Machinelearning

INTELLECT-3 - новая мощная открытая модель от Prime Intellect Prime Intellect выкатили INTELLECT-3 - 106B Mixture-of-Experts модель, обученнfz на GLM-4.5 Air Base с двумя этапами: SFT и масштабным RL-дообучением. Это первая модель такого масштаба, где асинхронный RL - не эксперимент, а основа обучения. В результате модель демонстрирует сильный перформанс в математике, коде и reasoning. Фокус модели 0 это долгие цепочки действий и агентные задачи, а не просто генерация текста. Главное: - Модель показывает топ-результаты для своего размера в математике, коде и reasoning. - Обучение шло на 512×H200 в течение ~2 месяцев. - Использован собственный стек: PRIME-RL, Verifiers, Environments Hub и sandbox-инфра. - Всё открыто: код, среды, инструменты. 🟠Technical Report: https://storage.googleapis.com/intellect-3-paper/INTELLECT_3_Technical_Report.pdf 🟠Hugging Face: https://huggingface.co/PrimeIntellect/INTELLECT-3 🟠PRIME-RL: https://github.com/PrimeIntellect-ai/prime-rl 🟠Verifiers: https://github.com/PrimeIntellect-ai/verifiers 🟠Environments Hub: https://hub.primeintellect.ai @ai_machinelearning_big_data #ai #intellect3 #primeintellect #glm45

💡 Релиз Z-Image: быстрая 6B модель Команда Tongyi-MAI представила новую text-to-image архитектуру на 6 миллиардов параметров. Главное из отчета: * Оптимизация: Это дистиллированная модель, которой достаточно 8 шагов (NFE) для качественной генерации. * Скорость: Sub-second latency (менее 1 секунды) на H800. * Требования: Спокойно запускается на 16GB VRAM. Модель доступна для локального инференса на старших картах 3090/4080/4090. Моделька выделит высокий уровень фотореализма, точное следование инструкциям и рендеринг текста. 🔗 Демо: https://modelscope.cn/aigc/imageGeneration 🔗 Веса (Turbo): https://modelscope.cn/models/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo @ai_machinelearning_big_data #Tongyi #ai #genai #ml

🔥 Наши любимые петы: собственный инструмент для передачи файлов по Сети Когда-то интернет был другим. Возможно, более медленным и нестабильным, но куда более камерным и очаровательным. А его недостатки старались исправить разработчики-энтузиасты, которым было не всё равно. 👩‍⚕️ Александр Лукьянов, старший разработчик в Бригаде разработки функций и интеграций в Алисе и Умных устройствах, — один из таких первопроходцев. В 1996 году он начал работу над LFTP. Это прорывной для своего времени командно-строчный и скриптовый инструмент для передачи файлов по Сети. 🔶 Ссылка на гитхаб

Этим постом мы запускаем спецпроект «Наши любимые петы». В следующие недели мы продолжим рассказывать про личные проекты яндексоидов. Оставайтесь на связи!

🛎 А ещё мы открываем Call for Papers ваших петов. Если вы разрабатываете что-то для души и хотите поделиться этим с аудиторией Yandex for Developers — расскажите про ваш проект в этой форме. 📆 Мы будем собирать заявки до первой половины декабря, а после внимательно их прочитаем и выберем самые интересные и вдохновляющие петы. После Нового года мы свяжемся с их авторами и начнём публиковать посты про «питомцев» наших читателей. Подписывайтесь: 💬 @Yandex4Backend 📹 @YandexforBackend

🚀 DeepSeek Вернулись Компания выпустила DeepSeek Math V2 - прорывную модель для самопроверяемых математических рассуждений. Модель способна не просто решать задачи, а самостоятельно проверять корректность своих доказательств. Это шаг от генерации ответа к глубокому, надёжному и логически выверенному выводу. 📊 Результаты: - уровень золотой медали на IMO 2025 - почти идеальные результаты на CMO 2024 - 118 из 120 баллов на Putnam 2024 🔍 Главное отличие от предыдущих моделей: ИИ учится *мыслить строго*, пошагово формируя доказательство и сам проверяет логическую связность каждого шага. Модель остаётся компактной и может работать даже на одной GPU, без мощной инфраструктуры. Подходит как для автоматизированного решения задач, так и для обучения, генерации разборов и проверки решений. https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Math-V2 @ai_machinelearning_big_data #AI #DeepSeek #Math #LLM #MachineLearning #OpenSource #

⚡️ Qwen3-VL: выпустили технический отчёт по новой линейке VLM Опубликован tech report по Qwen3-VL - мультимодальным моделям, работающим с изображениями и текстом. Кратко : - Три модели собрали 1M+ загрузок за месяц. - Qwen3-VL-8B - более 2M скачиваний. - Линейка развивает идеи Qwen2.5-VL (2800+ цитирований). Что описано в отчёте: - Архитектура vision–language модели. - Процесс обучения: pretraining + post-training. - Источники данных и методы фильтрации. - Сравнения с другими VLM и ключевые метрики. 🔗 PDF: https://arxiv.org/pdf/2511.21631 🔗 Видео: https://www.youtube.com/watch?v=clwFmuJX_wQ @ai_machinelearning_big_data #Qwen #Qwen3 #QwenVL #Qwen3VL #LLM #AIModel

🍌 Awesome Nano Banana - лучшие промпты, стили, приёмы и полезные материалы для визуальных экспериментов. Всё собрано в одном репозиториит и аккуратно структурировано. Что внутри • промпты, которые реально дают сильные и выразительные результаты • коллекция визуальных стилей для разных задач • примеры, разборы и ресурсы, помогающие глубже понять механику Nano Banana • удобный набор ссылок, если хочешь расширять свой набор техник https://github.com/ZeroLu/awesome-nanobanana-pro @ai_machinelearning_big_data

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!

✔️ Densing Law: эффективность LLM удваивается каждые 3,5 месяца. Университет Цинхуа опубликовал в Nature Machine Intelligence работу, декларирующую новый эмпирический закон развития ИИ - Densing Law. Согласно их данным, «плотность способностей» языковых моделей растет по экспоненте: количество параметров, необходимых для достижения фиксированного уровня качества, сокращается вдвое каждые 3,5 месяца. Как следствие, стоимость инференса падает в 2 раза каждые 2,6 месяца, что подтверждается рыночной динамикой цен на API (падение в 266 раз за неполные 2 года). Авторы прогнозируют скорый расцвет Edge AI: с учетом прогресса мобильных чипов, эффективная мощность моделей, способных работать локально на смартфонах и часах, теперь удваивается каждые 88 дней. nature.com ✔️ Власти Китая запретили ByteDance использовать чипы Nvidia. Администрация киберпространства Китая заблокировала возможность использования ускорителей Nvidia при развертывании новых вычислительных мощностей ByteDance. По данным The Information, материнская компания TikTok, ставшая в этом году крупнейшим закупщиком оборудования Nvidia в регионе, теперь располагает внушительными складскими запасами железа, которое невозможно пустить в дело из-за регуляторных ограничений. Этот запрет стал очередным шагом Пекина в кампании по снижению зависимости от американских технологий. Власти принудительно переориентируют техгигантов на использование отечественной продукции, продвигая решения от Huawei и Cambricon в качестве безальтернативной замены импортному кремнию. theinformation.com ✔️ Uber запустила в Абу-Даби сервис беспилотных такси. Столица ОАЭ стала четвертым городом в мире и первой локацией на Ближнем Востоке, где агрегатор начал массовую эксплуатацию роботакси. Технологическим партнером выступил китайский стартап WeRide: их автономные автомобили теперь курсируют в районе острова Яс и доступны для заказа в приложении через тарифы UberX и Uber Comfort. Хотя в США Uber уже возит пассажиров без водителей в Остине, Финиксе и Атланте, запуск в Абу-Даби знаменует начало масштабной глобальной экспансии. В ближайшие пять лет партнеры планируют вывести беспилотные авто WeRide на улицы еще 15 городов, включая европейский рынок. cnbc.com ✔️ LTX Studio представила инструмент для изменения сюжета внутри видео. Новая функция Retake в платформе LTX приносит точечный контроль в видео-продакшен, она умеет «переснимать» конкретные временные отрезки внутри ролика без потери общей целостности сцены. Технически это работает как темпоральный инпэйнт: модель перегенерирует выделенный фрагмент (от 2 до 16 секунд), жестко привязываясь к контексту соседних кадров для сохранения освещения, динамики и стиля. Это дает возможность менять реплики персонажей, корректировать актерскую игру или переписывать концовку сцены, оставляя остальной футаж нетронутым. Инструмент уже доступен всем пользователям платформы и через API. ltx.studio ✔️ Google DeepMind выложила в открытый доступ фильм-хронику создания AlphaFold. Google опубликовала на YouTube полную версию документальной ленты The Thinking Game. Картина, съемки которой заняли 5 лет, погружает зрителя во внутреннюю кухню лаборатории DeepMind и показывает эволюцию команды: от первых побед в стратегических играх до решения фундаментальной биологической проблемы с помощью AlphaFold. В центре сюжета не только технические прорывы, но и личная история сооснователя DeepMind Демиса Хассабиса, посвятившего жизнь созданию AGI. youtube.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🖥 Nvidia продает свои лопаты работягам @ai_machinelearning_big_data

⚡️ NVIDIA выложила DeepSeek V3.1 FP4 на Hugging Face Это квантованная версия DeepSeek V3.1, которая дает заметную экономию памяти и ускоряет работу при использовании TensorRT LLM. При этом модель сохраняет высокое качество генерации текста. https://huggingface.co/nvidia/DeepSeek-V3.1-NVFP4 @ai_machinelearning_big_data

«Я боюсь остаться без денег» Это всего лишь пшик. А реальный страх - прожить всю жизнь ниже уровня, которого точно можно было достичь И самым обидным может стать один простой ментальный затык, который просто нужно вовремя понять: 🧬🔑 Тревога как Трамплин - очень важное осознание для жизни и финансов P.S. Сильные идеи никого не ждут. Они просто выбирают других ;) @chiron

🌟 ZAYA1: первая MoE-модель, полностью обученная на стеке AMD. Есть устойчивое мнение, что серьезное обучение нейросетей возможно только на чипах одной известной компании. В Zyphra решили доказать обратное, и, в сотрудничестве с AMD и IBM провели эксперимент, который на практике доказал, что есть альтернатива. Стартап опубликовал техотчет и результат - модель ZAYA1. Это первая модель архитектуры MoE, обученная полностью на платформе AMD. Сеттинг проекта был действительно "красным": графические процессоры AMD Instinct, сетевые интерфейсы AMD Pensando и программный стек ROCm. ZAYA1 получилась довольно интересной. У неё 8.3 млрд. общих параметров, из которых активных всего 800 миллионов. Несмотря на компактность, в тестах она выглядит бодро. В ризонинге, математике и программирование ZAYA1 обошла Llama-3-8B и OLMoE. А по общим показателям встала в один ряд с Qwen3-4B и гугловской Gemma3-12B. Обучение проходило на кластере IBM Cloud, где модель переварила 14 трлн. токенов. Но дело не только в железе, в папйплайне использовали архитектурные инновации: 🟢Новый механизм внимания - Compressed Convolutional Attention. Он использует свертки внутри блока внимания, это снизило нагрузку на вычисления и память. 🟢Переделали маршрутизатор MoE. Вместо стандартного линейного роутера, ZAYA1 использует сложную последовательность операций, что заставляет "экспертов" внутри нейросети специализироваться гораздо лучше. 🟢Residual Scaling. Добавили обучаемые скалярные гейты в остаточный стрим на выходы каждого блока, чтобы модель контролировала степень забывания. ⚠️ Для запуска инференса потребуется ветка zaya форка transformers из репозитория Zyphra. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Статья 🟡Модель 🟡Arxiv @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #MoE #Zyphra

⚠️Что видит камера, когда за ней стоит нейросеть?  📌Узнайте на открытых вебинарах курса «Компьютерное зрение» —  мы подготовили 3 актуальные темы для 2026 года в компьютерном зрении, а преподаватели ответят на все ваши вопросы 💎Вебинар 1: Механика обучения: как нейросеть находит правильные веса ⏰3 декабря в 20:00 мск На вебинаре узнаете: • Как нейросеть «чувствует» ошибку и корректирует себя • Почему выбор функции потерь и оптимизатора критически влияет на результат обучения • Как устроено обучение в компьютерном зрении «на пальцах» 💎Вебинар 2: PyTorch с нуля: работа с тензорами и обучение нейросетей ⏰8 декабря в 20:00 мск На вебинаре узнаете: • Основы работы с тензорами: создание, преобразования, GPU-ускорение и взаимодействие с NumPy • Архитектуру простой нейросети в PyTorch • Полный пайплайн обучения на MNIST 💎Вебинар 3:  Следим и считаем людей на видео ⏰18 декабря в 20:00 мск На вебинаре узнаете: • Как применять современные нейросетевые трекеры для решения реальных задач, таких как обнаружение и отслеживание объектов на видео • Какую статистику и метрики можно вывести из трекинг-данных • Где и для чего применяется нейросетевой трекинг на практике, и для чего он нужен бизнесу Регистрация на вебинары ➡️ OTUS.RU #реклама О рекламодателе

📊 Google стала главным двигателем роста S&P 500 в 2025 году Alphabet в одиночку дала 19.4% всего роста S&P 500, это около $1.3 трлн рыночной капитализации. Nvidia добавила 16.0% еще $1.05 трлн, индекс теперь почти напрямую следует за AI гигантами. Broadcom и Microsoft внесли 7.8% и 5.7%, а остальные компании из топ 10 еще 10.6%. Итог: топ 10 компаний показывают 59.4% всего роста рынка тогда как остальные 490 лишь 40.6%. S&P 500 все меньше отражает состояние экономики и все больше коррелирует с узким сегментом крупнейших AI корпораций. https://x.com/KobeissiLetter/status/1993359777062436902 @ai_machinelearning_big_data

«Я боюсь остаться без денег» Это всего лишь пшик. А реальный страх - прожить всю жизнь ниже уровня, которого точно можно было достичь И самым обидным может стать один простой ментальный затык, который просто нужно вовремя понять: 🧬🔑 Тревога как Трамплин - очень важное осознание для жизни и финансов P.S. Сильные идеи никого не ждут. Они просто выбирают других ;) @chiron

⚡️ Впервые за всю историю четверть безработных в США это люди с высшим образованием. Американцы с высшим образованием теперь составляют рекордные 25.3 процента от общего числа безработных. Эта доля удвоилась по сравнению с периодом после кризиса 2008 года. Сейчас без работы остаются более чем 1.9 миллиона человек старше 25 лет имеющих как минимум степень бакалавра. Одновременно растет безработица среди молодых. Показатель для группы от 20 до 24 лет достиг 9.2 процента что является максимумом с мая 2021 года. Рост на 2.2 процента за год не наблюдался вне рецессий. Рынок труда США начинает ослабевать сразу по всем уровням образования. https://x.com/KobeissiLetter/status/1993024064944738452 @ai_machinelearning_big_data

⚡️ Главное с Practical ML Conf 2025, если вы пропустили 27 сентября в Москве прошла Practical ML Conf 2025 - одна из самых сильных прикладных ML-конференций года. Ничего лишнего, только практика, хардкор и опыт больших продовых команд. Что сделало конференцию особенной • Реальные кейсы от Яндекса, Sber AI, Т-Банка, VK и других • Глубокие инженерные разборы ML-систем, которые работают на миллионы пользователей • Обсуждения между практиками, а не общие презентации • Место, где можно задать сложные вопросы тем, кто строит модели и инфраструктуру каждый день Андрей Окуньков, лауреат Филдсовской медали, прочитал кейноут о математике и языке, и это стало одним из самых обсуждаемых событий конференции. Онлайн-зал «Сеть» Впервые доклады можно было смотреть в прямом эфире из любой точки мира. Это заметно расширило аудиторию и дало возможность участвовать тем, кто не смог приехать офлайн. Экспозона Здесь можно было потрогать технологии руками: • ML-сервисы Яндекса • «Интеллект» Алисы • SourceCraft Code Assistant • кастомный раннер от Плюса и Фантеха • робо-собаки и гуманоидные роботы на Leshy OS Записи уже доступны в VK Видео и YouTube Рекомендуем начать с: • «Память и online-RL: опыт YandexGPT 5.1» - Алексей Колесов • «Создание памяти для LLM на примере GigaChat» - Павел Гуляев • «Генеративные рекомендательные технологии: что работает в Яндексе» - Николай Савушкин Practical ML Conf снова показала, насколько быстро меняется индустрия ML. И если хотите чувствовать тренды в реальном времени — эти доклады точно стоит посмотреть. Реклама ООО «ЯНДЕКС» ИНН 7736207543 erid:2SDnjcR3eAT

✔️ США запускают национальный проект для искусственного интеллекта. Президент США подписал указ о создании единой государственной ИИ-платформы. Проект, реализация которого поручена Министерству энергетики, должен радикально ускорить научные исследования и сократить циклы открытий в биотехнологиях и энергетике с нескольких лет до дней. Инициатива мобилизует инфраструктуру 17 федеральных исследовательских центров. Их суперкомпьютеры и накопленные за десятилетия массивы научных данных будут использованы для обучения специализированных моделей. Новая платформа позволит ИИ-агентам автономно планировать эксперименты, проверять гипотезы и генерировать прогнозы в области химии, биологии и инженерии. whitehouse.gov ✔️ OpenAI объединила голосовой и текстовый режимы в ChatGPT. ChatGPT получил обновление, которое устраняет барьер между способами ввода: голосовой чат теперь интегрирован непосредственно в основное окно переписки. Это позволяет пользователям бесшовно переключаться между речью и набором текста, не переходя в отдельный режим. Теперь во время голосовой сессии можно свободно просматривать историю сообщений, сгенерированные изображения или карты, а ответы ассистента автоматически дублируются в текстовом виде. Функция уже доступна в мобильных приложениях и веб-версии. Для тех, кто хочет пользоваться голосовым интерфейсом отдельно, OpenAI оставила возможность вернуть его через настройки в разделе Voice Mode. OpenAi в сети Х ✔️ Microsoft выпустила модель для управления компьютером. Fara-7B — компактная агентная модель от Microsoft Research на базе Qwen2.5-VL для автономной работы с интерфейсами. Модель умеет анализировать скриншоты, генерировать команды для мыши и клавиатуры, предсказывая точные пиксельные координаты. В бенчмарках Fara-7B обошла существующие решения и выполняет задачи в разы дешевле крупных моделей - средняя стоимость сессии составляет меньше 3-х центов. Веса модели опубликованы на Hugging Face под лицензией MIT. microsoft.com ✔️ В Гарварде разработали модель для диагностики редких генетических заболеваний. Гарвардская медшкола представила popEVE - нейросеть, способную с высокой точностью выявлять патогенные мутации в геноме для решения проблем диагностики редких наследственных болезней, причины которых врачи зачастую не могут найти годами. PopEVE объединяет генеративный ИИ с языковой моделью для белков и статистикой человеческих популяций. Система умеет корректно сравнивать опасность мутаций, расположенных в абсолютно разных генах, и выдавать унифицированный клинический рейтинг риска. Предыдущие модели не справлялись с такой кросс-генной калибровкой. Эффективность системы подтвердили на выборке из 30 000 пациентов. Модель успешно определила причину болезни в трети случаев и попутно обнаружила 123 гена, ранее не связывавшихся с развитием патологий. harvard.edu ✔️ Grok 5 сразится с чемпионами League of Legends в 2026 году. Илон Маск анонсировал амбициозный эксперимент: в 2026 году следующая версия модели xAI бросит вызов сильнейшим киберспортивным командам мира. Матч планируется не просто как шоу, а как критический тест на пути к AGI. Для чистоты эксперимента инженеры введут жесткие технические ограничения, уравнивающие шансы. Модель не будет подключаться к API игры — она должна «смотреть» на монитор через камеру с имитацией обычного человеческого зрения. Скорость реакции и частоту кликов также лимитируют до физических возможностей человека. Предполагается, что Grok 5 освоит сложные механики MOBA-стратегии с нуля, опираясь только на чтение документации и самостоятельные эксперименты в ходе игры. Elon Musk в сети Х @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

⚡️ Релиз Flux 2 Модель получила значительный апгрейд . Теперь она учитывает до десяти референсов сразу, лучше понимает свет, материалы и оптику, аккуратнее рендерит текст и выдаёт качество до 4k. Генерации выглядят ровнее и реалистичнее, без пластикового блеска. Можно генерировать, редактировать и совмещать изображения. Веса открытые, так что при желании можно запускать локально (65 ГБ). 🟠 Demo: https://playground.bfl.ai/image/generate 🟠 Weights: https://huggingface.co/black-forest-labs 🟠 HF: https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.2-dev @ai_machinelearning_big_data #AI #Flux2 #ImageGeneration #AIGraphics

Новое семейство моделей от Яндекса Alice AI теперь доступно для бизнеса ✔️ Yandex B2B Tech открыла доступ к Alice AI — линейку генеративных моделей, которые лежат под капотом у Алисы. Первая модель, Alice AI LLM, уже доступна на платформе Yandex AI Studio и предназначена для корпоративных задач: анализа документов, работы с текстами, она также лучше поддерживает диалог и справляется с креативной генерацией. По результатам тестов, Alice AI в 60% случаев показала более высокое качество ответов, чем DeepSeek V3.1 и Qwen3-235B. Модель прошла полный цикл обучения от претрейна до SFT. Благодаря оптимизированному под русский язык токенайзеру в один токен “помещается” 4-5 символов на кириллице, а в опенсорсных моделях в среднем – 2-3 символа. При равной тарификации стоимость работы с Alice AI LLM будет в 1,5-2 раза дешевле зарубежных. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml