✔️ OpenAI анонсировала дату проведения DevDay.

OpenAI объявила, что ее следующая конференция для разработчиков, DevDay, состоится 6 октября 2025 года в Сан-Франциско. На мероприятии выступят Сэм Альтман и Грэг Брокман. DevDay традиционно становится площадкой для главных анонсов OpenAI, и в этом году разработчикам обещают ранний доступ к информации о будущих продуктах и технологиях.

Конференция планирует собрать более 1500 разработчиков. Регистрация на очное участие открыта в формате подачи заявок до 30 июля, а приглашения будут разосланы в середине августа. Стоимость участия составит 650 долларов. Для тех, кто не сможет присутствовать лично, будет организована прямая трансляция основной части мероприятия, а записи остальных сессий опубликуют позже.
openai.com

✔️ Proton представила Lumo: защищенный чат-бот с фокусом на приватность.

Швейцарская компания Proton, известная своим одноименным почтовым сервисом, выпустила автономного ИИ-ассистента Lumo. Чат-бот позиционируется как безопасная альтернатива продуктам от крупных технологических корпораций.

Lumo умеет обобщать документы, писать код, составлять черновики писем и отвечать на веб-запросы. Сервис работает исключительно на открытых языковых моделях, размещенных в собственных дата-центрах Proton в Европе. Вся переписка защищена сквозным шифрованием с "нулевым доступом", что не позволяет самой компании или третьим лицам читать и хранить сообщения.

Попробовать Lumo можно без регистрации через веб-клиент или мобильные приложения, но с ограничениями. Платная подписка Lumo Plus за $12.99 в месяц снимает лимиты на общение и позволяет загружать файлы большего размера.
proton.me

✔️ Google DeepMind Aeneas: открытая ИИ-система для восстановления латинских надписей.

Google DeepMind выпустила Aeneas, опенсорсный инструмент на базе ИИ, предназначенный для помощи историкам в работе с фрагментарными древними надписями. Система анализирует неполные транскрипции и изображения, после чего определяет вероятное место и дату происхождения текста, предлагает варианты недостающих слов и находит аналоги в корпусе известных надписей.

Модель, обученная на 200 000 каталогизированных текстов, является развитием более ранней системы Ithaca для греческого языка. В исследовании, опубликованном в Nature, Aeneas улучшил генерацию научных гипотез в 90% случаев, а его оценки происхождения и датировки совпали с консенсусом ученых.

Aeneas доступна бесплатно для ученых, преподавателей и сотрудников музеев.
theguardian.com

✔️ AWS закрывает свою ИИ-лабораторию в Шанхае.

Amazon Web Services объявила о закрытии своей исследовательской ИИ-лаборатории в Шанхае. В компании это решение назвали трудным, оно завершает семилетнюю историю работы центра, который занимался передовыми разработками в области машинного обучения. По словам одного из научных сотрудников, подразделение расформировывают из-за "стратегических корректировок на фоне напряженности между США и Китаем".

Лаборатория, открытая в 2018 году, была весьма продуктивной: на ее счету более 100 научных публикаций и создание популярной open-source библиотеки Deep Graph Library. В лучшие времена в ней работало более 1000 человек.
ft.com

✔️ Компания Марка Цукерберга разработала нейромоторный браслет, работающий без персональной калибровки.

Устройство, разработанное в Reality Labs представляет собой браслет, который считывает электрическую активность мышц предплечья (sEMG), напрямую декодируя двигательные намерения пользователя.

Главное достижение - разработка универсальной модели, обученной на данных тысяч людей. В отличие от аналогов, требующих длительной настройки под каждого человека, эта система работает из коробки, без предварительной калибровки под новых пользователей.

В тестах интерфейс продемонстрировал распознавание рукописного ввода со скоростью почти 21 слово в минуту, точное определение дискретных жестов (щипки, свайпы) и плавное управление курсором. При этом короткая персональная донастройка на данных конкретного пользователя может повысить точность еще на 16%.
nature.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🚀 Команда Qwen только что представила новую модель: Qwen3‑235B‑A22B‑Thinking‑2507, нацеленную на глубокие рассуждения.

За последние 3 месяца модель была масштабирована и доработана специально для задач логики, математики, науки и программирования. Среди ключевых улучшений:

✅ Улучшенные способности к рассуждению, решению задач и анализу
✅ Повышенная точность в следовании инструкциям и использовании инструментов
✅ Поддержка нативного 256K контекста — для полноценной работы с длинными цепочками мыслей

🧠 Модель изначально работает в режиме reasoning — включать ничего не нужно. Она самостоятельно строит длинные логические цепочки, обеспечивая максимальную глубину и точность.

🟡Hugging Face: https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
or https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507-FP8
🟡ModelScope: https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
or https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507-FP8
🟡API Doc: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/models#16ff9753e1ctz

🧩 Новый Thinking‑режим поднимает планку для reasoning‑моделей в открытом доступе.

@data_analysis_ml

✔️ Новый крутой выпуск 3Blue1Brown о диффузионных моделях!

Популярный ютубер (совместно с Welch Labs) простыми словами и красивой анимацией объяснил, как работают генераторы изображений и видео.

▪ 40 минут — от основ до тонкостей
▪ Для новичков + русские субтитры

P.S. Отличный вариант для первого знакомства с технологией и анимация на канале вышла реально на новый уровень!

🟠 Смотрим: тут
🟠 Смотрим в телеграм

@data_analysis_ml

#ИИ #ДиффузионныеМодели #МашинноеОбучение

⚡️ Почему лучшие разработчики всегда на шаг впереди?

Потому что они знают, где брать настоящие инсайд!
Оставь “программирование в вакууме” в прошлом, выбирай свой стек — подпишись и погружайся в поток идей, лайфхаков и знаний, которые не найдёшь в открытом доступе.

ИИ: t.iss.one/ai_machinelearning_big_data
Python: t.iss.one/pythonl
Linux: t.iss.one/linuxacademiya
Devops: t.iss.one/DevOPSitsec
Базы данных: t.iss.one/sqlhub
Мл собес t.iss.one/machinelearning_interview
C++ t.iss.one/cpluspluc
Docker: t.iss.one/devops_teleg
Хакинг: t.iss.one/linuxkalii
МЛ: t.iss.one/machinelearning_ru
Data Science: t.iss.one/datascienceiot
Javascript: t.iss.one/javascriptv
C#: t.iss.one/csharp_ci
Java: t.iss.one/java_library
Python собеседования: t.iss.one/python_job_interview
Мобильная разработка: t.iss.one/mobdevelop
Golang: t.iss.one/Golang_google
React: t.iss.one/react_tg
Rust: t.iss.one/rust_code
ИИ: t.iss.one/vistehno
PHP: t.iss.one/phpshka
Android: t.iss.one/android_its
Frontend: t.iss.one/front
Big Data: t.iss.one/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.iss.one/data_math
Kubernets: t.iss.one/kubernetc
Разработка игр: https://t.iss.one/gamedev
Физика: t.iss.one/fizmat
SQL: t.iss.one/databases_tg

Папка Go разработчика: t.iss.one/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.iss.one/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.iss.one/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.iss.one/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
😆ИТ-Мемы: t.iss.one/memes_prog
🇬🇧Английский: t.iss.one/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.iss.one/vistehno

🖥 Chatgpt для кода в тг: @Chatgpturbobot -

📕Ит-книги: https://t.iss.one/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
💼ИТ-вакансии t.iss.one/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi

Подпишись, чтобы всегда знать, куда двигаться дальше!

🎥 Pusa 1.0 — простой и быстрый способ превращать картинки в видео

Это новая модель на основе Wan2.1-T2V-14B, специально обученная для задач image-to-video. По сравнению с предыдущей версией (Wan-I2V-14B), она показывает заметные улучшения:

– Обучение обошлось всего в $500 (в 200 раз дешевле)
– Генерация видео работает в 5 раз быстрее
– Поддерживает задание начального и конечного кадра, продление видео и его «достраивание»

Модель получилась компактной, дешёвой в обучении и удобной для реального использования.

📌 Идеально подойдёт для визуальных историй, коротких видео и экспериментов с генерацией.

🟢project page: https://yaofang-liu.github.io/Pusa_Web/
🟢code: https://github.com/Yaofang-Liu/Pusa-VidGentd
🟢 model: https://huggingface.co/RaphaelLiu/PusaV1

✔️ Быстрый LoRA-инференс для моделей Flux с Diffusers и PEFT

LoRA-модули давно стали стандартом для кастомизации моделей генерации изображений. Но большинство гайдов не показывают, как эффективно запускать *LoRA-инференс* в проде.

Новая статья от команды HuggingFace раскрывает, как добиться ускорения LoRA-инференса на моделях семейства *Flux*.

⚡ Что в рецепте оптимизации:
1. torch.compile() — ускорение инференса на уровне графа
2. *Flash Attention 3* — если модель поддерживает
3. Динамическая *FP8-квантизация весов* — если совместимо с GPU
4. *Hotswapping LoRA* — смена адаптеров без полной перекомпиляции 🤯

📊 Тестировали на:
— Flux.1-Dev
— NVIDIA H100 и RTX 4090
— Ускорение минимум в 2 раза

Подход в целом применим и к AMD‑GPU.

🔗 Читайте статью и смотрите код:
https://huggingface.co/blog/lora-fast

🚨 GLM‑4.5 и GLM‑4.5‑Air от Zai_org — открытые MoE‑модели, способные тягаться с Claude 4 Opus и обгоняющие Gemini 2.5 Pro.

🔹 GLM‑4.5: 355B параметров (32B активных)
🔹 GLM‑4.5‑Air: 106B параметров (12B активных)
🔹 Поддержка *128K контекста* + *function calling*
🔹 Два режима работы:
🧠 «Thinking mode» — для сложных задач
⚡ «Non-thinking mode» — для мгновенных ответов

📊 Бенчмарки:
– AIME24: 91.0 (vs. Claude Opus — 75.7)
– MATH 500: 98.2 (vs. GPT‑4.1 — 96.7)
– GPQA: 79.1 (vs. Gemini 2.5 Pro — 84.4)
– SWE‑bench: 64.2 (vs. Claude Sonnet — 70.4)
– Terminal‑Bench: 37.5 (vs. Claude Opus — 43.2)

🧬 Архитектура:
– MoE с балансирующим роутингом без потерь
– Больше слоёв, меньше экспертов → глубже и «умнее»
– GQA с Partial RoPE и 96 голов внимания
– Обучена на 15T общих + 7T кода и reasoning‑токенов

MIT‑лицензия 🔥

🟢 Модель: https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.5
🟢 Попробовать: https://chat.z.ai/


@data_analysis_ml