Machinelearning

✔️ Apple реорганизовывает подразделение ИИ. Создатель Vision Pro, Майк Роквелл возглавит разработку Siri, перейдя под управление Крэга Федериги, главы софтверного подразделения. Джон Джаннандреа, ранее курировавший Siri, сохранит контроль над исследованиями в области ИИ, но потеряет влияние на ключевой потребительский продукт. CEO APPLE Тим Кук очень недоволен динамикой выполнения планов ИИ. Некоторые функции, изначально запланированные на июнь 2024 года, еще не реализованы - полное обновление Siri станет возможным с выходом iOS 20 в 2027 году. bloomberg.com ✔️ Solidigm выпускает eSSD с жидкостным охлаждением. Solidigm представила первое в мире решение eSSD с жидкостным охлаждением для серверов — D7-PS1010 E1.S, которое открывает перспективу для будущих серверов с полностью жидкостным охлаждением. Традиционные решения прямого жидкостного охлаждения eSSD не могут адекватно охлаждать обе стороны накопителя и не поддерживают горячую замену. Разработка Solidigm преодолевает эти ограничения, устраняя необходимость в конструкциях стоек высотой 1U и сокращая расходы на кондиционирование и охлаждение воздуха в ЦОДах. Продукт будет выпущен во второй половине этого года. tomshardware.com ✔️ Cloudflare создала ИИ-лабиринт для борьбы с краулерами. Cloudflare представила новый инструмент «AI Labyrinth», нацеленный усложнить жизнь автоматизированным системам, сканирующим веб-ресурсы. Вместо традиционной блокировки нежелательных запросов "Лабиринт" генерирует с помощью ИИ правдоподобные, но бессмысленные для обучения модели страницы. В результате - краулеры тратят ресурсы на сбор «мусорных» данных, не нарушая при этом репутацию сайтов или их SEO-показатели. Новый функционал уже доступен клиентам платформы в панели управления. Эксперты отмечают, что подобные технологии могут спровоцировать «гонку вооружений» между защитниками и злоумышленниками, но Cloudflare намерена продолжать совершенствовать систему, делая её элементы незаметнее для алгоритмов. theregister.com ✔️ Oracle запускает AI Agent Studio для автоматизации бизнес-процессов. Oracle анонсировала AI Agent Studio — платформу для разработки, внедрения и управления ИИ-агентами в рамках облачного пакета Fusion Applications. Решение позволяет клиентам и партнерам создавать кастомных агентов, оптимизирующих бизнес-задачи: от обработки заказов до планирования ресурсов. Студия предлагает выбор языковых моделей (включая Llama и Cohere), инструменты тестирования и встроенную безопасность, для соответствие корпоративным стандартам. Агенты могут работать как автономно, так и в командах, с контролем этапов через утверждения. Подробности — на oracle.com/applications oracle.com ✔️ HART от MIT и NVIDIA: ускорение генерации изображений в 9 раз. Исследователи из MIT и NVIDIA представили HART - метод, объединяющий преимущества авторегрессионных и диффузионных моделей для генерации изображений. В отличие от медленных диффузионных систем (например, DALL-E), требующих 30+ итераций для денойза, и быстрых, но неточных авторегрессионных алгоритмов, HART использует гибридную архитектуру. Авторегрессионная модель формирует общую структуру изображения, а компактная диффузионная — дорабатывает детали за 8 шагов, компенсируя потери данных через остаточные токены. Благодаря этому, HART генерирует изображения, сопоставимые по качеству с моделями на 2 млрд. параметров, но в 9 раз быстрее и с экономией 31% ресурсов.. В будущем HART планируют адаптировать для видео, аудио и мультимодальных задач, усилив совместимость с LLM. Проект поддержаkb MIT-IBM Watson AI Lab, Amazon Science Hub и NSF. news.mit ✔️ Исходный код AlexNet опубликован в открытом доступе AlexNet — это ИИ для распознавания изображений, перевернувшая мир в 2012 году. Ее разработали Илья Суцкевер, Алекс Крижевский и лауреат Нобелевской премии Джеффри Хинтон. По данным Google Scholar, статья об архитектуре AlexNet была процитирована свыше 170 тысяч раз, что делает её одной из самых часто цитируемых работ в истории информатики. GitHub ✔️Sora стала безлимитной для всех, у кого есть подписка Сhatgpt @ai_machinelearning #news #ai #ml

🤖 Перед вами недавно снятое видео с "испытательных полигонов" Unitree, демонстрирует головокружительную скорость развития человекоподобных-роботов. Unitree постоянно совершенствуют алгоритмы управления, позволяя роботу обучаться и осваивать всё более сложные и точные движения. Модель G1 обладает 23 степенями свободы, это гарантирует исключительную устойчивость и координацию. Робот оснащён 3D-лидаром, камерой глубины и комплектом микрофонов с функцией шумоподавления для надёжного распознавания голосовых команд. Его «сердцем» является 8-ядерный процессор, обеспечивающий такую высокую манёвренность ❤️ G1 оборудован легко заменяемой батареей ёмкостью 9000 мА·ч, что позволяет ему работать до двух часов, с возможностью оперативной замены источника питания. Максимальная скорость робота достигает 7,2 км/ч. При росте 1,32 метра и весе 35 кг, гуманоидный робот может компактно складываться, занимая пространство в контейнере размером всего 69 × 44 × 30 см. На этапе первичного обучения G1 использует симулятор Isaac от Nvidia, который с помощью методов обучения с подкреплением помогает осваивать сложнейшие алгоритмы поведения в контролируемой цифровой среде. Затем отработанные действия плавно переносятся в физическую модель с использованием процесса Sim2Real, что обеспечивает высокую точность выполнения движений в реальном мире. Unitree выпустила открытый датаяет, предназначенный для повышения эффективности управления и координации движений человекоподобных роботов. Набор данных, созданный с применением технологии захвата движения LAFAN1, полностью совместим с гуманоидными системами Unitree. Он включает усовершенствованный алгоритм перенаправления, который оптимизирует планирование движений через интерактивную обработку и обратную кинематику с учётом ограничений позы, сочленений суставов и параметров скорости. Кстати, цена такого робота начинается от 16к$ https://www.unitree.com/g1 @ai_machinelearning_big_data #ai #robots #news #unitree #ArtificialIntelligence #HumanoidRobot

🌟 DAPO: алгоритм RL-обучения от ByteDance. ByteDance опубликовала техотчет и код проекта DAPO — RL-алгоритма для больших языковых моделей, который смог преодолеть ограничения классических методов: коллапс энтропии (PPO и GRPO), зашумление из-за отброса длинных ответов, "мертвые зоны" в данных (группы ответов с одинаковым вознаграждением) и жесткая привязка к KL-дивергенции (традиционный RLHF). DAPO включил в себя сразу 4 инновационных метода: 🟢Clip-Higher - решает проблему коллапса энтропии, разделяя диапазон клиппинга на нижний (low=0.2) и верхний (high=0.28). Это позволяет увеличивать вероятность маловероятных токенов, сохраняя разнообразие генерации, и предотвращает преждевременную фиксацию политики в локальном оптимуме. 🟢Dynamic Sampling - устраняет «мёртвые зоны» обучения, отфильтровывая группы ответов с одинаковой наградой (0 или 1), которые не генерируют полезные градиенты. Метод динамически дополняет батч примерами, где есть хотя бы один верный и один неверный ответ, сохраняя стабильность обновлений, что в результате сокращает время сходимости даже с учетом увеличения объема генерации на 20-30%. 🟢Token-Level Policy Gradient Loss - взвешивает вклад каждого токена в длинных цепочках рассуждений. Вместо усреднения по ответу градиенты рассчитываются для каждого токена, что предотвращает подавление значимых паттернов в длинных решениях. Например, 100-токенный ответ влияет на loss в 5 раз сильнее, чем 20-токенный, стимулируя целевую модель к структурированным рассуждениям. 🟢Overlong Reward Shaping - заменяет бинарное пенальти за превышение длины на постепенную штрафную функцию. Ответы длиной до 16К токенов получают полную награду, а в интервале 16-20К токенов штраф линейно растёт от 0 до -1. В итоге - снижается шум, позволяя модели учиться на частично корректных длинных решениях, вместо их полного отбрасывания. Экспериментально обученная с применением DAPO Qwen2.5-32B достигла рекордных 50 баллов на тесте AIME 2024, обойдя DeepSeek-R1-Zero-Qwen-32B (47 баллов) при 2х меньшем числе шагов обучения, а отказ от штрафа за расхождение Кульбака-Лейблера позволил целевой модели свободнее развивать сложные цепочки рассуждений. DAPO, помимо опенсорсной доступности а репозитории на Github, интегрирован в фреймворк verl, а мониторинг поможет отследать ключевые метрики — длину ответов, динамику наград и энтропию. Веса тестовой Qwen2.5-32B и, возможно, других базовых моделей, обученных с DAPO разработчики обещают опубликовать в ближайшем будущем. Попробовать обучение алгоритмом можно специально подготовленным скриптом, с опубликованными вместе датасетами DAPO-Math-17k и валидационным сетом AIME 2024. 🟡Страница проекта 🟡Arxiv 🟡Датасет 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #RL #ByteDance #DAPO

😻 Как бы выглядели современные технологии 50 лет назад? Спросили у модели YandexART 2.5 Pro, которая сегодня появилась в Шедевруме. Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

⚡️ Claude получила возможность веб-поиска. Anthropic объявила о запуске новой функции веб-поиска для Claude. Теперь ИИ способен анализировать актуальные данные из интернета, предоставляя ответы с прямыми ссылками на источники. Это позволяет не только повысить достоверность информации, но и упростить проверку фактов. Поиск доступен в режиме Preview для платных подписчиков в США, но в ближайшие месяцы ожидается глобальное расширение. Для активации ye;yj включить опцию в настройках профиля и начать диалог с Claude 3.7 Sonnet — система сама определит, когда требуется обращение к веб-источникам anthropic.com ✔️ Hugging Face запустил приложение HuggingSnap: оффлайн-ИИ для анализа окружения через камеру iPhone. Hugging Face представила приложение HuggingSnap для iOS, использующее локальную Smolvlm2 для анализа изображений в реальном времени без подключения к сервису. В отличие от облачных аналогов, HuggingSnap обрабатывает данные исключительно на устройстве, экономя заряд устройства и гарантируя конфиденциальность. Пользователи могут получать описания объектов, сцен, текстов и сложных визуальных контекстов. Для работы требуется iOS 18, но приложение также совместимо с macOS и Apple Vision Pro. По словам разработчиков, HuggingSnap-это пример, как локальный ИИ может стать повседневным инструментом. techcrunch.com ✔️ Google добавит Gemini AI в Chrome, повторяя опыт Copilot для Windows 11 Google активно тестирует интеграцию ИИ-ассистента Gemini в браузер Chrome, стремясь вывести его за рамки веб-сайта. Как выяснили исследователи, функционал разместят в верхней части окна — рядом с кнопками управления. В настройках появится возможность назначить горячие клавиши или активировать ассистент через меню. При запуске Gemini будет открываться в отдельном плавающем окне. Кроме того, Google планирует вынести иконку ассистента в системный трей — запускать его можно будет прямо с панели задач, хотя для работы потребуется активный Chrome. Пока функция доступна лишь в экспериментальных сборках, а ее стабильность оставляет желать лучшего. Ясно одно - Google намерен конкурировать с Microsoft, предлагая свой подход к интеграции ИИ в повседневные инструменты. windowslatest ✔️ AudioX: универсальная модель генерации звука и музыки через кросс-модальные преобразования. Moonshot AI совместно с Гонконгским университетом анонсировали AudioX — универсальную модель на базе Diffusion Transformer, способную генерировать высококачественное аудио и музыку из текста, видео, изображений или их комбинаций. Главная инновация — стратегия маскирования входных данных, которая усиливает обучение кросс-модальных представлений. Возможности AudioX: генерация любых звуков на основе текста, видео и их комбинаций (текстовый промпт к видео), восстановление "потерянной" части аудио, генерация музыки на основе текста, видео и их комбинации и "аутпейнт" существующего аудио. Тесты AudioX: лучшая в 15+ задачах, включая генерацию звука по видео (VGGSound) и создание музыки по тексту (MusicCaps). На FAD и KL-дивергенции модель показала улучшение на 12–35% против Tango 2 и AudioLDM. Веса и код - coming soon. zeyuet.github ✔️ Microsoft Research разработал Claimify: инструмент фактчекинга ИИ Microsoft Research представил Claimify — систему, которая решает проблему недостоверных ответов ИИ, извлекая из текстов только верифицируемые утверждения. Метод основан принципах: исключение субъективных суждений, сохранение критического контекста, устранение двусмысленностей, самостоятельность утверждений и др. Результаты тестов показывают, что 99% утверждений, извлечённых Claimify, полностью соответствуют исходному контексту. microsoft ✔️ RF-DETR: новая SOTA для обнаружения объектов в реальном времени с открытым исходным кодом. Это первая модель, работающая а реальном времени: 60+ mAP на COCO. SOTA на бенчмарке RF100-VLRF-DETR. Github ✔️ Стивен Джонс, давний архитектор CUDA, выступит с отличной лекцией о том, как написать программу на CUDA! Nvidia @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

💬 OPEN AI добавили API 3 новых SOTA аудио-модели. 🗣️ Две модели преобразования речи в текст, которые, как заявляют разработчики, превосходят Whisper. 💬 1 Новая модель TTS - которой можно указать *как* ей говорить. Поддерживает функцию задания интонации, тона, тембра голоса и еще множества других параметров с помощью промпта. 🤖 Еще OpenAi выпустили Agents SDK, который для создания голосовых агентов. Через час состоится стрим, где покажут примера создания голосовых агентов с новыми аудиомоделями. 📌 Потестить можно здесь: https://www.openai.fm/ @data_analysis_ml

💬 OPEN AI добавили API 3 новых SOTA аудио-модели. 🗣️ Две модели преобразования речи в текст, которые как заявляют разработчики превосходят Whisper. 💬 1 Новая модель TTS - который можно указать *как* ей говорить. Возможность задать интонацию, тон, тембр голоса и еще множество других параметров с помощью простого текстового промпта. 🤖 Еще OpenAi выпустили Agents SDK, который упрощает создание голосовых агентов. Через час состоится стрим, где покажут создание голосовых агентов с новыми аудиомоделями. 📌 Потестить можно здесь: https://www.openai.fm/ @data_analysis_ml

💬 OPEN AI добавили API 3 новых SOTA аудио-модели. 🗣️ Две модели преобразования речи в текст, которые как заявляют разработчики превосходят Whisper. 💬 1 Новая модель TTS - который можно указать *как* ей говорить. Возможность задать интонацию, тон, тембр голоса и еще множество других параметров с помощью простого текстового промпта. 🤖 Еще OpenAi выпустили Agents SDK, который упрощает создание голосовых агентов. Через час состоится стрим, где покажут создание голосовых агентов с новыми аудиомоделями. 📌 Потестить можно здесь: https://www.openai.fm/

⚡️ Обновление семейства Nemotron: теперь с ризонингом. NVIDIA выпустила новые модели и датасет семейства Nemotron : 🟢Модель Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1 🟢Модель Llama-3.1-Nemotron-Nano-8B-v1 🟠Датасет Llama-Nemotron-Post-Training-Dataset-v1 ▶️Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1 — флагманская мультиязычная модель, созданная на базе Llama-3.3-70B-Instruct и оптимизированная для ризонинга, чат-взаимодействий и RAG-систем, с контекстным окном 128 тыс. токенов. Ключевая особенность — применение в процессе создания Neural Architecture Search (NAS), метода, который позволил сократить вычислительные затраты без значительной потери качества. Архитектура модели, впервые для семейства Nemotron, использует нестандартные блоки: в части слоев внимание заменено линейными преобразованиями, а параметры FFN-слоев варьируются между блоками. Это позволило адаптировать модель для работы на одном GPU H100-80GB. Обучение проходило в несколько этапов: от дистилляции знаний на 40 млрд. токенов до тонкой настройки с RL-алгоритмами (RPO и REINFORCE). Результаты тестов впечатляют: в режиме «рассуждений» модель демонстрирует 96,6% pass@1 на MATH500 и 58,4% на AIME25, превосходя базовые показатели. Модель умеет переключаться между ризонинг-режимом и типовым LLM-инференсом: для режима рассуждений рекомендуется свой системный промпт и параметры t=0,6 и Top-P=0,95. Модель ориентирована на создание ИИ-агентов, чат-ботов, систем с расширенным контекстом и доступна через API, в веб-демо на NVIDIA Build и веса для скачивания на HuggingFace. ▶️Llama-3.1-Nemotron-Nano-8B-v1 - младшая модель с 8 млрд. параметров, которая предлагает компромисс между точностью и эффективностью. Она создана на основе Llama 3.1 8B Instruct и предлагает улучшение точности базовой Llama 3.1, возможности в рассуждениях, как и флагманская. Модель подходит для запуска на одном GPU RTX и может использоваться локально. Nano-8B-v1 поддерживает длину контекста 128 тыс. токенов. ▶️Llama-Nemotron-Post-Training-Dataset-v1 - набор данных объемом 15.2 млн строк, который представляет собой компиляцию данных SFT и RL для улучшения математических, кодовых, общих рассуждений и возможностей следования инструкциям оригинальной модели Llama. 📌Лицензирование: NVIDIA Open Model License 🟡Статья 🟡Коллекция Nemotron на HF 🟡Arxiv @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #NVIDIA #Nemotron

🔥 YandexART 2.5 и YandexART 2.5 Pro — релиз от Яндекса: новое поколение визуальной генеративной модели Разработчики уменьшили количество дефектов и улучшили генерацию текста на изображениях. Модели стали чётче следовать инструкциям в промтах. Впервые применили VLM для оценки качества работы нейросети. Визуально-лингвистическая модель проверяла множество изображений на соответствие заданным промтам. Например, действительно ли на картинке присутствовали все заданные пользователем элементы. 🌟 Архитектурные улучшения и технические инновации в YandexART 2.5 Pro: ▶️ Уникальный подход к файнтьюну: разработчики внедрили технологию "супирования" — метод, позволяющий комбинировать различные техники обучения в единый процесс. ▶️ Повышение разрешающей способности: автокодировщик VAE заменили с 4-канального на 16-канальный, увеличив в 4 раза размер латентного пространства, в котором работает диффузионная модель. ▶️ Масштабирование обучающего датасета: почти 1 млрд пар изображений и детализированных описаний. ▶️ Двухэтапная система оценки: специальная визуально-лингвистическая модель не только создаёт описания изображений, но и верифицирует соответствие сгенерированных артефактов исходному запросу. ▶️ Существенное улучшение текстовых возможностей: генерация надписей на латинице улучшена на 68%. ▶️ Контекстно-зависимая адаптация стиля: автоматический подбор визуальной эстетики в зависимости от задачи. Тесты показывают превосходство YandexART 2.5 над Midjourney 6.1 и паритет с другими SOTA-моделями. Доступ к базовой версии — бесплатно в Шедевруме. Для Pro-версии есть подписка за 100₽/месяц. 🟡Релиз: https://habr.com/ru/companies/yandex/news/892532/ @ai_machinelearning_big_data #ai #ml #release

🌟 KBLaM: новая архитектура интеграции знаний для языковых моделей от Microsoft Research. Microsoft Research представила KBLaM - архитектуру, которая решает ключевую проблему LLM — добавление новых внешних знаний. В отличие от традиционных методов файнтюна и RAG, KBLaM кодирует новые для LLM структурированные данные в виде векторных пар «ключ-значение», встраивая их напрямую в слои внимания модели. Это позволяет избежать дорогостоящего дообучения и построение дополнительных модулей, сохраняя линейную масштабируемость даже для баз знаний в 10 000 триплетов.

В KBLaM триплет — это структурированный элемент знания, состоящий из трех компонентов: сущности, свойства и значения. Например, в утверждении «Москва — столица России» сущностью выступает «Москва», свойством — «столица», а значением — «Россия».

В основе KBLaM - «прямоугольный механизм внимания»: языковые токены взаимодействуют с токенами знаний, но не наоборот. Такая структура сокращает вычислительные затраты до линейных, позволяя обрабатывать эквивалент 200 тыс. токенов на одном GPU. При этом модель динамически обновляет знания без пересчёта всей базы — достаточно изменить один триплет. Эксперименты с KBLaM показали, что он не только эффективен, но и прозрачен: веса внимания визуализируют, какие факты использует модель. Например, при запросе о медицинском диагнозе высокие оценки внимания к соответствующим триплетам снижают риск «галлюцинаций», при этом, если ответ на запрос лежит вне базы знаний, модель отказывается на него отвечать. Как заявляют авторы, KBLaM — не просто шаг к умным LLM, а мост между обученными на базовых знаниях моделями и реальным миром, где знания постоянно обновляются. В опубликованном на Github коде для применения KBLaM поддерживаются модели с HF: 🟢Llama-3-8B-Instruct; 🟢Llama-3.2-1B-Instruct; 🟢Phi-3-mini-4k-instruct. и эмбединги для генерации базы знаний: 🟠text-embedding-ada-002; 🟠all-MiniLM-L6-v2. ⚠️ Чтобы добавить поддержку других моделей, необходимо отредактировать скрипты обработки моделей и включить в них адаптер, подобный llama_model.py в src/kblam/models. 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Статья 🟡Arxiv 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #MicrosoftResearch #KBLaM

✔️ Nvidia выпускает 2 персональных суперкомпьютера. На GTC 2025 NVIDIA представила новую серию «персональных суперкомпьютеров с ИИ», построенных на платформе Grace Blackwell - DGX Spark и DGX Station. На них пользователи смогут создавать прототипы, настраивать и запускать модели ИИ. DGX Spark использует GB10 Grace Blackwell с вычислительной мощностью до 100 трлн. операций в секунду. DGX Station получила чип GB300 Grace Blackwell и 784 ГБ памяти. Spark уже доступен к предзаказу, а Station, как ожидается, будет выпущена в течение этого года. nvidianews.nvidia.com ✔️ OpenAI выпустили o1-pro и сейчас это самая дорогая модель. Цена $150 за миллион токенов на вход и $600 на выход. Что примерно в 270 раз дороже DeepSeek-R1. ✔️ В Gemini добавили новые инструменты. В приложении Google Gemini появилась новая функция «Холст», которая предоставляет интерактивное пространство для редактирования текста в реальном времени, позволяя создавать черновики и экспортировать их в Google Docs. Он также может генерировать и просматривать код HTML/React для упрощения дизайна веб-сайта. Помимо "Холста" была запущена функция "текст-в-аудио", которая может обобщать загруженный текст из файлов в аудиоформате и имитировать обсуждение двух ИИ-ведущих так же, как это реализовано в NotebookLM. В настоящее время поддерживается только английский язык, но обещают, что в будущем появится мультиязычность. 9to5google.com ✔️ RTX PRO 6000 от NVIDIA NVIDIA анонсировала выпуск профессиональной серии видеокарт для ИИ, 3D и научных исследований. В линейке RTX PRO 6000 будет 3 версии: Workstation Edition в дизайне RTX 5090, Server Edition с пассивным радиатором охлаждения для ЦОДов и Max-Q Edition с системой воздушного охлаждения турбинного типа для мульти-GPU решений. Все три версии получат 96 ГБ G7 ECC VRAM, чипы GB202 и 24064 CUDA-ядер. Энергопотребление у Workstation Edition и Server Edition - 600 Вт, а у Max-Q Edition - 300 Вт. Дата начала продаж: апрель-май 2025 года, стоимость в анонсе не раскрывалась. theverge.com ✔️ xAI приобрела стартап Hotshot для развития генерации видео из текста. Компания Илона Маска совершила первую крупную сделку, поглотив стартап Hotshot, известный разработкой text-to-video моделей. Как заявил Маск в соцсети X, вскоре пользователей ждут «крутые ИИ-видео» — вероятно, благодаря интеграции технологий Hotshot в экосистему xAI. Hotshot был основан в 2017 году и изначально создавал инструменты для редактирования фото на базе ИИ, но позже переключился на генерацию видео. За 2 года команда разработала 3 фундаментальные модели: Hotshot-XL, Hotshot Act One и Hotshot, которые позволяют превращать текстовые описания в реалистичные ролики. Финансовые условия сделки не раскрыты, однако известно, что стартап получит доступ к кластеру Colossus — мощной инфраструктуре xAI с 200 000 GPU NVIDIA H100. analyticsindiamag.com ✔️ Deloitte запускает Zora AI: автономные агенты для бизнеса. Deloitte представила Zora AI — ИИ-платформу, которая объединяет агентов для автоматизации сложных бизнес-процессов. Решение, построенное на моделях Llama Nemotron с функциями анализа и рассуждений, способно автономно выполнять задачи в финансах, HR, логистике и других сферах. Платформа автоматизирует моделирование сценариев, анализ рынка и управление расходами, что подтверждает внутренний опыт Deloitte: автоматизация процессов снизила затраты на 25%, а продуктивность команды выросла на 40%. deloitte.com ✔️Orpheus 3B - новый высококачественный, генератор эмоциональной речи - лицензия Apache 2.0! 🔥 Обучена на 100 тыс. часов аудио. На выходе получается естественная и эмоциональная речь. HF @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ OpenAI тестирует ChatGPT-коннектор к Google Drive и Slack. OpenAI планирует запустить новую функцию «Коннекторы ChatGPT», которая позволит подписчикам плана "Team" подключать учетные записи Google Диска и Slack к ChatGPT, позволяя отвечать на вопросы на основе файлов, презентаций, электронных таблиц на этих ресурсах. В будущем коннекторы ChatGPT планируется расширить на Microsoft SharePoint и Box. "Коннекторы" разрабатываются, чтобы дать возможность корпоративным пользователям получать доступ к внутренней информации так же легко, как при поиске в Интернете. Компаниям, участвующим в тестировании "коннекторов", необходимо предоставить OpenAI минимум 100 документов, таблиц, презентаций или диалогов в канале Slack. techcrunch.com ✔️ B300 от Nvidia поступит в опытное производство во 2 квартале 2025 года. Аналитик TF International Securities Минг-Чи Куо предположил, что новый чип B300 станет ключевым моментом пресс-конференции GTC 2025. HBM был значительно модернизирован с 192 ГБ до 288 ГБ, а вычислительная производительность была улучшена на 50% (FP4) по сравнению с B200. Ожидается, что B300 будет запущен в опытное производство во 2 квартале 2025 г., а массовое производство — в 3-м квартале 2025 г. jiemian.com ✔️ Гарвард отменит плату за обучение для семей с доходом до 200 000 долларов в год. Гарвардский университет объявил о расширении правил стипендий. Для студентов бакалавриата, чей доход семьи не превышает 200 000 долл. в год, плата за обучение будет отменена, а для студентов, чей доход семьи не превышает 100 000 долл. в год, обучение будет полностью бесплатным. Пенсильванский университет и Массачусетский технологический институт приняли аналогичные решения. В то время, когда плата за обучение во многих ведущих ВУЗах США превышает 90 000 долл. в год, эта политика сделают их более доступными. wsj.com ✔️ Llama скачали более 1 миллиарда раз. Марк Цукерберг написал в своем аккаунте на платформе Threads, что «открытое» семейство моделей Llama было загружено более 1 миллиарда раз. По сравнению с 650 миллионами загрузок в начале декабря 2024 года рост скачиваний составил примерно 53% всего за 3 месяца. Mark Zukerberg в Threads ✔️ NVIDIA, Alphabet и Google объединяют усилия для развития агентного и физического ИИ. Три ИТ-гиганта объявили о новом этапе давнего партнерства, направленном на продвижение ИИ, расширение доступа к ИИ-инструментам, ускорение разработки физического ИИ и трансформацию здравоохранения, производства и энергетики. Инженеры Alphabet тесно сотрудничают с техническими командами NVIDIA, используя AI и симуляцию для создания роботов с навыками захвата, переосмысления открытия лекарств и оптимизации энергосетей. Для поддержки этих исследований Google Cloud станет одним из первых, кто внедрит NVIDIA GB300 NVL72 и GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition. Совместно с Disney Research разрабатывается Newton, опенсорсный физический движок, ускоренный NVIDIA Warp, который значительно повысит скорость машинного обучения в робототехнике. nvidianews.nvidia.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

⭐️ «Open-Source Handwritten Signature Detection Model» - отличная статья, в которой подробно показно решение прикладной ML задачи. Это подробный гайд, где описан процесс разработки приложения для автоматического обнаружения рукописных подписей в документах. ▶️ Автор протестировал все доступные модели YOLO и показал как их развертывать. В итоге получился очень годный гайд, со множеством технических деталей. 🟡Подготовка данных: использование двух публичных датасетов (Tobacco800 и Signatures-XC8UP) с последующей предобработкой и аугментацией изображений. 🟡Архитектурное сравнение: в статье приводится детальный анализ современных алгоритмов обнаружения объектов – от семейства YOLO до трансформерных моделей (DETR, RT-DETR, YOLOS). 🟡Оптимизация гиперпараметров: Сравнительный анализ архитектур показал, что YOLOv8 - обеспечивает идеальный баланс между скоростью и точностью для данной задачи, достигая 94,74 % точности и 89,72 % после оптимизации гиперпараметров с помощью Optuna. 🟡Развёртывание: модель оптимизирована для работы с Triton Inference Server и OpenVINO, что обеспечивает быстрый инференс на CPU и GPU (до 7.657 мс на T4) 🟡 Результаты экспериментов: Достигнута высокая точность распознавания: mAP@50 – 94.50%, mAP@50-95 – 67.35%. Итоговая модель демонстрирует сбалансированное соотношение между точностью, скоростью инференса и экономичностью ресурсов. Статья демонстрирует, как грамотное сочетание современных архитектур обнаружения объектов, тщательная подготовка данных и оптимизация гиперпараметров позволяет создать эффективное и готовое к развёртыванию решение, очень рекомендуем прочесть ее полностью. А здесь можно почитать описание семейства моделей Yolo. 🟡 Читать: https://huggingface.co/blog/samuellimabraz/signature-detection-model #yolo #guide #detection #ml

🔥 Stable Virtual Camera – релиз от Stability AI: модель генерации 3D видео из 2D изображений. Эта разработка, представленная в исследовательском превью, позволяет создавать реалистичные 3D видео без сложной реконструкции сцены или специализированной оптимизации. С помощью одного или нескольких изображений модель позволяет создать видео с плавной траекторией с любой перспективы, которой вы пожелаете. 🌟 Основные моменты: ▶️ Модель использует мультивью диффузию для преобразования обычных 2D изображений в объемные 3D видео с достоверной глубиной и перспективой. ▶️ Динамическое управление камерой: поддерживаются не только стандартные движения, но и 14 различных траекторий, включая 360°, Лемнискату, Спираль, Dolly Zoom и другие, что позволяет создавать уникальные кинематографические эффекты. ▶️ Гибкость входных данных: возможность генерировать 3D видео, используя как одно изображение, так и до 32 изображений. ▶️ Продвинутая архитектура: применение двухпроходного процедурного сэмплинга обеспечивает плавные переходы даже в видео длиной до 1000 кадров, гарантируя непрерывное и стабильное отображение движения. ▶️ Преимущество перед конкурентами: в тестах на синтез новых точек обзора (NVS) модель показывает хорошие результаты, превосходя такие инструменты, как ViewCrafter и CAT3D, благодаря оптимальному соотношению генеративного потенциала и плавности временных переходов. Релиз доступен для исследовательского использования под некоммерческой лицензией. 🟡Релиз: https://stability.ai/news/introducing-stable-virtual-camera-multi-view-video-generation-with-3d-camera-control 🟡Статья: https://stability.ai/s/stable-virtual-camera.pdf Веса: https://huggingface.co/stabilityai/stable-virtual-camera 🖥 Github: https://github.com/Stability-AI/stable-virtual-camera @ai_machinelearning_big_data #stability #ai #ml #release

✔️ "EXAONE Deep Released ━ Setting a New Standard for Reasoning AI" от LG AI Research Мы уже писали про довольно интересное семейство моделей от LG, на этот раз они представили по-настоящему мощные ризонинг модели. 1) EXAONE Deep 2.4B превосходит другие модели сопоставимого размера, 2) EXAONE Deep 7.8B превосходит не только открытые модели сопоставимого размера, но и OpenAI o1-mini, 3) EXAONE Deep 32B демонстрирует конкурентоспособные характеристики по сравнению с ведущими открытым моделями. Модель 32B, которая по размеру равна примерно 5% от размера DeepSeek r1, превосходит ее почти на всех бенчмарках. Прорыв в цепочке рассуждений – релиз акцентирует внимание на улучшении "chain-of-thought" механизма, что делает модель способной генерировать обоснованные выводы и поддерживать длинные цепочки логических рассуждений. 🟡Релиз: https://www.lgresearch.ai/blog/view?seq=543 🟡Статья: https://arxiv.org/abs/2503.12524 🟡HF: https://huggingface.co/LGAI-EXAONE/EXAONE-Deep-32B 🟡Github: https://github.com/LG-AI-EXAONE/EXAONE-Deep @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #EXAONE #LG #reasoning

✔️ Factorio стала новым бенчмарком для ИИ. Factorio привлекла внимание ресерчеров в качестве инструмента для оценки возможностей ИИ. Игра измеряет способность языковых моделей планировать и создавать сложные системы, одновременно управляя ресурсами и производственных цепочек. Для этих целей была разработана среда Factorio Learning Environment (FLE) c двумя режимами: "Lab-Play" (24 структурированные задачи) и "Open Play", где агенты исследуют процедурно сгенерированные карты с целью построить максимально большую фабрику. В процессе тестирования модели взаимодействуют с Factorio через Python API и получают обратную связь через игровой сервер. Оцениваются параметры "Производственный показатель" и достижение ключевых "Вех". Создатели протестировали 6 LLM, включая Claude 3.5 Sonnet и GPT-4o. Результаты показали, что модели испытывают серьезные трудности с пространственным мышлением, долгосрочным планированием и исправлением ошибок. Лучшие результаты у Claude 3.5 Sonnet, которая успешно справилась с 15 из 24 задач в режиме "Lab Play". jackhopkins.github.io ✔️ Американцы все чаще считают, что искусственный разум превосходит их интеллект. Исследование, проведенное Университетом Элона, выявило, что почти половина пользователей (49%) полагает, что LLM превосходят их собственный интеллект. Из отчета следует, что женщины чаще мужчин считают LLM "значительно умнее" (30% против 20%), а половина взрослого населения США уже использует языковые модели, лидирует ChatGPT с долей в 72%. Также выяснилось, что большинство пользователей (51%) применяют LLM в личных целях для обучения и планирования, в то время как для работы их используют лишь 24%. 65% пользователей взаимодействуют с ИИ-системами посредством голосовых команд. Несмотря на высокий показатель общей удовлетворенности (76%), значительная часть пользователей сталкивается с проблемами: 23% совершали серьезные ошибки из-за галлюцинаций моделей в ответах, а 21% чувствовали себя манипулируемыми. imaginingthedigitalfuture.org ✔️ ReasonGraph: инструмент для анализа ризонинга LLM. ReasonGraph - опенсорсная веб-платформа, разработанная Кембриджским университетом, для визуализации и анализа процессов рассуждений LLM. Она поддерживает как последовательные, так и древовидные методы рассуждений, легко интегрируясь с основными провайдерами LLM и более чем 50 языковыми моделями. Платформа построена на модульном каркасе и имеет выбор метода мета-рассуждения и настраиваемые параметры визуализации. ReasonGraph улучшает обнаружение ошибок в логических процессах и способствует более эффективной разработке приложений на основе LLM. Оценка платформы показала практически 100% точность rule-based XML-парсинга при извлечении и визуализации путей рассуждений. Репозиторий проекта на Github. Демо на HuggingFace. arxiv.org ✔️ MEGA mini: концепт архитектуры для универсальных NPU. На конференции по твердотельным схемам (ISSCC) была представлена архитектура MEGA.mini, позиционируемая как универсальный процессор для генеративного ИИ. MEGA.mini использует парадигму Arm big.LITTLE и предлагает использование двухъядерной концепции в NPU. Предполагается, что высокомощные ядра "Mega" будут задействоваться для выполнения ресурсоемких задач, а облегченные ядра "Mini" будут использоваться для рутинных операций. Архитектура разрабатывается как универсальный процессор, в отличие от CPU, чтобы разработчики могли применять его в разных сценариях - от NLP-задач до мультимодальных ИИ-систем. techradar.com ✔️ Deepseek R1 671B запустили локально на новом Mac Ultra M3. YouTube-блогер Дейв Ли провел эксперимент по локальному запуску 4-bit версии Deepseek R1 с 671B параметров. Она может работать локально, но требует 512 ГБ RAM, 404 ГБ хранилища и принудительного выделения 448 ГБ видеопамяти через терминал. Несмотря на незначительное снижение точности, скорость инференса составила 17-18 токенов в секунду, при этом энергопотребление находилось в пределах 200 Вт. Для сравнения: ПК с аналогичной производительностью потребовал бы в 10 раз больше электричества. macrumors.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🔥 Mistral Small 3.1 Mistral только что выпустили многоязычный, мультимодальный 24B LLM с производительностью SOTA с контекстом 128K и лицензией Apache 2.0 Модель превосходит аналогичные модели, такие как Gemma 3 и GPT-4o Mini, обеспечивая при этом скорость инференса 150 токенов в секунду. Это новая версия компактной языковой модели от Mistral.ai, разработанная для обеспечения высокой производительности при минимальных вычислительных затратах. ▪ Оптимизированная архитектура: Улучшения в конструкции модели позволяют снизить задержки инференса и повысить точность генерации, что особенно важно для приложений в реальном времени. Mistral Small 3.1 может работать на одном RTX 4090 или Mac с 32 ГБ оперативной памяти. ▪ Эффективное использование ресурсов: Благодаря сниженным вычислительным требованиям, модель идеально подходит для работы на устройствах с ограниченными ресурсами — от мобильных телефонов до облачных серверов. ▪ Широкий спектр применения: Mistral Small 3.1 сохраняет баланс между компактностью и качеством, что делает её универсальным инструментом для задач обработки естественного языка: от чат-ботов и виртуальных помощников до систем анализа текстов. ▪ Стабильность и надёжность: Новая версия демонстрирует улучшенную устойчивость и предсказуемость работы, что помогает разработчикам создавать более качественные и надежные приложения. 🟡HF: https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503 🟡Post: https://mistral.ai/news/mistral-small-3-1/ @ai_machinelearning_big_data #mistral #llm #mistralsmall

🚀 TrajectoryCrafter (Moving-Camera Diffusion) — свежий инструмент от Tencent, который предлагает новый подход к перенаправлению траекторий камеры в монохромных видео. Как работает модель: 🌟 Инициализация: начинается с существующей траектории движения камеры или даже с чистого шума. Так задаётся исходное состояние, которое модель будет постепенно улучшать. Модель использует одновременно два типа входных данных – рендеры точечных облаков (3D-представления сцен) и исходные видео. 🌟 Диффузионный процесс: Модель обучается шаг за шагом «очищать» случайный шум, превращая его в последовательность траекторий. На каждом шаге происходит итеративное уточнение — модель предсказывает, как должна выглядеть более реалистичная траектория, исходя из заданных условий (например, плавности движения, и согласованности сцены). Вместо того чтобы использовать только видео снятые с разных ракурсов, авторы создали обучающий набор, комбинируя обширные монокулярные видео (с обычной камерой) с ограниченными, но качественными многоплановыми видео. Такую стратегию достигается с помощью назвали - «двойная репроекция», она помогает модели лучше адаптироваться к различным сценам. 🌟 Генерация итоговой траектории: После серии итераций, когда шум устранен, генерируется новая траектория камеры, которая соответствует заданным условиям и обладает высоким качеством визуальной динамики. Установка: git clone --recursive https://github.com/TrajectoryCrafter/TrajectoryCrafter.git cd TrajectoryCrafter 🖥 Github 🟡Статья 🟡Проект 🟡Demo 🟡Video @ai_machinelearning_big_data #opensource #ml #ai #cameracontrol #tencent

Приглашаем аналитиков на дружескую встречу в Яндексе!  22 марта в штаб-квартире Яндекса «Красная Роза» команда Рекламных технологий поделятся своим опытом и расскажут:  — Как работает аналитика в Коммерческом департаменте и Рекламных технологиях  — Как устроена аналитика антифрода рекламных систем После основной части можно будет пройти диагностику навыков, поучаствовать в нетворкинге и задать все интересующие вопросы. Ждут аналитиков с опытом на Python от 3 лет. Успейте зарегистрироваться — сбор заявок завершается 20 марта! До встречи!