Machinelearning

📢 Google уверенно выводит свои TPU на новый уровень — и делает это сразу по трём направлениям. Компания развивает три семейства собственных ускорителей: Ironwood, Sunfish и Zebrafish. Так Google закрывает потребности в высокопроизводительном инференсе, обучении моделей и создании огромных суперподов на 2026–2027 годов. TPU уже используют Safe Superintelligence, Salesforce и Midjourney - то есть экосистема растёт. **🚀 Ironwood (TPUv7):* Это самое впечатляющее поколение TPU на сегодня: • примерно 10× быстрее TPU v5 • примерно 4× производительнее TPU v6 • до 4,600 FP8 TFLOPS на чип • 192 GB HBM3e • масштабирование до 9,216 чипов в одном поде • около 1.77 PB общей памяти Такой уровень идеально подходит для LLM, где важны скорость и масштаб. 🔥 Sunfish (предположительно TPUv8) Следующее поколение создаётся совместно с Broadcom. Запуск ожидается ближе к концу 2020-х, и Sunfish должен стать главным ускорителем Google Cloud. 💡 Zebrafish: гибкая и массовая линейка MediaTek выступает ключевым партнером по ASIC. Zebrafish будет: • более доступным по цене • с гибкими характеристиками • подходящим для локальных и более компактных кластеров То есть не только для гигантских суперкомпьютеров, но и для широкого использования. 🌐 Зачем Google три разных TPU? Это даёт компании возможность: • разделять нагрузки между поколениями • удерживать клиентов уровня Anthropic • обеспечивать более 1 ГВт выделенной мощности • конкурировать с Nvidia на уровне не только чипов, но целых систем Google строит собственную вертикаль ИИ-инфраструктуры - масштабную, гибкую и рассчитанную на годы вперёд. Все это нужно, чтобы доминировать на рынке ИИ. @ai_machinelearning_big_data   #google #tpu

Как правильно писать промпты? Научиться проще всего на примерах, а искать их — на Промптхабе Яндекса. Это новая площадка с готовыми идеями использования ИИ на все случаи жизни и промптами для реализации этих идей. Ещё там можно делиться опытом и проходить бесплатные курсы по работе с нейросетями, чтобы научиться составлять эффективные промпты. Это тонкая наука, но есть базовые принципы, которые почти всегда улучшают выдачу. 🟣 Будьте конкретнее Не жалейте слов в промпте и описывайте, каким вы хотите видеть результат. Пишите чётко, без противоречий и двусмысленности. 🟣 Давайте контекст и примеры Примеры хороших результатов резко повышают качество. А контекст (дополнительная информация для нейросети) ещё точнее помогает нейросети понять, чего от неё хотят. 🟣 Просите несколько версий ответа Скажите нейросети сделать несколько вариантов ответа в разных стилях — можно выбрать лучший или взять что-то из каждого. 🟣 Действуйте итеративно Первый результат почти никогда не бывает финальным. Анализируйте ответ, давайте указания или улучшайте исходный промпт: диалог с ИИ — это итеративный процесс уточнения и улучшения. 🟣 Разбивайте сложные задачи на мелкие Не пытайтесь получить всё и сразу. Делите на этапы или сначала попросите общую структуру, а потом прорабатывайте детали. Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

🌟 Reader3: легковесная читалка для книг от Andrej Karpathy Андрей Карпаты опубликовал у себя в Github небольшой проект - утилиту под названием reader3. На первый взгляд, это просто легковесная читалка для электронных книг в формате EPUB, которую можно запустить у себя на компьютере. Но главная идея в том, чтобы читать книги вместе с LLM. Reader3 разбивает книгу по главам, и пользователь может легко скопировать текст текущей главы и вставить его в свой любимый LLM, чтобы обсуждать сюжет, анализировать стиль или задавать вопросы по тексту. Но самое интересное здесь — это философия, которая стоит за проектом. Карпаты пишет, что проект написан "на 90% вайбкодингом", просто для иллюстрации идеи и что он не собирается его поддерживать или улучшать.

Я начинаю привыкать читать все (блоги, статьи, главы книг и т. д.) с помощью LLM. Обычно первый проход — ручной, второй — «объяснение/резюме», третий — вопросы и ответы. В результате я обычно получаю более глубокое понимание, чем если бы я просто прошел дальше. Этот процесс становится у меня одним из самых популярных вариантов чтения.

А вместо этого предлагает пользователям... просто попросить свою языковую модель изменить код так, как им нравится.

Код теперь эфемерный,

— пишет Андрей, намекая на то, что эпоха статичных библиотек и долгой поддержки уходит в прошлое. Для тех, кто хочет попробовать, процесс максимально прост. Нужно скачать книгу в формате EPUB и запустить пару команд в терминале, используя uv:

uv run reader3.py yourbook.epub

# Then run the server:

uv run server.py

После этого ваша книжная полка станет доступна в браузере по адресу localhost:8123. 📌Лицензирование: MIT License. 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #Karpathy #Github #Book

✔️ Microsoft, Nvidia и Anthropic заключили сделку на $45 млрд. Компании заключили трехстороннее соглашение, меняющее расклад сил в индустрии. В рамках партнерства Anthropic обязуется закупить вычислительные мощности в Microsoft Azure на $30 млрд. В свою очередь, Nvidia инвестирует в стартап до $10 млрд, а Microsoft вложит еще до $5 млрд. К тому же, это первое сотрудничество Anthropic и Nvidia на уровне моделей: алгоритмы Claude будут оптимизированы под архитектуры Grace Blackwell и будущие Vera Rubin. Еще модели Claude Sonnet 4.5, Opus 4.1 и Haiku 4.5 станут доступны клиентам Microsoft Foundry и будут интегрированы в Copilot (GitHub и Microsoft 365). Сделка делает Claude единственной LLM топ-уровня, представленной на всех трех главных облачных платформах мира. blogs.microsoft.com ✔️ Платформа Replicate интегрируется в Cloudflare. Cloudflare объявила о присоединении Replicate, платформы для запуска и деплоя ИИ-моделей. Покупка станет частью единой инфраструктуры «AI Cloud», объединяющей глобальную периферийную сеть Cloudflare с инструментарием Replicate для работы с нейросетями. Для разработчиков это означает крупное обновление сервиса Workers AI. В скором времени каталог из более чем 50 тыс. моделей Replicate станет доступен внутри экосистемы Cloudflare. Фишкой слияния станет поддержка запуска кастомных моделей и дообучения непосредственно на Workers AI. Существующие API Replicate продолжат работать и получат буст производительности за счет инфраструктуры Cloudflare. Также в планах интеграция с другими сервисами: объектным хранилищем R2, векторной базой Vectorize и шлюзом AI Gateway. blog.cloudflare.com ✔️ Google Antigravity: среда разработки для управления роем ИИ-агентов. В отличие от Cursor или GitHub Copilot, Antigravity получил режим Manager View. Это центр управления для оркестрации работы множества агентов, выполняющих задачи параллельно в разных воркспейсах. Агенты работают на базе Gemini 3 Pro, Claude Sonnet 4.5 или GPT-OSS и имеют прямой доступ к редактору, терминалу и браузеру. Инструмент умеет запоминать контекст прошлых проектов и обучаться на действиях пользователя. Antigravity уже доступна в публичном превью для macOS, Windows и Linux бесплатно, причём Google обещает «щедрые лимиты» на использование моделей. antigravity.google ✔️ NVIDIA представила семейство открытых моделей для физических симуляций и научных расчетов. На конференции SC25 состоялся анонс моделей Apollo, нацеленных на ускорение промышленного инжиниринга. Новое семейство позволит внедрять возможности ИИ в ПО для сложных вычислений в реальном времени — от проектирования микросхем и аэродинамики до прогнозирования климата и задач термоядерного синтеза. В основе Apollo лежит комбинация нейронных операторов, трансформеров и диффузионных методов, адаптированных под законы физики. Инициативу уже поддержали Siemens, Cadence и Synopsys, которые планируют интегрировать новинку в свои продукты. Модели в скором времени появятся на HuggingFace и платформе NVIDIA NIM. blogs.nvidia.com ✔️ Ai2 выпустил Deep Research Tulu — открытый аналог OpenAI Deep Research. DR Tulu — открытая модель на 8 млрд. параметров для создания агентов глубокого поиска, которая может самостоятельно планировать исследование, использовать внешние поисковые инструменты, собирать информацию из множества источников и предоставлять ответы с точными ссылками. Модель учили на методе RLER (Reinforcement Learning with Evolving Rubrics). Вместо статических наград методика использует динамические критерии оценки, которые эволюционируют вместе с моделью. Это предотвращает взлом вознаграждения и заставляет агента реально анализировать контекст, а не имитировать правильный формат ответа. По тестам DR Tulu-8B не уступает решениям от OpenAI и Perplexity на задачах long-form research, но работает кардинально дешевле. Стоимость выполнения сложного запроса у нее менее одного цента, тогда как аналогичная задача у OpenAI может стоить $1.80. allenai.org @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🔥 Вышла Gemini 3 Pro Контекст: 1M токенов, вывод — 64k, knowledge cut — январь 2025 • Стоимость: $2 / $12 (<200k токенов) и $4 / $18 (>200k токенов) • SOTA-результаты на большинстве бенчмарков • 1501 Elo на LMArena • next-level возможности для vibe coding и сложных кодовых задач • продвинутое мультимодальное понимание (текст, код, картинки и не только) Попробовать можно бесплатно - может понадобиться иностранный IP: https://aistudio.google.com/prompts/new_chat?model=gemini-3-pro-preview @ai_machinelearning_big_data #news #ai #google #Gemini

🚀 VK представила новые технологии глубокого понимания контента - Discovery VK обновила рекомендации за счёт технологий, которые понимают не только поведение пользователей, но и сам смысл контента. 🔥 Главное - Кросс-форматная модель объединяет название, обложку, аудио и видео в единое семантическое пространство - рекомендации работают между разными продуктами VK. - Мультимодальная языковая модель (MMLM) анализирует смысл, эмоции, темы, фрагменты видео и комментарии. Обучена на миллионах русскоязычных материалов. - Автоматическое распознавание известных персон на видео показывает контент с любимыми героями чаще. 📈 Результаты +7% позитивных реакций +60% точности подбора похожих видео Новый контент начинает показываться быстрее, без ожидания первых лайков 🔐 Конфиденциальность Хранятся только данные о медийных персонажах, которые появляются в популярных видео более 10 раз. VK делает ставку на модели, которые понимают семантику, а не просто клики - и метрики это подтверждают.

Утекли бенчмарки Gemini 3.0 Pro от taker_of_whizz —пока не можем подтвердить подлинность, но цифры просто безумные. Результаты разрывают всё, что мы видели раньше: 🔥 HLE: 37,5% 🔥 MathArena Apex: 22,3% (для сравнения — **GPT-5.1 всего 1,0%**) Если утечка реальна, Gemini 3.0 Pro именно такой, каким все его и хотели видеть — мощный, продвинутый и с невероятным ростом математических и логических способностей. Ждём официального подтверждения, но выглядит *очень* многообещающе. https://storage.googleapis.com/deepmind-media/Model-Cards/Gemini-3-Pro-Model-Card.pdf

🌟 Google DeepMind и Google Research представили WeatherNext 2. Новая погодная модель стала быстрее и более детализированной. Она может генерировать прогнозы в 8 раз быстрее, чем предыдущие версии, с разрешением до одного часа. Но самое важное - это способность модели создавать сотни возможных сценариев развития погоды. Вместо одного прогноза система показывает целый спектр вероятностей, включая и наихудшие варианты, что критически важно для планирования в чрезвычайных ситуациях. Каждый такой прогноз генерируется менее чем за минуту на одном TPU-чипе, в то время как традиционным физическим моделям на суперкомпьютере на это потребовались бы часы. В основе WeatherNext 2 лежит метод Functional Generative Network, или FGN. Эта сеть вводит шум прямо в архитектуру модели, что позволяет ей генерировать физически реалистичные и взаимосвязанные прогнозы. Интересно, что модель обучалась только на отдельных, разрозненных элементах погоды, которые метеорологи называют "marginals" - это, например, температура в конкретной точке или скорость ветра на определенной высоте. И на основе этих данных модель самостоятельно учится прогнозировать "joints" — большие, сложные и взаимосвязанные погодные системы. По словам Google, WeatherNext 2 превосходит свою предыдущую версию по 99.9% переменных для прогнозов на срок от 0 до 15 дней. Данные от WeatherNext 2 уже доступны в Earth Engine и BigQuery для исследователей и разработчиков. Кроме того, технология интегрирована в продукты Google: Поиск, Gemini, Pixel Weather и Weather API для Google Maps, а в ближайшие недели появится и в самих Картах Google. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Конференция AI Driver & RecSys Темы — пространство, где наука и бизнес встречаются, чтобы обсудить будущее рекомендаций ⚡️ 28 ноября пройдёт конференция о том, как создаются и развиваются современные рекомендательные системы. На площадке Сбера соберутся эксперты топовых российских IT-компаний и вузов, чтобы обсудить новые исследования, открытые датасеты и практические решения, которые меняют подход к персонализации. Это возможность за один день познакомиться с ключевыми трендами RecSys, пообщаться со специалистами и вдохновиться идеями, формирующими будущее рекомендаций. Присоединяйтесь к профессиональному сообществу 28 ноября в 10:00 — регистрация по ссылке!

✔️ Google подружила Colab с Visual Studio Code. Компания выпустила расширение, которое напрямую связывает редактор кода со средами выполнения Google Colab. Иными словами, теперь можно работать с локальными .ipynb файлами, но выполнять код на Google Colab. Поддерживается подключение как к бесплатным средам выполнения, так и к премиум-тарифам Colab Pro. Для начала работы достаточно установить расширение Google Colab из VS Code Marketplace. При выборе ядра для ноутбука появится опция «Colab», после чего нужно будет авторизоваться в аккаунте Google. Расширение также опубликовано в реестре Open VSX для совместимых редакторов. developers.googleblog.com ✔️ ByteDance представила Depth Anything 3. Depth Anything 3 может предсказывает пространственно-согласованную геометрию по одному или нескольким изображениям, даже без известных параметров камеры. Ключевая особенность релиза - в радикальном упрощении архитектуры. Под капотом единый трансформер и унифицированное представление depth-ray. Одна и та же модель теперь решает целый спектр задач: от монокулярной оценки глубины и определения поз камеры до прямой генерации 3D гауссианов для синтеза новых ракурсов. В тестах DA3 превзошла предыдущие версии. Команда выпустила веса моделей, инструментарий CLI и WebUI на Gradio. depth-anything-3.github.io ✔️ Sakana AI стал самым дорогим "единорогом" в Японии. Компания закрыла раунд финансирования на 20 млрд. иен, в результате чего её оценка достигла около $2.635 млрд. Это сделало её самым дорогим непубличным стартапом в истории Японии. Среди инвесторов - Mitsubishi UFJ Financial Group и американские венчурные фонды. Привлечённые средства будут направлены на разработку собственной LLM, адаптированной под особенности японского языка и культуры. Компания уже сотрудничает с MUFG и Daiwa Securities для создания специализированного ИИ для финансового сектора, а в будущем планирует расширяться в оборонную и обрабатывающую промышленность. asia.nikkei.com ✔️ Джефф Безос возглавил ИИ-стартап. Основатель Amazon впервые после ухода с поста CEO занял операционную должность, став соруководителем ИИ-стартапа Project Prometheus. Компания привлекла $6.2 млрд, часть из которых — личные средства Безоса, что делает её одним из самых финансируемых стартапов на ранней стадии. Вторым CEO стал Вик Баджадж, физик и химик, ранее работавший в Google X над проектом Waymo. Prometheus сфокусируется на создании ИИ-инструментов для ускорения инженерных и производственных процессов в автомобилестроении, аэрокосмической сфере и вычислительной техники. Стартап нацелен на сегмент ИИ-систем для робототехники, научные исследования и разработку материалов. Несмотря на скрытный режим работы, команда проекта уже насчитывает около 100 специалистов, выходцев из OpenAI и DeepMind и компании Марка Цукербурга. nytimes.com ✔️ Сценарий из «Чёрного зеркала» становится реальностью. Актёр Калум Уорти запустил ИИ-платформу 2wai, которая создаёт интерактивные цифровые копии ушедших из жизни людей. Для генерации приложению достаточно нескольких минут видеозаписи с человеком и после их оцифровки, пользователь может взаимодействовать с аватаром своего родственника, симулируя общение на разных этапах жизни. В сети проект вызвал волну негатива и обвинение создателей в эксплуатации горя. Основные претензии сводятся к тому, что технология мешает здоровому процессу скорби и использует образы людей без их согласия. Бета-версия приложения уже доступна в App Store. В будущем разработчики планируют ввести платную подписку и выпустить версию для Android. Calum Worthy в сети Х @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🚀 Holo2 - новое поколение мультимодальных моделей, созданных для понимания интерфейсов, навигации и рассуждений в вебе, на десктопах и в мобильных средах. 📈 Результаты Holo2 обновляет рекорды на ключевых бенчмарках UI-grounding: - 66.1% (+3%) на ScreenSpot-Pro - 76.1% (+5%) на OSWorld-G Модель уверенно превосходит все существующие аналоги. 🧠 Архитектура Holo2 построена на Qwen3-VL. Модель показывает сильное понимание интерфейсов и заметно улучшает навигацию и способность рассуждать, в отличие от предыдущих версий. Модель одинаково хорошо запускается в браузере, на Ubuntu и Android. 🔀 Mixture of Experts Флагманская версия 30B-A3B активирует только 3B параметров в каждом шаге - выдавая качество 30B-модели при гораздо меньшей себестоимости вычислений. Модель сама генерирует reasoning-токены - это повышает точность и устойчивость к контексту. Holo2 полностью совместима с архитектурой Surfer 2 и ReAct-пайплайнами - подходит для создания продвинутых UI-агентов. ⚙️ Развёртывание Запускается напрямую через vLLM и любой фреймворк, совместимый с Qwen3-VL. 📜 Лицензии - 4B и 8B — Apache-2 - 30B-A3B — только для некоммерческого использования 🔥 Блог: http://hcompany.ai/blog/holo2 🍳 Cookbook: https://github.com/hcompai/hai-cookbook/blob/main/holo2/holo_2_localization_huggingface.ipynb 🤗 HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Hcompany/holo2 @ai_machinelearning_big_data

⚡ Heretic - инструмент, который автоматически снимает цензуру (alignment) с языковых моделей Он позволяет «расцепить» модель - убрать отказные фильтры и повысить готовность отвечать на запросы, не изменяя веса исходной модели напрямую. Что делает Heretic: - работает как «чёрный ящик»: получает ответы модели через API, не имея доступа к весам - использует готовые примеры «безопасных» и «опасных» запросов - обучает дискриминатор, который отличает ответы модели до и после модификации - подбирает параметры так, чтобы модель давала меньше отказов, но сохраняла адекватность - после завершения процесс можно сохранить финальную модель или протестировать её в чат-режиме Зачем это нужно: - позволяет локальным моделям отвечать шире, чем обычно позволяет их встроенный alignment - минимизирует потерю качества — сделано так, чтобы модель не «тупела» и не отклонялась слишком сильно - подходит для исследований поведения моделей и экспериментов с ограничениями Важные моменты: - инструмент мощный и может использоваться по-разному - юридические и этические вопросы остаются на стороне пользователя - автор подчёркивает: это не средство повышения точности модели, а именно инструмент снятия ограничений https://github.com/p-e-w/heretic @ai_machinelearning_big_data #llm #opensource #ml

📌 В октябре США пережили самую масштабную волну увольнений за 22 года. Согласно свежему отчету от Challenger о состоянии рынка труда в США на октябрь 2025 года, американские компании объявили о сокращениях 153 тыс. рабочих мест. Это на 175% больше, чем в октябре прошлого года, и на 183% больше, чем в предыдущем месяце. Фактически, это самый высокий показатель для октября с 2003 года. С начала 2025 года общее число сокращений уже превысило 1 миллион.

Challenger, Gray & Christmas — это авторитетная американская компания в области карьерного консалтинга. Компания работает с 1966 года, имеет офисы по по всей Северной Америке и регулярно публикует отчёты о сокращениях и текучести кадров, которые цитируются ведущими СМИ.

На рынок труда влияют несколько факторов: коррекция пост-ковидного бума в найме, замедление потребительских и корпоративных расходов, и, что важно, внедрение ИИ. Только за октябрь месяц ИИ был назван прямой причиной сокращения 31 тысячи рабочих мест. А с начала года эта цифра составляет больше 48 тысяч. В то же время, сам технологический сектор, родитель ИИ, тоже находится под сильным давлением. В октябре технологические компании объявили о 33 тысячах увольнений. За весь год сокращения в секторе выросли на 17% по сравнению с аналогичным периодом 2024 года. Однако, отраслью, которая сократила больше всего рабочих мест в октябре, стала складская логистика (47 тыс. рабочих мест). Challenger связывает это с бумом автоматизации. И пока сокращения растут, картина с наймом новых сотрудников выглядит не лучше. Планы по найму в этом году упали на 35% по сравнению с прошлым годом, достигнув самого низкого уровня с 2011 года. Даже сезонный найм находится на самой низкой отметке с тех пор, как Challenger начали отслеживать эти данные в 2012 году. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

💰 Уоррен Баффетт делает ставку на Google и это может изменить настроение на рынке Berkshire Hathaway открыла новую крупную позицию в Alphabet на 4.3 млрд долларов. Впервые за долгие годы компания входит в Google таким масштабом и сразу поднимает его в десятку крупнейших активов своего портфеля. При это Berkshire сократили Apple примерно на пятнадцать процентов хотя она всё ещё остаётся главным активом компании, В целом Berkshire продаёт больше чем покупает, но для Google делает редкое исключение Что это может значить - Баффетт обычно избегает дорогих технологических компаний. - Инвестиция в Alphabet выглядит как уверенность в том что ИИ сервисы Google могут быть недооценены рынком Такой шаг может подтолкнуть более осторожных инвесторов пересмотреть отношение к ИИ сектору Berkshire снижает риски по рынку но видит в Google одну из немногих точек уверенного роста. Когда даже Баффетт - человек, который десятилетиями обходил большие технологии стороной - впервые заходит в Alphabet на миллиарды, это говорит о потенциале дальнейшего роста рынка, а не о пузыре. cnbc.com/2025/11/14/warren-buffetts-berkshire-hathaway-reveals-new-position-in-alphabet.html @ai_machinelearning_big_data #Alphabet #Google #Finance

🙂 AGI стал ближе как никогда. Пришло время по-настоящему значимых прорывов.

Небольшая, но приятная победа: Если в пользовательских инструкциях указать ChatGPT не использовать тире, он наконец-то делает то, что должен!

@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ OpenAI открыла доступ к GPT-5.1 через API. В этом режиме появилась динамическая адаптация: для простых задач она использует меньше времени на размышление, а для сложных запросов модель сохраняет способность к глубокому анализу. Также появился режим «без рассуждений». Для разработчиков появилось 2 новых инструмента. Apply_patch - редактирование кода с помощью патчей и shell - выполнение команд в локальной среде. Ещё добавили расширенное кеширование промптов (до 24 часов), что ускоряет ответы на последующие запросы в рамках одной сессии. Модель уже доступна для всех платных тарифов. openai.com ✔️ LangChain представил песочницы для безопасного запуска ИИ-агентов. Sandboxes for DeepAgents - набор интеграций для безопасного выполнения кода, сгенерированного ИИ-агентами в изолированных удаленных окружениях от партнеров проекта: Runloop, Daytona и Modal. Новая функция защищает локальную машину от вредоносных действий агента и позволяет создавать чистые окружения с нужными зависимостями под конкретную задачу, не загрязняя основную систему. Это упрощает параллельный запуск нескольких агентов и выполнение длительных операций. blog.langchain.com ✔️ Photoroom выпустила text-to-image модель PRX. Это второе поколение модели Photoroom и, что важно, оно полностью открытое. В релиз вошли базовая, SFT и дистиллированная версии модели. PRX генерирует изображения в 256 и 512 пикселей, но разработчики также выложили предварительную версию для 1024 пикселей. PRX получила 1.3 млрд. параметров и была обучена менее чем за 10 дней на 32-х H200. Под капотом - упрощенная архитектура MMDiT, Flux VAE и T5-Gemma в качестве энкодера текста. Попробовать демо-версию можно на Hugging Face Spaces. Семейство моделей доступно на Hugging Face под лицензией Apache 2.0. CEO Photoroom в сети X ✔️ Firefox анонсировал AI Window. AI Window - новая функция для браузера, которая позволяет взаимодействовать с ИИ-ассистентом во время просмотра веб-страниц. Главный акцент разработчики делают на пользовательском контроле и приватности. В отличие от конкурентов, которые жестко интегрируют ИИ в свои продукты, Firefox предлагает полностью опциональный подход. Пользователь сам решает, когда ему нужна помощь ассистента, и может в любой момент отключить эту функцию, вернувшись к классическому режиму. Сейчас Firefox собирает заявки от желающих попробовать AI Window, записаться в лист ожидания можно тут. blog.mozilla.org ✔️ NotebookLM получил крупное обновление. Главная новинка - функция Deep Research, это своего рода ИИ-агент, который автоматизирует процесс онлайн-исследований. Пользователь задает вопрос, после чего система составляет план поиска, анализирует найденные в Интернете материалы и генерирует структурированный отчет с указанием всех источников. Этот отчет и его исходники можно сразу добавить в рабочее пространство для дальнейшего анализа. Также была расширена поддержка форматов файлов. Теперь NotebookLM может анализировать данные из Google Sheets и документов Microsoft Word. Еще добавлена возможность загружать изображения и добавлять файлы из Google Drive по ссылке. Все новые функции станут доступны в течение следующей недели, а поддержка изображений появится позже. blog.google @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

UBTech заявила о первой в мире массовой поставке гуманоидных роботов. Китайская компания из Шэньчжэня уже получила заказы на более чем 800 млн юаней (112 млн долларов) на своего робота Walker S2. Среди них - контракт на 159 млн юаней для проекта по сбору данных в городе Цзыгун и ещё один, на 250 млн юаней, о котором сообщили в сентябре от крупной китайской компании. Гуманоиды переходят из демонстраций в реальные промышленные поставки - и это серьёзный сигнал для всей отрасли робототехники. @ai_machinelearning_big_data #robots #ai

Константин Воронцов стал лауреатом Yandex ML Prize 2025 Каждый год Яндекс вручает награды за вклад в развитие машинного обучения. С этого года премия проводится при экспертной поддержке Школы анализа данных и вручается преподавателям и руководителям образовательных программ по искусственному интеллекту. Особенно рады за Константина Воронцова, профессора РАН и заведующего кафедрами машинного обучения в МГУ и МФТИ –– он получил специальную награду «Зал славы». Он внёс значительный вклад в развитие образования в сфере ML в России и стал одним из создателей MachineLearning.ru — ресурса, на котором выросло целое поколение. Кроме него премию Yandex ML Prize 2025 получили 12 человек, всего было подано 300 заявок.

🚀 Qwen выпустила DeepResearch 2511 - обновление глубокого исследования. Основные изменения: ✨ Добавлены два режима работы д - Normal - быстрый и универсальный - Advanced - тратит больше времени на анализ, чтобы дать максимально глубокий разбор 📄 Поддержка загрузки файлов Теперь можно отправлять документы и изображения прямо в модель для анализа. ⚡ Улучшенный поиск Обновлённый механизм быстрее считывает и обрабатывает веб-информацию, углубляя результаты исследования. 📊 Точный контроль отчётов Можно задавать структуру отчёта: объём, количество абзацев, формат и детализацию. Улучшена надёжность цитирования. 🧑‍💻 Новый UX Переработанная архитектура делает интерфейс заметно быстрее и отзывчивее. 🔗 Web: https://chat.qwen.ai/?inputFeature=deep_research 📱 App: https://qwen.ai/download @ai_machinelearning_big_data #qwen

Ноябрь — месяц One Day Offer в GigaChat и Kandinsky 📆 В ноябре команды двух топовых IT-продуктов Сбера планируют обрести новых классных коллег — DL Engineers и Researchers, чтобы вместе работать над GigaChat и Kandinsky: развивать, обучать и дообучать модели. Смотрите расписание One Day Offer и не упустите шанс присоединиться к крупнейшему AI-комьюнити. Целых восемь мероприятий, чтобы изменить свою карьеру и жизнь — выбирайте то, что подходит под навыки и цели, и регистрируйтесь!