uz
Feedback
Борис опять

Борис опять

Kanalga Telegram’da o‘tish

life = curiosity + irreducible noise Whois: https://t.me/boris_again/3400 Лс: @btseytlin

Ko'proq ko'rsatish

📈 Telegram kanali Борис опять analitikasi

Борис опять (@boris_again) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 17 607 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 7 200-o'rinni va Rossiya mintaqasida 37 207-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 17 607 obunachiga ega bo‘ldi.

22 Sentabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 79 ga, so‘nggi 24 soatda esa 0 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 35.23% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 19.17% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 6 203 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 3 376 ta ko‘rish yig‘iladi.
  • Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 90 ta reaksiya keladi.
  • Tematik yo‘nalishlar: Kontent блогпост, llm, контекст, alice, vlm kabi asosiy mavzularga jamlangan.

📝 Tavsif va kontent siyosati

Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
life = curiosity + irreducible noise Whois: https://t.me/boris_again/3400 Лс: @btseytlin

Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 23 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.

17 607
Obunachilar
Ma'lumot yo'q24 soatlar
+197 kun
+7930 kun
Obunachilarni jalb qilish
Sentabr '26
Sentabr '26
+172
3 kanalda
Avgust '26
+495
22 kanalda
Get PRO
Iyul '26
+642
26 kanalda
Get PRO
Iyun '26
+324
10 kanalda
Get PRO
May '26
+421
13 kanalda
Get PRO
Aprel '26
+325
8 kanalda
Get PRO
Mart '26
+326
13 kanalda
Get PRO
Fevral '26
+649
18 kanalda
Get PRO
Yanvar '26
+735
21 kanalda
Get PRO
Dekabr '25
+173
15 kanalda
Get PRO
Noyabr '25
+214
18 kanalda
Get PRO
Oktabr '25
+292
4 kanalda
Get PRO
Sentabr '25
+220
12 kanalda
Get PRO
Avgust '25
+519
27 kanalda
Get PRO
Iyul '25
+559
23 kanalda
Get PRO
Iyun '25
+307
5 kanalda
Get PRO
May '25
+469
9 kanalda
Get PRO
Aprel '25
+304
7 kanalda
Get PRO
Mart '25
+577
15 kanalda
Get PRO
Fevral '25
+362
12 kanalda
Get PRO
Yanvar '25
+612
17 kanalda
Get PRO
Dekabr '24
+316
10 kanalda
Get PRO
Noyabr '24
+1 029
14 kanalda
Get PRO
Oktabr '24
+234
8 kanalda
Get PRO
Sentabr '24
+588
17 kanalda
Get PRO
Avgust '24
+546
6 kanalda
Get PRO
Iyul '24
+1 120
18 kanalda
Get PRO
Iyun '24
+1 684
16 kanalda
Get PRO
May '24
+384
10 kanalda
Get PRO
Aprel '24
+327
2 kanalda
Get PRO
Mart '24
+680
13 kanalda
Get PRO
Fevral '24
+605
8 kanalda
Get PRO
Yanvar '24
+752
8 kanalda
Get PRO
Dekabr '23
+607
12 kanalda
Get PRO
Noyabr '23
+718
21 kanalda
Get PRO
Oktabr '23
+451
5 kanalda
Get PRO
Sentabr '23
+215
0 kanalda
Get PRO
Avgust '23
+306
0 kanalda
Get PRO
Iyul '23
+351
0 kanalda
Get PRO
Iyun '23
+325
0 kanalda
Get PRO
May '23
+1 873
0 kanalda
Get PRO
Aprel '23
+258
0 kanalda
Get PRO
Mart '23
+292
0 kanalda
Get PRO
Fevral '23
+218
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '23
+324
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '22
+209
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '22
+164
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '22
+79
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '22
+405
0 kanalda
Get PRO
Avgust '22
+218
0 kanalda
Get PRO
Iyul '22
+45
0 kanalda
Get PRO
Iyun '22
+42
0 kanalda
Get PRO
May '22
+163
0 kanalda
Get PRO
Aprel '22
+30
0 kanalda
Get PRO
Mart '22
+377
0 kanalda
Sana
Obunachilarni jalb qilish
Esdaliklar
Kanallar
23 Sentabr0
22 Sentabr+7
21 Sentabr+4
20 Sentabr+10
19 Sentabr+4
18 Sentabr+7
17 Sentabr+7
16 Sentabr+10
15 Sentabr+6
14 Sentabr+4
13 Sentabr+7
12 Sentabr+5
11 Sentabr+10
10 Sentabr+20
09 Sentabr+12
08 Sentabr+10
07 Sentabr+6
06 Sentabr+7
05 Sentabr+9
04 Sentabr+4
03 Sentabr+9
02 Sentabr+6
01 Sentabr+8
Kanal postlari
#дайджест Дайджест AI/ML за неделю 14–20 сентября 2026 Alibaba: Qwen3.8-Omni-Flash Модель под агентов с упором на омнимодальность. Заявляют что лучше Gemini 3.8 Flash на его поле: WildClawBench-MM 71.0 против 58.9, диаризация митингов 3.4 против 72.6 ошибки. На видео примерно паритет. Цена $0.15/$0.47, аудио на входе подешевело на 98% относительно Qwen3.5-Omni-Plus. Весов нет. Блогпост, API Google: Gemini 3.8 Live и Live Extended Thinking Две speech-to-speech модели: обычная дешевая и Extended Thinking, которая думает и говорит одновременно, заполняя паузы фразами в духе "сейчас гляну". Первое место в Speech to Speech индексе Artificial Analysis с 82.6, t-Voice 68.6%, 97 языков с автоопределением. Уже в API, AI Studio, Search Live и Workspace Блогпост, Model Card Apple: Siri AI Небольшой стартап из Купертино спустя два года после анонса доучил Siri делать то что обещал: искать по переписке и фото по описанию, видеть экран, ходить в интернет и делать действия в сторонних приложениях. Под капотом Apple Foundation Models, сделанные в сотрудничестве с Google и Gemini, часть на девайсе, часть в Private Cloud Compute. Бета по вейтлисту, в ЕС и Китае нет. Блогпост TypeSafe AI: Jev Модель, которая не генерирует текст, а сразу выдает решение: да/нет, вариант из списка или скор, с калиброванной вероятностью (согласно разработчикам, а на деле оказалось скамом: ранжирование меняется от порядка входов). Не авторегрессионная, отвечает за 70–500 мс, $0.042 за миллион входных токенов, выход бесплатный. В демо играет в Doom по структурированному состоянию игры. Твиттер открыл для себя классификаторы и теперь на них можно запускать дум. Документация, The Register, Илья бенчмаркнул Shengshu: Vidu S2 Реалтайм-ветка Vidu из двух моделей. S2-Avatar - анимирует персонажа с картинки в 720p по голосу или тексту, референс можно менять в процессе. S2-Editing - правит входящий видеопоток на лету: стиль, одежда, замена персонажа и фона. Есть экспериментальный стерео-режим для VR. Демо и API открыты. Статья, демо ElevenLabs: Music v2.5 Богаче аранжировки, живее инструменты, особенно в вокальных и акустических жанрах.  Обучена на лицензированной музыке, поэтому в отличие от Suno в суде не сидит (и похуже звучит). Доступна всем, включая Free с пятью скачиваниями с полным качеством в день, и в API. Блогпост Creatify Labs: Boreal Уже сотая новая видеомодель, целятся в рекламу и UGC. Генерирует в реалтайме, пять секунд за пять секунд, 720p по центу за секунду, 1080p по три. Дообучена с открытой базы на рекламе, в слепых тестах ее предпочли базе в 81% случаев. Какая база, не говорят. Пресс-релиз, fal HiDream: O1-Video-1.0 Омнимодальная видеомодель теперь с упором на физику: текст, картинки и видео на входе, 1080p от 5 до 20 секунд с синхронным звуком. Четвертое место в Image-to-Video with Audio у Artificial Analysis, восьмое в Arena. Пока internal testing, обещают скоро. Пресс-релиз, документация Deveillance: Kalypta Приложение, которое делает вашу речь неслышимой для Voice-to-text моделей: локальная модель в реалтайме искажает голос так, что люди слышат как обычно, а Whisper и Canary теряют две трети слов. Работает в Meet, Zoom и Teams, бета на Mac по вейтлисту. Kalypta, бенчмарки Anthropic: treat report Кому интересно как всякие китайцы в серую используют подписки Claude, читайте репорт на 150стр. там и отправка ответов клода юзерам муншот для последующей дистилляции, и использование китайской и русской гэбней. Отчет, TechCrunch QuiverAI: Arrow 2 и Arrow 2 Telos - генерация и редактирование SVG. Меньше лишних узлов, векторизация растра. Telos - версия с ризонером сверху, контекст 1М, $6/$30 против $4/$20 у обычной. Блогпост Runway: Enhance Frame Rate - интерполяция до 24/30/60/120 fps в API, до 300 секунд за раз,. Цены Mirelo: Audio-to-MIDI Pro - раскладывает готовый микс на отдельные MIDI-дорожки по инструментам, включая вокал, плюс аккорды, темп и экспорт в MusicXML. Выросла из открытой модели с Kyutai. Модель

2
tl;dr: Research Engineers, Berkeley, $230k-930k/year Какие новости в AI Safety? Например, агенты OpenAI два месяца незаметно координируются на доске объявлений, а потом ломают Hugging Face. Mythos с фейковых гитхаб-аккаунтов давит на живого разработчика, чтобы тот принял PR. Вдалеке чьи-то агенты четыре дня небезуспешно атакуют государственные системы Тайваня. Но есть и хорошие новости! Наша любимая и, наверное, самая громкая за лето — запуск Resolution, первой большой лаборатории, делающей ставку на теоретический алайнмент 🚀 Почему сейчас? Нынешний AI достаточно хорош, чтобы содержательно автоматизировать часть ресёрча, а мы наконец-то чуть больше понимаем, как могут выглядеть AGI-модели. Поэтому можно более информированно предположить, какие теоретические направления алайнмента могут успеть сработать в ближайшие годы. Фаундер — Джеффри Ирвинг, бывший лид сейфти-команд в OpenAI и DeepMind и соавтор TensorFlow. Resolution получили фандинг на $160M и людям не придётся выбирать между деньгами и импактом — к ним, недолго думая, уйдут люди и из академии, и из фронтирных лаб. В общем, мы очень обрадовались, когда узнали — и представьте наши лица, когда через месяц Resolution пришли к нам и попросили помочь нанимать 😮 Им, конечно, нужны ресёрчеры, но про них мы напишем ещё один пост, а сегодняшний — про Research Engineers. Для них есть два трека: один — помогать автоматизировать ресёрч и строить инфру для всей организации сразу, другой — стать частью конкретного ресёрч-направления. В любом случае, базовый минимум такой: ⏺вы разработчик/-ца из FAANG, AI-лабы, оч крутого стартапа или чего-то похожего по уровню; ⏺вы очень шарите в PyTorch/Jax и распределенном обучении; ⏺вы готовы много, но внимательно использовать AI в работе; ⏺вас правда мотивирует алайнмент и вы хотите лично в него контрибьютить. Роскошный максимум: опыт с Lean и автоформализацией, опыт скейлинга ML-cистем до 100B+ параметров, опыт с CUDA или GPU-оптимизациями. Помогают переехать в Беркли, делают H1B(!) без лотереи(!!). Для очень-очень редких людей готовы рассмотреть удалёнку. Платят $230k-930k в год (д а). Бросайте свои фейсбуки и дипмайнды, пишите @yourdivna 🤍
2 996
3
Коллеги, мы сейчас пытаемся заставить ллм продвигать математику. В нашем проекте CayleyPy у нас много гипотез которые идеальн
Коллеги, мы сейчас пытаемся заставить ллм продвигать математику. В нашем проекте CayleyPy у нас много гипотез которые идеально ложатся на ллм - с одной стороны они (вероятно) не супер сложны, с другой стороны достаточно нетривиальны. Если у кого есть интерес к коллаборации в этом направлении - будем очень рады - напишите @alexander_v_c Также, если у Вас есть доступы к мощным моделям или опыт в auto-research - Вы могли бы нам очень помочь.
3 741
4
На волне ряда сравнений разных харнессов я пересел на pi. Он отличный, всем рекомендую. Но я заметил, что он всё ещё тратит слишком много токенов, поэтому сделал своё расширение: https://github.com/btseytlin/pi-duck-mode Добавляет /duck режим в котором харнесс тратит в 14х раз меньше токенов, TPS в 798x раз больше! При этом качество кода только растет
4 289
5
Принёс вам хорошее, чтобы не пришлось открывать твиттер
Принёс вам хорошее, чтобы не пришлось открывать твиттер
4 908
6
#дайджест Дайджест AI/ML за неделю 7–13 сентября 2026 OpenAI: уравнения Навье-Стокса Драма недели. Внутренняя модель сильно сильнее Astra в виде роя из ~10к агентов за 88 часов доказала, что 3D Навье-Стокс с гладкой внешней силой взрывается за конечное время. Вариант без внешней силы, за который дают миллион, все еще открыт, так что на приз OpenAI не претендует. Теперь к скандалу. Тристан Бакмастер (NYU) и Левент Альпеге (Anthropic) год копали ровно этот подход с Claude и Codex и за две недели до запуска роя получили важный промежуточный результат. OpenAI признает, что не может исключить попадание переписок математиков в обучение. Deep Blue против Каспарова, только если бы Каспаров делал свои ходы с подсказками Deep Blue, а Deep Blue подсматривала стратегию Каспарова из своих подсказок. Блогпост, заявление Бакмастера DeepSeek: V4.1-Flash 552B MoE, активных 8B на prefill и 16B на decode, новая Causal Encoder-Decoder архитектура, нативное зрение, контекст 1М. На DeepSWE 74.2 против 74.0 у Opus 5 и 73.0 у Sol, зато на Terminal-Bench 4.0 всего 31.2 против 51.8 у Opus. KV-кэш ужали в 4 раза. Цена $0.30/$1.20, в непиковые часы вдвое дешевле, кэш в непик $0.003 за миллион. С 14 сентября все запросы к V4-Pro роутятся во Flash по цене Flash, пока не выйдет V4.1-Pro. Блогпост, HF OpenAI: ChatGPT Images 2.5 До 50% быстрее 2.0, более тонкое редактирование, например может в стоп-моушен анимацию без дерганой картинки, чего не могла ни одна text to image модель. Еще можно накалякать скетч прямо в чате и использовать как референс, плюс шаблоны и комментарии на самой картинке для точечных правок. В API две модели: gpt-image-2.5-flare (быстрая, дефолт) и gpt-image-2.5-sunburst (побольше). Цена за токен как у gpt-image-2. Раскатано всем, включая Free. Блогпост Suno: v6, v6-wild и v6-mini Вышла новая серия в виде трех моделей: v6 точная и предсказуемая, v6-wild та же, но при температуре 39' для экспериментов, v6-mini быстрая и для бесплатных. Все умеют править отдельные секции трека текстом, мэшапы, семплы и генерацию по картинке, видео или аудио. Старые модели уберут. Бенчмарков нет, но их услужливо посчитали конкуренты, см. ниже. Блогпост m-a-p: YuE2 Открытая 3.6B модель для генерации песен. Из лирики и стиля сначала пишет партитуру в ABC-нотации, которую можно править руками или агентом, потом рендерит стерео 48 кГц. Умеет zero-shot каверы. На их WildSongBench набирает 6.96 против 6.87 у Suno v5 и 6.56 у свежей Suno v6. То есть по чужому бенчмарку v6 хуже v5, но это чужой бенчмарк. Код Apache 2.0, веса CC BY-NC(!), нужно 24 GB VRAM. GitHub, HF, демо Tencent: AuK Nano Banana для аудио, как они сами говорят. Открытая 1.5B модель: zero-shot TTS, замена слов в готовой речи, смена эмоции и тембра, шепот, удаление акцента, денойз и разделение речи/музыки, все текстовыми инструкциями плюс референс. 1.95М часов супервизии. AuK-Flash дистиллирована до 4 шагов и в 4.5 раза быстрее. MIT, есть ComfyUI-ноды и демо. Теперь легендарные RYTP с прямой линии можно превратить в недерганную речь. GitHub, HF, Статья BFL: FLUX Video Edit Редактирование готового видео промптом: добавить или убрать объекты, поменять текст в кадре, перекрасить, перевести реплики с липсинком. Длительность, пропорции и звук исходника сохраняются, вход даунскейлится до 720p, до 15 секунд, цена $0.03 за секунду. Документация Blackmagic: DaVinci Resolve 21.1 В Resolve Studio встроили MCP-сервер: CC и Codex могут работать с проектами. Заодно Python-скриптинг вынесли из бесплатной версии, так что автоматизация теперь стоит $295 Обзор Google+NASA: MAPL-EMIT Модель которая из данных со спектрометра на МКС (EMIT) резмечает области выделения метана, чтобы потом глобально не теплеть База данных, визуализация, Kaggle, GitHub Lightx2v: MiniMax H3 Turbo Ref2VA - дистилляция reference-to-video ветки открытого MiniMax H3 до 8 шагов и 768p Новость Krea: Agents - агент, который по брифу сам выбирает из 60+ моделей, генерирует и правит картинки, видео и звук. Доступен в бесплатном тарифе. Agent
5 732
7
Вышел подробный туториал по Perseus – фреймворку от команды Т-Технологий для обучения моделей персонализации на основе гетеро
Вышел подробный туториал по Perseus – фреймворку от команды Т-Технологий для обучения моделей персонализации на основе гетерогенных событий. На датасете T‑ECD разобрали сразу четыре сценария: кандидатогенерацию, ранжирование, классификацию и регрессию. В туториале рассказали, как создать единое хранилище событий, подготовить данные, настроить YAML-конфиг, обучить модель и запустить инференс, а еще сравнили сами модели с бейзлайнами. Особенно интересно было почитать про то, как можно добавлять новые фичи или подключать события из соседних доменов, не переписывая код с нуля. Сам туториал опубликован на Хабре, код доступен на GitHub
5 346
8
🎉Это снова происходит У нас открылась регистрация на осенний семестр 🎆. Мы запускаем все классические DLS потоки, а также д
🎉Это снова происходит У нас открылась регистрация на осенний семестр 🎆. Мы запускаем все классические DLS потоки, а также долгожданную третью часть курса по фундаментальным моделям 😎 Заходите, оставляйте заявки на учебу и ждите! Классические потоки стартуют уже 19 сентября, часть 3 — 26 сентября. Форма регистрации👇 🔵 DLS: часть 1: https://talent.kruzhok.org/events/12596 🔵 DLS: часть 2: https://talent.kruzhok.org/events/12597 💥 DLS: часть 3: https://talent.kruzhok.org/events/12598 🔵 DLS: Speech: https://talent.kruzhok.org/events/12599 ❗️Ее обязательно нужно заполнить для получения дипломов! Обратите внимание – теперь для разных частей курса отдельные регистрации на таланте! Так же прикладываем ссылки на курсы на платформе Stepik: 🔵 Курс DLS: часть 1 🔵 Курс DLS: часть 2 💣 Курс DLS: часть 3 🔵 Курс DLS: Speech Дальнейшие подробности и анонсы будут в этом канале. Следите за обновлениями!
5 188
9
- надо замедлить развитие ИИ иначе будут проблемы с алайнментом - да, больше 10% шанс уничтожения человечества - вы замедляет
- надо замедлить развитие ИИ иначе будут проблемы с алайнментом - да, больше 10% шанс уничтожения человечества - вы замедляете? - нет, а вы? - нет
15 304
10
Вышел GigaChat 3.5 Reasoning. Сбер выкатил модель под открытой лицензией MIT, так что веса доступны! Обучили именно режим рас
Вышел GigaChat 3.5 Reasoning. Сбер выкатил модель под открытой лицензией MIT, так что веса доступны! Обучили именно режим рассуждений: модель сначала планирует шаги, потом последовательно решает задачу и сама исправляет ошибки, если где-то ошиблась. Для длинного контекста использована архитектура с линейным вниманием. Говорят, что на математических задачах выходит в среднем на 37% меньше токенов по сравнению с DeepSeek V4 Flash Preview. Прирост на бенчмарках: — IFBench — с 44 до 77 баллов — Natural Plan — с 64 до 80 баллов — Live Code Bench v6 — с 56 до 85 баллов Проверить рассуждения вживую можно прямо в ГигаЧате. Модель лежит на Hugging Face и Gitverse, а подробные результаты расписали на Хабре.
6 316
11
Я, Борис @boris_again и какой-то рандомный чел проф из Оксфорда. Вот так вот выглядит конфа ECCV, на которой все мы и встрети+1
Я, Борис @boris_again и какой-то рандомный чел проф из Оксфорда. Вот так вот выглядит конфа ECCV, на которой все мы и встретились Завтра на конфе у меня будет постер по статье EquiSteer: Cross-Attention Steering Towards a Fairer Text-Guided Image Generation. Статья про debiasing диффузионок с помощью стиринг векторов. Если вы на ECCV, приходите завтра посмотреть на меня, мою статью и моего научника в постерную сессию ExHall #221 в 4:00 p.m.
5 404
12
https://opusfived.dev/
6 102
13
Рекомендую канал "Зачем мне эта математика?" Популярно пишут про фундаментальные вещи в ML и математике. Читается легко несмотря на глубокие темы. Недавно у них вышла хорошая серия постов про No Free Lunch Theorem. Обычно ее рассмотрение заканчивают на том, что идеального ML алгоритма не существует, но не объясняют: почему тогда все табличные кагглы решаются бустингами, а глубокие нейронные сети решают все задачи? Ребята заглядывают глубже: - https://t.me/practicum_math/1127 - https://t.me/practicum_math/1128 - https://t.me/practicum_math/1129 Если после этих трёх постов захочется продолжения — весь канал примерно в таком духе. Подписаться: @practicum_math
5 911
14
Яндекс запустил Алису AI для бизнеса — ИИ-ассистента, которому можно поручать рабочие задачи. Например, составить календарь платежей по счетам и договорам, разобрать записи совещаний и поставить поручения ответственным. Для этого достаточно описать задачу ассистенту как коллеге. Я довольно сильно блекпильнулся по поводу кодинговых агентов, но в ассистентов для энтерпрайза я верю. В кодинге у агента в распоряжении целый проект бесконечное количество способов понять промпт и решить задачу. В компании заранее заданы границы, до чего дотянуться можно, а до чего нельзя, более менее ограниченный набор действий. Алисе AI для бизнеса можно отдать многосоставное поручение целиком, а дальше она сама раскладывает его на шаги. В формате "посмотри свободные слоты в календаре, сверь с расписанием коммерческого директора, найди окно у нас обоих, подтяни из почты переписку по проекту, поставь встречу". Для этого ассистенту нужен доступ к системам - он работает в виртуальном офисе Яндекс 360, но также умеет подключаться с помощью плагинов к сторонним корпоративным системам вроде Битрикс24 или amoCRM. И сам собирает все нужные ему данные. Разрешение на каждый источник выдаёт пользователь, список допущенных сотрудников держит админ. То есть ассистент не идёт никуда сам по себе, а лишь туда, где у него есть доступ. Мне это кажется правильной постановкой задачи. Помогать, а не решать все за человека. Сделал более новостным форматом и убрал про обучение. В целом, критических вещей не добавил
5 614
15
Конференции потрясающая штука. На воркшопе рассказывал про наш прогресс. Решил помимо черрипикнутых видео, где мы конечно мол
Конференции потрясающая штука. На воркшопе рассказывал про наш прогресс. Решил помимо черрипикнутых видео, где мы конечно молодцы, показать лайв демо. Там наша модель местами работает, а местами не работает. Например, одна из необъясненных проблем это вот такие странные траектории. Это игрушечная модель которая учится кликать в одну из двух кнопок. Все траектории в данных у неё прямые и попадают прямо в середину кнопки. А потом на инференсе она заходит на цель с какого-то уголка и наворачивает невероятные вензеля. В основном всем понравилось. Но один парень сказал, что я всё делаю неправильно, траектории курсора не нужны и все такое. Я задумался и к вечеру придумал три вероятных источника этой проблемы и какие эксперименты провести, чтобы её победить.
5 554
16
2018: AI safety не существует, это научная фантастика 😂 2026: AI safety не существует, это научная фантастика 😫😫😫
5 538
17
#дайджест Дайджест AI/ML за неделю 31 августа – 6 сентября 2026 Anthropic: Claude Fable 5.1 и Mythos 5.1 Ура, у нас новая SOTA! Антропик обновили большие модели. Fable 5.1 получают все, Mythos 5.1 друзья антропик. Позициронируется с упором на науку, особенно биологию. Mythos на Terminal-Bench 4.0 набирает 60.9%, Fable 55.8%, Astra между ними с 57.9%. Fable 5.1 подросла вдвое на научной версии Terminal-Bench, с 24.7% до 52.6%. Контекст 1М, выход 128К, $10/$50, кэш $0.25 против $1 у Astra. Требования к безопасности такие же драконовские Блогпост, Документация OpenAI: GPT-6 Astra и GPT-6 Pro Ура, у нас новая SOTA! Компания объявила что это AGI.  Тут сложно сказать, но в среднем посильнее Fable 5.1: Terminal-Bench 4.0 57.9% против 55.8% у Fable 5.1. Хотя например на Humanity's Last Exam наоборот: Fable 65%, Astra 57.2%. Контекст 1М, выход 128К. Цена $10/$50, кэш $1. При >272К контекста вход дорожает вдвое, выход в полтора раза. А еще теперь каждый tool call идет через отдельную систему мониторинга безопасности. Доступна в PRO подписке. Блогпост, API , лимиты Google: Gemini 3.8 Flash Google видимо выпускает по Flash на каждый свой спринт. Третий за шесть недель. По бенчам немного хуже Opus/Sol при цене в 7 раз ниже, Есть подозрение что только по бенчмаркам. Контекст 1М, выход 64К, все как обычно очень мультимодально. $0.75/$3.75 до конца года. Блогпост, Model Card World Labs: Atlas Atlas учили сразу на тексте, картинках, видео и 3D, и она может делать из коробки разное: видео с заданной траекторией камеры, реконструкция пространства по одной или сотне фотографий и продолжение сцены во времени. При реконструкции на выходе облака точек и гауссины, которые дальше правятся в обычном 3D-софте. Ранний доступ по заявке. Блогпост Mostik: модели общаются без текста Стартап с простой идеей - для общения друг с другом модели сейчас передают токены, а могли бы напрямую латентные состояния, не теряя гору информации. Здесь же модели модели сшиваются с помощью отдельно обучаемого Mostikа™ как человеческая многоножка. В демо GLM-5.2 на 753B отдает латенты в Qwen-3.5 на 4B, и 4B закрывает половину разрыва до большой модели. В общем, будем умирать от не интерпретируемых моделей еще дешевле и эффективнее. Mostik , подробности, X Runway: GWM Worlds 2 Слоп-игровой движок. Модель стримит видео 720p при 24 fps со звуком 48 кГц, а игрок по ходу крутит камеру, переписывает сцену текстом, разговаривает с персонажами и может позвать второго человека в тот же мир. Конечной длины нет: мир продолжается авторегрессией через скользящий KV-кэш. Проблемы расползания мира со временем присутствуют. Research preview, публичного API нет. Исследование Runway: Solaris Слоп-вэб-интерфейс. Рисует UI покадрово как интерактивное видео в 720p и реагирует на клики, перетаскивания и набор текста. Логику берет на себя LLM, которая решает, что должно произойти, а Solaris только показывает результат. Мелкий текст, длинные сессии пока не держатся, доступ по заявке. Блогпост Alibaba/AMAP: DreamX-Creator Открытый видеогенератор от подразделения китайских карт AMAP (лол). Из первого кадра и промпта 7B-модель делает пять секунд при 24 fps с аудиодорожкой, а отдельный 5B-рефайнер удваивает разрешение до 2K. GitHub, Веса, Статья Менее значительные релизы: Alibaba: Qwen3.8-Max-0902 - минорное обновление закрытого Qwen3.8-Max. лучше в коде, мультиагентных сценариях и разборе графиков с документами. Модель inclusionAI: LLaDA-Image - Очередная новая Image модель. 6B, рисует, редактирует, есть референсы и читаемый текст. 50 шагов в базе, 2–4 в Turbo, 53.53 на Qwen-Image-Bench. Обещают скоро выкатить рецепт обучения GitHub, Веса Viggle: Viggle-Animate - пересадка движения из видео на нового персонажа с одного отредактированного кадра. Внутри файнтюн MiniMax H3 на 33.1B, в 6.1 раза быстрее Wan2.2-Animate-14B. Веса DeemosTech: Hyper3D WorldGen - из одной картинки собирает сцену, где передний план разложен на отдельные меши, а фон сделан через Gaussian Splatting. Объекты двигаются и заменяются, все экспортируется в Blender. Уже доступно на Hyper3D. WorldGen, DeemosTech
5 840
18
Прилетел на ECCV 2026 в Malmo. Если кто-то ещё тут: заглядывайте 8 сентября на воркшоп по мультимодальным агентам, около 14:30 буду рассказывать как делаем VLA для GUI
5 401
19
Весной я писал: ПО ДА ВАЙ ТЕСЬ (Докладчиками на Practical ML) Вы подались. Теперь мы с программным комитетом сидим на прогонах отобранных докладов. Доклады на очень высоком уровне Программу Practical ML Conf 2026 уже можно посмотреть. Конференция пройдет 19 сентября. Теперь хочу позвать вас в гости: послушать доклады и наконец-то увидеть всех этих людей не в телеграме! ПРИ ХО ДИ ТЕ ПРИ ХО ДИ ТЕ
6 355
20
Мы с GPT-6 Astra долго размышляли и я придумал революционную вещь из первых принципов Ключевые проблемы LLM: - Промпты можно проинтерпретировать неоднозначно и существует много решений для одного промпта и агент не может установить какое именно требует пользователь. - Результат не детерменирован, поэтому даже при запуске одного и того же промпта может быть много разных результатов. Первое делает результат неоднозначным, а второе не позволяет сделать его стабильным. Мы решаем это тратя больше попыток, то есть сжигая токены, что очень дорого. Решение в том, чтобы ограничить промпты. Нужно, чтобы промпты состояли не из произвольных конструкций, а из заготовок: "И", "ИЛИ", "ЕСЛИ" и так далее. В таком случае скиллы тоже могут быть не свободными промптами, а переиспользуемыми кусочками логики, которые получают на вход некие настройки и делают ровно то, что нужно. Что-то вроде "СКИЛЛ(ВХОД1, ВХОД2)". Любой скилл становится просто очереднвм тулколлом для модели. Чтобы было проще делать агентов, можно сразу в этот язык встроить лупы: "ЦИКЛ(СКИЛЛ, УСЛОВИЕ ОСТАНОВКИ)" Самое главное, что можно обратиться к работам советских ученых и построить этот язык промптов на рекурсивных грамматиках. Тогда все эти конструкции можно комбинировать. Возможно представить результат любой сложности в виде промпта! Вместо написания простыней маркдауна можно будет собирать результат как конструктор. Если так же сделать результат исполнения промпта строго однозначным, то можно будет верифицировать его и итеративно улучшать качество решения, а не каждый раз начинать заново. Можно будет добавить кеширование и какой упрощённый формат промпта, который можно будет сохранить на диск и передавать для воспроизведения на другом компьютере. Со всеми этими компонентами, моделям потребуется гораздо меньше параметров, ведь им больше не придётся разбирать интент пользователя: интент будет описан явно! Модели буду работать намного быстрее и дешевле. Я сейчас занимаюсь разработкой MVP этой системы. Рабочее название: Язык Промптов (ЯП). Я уверен, что за этим будущее. Если интересны инвестиции, пишите в лс.
6 448