Анализ данных (Data analysis)
46.3K subscribers
2.33K photos
275 videos
1 file
2.07K links
Data science, наука о данных.

@haarrp - админ

@itchannels_telegram - 🔥 главное в ит

@ai_machinelearning_big_data - ML

@machinelearning_interview - вопросы с собесдований по Ml

РКН: clck.ru/3FmyAp
Download Telegram
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🖥 NVIDIA выложили в открытый доступ Cosmos Reason reasoning-VLM размером 7B для Physical AI.

Что это
• Открытая и настраиваемая reasoning-VLM для физического ИИ и робототехники: модель понимает видео + текст, “думает” по шагам и принимает решения
в реальном мире.

Что умеет
👀 Видеть, рассуждать и действовать в реальном мире
🛠️ Решать многошаговые задачи и справляться с неоднозначными/новыми ситуациями
🤖 Подходит для разработки роботов, автономного транспорта и визуальных ИИ-агентов

Почему важно
• Пост-тюнинг даёт ощутимый буст: SFT ≈ +10% к базе, RL ещё ≈ +5%.
• Итог: средний результат ≈ 65.7 на профильных бенчмарках для роботов и автопилота.

📌 Подробнее

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
14👍5🔥3
☠️ Mistral уличили в том, что они тренировали свою модель на тестовых данных и копировали (дистиллировали) модели DeepSeek.

Многие замечали, что Mistral Small 3.2 пишет очень похоже на DeepSeek V3.

Анализ их slop-профилей это подтверждает.

Визуализация в виде сети, а не «древа родства», лучше передаёт сложные и переплетённые связи между моделями.

Полный абсурд.

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁109👍2🔥2
MWS Cloud представила Inference Valve, которая снижает затраты на GPU на 15%

Она позволяет выводить в продакшнлюбые обученные ML-модели, большие языковые модели (LLM) и модели компьютерного зрения (CV). С помощью платформы их можно разворачивать на инфраструктуре, подключать к ИТ-системам компании через простой и мощный API, масштабировать, а также обновлять и мониторить.

Платформа доступна в частном облаке на инфраструктуре MWS Cloud, on-prem на серверах заказчика, а также в составе программно-аппаратных комплексов (ПАК) в закрытом контуре, включая режимы с ограниченным доступом к внешним сетям.

По словам CEO MWS Cloud, исполнительного директора МТС Web Services Игоря Зарубинского, платформа позволяет:

- В десятки раз быстрее интегрировать LLM и CV-модели с ИТ-системами компаний;

- На 70% снизить операционную нагрузку на ML-команды при эксплуатации моделей;

- Повысить автоматизацию CI/CD более чем на треть;

- Уменьшить затраты на GPU более чем на 15%;




Ссылка – *клик*

@data_analysis_ml
4👍3❤‍🔥1🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Сборник примеров однофайловых приложений, созданных GPT-5

🔄 Эти демо легко превратить в полноценные приложения, добавив серверную часть.

📂 Примеры доступны здесь: https://gpt5-coding-examples.vercel.app/

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
12👍8🔥1🥰1
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✔️ OpenAI инвестирует в Merge Labs - конкурента Neuralink.

OpenAI ведет переговоры об инвестициях в Merge Labs, стартап в области нейрокомпьютерных интерфейсов, который планирует создание высокоскоростных BCI-систем.

Merge Labs планирует привлечь 250 миллионов долларов при оценке в 850 миллионов. Сэм Альтман будет числиться сооснователем вместе с бывшим топ-менеджером Neuralink Алексом Бланиа, однако не будет заниматься операционной деятельностью. Ожидается, что основное финансирование поступит от венчурного подразделения OpenAI.

Этот шаг еще больше обостряет давнее соперничество между Альтманом и Маском, которые в 2015 году вместе основали OpenAI, но позже разошлись во взглядах.
ft.com

✔️ Контекстное окно Claude Sonnet 4 расширено до миллиона токенов.

Anthropic объявила о значительном увеличении контекстного окна для Claude Sonnet 4 до одного миллиона токенов. Это в 5 раз больше предыдущего лимита и позволит обрабатывать за один проход целые кодовые базы или большие массивы документов. Новая возможность уже доступна в публичной бете через API Anthropic, Amazon Bedrock, а в скором времени появится и в Google Cloud Vertex AI.

За расширение придется платить больше. Для запросов свыше 200 тыс. входных токенов цена удваивается и составит 6 долларов за миллион токенов. Стоимость выходных токенов также вырастет с 15 до 22.50 долларов за миллион.
anthropic.com

✔️ Microsoft ведет целенаправленную кампанию по найму топовых инженеров и исследователей из компании Марка Цукерберга.

Согласно внутренним документам, Microsoft составила список конкретных сотрудников с указанием их имен, ролей и принадлежности к командам: Reality Labs, GenAI Infrastructure и AI Research. Корпорация готова предложить им многомиллионные компенсационные пакеты - крупные бонусы при найме, конкурентные зарплаты, значительные пакеты акций и высокие годовые премии.

Для ускорения процесса в Microsoft внедрили специальную процедуру. Рекрутеры могут помечать кандидатов как "критически важные ИИ-таланты" и тогда процесс рассмотрения и утверждения на уровне руководства возможен в течение 24 часов.
businessinsider.com

✔️ AI2 выпустил открытую модель для робототехники.

Институт искусственного интеллекта Аллена представил MolmoAct 7B — опенсорсную модель для планирования движений роботов в трехмерном пространстве. Система интерпретирует команды на естественном языке, создает 3D-реконструкцию сцены и прокладывает траекторию движения, которую разработчик может просмотреть и скорректировать до того, как робот начнет действовать.

Модель на 7 млрд. параметров была обучена на 18 млн. примеров, в которых были включены 12 тыс. эпизодов из реального мира. В бенчмарке SimPLER система показала успешность выполнения задач в 72.1%, обойдя решения от Nvidia, Google и Microsoft.

AI2 опубликовал техотчет, веса и датасеты, позиционируя MolmoAct как свободно доступную альтернативу проприетарным решениям.
allenai.org

✔️ SEELE AI запустила публичное тестирование генератора 3D-игр по текстовому описанию.

Платформа создает полноценные, играбельные проекты на основе текстового описания на естественном языке, не требуя навыков программирования. Система использует большие модели для автоматической генерации всех ключевых элементов: 3D-сцен, персонажей и игровой логики, интегрируя текст, 3D-моделирование и физические движки.

Помимо основной генерации, инструмент поддерживает персонализацию созданных игр, предварительный просмотр в реальном времени и возможность оптимизации. SEELE AI позиционирует свой сервис не только как игровой инструмент, но и как платформу для создания контента в сфере образования, маркетинга и социальных сетей.
Попробовать инструмент можно на официальном сайте.
Seele AI в сети Х

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
7👍4🥰2
🚀 Анализируй графики за секунды с SmolVLM

Часы ручного разбора сложных визуализаций — в прошлое.
SmolVLM позволяет:
🔹 Автоматически извлекать ключевые выводы прямо из графика
🔹 Отвечать на конкретные вопросы без долгих расчётов
🔹 Мгновенно находить закономерности и ускорять принятие решений

💡 Пример: модель определяет, что курящие клиенты приносят больше выручки за заказ, а пик продаж приходится на пятницу и субботу.

📈 От картинки — к готовым инсайтам за пару секунд.

@data_analysis_ml
7👍6🔥4🤨2
🚀 Двойной прирост скорости инференса для diffusion-моделей с помощью Torch-TensorRT от NVIDIA

Что нового?
С помощью Torch-TensorRT (компилятора для PyTorch + TensorRT) можно без изменения PyTorch-кода:
- Удвоить скорость инференса для diffusion-моделей — без изменений API и минимальных усилий
- На примере модели FLUX.1-dev (12 млрд параметров):
- ×1.5 быстрее по сравнению с родной PyTorch FP16
- до ×2.4 при добавлении FP8-квантизации

Почему это важно:
- Минимальный код — максимальный эффект: достаточно одной строки, чтобы включить ускорение
- Гибкость: поддержка современных workflows, LoRA, ControlNet — перефит и ре-компиляция происходят на лету, без дополнительных шагов

Если вы работаете с Hugging Face Diffusers и diffusion-моделями в PyTorch — Torch-TensorRT откроет новую скорость с минимумом усилий!

🔗 Подробнее

@data_analysis_ml
4🔥4👍3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Alibaba выпустила код и веса FantasyPortrait

Мультипортретная анимация персонажей

В комплекте Multi-Expr Dataset — первый датасет для анимации нескольких лиц с разными выражениями

🟠 Лицензия Apache 2.0

https://huggingface.co/acvlab/FantasyPortrait

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
8👍4🔥4🤔1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Tencent выложила в открытый доступ Hunyuan-GameCraft — инструмент для генерации интерактивных игровых видео с высокой реалистичностью.

Что это значит:
• Из одной картинки сцены и команд пользователя (клавиатура, мышь) создаётся полноценное игровое видео от первого или третьего лица.
• Движения плавные и точные: можно контролировать скорость, угол поворота и строить сложные траектории, а не только примитивную анимацию.
• Среда тоже живая — облака, дождь, снег, вода и другие эффекты генерируются динамически.
• Картинка остаётся чёткой даже при резких перемещениях — сохраняется информация о сцене.
• Работает быстро и дёшево: за счёт оптимизаций и квантования 13B-модель тянет даже RTX 4090, без дорогого рендера и сложного 3D-моделирования.

Построен на базе HunyuanVideo.

🟠Project Page: https://hunyuan-gamecraft.github.io
🟠Code: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-GameCraft-1.0
🟠Technical Report: https://arxiv.org/abs/2506.17201
🟠Hugging Face: https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-GameCraft-1.0

@data_analysis_ml

#AI #GameDev #VideoGeneration #HunyuanVideo #OpenSource #Tencent #GamingAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3🔥3👍2
🚀 DeepSeek R2 могут выпустить между 15 и 30 августа на чипах Huawei Ascend 910B.

Мощность: 512 PFLOPS FP16 (примерно как 91% кластера NVIDIA A100) при этом затраты меньше на 97%.

Загрузка чипов — около 82%.

Архитектура: гибридный Mixture of Experts — при обработке токена активируются только нужные эксперты (78B из 1.2T параметров), что ускоряет работу и снижает вычисления.

Ходят слухи о собственном стеке для распределённого обучения, но подтверждений пока нет.

Все технические данные совпадают с предыдущими утечками по железу.
11👍8🔥5🥱1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎮 GPT-5 прошёл Pokémon Red!

6 470 шагов против 18 184 у o3 — колоссальный прогресс в эффективности.

• GPT-5 гораздо реже «галлюцинирует» — главный фактор ускорения.
• Лучшая пространственная логика: o3 часто пытался «пробиться» сквозь стены и путался в сложных локациях, а GPT-5 умеет планировать длинные последовательности действий с минимумом ошибок.
• Более чёткое планирование целей и их последовательное выполнение.

Теперь посмотрим, как он справится с финальным испытанием! 🔥


🔜 Следующий челлендж: GPT-5 играет Pokémon Crystal. Старт скоро на Twitch!

Livestream: https://twitch.tv/gpt_plays_pokemon
👍116😁2🔥1