Machinelearning

🙂 Сегодня тот самый день - "давай сделаем до праздников" @ai_machinelearning_big_data

Data Science и Data Engineering: какое направление выбрать в 2026 году? 🎧 1 апреля пройдет День открытых дверей онлайн-магистратуры НИЯУ МИФИ «Специалист по работе с данными и ИИ» в партнёрстве с Яндекс Практикумом.

На встрече обсудят: 💙 как рост ИИ трансформируют рынок труда 💙 4 трека для развития: ML, CV, NLP и Data Engineering 💙 какие задачи усложняются и где усиливается конкуренция И расскажут, как за 2 года освоить фундаментальную базу, собрать портфолио из проектов и получить диплом магистра без отрыва от работы.

Подключайтесь онлайн 1 апреля в 19:00 мск. 🏃‍♀️ Записаться на ДОД

🌟 Unsloth Studio: опенсорный no-code веб-интерфейс для LLM. Unsloth Studio - это локальный комбайн, который объединяет подготовку данных, обучение, инференс и экспорт модели в одном месте. Под капотом кастомные Triton-ядра с собственным backprop. По сравнению со стандартными CUDA-реализациями это дает 2х прирост скорости обучения и снижение потребления по VRAM на 70%. Поддерживаются полный файн-тюнинг, претрейн, LoRA, QLoRA, 4-bit, 16-bit и FP8. Всего совместимо более 500 моделей, включая Llama 4, Qwen 3.5 и Gemma 3. Для работы с данными есть визуальный нодовый редактор Data Recipes. Studio принимает PDF, DOCX, CSV и JSONL, генерирует синтетические датасеты и автоматически конвертирует данные в форматы ChatML или Alpaca. Помимо стандартного SFT, Studio умеет в GRPO, которая не требует отдельной critic-модели и потребляет на 80% меньше VRAM, что делает обучение ризонинг-моделей реалистичным на локальном железе.

Модели на 8B и 70B параметров (например, Llama 3.1, Llama 3.3, DeepSeek-R1) можно файн-тюнить на одной RTX 4090 или 5090, а не на кластере, но есть и поддержка multi-GPU.

В режиме инференса Studio умеет: tool calling, выполнение кода прямо в чате, работу с изображениями, аудио, PDF и DOCX. Из коробки - веб-поиск и автонастройка параметров инференса. Экспорт результатов - одной кнопкой в GGUF, vLLM или Ollama. Studio сама мерджит LoRA-адаптеры с базовой моделью. Работает на Windows, Linux и macOS (на Mac пока только инференс, поддержка MLX-обучения анонсирована), есть Docker. AMD-пользователи могут обучать через Unsloth Core, поддержка в Studio обещана позже. 📌Лицензирование: AGPL-3.0. 🟡Документация 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #Framework #Train #UnslothStudio

🔥 Денис из комьюнити @its_capitan запустил собственную детективную игру в одиночку: каждый персонаж — это реальный Telegram-аккаунт, AI отвечает за героев, улики (сайты, карты) — всё настоящее. Что в итоге: 🔘 3 месяца на подготовку + 3 месяца на разработку 🔘 40+ покупок за полтора месяца 🔘 выручка — $1500+ 🔘 чек — $40 🔘 стек: Python, Telegram API, OpenAI + Anthropic Без команды и инвестиций, но с классной идеей и проработанным сценарием — проект уже зарабатывает деньги. Таких запусков в канале десятки. Ребята честно рассказывают про успехи, провалы и продвижение. Без теорий — только фактические цифры и запуск в реальном времени. ➡️ @its_capitan Подписывайтесь, если интересно, как делать маленькие IT-проекты с доходом и без иллюзий.

🌟 Xiaomi релизнула 3 модели: LLM, омнимодальную и TTS. 🟡MiMo-V2-Pro Флагман. Триллион параметров суммарно, 42 млрд. активных при инференсе, архитектура MoE с гибридным вниманием и контекстным окном в 1 миллион токенов. До официального анонса модель тестировалась на OpenRouter под именем Hunter Alpha. 🟢Artificial Analysis Intelligence Index - 49 баллов, это 8 место в мире и 2 среди китайских LLM. 🟢PinchBench - 84,0 (3 место, сразу за Claude Sonnet 4.6). 🟢ClawEval - 61,5, тоже 3 место, выше GPT-5.2. Реальная агентская эффективность на GDPval-AA: Elo 1434 (лучший результат среди китайских моделей). Цена API: $1 вход / $3 выход за млн. токенов при контексте 256K и $2 вход / $6 выход для контекста 256К-1М. 🟡 MiMo-V2-Omni Принимает текст, изображения, видео и аудио через единую базу с отдельными энкодерами для каждой модальности. Параметры не раскрыты. Модель поддерживает непрерывную обработку аудио длиной свыше 10 часов в одном запросе. 🟢MM-BrowserComp - 52,0, на GPDVal AA - 1435, оба выше Gemini 3 Pro. Цена: $0,40 вход / $2,00 выход.

На демонстрации модель прошла цикл онлайн-покупки автономно: нашла отзывы на Xiaohongshu, сравнила продавцов на JD.com, поторговалась с поддержкой, оформила заказ. Второе демо: получила одно текстовое задание, сняла 15-секундный ролик из 4 сцен, синтезировала звук, исправила ошибку рендеринга шрифта, загрузила на TikTok и опубликовала.

🟡MiMo-V2-TTS Модель обучена на сотнях миллионов часов аудио, и допилена через многомерный RL. Синтезирует речь с управлением эмоциями на уровне отдельных предложений, поёт с сохранением высоты и ритма, воспроизводит китайские диалекты: сычуаньский, хэнаньский, кантонский, тайваньский. Поддержка других языков не заявлена. Форматные маркеры в тексте: пунктуацию, частицы и выделение сама переводит в просодику без дополнительной разметки. Доступ на ограниченный период - бесплатно. Сроки предложения не указаны.

Кстати, команду MiMo возглавляет Ло Фули, один из ключевых авторов DeepSeek R1.

Все модели релиза доступны через API на platform.xiaomimimo.com и в MiMo Studio. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

⚡️ Загадочная модель Hunter Alpha появилась в сети и уже наделала много шума По данным Reuters, на OpenRouter внезапно обнаружили новую ИИ-модель под названием Hunter Alpha. И самое интересное - это может быть не просто ноунейм 👇 Есть слухи, что это скрытая тестовая версия DeepSeek V4. Что известно на данный момент: - около 1 триллиона параметров - контекст до 1 миллиона токенов - стиль рассуждений очень похож на chain-of-thought, как у DeepSeek Во время тестирования модель сама указала: - обучалась преимущественно на китайских данных - knowledge cutoff — май 2025 И это практически полностью совпадает с тем, что ранее заявляли про DeepSeek. Что это может быть: 👉 ранний тест перед релизом 👉 “тихий” запуск без анонса 👉 или хорошо замаскированная модель Но главное здесь другое: рынок снова движется в сторону гигантских моделей + длинного контекста + сильного reasoning И если это действительно DeepSeek V4 - нас ждёт новый скачок в возможностях ИИ. 👉 https://www.reuters.com/business/media-telecom/mystery-ai-model-has-developers-buzzing-is-this-deepseeks-latest-blockbuster-2026-03-18/ 🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max @data_analysis_ml

✔️ Nvidia выпустит инференс-чипы на базе архитектуры Groq для Китая. Nvidia готовит к майскому релизу новую версию ИИ-ускорителей, построенных на технологиях стартапа Groq, которые компания лицензировала в прошлом году. Новинка предназначена исключительно для инференса. На глобальном рынке Nvidia планирует использовать чипы Groq в связке с будущей архитектурой Vera Rubin. Поскольку экспорт этих флагманов в КНР запрещен, китайскую версию Groq адаптируют для интеграции со сторонними системами. При этом источники Reuters говорят, что аппаратная производительность новых процессоров не урезалась. Параллельно Дженсен Хуанг объявил о возобновлении производства H200. Компания получила экспортные лицензии от администрации США и уже принимает заказы из Китая. reuters.com ✔️ MiniMax выпустила самоэволюционирующую модель M2.7. M2.7 - первая модель MiniMax, которая способна самостоятельно улучшать свои алгоритмы и рабочие процессы. За время разработки система прошла более 100 циклов автономной оптимизации, что повысило ее производительность на 30%. Новинка позиционируется для сложных задач кодинга и построения многошаговых ИИ-агентов. В бенчмарке SWE-Pro модель показала уровень Claude 3.5 Sonnet, а ее рейтинг ELO на GDPval-AA достиг 1495. Помимо кодинга, M2.7 работает с офисными форматами: редактирует документы Word, Excel и PowerPoint, сохраняя исходную верстку даже после серии глубоких правок. Модель поставляется в 2 вариантах: базовая версия и M2.7-highspeed со скоростью генерации до 100 токенов в секунду. Стоимость API - 30 центов за миллион входящих и 1,20 доллара за миллион исходящих токенов. M2.7 уже поддерживается в Cursor, Cline и Ollama, а также доступна в фирменном приложении MiniMax Agent. minimax.io ✔️ Perplexity запустила Comet Enterprise. ИИ-поисковик выпустил корпоративную версию своего браузера, ориентированную на безопасную автоматизацию рабочих процессов в компаниях. С помощью Comet Enterprise сотрудники могут прямо из браузера делегировать рутину: анализировать контракты на предмет рисков, собирать контекст для встреч, делать вычисления на основе финансовых отчетов и автоматизировать поиск контактов в LinkedIn. Безопасность усилена интеграцией с платформой CrowdStrike Falcon. Она на лету блокирует фишинг, вредоносное ПО и предотвращает утечки данных. Инструмент уже включен в корпоративную подписку Perplexity. perplexity.ai ✔️ Google крупно обновила Stitch. Google Labs представило новую версию платформы Stitch, генеративного инструмента для создания UI-макетов по текстовому описанию. Главной фишкой стал бесконечный ИИ-холст, принимающий на вход текст, код и картинки. На нем ИИ-агент анализирует историю проекта и может параллельно развивать сразу несколько визуальных концепций. Теперь Stitch умеет превращать статические экраны в кликабельные прототипы, самостоятельно генерируя промежуточные шаги пользовательского пути при взаимодействии с элементами. Платформа также получила поддержку MCP, прямую выгрузку в среды AI Studio и Antigravity и голосовое управление холстом в реальном времени. blog.google ✔️ OpenAI хантит таланты через конкурс Parameter Golf. Компания открыла публичное соревнование для исследователей с крайне жесткими техническими ограничениями. Участникам предстоит создать максимально эффективную языковую модель, при этом размер весов вместе с кодом для обучения не должен превышать 16 МБ. На сам процесс тренировки отводится строго до 10 минут на кластере из восьми видеокарт H100. Эффективность алгоритмов будет оцениваться на сете FineWeb. Цель челленджа - поиск нестандартно мыслящих инженеров. Авторы лучших проектов получат приглашения на собеседование. Дополнительным стимулом станет призовой фонд в 1 млн. долларов, который распределят в виде грантов на аренду копьюта у провайдера Runpod. На GitHub уже опубликованы базовые решения, проверочные скрипты и публичный лидерборд. Принять участие в конкурсе можно до 30 апреля. openai.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

⚡️ Mistral выпустила Small 4. Mistral Small 4 - это мультимодальный комбайн, который закрывает сразу три задачи: ризонинг, агентный кодинг и работу с изображениями. Раньше под каждую из них была отдельная модель: Magistral, Devstral и Pixtral. Теперь один чекпоинт, 🟡Архитектура MoE с 128 экспертами, из которых на каждый токен активируются 4. Всего 119B параметров, активных - 6B на токен. Контекстное окно - 256 тыс. токенов. По сравнению с Mistral Small 3 в новой версии задержка сократилась на 40%, пропускная способность выросла в 3 раза. Ключевая фича - параметр reasoning_effort. Если поставить none будет быстрый чат-режим, как в Small 3.2, а с ключом high модель начнет разворачивать цепочку рассуждений, сопоставимую с Magistral. Переключение в рантайме, без смены модели. 🟡Тесты Small 4 с включенным reasoning обходит GPT-OSS 120B на LiveCodeBench и генерирует при этом на 20% меньше токенов. На AA LCR набирает 0.72 при длине ответа 1.6K символов. Для сравнения, модели Qwen для тех же результатов нужно от 5.8K до 6.1K.

Для self-hosted деплоя минимальный стенд - 4× NVIDIA HGX H100, 2× HGX H200 или 1× DGX B200.

Попробовать бесплатно можно на build.nvidia.com, через Mistral API или AI Studio. 📌 Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Статья 🟡Набор моделей @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #MistralSmall4 #MistralAI

Открыта регистрация на главную конференцию этой весны по технологиям ИИ и анализу данных — Data Fusion* 2026! 💙 Шестая ежегодная конференция Data Fusion пройдет 8–9 апреля в Москве в инновационном кластере «Ломоносов». 60+ актуальных сессий, докладов, примеров, дискуссий по теме анализа данных/ науки о данных/ машинного обучения. Среди тем – ИИ-агенты, «обучение с подкреплением», компьютерное зрение, обработка естественного языка, открытый исходный код, воплощенный ИИ и робототехника, рекомендательные системы, применение ИИ в кибербезопасности, ИИ+ естественные науки, AgentOps и многое другое! Всю программу ищите на сайте. Конференция объединит лидеров команд по машинному обучению, специалистов по обработке данных, молодых ученых, инженеров, аналитиков и руководителей, принимающих решения о внедрении технологий в бизнес и государственные сервисы. Среди спикеров конференции: Суржко Денис (ВТБ), Оселедец Иван (AIRI), Райгородский Андрей (МФТИ), Бурнаев Евгений (Сколтех,AIRI), Саркисов Тигран (Х5), Крайнов Александр (Яндекс), Зима Андрей (Ростелеком) и другие эксперты из науки и индустрии. Все мы любим конференции не только ради знаний, но и, конечно, ради живого общения и новых знакомств, а это важная часть Data Fusion! ➡ Не пропустите, регистрируйтесь. *Интеграция данных Информация о рекламодателе

✔️ Dispatch в Claude Cowork: управление Claude на ПК со смартфона. Dispatch позволяет отправить задание на Mac или Windows в приложение Claude Cowork через мобильное приложение. В мобильном приложении появляется лента обновлений в реальном времени: Claude сообщает о завершенных этапах и запрашивает подтверждение на критичные действия. Данные остаются на устройстве пользователя и не передаются на серверы Anthropic. Типичные сценарии для Dispatch: собрать отчет из документов в папке, разобрать «Загрузки» по типам и датам, сконвертировать скриншоты чеков в таблицу Excel или сделать выжимку по нескольким статьям в одном документе. Функция пока доступна подписчикам плана Claude Max. Для работы на компьютере должно быть установлено и запущено приложение Claude Desktop, привязанное к мобильному устройству через настройки. Расширение на план Pro анонсировано, сроки не уточняются. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Распознай, кто говорит, и выиграй 600 тысяч рублей! 💙 ИТ-компания «Криптонит» приглашает на дататон «Криптонит.Тембр»! ❗️Задача — разработать модель распознавания по голосу, устойчивую к искажениям аудиосигнала. Тебе предстоит обучить Speaker Recognition модель, устойчивую к искажениям аудио, возникающим в реальных сценариях эксплуатации речевых интерфейсов и систем обработки звука: 🔹искажения, вносимые акустической средой; 🔹посторонние шумы; 🔹реверберация; 🔹большое расстояние до микрофона; 🔹искажения каналов связи. Участвуй, и ты сможешь: 🟦получить шанс разделить призовой фонд в 600 000 рублей; 🟦разработать решения в области Audio/Speech ML; 🟦прокачать скиллы в Speaker Recognition и Deep Learning. 👆 Регистрируйтесь до 10 апреля включительно! Подписывайтесь на телеграм-канал «Криптонит. Разработка, наука, шифрование» — там много всего интересного.

✔️ Американские сенаторы потребовали от ByteDance закрыть видеогенератор Seedance. Сенаторы Конгресса США направили письмо CEO ByteDance с требованием немедленно остановить работу Seedance 2.0. По их словам, это наиболее очевидный случай нарушения авторских прав среди продуктов ByteDance: приложение генерирует видео с реальными людьми и персонажами без разрешения правообладателей. В письме сенаторы привели примеры: ролики с Томом Крузом, Брэдом Питтом и персонажами сериала «Очень странные дела». ByteDance ответил стандартно: компания уважает интеллектуальную собственность и уже принимает меры для усиления защиты. Ситуация отражает нарастающее давление Конгресса на ИИ-компании, особенно китайские. При этом законодательного регулирования отрасли в США до сих пор нет. cnbc.com ✔️ Mistral AI запускает корпоративную платформу обучения ИИ-моделей полного цикла. Новое решение, Forge, позволяет компаниям разрабатывать и улучшать модели на собственных закрытых данных. Платформа поддерживает весь ML-пайплайн от претрейна до SFT, DPO и тонкой настройки через RL. Инструментарий работает как с классическими плотными моделями, так и с архитектурой MoE, включая мультимодальный ввод. Развернуть тренировочные сессии можно на мощностях Mistral или на локальных GPU-кластерах. В последнем случае компания платит только за лицензию на софт, а Mistral не имеет никакого доступа к обучающей выборке. В Forge также встроены конвейеры для сбора и генерации синтетических данных. Платформа спроектирована по принципу «agent-first». Forge предоставляет программные интерфейсы, с помощью которых автономные ИИ-агенты (встроенный Mistral Vibe) могут самостоятельно планировать задачи, запускать обучающие эксперименты и подбирать оптимальные гиперпараметры без прямого участия инженеров. mistral.ai ✔️ Google AI Studio обновил тарифы Gemini API и добавил лимиты расходов. В Google AI Studio появились Project Spend Caps. Теперь можно задать жесткий месячный бюджет на Gemini API для каждого конкретного проекта. Поставили лимит - он работает, пока сами его не поменяете. Систему тарифов тоже поменяли. Апгрейд до следующего уровня теперь происходит автоматом. Больше пользуетесь API, платите без задержек - получаете больше квот. Заодно Google снизил минимальные требования расходов для перехода на высокие уровни. Из других обновлений: настройка биллинга теперь доступна прямо в Google AI Studio без переключения между вкладками, появились дашборды для мониторинга rate limits (RPM, TPM, RPD), суточной разбивки расходов по проектам и моделям, а также детальной статистики по токенам и ошибкам. Google AI Studio в сети Х ✔️ Manus сделал десктопное приложение My Computer. Вслед за Perlpexity, Manus анонсировал ИИ-агента, который работает напрямую с файлами и приложениями на ПК. Агент выполняет команды в терминале: сортирует файлы, переименовывает документы, запускает приложения, пишет код и умеет использовать локальный GPU для обучения моделей или инференса. Manus интегрирован с Gmail и Google Calendar — это позволяет строить сценарии, где агент берёт файл с локального диска и сразу отправляет его по почте. Каждая команда требует подтверждения пользователя: можно разрешить выполнение один раз или добавить задачу в список доверенных. Приложение доступно для macOS и Windows. manus.im ✔️ Rakuten релизнула японскую модель и сразу попала в скандал. Компания опубликовала Rakuten AI 3.0 - языковую модель для японского языка. В пресс-релизе заявлено, что модель превосходит GPT-4 в ряде бенчмарков: знание японской культуры, истории и следование инструкциям. В основе - открытые модели сообщества и собственные данные Rakuten. Однако, пользователи в X нашли в конфигурационном файле на Hugging Face строку, явно указывающую на Deepseek. Помимо этого, в ответах на чувствительные вопросы модель демонстрирует скорее прокитайскую, чем прояпонскую позицию. Это вызвало волну критики: действительно ли модель является японской разработкой, если в ее основе лежит DeepSeek. Rakuten пока не дала официальных пояснений. rakuten.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

⚡️ OpenAI выпустила GPT-5.4 mini - новый быстрый и компактный вариант GPT-5.4. Модель уже доступна в: • ChatGPT • Codex • OpenAI API 🚀 в 2 раза быстрее GPT-5 mini По словам OpenAI, это самая мощная mini-модель компании, которая почти догоняет полноценный GPT-5.4 по возможностям, но работает быстрее и дешевле. Также представлена версия GPT-5.4 nano - самая маленькая и дешёвая модель для задач вроде: - классификации - извлечения данных - ranking - coding-агентов https://openai.com/index/introducing-gpt-5-4-mini-and-nano/ @ai_machinelearning_big_data #openai #ai #ml #chatgpt

✔️ Anthropic запустила сертификацию для инженеров. Anthropic открыла программу Claude Certified Architect, технический экзамен для разработчиков и архитекторов решений, работающих с Claude API, Claude Code, Agent SDK и MCP. Экзамен состоит из 60 вопросов с выбором ответа, на которые отводится 2 часа. Пересдача и внешние материалы не допускаются. Результаты приходят в течение двух рабочих дней с разбивкой по 5 направлениям: агентная архитектура, настройка Claude Code, промпт-инжиниринг, интеграция с MCP и управление контекстом. Пока сертификация доступна только сотрудникам компаний из партнерской сети Anthropic. Первые 5 тыс. участников сдадут экзамен бесплатно, затем стоимость составит $99 за попытку. Прошедшие получают цифровой бейдж для профессиональных платформ. anthropic.skilljar.com ✔️ NVIDIA собрала коалицию для разработки открытых моделей. NVIDIA объявила о создании Nemotron Coalition, альянса компаний, которые будут совместно разрабатывать открытые модели. В коалицию вошли Mistral AI, Black Forest Labs, Cursor, LangChain, Perplexity, Reflection AI, Sarvam и Thinking Machines Lab. Идея альянса в том, чтобы компании вложились в общий фундамент, а затем дообучали модель под свои задачи: отраслевую специфику, язык, регион. Участники сохранят независимость и продолжают развивать собственные продукты. Первым проектом запланирована базовая модель, которую разработают NVIDIA и Mistral AI. Остальные участники предоставят данные, экспертизу и системы оценки. Модель обучат на NVIDIA DGX Cloud, после чего передадут в открытый доступ, она ляжет в основу семейства NVIDIA Nemotron 4. nvidianews.nvidia.com ✔️ Mistral выпустила открытый агент для доказательств на Lean 4. Leanstral - первый open-source агент для работы с системой формальных доказательств Lean 4. Модель содержит 119B общих параметров при 6B активных. За счет разреженной архитектуры она работает быстро и дешево. Агент обучен не на олимпиадных задачах, а на реальных репозиториях с формальными доказательствами. На бенчмарке FLTEval модель набирает 26,3 балла при двух попытках, это на 2,6 балла выше Claude Sonnet при стоимости $36 против $549. Claude Opus остается сильнее (39,6 балла), но обходится в $1650 (в 46 раз дороже). Модель доступна через Mistral Vibe, API и на HuggingFace под лицензией Apache 2.0. mistral.ai ✔️ Alibaba объединила ИИ-разработку в единую структуру. Alibaba создала новое подразделение Alibaba Token Hub и поставила во главе него CEO Эдди Ву. Под одну крышу собрали команду Qwen, потребительские приложения, корпоративный мессенджер DingTalk и устройства Quark. Цель реструктуризации - ускорить путь от исследований до продукта и выстроить монетизацию ИИ по всей компании. На этой неделе Alibaba планирует представить ИИ-агента для корпоративных клиентов на базе Qwen, его планируют интегрировать с Taobao и Alipay. bloomberg.com ✔️ Britannica подала в суд на OpenAI. Энциклопедия и Merriam-Webster обратились в суд Манхэттена. По версии истцов, компания обучала свои модели на 100 тыс. энциклопедических статей и словарных определений, не получив согласия правообладателей. В иске утверждается, что GPT-4 запомнил значительные фрагменты контента Britannica и воспроизводит их почти дословно по запросу. Помимо нарушения авторских прав, Britannica обвиняет OpenAI в нарушении товарных знаков: ChatGPT якобы создает ложное впечатление, что издание одобрило использование своих материалов, и ссылается на него в недостоверных ответах. Компания требует компенсацию и запрет на использование контента. reuters.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ NVIDIA GTC 2026: Ключевые анонсы. В понедельник в Сан-Хосе открылась NVIDIA GTC 2026 - ежегодная конференция компании по GPU-технологиям и искусственному интеллекту. Дженсен Хуанг открыл конференцию с тезиса, что компания видит заказы на оборудование на сумму не менее $1 трлн. до конца 2027 года - вдвое больше, чем год назад. По его словам, индустрия достигла переломного момента: обучать модели уже умеют, теперь нужно дешево и быстро их запускать. 🟡Vera Rubin Главный анонс конференции - полноценный запуск платформы Vera Rubin. GPU построен на 3-нм процессе TSMC, содержит 336 млрд. транзисторов и 288 ГБ памяти HBM4. Стойка NVL72 дает 260 ТБ/с совокупной пропускной способности по NVLink 6. Глава NVIDIA посчитал, что это превышает суммарную пропускную способность всего интернета. Производительность инференса выросла в 5 раз по сравнению с Blackwell за счет формата NVFP4. Vera Rubin не просто GPU. Вместе с ним NVIDIA анонсировала собственный CPU Vera, разработанный для оркестрации и управления памятью в крупных агентных системах. Эволюция CPU Vera уже расписана на 3 поколения вперед: Vera Ultra появится во второй половине 2027 года, следующая архитектура Feynman - в 2028-м. 🟡NemoClaw NemoClaw - собственная open-source платформа NVIDIA для создания и деплоя корпоративных ИИ-агентов. Она разворачивается локально на оборудовании NVIDIA, без зависимости от облака, и позволяет задавать агентам имя, личность и набор инструментов. Это прямой ответ на OpenClaw и попытка NVIDIA закрепиться не только в железе, но и в программном слое ИИ-стека. 🟡N1X N1X - ARM-процессор для ПК, разработанный совместно с MediaTek. Чип содержит 20 кастомных ARM-ядер и встроенный GPU с производительностью уровня RTX 5070. Целевой рынок - Windows-ноутбуки и рабочие станции с локальным инференсом. 🟡DLSS 5 DLSS 5, которую NVIDIA называет главным прорывом в компьютерной графике со времен дебюта ray tracing в 2018 году - это технология, основанная на новой модели нейронного рендеринга в реальном времени, которая насыщает пиксели фотореалистичным освещением и материалами. Выход технологии запланирован на осень 2026 года. В числе партнеров уже Ubisoft, Bethesda, Capcom, Tencent и Warner Bros. Games. 🟡Крупнейшая партнерская сделка Как мы писали ранее, NVIDIA заключила многолетнее стратегическое партнерство с Thinking Machines Lab: компания развернет не менее 1 гВт систем Vera Rubin для обучения ИИ-моделей. Это первое развертывание новой платформы в таком масштабе.

GTC продолжится до 19 марта. Впереди порядка 1000+ сессий по Robotics, Physical AI и открытым моделям.

🔜 Посмотреть запись трансляции на Youtube @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

📌 Андрей Карпаты выложил новый проект - karpathy/jobs. Он взял данные по 342 профессиям из статистики BLS (≈143 млн работников в США) и с помощью LLM оценил, насколько каждая из них подвержена влиянию AI по шкале 0–10. Результат он визуализировал в виде treemap. Средний показатель по всем профессиям: 5.3 / 10. Примеры: • разработчики ПО: 8–9 • кровельщики: 0–1 • специалисты по расшифровке медицинских записей: 10 / 10 💀💀 Паттерн довольно простой. Если вся работа происходит за экраном, риск автоматизации высокий. Если она требует физического труда и непредсказуемой среды, вы гораздо безопаснее. По оценке Карпати, около 57 млн работников в США - почти 40% всей рабочей силы - находятся в зоне высокого риска изменений из-за AI. https://karpathy.ai/jobs/ @ai_machinelearning_big_data #ai #ml #future #jobs #llm

🌟 OLMo Hybrid: RNN плюс трансформер в одной модели. Институт Аллена опубликовал OLMo Hybrid 7B - модель, которая построена на чередовании слоев Gated DeltaNet и стандартного внимания в соотношении 3:1. Такая архитектура решает больше подзадач из обучающих данных за меньшее число токенов, что напрямую снижает потребность в данных при обучении.

Gated DeltaNet - это RNN с расширением в виде отрицательных значений матрицы переходов. Это небольшое изменение в правиле обновления внутреннего состояния позволяет слоям Gated DeltaNet реализовывать динамику попарной перестановки элементов и за счет этого решать задачи отслеживания состояния, недоступные чистым трансформерам.

В OLMo Hybrid Ai2 показали, что гибридные модели выразительнее суммы своих частей. Существует класс задач (назовем их отслеживание состояния с обращением к памяти), которые не решают ни чистые трансформеры, ни чистые RNN, но гибрид справляется с ними уже при одинарном чередовании типов слоев. Абляционные эксперименты от 60M до 1B параметров показали, что GDN стабильно лучше Mamba2 как в чистом, так и в гибридном варианте, равномерное чередование слоев лучше концентрации внимания в середине сети, а соотношение 3:1 - оптимальный баланс между качеством и вычислительной стоимостью на средних и крупных масштабах. 🟡Тесты 🟢На MMLU OLMo Hybrid достигает той же точности, что OLMo 3 7B, используя на 49% меньше токенов; на срезе Common Crawl - на 35% меньше. 🟢Коэффициент эффективности использования данных у гибрида равен 83,7 против 94,9 у трансформера. 🟢Экономия данных растет с размером модели: примерно в 1,3 раза на 1B параметров и в 1,9 раза на 70B. После дообучения и адаптации к длинному контексту OLMo Hybrid обходит OLMo 3 во всех категориях оценки. На RULER при 64k токенах - 85,0 против 70,9 у базовой модели. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Статья 🟡Набор моделей 🟡Техотчет @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #OLMoHybrid #Ai2

✔️ Anthropic расширила контекстное окно до миллион токенов. Claude Opus 4.6 и Sonnet 4.6 получили поддержку контекстного окна объемом в 1 миллион без наценок за объем. Обработка длинных запросов тарифицируется по стандартной ставке, а лимиты пропускной способности API остаются прежними на всей длине контекста. Дополнительно лимит файлов в одном запросе увеличен в 6 раз: теперь Claude может за раз проанализировать до 600 изображений или страниц PDF. Обновление доступно в API Claude, а пользователи Claude Code на тарифах Max, Team и Enterprise при вызове Opus 4.6 по умолчанию будут автоматически использовать контекст 1M. claude.com ✔️ Microsoft начинает масштабную ИИ-экспансию в Африке. Корпорация запускает инициативу Microsoft Elevate, в рамках которой планирует до конца года бесплатно обучить ИИ-технологиям 3 млн. человек. Цель программы - сдержать экспансию китайских ИИ-продуктов на самом молодом и быстрорастущем рынке мира. По внутренним оценкам Microsoft, DeepSeek уже занимает от 11% до 14% локального рынка чат-ботов, а в Эфиопии и Зимбабве его доля достигает 20% из-за активных вложений Пекина в цифровую инфраструктуру. Чтобы вернуть инициативу, Microsoft делает ставку на развитие собственных вычислительных мощностей. До конца 2027 года компания инвестирует $330 млн. в расширение облачной и ИИ-инфраструктуры в ЮАР, а в Кении готовится строительство дата-центра, который будет полностью работать на геотермальной энергии. Ключевыми регионами для технологий и подготовки разработчиков также станут Нигерия и Марокко. bloomberg.com ✔️ Илон Маск уволил еще 2-х сооснователей xAI. В xAI прошла новая волна увольнений, вызванная недовольством CEO слабыми результатами. Компанию покинули еще 2 сооснователя: Цзыхан Дай и глава команды Imagine Годун Чжан, которого Маск обвинил в технических недоработках продукта. Таким образом, из 12 учредителей, запускавших xAI, в штате осталось всего 2 человека. Кадровые чистки серьезно бьют по моральному духу команды. Источники сообщают, что инженеры массово уходят из-за выгорания, спровоцированного экстремально жесткими требованиями Маска к рабочему графику. Пытаясь спасти проблемное направление и усилить экспертизу в разработке, xAI в конце недели переманила в свой штат Эндрю Милича и Джейсона Гинзберга из Cursor. ft.com ✔️ Google представила крупнейшее обновление Maps. Главным визуальным нововведением стал режим «Иммерсивной навигации». ИИ анализирует панорамы Street View и генерирует реалистичный маршрут с детализированными 3D-моделями зданий, точной разметкой полос и отображением светофоров. Также сервис получил функцию Ask Maps на базе Gemini. Вместо поиска по ключевым словам теперь запросы на естественном языке - ИИ сопоставляет геоданные с личными предпочтениями, формирует персонализированные рекомендации и позволяет бронировать места в один клик. Апдейт поэтапно развертывается в США. Вскоре новые инструменты появятся на платформах iOS и Android, а также в интерфейсах CarPlay и Android Auto. blog.google ✔️ Amazon добавила в Alexa+ взрослый режим общения. Голосовой ассистент получил новую опцию кастомизации - профиль Sassy для взрослой аудитории. Для его активации необходимо пройти дополнительную биометрическую аутентификацию. При работе профиля функция Amazon Kids автоматически блокируется. В режиме Sassy ассистент выдает саркастичные ответы, жесткие шутки и использует мат, но на этом "взрослость" заканчивается: ИИ по-прежнему отказывается генерировать NSFW-контент, разжигать ненависть, переходить на личности или консультировать по незаконным действиям. Взрослый режим стал частью крупной переработки Alexa+ (в прошлом месяце вышли стили Brief, Chill и Sweet). techcrunch.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🌟 OpenJarvis: фреймворк все-в-одном для ИИ-агентов Stanford SAIL замерили, насколько эффективно локальные языковые модели конвертируют электроэнергию в полезные вычисления и назвали этот показатель "intelligence per watt". Они прогнали больше миллиона реальных запросов через 20+ моделей на 8 разных ускорителях и выяснили: с 2023 по 2025 год эффективность локального инференса выросла в 5,3 раза, а современные небольшие модели уже справляются с 88,7% обычных чат- и ризонинг-запросов. Железо и алгоритмы готовы, но не хватало софта. Так появился OpenJarvis: открытый фреймворк, который превращает эти выводы в инфраструктуру для персональных ИИ-агентов, работающих на устройстве пользователя.

Авторы проводят параллель с PyTorch: OpenJarvis должен стать для локального ИИ тем, чем PyTorch стал для глубокого обучения - стандартной инфраструктурой, на которой строится все остальное.

Фреймворк структурирован вокруг 5 примитивов: 🟢Intelligence - слой языковых моделей с единым каталогом, где не нужно самому отслеживать релизы и считать память. 🟢Engine - бэкенд инференса: Ollama, vLLM, SGLang, llama.cpp, Apple Foundation Models и другие. Openjarvis сам определяет железо и рекомендует конфигурацию. 🟢Agents - слой поведения: роли оркестратора и исполнителя рутинных сценариев, адаптированные под ограниченный контекст и память на устройстве. 🟢Tools & Memory - интеграции через MCP и Google A2A, семантическая индексация локальных документов, подключение к iMessage, Telegram и т.д. 🟢Learning - механизм адаптации: локальные трейсы превращаются в обучающие данные через SFT, LoRA и GRPO. Система сама упаковывает этот процесс в рабочий флоу. Отдельная фишка - подход к эффективности. OpenJarvis профилирует энергопотребление на NVIDIA, AMD и Apple Silicon с интервалом 50 мс. Использовать можно через CLI, браузерный дашборд или десктопное приложение для macOS, Linux и Windows. ⚠️ Для полного функционала (безопасность, инструменты, агенты) потребуется Rust.

Помимо самого проекта, команда запустила конкурс-лидерборд экономии денег, энегрии и компьюта, в котором принять участие может любой желающий. В качестве приза самому экономному обещают Mac Mini.

📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Статья 🟡Документация 🟡Сообщество в Discord 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Framework #OpenJarvis #Stanford

Соберите Telegram-бота на базе ИИ за 1 час 💻 В России чаще можно пообщаться в чате с ИИ, чем с живым менеджером. Однако не все чат-боты хорошо распознают текст с картинки: клиенту неудобно перенабирать его вручную, поэтому пока он чаще просит позвать живого оператора. В сервисе MWS GPT можно создать бота для Telegram, который распознает текст с изображений. 17 марта соберём такого бота в прямом эфире — от первого запроса до рабочего прототипа. 🎁 Бонус: все участники получат готовый код бота. С вебинара вы уйдёте с готовым решением, которое сможете легко внедрить в клиентский сервис. Кому будет полезно: ⚫️руководителям и владельцам бизнеса, ⚫️менеджерам, ⚫️ИТ-специалистам, ⚫️всем, кто хочет ускорить бизнес-процессы. Когда: 17 марта, 11:00 Спикер: Павел Бабин, CPO MWS GPT ➡️ Регистрируйтесь по ссылке