🚨 Китайцы выкатили мощнейшую новинку в AI-редактировании изображений — и она обошла Google Nanobanana, став №1!

🔥 Bytedance Seedream 4 впечатляет:
- ⚡️ Генерация в 2K за <2 секунд, поддержка 4K
- 🖼️ Можно создавать сразу несколько картинок в одном запросе
- 🎯 Намного стабильнее, чем nano🍌, которая часто просто возвращает исходное изображение

💰 Цена — всего $0.03 за генерацию.

https://fal.ai/models/fal-ai/bytedance/seedream/v4/edit

🚀 Оптимизация обновления весов моделей в LLM

Checkpoint Engine — это легковесное промежуточное ПО для обновления весов в LLM во время инференса, критически важное для обучения с подкреплением. Оно обеспечивает быстрые и эффективные методы обновления весов, позволяя обрабатывать модели с триллионом параметров за считанные секунды.

🚀 Основные моменты:
- Поддержка двух методов обновления: Broadcast и P2P.
- Эффективная передача данных с использованием CUDA IPC.
- Оптимизированный процесс передачи с учетом шардирования.
- Подходит для работы с большими моделями на множестве GPU.

📌 GitHub: https://github.com/MoonshotAI/checkpoint-engine

🔥 Новинка от S-Lab, Nanyang Technological University и SenseTime Research: Next Visual Granularity Generation (NVG)!

🖼️ Новый фреймворк поэтапно улучшает изображение — от общего макета до мельчайших деталей, позволяя получить тонкий контроль над процессом генерации.

📊 Результаты впечатляют: NVG превзошёл серию VAR по метрикам FID!

huggingface.co/papers/2508.12811

🚀 MobileLLM-R1 на Hugging Face

Это новая компактная модель для reasoning-задач (рассуждений), которая весит меньше 1B параметров и оптимизирована для запуска на edge-устройствах.

Почему это важно:
- Производительность:
• Решает задачи MATH почти в 5 раз точнее, чем Olmo-1.24B
• В 2 раза точнее, чем SmolLM2-1.7B
- Эффективность обучения:
• Модель обучалась всего на 4.2 триллионах токенов (это примерно 1/10 от Qwen3)
• Несмотря на это, показывает такие же или лучшие результаты, чем Qwen3, на ряде тестов по рассуждениям

MobileLLM-R1 показывает, что даже очень маленькая модель может быть умной и эффективной, если её правильно обучить.

https://huggingface.co/facebook/MobileLLM-R1-950M

🔒 Nano Banana и цифровые водяные знаки

Все изображения, сгенерированные через Nano Banana, автоматически содержат водяной знак synthID.

Это специальная технология, которая встраивает в картинку невидимую метку — её можно обнаружить и подтвердить происхождение изображения.

Подробнее о том, как работает synthID watermarking, можно прочитать здесь:
👉 https://huggingface.co/blog/synthid-text

Интегрируй ML-модель в продакшн без боли и ошибок!

Практикум для разработчиков и ML-инженеров, которые устали от «экспериментов в Jupyter» и хотят переходить к реальным решениям! 16 сентября в 19:00 приглашаем на встречу по интеграции моделей с внешним миром и написанию API вместе с экспертом Игорем Стурейко — разработчиком модели прогнозирования технического состояния газотранспортной системы ПАО Газпром.

На практикуме вы:
👨‍💻перенесёте модель из Jupyter notebook в полноценный Python-класс
👨‍💻создадите API и подготовите эндпоинты
👨‍💻напишете валидатор для входящих параметров
👨‍💻протестируете работу модели как отдельного сервиса.

Все участники получают 7% скидку на любой курс OTUS + бонус: карьерные треки для ML-специалистов

Записывайся на практикум: https://tglink.io/7f7e67d341e5

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: 2W5zFJF6HRA

📊 McKinsey: ИИ взорвёт рынок дата-центров

По данным свежего отчёта McKinsey, только искусственный интеллект потребует к 2030 году $5,2 трлн инвестиций в дата-центры.

💡 Ключевые цифры:
- к 2030-му для покрытия спроса на ИИ понадобится 156 ГВт мощностей дата-центров;
- с 2025 по 2030 годы нужно будет добавить 125 ГВт новых мощностей;
- $5,2 трлн — это расчёт на основе сценариев масштабирования вычислений для ИИ.

Этот прогноз подчёркивает: рост ИИ меняет индустрию дата-центров беспрецедентно быстро, а финансовая нагрузка, связанная с обеспечением вычислительных мощностей, станет колоссальной.

🔗 McKinsey Report: https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/the-cost-of-compute-a-7-trillion-dollar-race-to-scale-data-centers

@data_analysis_ml

🔥 Курс по AI-агентам уже стартовал!

Сегодня, 15 сентября, мы начали первую сессии. Но вы всё ещё можете присоединиться и успеть в поток — это ПОСЛЕДНИЙ шанс забронировать место по старой цене.

На курсе:

— разложим LLM по косточкам: токенизация, SFT, PEFT, инференс;
— соберём RAG и научимся оценивать его адекватно;
— построим настоящую мультиагентную систему — архитектуру, которая умеет расти;
— разберём CoPilot, сломаем через prompt injection (спасибо Максу);
— и наконец, посмотрим, как это работает в MCP и реальных кейсах.

📍 Это 5 живых вебинаров + раздатка + домашки + чат с преподавателями.

И главное — возможность реально разобраться, как проектировать системы на LLM, а не просто «поиграться с API».

Промокод на 5.000₽: DATAANALYSISML

👉 Курс здесь

Реклама. ИП Дрёмов Артём Сергеевич, ИНН 771391651571. Erid 2VtzqxQEXpY

🇺🇸🇨🇳 Anthropic призывает США ускорить внедрение ИИ в госструктурах

Компания предупреждает: Китай быстрее продвигает AI в госуслугах, промышленности и интерфейсах для граждан, и США не должны отставать.

📌 Главное:

Уже сотни тысяч федеральных сотрудников используют Claude, но темпы внедрения нужно ускорить.

Anthropic предлагает Claude for Enterprise и Claude for Government всего за $1 на год по программе OneGov.

Аналогичные скидки дают и другие AI-компании, чтобы агентства могли протестировать разные стеки без больших затрат.

Claude уже используют в национальной безопасности, в Lawrence Livermore National Lab и в пилотах с Пентагоном.

Система сертифицирована по FedRAMP High, что позволяет работать с конфиденциальными данными.

Anthropic также предлагает ввести экспортные ограничения и базовые требования к прозрачности — публикацию результатов тестов и оценок моделей.

🛡️ Вся стратегия компании сводится к ускорению рабочих процессов, защищённым путям данных, проверенным контролям безопасности и интеграции ИИ в уже существующие системы.

fedscoop.com/anthropic-makes-its-pitch-to-dc-warning-china-is-moving-even-faster-on-ai/

📊 Fiverr сокращает 250 сотрудников (около 30% штата), чтобы перезапустить платформу как первый AI маркетплейс.

Руководство объясняет: внутренние ИИ-системы уже автоматизируют значительные объёмы задач, позволяя работать быстрее с меньшими затратами.

Примеры:
- поддержка через ботов, которые резюмируют политику и историю тикетов, сокращая время SLA,
- модели для выявления мошенничества на раннем этапе,
- автоматизация процессов, которые раньше были слишком затратны вручную.

Компания уходит в сторону «более лёгкой структуры» — меньше уровней, компактные команды, выше личная продуктивность при поддержке общей AI-инфраструктуры.

Фокус найма смещается к AI-native специалистам. Существующие команды переучивают на задачи: построение дата-пайплайнов, оценка моделей, поддержка стабильных inference-сервисов.

Уже запущенные AI-функции: Neo, Fiverr Go и Dynamic Matching — ускоряют поиск, упрощают старт проектов и улучшают маршрутизацию заказчиков и исполнителей.

Финансово компания стабильна: прогноз выручки 2025 — $425M–$438M, цель по операционной марже — 25% к 2026. Экономия частично пойдёт в реинвестирование, остальное — в рост прибыльности.

Подробнее: finalroundai.com/blog/fiverr-layoffs-2025