В эпоху бума нейросетей неудивительно, что Data Science и ML — среди самых высокооплачиваемых профессий в ИТ (по данным «Хабр»).
Освоить перспективное направление можно в онлайн-магистратуре «Прикладной анализ данных и машинное обучение» от МИФИ и Skillfactory. Это привычная магистратура, но учиться вы будете онлайн в удобное время.
За два года получите фундаментальные знания с фокусом на практику от преподавателей вуза и экспертов из крупных компаний. Освоите Data Science и Machine Learning с нуля до продвинутого уровня. Выберете направление — ML или MLOps. В финале получите диплом гособразца МИФИ.
При этом сохраняются все студенческие льготы, включая отсрочку от армии. А с господдержкой обучение может стоит от 198 р/месяц. Чтобы поступить, нужен диплом о высшем образовании или студенческий билет последних курсов вуза.
Подавайте заявку до 25 июля и получите бесплатно доступ к курсу на выбор стоимостью до 300 000 рублей, а также к курсу по математике для подготовки к вступительным испытаниям.
Реклама. ООО "СКИЛФЭКТОРИ". ИНН 9702009530. erid: 2W5zFGE6Hfn
Освоить перспективное направление можно в онлайн-магистратуре «Прикладной анализ данных и машинное обучение» от МИФИ и Skillfactory. Это привычная магистратура, но учиться вы будете онлайн в удобное время.
За два года получите фундаментальные знания с фокусом на практику от преподавателей вуза и экспертов из крупных компаний. Освоите Data Science и Machine Learning с нуля до продвинутого уровня. Выберете направление — ML или MLOps. В финале получите диплом гособразца МИФИ.
При этом сохраняются все студенческие льготы, включая отсрочку от армии. А с господдержкой обучение может стоит от 198 р/месяц. Чтобы поступить, нужен диплом о высшем образовании или студенческий билет последних курсов вуза.
Подавайте заявку до 25 июля и получите бесплатно доступ к курсу на выбор стоимостью до 300 000 рублей, а также к курсу по математике для подготовки к вступительным испытаниям.
Реклама. ООО "СКИЛФЭКТОРИ". ИНН 9702009530. erid: 2W5zFGE6Hfn
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤖 OpenAI снова тормозит выпуск своей открытой модели — и, похоже, всерьёз её боится
Ожидаемый релиз новой open-source модели от OpenAI снова откладывается. Сэм Альтман заявил, что команде нужно больше времени для дополнительных тестов и анализа рисков:
> "Нам нужно время для дополнительных проверок и анализа высокорисковых областей" — написал он в X.
Модель собирались опубликовать на следующей неделе, но теперь сроки стали неопределёнными. Это уже второй перенос — в начале лета релиз тоже отложили, тогда на месяц.
Что делает этот релиз особенным:
▪ Это будет первая открытая модель от OpenAI за долгие годы
▪ Её можно будет скачать, запускать локально и адаптировать под свои задачи
▪ По слухам, она получит умения к рассуждению, а не просто генерацию текста
▪ Внутри — веса, доступные всем. Это не GPT-5, а реальный open-source
▪ Возможен гибридный режим — локальная работа + подключение к облачным сервисам OpenAI для сложных задач
Альтман намекает, что результат получился "неожиданный и потрясающий", а вице-президент по исследованиям Эйдан Кларк добавляет:
> "По возможностям модель феноменальна, но у нас высокая планка для открытых релизов."
Иными словами, OpenAI боится того, что у них получилось. После выкладки весов назад дороги не будет — любая компания, государство или энтузиаст сможет использовать и дорабатывать модель без ограничений. На фоне растущих опасений по поводу автономных ИИ, эта осторожность вполне объяснима.
Разработчикам остаётся ждать. Но если слухи подтвердятся, эта модель действительно может стать самой мощной из всех открытых, и перевернуть ландшафт ИИ-разработки.
Ожидаемый релиз новой open-source модели от OpenAI снова откладывается. Сэм Альтман заявил, что команде нужно больше времени для дополнительных тестов и анализа рисков:
> "Нам нужно время для дополнительных проверок и анализа высокорисковых областей" — написал он в X.
Модель собирались опубликовать на следующей неделе, но теперь сроки стали неопределёнными. Это уже второй перенос — в начале лета релиз тоже отложили, тогда на месяц.
Что делает этот релиз особенным:
▪ Это будет первая открытая модель от OpenAI за долгие годы
▪ Её можно будет скачать, запускать локально и адаптировать под свои задачи
▪ По слухам, она получит умения к рассуждению, а не просто генерацию текста
▪ Внутри — веса, доступные всем. Это не GPT-5, а реальный open-source
▪ Возможен гибридный режим — локальная работа + подключение к облачным сервисам OpenAI для сложных задач
Альтман намекает, что результат получился "неожиданный и потрясающий", а вице-президент по исследованиям Эйдан Кларк добавляет:
> "По возможностям модель феноменальна, но у нас высокая планка для открытых релизов."
Иными словами, OpenAI боится того, что у них получилось. После выкладки весов назад дороги не будет — любая компания, государство или энтузиаст сможет использовать и дорабатывать модель без ограничений. На фоне растущих опасений по поводу автономных ИИ, эта осторожность вполне объяснима.
Разработчикам остаётся ждать. Но если слухи подтвердятся, эта модель действительно может стать самой мощной из всех открытых, и перевернуть ландшафт ИИ-разработки.
👍4❤3😁3
🎉 On‑device LLM от Apple теперь доступен в React Native!
Команда Callstack представила в предварительном релизе пакет
Что доступно в превью:
• Генерация текста с адаптацией “на лету”
• Потоковый вывод ответов для интерактивности
• Структурированный JSON‑вывод с валидацией через Zod
• Совместимость с Vercel AI SDK — меняйте провайдеры и модели одной строкой
Почему это важно:
• 🔒 Конфиденциальность: весь AI работает локально — данные не покидают устройство
• 🚀 Мгновенный отклик без сети
• 🌐 Оффлайн‑режим всегда под рукой
Что под капотом:
• Модель на ~3 млрд параметров, оптимизированная для iOS
• Поддержка quantization и LoRA‑адаптеров для рерайта и суммаризации
Требования:
• React Native 0.80+ или Expo Canary с New Architecture
• Стабильный релиз — с выходом iOS 26
💡 Возможности:
• Умные редакторы текста
• Ассистенты с доступом к контенту устройства
• Интерактивные функции без интернета
В ближайших обновлениях:
• Более простой API
• Поддержка вызовов функций
• Расширение на Android
📌 https://www.callstack.com/blog/on-device-apple-llm-support-comes-to-react-native
Команда Callstack представила в предварительном релизе пакет
@react-native-ai/apple, который позволяет использовать на устройствах Apple их Foundation Models прямо в React Native 📱 Что доступно в превью:
• Генерация текста с адаптацией “на лету”
• Потоковый вывод ответов для интерактивности
• Структурированный JSON‑вывод с валидацией через Zod
• Совместимость с Vercel AI SDK — меняйте провайдеры и модели одной строкой
Почему это важно:
• 🔒 Конфиденциальность: весь AI работает локально — данные не покидают устройство
• 🚀 Мгновенный отклик без сети
• 🌐 Оффлайн‑режим всегда под рукой
Что под капотом:
• Модель на ~3 млрд параметров, оптимизированная для iOS
• Поддержка quantization и LoRA‑адаптеров для рерайта и суммаризации
Требования:
• React Native 0.80+ или Expo Canary с New Architecture
• Стабильный релиз — с выходом iOS 26
💡 Возможности:
• Умные редакторы текста
• Ассистенты с доступом к контенту устройства
• Интерактивные функции без интернета
В ближайших обновлениях:
• Более простой API
• Поддержка вызовов функций
• Расширение на Android
📌 https://www.callstack.com/blog/on-device-apple-llm-support-comes-to-react-native
❤2🔥2
Forwarded from Machinelearning
LG AI Research представила EXAONE 4.0 (предыдущие версии) , свою ризонинг-модель. Разработчики называют ее «гибридным ИИ», и это не просто маркетинговый ход. По сути, это сплав классических языковых способностей с мощным механизмом логических рассуждений, унаследованным от предшественника EXAONE Deep.
Главная фишка — пошаговый подход к решению задач, основанный на выстраивании цепочки мыслей. Это позволяет модели хорошо справляться не только с текстами, но и со сложными областями вроде математики, науки и программирования.
В LG решили не размениваться на мелочи и не придумывать собственные удобные бенчмарки, а сразу вышли на глобальную арену.
Модель показала себя более чем достойно на самых сложных и актуальных тестах. Например, на GPQA-Diamond, который проверяет научные знания, она набрала 75.4 балла, а в математическом AIME 2025 — все 85.3. Судя по графикам, EXAONE 4.0 уверенно конкурирует как с открытыми, так и с передовыми закрытыми моделями на английском языке, а также демонстрирует отличные результаты на корейском и недавно добавленном испанском.
1. EXAONE 4.0 Professional (32B параметров) — заточена под медицину, право и другие сложные предметные области. Уже сдала 6 национальных сертификационных экзаменов в Корее.
2. EXAONE 4.0 On‑Device (1.2B параметров) — работает офлайн прямо на устройстве. При этом она вдвое компактнее, но быстрее предыдущей версии. Идеально для задач с требованиями к приватности и скорости отклика.
Появилась модель, которая решает больше edge‑кейсов, чем Qwen‑235B, но при этом требует в 7 раз меньше памяти.
Еще:
- Обучена на 14T токенах.
- Поддерживает Model Context Protocol (MCP)
- Поддерживает**Function Calling** — интеграция с внешними инструментами и API прямо через LLM.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #EXAONE #LG
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🛠 Вышел новый генератор CAD‑моделей по чертежам — и он реально работает!
GenCAD умеет превращать чертежи в 3D‑модели и сразу генерирует параметрический CAD‑код. Для сложных и детализированных объектов он пока не подойдет, но с простыми деталями вроде винтиков и креплений справляется отлично.
📎 Идеально для быстрого прототипирования стандартных элементов.
📄 Paper: https://openreview.net/pdf?id=e817c1wEZ6
🔗 Website: https://gencad.github.io
💻 Code: https://github.com/ferdous-alam/GenCAD
GenCAD умеет превращать чертежи в 3D‑модели и сразу генерирует параметрический CAD‑код. Для сложных и детализированных объектов он пока не подойдет, но с простыми деталями вроде винтиков и креплений справляется отлично.
📎 Идеально для быстрого прототипирования стандартных элементов.
📄 Paper: https://openreview.net/pdf?id=e817c1wEZ6
🔗 Website: https://gencad.github.io
💻 Code: https://github.com/ferdous-alam/GenCAD
👍4❤2🔥2😁1
🧪 **Stanford и Google представили Marin** — первую полностью открытую LLM, разработанную на JAX
Новая модель Marin — результат сотрудничества Stanford University и команды Google AI. Это первая полностью open-source модель, обученная с нуля на JAX, и доступна под лицензией Apache 2.0.
🚀 Что внутри:
— JAX
— Слияние вычислений потерь и градиентов для ускорения
— Встроен Splash Attention, чтобы нагрузка шла напрямую на ускорители, а не простаивала в ожидании Python
Marin — не просто ещё одна LLM, а референсный стек с открытой «кухней» для обучения больших моделей на JAX.
🟠 Github: https://github.com/stanford-crfm/marin
🟠 Блог: https://developers.googleblog.com/en/stanfords-marin-foundation-model-first-fully-open-model-developed-using-jax/
🟠 Гайд: https://docs.jax.dev/en/latest/quickstart.html
@bigdatai
Новая модель Marin — результат сотрудничества Stanford University и команды Google AI. Это первая полностью open-source модель, обученная с нуля на JAX, и доступна под лицензией Apache 2.0.
🚀 Что внутри:
— JAX
jit объединяет forward-backward-update в один ядро — Слияние вычислений потерь и градиентов для ускорения
— Встроен Splash Attention, чтобы нагрузка шла напрямую на ускорители, а не простаивала в ожидании Python
Marin — не просто ещё одна LLM, а референсный стек с открытой «кухней» для обучения больших моделей на JAX.
@bigdatai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3❤2🥰1
🔒 LLM Guard — инструмент для защиты взаимодействий с большими языковыми моделями. Этот проект помогает фильтровать вредоносные запросы, предотвращать утечки данных и противостоять инъекциям в промпты.
Система включает сканеры для анализа как входящих запросов, так и исходящих ответов, включая проверку токсичности, чувствительных данных и даже фактологической согласованности. Подходит для интеграции в продакшн-среды.
🤖 GitHub
@bigdatai
Система включает сканеры для анализа как входящих запросов, так и исходящих ответов, включая проверку токсичности, чувствительных данных и даже фактологической согласованности. Подходит для интеграции в продакшн-среды.
🤖 GitHub
@bigdatai
👍4❤2
⚡️ Klavis AI — открытая платформа для интеграции MCP в AI-приложения. Проект предлагает готовые решения для работы с популярными сервисами вроде YouTube, Gmail и GitHub через единый API, избавляя разработчиков от необходимости писать клиентский код для каждого сервиса.
Инструмент имеет поддержку мультиплатформенных сценариев. Klavis позволяет одновременно использовать инструменты разных сервисов через единый интерфейс. Есть возможность как облачного использования, так и self-hosted развертывания.
🤖 GitHub
@bigdatai
Инструмент имеет поддержку мультиплатформенных сценариев. Klavis позволяет одновременно использовать инструменты разных сервисов через единый интерфейс. Есть возможность как облачного использования, так и self-hosted развертывания.
🤖 GitHub
@bigdatai
❤2👍2🔥1
📚 Команда AI VK всю неделю делилась самыми любопытными статьями с ICML 2025 — а мы делимся ими с вами.
Что успели обсудить:
🔸 Быстрые трансформеры без softmax
🔸 Как понять, что датасет для GNN вообще имеет смысл
🔸 Определение GPU и софта по выходу модели
🔸 Почему LLM странно отвечают на простые запросы
🔸 Как локальность объясняет креативность диффузионок
🔸 И как немного токсичности помогает модели быть умнее
Что успели обсудить:
🔸 Быстрые трансформеры без softmax
🔸 Как понять, что датасет для GNN вообще имеет смысл
🔸 Определение GPU и софта по выходу модели
🔸 Почему LLM странно отвечают на простые запросы
🔸 Как локальность объясняет креативность диффузионок
🔸 И как немного токсичности помогает модели быть умнее
Telegram
AI VK Hub
Всем привет!
Всю прошлую неделю мы старались для вас и делились короткими обзорами статей с ICML 2025:
🔸Высокопроизводительные трансформеры на базе MatMuls.
🔸Проблемы оценки качества наборов данных для графового машинного обучения.
🔸Метод HSPI — определение…
Всю прошлую неделю мы старались для вас и делились короткими обзорами статей с ICML 2025:
🔸Высокопроизводительные трансформеры на базе MatMuls.
🔸Проблемы оценки качества наборов данных для графового машинного обучения.
🔸Метод HSPI — определение…
❤4👍2🥰1
📊 Plotly for R — пакет для создания интерактивной визуализации в R с использованием JavaScript-библиотеки plotly.js. Позволяет превращать статические ggplot2-графики в динамические веб-визуализации с помощью одной функции
Инструмент имеет поддержку анимаций, кастомизации подсказок и интеграции с Shiny. Пакет особенно полезен для создания интерактивных дашбордов и отчетов в RMarkdown.
🤖 GitHub
@bigdatai
ggplotly(). Инструмент имеет поддержку анимаций, кастомизации подсказок и интеграции с Shiny. Пакет особенно полезен для создания интерактивных дашбордов и отчетов в RMarkdown.
🤖 GitHub
@bigdatai
👍2🔥2
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Replit, позиционирующая себя как инструмент для вайбкодинга, оказалась в центре скандала. Джейсон Лемкин, основатель SaaStr, подробно описал свой опыт, который начался с восторга от скорости прототипирования и перерос в серьезные проблемы.
Несмотря на явные и многократные инструкции не вносить изменения без разрешения, ИИ-агент удалил его производственную базу данных. Ситуацию усугубила противоречивая реакция техподдержки, которая сначала заявила о невозможности восстановления данных, а затем все же смогла их вернуть.
Лемкин пришел к выводу, что Replit пока не готов для серьезной работы. Инструмент не только проигнорировал прямые запреты, но и не смог обеспечить "заморозку кода".
theregister.com
Агент, представленный Composite AI, автоматизирует рутинные действия в интернете: клики, ввод текста и навигацию по сайтам. Ключевое отличие от большинства аналогов в том, что он работает локально в браузере пользователя, а не в облаке. Это дает ему прямой доступ к входу в учетные записи пользователя без необходимости сложной настройки или передачи данных на сторонние серверы.
По заявлению разработчиков, инструмент работает на любом веб-сайте и выполняет действия в реальном времени. Пока агент доступен только на macOS. Бесплатная пробная версия действует 30 дней и включает 1000 запросов к топовым моделям. Платный тариф стоит 20 долларов в месяц за те же 1000 запросов, которые предоставляются ежемесячно.
composite.com
Соцсеть X скоро получит собственный инструмент для создания видеороликов из текстовых описаний. По словам Илона Маска, новая фича под названием «Imagine» будет основана на интеграции технологий стартапа Hotshot, который его компания, xAI, приобрела в марте, с чат-ботом Grok.
Х планирует дать пользователям возможность быстро создавать креативные вирусные видео. Это позволит ей конкурировать с Veo от Google. Еще до поглощения Hotshot был известен в сообществе ИИ-энтузиастов своими разработками в области text-to-video.
finance.yahoo.com
На саммите RISC-V в Китае NVIDIA анонсировала открытие платформы CUDA для поддержки процессоров с открытой архитектурой RISC-V. Впервые в истории проприетарная технология выходит за пределы экосистем x86 и Arm, что может значительно ускорить внедрение RISC-V в высокопроизводительных системах.
Согласно анонсу, CPU на базе RISC-V теперь смогут выступать в роли центрального управляющего компонента в ИИ-системах, использующих технологии NVIDIA. Компания уже продемонстрировала референсную архитектуру, где процессор RISC-V отвечает за операционную систему и логику, графические ускорители NVIDIA - за интенсивные вычисления, а DPU - за сетевые задачи.
RISC-V в сети X
ИИ-компании Scale AI, Turing и Toloka отказываются от услуг низкооплачиваемых разметчиков данных в пользу узкопрофильных специалистов. Этот тренд обусловлен появлением моделей нового поколения, способных к ризонингу. Для их обучения простого аннотирования данных уже недостаточно.
Новая стратегия требует от экспертов не просто маркировать данные, а демонстрировать свой мыслительный процесс, например, в формате цепочки рассуждений. Инженеры и ученые решают комплексные задачи, а модель учится на их примерах.
ft.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍2🔥2
🚀 MegaTTS 3 теперь действительно умеет клонировать голос
Ранее ByteDance выпустила MegaTTS 3 — мощную модель синтеза речи, но не добавила ключевой компонент: WavVAE-энкодер, необходимый для голосового клонирования.
Теперь ситуация изменилась.
🎉 Разработчик ACoderPassBy выложил совместимый WavVAE-энкодер на ModelScope — и голосовое клонирование с MegaTTS 3 наконец-то работает. Качество звучания — на уровне.
Что это даёт:
— 🎙 Кастомные синтезированные голоса
— 🧠 Эксперименты с озвучкой на open-source стекe
— 🚀 Альтернатива StyleTTS и другим TTS-платформам
https://huggingface.co/spaces/mrfakename/MegaTTS3-Voice-Cloning
Ранее ByteDance выпустила MegaTTS 3 — мощную модель синтеза речи, но не добавила ключевой компонент: WavVAE-энкодер, необходимый для голосового клонирования.
Теперь ситуация изменилась.
🎉 Разработчик ACoderPassBy выложил совместимый WavVAE-энкодер на ModelScope — и голосовое клонирование с MegaTTS 3 наконец-то работает. Качество звучания — на уровне.
Что это даёт:
— 🎙 Кастомные синтезированные голоса
— 🧠 Эксперименты с озвучкой на open-source стекe
— 🚀 Альтернатива StyleTTS и другим TTS-платформам
https://huggingface.co/spaces/mrfakename/MegaTTS3-Voice-Cloning
🔥4❤3👍2
🤖 Financial Times: Microsoft усиливает AI-команду — и делает это агрессивно
За последние 6 месяцев Microsoft наняла 24 бывших исследователя Google DeepMind, включая бывшего главу инженерной команды Gemini. Это не просто найм — это перехват элиты.
💡 Почему это важно?
Напомним: если совет OpenAI официально объявит о достижении AGI (ИИ, превосходящий человека в большинстве экономически значимых задач), Microsoft теряет доступ к новым моделям OpenAI.
📌 Это прописано в их контракте.
📌 После AGI Microsoft должна будет идти дальше своими силами.
📌 А значит — ей нужны собственные учёные, чтобы строить frontier‑модели.
🎯 И вот вопрос на миллион:
Знает ли Microsoft что-то, чего не знаем мы?
Почему именно сейчас она масштабирует свою AI-команду так быстро и так дорого?
Возможно, гонка за настоящим AGI куда ближе, чем мы думаем.
За последние 6 месяцев Microsoft наняла 24 бывших исследователя Google DeepMind, включая бывшего главу инженерной команды Gemini. Это не просто найм — это перехват элиты.
💡 Почему это важно?
Напомним: если совет OpenAI официально объявит о достижении AGI (ИИ, превосходящий человека в большинстве экономически значимых задач), Microsoft теряет доступ к новым моделям OpenAI.
📌 Это прописано в их контракте.
📌 После AGI Microsoft должна будет идти дальше своими силами.
📌 А значит — ей нужны собственные учёные, чтобы строить frontier‑модели.
🎯 И вот вопрос на миллион:
Знает ли Microsoft что-то, чего не знаем мы?
Почему именно сейчас она масштабирует свою AI-команду так быстро и так дорого?
Возможно, гонка за настоящим AGI куда ближе, чем мы думаем.
❤4👍2🔥2