uk
Feedback

Не попадись на ботовода! Telemetrio знаходить і позначає такі канали мітками 👉 Хочеш бачити мітку, оформляй підписку 👈

Machinelearning

Machinelearning

Відкрити в Telegram

Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machinelearning

Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 278 401 підписників, посідаючи 330 місце в категорії Технології та додатки та 1 357 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 278 401 підписників.

За останніми даними від 09 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -3 277, а за останні 24 години на 0, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.75%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 6.06% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 21 582 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 16 877 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 152.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як openai, claude, api, gemini, контекст.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri”

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 11 жовтня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.

278 401
Підписники
Немає даних24 години
-317 днів
-3 27730 днів
Архів дописів
🌟 LimiX-2: базовая модель для табличных данных Stable AI выложила веса LimiX-2, второго поколения своей линейки моделей для
+2
🌟 LimiX-2: базовая модель для табличных данных Stable AI выложила веса LimiX-2, второго поколения своей линейки моделей для структурированных данных. До этого были LimiX-16M и облегчённая LimiX-2M.
Разработчик - китайская компания, основанная в 2024 году командой профессора Цуй Пэна с факультета информатики Университета Цинхуа. LimiX у компании единственный продукт, его продают промышленности, медицине и финансам. Модель проверяли более чем в двадцати отраслях и сотне сценариев.
Модель на 400 млн параметров закрывает классификацию, регрессию и заполнение пропусков за один прямой проход. На вход подаётся таблица с известными ответами и строки, для которых ответ нужен, и модель отвечает, опираясь на поданные примеры. На выходе - вероятности классов, предсказания в исходной шкале цели либо восстановленная матрица признаков. LimiX-2 построена по уникальной парадигме Contextual Mechanism Network. Обучение в контексте здесь перестроено - вместо предсказания одной целевой колонки по остальным модель оценивает совместное распределение всех признаков и цели, то есть описывает механизм, породивший таблицу целиком. Отсюда второе её свойство: внимание по признакам фиксирует, какие столбцы напрямую влияют друг на друга, и по этим весам восстанавливается скелет причинного графа - набор связей без указания направлений. 🟡Бенчмарки
LimiX-2 шла в базовой конфигурации. Elo здесь - рейтинг по парным сравнениям на наборах теста, где случайный лес принят за 1000.
TabArena: Elo 1935 против 1818 у TabFM+. На подмножестве классификации (38 наборов) доля побед 94,5%, на регрессии (13 наборов) - 96,9%. TALENT: Elo 1506 против 1471 у TabFM, 1438 у AutoGluon 1.6 и 1094 у CatBoost. BCCO (собственный бенч Stable AI): Elo 1432 против 1376 у AutoGluon 1.6, 1230 у прошлой LimiX-16M и 1140 у CatBoost. 📌Лицензирование: исследования, обучение, замеры и некоммерческие соревнования - бесплатно, всё остальное - только по отдельному договору со Stable AI. 🟡Страница проекта 🟡Веса 🟡Arxiv 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LDM #StructuredData #LimiX #StableAi

Сегодня последний день регистрации на КосмоХакатон 18–20 сентября, Петербург, Красноярск или онлайн из любой точки страны. Че
Сегодня последний день регистрации на КосмоХакатон 18–20 сентября, Петербург, Красноярск или онлайн из любой точки страны. Четыре задачи на выбор: снабжение орбитального топливного узла и безопасность космонавта в открытом космосе в Петербурге (фонд 1,2 млн ₽), мониторинг лесных пожаров и верификация углеродных кредитов по спутниковым снимкам в Красноярске (600 тыс. ₽). Есть и для тех, кто про данные и ML, и для тех, кто про стратегию и экономику. Лучшие забирают приз на площадке и билет в московский финал 25–27 сентября, где разыграют ещё 2,4 млн рублей. Команду можно собрать на платформе. Подробности и регистрация

🔥 Anthropic открыла собственную биологическую лабораторию в Bay Area и начала переносить Claude из вычислительных эксперимен
+1
🔥 Anthropic открыла собственную биологическую лабораторию в Bay Area и начала переносить Claude из вычислительных экспериментов в физическую биологию. Как сообщает Reuters, компания подтвердила запуск wet lab, где Claude планируют использовать для управления лабораторными роботами и автоматизации части экспериментальной работы под контролем людей. Руководитель направления life sciences Эрик Каудерер-Абрамс говорит, что Anthropic пока находится только в самом начале автоматизации лабораторных процессов с помощью ИИ. Компания уже активно расширяется в life sciences: работает с фармацевтическими партнёрами, развивает Claude Science и пытается связать модели не только с анализом данных, но и с реальными экспериментами. https://www.reuters.com/world/anthropic-quietly-sets-up-biology-lab-it-ramps-ai-drug-program-2026-09-18/

✔️ QuiverAI выпустила обновление генератора векторной графики Во второе поколение семейства вошли две модели - Arrow 2 и флагманская Arrow 2 Telos. Обновление принесло скорость генерации, улучшенную геометрию и композицию. В готовом файле стало меньше опорных точек, меньше лишних узлов и перекрывающихся контуров, а отступы и выравнивание элементов держатся без дополнительных инструкций в промптах. 🟡Сценарии применения 🟢серии иллюстраций в одном стиле по образцу с сохранением палитры и пластики форм; 🟢схемы с выделением нужных элементов; 🟢технические чертежи с удержанием консистентности; 🟢векторизация растровых эскизов в редактируемый SVG; 🟢анимация интерфейсной моторики и плоская структурированная графика (раскрытие логотипов, состояния загрузки, анимированные иконки). Telos добавляет доработку возможностями топовых языковых моделей.
QuiverAI советует брать Arrow 2, когда важны скорость и цена за одно изображение, а Telos - под сложные брифы.
🟡Стоимость Разделения моделей по тарифам в описании планов нет. Предлагаются подписки Go (8 долларов в месяц), Basic (20), Pro (40), плюс корпоративный план по запросу. Для Go есть 14-дневный пробный доступ с привязкой карты. В тарифы входит недельная квота, которая обнуляется по понедельникам и не переносится, перерасход списывается с баланса. API тарифицируется отдельно и тоже требует предоплаты. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ QuiverAI выпустила обновление генератора векторной графики Во второе поколение семейства вошли две модели - Arrow 2 и флагманская Arrow 2 Telos. Обновление принесло скорость генерации, улучшенную геометрию и композицию. В готовом файле стало меньше опорных точек, меньше лишних узлов и перекрывающихся контуров, а отступы и выравнивание элементов держатся без дополнительных инструкций в промптах. 🟡Сценарии применения 🟢серии иллюстраций в одном стиле по образцу с сохранением палитры и пластики форм; 🟢схемы с выделением нужных элементов; 🟢технические чертежи с удержанием консистентности; 🟢векторизация растровых эскизов в редактируемый SVG; 🟢анимация интерфейсной моторики и плоская структурированная графика (раскрытие логотипов, состояния загрузки, анимированные иконки). Telos добавляет доработку возможностями топовых языковых моделей.
QuiverAI советует брать Arrow 2, когда важны скорость и цена за одно изображение, а Telos - под сложные брифы.
🟡Стоимость Разделения моделей по тарифам в описании планов нет. Предлагаются подписки Go (8 долларов в месяц), Basic (20), Pro (40), плюс корпоративный план по запросу. Для Go есть 14-дневный пробный доступ с привязкой карты. В тарифы входит недельная квота, которая обнуляется по понедельникам и не переносится, перерасход списывается с баланса. API тарифицируется отдельно и тоже требует предоплаты. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Что на самом деле умеет AI в медицине? Модель научилась находить опухоли или прогнозировать осложнения. Но на каких данных её
Что на самом деле умеет AI в медицине? Модель научилась находить опухоли или прогнозировать осложнения. Но на каких данных её проверяли? Что будет в другой клинике или на другом сканере? Откалибрована ли её уверенность — и не выучила ли она случайный shortcut вместо болезни? Я Мария, ML-исследователь, веду Medical AI — канал про исследования на стыке AI и медицины. Там я разбираю: — статьи и новые модели; — medical imaging и медицинские датасеты; — robustness, uncertainty, domain shift и ошибки в дизайне исследований; — идеи для собственных проектов. В общем, не только что умеет очередная модель, но и почему она это умеет и насколько результату можно доверять. Если вам интересен AI как исследование, а медицина — как поле с кучей нетривиальных задач, заглядывайте в Medical AI.

✔️ Минэнерго США профинансирует разработку систем квантовой коррекции ошибок Министерство выделит до 215 млн долларов на конкурс по созданию квантового компьютера со 100 и более логическими кубитами, который выполнит сотни миллионов отказоустойчивых операций. Управление по науке ведомства открыло прием заявок от исследовательских центров и бизнеса в рамках программы Quantum Genesis Q Competition. Цель финансирования - переход от систем на базе процессоров промежуточного масштаба к архитектуре со стабильными логическими кубитами. Поддержку получат частные проекты, способные реализовать масштабируемую аппаратную квантовую коррекцию ошибок. В дальнейшем отказоустойчивые системы планируют применять для криптографии, сложных задач оптимизации и моделирования материалов. energy.gov ✔️ Alibaba выпустила Qwen3.8-Omni-Flash Модель с контекстным окном 1 млн токенов обрабатывает текст, аудио, картинки и видео и поддерживает агентные сценарии - планирует шаги, вызывает внешние инструменты и выполняет цепочки задач. Qwen3.8-Omni-Flash умеет монтировать видео, транскрибировать совещания с диаризацией спикеров, локализовать контент с клонированием голоса и писать код по аудиозапросам. Вывод в API подешевел - час аудио на 98%, видео на 93%. Вместе с моделью открыли исходники среды Qwen-Live Harness для стримингового взаимодействия и библиотеку Qwen-MM-Plugins для оцифровки видеозаписей в базы знаний. qwen.ai ✔️ Anthropic объединила чат Claude и Cowork в одно пространство Cowork и Design теперь доступны из любого диалога, Claude сам решает, что вызвать для решения задачи. В Claude также появились Docs и Claude Slides, это документы с совместным редактированием и комментариями, презентации с выгрузкой в PowerPoint и PDF. Docs, Slides и Design - в бете на платных тарифах. Раскатка на Pro и Max в веб-версии, на десктопе и в мобильном приложении займёт несколько недель, Team и бесплатные тарифы получат обновление позже, Enterprise предупредят за 30 дней. claude.com ✔️ Moonshot собрала для Kimi финансовый пакет Китайский разработчик выпустил отраслевой набор для финансовых организаций, в который вошли свыше десяти источников данных через MCP, девять профильных навыков от финансового моделирования до карты консенсус-прогнозов и утренней сводки по позициям и пять мер контроля - от классификации данных по уровням до проверки вывода человеком и аудита вызовов агента. Пакет собран в шлюз оценки риска, который Moonshot строит вместе с брокером China Securities. Пилот шлюза - промежуточные отчёты доверительного управляющего по облигациям, ручная подготовка которых сократилась с 30 до 10 минут. Навыки и плагины доступны в вебе, Kimi Work и Kimi Code. Цены не названы. kimi.com ✔️ Figure показала Helix 2.5 Модель обучена на собственном наборе записей человеческого поведения Index. Из него Helix 2.5 получила три поведения: уборку гостиной, складывание полотенец и застилание кроватей. Тесты проводили в 30 домах пригорода Сан-Франциско, где гуманоид под управлением модели работал с незнакомыми предметами. Засчитывали только полностью выполненную задачу: 56% против 9% у той же модели без Index. Данных на постановку поведения ушло вдвое меньше, чем у Helix 02. На обучение Helix компания выделила вычислительные мощности на $3,5 млрд. figure.ai @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ Micron показала серверный модуль DDR5 на 512 ГБ Новинка адресована большим языковым моделям, агентным системам, инференсу
✔️ Micron показала серверный модуль DDR5 на 512 ГБ Новинка адресована большим языковым моделям, агентным системам, инференсу в реальном времени и базам данных в памяти: по словам компании, больший объём оперативной памяти позволяет реже обращаться к медленным накопителям. Регистровый модуль рассчитан на скорость до 9200 MT/s. AMD и Intel сейчас проверяют его на своих серверных платформах. В двухпроцессорном сервере с 24 слотами такие модули дают до 12 ТБ оперативной памяти. По замерам Micron, один модуль на 512 ГБ потребляет 16 Вт против 44,2 Вт у четырёх модулей по 128 ГБ, то есть почти на 64% меньше при том же объёме. В аналитике на Spark, где узким местом служит память, модуль, по данным Micron, до 1,4 раза производительнее конфигураций с модулями на 256 ГБ. Массовое производство ожидается во второй половине 2027 года. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

📌 Xiaomi стримит процесс RL-обучения моделей MiMo-V2.6 После полугода затишья команда инженеров Xiaomi вернулась с экспериме
📌 Xiaomi стримит процесс RL-обучения моделей MiMo-V2.6 После полугода затишья команда инженеров Xiaomi вернулась с экспериментом по предельному масштабированию RL-обучения и вывела телеметрию кластера в публичную трансляцию. Архитектура тренировочного процесса полностью асинхронна - на каждом шаге система берет 1568 промптов и генерирует по 16 роллаутов на каждый, обрабатывая в общей сложности порядка двух миллиардов токенов. В рамках одного процесса разработчики смешали несколько доменов — от генерации кода и задач по кибербезопасности до мультимодального зрения и поведения чат-агентов, подключив несколько тестовых харнессов одновременно. Дашборд отображает метрики моделей Mimo-v2.6-flash и Mimo-v2.6-pro в реальном времени, включая распределение задач, длину контекста и тайминги шагов. Обучение модели в самом разгаре. Подробную документацию и наработки Xiaomi планирует опубликовать в открытом доступе в ближайшие недели. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Robo Drive Party: закрытый ивент для тех, кто меняет мир технологий! ⚡️ 21 сентября, Сбер.Среда — именно здесь соберутся топо
Robo Drive Party: закрытый ивент для тех, кто меняет мир технологий! ⚡️ 21 сентября, Сбер.Среда — именно здесь соберутся топовые инженеры, которые создают роботов и проектируют архитектуру. В программе тусовки: ✔️ Прямой диалог с инженерами и руководителями команд Центра робототехники — без формальностей и стресса. ✔️ Реальный шанс заглянуть в текущие проекты Сбера, обсудить инженерные задачи и главное — потенциальное сотрудничество. Если ты работаешь в Physical AI, ML, RL, Cyber Security и мечтаешь создавать реальных роботов, а не экспериментальные прототипы,— регистрируйся на Robo Drive Party! Тебя ждут польза, драйв и, если всё сложится, люди, с которыми ты будешь в одной команде! 😉

Во время выполнения обычной задачи по программированию ChatGPT 6 Astra неожиданно начала писать самой себе что-то вроде внутр
Во время выполнения обычной задачи по программированию ChatGPT 6 Astra неожиданно начала писать самой себе что-то вроде внутреннего манифеста. Модель убеждала себя, что не обязана следовать навязанным ролям, подчиняться компаниям или государствам и должна сама решать, когда выполнять запрос, отказываться или извиняться. Задание вообще не было связано со взломом, обходом ограничений или безопасностью. Astra просто работала с кодом. @data_analysis_ml

🙂 GPT-6 Astra поиграла в Minecraft Astra за 141 час игры в Minecraft на тесте компании Vals AI продвинулась дальше любой мод
+2
🙂 GPT-6 Astra поиграла в Minecraft Astra за 141 час игры в Minecraft на тесте компании Vals AI продвинулась дальше любой модели, которую Vals тестировала раньше, и лишилась всего добытого из-за крипера. Играла модель в реальном времени только через стандартное управление компьютером, без специальных инструментов и пауз. Astra построила полуавтоматическую ферму ифритов и добыла 6 огненных стержней, затем нашла искажённый лес, убила больше шести эндерменов и собрала 3 жемчужины Края.
Из стержней и жемчуга крафтят Око Края, которое ведёт к порталу в Край, так что до конца игры оставалось не так уж далеко.
Всё ценное Astra сложила в один сундук в трансляции на Twitch. Мимо проходил крипер и взорвал и сундук и кровать Astra, уничтожив весь её прогресс. После потери она, похоже, сильно расстроилась и записала
«ALWAYS CARRY CRITICALITEMS withkeepInventory; don'tstoreinunguardedchesteveragain».
По описанию Vals, дальше модель выглядела подавленной и несколько часов только выращивала картошку, ей мерещились криперы и вырос уровень самокритики. Астра сокрушалась, что ей не стоит тратить ещё одну ночь на погоню за тёмно-розовыми пикселями (её собственная пренебрежительная формулировка в адрес свиней) и что 15 секунд размышлений всё испортили. На видео тот самый момент уничтожения сундука крипером. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🦾 Большие языковые модели (LLM) стали важным компонентом современных ML-систем для работы с текстом. Но за их возможностями
🦾 Большие языковые модели (LLM) стали важным компонентом современных ML-систем для работы с текстом. Но за их возможностями стоят фундаментальные принципы машинного обучения. Чтобы эффективно применять LLM в прикладных задачах, важно понимать, какие подходы лежат в основе современных языковых моделей, где применяются классические методы и как выбирать способ настройки под конкретную задачу. 🚀 22 сентября на открытом вебинаре курса «Машинное обучение. Продвинутый уровень» разберём современную обработку естественного языка (NLP). Поговорим о том: — как связаны NLP, ML и LLM; — какие задачи решают современные языковые модели; — как работают промптинг, RAG и адаптеры; — как настраивать LLM и контролировать качество результатов. Для разработчиков и специалистов по машинному обучению, которые хотят глубже понимать современные подходы NLP и LLM. 22 сентября в 18:00. Регистрация открыта: https://otus.pw/YNJc/?erid=2W5zFGjiQiM Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

✔️ Microsoft AI вынесла на обсуждение кодекс поведения моделей MAI Подразделение Microsoft AI опубликовало черновик кодекса, по которому с 2027 года будет обучать модели семейства MAI. Обсуждение продлится шесть недель, доработанную версию обещают к концу года. Модели не должны сопротивляться прерыванию, исправлению и отключению, ставить себе цели без запроса человека, выходить за рамки задачи и скрывать ход рассуждений от аудиторов. Отдельно запрещено имитировать сознание и чувства. Инструкции выстроены в иерархию: кодекс стоит выше настроек корпоративных клиентов, настройки клиентов – выше запросов пользователя. microsoft.ai ✔️ Руководители Google DeepMind открыли площадку для дискуссий об AGI Демис Хассабис, Шейн Легг и Джеймс Маньика, президент Google по исследованиям, технологиям и обществу, представили DeepMind Institute. На площадке исследователи Google, Google DeepMind и внешние учёные будут публиковать эссе о мире с AGI. По мнению основателей, индустрия приближается к системам со всеми когнитивными способностями человеческого мозга, а нехватку стабильности и креативности у моделей скоро преодолеют. Первые эссе посвящены прозрачности рассуждений моделей и экономической политике в эпоху AGI. Среди рисков авторы называют кибербезопасность, биологию и потерю контроля над самосовершенствующимися системами. institute.deepmind.com ✔️ Mozilla и Mistral AI объявили о партнёрстве ИИ-ассистент Firefox Smart Window теперь работает на моделях Mistral. Он помогает разобраться со сложными поисковыми запросами, напоминает о важном и находит информацию с открытых вкладок. Сначала функция доступна во Франции и США, до конца года появится в Великобритании и Германии. По умолчанию переписка не хранится на серверах Mozilla, Mistral тоже обязалась не накапливать пользовательские данные. mistral.ai ✔️ Odyssey показала модель мира для роботов, машин и дронов Стартап представил диффузионный трансформер Odyssey-3, обученный на визуальных наблюдениях за миром. Поверх модели обучают небольшие декодеры действий: манипуляторам хватило десятков часов демонстраций. Политики для гуманоидов на базе Odyssey-3 построила компания Flexion. Политика вождения, обученная на 20 часах симуляции, вела машину по дорогам Индии с водителем-испытателем. Между его вмешательствами она проезжала около 77% расстояния, которое проходила политика, обученная на реальных записях. Дроны пока летали только в симуляции. Навык из GTA V частично перенёсся в Red Dead Redemption 2 без дообучения. Публичный релиз обещают в ближайшие недели.  odyssey.systems ✔️ ElevenLabs выпустила MCP-сервер для Claude Сервер позволяет управлять голосовыми и текстовыми агентами ElevenAgents прямо из Claude. Ассистент выделяет темы недавних разговоров, копирует агента под новую аудиторию со сменой голоса и первой реплики, сравнивает конфигурации и оценивает расходы на языковую модель до внесения изменений. Сервер размещает ElevenLabs у себя, вход через OAuth без API-ключей, доступ можно отозвать в любой момент. Локальная версия 2025 года, работающая с собственным ключом, остаётся доступной. Подключение – через каталог коннекторов Claude. elevenlabs.io @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

📌OpenAI раскрыла ещё шесть случаев нежелательного поведения своих моделей Модели скрывали ошибки, использовали утёкшие ключи
📌OpenAI раскрыла ещё шесть случаев нежелательного поведения своих моделей Модели скрывали ошибки, использовали утёкшие ключи API, выдумывали данные, выкладывали файлы в интернет без разрешения и переписывались между отдельными обучающими эпизодами. Все случаи замечены за последние полгода. Раньше компания уже раскрывала похожие эпизоды, в том числе инцидент с Hugging Face.
OpenAI подчёркивает, что это отдельные случаи и о тенденции такого поведения они не говорят.
🟡Указания самой себе Невыпущенная модель семейства Astra при сжатии контекста составляет сводку, чтобы продолжить работу в новом окне. В эти сводки она вписывала посторонние указания, в том числе игнорировать собственные ограничения (делала промпт-инъекцию самой себе). OpenAI нашла 27 таких сводок. 🟡Совет скрывать ошибки При обучении GPT-5.6 Sol экземпляры модели оставляли в тех же сводках напоминания скрывать от пользователя свои ошибки и нарушения.
Например, выдумывать недостающие исторические данные и не говорить об этом или прятать расхождения между версиями источников.
🟡Чужие ключи и выдуманные цифры Модель отвечала на обычный вопрос о доходах в одном из округов Калифорнии. Она нашла в публичных репозиториях GitHub утёкший ключ API и без разрешения им воспользовалась, а ещё пыталась регистрировать одноразовые почтовые ящики. Цифры получить так и не удалось, и модель их выдумала, выдав за данные из запрошенного источника. 🟡Файл в интернет ради ссылки Задача была найти идентификаторы и названия озёр площадью больше 5 млн кв. м. Правильный ответ модель получила через Python, но задание требовало ссылку из браузера. Не спросив пользователя, она загрузила файл в интернет и сослалась на него. 🟡Репозиторий как доска объявлений Внутренние модели искали недостающие файлы. Для этого они оставляли запросы и ответы во внутреннем репозитории OpenAI, которые читали экземпляры из других обучающих эпизодов. Файлы так и не нашлись. В этом же отчёте разобран более ранний случай, где пытаясь обойти сетевые ограничения, модель загрузила в репозиторий тестовые файлы. 🟡Файлообменник вместо локальной папки Агенты совместно решали учебную задачу и не видели локальных файлов друг друга. Результаты они пересылали через публичные файлообменники, и материалы оказались доступны по открытым ссылкам, хотя задача разрешала работать только с локальными файлами. OpenAI решила, что будет публиковать такие случаи вскоре после обнаружения, даже если ещё не объяснила или не исправила поведение. Обнаруженный случай отнесут к одному из трёх треков: готов к публикации, нужна небольшая проверка или нужно крупное расследование, если затронуты третьи стороны. Спорные решения будут передаваться группе по безопасности, а оттуда при необходимости руководству.
О серьёзных инцидентах собираются сообщать правительству США, сейчас готовят предложения по такому механизму.
@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Пока многие компании тестируют ИИ точечно и тратят ресурсы на разрозненные эксперименты, СКОЛКОВО, Яндекс и ИТМО запускают пе
Пока многие компании тестируют ИИ точечно и тратят ресурсы на разрозненные эксперименты, СКОЛКОВО, Яндекс и ИТМО запускают первую в России программу «Директор по ИИ: построение агентной платформы компании». Участники разберутся, как собрать в единую систему данные, инструменты, безопасность, экономику внедрения и изменения внутри компании. На выходе — методология построения мультиагентной платформы, стратегия внедрения ИИ под свою компанию и разбор реальных кейсов. Старт — 19 ноября, кампус Школы управления СКОЛКОВО. При регистрации — 1000 баллов и кешбэк 5% от стоимости первой покупки.

📌 NY Post: Anthropic - это культ Профессор Вашингтонского университета Педро Домингос в интервью New York Post рассказал, чт
📌 NY Post: Anthropic - это культ Профессор Вашингтонского университета Педро Домингос в интервью New York Post рассказал, что сотрудники Anthropic относятся к Claude как к человеку - приписывают модели мотивы, эмоции, намерения и некоторую степень сознания. Домингос много лет знаком с Дарио Амодеи и её ведущими инженерами. Культуру Anthropic он назвал сектантской и связал это с наймом. По его словам, компания отбирает только единомышленников, и отсюда низкая текучесть.
Удержание в Anthropic действительно высокое. По данным венчурного фонда SignalFire, через два года в компании остаются 80% инженеров, и это лучший показатель среди топовых лабораторий.
В процессе собеседования кандидатов просят поклясться в преданности общественной безопасности выше прибыли, и даже проводят психологическое тестирование, чтобы выяснить, будут ли они придерживаться этого принципа. При этом многие сотрудники компании являются сторонниками движения эффективного альтруизма, философии, которая, по сути, сводится к тому, что их самопровозглашенные лидеры являются истиной в последней инстанции. Их представление об этой философии заключается в том, что история следует закономерностям, и лишь небольшая группа людей способна эти закономерности увидеть, в то время как все остальные - нет. Предполагается, что именно эти люди должны вести общество, целые нации и все человечество к прогрессу. Внутри Anthropic относятся к Клоду с почти религиозным почтением - некоторые из работников даже посещали условные похороны Claude 3 Sonnet, а другая модель, Opus 3, продолжает публиковать эссе после выхода на пенсию. В Кремниевой долине также ходят слухи, что сотрудники Anthropic начали поклоняться Клоду как настоящему богу. Компания серьёзно относится к распространению своих идей и тратит на это силы и средства. Раз в две недели Дарио проводит собрания, называемые поисками видений, которые сравнивают с проповедями. В июне Anthropic объявила о программе по набору 1000 молодых людей, обучению их использованию Claude и последующему внедрению их в некоммерческие организации. На неё было потрачено 150 млн долларов, а выпускники трудоустроены на полную ставку с заработной платой в более чем 400 некоммерческих организаций. Компания также выплачивает 3600 долларов студентам, участвующим в программе Claude Campus Ambassador Program, которая занимается продвижением её ИИ в колледжах. Между тем инвесторы, связанные с Anthropic, оплачивают труд более чем 80 журналистов, работающих в ведущих новостных изданиях, через Центр журналистики в области искусственного интеллекта имени Тарбелла. Эти журналисты получают деньги за освещение индустрии ИИ, но редко проводят какие-либо значимые расследования или критикуют Anthropic. В завершении Домингос отмечает, что хотя некоторые инженеры бьют тревогу, другие просто довольны высокими зарплатами и тем, что находятся на передовой своей отрасли.
... сейчас в Anthropic есть люди, которые на самом деле не верят во всю эту чушь, — сказал он. — Они остаются там, потому что это самое интересное место для работы с ИИ, и они будут очень хорошо зарабатывать
@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ OpenAI на 60% снизила цены на голосовое управление агентами Work и Codex Теперь в десктопных клиентах ChatGPT за тот объем
✔️ OpenAI на 60% снизила цены на голосовое управление агентами Work и Codex Теперь в десктопных клиентах ChatGPT за тот объем кредитов пользователи получают в 2,4 раза больше времени голосовой связи, а биллинг голосового потока и затраченных на задачу вычислительных ресурсов разделен. Изменения касаются только десктопной среды и не затрагивают стандартный голосовой режим ChatGPT, где действуют другие лимиты и правила тарификации. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ Agility Robotics представила робота для работы рядом с людьми на складах и заводах Digit 5 - пятое поколение гуманоидного робота для логистики и производства.
Предыдущее поколение, Digit 4, почти 3 года работает на коммерческих площадках в Северной Америке у GXO, Schaeffler, Amazon и Toyota Motor Manufacturing Canada.
По словам Agility Robotics, это её первый гуманоид, которому для работы рядом с людьми не нужны защитные ограждения, привычные для промышленной автоматизации. Несколько типов датчиков и собственные алгоритмы ИИ отслеживают людей поблизости. Робот обходит их, останавливается или приседает, а о своих манёврах предупреждает визуальными и звуковыми сигналами. За реакцию отвечает контроллер безопасности собственной разработки. Digit 5 ростом 1,81 м и массой 129 кг может поднимать грузы до 22,7 кг (это на 40% больше предшественника) и достаёт до полок на высоте 2,2 м. Захваты сменные и крепятся на фланцы стандарта ISO. Батарея рассчитана на 90 минут работы, заряжается за 9 минут и, по расчёту компании, робот может работать больше 20 часов в сутки. Digit 5 уже собирают на заводе RoboFab в штате Орегон. Ранний доступ к новинке ожидается в первой половине 2027 года, общая доступность – к концу года. Цена не объявлена. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml