OpenAi показали Sora 2 Всё, что нужно знать коротко: - Реализм и физика: движение стало правдоподобнее, модель учитывает сложную динамику — гимнастика, плавучесть, сохранение предметов. - Законы физики соблюдаются: например, промах по кольцу в баскетболе отскакивает, а не “телепортируется”. - Видео со звуком: синхронная генерация речи, эффектов и фоновой атмосферы. - Управляемость: модель точно следует сложным сценариям, держит сцены цельным, умеет в реализм и аниме. - Cameos: можно загрузить своё видео/аудио и вставить лицо + голос в любой сгенерированный ролик. - Пиложение: новое iOS-приложение “Sora” с лентой наподобие TikTok, ремиксами и cameo. Запуск по инвайтам, акцент на генерацию видосов, а не погоня за просмторами. - Доступ: бесплатный, но пока только в США и Канаде, Pro-версия для платных акаунтов ChatGPT Pro, API обещают скоро. менить прогресс человечества. https://x.com/OpenAI/status/1973075422058623274 #Sora2 #OpenAI #видеогенерация #ИИ #AIvideo