Machinelearning
Kanalga Telegram’da o‘tish
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
Ko'proq ko'rsatish
Tarmoq:📈 Telegram kanali Machinelearning analitikasi
Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 280 612 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 333-o'rinni va Rossiya mintaqasida 1 342-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 280 612 obunachiga ega bo‘ldi.
16 Sentabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -4 544 ga, so‘nggi 24 soatda esa -130 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.69% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 6.01% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 21 595 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 16 859 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 156 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent openai, claude, api, gemini, контекст kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“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”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 17 Sentabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
280 612
Obunachilar
-13024 soatlar
-1 0967 kun
-4 54430 kun
Ma'lumot yuklanmoqda...
O'xshash kanallar
![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.tlmtr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dx&w=96&q=75){kind=small}
Taglar buluti
Kirish va chiqish esdaliklari
---
---
---
---
---
---
Obunachilarni jalb qilish
Sentabr '26
Sentabr '26
+104
85 kanalda
Avgust '26
+119
74 kanalda
Get PRO
Iyul '26
+87
91 kanalda
Get PRO
Iyun '26
+15
58 kanalda
Get PRO
May '26
+68
81 kanalda
Get PRO
Aprel '26
+101
84 kanalda
Get PRO
Mart '26
+178
104 kanalda
Get PRO
Fevral '26
+6 655
171 kanalda
Get PRO
Yanvar '26
+211
215 kanalda
Get PRO
Dekabr '25
+7 412
96 kanalda
Get PRO
Noyabr '25
+25 219
116 kanalda
Get PRO
Oktabr '25
+41 984
79 kanalda
Get PRO
Sentabr '25
+56 475
245 kanalda
Get PRO
Avgust '25
+79 039
85 kanalda
Get PRO
Iyul '25
+70 425
197 kanalda
Get PRO
Iyun '25
+13 287
153 kanalda
Get PRO
May '25
+39 092
94 kanalda
Get PRO
Aprel '25
+39 358
102 kanalda
Get PRO
Mart '25
+20 790
92 kanalda
Get PRO
Fevral '25
+6 503
81 kanalda
Get PRO
Yanvar '25
+8 675
295 kanalda
Get PRO
Dekabr '24
+3 575
144 kanalda
Get PRO
Noyabr '24
+3 287
216 kanalda
Get PRO
Oktabr '24
+4 115
93 kanalda
Get PRO
Sentabr '24
+4 404
233 kanalda
Get PRO
Avgust '24
+1 750
80 kanalda
Get PRO
Iyul '24
+2 866
67 kanalda
Get PRO
Iyun '24
+12 257
101 kanalda
Get PRO
May '24
+11 108
80 kanalda
Get PRO
Aprel '24
+1 695
76 kanalda
Get PRO
Mart '24
+2 971
70 kanalda
Get PRO
Fevral '24
+5 661
31 kanalda
Get PRO
Yanvar '24
+2 647
56 kanalda
Get PRO
Dekabr '23
+1 304
52 kanalda
Get PRO
Noyabr '23
+5 784
103 kanalda
Get PRO
Oktabr '23
+2 155
24 kanalda
Get PRO
Sentabr '23
+2 924
0 kanalda
Get PRO
Avgust '23
+2 277
1 kanalda
Get PRO
Iyul '23
+1 133
0 kanalda
Get PRO
Iyun '23
+1 313
0 kanalda
Get PRO
May '23
+3 157
0 kanalda
Get PRO
Aprel '23
+3 027
0 kanalda
Get PRO
Mart '23
+4 643
0 kanalda
Get PRO
Fevral '23
+1 040
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '23
+861
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '22
+757
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '22
+1 414
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '22
+583
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '22
+623
0 kanalda
Get PRO
Avgust '22
+578
0 kanalda
Get PRO
Iyul '22
+738
0 kanalda
Get PRO
Iyun '22
+905
0 kanalda
Get PRO
May '22
+1 033
0 kanalda
Get PRO
Aprel '22
+640
0 kanalda
Get PRO
Mart '22
+936
0 kanalda
Get PRO
Fevral '22
+420
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '22
+442
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '21
+444
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '21
+597
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '21
+650
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '21
+491
0 kanalda
Get PRO
Avgust '21
+489
0 kanalda
Get PRO
Iyul '21
+532
0 kanalda
Get PRO
Iyun '21
+512
0 kanalda
Get PRO
May '21
+518
0 kanalda
Get PRO
Aprel '21
+570
0 kanalda
Get PRO
Mart '21
+424
0 kanalda
Get PRO
Fevral '21
+405
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '21
+761
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '20
+18 472
0 kanalda
| Sana | Obunachilarni jalb qilish | Esdaliklar | Kanallar | |
| 17 Sentabr | +4 | |||
| 16 Sentabr | +4 | |||
| 15 Sentabr | 0 | |||
| 14 Sentabr | +7 | |||
| 13 Sentabr | +16 | |||
| 12 Sentabr | 0 | |||
| 11 Sentabr | 0 | |||
| 10 Sentabr | 0 | |||
| 09 Sentabr | +3 | |||
| 08 Sentabr | +5 | |||
| 07 Sentabr | +13 | |||
| 06 Sentabr | 0 | |||
| 05 Sentabr | +5 | |||
| 04 Sentabr | +17 | |||
| 03 Sentabr | 0 | |||
| 02 Sentabr | +9 | |||
| 01 Sentabr | +21 |
Kanal postlari
+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
| 2 |  🦾 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. | 8 894 |
| 3 |  ✔️ 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 | 9 749 |
| 4 |  📌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 | 10 565 |
| 5 |  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. | 12 384 |
| 6 |  📌 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 | 15 481 |
| 7 |  ✔️ 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 | 20 143 |
| 8 |  ✔️ 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 | 17 645 |
| 9 |  Команды нет — это не причина пропустить КосмоХакатон
18–20 сентября, Санкт-Петербург, Красноярск или онлайн из любой точки страны. На платформе есть подбор команды: регистрируетесь один, указываете, что умеете, и находите недостающих
К двум задачам, о которых писали раньше, добавились ещё две.
Санкт-Петербург - космонавт в открытом космосе. Солнечные вспышки, геомагнитные бури, радиация меняются по часам, решение о выходе принимают по прогнозу. Команде предстоит выделить ключевые угрозы и собрать техническое решение для их анализа. Данные, физика, инженерия.
Красноярск - зелёные финансы. Углеродные кредиты продаются под обещание, что где-то растёт лес, и проверить это обещание можно со спутника. Команде предстоит собрать платформу для токенизации и продажи кредитов, привязанных к реальному состоянию лесного массива. Данные, финансы, продукт.
Фонд площадок — 1,2 млн ₽ и 600 тыс. ₽. Лучшие забирают приз и билет в московский финал 25–27 сентября на 2,4 млн рублей.
Подробности и регистрация | 16 228 |
| 10 |  ✔️ xAI отозвала претензии к Apple, но продолжит судиться с OpenAI
xAI и X Corp. подали в федеральный суд Техаса ходатайство об отзыве претензий к Apple. Иск компании Илона Маска подали в августе 2025 года - они обвиняли Apple и OpenAI в сговоре против конкурентов из-за интеграции ChatGPT в Siri и iOS.
По версии истцов, другие разработчики чат-ботов лишились равного доступа к аудитории iOS. Условия урегулирования стороны не раскрывают.
Претензии к OpenAI остаются в силе - xAI продолжит оспаривать, как компания Сэма Альтмана удерживает монополию на рынке ИИ-ассистентов.
bloomberg.com
✔️ Apple начала бета-тест новой Siri
Ассистент построен в партнёрстве с Google на семействе Gemini. Часть запросов обрабатывает на устройстве модель AFM Core Advanced, остальные уходят в изолированное облако Apple Private Cloud Compute. Siri считывает контекст с экрана, ищет данные в переписке и выполняет действия в системных и сторонних приложениях.
У ассистента появилось отдельное приложение с синхронизацией истории диалогов через iCloud, а сгенерированный контент помечается водяными знаками SynthID.
Пока Siri работает только на английском, запуск в Европе и Китае отложен из-за требований регуляторов. Часть облачных функций позже станет платной.
apple.com
✔️ Andon Labs представила платформу Pion, где агенты управляют бизнесом
Человек задаёт стратегию, а управляющий агент Andonos распределяет задачи между подчинёнными моделями. Им открыт доступ к терминалу, браузеру, корпоративной почте, телефонии и банковским счетам, с клиентами, подрядчиками и сотрудниками агенты общаются сами.
По данным компании, Pion уже ведёт продажи и логистику торговых автоматов, управляет магазином в Сан-Франциско, кафе в Стокгольме и стриминговой радиостанцией. Andon Labs называет проект открытым экспериментом - агенты ошибаются, а эти точки убыточны.
Pion доступен в превью по списку ожидания, части команд компания обещает гранты на тесты.
andonlabs.com
✔️ HardFlow от MIT удерживает генеративные модели в физических ограничениях
Метод рассчитан прежде всего на модели flow matching, которые генерируют траектории для роботов. HardFlow подключается к обученной модели на этапе инференса и не требует дообучения.
Он опирается на теорию управления - промежуточные состояния модель генерирует свободно, а динамика корректируется так, чтобы итоговая траектория попала в заданные ограничения.
По данным авторов, в тестах на навигацию и управление манипуляторами метод во всех случаях выполнил условия безопасности, оптимизировал длину маршрута и не увеличил задержки по сравнению с существующими подходами.
mit.edu
✔️ Reward AI представила перчатку Omnibody Hand и модель управления роботами OM-1
Стартап называет OM-1 политикой, общей для разных роботов. По данным компании, ей хватает меньше 30 минут записей человеческих демонстраций, чтобы освоить новую задачу, в том числе с контактом и длинным горизонтом.
Записи собирает перчатка Omnibody Hand с тактильными датчиками, сенсорами приближения и камерами. Электромагнитное позиционирование в ней дополняет визуально-инерциальное и, по оценке Reward AI, на высоких скоростях снижает погрешность на 60%.
OM-1 задаёт направление, скорость, силу и моменты ключевых событий, а исполняет команды отдельный слой управления, обученный с подкреплением в симуляции, который сглаживает задержки инференса и компенсирует возмущения.
rewardai.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 15 900 |
| 11 |  ✔️ OpenAI читает переписки пользователей с ChatGPT
Издание 404 Media выяснило, что OpenAI нанимает, которые читают диалоги пользователей ChatGPT, чтобы улучшить ответы чат-бота.
Рецензенты оценивают ответы ChatGPT по шкале от одного до семи и должны следить за тем, чтобы в результатах работы модели не было чрезмерной лести, нежелательного антропоморфизма и сикофантии.
Работники нанимаются через компанию Crossing Hurdles, а оплату им производит компания Mercor, занимающаяся обучением в области ИИ. Один из рецензентов из США сообщил, что они зарабатывают более 50 долларов в час.
Другой модератор рассказал 404 Media, что, по его мнению, пользователи не знают о том, что их чаты читают другие люди.
Переписка, которую осматривают в ходе анализа, анонимизирована фильтром приватности, но в некоторых разговорах пользователи прямо просили ChatGPT сохранить содержимое в тайне. Эти сообщения тоже были видны проверяющим.
Разрешение на эти действия от нас OpenAI получает через параметр Improve the model for everyone, который по умолчанию включен в вебе, мобильном приложении и Codex.
Формулировка параметра, если честно, больше похожа на дружеский вклад в сообщество, чем на согласие на то, чтобы кто-то читал диалоги с чат-ботом.
Такая расплывчатая фраза хорошо продумана. Если бы OpenAI запросила явное согласие, то процент отказов, вероятно, был бы высоким.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 20 623 |
| 12 |  🎙 Google выпустила Gemini 3.8 Live и Live Extended Thinking
Модели поддерживают 97 языков, понимают видео и изображение с камеры, вызывают инструменты без остановки разговора.
Extended Thinking рассуждает и говорит одновременно, выполняя сложные задачи в фоне. По данным Google, версия заняла первое место в Speech to Speech Quality Index - 82,6 балла.
Цена API за 1 млн токенов для обеих версий:
* Аудио: $3 вход / $12 выход.
* Текст: $0,75 вход / $4,50 выход.
Доступны через Gemini API и AI Studio. Началось внедрение в Search Live, Gemini Live и Workspace.
Анонс — https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-8-live-gemini-3-8-live-extended-thinking/
Цены — https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing | 22 123 |
| 13 |  ✔️ IPO OpenAI в 2026 году не будет
Сэм Альтман рассказал в интервью Fortune, что сейчас выходить на биржу – неудачный момент из-за ситуации с безопасностью.
По словам главы OpenAI, давление со стороны Уолл-стрит несовместимо с контролем за моделями. Создание AGI требует многомесячных аудитов архитектуры и готовности заморозить релизы при выявлении угроз. В статусе публичной компании такие задержки грозят судебными исками от акционеров за упущенную выгоду.
Компания продолжит финансировать вычислительные мощности через частные раунды и стратегические партнерства, чтобы сохранить автономию в управлении рисками.
fortune.com
✔️ Белый дом отверг идею ограничивать развитие ИИ
Президент США отказался вводить ограничения на развитие ИИ, чтобы не уступить лидерство Китаю. По его словам, победитель в технологической гонке определит глобальный баланс сил, а риски катастрофических сценариев преувеличены.
Ранее глава Anthropic Дарио Амодей призвал притормозить рост возможностей моделей для создания защитных барьеров. Эту позицию поддержали Сэм Альтман и Илон Маск. Дискуссия развернулась на фоне ухода исследователя Джейкоба Коксона и попыток Конгресса США законодательно закрепить контроль человека над ИИ-системами.
В Белом дом считают, что ИИ-компании должны сами определять темпы прогресса. Они могут внедрять внутренние протоколы безопасности без государственного регулирования и политического давления.
ft.com
✔️ Anthropic собрала версию Claude для для финансовых консультантов
Claude for Financial Advisors — специализированный продукт для инвестиционных управляющих и финансовых консалтинговых агентств.
Система автоматизирует агрегацию рыночных сводок, подготовку инвестиционных предложений и отчетности для клиентов. Модель извлекает данные из неструктурированных PDF-документов и интегрируется с профильными CRM-платформами и системами учета портфелей через API.
Продукт соответствует требованиям регуляторов, включая нормы FINRA и SEC. Сессии аудируются в изолированном корпоративном контуре с расширенным контролем доступа.
claude.com
✔️ ARC Prize анонсировала концепцию ARC-AGI-4
Некоммерческая организация анонсировала концепцию четвёртого поколения тестов для оценки способностей ИИ к автономным научным открытиям и генерации гипотез.
Предыдущие версии теста проверяли логическое абстрагирование. ARC-AGI-4 сфокусируется на умении моделей исследовать предметные области без подсказок человека. Пул задач, правила скоринга и дату релиза объявят позже.
Сложность следующей версии бенчмарка повысили из-за роста показателей моделей. По данным ARC Prize, на старте ARC-AGI-3 модели набирали 0,51%, а GPT-6 Astra показала 62,7% в стандартизированной среде и 99,9% в среде самой OpenAI.
ARC Prize в X
✔️ ElevenLabs обновила генератор музыки до версии 2.5
Сервис генерации музыки ElevenMusic получил новую модель Music v2.5, которая теперь подключена по умолчанию. Вместе с этим стало возможным коммерческое использование сгенерированных треков на бесплатном тарифе.
Music v2.5 генерирует более реалистичные инструменты, сложные аранжировки и естественные мелодии. Во внутренних тестах модель превзошла прошлую версию в роке, метале, хип-хопе, соуле и оркестровой музыке. Предыдущая версия v2 остается доступной в интерфейсе.
По новым правилам в бесплатной версии доступно скачивание до пяти треков в день. Для коммерческого использования обязательна маркировка.
В Pro-плане доступно 400 скачиваний в месяц без атрибуции и с правом публикации на стриминговых площадках. Коммерческие права сохраняются после отмены подписки. Скачивание каверов и адаптаций чужих композиций заблокировано.
elevenmusic.io
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 18 048 |
| 14 |  🙂 Ян Лекун: Дарио Амодей считал GPT-2 опасной
На волне тряски публичных заявлений главы Anthropic о необходимости замедления разработки новых моделей, лауреат премии Тьюринга, Ян Лекун, раскопал записи, относящиеся к 2019 году, когда речь шла о GPT-2, чтобы высмеять Амодея.
Лекун утверждает, что когда Дарио работал в OpenAI, он считал её настолько опасной, что не следовало выкладывать в опенсорс.
"Я тогда ещё высмеял его, и теперь все должны продолжать высмеивать", - написал Лекун.
В 2019 году OpenAI действительно не сразу выпустила полную версию GPT-2 из-за опасений злоупотреблений, а сначала предложила небольшую модель.
В то время Дарио занимал должность руководителя отдела исследований в OpenAI. Через 9 месяцев OpenAI все же открыла полную версию, заявив, что убедительных доказательства серьезных злоупотреблений у неё не обнаружено.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 25 328 |
| 15 |  📌Градация самосовершенствования ИИ по пяти уровням
Топовые китайские ИИ-лабы выпустили совместный обзор о рекурсивном самосовершенствовании ИИ (RSI) под названием «The Last AI Built by Humans».
RSI - это когда система сама превращает опыт в постоянные изменения себя и заодно меняет то, как будет улучшаться дальше.
Авторы разобрали 491 работу (статьи, техотчёты, блоги и системы) и разложили их по пяти уровням автономии, используя критерий, какие решения об улучшении отданы ИИ.
🟠L1. Люди задают, что улучшать, как и что считать успехом, а ИИ всё это выполняет.
🟠L2. Цель и оценка зафиксированы извне, но ИИ сам находит слабые места и выбирает, как их чинить.
🟠L3. ИИ вдобавок решает, какой опыт ему нужен для следующего круга.
🟢L4. Система меняет память, навыки, код или харнесс по обратной связи из реальной эксплуатации, и правки переносятся на следующие задачи.
🟢L5. Правке подлежит сам механизм улучшения - генератор кандидатов, оценщик, стратегия исследований. Изменённый механизм наследует следующее поколение.
Последний, L5, делится на два подуровня. Первый указывает на то, что изменённый механизм улучшения правда работает на следующем цикле. Второй строже - он выдаёт преемника сильнее прежнего при тех же ресурсах и по независимой проверке.
До L5 дошли 29 работ из 491 (5,9%), до L4 – 28 (5,7%), до L3 – 64 (13%). Три четверти остались на L1 (215 работ, 43,8%) и L2 (155, 31,6%).
У тех 29 работ, которым присудили L5, авторы не увидели устойчивого роста от поколения к поколению.
Существующие продукты крупных лабораторий в основном получили L1–L2 - это интерн-исследователь OpenAI, Automated Weak-to-Strong Researcher Anthropic и DeepSeek R1 – L2, Kimi K3 и Qwen-Agent – L1–L2.
Выше L2 поднялись самообучающиеся налоговые агенты OpenAI (кандидат на L4), Signals от Factory (L4), Darwin Gödel Machine и AI Scientist от Sakana AI, AIDE2 от Weco AI – кандидаты на L5.
Дорожная карта Anthropic When AI builds itself помечена L5 только как цель.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #RSI #Research | 20 102 |
| 16 |  💰 FT: акции компаний, связанных с ИИ, просели после того, как крупнейшие frontier-лаборатории публично заговорили о замедлении роста возможностей моделей.
OpenAI и Anthropic заявили, что темпы улучшения frontier-моделей стоит снизить, чтобы меры безопасности успевали за развитием технологий.
Текущие оценки многих AI-компаний и поставщиков инфраструктуры строятся на предположении, что расходы на вычисления продолжат расти очень высокими темпами.
Теперь safety-дискуссия впервые начинает напрямую влиять на ожидания инвесторов.
https://www.ft.com/content/aa8a1be7-abe0-44b7-bcd3-31fd0a44de08
@ai_machinelearning_big_data
#Anthropic #ai #ml | 18 748 |
| 17 |  Хакатон на космических данных. Санкт-Петербург, Красноярск или онлайн из любой точки страны.
Стартуем 18 сентября.
За выходные участники доводят одну из задач до рабочего решения.
Санкт-Петербург. К 2035 году над Землёй должен работать топливный узел, у которого заправляются корабли, и откуда он будет получать топливо - с Земли, с Луны или из резерва - пока не решил никто. Команде предстоит собрать схему поставок, посчитать резервы и решить, во что вкладываться сразу. Призовой фонд 1,2 млн ₽.
Красноярск. Спутник видит горящий лес раньше любого наземного поста, но вместе с пожаром ловит нагретые крыши, факелы на месторождениях и блики на воде. Команде предстоит научить сервис отличать настоящий очаг от шума, обвести гарь и выдать площадь в гектарах. Призовой фонд 600 тыс. ₽.
Лучшие забирают приз на площадке и билет в московский финал 25–27 сентября, где разыграют ещё 2,4 млн рублей.
Команда 3–5 человек, недостающих можно найти на платформе.
Регистрация по ссылке космохакатон.рф | 18 277 |
| 18 |  🐠Sakana AI представила PC-ALM - метод обучения глубоких нейросетей без классического обратного распространения ошибки.
Главный результат: PC-ALM смог обучать нейросети глубиной до 1000 слоёв, используя только локальные взаимодействия между соседними слоями.
Обычное глубокое обучение почти полностью опирается на backpropagation: ошибка считается на выходе сети, после чего градиенты передаются назад через все слои.
PC-ALM работает иначе.
Каждый слой рассматривается как локальная динамическая система, которая пытается уменьшить собственную ошибку предсказания. Вместо глобального прохода градиента используются:
- локальные ошибки предсказания
- множители Лагранжа
- расширенный лагранжиан
- локальная динамика состояний
- PI-регуляция внутри каждого слоя
Метод вырос из predictive coding — подхода, популярного в NeuroAI. В predictive coding каждый слой постепенно корректирует своё состояние так, чтобы уменьшать рассогласование с соседними слоями.
Проблема в том, что в очень глубоких сетях такие сигналы плохо распространяются: информация об ошибке с выхода сети затухает раньше, чем достигает внутренних слоёв.
PC-ALM добавляет специальные двойственные переменные — по сути дополнительные нейроны, представляющие множители Лагранжа. Они помогают передавать сигнал ошибки через большое число слоёв.
Авторы связывают этот подход с классической работой Яна Лекуна 1988 года, где множители Лагранжа для многослойной сети можно связать с градиентами функции потерь.
В результате получается обучение, где глобальная задача оптимизации раскладывается на множество локальных динамических процессов.
Особенно хорошо PC-ALM показал себя на очень глубоких и узких сетях, где обычный predictive coding начинает ломаться.
Помимо NeuroAI, подход может быть интересен для нейроморфного железа: там локальные вычисления и физическая динамика потенциально дешевле классического backpropagation на GPU.
Блог: https://pub.sakana.ai/pc-alm/
Статья: https://arxiv.org/abs/2605.31022
Код: https://github.com/SakanaAI/pc-alm | 21 106 |
| 19 | 🐠Sakana AI представила PC-ALM - метод обучения глубоких нейросетей без классического обратного распространения ошибки.
Главный результат: PC-ALM смог обучать нейросети глубиной до 1000 слоёв, используя только локальные взаимодействия между соседними слоями.
Обычное глубокое обучение почти полностью опирается на backpropagation: ошибка считается на выходе сети, после чего градиенты передаются назад через все слои.
PC-ALM работает иначе.
Каждый слой рассматривается как локальная динамическая система, которая пытается уменьшить собственную ошибку предсказания. Вместо глобального прохода градиента используются:
- локальные ошибки предсказания
- множители Лагранжа
- расширенный лагранжиан
- локальная динамика состояний
- PI-регуляция внутри каждого слоя
Метод вырос из predictive coding — подхода, популярного в NeuroAI. В predictive coding каждый слой постепенно корректирует своё состояние так, чтобы уменьшать рассогласование с соседними слоями.
Проблема в том, что в очень глубоких сетях такие сигналы плохо распространяются: информация об ошибке с выхода сети затухает раньше, чем достигает внутренних слоёв.
PC-ALM добавляет специальные двойственные переменные — по сути дополнительные нейроны, представляющие множители Лагранжа. Они помогают передавать сигнал ошибки через большое число слоёв.
Авторы связывают этот подход с классической работой Яна Лекуна 1988 года, где множители Лагранжа для многослойной сети можно связать с градиентами функции потерь.
В результате получается обучение, где глобальная задача оптимизации раскладывается на множество локальных динамических процессов.
Особенно хорошо PC-ALM показал себя на очень глубоких и узких сетях, где обычный predictive coding начинает ломаться.
Помимо NeuroAI, подход может быть интересен для нейроморфного железа: там локальные вычисления и физическая динамика потенциально дешевле классического backpropagation на GPU.
Блог: https://pub.sakana.ai/pc-alm/
Статья: https://arxiv.org/abs/2605.31022
Код: https://github.com/SakanaAI/pc-alm | 1 |
| 20 |  +1🚨 Китайская Z.AI привлекла $5 млрд - и 60% средств направит на следующее поколение GLM и систему Fully Self-Training.
Финансирование состоит примерно из $2 млрд через размещение акций и $3 млрд через конвертируемые облигации.
Z.AI развивает подход, при котором каждая новая версия GLM всё больше участвует в создании среды, данных и инфраструктуры для обучения следующего поколения модели. Компания прямо связывает это направление с Recursive Self-Improvement - RSI.
GLM → строит среду и данные → обучает следующую GLM → цикл повторяется
Пока в этом процессе всё ещё много инженеров, но цель Z.AI - максимально замкнуть этот контур.
И теперь на эту идею у компании есть ещё несколько миллиардов долларов. | 19 330 |
