Machinelearning

✔️ DeepMind сделала браузер-генератор сайтов на Gemini 3.1 Flash-Lite. Концепт, который работает внутри AI Studio, пишет HTML и CSS прямо в процессе серфинга вместо загрузки готовых страниц с серверов. Внешний вид и контент формируются на основе промптов, кликов и контекста навигации. Технология органично вписывается в концепцию автономных ИИ-агентов, которым может понадобиться быстро собрать временный дашборд или вспомогательный инструмент для текущей задачи. До идеала еще очень далеко. Поскольку верстка и контент полностью генерируются на не лучшей версии Gemini, браузер уязвим, склонен немного галлюцинировать, искажать стили и тратит прорву токенов на инференс. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Рекомендательные системы — один из ключевых механизмов, на которых держатся современные продукты. Они помогают пользователям находить контент, товары и сервисы, а бизнесу — повышать вовлеченность и качество пользовательского опыта. Вместе с Владимиром Байкаловым, ведущим исследователем AI VK, разбираем главные тренды в рекомендациях и последние значимые работы. 🔗 Список статей

Масштабирование 🟣Действия говорят громче слов: последовательные преобразователи с триллионом параметров для генеративных рекомендаций 🟣Масштабирование трансформеров для рекомендательных систем до одного миллиарда параметров 🟣LLaTTE: законы масштабирования для многоэтапного моделирования последовательностей в крупномасштабных рекламных рекомендательных системах

Lifelong Recommendations 🟣TransAct V2: моделирование последовательностей действий пользователя на протяжении всей жизни в рекомендациях Pinterest 🟣TWIN V2: расширение моделирования ультра‑длинных последовательностей поведения пользователя для улучшения CTR‑предсказания в Kuaishou 🟣LONGER: повышение эффективности моделирования длинных последовательностей в промышленных рекомендательных системах 🟣Укрощение ультра-длинных последовательностей пользовательского поведения в генеративных рекомендациях на уровне сессий

Generative Retrieval 🟣Память трансформера как дифференцируемый поисковый индекс 🟣Рекомендательные системы с генеративным поиском 🟣Sparse Meets Dense: унифицированные генеративные рекомендации с каскадными разреженно-плотными представлениями

Semantic IDs 🟣Повышение стабильности эмбеддингов в рекомендательных системах с помощью Semantic ID 🟣ActionPiece: контекстная токенизация последовательностей действий для генеративных рекомендаций 🟣Обучаемая токенизация объектов для генеративных рекомендаций 🟣Semantic ID переменной длины для рекомендательных систем

End to End Рекомендации 🟣OneRec: объединение retrieval и ranking в генеративной рекомендательной модели с итеративным выравниванием предпочтений 🟣OxygenREC: генеративный фреймворк, следующий инструкциям, для рекомендаций в электронной коммерции 🟣EGA: унифицированный end-to-end генеративный фреймворк для промышленных рекламных систем

LLMxRecSys 🟣PLUM: адаптация предварительно обученных языковых моделей для генеративных рекомендаций промышленного масштаба 🟣OneRec‑Think: рассуждение в тексте для генеративной рекомендации 🟣ReaSeq: использование мировых знаний через рассуждение для последовательного моделирования

#aivk #recsys

✔️ Apple дистиллирует Google Gemini. В рамках партнерства с Google, Apple получила глубокий доступ к архитектуре Gemini. Инженеры используют дистилляцию знаний, чтобы перенести логику в легковесные решения для Apple Intelligence. Модель Apple анализирует ответы и CoT Gemini, обучаясь выполнять задачи с аналогичной точностью. Главная цель - адаптация ИИ для локальной работы на iPhone без отправки данных на серверы. Пока Apple готовит обновление Siri к июню, серверная версия Gemini продолжит обрабатывать сложные запросы. theinformation.com ✔️ Google установила 2029 год дедлайном для перехода на постквантовую криптографию. Ускорение миграции продиктовано темпами развития квантового оборудования и коррекции ошибок. Появление систем, способных взломать современные стандарты шифрования, произойдет быстрее, чем ожидалось. Особую тревогу вызывают атаки «сохрани сейчас, расшифруй потом» и грядущая уязвимость традиционных цифровых подписей. Google скорректировала модель угроз, сделав приоритетом защиту сервисов аутентификации до появления криптографически значимых квантовых компьютеров. Google уже интегрирует постквантовые подписи на базе ML-DSA (одобренного NIST) в Android 17, дополняя механизмы, развернутые в Chrome и Google Cloud. blog.google ✔️ Arm выпустит собственные процессоры для дата-центров. Arm отходит от лицензирования архитектуры и начинает прямые продажи чипов. AGI CPU будет производиться у TSMC: до 136 ядер при энергопотреблении 300 Вт. Процессор спроектирован для работы с ИИ-ускорителями уровня Nvidia, он возьмет на себя координацию вычислений и обработку запросов. Основное преимущество - энергоэффективность по сравнению с x86-решениями от Intel и AMD. Первым крупным заказчиком стал Марк Цукерберг, далее инфраструктуру развернут OpenAI, Cerebras и SK Telecom. Серверные решения от Quanta и SuperMicro уже появляются на рынке, массовые поставки ожидаются во второй половине года. bloomberg.com ✔️ Релиз бенчмарка ARC-AGI-3. Третья версия оценивает способности ИИ к обучению на лету в формате видеоигры: более 1000 уровней в 150 средах. Агентам предстоит исследовать незнакомый мир, понимать правила без инструкций и достигать долгосрочных целей. Новая метрика Action Efficiency оценивает, насколько эффективно ИИ адаптирует стратегию по сравнению с человеком. Топовые модели OpenAI и Google показывают результат ниже 1%. Вместе с релизом стартовало соревнование на Kaggle с призовым фондом 2 млн. долларов. Доступен SDK для интеграции агентов, протестировать уровни можно в браузере на сайте проекта. arcprize.org ✔️ OpenAI внедряет визуальный поиск товаров в ChatGPT. ChatGPT стал инструментом визуального шопинга: загрузка фото для поиска похожих вещей, сравнение цен и характеристик, корректировка выдачи через диалог. Под капотом Agentic Commerce Protocol, позволяющий ритейлерам транслировать товарные фиды и акции в систему с поддержкой популярных e-commerce платформ. Оформление заказа и платежи остаются на стороне продавца. Для бизнеса это прямой доступ к аудитории с высокой покупательской способностью и возможность создания приложений внутри ChatGPT. Развертывание новых функций завершится до конца недели. openai.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🎧 Google выпустила Lyria 3 Pro - обновлённую музыкальную модель,способную генерировать треки длиной до 3 минут. Модель позволяет задавать интро, куплеты, припевы и бриджии создавать композиции с сложными переходами». Доступна для всех подписчиков в Gemini. @ai_machinelearning_big_data

Первая леди встречается с первым роботом. «Figure F.03 вошёл в историю как первый человекоподобный робот в Белом доме» @ai_machinelearning_big_data #ai #robots

Как я стал дата инженером с ЗП 800к Без удачи и связей

5 лет назад я работал в техподдержке с графиком 2/2 и жестко бухал

💀💀💀 После очередной пьянки я понял, что надо что-то менять. Я решил стать дата инженером Составил резюме на коленке. Чудом получил свою первую работу с зп 50к в месяц 😎 Отработал 4 месяца и захотел больше. Ну и погнал дальше: собесы, отказы, новые офферы В прошлом году я пробил 800к рублей за один месяц Я выгорал, увольнялся, снова загорался и опять шел на собесы Задумался над своими ошибками... Как можно избежать их? Снял на эту тему видео, в котором рассказал:

- мой путь из техподдержки до техлида с зп 800к - какие ошибки я совершил и как их обойти - как выглядит типичный день ДЕ

Это разбор реального пути: как с нуля дойти до первой работы дата инженером с хорошей зарплатой. Без булшита по типу "вкатись в ДЕ за месяц" 😏 👉 Смотри видео в закрепе моего канала

💰 SpaceX готовится подать заявку на крупнейшее IPO в истории США - компания может привлечь более $75 млрд уже в ближайшее время. По данным источников, SpaceX может подать документы регуляторам уже на этой неделе, официально запустив процесс выхода на биржу в июне. Это размещение может стать крупнейшим IPO в истории США. Советники сделки ожидают, что компания привлечёт свыше $75 млрд (ранее прогнозировали около $50 млрд), но финальный объём и оценка будут определены ближе к размещению. https://www.theinformation.com/articles/spacex-aims-file-ipo-soon-week @ai_machinelearning_big_data #spacex

POV: вайбкодеры в 2 ночи 🤣 @ai_machinelearning_big_data

В России запустили сервис для быстрого подключения ИИ-моделей MWS Cloud представил MWS GPT Model Hub — сервис позволяет компаниям подключать большие языковые модели к своим продуктам за несколько минут без собственной инфраструктуры. Платформа даёт доступ к 10 открытым LLM от ведущих разработчиков, включая DeepSeek, Google и Alibaba. Модели подключаются через OpenAI-совместимый API и разворачиваются в один клик. По сути, LLM становятся таким же базовым инструментом, как базы данных или облачные хранилища. Сервис рассчитан на разработчиков и продуктовые команды: можно быстро тестировать гипотезы, запускать AI-функции и не тратить ресурсы на поддержку инфраструктуры. Сервис создан на базе платформы MWS GPT. «Мы видим, что LLM становятся базовым строительным блоком цифровых продуктов, но их внедрение часто упирается в инфраструктуру и компетенции. MWS GPT Model Hub создан для того, чтобы разработчики могли использовать большие языковые модели так же просто, как любые другие облачные сервисы», — говорит гендиректор МТС Web Services Павел Воронин. @ai_machinelearning_big_data

✔️ Репозиторий, который может профессионально настроить Claude Code Система оптимизации производительности для AI-агентов. От победителя хакатона Anthropic. Готовые к продакшену агенты, хуки, скилы, правила и MCP-конфигурации, которые эволюционировали за 10 месяцев ежедневной интенсивной работы над реальными продуктами. Работает с Claude Code, Codex, Cowork и другими системами для AI-агентов. 🟡Github: https://github.com/affaan-m/everything-claude-code 🟡Гайд по работе: https://x.com/affaanmustafa/status/2012378465664745795 🟡Гайд по безопасности: https://x.com/affaanmustafa/status/2033263813387223421 @ai_machinelearning_big_data 🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max #AI #ML #aiagents #Claude

Yandex B2B Tech запускает гранты на ИИ-разработку Программа поддерживает компании, разрабатывающие цифровые продукты с ИИ для внешнего рынка. Участники могут получить грант до 1 млн рублей на создание ИИ-агентов и приложений с использованием Yandex AI Studio в течение полугода. Компании получают экспертную и маркетинговую поддержку, а после завершения программы — скидку до 70% на платформу до 6 месяцев. Среди первых участников: R77.ai ускоряет проверку документов для банков и страховых с помощью ML-моделей, Noumy.ai внедряет инструменты анализа кандидатов и их поведения на интервью, а GO2AI создает ИИ-агентов для стратегического планирования, сокращая цикл принятия решений с нескольких дней до часа. Участники также могут получить софинансирование маркетинговых активностей и разместить решения на маркетплейсе Yandex Cloud. В рамках Cloud Boost стартапы уже получили 625 млн рублей на облачную инфраструктуру.

⚡️ OpenAI закрывает генератор видео Sora. Спустя всего 6 месяцев после релиза, OpenAI приняла решение закрыть сервис, который стал вирусным почти сразу: после запуска в конце сентября он набрал миллион скачиваний менее чем за 5 дней. Несмотря на популярность, поддержка проекта оказалась слишком дорогой. Сейчас компания активно урезает издержки, чтобы подготовить финансовую базу для выхода на биржу. В ближайшее время компания обещает опубликовать точные сроки отключения приложения и API, а также выпустить инструкции, которые помогут безопасно выгрузить и сохранить созданный контент. SoraOfficialApp в сети Х ✔️ Anthropic научила Claude управлять компьютером. В Claude Cowork и Claude Code появилась функция прямого контроля десктопа. Теперь Claude может перехватывать управление: перемещать курсор, кликать по интерфейсу, набирать текст и запускать инструменты разработчика напрямую. Новая возможность раскрывается в связке с свежей функцией Dispatch. Например, можно отправить задачу со смартфона, находясь в пути, а запущенный десктопный клиент Claude на компьютере самостоятельно протестирует код, внесет изменения в IDE и подготовит PR. Новая функция в стадии Research Preview и доступна подписчикам тарифов Pro и Max. На данный момент поддерживается исключительно macOS. claude.com ✔️ Google Cloud отправляет ИИ-агентов отбиваться от киберугроз. На конференции RSA 2026 Google выкатила обновление инструментов кибербезопасности. В платформу Security Operations добавили агентов на базе Gemini: они умеют сами копаться в инцидентах, собирать цифровые улики и выносить вердикт с подробным разбором полетов. Этих же агентов прикрутили к системе Google Threat Intelligence - теперь они мониторят даркнет. Корпорация заявляет, что алгоритм переваривает миллионы событий ежедневно с точностью 98% и подсвечивает только те риски, которые касаются конкретной компании. Параллельно Google подтвердила покупку компании Wiz. Ее технологии будут применятся для создания единой системы защиты мультиоблачных инфраструктур. cloud.google.com ✔️ Ai2 выпустил open-source браузерного агента MolmoWeb. Инструмент построен на базе моделей Molmo 2 с 4В и 8В параметров. Он смотрит на веб глазами пользователя: анализирует скриншот страницы и сам решает, куда кликнуть, что написать, где проскроллить или открыть новую вкладку. Создатели не стали приукрашивать реальность: агент может тупить при чтении текста, ломается после случайного клика не туда и теряется от нечетких инструкций. Заодно ради безопасности его специально отрезали от работы с паролями и деньгами. MolmoWeb установил новый SOTA среди открытых решений в 4 бенчмарках для веб-агентов, обошел визуальных агентов на базе GPT-4o и превзошел OpenAI CUA в 3 тестах из 4. Проект полностью открыт: веса, код и датасет MolmoWebMix доступны по лицензии Apache 2.0. allenai.org ✔️ Основатель FigureAI запустил стартап персонального AGI. Бретт Адкок официально представил свой новый проект - ИИ-лабораторию Hark. Компания находилась в скрытом режиме 8 месяцев, собирая сильную команду инженеров в области программного и аппаратного обеспечения. Адкок считает, что LLM-чатботы слишком примитивны. По его видению, настоящий AGI должен обладать долговременной памятью, глубокой персонализацией и способностью взаимодействовать с физическим миром. Hark будет создавать именно такой персональный интеллект. Система будет перенимать образ мышления пользователя, чтобы забирать на себя когнитивную нагрузку и действовать на опережение. Несмотря на амбициозные цели, конкретных продуктов Hark пока не показал. На данный момент опубликован только концептуальный манифест и открыт список ожидания. Brett Adcock в сети Х @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

📌 Google разработала алгоритм квантования KV-кэша без потери точности. Подразделение Research анонсировало TurboQuant, алгоритм векторного квантования, объединяющий 2 других метода - QJL и PolarQuant, который решает проблему увеличения KV-кэша при работе с длинным контекстом. TurboQuant будет представлен на ICLR 2026, PolarQuant - на AISTATS 2026.

KV-кэш хранит промежуточные представления токенов, чтобы модель не пересчитывала их на каждом шаге генерации. С ростом контекста он превращается в узкое место по памяти. Обычное векторное квантование сжимает эти данные, но вносит накладные расходы: для каждого блока нужно хранить константы квантования в полной точности, а это плюс 1–2 бита на элемент, что частично обесценивает само сжатие.

🟡TurboQuant - двухэтапный пайплайн. Сначала PolarQuant: случайный поворот выравнивает геометрию векторов, после чего они переводятся из декартовых координат в полярные (радиус и угол). Распределение углов оказывается предсказуемым и сконцентрированным, поэтому нормализация и хранение дополнительных констант становятся больше не нужны. На втором этапе подключается QJL, метод на основе преобразования Джонсона-Линденштраусса, который кодирует остаточную ошибку первого этапа всего одним знаковым битом и через встроенную оценочную функцию сочетает высокоточный запрос с низкоточными сжатыми данными, корректно вычисляя attention score. Ни один из методов не требует обучения или дообучения и работает в режиме "без предварительного анализа набора данных". Алгоритмы тестили на бенчмарках для длинного контекста: LongBench, Needle In A Haystack, ZeroSCROLLS, RULER и L-Eval с моделями Gemma и Mistral.

При квантовании KV-кэша до 3 бит TurboQuant показал нулевую деградацию точности на всех задачах: поиск «иголки в стоге сена», QA, генерация кода, суммаризация.

Объем KV-кэша при этом сократился в 6 раз. На H100 четырехбитный TurboQuant ускорил вычисление attention-логитов до 8 раз по сравнению с 32-битными ключами.

Область применения не ограничивается KV-кэшем. В экспериментах с высокоразмерным векторным поиском TurboQuant стабильно превзошел по recall методы PQ и RaBitQ несмотря на то, что те использовали крупные код-буки и подстройку под конкретный датасет. 🟡Статья 🟡Arxiv @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #TurboQuant #Google

📱 Claude - вторая по популярности LLM после ChatGPT и уже обгоняет Gemini. Хотя Anthropic изначально делала ставку на корпоративный сегмент, им удалось уверенно выйти и на массовый рынок. Обновления выходят почти каждый день. Anthropic смогли стереть границу между «бизнес-инструментом» и «продуктом для всех». А последние релизы показывают: они не просто догоняют тренды, а начинают их задавать. Пользуетесь ли вы Claude? Какое из последних обновлений зашло больше всего? 👇 @ai_machinelearning_big_data #Claude

🚨 Обнаружено, что релиз LiteLLM на PyPI версии 1.82.8 содержит вредоносный код. Стандартная команда `pip install litellm` могла привести к утечке: SSH-ключей, учётных данных AWS/GCP/Azure, Kubernetes-конфигов, git-доступов, всех API-ключей из переменных окружения, истории команд, SSL-ключей, CI/CD-секретов и паролей к базам данных. И это не нишевая библиотека, у LiteLLM около 97 млн скачиваний в месяц. Даже без прямой установки litellm вредоносный код мог попасть к пользователям через другие пакеты (например, `dspy`). Скомпрометированную версию пакета обнаружили случайно: при установке пакета у разработчика произошёл сбой из-за утечки памяти. Без этого сбоя атака могла оставаться незамеченной долгое время . Supply chain атаки становятся одним из самых серьёзных рисков в современной разработке. Подход «использовать как можно больше готовых библиотек» требует некоторого переосмысления. Andrej Karpathy: https://x.com/karpathy/status/2036488892443140551 1. Первичный разбор (issue на GitHub): https://github.com/BerriAI/litellm/issues/24512 - подробное техническое описание вредоносного кода: что именно крадёт и как работает 2. Официальный issue от BerriAI: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/24518 — реакция команды и обновления по ситуации 3. Блог FutureSearch (обнаружили атаку): https://futuresearch.ai/blog/litellm-pypi-supply-chain-attack/ • как баг с fork bomb в вредоносном коде уронил машину и помог выявить атаку 4. Полный таймлайн TeamPCP от ramimac: https://ramimac.me/teampcp/ — вся цепочка атаки: Trivy → Checkmarx → litellm, с точными временными метками и IOC 5. Тред на Hacker News (основной): https://news.ycombinator.com/item?id=47501729 - обсуждение в реальном времени, включая ответы от Krrish (maintainer litellm) 6. Разбор от GitGuardian: https://blog.gitguardian.com/trivys-march-supply-chain-attack-shows-where-secret-exposure-hurts-most/ - анализ того, как утечка CI/CD-секретов запустила всю цепочку атаки @ai_machinelearning_big_data #llm #ml #cybersecurity

⚡️ Сбер выпустил крупнейшее обновление ГигаЧат — и выложил в open source. GigaChat Ultra и GigaChat-3.1-Lightning уже на Хабр под MIT-лицензией. Текущее обновление дало заметный прирост по качеству ответов, устойчивости генерации и прикладным сценариям использования. Модели можно разворачивать в закрытом контуре, адаптировать под корпоративные данные и использовать как базу для чат-ботов, внутренних ассистентов и отраслевых AI-сервисов. 🟡Что важно в самом обновлении Команда описывает переход от Dense к MoE, переработку этапа постобучения и отдельную работу над устойчивостью генерации. Один из ключевых результатов — модели значительно реже уходят в циклы, то есть стабильнее ведут себя в длинных ответах и диалогах. В релизных материалах это вынесено как отдельное качественное улучшение. DPO-этап переведён в нативный FP8. Практический смысл этого изменения — более эффективное использование памяти на этапе дообучения без потери качества относительно предыдущих версий. Дополнительно в ходе работы был выявлен критичный баг в SGLang, который влиял на качество и корректность замеров. 🟡По моделям Ultra в этом обновлении заметно усилилась в математике, задачах на рассуждение. Lightning — компактная модель с 1,8 млрд активных параметров, ориентированная на быстрые сценарии. При этом в релизе отдельно отмечен рост качества общения, следования инструкциям и общих знаний. ГигаЧат получил две новые функции: научился искать в интернете прямо во время диалога и научился в запоминать важные факты для пользователя — это называется долгосрочная память. ✔️ Для разработчиков это означает, что open source-релиз принёс не просто открытые веса, а более зрелую и инженерно доработанную базу, на которой можно строить как качественные, так и экономически эффективные решения. Для рынка — это шаг к развитию собственной открытой экосистемы русскоязычных моделей, пригодных для реальных продуктовых внедрений. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml #llm #opensource

⚡️ Сбер выпустил крупнейшее обновление ГигаЧат — и выложил в open source. GigaChat Ultra и GigaChat-3.1-Lightning уже на Хабр под MIT-лицензией. Текущее обновление дало заметный прирост по качеству ответов, устойчивости генерации и прикладным сценариям использования. Модели можно разворачивать в закрытом контуре, адаптировать под корпоративные данные и использовать как базу для чат-ботов, внутренних ассистентов и отраслевых AI-сервисов. 🟡Что важно в самом обновлении Команда описывает переход от Dense к MoE, переработку этапа постобучения и отдельную работу над устойчивостью генерации. Один из ключевых результатов — модели значительно реже уходят в циклы, то есть стабильнее ведут себя в длинных ответах и диалогах. В релизных материалах это вынесено как отдельное качественное улучшение. DPO-этап переведён в нативный FP8. Практический смысл этого изменения — более эффективное использование памяти на этапе дообучения без потери качества относительно предыдущих версий. Дополнительно в ходе работы был выявлен критичный баг в SGLang, который влиял на качество и корректность замеров. 🟡По моделям Ultra в этом обновлении заметно усилилась в математике, задачах на рассуждение. Lightning — компактная модель с 1,8 млрд активных параметров, ориентированная на быстрые сценарии. При этом в релизе отдельно отмечен рост качества общения, следования инструкциям и общих знаний. ГигаЧат получил две новые функции: научился искать в интернете прямо во время диалога и научился в запоминать важные факты для пользователя — это называется долгосрочная память. ✔️ Для разработчиков это означает, что open source-релиз принёс не просто открытые веса, а более зрелую и инженерно доработанную базу, на которой можно строить как качественные, так и экономически эффективные решения. Для рынка — это шаг к развитию собственной открытой экосистемы русскоязычных моделей, пригодных для реальных продуктовых внедрений. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml #llm #opensource

🌟 Kimodo: диффузионная модель для генерации 3D-движений людей. NVIDIA выложила в открытый доступ проект Kimodo - генеративную модель на основе диффузии, которая создает реалистичные трехмерные движения для человеческих и робототехнических скелетов. Kimodo принимает на вход текстовые промпты и ключевые позы всего тела, позиции и вращения конечностей, двухмерные пути и контрольные точки. Это позволяет точно управлять генерацией: от общего описания наподобие "персонаж идет и садится на стул" до детального контроля положения рук и ног в кадрах. Всего доступно 5 вариантов модели для 3 типов скелетов: SOMA, SMPL-X и Unitree G1. Первые два ориентированы на анимацию аватаров, третий - на робота Unitree G1. Модели, обученные на полном датасете Bones Rigplay 1 (700 часов), NVIDIA рекомендует как основные рабочие. Варианты на сете BONES-SEED (288 часов) предназначены для бенчмаркинга и сравнения с собственными разработками. Для работы с Kimodo предусмотрены 3 интерфейса: 🟢Интерактивное веб-демо с таймлайн-редактором; 🟢CLI-утилита для пакетной генерации; 🟢Python API для тонкой настройки . Под инференс потребуется около 17 ГБ видеопамяти, модели запускали на RTX 3090, RTX 4090 и NVIDIA A100. 🟡 Интеграция с робототехническим стеком NVIDIA. ProtoMotions позволяет брать сгенерированные движения и обучать на них физически корректные политики управления в GPU-ускоренной симуляции — как для аватаров, так и для Unitree G1. Через General Motion Retargeting движения, созданные на скелете SMPL-X, можно перенести на произвольных роботов. 📌Лицензирование:

Код проекта под Apache 2.0, большинство моделей под NVIDIA Open Model License. Вариант SMPL-X имеет более ограниченную NVIDIA R&D Model License, она допускает только исследовательское применение.

🟡Набор моделей 🟡Техотчет 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Robotics #Kimodo #NVIDIA

Как перейти от ИИ-экспериментов к рабочим системам Рассказываем, где узнать реальный опыт тех, кто встроил искусственный интеллект в ключевые процессы компании и извлек из этого реальную выгоду. 22 апреля присоединяйтесь к конференции МЛечный путь от Selectel, провайдера инфраструктуры для ИИ. Эксперты топовых ИТ-компаний расскажут: 🔺Как ускорить ML-пайплайны и снизить издержки на инференс без потери качества 🔺Как безопасно внедрить генеративные модели в ключевые процессы и управлять эффектом этого внедрения 🔺Как интегрировать модели в существующую ИТ-архитектуру Конференция пройдет 22 апреля в Москве. Участие бесплатное, регистрируйтесь: https://slc.tl/23df5 Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFHnSn9f

✔️ OpenAI удвоит штат сотрудников. До конца года OpenAI планирует увеличить число специалистов почти в 2 раза - с 4500 до 8000 человек. Найм связан с желанием закрепить лидерство в B2B-сегменте и ускорить продуктовую гонку с Anthropic и Google. Новые кадры усилят разработку, инженерию, ИИ-исследования и продажи. Акцент - на поиске экспертов, которые помогут бизнесу интегрировать инструменты OpenAI в свои процессы. Чтобы всех разместить, стартап уже подписал договор на новый офис (общая площадь превысила 93 тыс. кв.м). Для достижения целей OpenAI предстоит нанимать в среднем по 12 человек ежедневно. ft.com ✔️ Глава Nvidia предложил включить ИИ-токены в зарплатный пакет инженеров. Дженсен Хуанг озвучил новую модель компенсации: помимо базовой зарплаты, сотрудникам планируют выделять бюджет в виде ИИ-токенов. По словам CEO Nvidia, базовая ставка инженера в Кремниевой долине высока и компания готова добавить бонус в токенах, эквивалентный половине средней зарплаты. Это позволит свободно запускать ИИ-инструменты и делегировать им задачи с минимальным вмешательством человека. Идея отражает видение Хуанга об эволюции рабочих мест: инженеры будут управлять целым парком цифровых помощников. Nvidia уже делает ставку на подобный симбиоз - глава корпорации рассчитывает, что бок о бок с 42 тыс. сотрудников будут трудиться сотни тысяч ИИ-агентов. Доступ к корпоративным ИИ-ресурсам станет одним из главных инструментов ИТ-рекрутинга. cnbc.com ✔️ Tesla, SpaceX и xAI анонсировали строительство крупнейшей в мире фабрики. Триада объединит усилия для создания TERAFAB - полного цикла от микросхем и чипов памяти до передовой компоновки кристаллов. Плановая мощность достигнет 1 тераватта. Проект задуман как база для ежегодного вывода на орбиту 100 млн. тонн оборудования для сбора солнечной энергии, запуска космических ИИ-спутников и развертывания миллионов роботов Optimus. По оценкам инженеров, только для роботов потребуется выпуск чипов мощностью от 100 до 200 гВт. Такие потребности превосходят возможности всех мировых производителей полупроводников вместе взятых и оставляют далеко позади прогнозы индустрии на 2030 год. Tesla в сети Х ✔️ Huawei представила ИИ-ускоритель Atlas 350. На China Partner Conference 2026 вендор выпустил ускоритель Atlas 350 на базе процессора Ascend 950PR. По заявлениям разработчиков, мощность одной карты в 2,87 раза превышает Nvidia H20. Это единственный ИИ-ускоритель на китайском рынке с поддержкой вычислений в формате FP4. По сравнению с прошлым поколением существенно выросли векторная производительность и пропускная способность интерфейсов. Ускоритель оснащен 112 ГБ памяти HBM собственной разработки, что позволяет загружать LLM до 70 млрд. параметров на одну карту. finance.sina.com.cn ✔️ Pokémon Go помог создать систему визуальной навигации для роботов-курьеров. За 10 лет фанаты игры невольно собрали базу для обучения пространственного ИИ. Приложение накопило более 30 млрд. фотографий реального мира благодаря квестам, мотивирующим сканировать памятники и здания. Niantic Spatial взяло этот датасет и собрало систему визуальной навигации. В отличие от GPS, она определяет локацию с точностью до сантиметров по визуальным маркерам. Это решает проблему навигации внутри помещений и в районах с плотной застройкой, где спутниковый сигнал искажается или пропадает. Coco Robotics уже ставит эту систему на своих автономных курьеров. У роботов 4 камеры, они едут по улице и на ходу сверяются с 3D-картами, которые годами собирали ловцы покемонов. the-independent.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml