GLM-5.1 теперь доступна для всех пользователей плана GLM Coding!
https://z.ai/subscribe
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml #glm
https://z.ai/subscribe
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml #glm
🎉47❤36👍31🔥12👏9
MTС Web Services (MWS) открывает регистрацию на всероссийский хакатон MTС True Tech Hack.
Он подойдет тем, кто любит строить работающие решения. Призовой фонд — 1,5 млн ₽.
С 10 по 24 апреля участники будут решать реальные задачи от продуктов MWS в командах по 2–5 человек. Хакатон состоится в двух треках:
– внутренний — для сотрудников МТС;
– внешний — для независимых команд со всей России.
Участников ждут задачи уровня production:
– GPTHub (MWS GPT) — универсальное веб-приложение на базе OpenWebUI, объединяющее текст, голос, изображения и файлы в одном чате;
– LocalScript (MWS Octapi) — локальная агентская система для генерации и валидации Lua-кода без передачи данных во внешние сервисы;
– WikiLive (MWS Tables) — модуль, объединяющий текст и таблицы в единый инструмент для совместной работы и управления знаниями.
Участвовать могут специалисты в областях системной аналитики, Data Science, инженерии данных, фронтенд‑ и бэкенд‑разработки, продуктового менеджмента и AI. Хакатон проходит в рамках сообщества MTС True Tech — площадки для обмена опытом и развития технологий.
«Это возможность для талантливых ребят испытать свои силы в решении реальных продуктовых задач и поработать с кейсами из индустрии», — рассказала директор по персоналу МТС Web Services Лия Королева.
Финал состоится в Москве. Победители разделят призовой фонд и смогут попасть на стажировку в МТС.
Регистрация открыта до 9 апреля на truetechhack.ru
@ai_machinelearning_big_data
Он подойдет тем, кто любит строить работающие решения. Призовой фонд — 1,5 млн ₽.
С 10 по 24 апреля участники будут решать реальные задачи от продуктов MWS в командах по 2–5 человек. Хакатон состоится в двух треках:
– внутренний — для сотрудников МТС;
– внешний — для независимых команд со всей России.
Участников ждут задачи уровня production:
– GPTHub (MWS GPT) — универсальное веб-приложение на базе OpenWebUI, объединяющее текст, голос, изображения и файлы в одном чате;
– LocalScript (MWS Octapi) — локальная агентская система для генерации и валидации Lua-кода без передачи данных во внешние сервисы;
– WikiLive (MWS Tables) — модуль, объединяющий текст и таблицы в единый инструмент для совместной работы и управления знаниями.
Участвовать могут специалисты в областях системной аналитики, Data Science, инженерии данных, фронтенд‑ и бэкенд‑разработки, продуктового менеджмента и AI. Хакатон проходит в рамках сообщества MTС True Tech — площадки для обмена опытом и развития технологий.
«Это возможность для талантливых ребят испытать свои силы в решении реальных продуктовых задач и поработать с кейсами из индустрии», — рассказала директор по персоналу МТС Web Services Лия Королева.
Финал состоится в Москве. Победители разделят призовой фонд и смогут попасть на стажировку в МТС.
Регистрация открыта до 9 апреля на truetechhack.ru
@ai_machinelearning_big_data
❤37🏆14🔥8🤣5🤨3🌚2😨2👍1🗿1
Ещё одна сильная история, которая вирусится на Reddit, о том, как ИИ поставил диагноз там, где врачи не смогли.
У мужчины из Индии был 62-летний дядя с тяжёлым набором болезней: диализ, диабет, гипертония и перенесённый инсульт. Плюс сильные мигрени, которые возникали только когда он ложился спать.
Его смотрели разные специалисты, делали МРТ и другие обследования. Но никто не мог объяснить, почему боль зависит от положения тела.
И тут подключили Claude.
В итоге устройство за $317, рекомендованное Claude, решило проблему, с которой не справились годы визитов к врачам.
7 врачей: «мы сделали все, что могли»
Claude: «вот решение»
reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1s41fny/25_years_multiple_specialists_zero_answers_one/
@ai_machinelearning_big_data
У мужчины из Индии был 62-летний дядя с тяжёлым набором болезней: диализ, диабет, гипертония и перенесённый инсульт. Плюс сильные мигрени, которые возникали только когда он ложился спать.
Его смотрели разные специалисты, делали МРТ и другие обследования. Но никто не мог объяснить, почему боль зависит от положения тела.
И тут подключили Claude.
«Он не просто указал на проблему. Он составил чёткий диагностический план: к какому врачу идти в первую очередь, какие анализы сдавать, какие вопросы задавать. Подобрал подходящий CPAP-аппарат, объяснил все настройки и даже написал инструкцию по обслуживанию на гуджарати, моём родном языке».
В итоге устройство за $317, рекомендованное Claude, решило проблему, с которой не справились годы визитов к врачам.
7 врачей: «мы сделали все, что могли»
Claude: «вот решение»
reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1s41fny/25_years_multiple_specialists_zero_answers_one/
@ai_machinelearning_big_data
1👍118🤩79👏35❤21🙏14🤣14🥰3😁3🔥2💯2
👀 Релиз SAM 3.1 - одной из самых сильных open-source моделей для компьютерного зрения.
Модель понимает, что происходит на изображении или видео, и умеет находить объекты по текстовому описанию. Можно буквально написать «человек в красной футболке» и она найдёт нужных людей.
Работает не только с картинками, но и с видео. Объект можно задать один раз, и дальше модель будет отслеживать его между кадрами.
Ключевая идея - open-vocabulary. Модель не ограничена фиксированными классами, как старые системы. Она оперирует огромным количеством понятий и может находить практически любые объекты.
Ещё важный момент можно комбинировать способы управления: текст, клики, рамки, маски. Это даёт гораздо больше контроля и точности.
Под капотом новая архитектура, где отдельно решаются задачи поиска объектов и их отслеживания. За счёт этого модель лучше различает похожие вещи и стабильнее работает на видео.
В репозитории уже есть всё для старта: готовые веса, код, примеры и ноутбуки.
По факту это уже не просто инструмент для разметки, а полноценный vision-движок, который можно встраивать в реальные продукты от аналитики видео до автоматизации разметки данных.
Теперь модель может отслеживать до 16 объектов за один проход.
С multiplexing все объекты обрабатываются одновременно:
• меньше лишних вычислений
• нет узких мест по памяти
Результат: скорость обработки видео увеличивается примерно в 2 раза
с 16 до 32 FPS на одном NVIDIA H100!
На новом бенчмарке SA-CO, который включает 270 тысяч уникальных концептов, SAM 3 достигает 75–80% от уровня человека.
https://github.com/facebookresearch/sam3
@ai_machinelearning_big_data
#ai #ml #llm #cv #python
Модель понимает, что происходит на изображении или видео, и умеет находить объекты по текстовому описанию. Можно буквально написать «человек в красной футболке» и она найдёт нужных людей.
Работает не только с картинками, но и с видео. Объект можно задать один раз, и дальше модель будет отслеживать его между кадрами.
Ключевая идея - open-vocabulary. Модель не ограничена фиксированными классами, как старые системы. Она оперирует огромным количеством понятий и может находить практически любые объекты.
Ещё важный момент можно комбинировать способы управления: текст, клики, рамки, маски. Это даёт гораздо больше контроля и точности.
Под капотом новая архитектура, где отдельно решаются задачи поиска объектов и их отслеживания. За счёт этого модель лучше различает похожие вещи и стабильнее работает на видео.
В репозитории уже есть всё для старта: готовые веса, код, примеры и ноутбуки.
По факту это уже не просто инструмент для разметки, а полноценный vision-движок, который можно встраивать в реальные продукты от аналитики видео до автоматизации разметки данных.
Теперь модель может отслеживать до 16 объектов за один проход.
С multiplexing все объекты обрабатываются одновременно:
• меньше лишних вычислений
• нет узких мест по памяти
Результат: скорость обработки видео увеличивается примерно в 2 раза
с 16 до 32 FPS на одном NVIDIA H100!
На новом бенчмарке SA-CO, который включает 270 тысяч уникальных концептов, SAM 3 достигает 75–80% от уровня человека.
https://github.com/facebookresearch/sam3
@ai_machinelearning_big_data
#ai #ml #llm #cv #python
3🤩78👍43🎉27❤17👏12🔥10🙏1🌚1👾1
Исследователи из MWS AI (входит в MTS Web Services), Университета ИТМО и IITU представили метод, который улучшает понимание диалога. Работа принята на EACL 2026, одну из главных конференций по NLP.
Ключевая проблема диалоговых систем заключается в том, что боты теряют контекст разговора, начинают отвечать мимо запроса, и в итоге пользователь получает нерелевантный результат. Новый подход меняет сам принцип обучения. Вместо того чтобы просто показывать модели правильные ответы, ей дают возможность самой находить решения и получать сигнал за точность. Для этого используется обучение с подкреплением GRPO.
Такой подход снижает требования к данным, упрощает перенос на новые сценарии и делает внедрение быстрее и дешевле. В экспериментах модель на 8 млрд параметров показала точность 41,9%, превзойдя GPT-4 с результатом 38,7%, а также более крупную модель на 32 млрд параметров.
Отмечается, что обучение может проходить на данных из других доменов, весь процесс укладывается в одну GPU, а код открыт.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍81👏23😁16🎉16💯7❤6🔥3👀1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Из-за ошибки в CMS в открытый доступ попали около 3000 внутренних документов Anthropic. Главной утечкой стала информация о разработке новой модели, которая в черновиках упоминается как Mythos и Capybara. Представители компании подтвердили тестирование продукта.
Mythos или Capybara представляет собой новый класс моделей, стоящий на ступень выше актуальной флагманской Opus. Разработчики заявляют о качественном скачке в логике, написании кода и кибербезопасности - результаты тестов значительно превосходят показатели Opus 4.6.
В документах говорится, что возможности модели по поиску уязвимостей могут представлять угрозу. Из-за этого релиз будет крайне осторожным: сначала API откроют узкой группе раннего доступа. Другой преградой для релиза стала высокая стоимость инференса - Anthropic пытается оптимизировать архитектуру, чтобы сделать использование модели рентабельным.
fortune.com
Обновление ориентировано в первую очередь на корпоративные IT-команды, которые смогут упаковывать рабочие процессы, интеграции и настройки MCP-серверов в версионируемые пакеты. Из коробки Codex поддерживает работу с Slack, Figma, Notion и Gmail.
Через эти плагины Codex может брать на себя задачи по планированию, сбору информации и координации, которые предшествуют разработке и управлять последующими процессами.
Новая функция уже доступна в приложении Codex, CLI и расширениях для IDE. В будущем OpenAI планирует запустить официальный каталог плагинов и добавить платформу для их публикации.
OpenAI Developers в сети Х
Федеральный суд США вынес предварительное постановление, запрещающее Министерству обороны разрывать связи с разработчиком чат-бота Claude. Судья встала на сторону стартапа, расценив действия властей как незаконную месть за корпоративную позицию, а не как защиту национальной безопасности.
Суд также отверг аргументы правительства о риске саботажа со стороны Anthropic. Юристы стартапа доказали техническую невозможность подобных сценариев: после развертывания модели на стороне заказчика компания лишается доступа к ней и не может удаленно отключить нейросеть, изменить ее код или отследить, как именно военные ее применяют.
Вступление судебного приказа в силу отложено на семь дней, чтобы дать правительству время на апелляцию. Представитель Минобороны назвал вердикт «позором», сославшись на фактические ошибки суда.
bloomberg.com
Google добавила в Gemini возможность легкого перехода с конкурирующих ИИ-платформ. Теперь можно перенести предпочтения, сохраненный контекст и полную историю чатов из ChatGPT и Claude.
Механика миграции работает двумя способами. Для переноса персональных настроек используется промпт: его нужно скопировать в старый ИИ-ассистент для генерации сводки, а затем вставить ответ в Gemini. Историю диалогов предлагается загружать архивом истории в формате ZIP объемом до 5 ГБ. Это позволит продолжить старые беседы уже в интерфейсе Google.
В рамках обновления раздел Past Chats также переименован в Memory.
blog.google
Вслед за релизом инструмента Video Studio на базе Seedance 2.0, CapCut открыла доступ к функциям генерации для новых регионов. Теперь обновление доступно пользователям из Европы, Канады, Австралии, Новой Зеландии и Южной Кореи.
Опробовать возможности модели можно в бесплатном пробном периоде на всех платформах сервиса, включая мобильное приложение, десктопный клиент и веб-версию.
Для пользователей сервиса также опубликовано руководство по работе с новыми ИИ-инструментами редактора.
СupCut в сети Х
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤31🤔28👍23🔥4👏2😍2