🩺 Боксер 5 лет жил с щелчком в челюсти.

За долгие годы 17 врачей не смогли ему помочь, рентген ничего не показывал.

Чат-бот выдал диагноз за минуту: смещение сустава и рекомендовал сделать - простое упражнение языком.

Он попробовал — и щелчок исчез.

🔜 Добро пожаловать в эру ИИ-медицины.
Пациенты загружают симптомы или даже МРТ — и получают точные диагнозы с вероятностью до 92%.

LLM доверяют сложнейшие кейсы: спинальные патологии, редкие болезни крови и другие «неуловимые» диагнозы.

📊 Новые метрики подтверждают эффективность ИИ:

— MAI-DxO — MAI-DxO — это система оркестрации медицинского ИИ (AI orchestration system), разработанная для объединения разных моделей и инструментов диагностики в единую "умную" систему, которая диагностирует в 4 раза точнее, чем врачи

— HealthBench -это открытый бечмарк для оценки медицинских навыков и точности диагностики, содержит 5000 реальных медицинских cлучаев в формате чатов между пациентом и моделью.

Что самое интересно:
— Когда ИИ работает один — точность диагнозов 95%
— Когда вмешивается человек — точность диагноза падает до 75%: врачи зачастую занижают тревожность, упускают детали

Иногда именно ИИ замечает то, что упустили 17 специалистов.

📌 Источник


@ai_machinelearning_big_data


#ai #ml #medecine

✔️ Евросоюз опубликовал свод правил для ИИ-разработчиков в преддверии AI Act.

Брюссель выпустил практическое руководство, которое должно помочь компаниям подготовиться к вступлению в силу Закона об ИИ. Документ детализирует требования к моделям общего назначения по трем ключевым направлениям: прозрачность, авторское право и безопасность.

Разработчикам предстоит документировать источники данных для обучения, предоставлять интерфейсы для аудита и внедрять фильтры для защищенного контента. Требования по безопасности включают обязательное проведение red-teaming и оценку рисков.

Нормы станут обязательными со 2 августа 2025 года, и их публикация сигнализирует об отказе регулятора откладывать сроки, несмотря на просьбы бизнеса. Штрафы за несоблюдение могут достигать 35 миллионов евро или 7% от оборота.
digital-strategy.ec.europa.eu

✔️ GitHub Copilot упрощает модель оплаты за своего кодинг-агента.

GitHub изменил модели тарификации для Copilot coding agent, делая ее более предсказуемой. Теперь каждая сессия работы с агентом, будь то создание нового pull-request или изменение существующего, будет стоить ровно один «премиум-запрос».

Это изменение устраняет неопределенность в расходах. Независимо от сложности задачи и количества затронутых файлов, стоимость сессии остается фиксированной. По заявлению GitHub, такой подход позволит пользователям делегировать агенту до 20 раз больше задач в рамках своей месячной подписки.

Стоит отметить, что хотя использование премиум-запросов стало предсказуемым, расход минут GitHub Actions все еще зависит от времени, которое требуется агенту на выполнение работы. Функция доступна в публичной бета-версии для всех платных планов GitHub Copilot.
github.blog

✔️ Создатели Manus полностью ушли из Китая из-за геополитики.

Стартап Butterfly Effect, разработчик популярного ИИ-агента Manus, ликвидировал всю свою команду в Китае. Это часть стратегии по минимизации геополитических рисков, поскольку основной целевой рынок компании - США. Ранее стартап уже перенес штаб-квартиру из Китая в Сингапур, куда переехали и его основатели.

Компания, получившая поддержку от фонда Benchmark, теперь активно нанимает сотрудников в новых офисах в Калифорнии и Токио. Решение полностью свернуть операции в КНР отражает растущую тенденцию среди технологических стартапов с глобальными амбициями. Они вынуждены дистанцироваться от Китая, чтобы избежать политического давления и обеспечить себе доступ на западные рынки.
theinformation.com

✔️ Reka выложила в опенсорс модель Flash 3.1

Стартап Reka, основанный выходцами из DeepMind и FAIR, представил новую открытую модель Reka Flash 3.1. Эта модель с 21 миллиардом параметров показывает высокую производительность в задачах, связанных с программированием, и позиционируется как сильная основа для создания ИИ-агентов. Она уже доступна на Hugging Face, через API и в Playground.

Одновременно компания выпустила библиотеку Reka Quant. Она позволяет сжимать модель до 3.5 бит практически без потери производительности - падение метрик составляет всего 1.6% по сравнению с 6.8% у стандартных методов.
reka.ai

✔️ AWS запускает маркетплейс для ИИ-агентов, Anthropic в числе первых партнеров.

Amazon Web Services на следующей неделе представит собственный маркетплейс для ИИ-агентов. Платформа, запуск которой ожидается на саммите AWS в Нью-Йорке, позволит стартапам напрямую предлагать свои разработки огромной базе корпоративных клиентов облачного гиганта. Anthropic станет одним из ключевых партнеров на старте, что даст ему серьезное преимущество в конкуренции с OpenAI.

Модель работы будет напоминать магазины приложений: AWS будет взимать комиссию, а разработчики смогут продавать своих агентов по подписке. Запуском собственной площадки Amazon следует тренду, заданному конкурентами. Аналогичные маркетплейсы уже есть у Google Cloud, Microsoft, Salesforce и ServiceNow.
techcrunch.com

✔️ OpenAI упустили Windsurf — Google нанял ключевых людей и взял лицензии, не покупая компанию.

Google заплатил $2.4 млрд, на $600 млн меньше, чем OpenAI.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🔅 Vibe Kanban — оркестрация AI-кодеров в одном окне

Позволяет можно запускать и управлять сразу несколькими AI-агентами для кодинга: Claude Code, Gemini CLI, Codex — всё в одном дашборде.

▶️Что умеет:
- параллельный запуск агентов
- трекинг задач
- переключение между моделями на лету
- встроенный review и контроль над результатами
- backend написан на Rust, frontend на React, всё разворачивается локально
Полностью open-source

🟡 Репозиторий: https://github.com/BloopAI/vibe-kanban
🟡Документация: https://www.vibekanban.com/


@ai_machinelearning_big_data

#ai #aiagent #opensource #Claude #Gemini

🖥 Дженсен Хуанг: США должны продавать чипы даже Китаю — это усилит наше лидерство в AI

Глава NVIDIA объяснил, почему экспорт AI-чипов — это не слабость, а стратегия:

🗣 «Половина AI-разработчиков в мире — китайцы. Пусть они строят свои системы на нашей технологии.»

💡 Что он имеет в виду:

— Если весь мир (включая Китай) работает на американских чипах, платформах и фреймворках,
— США получают техническое и инфраструктурное преимущество,
— А значит — долгосрочное лидерство в AI, даже если некоторые страны развивают собственные модели.

🔍 А как же риски? Военные, шпионские?

> «Они не будут строить военные системы на чужих чипах. Просто не могут себе это позволить.»

Технологии, от которых зависит твой конкурент— это не оружие. Это рычаг влияния.

И чем больше стран завязаны на американском стеке — тем выше шансы, что США останутся в центре мировой AI-инфраструктуры.

Еще из интересного, после того как MIT выпустили исследование о том, что ИИ якобы снижает когнитивные способности человека, Хуанг в своём стиле — дал "жесткий" ответ:

> “Я не читал это исследование, лол”
> “Я каждый день пользуюсь ИИ — и мои когнитивные навыки только растут”

▪ Критическое мышление никто не отменял
> “Я не принимаю ответ как есть — я его анализирую, критикую, уточняю”
> “Такой подход и развивает мышлени

• Полное интервью Дженсена

@ai_machinelearning_big_data

#ai #Ml #nvidia

🔅 Elon Musk винит "плохие данные" за провалы Grok. Но это не вся правда

Elon Musk заявил, что проблемы Grok (например когда модель считала себя Гитлером) связаны с "плохими обучающими данными", и пообещал, что в версии v7 всё будет исправлено, потому что они "очистят датасет".

▶️ Звучит просто. Но если всё дело в данных — зачем тогда продолжают выпускать Grok-4, зная, что он обучен на том же грязном корпусе?

Это больше похоже на попытку перевести фокус с реальных проблем, которые глубже и серьёзнее:

– Выравнивание (alignment) становится всё сложнее
– Проблемы не только в данных, а в самой архитектуре, управлении памятью, RLHF и недостаточной прозрачности модели
– “Плохие данные” — это симптом, а не корень проблемы

Возможно, Grok просто не справляется с масштабом данных, и это не фиксятся «переобучением на v7».

📌 Мы всё ещё в той точке, где модели растут быстрее, чем понимание того, как их контролировать.

@ai_machinelearning_big_data

#elonmusk #grok