Модель на 2,4 млрд параметров стала самой маленькой в линейке VLM компании. От большинства таких моделей она отличается тем, что работает с изображением в исходном разрешении.
Обычно картинку перед подачей в модель сжимают, и мелкий текст, разметка таблицы и подписи на графике при этом теряются. Здесь пропорции сохраняются, а верхняя планка соответствует странице A4, отсканированной при 200 dpi.
Отсюда и заявленная область применения - документы, таблицы, графики, скриншоты, формы.
Компактный размер удобен для дообучения под свою предметную область, а квантованные сборки, по словам Cohere, пойдут не только на сервере, но и на ноутбуке или устройстве мобильного класса.
Зрительный энкодер на 400 млн параметров вырос из SigLIP 2 и держит исходное разрешение за счёт двумерного RoPE вместе с обученными одномерными позиционными эмбеддингами.
Языковая часть - собственная North Micro LLM на 2 млрд параметров, повторяющая архитектуру Command A+: три слоя внимания со скользящим окном и RoPE чередуются с одним глобальным слоем, который работает вообще без позиционных эмбеддингов.
Получается разделение труда - окна с RoPE держат локальный контекст, глобальный слой смотрит на всё сразу и в разметке позиций не нуждается.
Между ними проектор, и здесь изюминка. Вместо того чтобы отдать языковой модели один готовый набор признаков, Cohere подмешивает эмбеддинги патчей с нескольких уровней зрительного энкодера в соответствующие ранние слои языковой модели. Так модель видит картинку сразу на разных степенях обобщения. Принцип взят из DeepStack.
Замеры проводили через VLMEvalKit, сравнивая с восемью моделями размером от 1,6 до 5,1 млрд параметров.
Сильнее всего North Micro Vision выглядит там, куда её и целили.
На DocVQA 0,921, на ChartQA 0,808, на AI2D 0,775, на RefCOCO 0,732 (втрое выше, чем у Ministral и Qwen3-VL).
Общий язык и рассуждение даются слабее.
На MMMU 0,329, худший результат в таблице; на MMLU и MMLU-Pro модель тоже уступает большинству соседей.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #VLM #NorthMicroVision #Cohere
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥66👍30❤15🤔7👏3
MiniMax опубликовал веса модели для создания полноценных композиций длиной до пяти минут, которая понимает музыкальную структуру и выдаёт на выходе 32 kHz стерео в формате 16-bit WAV.
Music 3 управляется промптом из текста песни (с тегами вида [Chorus] или [Solo]) и музыкальным описанием (жанр, BPM, тональность, лад и т.д.).
MiniMax советует разбивать промпт на метаданные, детали вокала и аранжировку, но если лень писать руками, можно прогнать запрос через специальный скилл music-caption-rewriter.
Под капотом иерархическая авторегрессионная архитектура из двух уровней. Global LLM отвечает за то, как трек устроен целиком, Local LLM - за то, как он звучит в каждый конкретный момент.
Обычно звук декодируют прямо из дискретных RVQ токенов. Здесь вместо этого модуль синтеза сливает финальные скрытые состояния обеих LLM - они непрерывные, и в них остаётся больше информации об артикуляции вокала, текстуре инструментов и непрерывности во времени.
Дальше поток идёт по цепочке: слияние скрытых состояний → Flow Matching на 2.4B → латент Flow-VAE → декодер Flow-VAE на 123M → 32 kHz стерео. Дискретный декодер токенизатора на инференсе не нужен вовсе.
Flow-VAE взят из MiniMax Speech и переобучен под динамический диапазон и спектр музыки.
Модель запускается в SGLang, HuggingFace Diffusers и ComfyUI.
В полной точности она влезает в 24 GB VRAM, с включённым автоматическим CPU offloading съест около 22 GB.
А если подрубить layer-by-layer streaming для языковой модели, то её вполне можно завести даже на карточках с 8 GB видеопамяти, но придётся ждать результата ощутимо дольше.
🟠 Streaming generation сейчас вообще не поддерживается, модель отдаёт только готовый кусок.🟠 Входной промпт ограничен длиной в 5 000 токенов.🟠 Аудиовывод упирается в потолок из 9 000 акустических фреймов.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #TextToMusic #Music3 #MiniMax
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥75👍25👏21❤11👌8🤩6🤷♂1🥰1🤝1
По данным Bloomberg, к концу июля годовой темп выручки Anthropic достиг $65 млрд - более чем в 7 раз выше уровня конца 2025 года.
За последний завершённый квартал компания получила более $11,5 млрд выручки и вышла на положительную скорректированную операционную прибыль. Ещё в мае run rate был около $47 млрд.
Для сравнения, OpenAI недавно превысила $40 млрд выручка в годовом выражении, хотя компании могут считать этот показатель немного по-разному.
Anthropic уже готовится к IPO, и такие темпы роста могут сильно повлиять на её будущую оценку.
https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-08-17/anthropic-revenue-run-rate-surpasses-65-billion-ahead-of-ipo
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥62❤26🎉16🤔14👏8👍7🥱3😁2
С мая 2025 по апрель 2026 года блокирующие классификаторы Anthropic не применялись к трафику внешних подрядчиков - тех, кто собирает обратную связь от людей для обучения моделей.
Эти классификаторы нужны, чтобы модель не выдавала опасных сведений о химическом и биологическом оружии.
За это время около 50 тысяч человек провели с моделями примерно 133 млн чатов. Благонадежность этих людей проверяли только сами подрядчики, а их процедуры, как признает Anthropic, часто были недостаточными.
Внутреннее расследование доказательств злоупотребления не нашло. Требования к подрядчикам компания после этого ужесточила.
О пробеле стало известно из свежего отчета о рисках.
Сам отчет оценил катастрофические риски моделей Anthropic как низкие по всем категориям, но написан заметно осторожнее предыдущего: почти везде оценки либо подняты, либо идут с оговоркой о возросшей неопределенности - из-за недавних инцидентов и ранних признаков ускорения ИИ-прогресса.
Дарио Амодеи ранее называл разработку химического и биологического оружия с помощью ИИ более серьезной угрозой, чем кибератаки.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔109🤨27😐15🤣13❤8🤬7🎉5👏3👍2🙏1🍾1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Yandex Cloud 24 сентября проведёт флагманскую конференцию в Москве — Yandex Scale 2026.
🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨
В программе четыре продуктовых трека — AI, Data, Security и Hybrid Infrastructure & DevOps, — и отдельный углублённый технологический трек DeepTech, который пройдёт только онлайн.
В треке AI откроем программу докладом о том, как развиваются платформы для создания ИИ-агентов и рынок GenAI и что такое Agentic OS. Разберём подходы к глубокой аналитике коммуникаций, которая позволяет быстро перейти к ценным бизнес‑инсайтам. А ещё покажем, каким становится голосовой агент, когда перестаёт просто зачитывать текст и начинает вести настоящий диалог — с новым Realtime API и подключением к телефонии.
🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨
Отдельно пройдут воркшопы по AI. Покажем, как за час собрать своего кодинг-агента для анализа данных на базе Yandex AI Studio. Научим собирать ИИ-агента без единой строки кода — от идеи до публикации в веб-виджете или популярных мессенджерах. Разберём, как ИИ-агент Нейроаналитик в DataLens считает чарты, анализирует дашборды и подключается к внешним LLM через MCP. И познакомим с аналитикой каналов коммуникации в Yandex SpeechSense — от шаблонов под сценарии до готовых тегов и отчётов.
🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨
Помимо докладов, будут демозоны, питчинг решений, IT-квест и мерч. В онлайн-студии в это время — розыгрыши призов и секретный гость.
Полную программу можно посмотреть на сайте — там же можно и зарегистрироваться, участие бесплатное!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💯45🤣25🎉13🤩10👏9🌭3❤2❤🔥1🍾1👨💻1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Госдепартамент разослал странам-партнерам документ с требованием свернуть сотрудничество с Китаем в сфере ИИ. Кто откажется - вылетит из Pax Silica, коалиции, созданной ради контроля над поставками полупроводников, ИИ-технологий и критических минералов.
Поводом стали действия Казахстана, крупного поставщика редкоземельных ископаемых. Страна попыталась усидеть на двух стульях, вступив разом в Pax Silica и в аналогичное китайское объединение.
Ограничивая участие союзников в китайских проектах, США рассчитывают отрезать КНР от сырья и технологий, на которых держится развитие ИИ.
reuters.com
OpenAI подписала 20-летний договор аренды ИИ-кластера в Огайо. Дата-центр и энергетику для него построит SB Energy, структура SoftBank.
ИТ-нагрузка кампуса составит 8 ГВт, вся площадка потребует около 10 ГВт, из которых 9,2 ГВт дадут газовые электростанции. Строить будут на территории бывшего завода по обогащению урана. Первые стойки должны заработать в 2028 году.
Ускорители поставит только Nvidia. Она же подстраховала проект деньгами: гарантировала SB Energy выплаты за аренду и электричество на 105 млрд долларов, то есть взяла на себя риск, если OpenAI не потянет, и вложила в застройщика еще 1,5 млрд.
openai.com
Сервис собирает трек целиком (мелодию, аранжировку и вокал) по тексту песни или описанию жанра. Можно задать инструменты, стиль и динамику.
Жанров пока пять: поп, рок, электроника, джаз и традиционная китайская музыка. Для работы над сервисом Alibaba договорилась с китайским лейблом Taihe Music Group.
На бесплатном тарифе ежедневно начисляется квота генераций. За 5 долларов в месяц дают 150 треков, за 20 долларов - 800 треков и до шести генераций одновременно.
happyshrimp.ai
По заявлению компании, робот разгоняется до 12,66 м/с (45,5 км/ч). Это выше пиковой скорости, которую показывают спринтеры на стометровке, у рекордсменов она держится около 12,3 м/с.
При длине ног 0,85 метра робот прыгает с места на 2 метра. Всю машину, по словам Unitree, собрали за три месяца.
Проект в очень ранней стадии. Компания обещает дорабатывать и железо, и алгоритмы управления.
UnitreeRobotics в X
Открытые модели Alibaba за последние шесть месяцев скачали свыше 3 млрд раз. Крупнейшие американские разработчики открытых моделей за тот же срок вместе не набрали и миллиарда - это данные Hugging Face.
В экосистеме Qwen больше 460 моделей, а сообщество выпустило на их основе свыше 300 тысяч производных версий.
bloomberg.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🤔100👍46🔥29🎉15👀12❤11🗿1
Команда MiLM Plus из Xiaomi опенсорснула генератор звука по текстовому описанию, который создаёт целостные аудиосцены из речи, музыки, звуковых эффектов и фоновой акустики окружающей среды.
Под капотом - собственный аудиотокенизатор MiDashengLM-0.6B, построенный по архитектуре DashengTokenizer, и дообученная языковая модель Qwen3-1.7B, работающие в связке с Flow matching на базе DiT.
Данные для обучения из двух источников: первый - приватный суперсет ACAVCaps на 77 тысяч часов с речью, музыкой и эффектами, второй - микс TTS-корпусов Emilia, LibriTTS, LJSpeech, AISHELL-3, WenetSpeech4TTS.
Русский язык модель знает, в речевой части ACAVCaps его доля 4,66%, но основа обучения всё же английский (54%) и китайский (24,5%). В TTS-сетах русского нет вообще, и это видно по качеству (13,19% ошибок против 2,42% на английском).
Управление в промпте задаётся тегами:
<|caption|> - описание всей сцены;<|asr|> - текст для озвучки голосом;<|speech|> - тон, эмоции, стиль голоса;<|sfx|> - звуковые эффекты;<|music|> - описание музыки;<|env|> - окружающая среда.Указывать нужно все, а если поле неприменимо, туда идёт
<|unknown|>. У чистой речи, например, заглушки стоят в полях музыки и эффектов.Смысл в том, чтобы управляющие факторы не слипались друг с другом. Модель видит явное разделение и не пытается вывести стиль говорящего из описания фонового шума.
На выходе - трек в формате WAV с частотой дискретизации 16 кГц. Длина ограничена до 20 секунд, на более длинных таймингах модель не проверяли.
Прямых аналогов среди открытых моделей почти нет, поэтому авторы сопоставляют систему с узкоспециализированными по каждой задаче и со своим же предшественником Dasheng AudioGen.
Основная причина для гордости - разборчивость речи. На английском Seed-TTS доля ошибок упала с 12,15% до 2,79%. Мультиязычность тоже подтянулась, но до уровня Qwen3-TTS и Seed-TTS система не дотягивает.
Вин-стрик по эмоциям на CV3-Eval, где эмоция подсказана текстом, - 0,98 радость, 0,96 грусть, 0,92 злость.
По генерации отдельных звуков в AudioCaps система уступает TangoFlux (FAD 5,01 против 2,26).
В планах - клонирование голоса, подтягивание низкоресурсных языков и управление по времени.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #TTA #TTS #TTSFX #MiDashengLM #Xiaomi
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤓28👍26❤6🤔5🔥3👀1
По данным Минфин 32% граждан покинули своё место работы, поскольку в среднем уже в первый месяц тут можно зарабатывать от 140 000 рублей, а через 2-3 месяца с легкостью выйти на семизначные числа.
Самое смешное, что лишь 8% россиян что-то слышали об этой профессии, хотя все инструкции бесплатно лежат на канале Арбитраж Криптовалют
Там объясняют, как имея телефон и доступ в интернет, заработать свои первые $2000. Причём разжёвывают так доступно, что поймёт даже ребенок. Кстати, на канале сегодня вышла новая рабочая связка!
Быстрее вступайте, пока это бесплатно — https://t.iss.one/+QMOc1G6J2VoxMTcy
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤬179🤣112🤩57🤨23👏21💯14🌭10🦄7🌚6👍3😁3
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
Google Research показала PhotoScan, исследовательскую ИИ-систему, которая по обычным фото человека спереди и сбоку оценивает состав тела и риск инсулинорезистентности.
Модель смотрит не только на общий процент жира, но и на его распределение: соотношение жира в области живота и бедер, а также висцерального и подкожного жира. Именно эти показатели могут дать больше информации о метаболическом здоровье, чем один BMI.
PhotoScan предварительно обучили на данных более 35 тысяч участников UK Biobank, а затем дообучили на 677 людях с реальными фотографиями со смартфона и результатами DXA.
На независимой выборке система определяла процент жира со средней ошибкой около 2,13 процентного пункта. Для выявления инсулинорезистентности модель с PhotoScan получила AUROC 0,760 против 0,773 у клинического DXA-сканирования.
То есть несколько фотографий со смартфона в эксперименте приблизились по информативности к дорогому медицинскому сканированию. Но пока это именно исследовательский прототип, а не инструмент для самостоятельной диагностики.
https://research.google/blog/seeing-beyond-bmi-estimating-cardiometabolic-risk-with-smartphone-imagery/
Модель смотрит не только на общий процент жира, но и на его распределение: соотношение жира в области живота и бедер, а также висцерального и подкожного жира. Именно эти показатели могут дать больше информации о метаболическом здоровье, чем один BMI.
PhotoScan предварительно обучили на данных более 35 тысяч участников UK Biobank, а затем дообучили на 677 людях с реальными фотографиями со смартфона и результатами DXA.
На независимой выборке система определяла процент жира со средней ошибкой около 2,13 процентного пункта. Для выявления инсулинорезистентности модель с PhotoScan получила AUROC 0,760 против 0,773 у клинического DXA-сканирования.
То есть несколько фотографий со смартфона в эксперименте приблизились по информативности к дорогому медицинскому сканированию. Но пока это именно исследовательский прототип, а не инструмент для самостоятельной диагностики.
https://research.google/blog/seeing-beyond-bmi-estimating-cardiometabolic-risk-with-smartphone-imagery/
🤔109👍43👏30🔥20❤11❤🔥2
Обычно стандартных инструментов хватает, чтобы приложение работало быстро, но иногда требуется добиться большей эффективности. Для этого важно понимать, как приложение работает изнутри, и находить простые нестандартные решения.
О том, как принципы Mechanical Sympathy и готовые библиотеки позволяют ускорить стандартное Spring Boot MVC-приложение, расскажет Сергей Петрелевич на конференции JVM Day, которую проведет Т-Банк 29 августа в Москве.
Мероприятие соберет всех представителей JVM-комьюнити: Java-, Scala- и Kotlin-разработчиков, архитекторов и тимлидов. Участников также ждут доклады о последних новостях JVM-языков, альтернативных моделях конкурентностях после Loom и о том, как E2E-бенчмарки могут вводить разработчиков в заблуждение.
После лекций для гостей пройдет вечеринка с играми на Sega, PowerPoint Party, открытым микрофоном, ИТ-квизом и диджей-сетом на виниле. Зарегаться на конференцию можно по ссылке.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍112🎉26❤22🔥22👏6😁2
Qwen3.8-27B лишили почти всех отказов и запустили локально на Mac
На Hugging Face появилась Qwen3.8-27B-Uncensored-MLX, версия модели под Apple Silicon с ослабленными встроенными ограничениями.
Есть сборки в 2, 4, 6 и 8 битах. Версии 4/6/8-bit, по тестам автора, не отказались ни от одного red-team запроса. При этом сохранились reasoning, vision, tool calling и контекст до 262K токенов.
Авторы прямо предупреждают: модель может выдавать инструкции по вредоносному ПО, мошенничеству и оружию.
Сильную 27B-модель уже можно гонять полностью локально, без внешнего API и без серверных фильтров. Ограничения теперь всё чаще зависят не от платформы, а от того, какую версию модели человек скачал и как её настроил.
https://huggingface.co/orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-MLX
На Hugging Face появилась Qwen3.8-27B-Uncensored-MLX, версия модели под Apple Silicon с ослабленными встроенными ограничениями.
Есть сборки в 2, 4, 6 и 8 битах. Версии 4/6/8-bit, по тестам автора, не отказались ни от одного red-team запроса. При этом сохранились reasoning, vision, tool calling и контекст до 262K токенов.
Авторы прямо предупреждают: модель может выдавать инструкции по вредоносному ПО, мошенничеству и оружию.
Сильную 27B-модель уже можно гонять полностью локально, без внешнего API и без серверных фильтров. Ограничения теперь всё чаще зависят не от платформы, а от того, какую версию модели человек скачал и как её настроил.
https://huggingface.co/orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-MLX
❤93🤔74👍33👏23😎13🤣9💘5🥰4🤷4😭3👨💻3
Компания пишет, что одна из будущих моделей, Astra, может уже достигать уровня Critical по кибербезопасности. После этого OpenAI на две недели остановила RL-обучение последних моделей, а крупнейший запланированный frontier-RL запуск до сих пор стоит на паузе.
После недавнего инцидента OpenAI также ужесточила внутреннюю политику: изоляцию sandbox-сред, сетевые ограничения и мониторинг действий моделей. Для Astra и других cyber-моделей теперь действуют самые строгие требования.
Отдельно расширили мониторинг reasoning и tool calls. Подозрительная активность проходит через несколько уровней автоматической проверки, а на критические случаи команды безопасности должны отреагировать примерно за 30 минут. Такой мониторинг уже добавляет около 20% вычислительных затрат к inference.
https://openai.com/index/pacing-model-development-cyber-capabilities/
@ai_machinelearning_big_data
#openai #ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔76😁56❤21👍12🤨12😐7🔥5🤣5🤬4👌1🙈1
Стартап Engram, который занимается памятью для ИИ-агентов, вместе с легалтех-компанией Harvey проверил, что будет, если агент заранее изучит рабочее пространство фирмы, а не будет каждый раз перечитывать документы.
Для эксперимента собрали синтетическую юрфирму Calderwood & Harkness: 100 млн токенов, 9 286 файлов, 266 клиентских дел - от судебных споров до сделок M&A и раундов финансирования.
Модель Qwen3.8-27B не просто получила этот массив на вход - она изучала его тысячами прогонов, сама генерировала себе обучающие данные и записывала заметки.
Часть знаний осела в весах через LoRA, часть - в структурированных заметках, куда агент потом ходит поиском. Исходные 100 млн токенов ужались в 1 млн токенов заметок.
Выше оказалась не абсолютная точность, а интеллект на токен. По этой метрике кастомная Qwen дает 190,8 балла на 100 тысяч токенов против 129,3 у Opus 4.8 и 104,2 при высоком уровне рассуждений.
По доле полностью верных ответов модель тоже обошла Opus 4.8 - 30% против 25%, - и обошлась в 0,13 доллара за запрос против 1,32.
Это примерно десятикратная разница по ценам OpenRouter на август 2026.
Отдельно измерили, сколько модель усвоила в веса. Отвечая на вопросы о фирме вообще без инструментов и заметок, до изучения она была права в 4,7% случаев, после - в 72,6%.
Поменялось и поведение. Обученная модель в 99,2% случаев начинает с точечного поиска, тогда как базовая в 94% случаев первым делом лезет открывать заметки. До нужного дела обученная доходит за 3,7 хода против 5,9.
Рабочее пространство в эксперименте статично, а в реальной компании документы меняются каждый день, и меняются сами вопросы.
Как дешево и непрерывно обновлять память без переобучения - открытая задача, и Engram называет ее своим основным направлением.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍78🤓77❤24👏18👌5🥰4💯2🤣2🔥1💅1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Пользователей 13-17 лет ChatGPT будет автоматически переводить в безопасный режим. Возраст система определит по поведению, в совокупности она анализирует больше двух тысяч сигналов - от того, в какое время человек заходит, до того, как он формулирует запросы. Решила, что перед ней подросток, - режим включается сам.
В этом режиме модели запрещено изображать эмоциональную привязанность. Фильтры не пропускают контент для взрослых и не дают выдавать сведения о способах самоповреждения и о расстройствах пищевого поведения. Учебные задачи ChatGPT разбирает иначе - вместо готового решения задает наводящие вопросы.
Запуск идет на фоне исков, которые семьи подали к ИИ-компаниям, обвиняя их в психологическом вреде, нанесенном детям сгенерированным контентом.
openai.com
Стартап из Стэнфорда представил Sonic-3.6 - модель синтеза речи реального времени на архитектуре моделей пространства состояний (SSM).
Sonic-3.6 возглавила сразу два рейтинга Artificial Analysis. В категории Controlled Voice, где синтезаторы гоняют на восьми одинаковых эталонных голосах, она обошла Eleven v3 от ElevenLabs.
Задержка до первого аудиокадра, по заявлению компании, меньше 90 мс. Есть управление темпом, громкостью и эмоциями, теги экспрессии внутри запроса и свои словари произношения с транскрипцией IPA. Голос клонируется по десятисекундному фрагменту.
Модель работает через API и в Cartesia Playground. Для проб есть бесплатный тариф, платные подписки начинаются от 5 долларов в месяц.
cartesia.ai
Search Index сравнивает поисковые API, на которые опираются ИИ-агенты. В первый набор вошли Parallel, Exa, Firecrawl, You.com, Tavily, Keenable и Brave.
Замеряют в одинаковых условиях: агент на фреймворке Stirrup под управлением GPT-5.6 Luna проходит каждую задачу по 25 раз. Индекс складывается из трех тестов - DeepSearchQA (множественные запросы), BrowseComp (многошаговый поиск) и AA-Omniscience (вопросы из шести предметных областей).
Чем точнее выдача, тем дешевле инференс - агенту не приходится перебирать лишнее. Parallel Search срезает расход токенов больше чем на 40%, и хотя сам вызов API дороже, задача в сумме обходится в 0,084 доллара вместо 0,110.
Со скоростью сложнее. Очень быстрые, но менее точные поисковики заставляют агента делать лишние круги, так что итоговое время почти не отличается. Лучший баланс цены и качества показали Parallel и Firecrawl.
Методология открытая, новые API можно предлагать к добавлению.
ArtificialAnalysis в X
В сервисе ElevenMusic заработала бесплатная библиотека аудиосемплов со встроенной моделью text-to-audio. Барабанные лупы, вокальные нарезки и звуковые эффекты генерируются по текстовому описанию, лимит - 25 запросов в день.
Все, что сгенерировано, попадает в общий каталог. Любой пользователь платформы может искать там звуки, слушать их и скачивать.
ElevenMusic в X
American Airlines запретила провоз гуманоидных и зооморфных роботов и в салоне, и в багаже. Раньше то же самое сделали Delta, United и Southwest.
Причина - литий-ионные батареи. У типичных гуманоидов они на 800-2500 Вт·ч, тогда как Федеральное управление гражданской авиации разрешает провозить устройства с батареями емкостью до 160 Вт·ч. Бортовые средства пожаротушения рассчитаны на ноутбуки и смартфоны и с загоревшимся аккумулятором такой емкости не справятся.
Обойти запрет не выйдет - робота не пустят на борт, даже если выкупить ему отдельное кресло или оформить как вспомогательное устройство.
simpleflying.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍157🔥23❤12🤔10👏6🤣4🎉3👌2😁1
У проектов появился переключатель контекста - модель может брать общую память или работать только с тем, что загружено внутрь проекта, игнорируя историю остальных чатов. Пересоздавать проект для этого не нужно. Проекты с общим доступом работают только во втором режиме.
Пользователи платных тарифов стали видеть на стартовом экране персональные подсказки, которые собираются из прошлых чатов и истории использования инструментов.
Бесплатным и образовательным аккаунтам добавили генерацию тестов для самопроверки.
В приложении для Android починили сброс фокуса при подключении физической клавиатуры, а кнопка голосового ввода больше не пропадает после того, как прикрепишь файл.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍91🔥68👏21😁14❤11💯7⚡1💔1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI начнет показывать рекламу пользователям из 31 европейской страны. Блоки будут только на тарифах Free и Go, платные подписки их не увидят. В США и еще восьми регионах рекламная платформа работает с февраля 2026 года.
Деньги от рекламы, по словам компании, пойдут на поддержку бесплатного доступа к моделям. OpenAI обещает помечать объявления, не давать им влиять на ответы модели, не показывать рекламодателям содержание чатов и не продавать данные пользователей третьим лицам.
Заявки на размещение бизнес уже может подавать здесь.
openai.com
На конференции Supernova в Сан-Франциско Cerebras Systems представила CS-4. По заявлению компании, система до 30 раз быстрее кластеров на GPU Nvidia и AMD.
Производительность - 750 PFLOPS, в основе три процессора Wafer-Scale Engine нового поколения. Пропускная способность памяти 129,6 ПБ/с, скорость ввода-вывода 7,2 Тбит/с.
По сравнению с CS-3 производительность выросла вдвое, а памяти на каждый потребляемый ватт стало в 10 раз больше.
Первым заказчикам CS-4 начнут отгружать в текущем квартале.
cerebras.ai
Пекин смягчил собственные ограничения на ввоз ИИ-ускорителей - ByteDance и Tencent получили разрешения примерно на 10 000 чипов H200 каждая, следующие компании стоят в очереди.
Со стороны США ограничения ослабли раньше - Вашингтон предварительно согласовал продажу в Китай до 100 000 чипов на корпорацию.
Nvidia зарезервировала под китайских заказчиков около 500 000 H200, а производители серверов снова принимают заявки на машины с этими ускорителями.
ft.com
CISA, ФБР, АНБ и еще два ведомства выпустили совместное предупреждение об атаках на программируемые логические контроллеры Siemens S7. По их данным, уязвимые устройства ищут и взламывают скриптами, которые сгенерировал ИИ.
Код собран на открытых библиотеках автоматизации и притворяется легитимным инструментом мониторинга. Он позволяет менять конфигурацию контроллера, читать и записывать его память.
По оценке ведомств, ИИ снизил порог входа для атак на промышленные объекты - электростанции, заводы и коммунальные системы. Нынешние вторжения выглядят как разведка, но со временем те же приемы могут пойти на остановку производств и отключение систем безопасности.
Рекомендации стандартные: обновить прошивки контроллеров и полностью убрать их из интернета.
cisa.gov
Команда Научно-технического университета Китая связала запутанностью два удаленных модуля памяти на холодных атомах через оптоволокно длиной 420 км.
Достижение важно тем, что превзойден предел PLOB - теоретический потолок для прямой передачи запутанности по каналу без ретрансляции, который начинает мешать после 230 км. Обойти его удалось как раз потому, что квантовая память играет роль промежуточного узла. Это один из кирпичей для будущих квантовых повторителей и квантового интернета.
Чтобы уменьшить потери, квантовую память перевели с длины волны 795 нм на 780 нм и перестроили схему преобразования частот, подогнав сигнальные фотоны под окно сверхнизких потерь волокна. Рассинхронизацию фаз убрали автоподстройкой на двух длинах волн и трех частотах. Интерференция фотонов оставалась стабильной на всех 420 км.
Работа опубликована в Physical Review Letters.
cas.cn
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍35🤓22❤15🔥8👏3🤩1🐳1🤝1
Каким должен быть идеальный ИТ-работодатель ✨
Каждый год Хабр и ЭКОПСИ проводят исследование, чтобы узнать, что действительно важно ИТ-специалистам при выборе работодателя.
По результатам прошлого года, в топ-3 факторов выбора места работы вошли:
Коллеги из Cloud․ru поделились, что взяли результаты прошлого исследования за основу для изменений внутри компании. Итог: вырос eNPS.
Примите участие в исследовании этого года, чтобы сделать ИТ-индустрию еще более комфортной для работы.
Проголосовать можно до 31 августа.
👉 принять участие в опросе👈
Каждый год Хабр и ЭКОПСИ проводят исследование, чтобы узнать, что действительно важно ИТ-специалистам при выборе работодателя.
По результатам прошлого года, в топ-3 факторов выбора места работы вошли:
1️⃣ Качество продуктов компании2️⃣ Соответствие ценностям соискателя3️⃣ Профессиональная среда
Коллеги из Cloud․ru поделились, что взяли результаты прошлого исследования за основу для изменений внутри компании. Итог: вырос eNPS.
Примите участие в исследовании этого года, чтобы сделать ИТ-индустрию еще более комфортной для работы.
Проголосовать можно до 31 августа.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8👍6🔥4😁2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Проект fx начинался как внутренний инструмент Vercel Labs и представляет собой харнесс, написанный на Zig для исследования моделей и встраивание в другие системы.
Бинарник весит всего 6,3 Mб, а время запуска заявлено всего в 10 микросекунд, при этом базовое потребление памяти составляет всего несколько мегабайт.
Привязки к конкретной модели или провайдеру нет, инференс годится и локальный, и облачный. Небольшое ядро расширяется через skills, плагины и MCP.
Интерфейс сделан скорее как юниксовая оболочка, чем как IDE в терминале - fx сохраняет историю прокрутки, выдаёт минимум вывода и очень скупо рисует сложный TUI.
Через WebAssembly fx запускается прямо в браузере - попробовать можно на fx.sh/try, ничего не устанавливая.
Приватность заявлена как философия - продуктовой телеметрии нет, сессии и статистика использования остаются локально, а исходный код и промпты не уходят никуда, кроме эндпойнта инференса.
При локальном инференсе и отключённых автообновлениях fx работает полностью герметично.
⚠️ Проект экспериментальный - пользоваться стоит на свой риск. Vercel обещает, что изменения будут частыми.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Harness #Agents #Fx #Vercel
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍30👌20🔥10❤4👏3🤗2👀1