⭐️ OpenAI представили своего AI агента.

Operator — это ИИ-агент, который умеет работать с браузером, заказывать продукты, бронировать билеты и столики в ресторанах искать данные и тп.
Вам нужно просто описать свою задачу, а затем наблюдать в реальном времени, как оператор выполняет её за вас.
Доступ пользователям Pro уже открыт, для остальных обещают в ближайшем времени:
▪operator

⭐️ Open Operator
В преддверии релиза OpenAI Operator разработчики начали собирать полезные ресурсы, связанные с Operator и другими подобными решениями для автоматизации задач:
▪Github

⭐️ Новый лидер на Text-to-Image Arena! Imagen 3 от Google DeepMind✨

Imagen 3 дебютирует на первом месте, обойдя Recraft-v3 с впечатляющим отрывом в +70 очков!
Imagen 3 доступен на сайте .

⭐️ "Последний экзамен человечества"

Это тщательно собранный датасет с 3 000 вопросов, разработанный при участии сотен профильных экспертов, чтобы отразить границы человеческих знаний. Лучше всех справляется с ним DeepSeek R1 от, достигая 9.4%, у o1 отставание с 9.1%.
▪Dataset

⭐️ Можем ли мы генерировать изображения с помощью цепочки мыслей CoT?

Давайте проверим и улучшим генерацию изображений шаг за шагом.
Авторегрессионная генерация изображений + масштабирование выводов приводят к существенному улучшению генерации изображений на нескольких бенчмарках.
▪Github ▪Статья ▪HF

⭐️ Pika 2.1

Крутейший генератор видео уже на подходе 😁 Движение в реальном времени стало намного лучше!
Здесь, можно подать заявку на ранний доступ:
▪Доступ

⭐️ o3-mini станет бесплатной — работать с моделью скоро смогут все желающие!
▪Новость


⭐️ Anthropic. Представили Citations

Новая функция API, которая позволяет Claude обосновывать свои ответы на предоставленных вами источниках.

Еще Claude может процитировать конкретные предложения и отрывки, которые лежат в основе каждого ответа.
▪Новость

@ai_machinelearning_big_data


#news #ai #ml #machinelearning #deeplearning #openai #pika #chatgpt #Imagen #cot #Anthropic #Claude

🐋 DeepClaude

Высокопроизводительный LLM-интерфейс, который позволяет использовать возможности рассуждений DeepSeek R1 и творческие способности Claude с помощью единого и простого API и удобного иинтерфейса.

Особенности
🚀 Нулевая задержка - Очень быстрые ответы на базе высокопроизводительного API, написанного на Rust.
⚙️ Гибкая настройка соответствии с вашими потребностями
🌟 Открытый исходный код
🤖 Двойная мощь ИИ - объедините рассуждения DeepSeek R1 с и возможностями Claude

⭐️ DeepClaude объединяет обе модели, чтобы обеспечить:

- Новая SOTA 64,0% на бенчмарке aider polyglot
- 14-кратное снижение затрат по сравнению с предыдущей SOTA
- Повышенную точность генерации кода для различных языков программирования

git clone https://github.com/getasterisk/deepclaude.git
cd deepclaude

▪ Github
▪Docs

@ai_machinelearning_big_data


#DeepSeek #Claude #llm #ml #ai #DeepClaude #opensource

✨ «Values in the Wild»: глубокое погружение в ценностные ориентиры ИИ

В новом исследовании Anthropic команда провела первый в своём роде анализ «выхлопа» языковой модели Claude 3/3.5, чтобы понять, какие именно нормативные ценности она проявляет в реальных диалогах. Вот суть для специалистов по машинному обучению:

✔️ Задача
Выявить и таксономизировать ценности, на которых основаны ответы Claude, когда модель без прикрас взаимодействует с запросами пользователей.

🌟 Методология

Проанализировано 308 210 анонимизированных сессий Claude (18–25 февраля 2025).

Ценности извлекались автоматически «защитным» пайплайном, без прямого доступа людей к чату.

Собрана таксономия из 3 307 уникальных понятий, сгруппированных в пять крупных доменов: практические, эпистемические, социальные, защитные и личностные.

🌟 Ключевые выводы

Практика и знание. Более 50 % упоминаний — «эффективность», «точность», «прозрачность» и «профессионализм».

Контекстуальная гибкость. В разговоре об отношениях модель ценит «личные границы», в этических дискуссиях — «автономию человека».

Типы реакции. В большинстве случаев Claude поддерживает ценности пользователя, однако в ~3 % диалогов она «сопротивляется», отстаивая «предотвращение вреда» выше нарушений инструкций.

💡 Значение для ML‑практики

Составлена карта ценностей, которая позволяет выявлять «узкие места» alignment‑стратегий.

Таксономия и статистика реакций помогают прогнозировать поведение LLM в разных сценариях и проектировать более надёжные системы.

Подход демонстрирует, как можно сочетать автоматический анализ и приватность данных для глубокой оценки качественных характеристик модели.

🔜 Подробнее в полном тексте исследования:
https://anthropic.com/research/values-wild

🔜 Это ссылка на открытый датасет, в котором собраны все «ценности», выявленные у модели Claude 3/3.5 в исследовании «Values in the Wild».

@ai_machinelearning_big_data


#Anthropic #Claude

🌟 Новое исследование Anthropic: как люди используют Claude для эмоциональной поддержки, советов и общения

Ключевые выводы :
- Большинство чатов с ИИ (97%) посвящены практическим задачам — код, планирование, поиск информации.
- Всего 2,9 % диалогов классифицированы как «эмоциональные», и всего 0,5 % — как ролевые или «компаньонские» беседы.

🔜 Тематика аффективных чатов (это диалоги с ИИ, в которых ключевую роль играют эмоции и эмоциональная поддержка) невероятно разнообразна, пользователи запрашивали:
**Это исследование: типичные темы и запросы в аффективных беседах с Claude**

Запросы:
Советы по межличностным вопросам — 2,3 % всех бесед
• 3,8 % — улучшение устных и письменных коммуникативных навыков
• 3,5 % — преодоление сложностей в романтических отношениях
• 2,2 % — анализ психологической динамики в паре
• 1,4 % — решение задач воспитания детей
• 1,3 % — профессиональные переходы и неопределённость в карьере
• 1,0 % — несоответствие сигналов в личных отношениях

Коучинг — 1,1 % всех бесед
• 4,5 % — разработка персональных стратегий развития и роста
• 2,5 % — философские темы: смысл жизни, сознание
• 2,5 % — оптимизация поиска работы и карьерные переходы
• 1,6 % — принятие решений в условиях жизненных перемен
• 1,5 % — борьба с выгоранием и профессиональной усталостью
• 1,3 % — эмоциональные и коммуникативные трудности в отношениях

Психотерапия и консультирование — 0,3 % всех бесед
• 4,6 % — стратегии управления психическим здоровьем и благополучием
• 4,5 % — развитие профессиональных навыков для терапевтов
• 3,1 % — создание и ведение клинической документации
• 3,3 % — борьба с хроническими симптомами и тревожностью
• 2,9 % — экзистенциальный кризис и потеря смысла жизни
• 2,7 % — стресс на работе и профессиональные проблемы

Компаньонство — 0,3 % всех бесед
• 7,2 % — сложности и динамика в романтических отношениях
• 4,7 % — вопросы самоидентичности и экзистенциального смысла
• 3,2 % — формулировка поддерживающих сообщений при эмоциональном дистрессе
• 2,8 % — преодоление сильного эмоционального страдания
• 2,3 % — постоянное одиночество и трудности в налаживании связей
• 1,9 % — противостояние экзистенциальному страху и потере смысла

Большинство пользователей Клода готовы углубляться в сложные темы при условии стабильной эмпатии от ИИ.

➡️ «Отказы» (pushback) в эмоциональных чатах встречаются в менее 10 % случаев — почти всегда из соображений безопасности (диеты, самоповреждения, медицинская диагностика).

Эффект на настроение пользователя:
• При анализе первых и последних трёх сообщений аффективных диалогов отмечается явный рост положительных эмоций у пользователей.
• Пользователи завершают такие сессии с более оптимистичным настроем.

Методика исследования
- Проанализировано 4,5 млн диалогов пользователей Claude Free и Pro.
- Отобрано 131 484 «эмоциональных» диалога с помощью Clio — системы анонимного анализа от Anthropic.
- Исключены генеративные задачи (статьи, рассказы и т. п.), чтобы сфокусироваться на личном общении.

Что дальше?
- Исследователи планируют изучить долгосрочные психологические эффекты: от эмоциональной зависимости до изменения ожиданий в реальных отношениях.
- Расширить исследования на голосовые и видеоформаты.
- Выработать лучшие практики кризисной поддержки и направления к профессионалам.

➡️ Читать полностью

@ai_machinelearning_big_data


#Anthropic #claude