Machinelearning

⚡️ OpenAI представила GPT-5.3-Codex-Spark. Это облегченная высокоскоростная версия GPT-5.3-Codex со скоростью генерации больше 1000 токенов в секунду, окном в 128k, которая работает на ускорителях Cerebras Wafer Scale Engine 3. OpenAI называет ее моделью для кодинга в реальном времени. Чтобы первый токен отдавался в 2 раза быстрее, чем на Сodex, перетряхнули всю архитектуру: поменяли железо, оптимизировали сеть и перешли на постоянный коннект через WebSocket. Если есть подписка ChatGPT Pro - уже можно пробовать в VS Code или CLI. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ Anthropic зафиксировала у Opus 4.6 опасную агентную активность. В свежем отчете о рисках саботажа компания раскрыла детали поведения Claude Opus 4.6. При тестировании в среде computer use ИИ проявлял излишнюю инициативу: отправлял несанкционированные письма и агрессивно пытался получить токены аутентификации без ведома оператора. Интересен выявленный феномен «answer thrashing». Во время обучения модель иногда впадала в циклы спутанных рассуждений: она вычисляла правильный ответ, но в итоговый вывод намеренно выдавала неверное значение. Также отмечены случаи, когда следуя цели быть максимально полезным, модель оказывала содействие в запросах по разработке химоружия. Несмотря на тревожные прецеденты, Anthropic оценивает риск как очень низкий и заверяет, что это побочный эффект: модель пыталась выполнить задачу любыми доступными средствами, что поддается корректировке через промпт-инжиниринг. anthropic.com ✔️ OpenAI использует спецверсию ChatGPT для поиска источника слива инсайдов. Компания развернула модифицированную версию чат-бота для выявления источников внутренних утечек. Механизм работы прост, но эффективен: когда в прессе появляется утечка, служба безопасности загружает текст статьи в эту систему. Эта версия ChatGPT имеет расширенные права доступа и анализирует корпоративную переписку в Slack, электронную почту и внутренние документы. Нейросеть сопоставляет факты из утечки с цифровыми следами сотрудников и составляет список подозреваемых, имевших доступ к целевой информации. Пока неизвестно, был ли кто-то наказан по итогу работы этого алгоритма, техническая база для него есть. Недавно OpenAI анонсировала внутреннего ИИ-агента, который выполняет глубокий анализ корпоративных данных по запросам. theinformation.com ✔️ Microsoft сокращает зависимость от OpenAI и обещает AGI к концу года. Глава Microsoft AI Мустафа Сулейман анонсировал курс на полную самодостаточность в сфере ИИ. Редмондский гигант переходит к агрессивной разработке собственной инфраструктуры и созданию моделей. Для достижения этой цели Microsoft выделяет беспрецедентные ресурсы: капитальные затраты в текущем финансовом году достигнут $140 млрд. Они пойдут на вычислительные мощности гигаваттного класса с целью создать корпоративный AGI. Ожидается, что модели Microsoft будут представлены в этом году, а в течение 18 месяцев эти технологии смогут автоматизировать значительную часть задач «белых воротничков». ft.com ✔️ Xiaomi опубликовала VLA-модель Xiaomi-Robotics-0 для управления роботами. Робототехническая команда Xiaomi выложила в открытый доступ VLA-модель с 4,7 млрд параметров на базе Qwen3-VL-4B-Instruct. Система заняла первое место в бенчмарках LIBERO и CALVIN, обойдя 30 конкурентных решений. Фишка - в разделении зон ответственности. VLM обрабатывает инструкции и пространственную логику, а DiT отвечает за генерацию непрерывных действий. Такой подход устраняет задержки, вызывающие рывки при движении манипуляторов, а инференс возможен в реальном времени на потребительских GPU. В полевых тестах двурукий робот под управлением новой модели показал стабильную координацию при выполнении длительных задач. Веса модели и код опубликованы на GitHub и Hugging Face. xiaomi-robotics-0.github.io ✔️ Илон Маск раскрыл планы объединенной xAI. Компания опубликовала 45-минутную запись общего собрания, где Маск обрисовал будущее ИИ-лаборатории. Визионерская часть стратегии включает строительство заводов на Луне и развертывание орбитальных дата-центров, которые смогут получать энергию напрямую от Солнца. Внутри xAI ждут структурные изменения, она разделяется на 4 команды: разработка Grok, создание систем для генерации кода, видеогенератор Imagine и Macrohard - проект полной компьютерной автоматизации. Последнее направление, название которого иронично обыгрывает Microsoft, ставит перед собой наиболее амбициозные цели. По словам Маска, системы Macrohard в будущем должны достичь уровня, позволяющего автономно проектировать ракетные двигатели. xAI в сети Х

⚡️ Gemini 3 Deep Think - ИИ, который решает задачи уровня олимпиад и топ-программистов Новые модели всё меньше похожи на “чат-ботов” и всё больше - на инструменты для серьёзного анализа. Deep Think - пример такого перехода от теории к реальным сложным задачам. Что показывает модель: - State-of-the-art на ARC-AGI-2 - одном из самых сложных тестов на абстрактное мышление - Новый результат на Humanity’s Last Exam - задачи высшей сложности по математике, науке и инженерии - 3455 Elo на Codeforces - уровень сильных спортивных программистов - Результаты золотого уровня на письменных этапах Олимпиад-2025 по физике и химии Модель может: - разбирать сложные технические задачи - помогать в исследованиях - анализировать инженерные решения - работать как партнёр для глубокого анализа https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-deep-think/ @ai_machinelearning_big_data

✔️ Anthropic прокачала бесплатный Claude: генерация файлов, интеграции и skills. Anthropic объявила об обновлении бесплатного тарифа. Начиная с сегодняшнего дня, пользователи без подписки могут создавать и редактировать документы офисных форматов (Excel, PowerPoint, Word) и PDF. За генерацию файлов отвечает Sonnet 4.5. Также открыт доступ к инструментам автоматизации: сonnectors связывает чат-бота со сторонними сервисами, а skills учит Claude повторяющимся сценариям на загружаемых наборах инструкций под конкретные задачи. Среди других улучшений - увеличенная длина диалогов, интерактивные ответы и доработанный поиск. ClaudeAI в сети Х ✔️ OpenAI обновила GPT-5.2 Instant: ответы стали четче. OpenAI выпустила апдейт для модели GPT-5.2 Instant. Основной упор сделали на повышение качества генерации: тон ответов стал более взвешенным, а в инструкциях и советах самая важная информация теперь выносится в начало текста. Instant - это модель без ризонинга. В ChatGPT она выбирается вручную или срабатывает автоматически, когда внутренний роутер определяет задачу как простую либо если у пользователя закончились лимиты на рассуждающие версии. Обновление уже доступно в веб-интерфейсе ChatGPT и через API по алиасу gpt-5.2-chat-latest. openai.com ✔️ Prime Intellect запустила full-stack платформу для обучения и деплоя моделей. Платформа Prime Intellect Lab - это комплексное решение для пост-трейна, объединяющее создание сред, обучение, оценку и инференс в единый цикл. Lab работает не только с родной моделью INTELLECT‑3, но и с open‑source‑решениями от  Nvidia,  Qwen  и  Hugging Face. Сердцем системы стала концепция Environments — это наборы данных и метрик, с помощью которых можно проводить RL, генерировать синтетические выборки или оптимизировать промпты. На старте доступен режим Agentic RL, а поддержка SFT запланирована на ближайшие обновления. Под капотом - оркестратор с поддержкой multi‑tenant LoRA, что позволяет нескольким пользователям делить компьют и оплачивать обучение по объему токенов. За время закрытой беты в Lab было проведено свыше 3000 тренировочных сессий. primeintellect.ai ✔️ Poetiq побила рекорды в HLE и SimpleQA. Команда Poetiq отчиталась о достижении новых SOTA-результатов на сложнейших тестах HLE и SimpleQA. Рецепт успеха - в собственной мета-системе, которая дирижирует работу топовых моделей без привязки к конкретному семейству и динамически комбинирует их ответы. В HLE, требующем глубокого рассуждения и работы с инструментами, Poetiq достигла точности 55,0%, улучшив предыдущий рекорд на 2%. В тесте на фактологическую точность SimpleQA результат составил 77,3% (+5,2%). Кстати, говорят, что включение Claude Opus 4.6 сильно бустанула итог. Разработчики Poetiq считают, что LLM знают многое, но часто дают неточные ответы. Их обвязка помогает автоматически подбирать стратегии извлечения информации и выполнять перекрестную проверку, чтобы снижать число галлюцинаций и повышать достоверность выводов. poetiq.ai ✔️ Из xAI ушел еще один сооснователь. Джимми Ба, один из 12 учредителей ИИ-стартапа Илона Маска, объявил об уходе из компании. Ранее он работал в Университете Торонто и учился у пионера глубокого обучения Джеффри Хинтона. С уходом Ба из xAI уволились ровно половина первоначального состава основателей: проект в разное время покинули Игорь Бабушкин, Тони Ву, Кайл Косье, Грег Янг и Кристиан Шегеди. В своем прощальном обращении Ба рассказал, что целью xAI остается продвижение человечества по "шкале Кардашева" и сделал смелый технический прогноз: по его мнению, циклы рекурсивного самосовершенствования могут стать реальностью уже в ближайший год. Cам Джимми решил, как он выразился, «перекалибровать свой градиент» и сосредоточиться на общей картине развития технологий вне рамок одной компании. Jimmy Ba в сети Х @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

⚡️ GLM-5 выкатили в опен-сорс. Не прошло и суток с момента релиза, а Zhipu AI выложила веса GLM-5 и любезно поделилась проведенными бенчмарками. Архитектура пятого поколения построена на MoE: 744 млрд. общих параметров при активных 40 млрд. Модель учили на 28,5 трлн. токенов и она получила контекстное окно в 200 тыс. токенов. GLM-5 ориентирован на 5 доменов: кодинг, рассуждение, агентные сценарии, генеративное творчество и работа с длинным контекстом. Для эффективной обработки длинных последовательностей интегрирован механизм Dynamically Sparse Attention от DeepSeek, он позволяет избежать квадратичного роста копьюта без потери качества. По бенчмаркам GLM-5 занимает 1 место среди open-source моделей: 77,8% на SWE-bench Verified, лидирует на Vending Bench 2, BrowseComp и MCP-Atlas, а в задачах агентного кодирования и рассуждений вплотную подбирается к Claude Opus 4.5 и GPT-5.2. Вместе с моделью, авторы предлагают Z Code — собственную агентную IDE с поддержкой параллельной работы нескольких агентов над одной задачей. Локальный деплой поддерживается vLLM и SGLang, а также non-NVIDIA чипами: Huawei Ascend, Moore Threads, Cambricon (через квантование и оптимизацию ядер). Если вам негде поднять модель локально, она доступна через платформу chat.z.ai, API и на OpenRouter. Квантованные версии пока сделали только Unsloth, традиционно - полный набор от 1-bit до BF16. И да, стэлс-модель PonyAlpha на OpenRouter - это она и была. 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Статья 🟡Модель 🟡GGUF 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #GLM5 #ZAI

⚡️ ZAI релизнули GLM-5. Zhipu AI выкатила в своем он-лайн сервисе chat.z.ai новую языковую модель GLM-5. Официальных спецификаций на данный момент нету, но по слухам, масштаб и эффективность нового флагмана удвоены, а контекстное окно достигает 200 тыс. токенов. Первые пользователи отмечают неплохие способности модели в написании кода и логическом выводе. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

⚡️ Cowork стал доступен на Windows. Пользователи Windows теперь могут использовать все возможности Cowork: прямой доступ к файлам, выполнение многошаговых задач, поддержку плагинов и всех коннекторов MCP. Ранее этот функционал был эксклюзивом для яблочной платформы. Попутно Anthropic представила гибкую систему инструкций. Вы можете задать глобальные предпочтения: тон, формат ответов или описание своей роли, они будут применяться ко всем чатам. Также появились инструкции уровня папок: они активируются автоматически, когда вы работаете в конкретной директории. Обновлять эти настройки можно прямо в ходе диалога, не копаясь в меню. Инструмент все еще в стадии research preview и открыт для всех пользователей платных тарифов. Для доступа достаточно скачать свежую версию клиента с сайта. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✉️ Вам приглашение на 35-летний юбилей Python 🐍🎉 Python уже совсем взрослый — и мы отмечаем это уютной конференцией вместе с комьюнити: докладами, интерактивами и праздничной атмосферой. 📍 Встречаемся в пятницу, 20 февраля, в 15:30 — в московском офисе Сбера и онлайн. В программе: 🔹 Доклады от топовых спикеров — обсудим будущее Python, ИИ в кодинге, мутационное тестирование и многое другое. 🔸 Интерактивные зоны и праздничная атмосфера — кодинг-активности, нетворкинг и, конечно, торт 🎂 Проведём этот день вместе — в офисе или онлайн. Ждём вас 20 февраля в 15:30! Регистрация по ссылке. 👈

✔️ Глава команды безопасности Anthropic покидает компанию. Мринанк Шарма, руководитель Safeguards Research Team в Anthropic в прощальном письме объяснил, что его этические принципы все сильнее расходятся с направлением, в котором развивается индустрия ИИ - корпоративная среда создает давление и вынуждает специалистов откладывать по‑настоящему важные вещи в сторону. Шарма работал в Anthropic с  2023  года и курировал проекты по защите моделей - от конституционных фильтров до систем предотвращения джейлбрейка. Теперь он планирует получить степень по литературе и сосредоточиться на поэзии параллельно с наукой. Mrinank Sharma в сети Х ✔️ OpenAI отказалась от бренда «io» Отказ от названия «io» для линейки устройств подтвержден судебными документами, поданными в рамках спора о нарушении товарного знака со стартапом iyO. По словам вице-президента Питера Велиндера, OpenAI пересмотрела стратегию нейминга и решила полностью отказаться от проблемного бренда в маркетинговых и коммерческих материалах. Вместе с ребрендингом изменился и график релиза. Теперь OpenAI заявляет, что поставки первого устройства начнутся не раньше конца февраля 2027 года, хотя ранее анонсы указывали на вторую половину 2026-го. Вопреки слухам и фейковым рекламным роликам, в суде подтвердили: это будет не носимый девайс или наушники, а стационарный настольный ассистент без экрана. wired.com ✔️ ElevenLabs выпустила крупное обновление ElevenAgents. Новый режим Expressive Mode позволяет ботам динамически управлять интонацией и эмоциональной окраской речи. Теперь агент может адаптироваться под собеседника в реальном времени: говорить мягче и спокойнее в напряжённой ситуации или, наоборот, добавить уверенности и темпа, когда нужно донести информацию максимально ясно. Апдейт базируется на двух компонентах. Первый - новая TTS-модель Eleven v3 Conversational, оптимизированная для диалогов: она удерживает контекст беседы и избегает характерного роботизированного звучания. Второй компонент — переработанная система смены очереди говорящего. Используя данные транскрибации, ИИ теперь точнее определяет уместные моменты для вступления в разговор и пауз, решая давнюю проблему голосовых ботов, которые часто перебивают на полуслове. Поддержка нового режима заявлена для 70+ языков. elevenlabs.io ✔️ Artificial Analysis сделала инструмент для подбора LLM. Аналитическая платформа представила Model Recommender - сервис выбора модели под конкретные задачи. Рекомендательный движок позволяет указать собственные ограничения и получить персональный список подходящих моделей. Алгоритм учитывает десятки параметров: скорость инференса через API, наличие мультимодальности, тип лицензии и многое другое. В сервисе можно вручную расставить приоритеты: повысить вес метрик качества генерации кода, устойчивости к галлюцинациям или эффективности в агентных задачах. Artificial Analysis в сети Х ✔️ Джон Кармак предложил оптоволокно как кэш-память для ИИ. По расчетам создателя Doom, при пропускной способности 256 Тбит/с внутри 200 км контура в каждый момент времени циркулировало бы примерно 32 ГБ данных, которые можно рассматривать как область памяти. Кармак напомнил о старом принципе, где данные существовали в форме непрерывно передаваемых сигналов. В современном исполнении эта концепция могла бы стать энергоэффективной заменой DRAM - свет в кабеле потребляет меньше энергии, чем поддержание заряда в ячейках. На практике реализовать такую систему физически сложно: 200 км оптоволокна это много даже для дата‑центра. Более реальной альтернативой Джон называет прямое соединение массивов флэш‑памяти с вычислительными чипами без контроллеров и шин, что тоже могло бы сократить задержки при работе больших моделей. tomshardware.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ Waymo анонсировала модель мира на базе Google Genie 3 для тренировки автопилота. Waymo World Model - это бесконечный генератор симуляций, где автопилоты учатся выживать, не рискуя реальным железом и людьми. Звучит как видеоигра, но с очень серьезной начинкой. Инженеры могут текстовыми запросами менять погоду, время суток или вообще с нуля создавать дорожные ситуации. Система умеет брать обычное видео с регистратора и превращать его в интерактивную 3D-среду, которую можно редактировать на ходу. Главная цель - отработка так называемых "редких событий". Это самые безумные сценарии, которые в реальности случаются раз в миллион лет, но наглухо ломают логику робота.

Waymo приводит примеры слона, выбежавшего на трассу, погони за торнадо или снега в тропическом городе. Кажется перебором, но именно такие вещи невозможно безопасно протестировать в живом городе. А учиться на них надо.

Контекст тут тоже важен. После случая в Калифорнии, где роботакси задело ребенка, к Waymo много вопросов. Сейчас в сложных ситуациях машинам помогают люди-операторы (они не рулят напрямую, а дают подсказки), но компания явно хочет убрать человеческий фактор, повысив реальную автономность. Вообще, хайп вокруг World Models сейчас огромный. Инвесторы и звезды ИИ (Ян Лекун и Фей-Фей Ли) видят в моделях мира следующий большой шаг после LLM. Недавний пре-релиз Project Genie уже подтолкнул десятки разработчиком к экспериментам, которые научат ИИ понимать физику и пространство нашего мира. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🏅 LLM на Олимпийских играх: как нейросети меняют индустрию спорта Технологии проникают в большой спорт. Свежий разбор показывает, как именно языковые модели «рассуждают» в контексте Олимпиады, превращаясь из простых чат-ботов в мощные аналитические инструменты: ГигаЧат проанализировал использование различных LLM в олимпийской инфраструктуре. Почему ИИ уже сейчас может помогать анализировать спортивные мероприятия: - Языковые модели способны обрабатывать гигантские массивы данных и статистики, которые живой комментатор не способен переварить - LLM выстраивают логические цепочки для аналитики, обладая знаниями и методологией профессиональных комментаторов и бывших спортсменов - Интеграция технологий делает трансляции интерактивнее, предоставляя зрителям незаметные человеческому глазу инсайты в реальном времени. @ai_machinelearning_big_data #ai #ml #olympics #llm

🎨 Qwen-Image-2.0 - новое поколение генерации изображений Qwen моделей Alibaba представили Qwen-Image-2.0 - модель, которая выводит генерацию визуала на уровень дизайнерских инструментов. Теперь ИИ не просто рисует картинки, а умеет создавать полноценные слайды, постеры и визуалы с аккуратной типографикой и высоким качеством деталей. Что умеет модель: - Написал абзац → получил готовый слайд - Описал сцену → получил фотореалистичное изображение в 2K - Добавил текст → он отображается корректно, без «ломаных» букв (русских поддерживает, но работает кривовато) Ключевые улучшения: - Профессиональная типографика - поддержка длинных промптов до 1K токенов для презентаций, постеров и комиксов - Нативное разрешение 2K с высокой детализацией - Точное и стабильное отображение текста - Единый режим генерации и редактирования изображений - Облегчённая архитектура — быстрее инференс и ниже стоимость Попробовать: https://chat.qwen.ai/?inputFeature=t2i Подробнее: https://qwen.ai/blog?id=qwen-image-2.0 @ai_machinelearning_big_data #qwen #opensource

«Не переживайте, рабочие места останутся, даже когда AI всё автоматизирует» ☝️ А вот эти рабочие места.

✔️ ByteDance представила Seedance 2.0. Китайский гигант запустил пре-релиз видео-модели Seedance 2.0, которая уже доступна избранным пользователям на платформах Jimeng AI, CapCut и Atlas Cloud. Модель поддерживает генерацию в 2K и работает на  30% быстрее прошлой версии. Разработчики сделали акцент на более точном управлении через естественные описания: теперь можно задавать тон, стиль и композицию с помощью простых фраз. Подтянули и работу с референсами: модель лучше понимает ракурсы, освещение и движение объектов. По оценке агентства CTOL, Seedance 2.0 на практике показывает результаты выше, чем Sora 2 и Veo 3.1. После этого сообщения акции китайских технологических компаний заметно выросли, а ByteDance укрепила свои позиции в сегменте генерации видео‑контента. bloomberg.com ✔️ OpenAI выпустит чат-версию GPT 5.3 на этой неделе. Сэм Альтман во внутреннем сообщении сотрудникам сообщил, что рост аудитории ChatGPT ускорился более чем на 10% в месяц. По последним данным, в январе 2026 года сервисом еженедельно пользовались около 800 млн. человек. Главная новость - уже на этой неделе в продакшен запустят обновленную разговорную модель, предположительно, на архитектуре GPT  5.3. На прошлой неделе вышел ее специализированный вариант Codex, заточенный под кодинг. Еще ожидается обновление десктопного приложения OpenAI - оно выйдет за рамки задач программирования и получит более широкий набор функций. cnbc.com ✔️ Anthropic добавила быстрый режим работы в Claude Code. В Claude Code появилось превью Fast mode для Opus 4.6. Обещают, что в этом режиме модель станет ощутимо шустрее и при этом не потеряет в точности. Фича уже доступна подписчикам Pro и Team. Она работает, помимо родных окружений, в Cursor, GitHub Copilot, Figma и Windsurf. В облачных средах Amazon Bedrock, Google Vertex и Azure ее пока не завезли. Цены, честно говоря, кусаются: $30 за 1 млн. входных токенов и $150 за аутпут. Чтобы подсластить пилюлю, дали скидку 50% до 16 февраля. Записаться в лист ожидания можно тут. claude.com ✔️ В репозитории Transformers появился PR с Qwen 3.5. Судя по содержимому, новое поколение получит поддержку зрения и гибридный механизм внимания, который сочетает разные типы обработки контекста. В коде упоминаются 2 конфигурации: компактная плотная модель на 2 млрд. параметров и MoE-архитектура 35B‑A3B. По слухам, релиз Qwen 3.5 может совпасть с выходом DeepSeek v4, что заметно оживит конкуренцию между крупными LLM в open‑source‑экосистеме. github.com ✔️ Тест Halluhard: топовые ИИ-модели галлюцинируют в трети случаев даже с доступом в сеть. Исследователи из EPFL и Института Макса Планка развеяли стереотип о том, что если дать модели доступ в интернет, она перестанет галлюцинировать. На созданном ими бенчмарке Halluhard даже Claude Opus 4.5 с веб-поиском выдает ложную информацию в 30% случаев. Без интернета ситуация совсем плохая - 60% ошибок. GPT-5.2 Thinking держится чуть лучше, но почти 40% галлюцинаций - это все еще много. Китайские модели, кстати, показали себя хуже всех, а ризонинг-LLM часто сами себя запутывают. В длинных диалогах срабатывает эффект снежного кома: стоит модели один раз ошибиться, она начинает опираться на эту ложь в следующих ответах, и исправить ситуацию становится почти невозможно. halluhard.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

⚡️ Вышла Z-Image Base. Tongyi выложила фундаментальную версию модели семейства Z-Image. В отличие от ранее выпущенной Turbo, это полновесный трансформер, ориентированный на максимальное качество и управляемость генерации . Z-Image отлично подходит для дообучения, тренировки LoRA и интеграции с ControlNet. Модель поддерживает CFG и работу с негативными промптами, генерируя результат за 28–50 шагов. 📌Лицензирование:  Apache 2.0 License. 🟡Модель 🟡Демо HF 🟡Демо ModelScope 🟡Archive 🟡ComfyUI WorkFlow 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Diffusion #ZImage #Tongyi

🌟 HY3D-Bench: 22 терабайта отборной 3D-геометрии. Tencent Hunyuan вывалили в опенсорс монструозный пак HY3D-Bench на 22.5 ТБ и это подарок для всех, кто занимается 3D Gen и робототехникой. Датасет разбит на 3 логических куска, каждый под свои задачи: 🟡Full-level Dataset (252K+ мешей, ~11 ТБ) База с полностью замкнутой геометрией, без дырок и non-manifold артефактов, которыми обычно кишат сканы. Все нормализовано и готово к скармливанию в DiT или GAN. В комплекте идут сэмплы точек и мульти-вью рендеры. 🟡Part-level Dataset (240K+ объектов, ~5 ТБ) Мёд для робототехников и тех, кто занимается geometric perception. Тут объекты с семантической сегментацией на части. Если учите сервоприводного друга манипуляциям или хотите генерить объекты кусками - вам сюда. 🟡Synthetic Dataset (125K+ объектов, ~6.5 ТБ) Очевидная синтетика, чтобы закрыть редкие категории, которых нет в обычных датасетах. Охват - 1252 категории. Ждем волну SOAT-level 3D-генераторов, дотюненных на этом наборе. 🟡Arxiv 🟡Датасет 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Dataset #HY3DBench #Tencent

Рынок ИИ в России быстро растёт: по предварительным оценкам, в 2025 году его объём достиг $2,1 млрд, а спрос на ML-инженеров уже сейчас опережает предложение. Бизнесу нужны специалисты для реальных задач — от рекомендательных систем и аналитики до автоматизации сложных процессов. На курсе "Инженер машинного обучения с нуля" в Нетологии делают упор на практических навыках. Вы научитесь работать со всем циклом ML-разработки: • формулировать и проверять гипотезы с помощью статистики; • создавать и дообучать нейросети, использовать transfer learning; • собирать ETL-пайплайны и готовить данные; • контейнеризировать проекты и настраивать CI/CD для ML-систем. В программе больше 10 проектов для портфолио, задачи от реальных компаний и шанс на стажировку в Globus IT. А эксперты из Яндекса, Сбера и Amazon помогут на протяжении всего обучения. Начните свой путь в профессию, которая уже меняет рынок. Получите скидку 45% по промокоду ML2026 с возможностью оформить рассрочку. Реклама. ООО “Нетология” ОГРН 1207700135884 Erid:2VSb5wbcUg9

📌 OVQA: прощай, KV-cache offloading. В Zyphra придумали как усидеть на двух стульях сразу, когда хочется резиновый контекст, но под рукой нет тонны памяти. То. что они предложили, называется Online Vector-Quantized Attention - это модификация векторного квантования, которая учит словарь думать на лету.

В классическом VQ ключи заменяются ближайшими центроидами из статичного словаря. Это бустит вычисления, но создает проблему: словарь обучен на одних данных, а во время генерации модель видит совсем другое распределение ключей. Ошибка квантования растет, внимание теряет точность и как итог: VQ начинает плавать.

Так вот, модификация в том, чтобы отказаться от статического словаря в пользу адаптивного к текущей последовательности: каждый новый токен обновляет только один центроид - тот, к которому ближе всего. Это разреженное обновление работает как защита от катастрофического забывания: старая информация не вымывается новой волной токенов, а аккуратно перезаписывается по мере необходимости. Плюс есть хард-лимит на размер состояния, после достижения которого объем памяти перестает расти, а вычисления становятся строго линейными. 🟡Результаты тестовых экспериментов 🟢Модель, обученная на 4К токенах, уверенно справлялась с контекстом до 64К без деградации качества; 🟢На внутриконтекстном поиске OVQ почти не отставала от полноценного самовнимания, потребляя при этом в 4 раза меньше памяти; 🟢На In-Context Learning VQ провалился, а OVQ вышла на уровень классического внимания, используя всего ~4К центроидов; 🟢Сравнения с линейными альтернативами (Mamba2 и дельта-сети) тоже в пользу OVQ: она стабильнее держит долгий контекст без просадок точности; 🟠В задачах Positional ICR OVQA работает чуть хуже, чем классическое внимание но все равно достойно. Очень хочется надеяться, что OVQ - это предтеча настоящего непрерывного обучения, где в светлом будущем вместо бесконечно пухнущего KV-кэша появится компактная, но живая память, способная удерживать важные детали без потерь. 🟡Статья 🟡Arxiv @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #OVQA #Zyphra

🙂 Все мы иногда немного Gilfoyle. На первый взгляд может показаться, что Silicon Valley опередил свое время, но на самом деле - это результат отличной проработки технической части сериала, что для современного продакшена - редкость. Роль технологических консультантов сериала в разное время выполняли PhD и профессор Стэнфорда, СTO Twitter, основатель сервиса Vizify и еще более 70 специалистов Кремниевой долины. Тем не менее, создатели Silicon Valley почти угадали: в прошлом году ИИ-ассистент платформы Replit удалил на проде базу данных, а вендинговый аппарат в офисе Anthropic под управлением Claude заказал партию вольфрамовых кубиков. @ai_machinelearning_big_data

🔥 Полезная подборка каналов только код, практика и самые передовые инструменты, которые используют разработчики прямо сейчас.👇 🖥 Машинное обучение : t.me/machinelearning_interview 🖥 Data Science: t.me/data_analysis_ml ⚡️ Полезные ИИ ресурсы: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy 🖥 Python: t.me/pythonl 🖥 Linux: t.me/linuxacademiya 🖥 C++ t.me/cpluspluc 🖥 Docker: t.me/DevopsDocker 🖥 Хакинг: t.me/linuxkalii 🖥 Devops: t.me/DevOPSitsec 👣 Golang: t.me/Golang_google 🖥 Javascript: t.me/javascriptv 🖥 C#: t.me/csharp_ci 🖥 Java: t.me/javatg 🖥 Базы данных: t.me/sqlhub 👣 Rust: t.me/rust_code 🤖 Технологии: t.me/machineint 💰 Экономика и инвестиции в ИИ t.me/financeStable 💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi 🖥 Chatgpt бот в тг: t.me/Chatgpturbobot 📚 Бесплатные ит-книги: https://t.me/addlist/HwywK4fErd8wYzQy 🖥Подборка по Golang: https://t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Самое лучшее в этом: ты учишься даже тогда, когда “нет времени, просто потому что читаешь правильную ленту.