🧬 Как AI изменит биологию к 2030 году
Учёные построили прогноз по трём ключевым задачам.
🔹 Белок + лекарство (PoseBusters-v2)
Задача: понять, как молекула лекарства «садится» на белок.
AI уже показывает высокую точность → такие задачи будут решены в ближайшие годы.
🔹 Лабораторные протоколы (ProtocolQA)
Вопросы вроде: *как правильно поставить эксперимент, что делать на следующем шаге?*
Кривая растёт быстро → к 2030 AI сможет уверенно подсказывать, как работать в лаборатории.
🔹 Белок + белок
Самый сложный вызов.
Прогнозировать взаимодействие любых двух белков пока получается с большим числом ошибок.
Даже к 2030 результат остаётся под вопросом.
⚡️ Вывод
- К 2030 AI наверняка справится с докингом молекул и помощью в лаборатории.
- Но загадка взаимодействия белков останется нерешённой.
AI станет реальным инструментом для биомедицины, но до полного понимания живых систем ещё далеко.
https://epoch.ai/blog/what-will-ai-look-like-in-2030
Учёные построили прогноз по трём ключевым задачам.
🔹 Белок + лекарство (PoseBusters-v2)
Задача: понять, как молекула лекарства «садится» на белок.
AI уже показывает высокую точность → такие задачи будут решены в ближайшие годы.
🔹 Лабораторные протоколы (ProtocolQA)
Вопросы вроде: *как правильно поставить эксперимент, что делать на следующем шаге?*
Кривая растёт быстро → к 2030 AI сможет уверенно подсказывать, как работать в лаборатории.
🔹 Белок + белок
Самый сложный вызов.
Прогнозировать взаимодействие любых двух белков пока получается с большим числом ошибок.
Даже к 2030 результат остаётся под вопросом.
⚡️ Вывод
- К 2030 AI наверняка справится с докингом молекул и помощью в лаборатории.
- Но загадка взаимодействия белков останется нерешённой.
AI станет реальным инструментом для биомедицины, но до полного понимания живых систем ещё далеко.
https://epoch.ai/blog/what-will-ai-look-like-in-2030
❤10👍4🔥3
🚀 Xai представили новый Grok-4 fast — дешёвый, быстрый и с контекстом в 2 млн токенов 🔥
🧠 Архитектура объединяет режимы рассуждений и обычной генерации в одной модели.
Это означает, что можно обрабатывать простые запросы, не тратя лишние вычислительные ресурсы.
💲 Цены радуют:
- Ввод: $0.20 / 1M токенов (fast) и $0.40 / 1M (full)
- Вывод: $0.50 / 1M токенов (fast) и $1.00 / 1M (full)
⚡ Дешево, быстро и с огромным контекстом.
https://x.com/xai/status/1969183326389858448
#ai #grok
🧠 Архитектура объединяет режимы рассуждений и обычной генерации в одной модели.
Это означает, что можно обрабатывать простые запросы, не тратя лишние вычислительные ресурсы.
💲 Цены радуют:
- Ввод: $0.20 / 1M токенов (fast) и $0.40 / 1M (full)
- Вывод: $0.50 / 1M токенов (fast) и $1.00 / 1M (full)
⚡ Дешево, быстро и с огромным контекстом.
https://x.com/xai/status/1969183326389858448
#ai #grok
❤14👍2🔥2
📘 Introduction to Machine Learning* (Laurent Younes)
Что внутри:
- 📐 Математический фундамент: анализ, линейная алгебра, теория вероятностей
- ⚡ Оптимизация: SGD, проксимальные методы и др.
- 🤖 Алгоритмы с учителем: линейные модели, SVM, деревья, бустинг, нейросети
- 🎲 Генеративные модели: MCMC, графические модели, вариационные подходы, GAN
- 🔎 Без учителя: кластеризация, PCA, факторный анализ, обучение на многообразиях
- 📊 Теория: неравения концентрации, обобщающая способность моделей
Фундаментальный учебник, который соединяет математику и практику ML.
👉 https://arxiv.org/abs/2409.02668
#MachineLearning #DeepLearning #Mathematics #DataScience #DataScientist
Что внутри:
- 📐 Математический фундамент: анализ, линейная алгебра, теория вероятностей
- ⚡ Оптимизация: SGD, проксимальные методы и др.
- 🤖 Алгоритмы с учителем: линейные модели, SVM, деревья, бустинг, нейросети
- 🎲 Генеративные модели: MCMC, графические модели, вариационные подходы, GAN
- 🔎 Без учителя: кластеризация, PCA, факторный анализ, обучение на многообразиях
- 📊 Теория: неравения концентрации, обобщающая способность моделей
Фундаментальный учебник, который соединяет математику и практику ML.
👉 https://arxiv.org/abs/2409.02668
#MachineLearning #DeepLearning #Mathematics #DataScience #DataScientist
🔥15❤9👍7
Новый доклад NBER показывает: в мире с AGI человеческий труд перестаёт быть узким местом для роста — им становится лишь вычислительная мощность.
Это значит, что профессии, на которых строится наше нынешнее благосостояние, могут потерять экономический смысл. Те, кто владеет компьютерами, будут определять, кому достанется процветание.
Главный вопрос: что будет значить работа, когда её экономическая необходимость исчезнет? И речь идёт не о далёком будущем, а о сдвиге, который формируется уже сейчас.
Сильные стороны и ограничения
+ Полезная теоретическая работа, позволяющая формализовать идеи о будущем с AGI: что именно может стать автоматизированным, каковы условия, при которых автоматизация происходит, и как меняются распределение доходов и роль труда.
+ Привязка к росту compute (вычислительных ресурсов) как ключевого фактора — отражает реальные технологические тенденции.
− Очень абстрактная модель: многие параметры и допущения (темп роста compute, стоимость автоматизации, «ценность» человеческого труда, предпочтения) остаются неопределёнными.
− Не учитываются многие реальные ограничения: политические, социальные, институционные; также проблемы безопасности, этики, доступности технологий.
− Не фокусируется на трансформации распределения внутри стран, регионов, между группами — реальная динамика может быть более сложной.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤12👍7🔥3
🚀 LongCat-Flash-Thinking от Meituan
⚡ Главное
- Размер: 560 миллиардов параметров, но работает только часть (~27B), поэтому инференс быстрее и дешевле.
- Технология ScMoE (Shortcut-Connected MoE) позволяет совмещать вычисления и обмен данными, уменьшая задержку.
- Поддерживает контекст до 128k токенов — можно обрабатывать очень длинные документы.
- Обучалась на 20+ триллионах токенов всего за месяц.
- Скорость инференса: 100+ токенов в секунду.
- Лицензия: MIT.
- Поддерживает работу с агентами (agentic tasks).
- Модель хороша в программировании и рассуждениях.
- На бенчмарке результаты на уровне топовых моделей.
LongCat-Flash доказывает, что даже модель на сотни миллиардов параметров может быть быстрой и практичной.
🔗 Hugging Face: https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Thinking
⚡ Главное
- Размер: 560 миллиардов параметров, но работает только часть (~27B), поэтому инференс быстрее и дешевле.
- Технология ScMoE (Shortcut-Connected MoE) позволяет совмещать вычисления и обмен данными, уменьшая задержку.
- Поддерживает контекст до 128k токенов — можно обрабатывать очень длинные документы.
- Обучалась на 20+ триллионах токенов всего за месяц.
- Скорость инференса: 100+ токенов в секунду.
- Лицензия: MIT.
- Поддерживает работу с агентами (agentic tasks).
- Модель хороша в программировании и рассуждениях.
- На бенчмарке результаты на уровне топовых моделей.
LongCat-Flash доказывает, что даже модель на сотни миллиардов параметров может быть быстрой и практичной.
🔗 Hugging Face: https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Thinking
❤10🔥4👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🐐 В 2009 году Дженсен Хуанг объяснял, что такое CUDA, и прикидывал её рынок.
Тогда акции NVIDIA стоили всего около $0.20 за штуку (с учётом сплитов).
💰 Если бы ты вложил $10,000 тогда, сегодня это было бы около $8.8 млн.
Вот почему Дженсена называют GOAT.
Тогда акции NVIDIA стоили всего около $0.20 за штуку (с учётом сплитов).
💰 Если бы ты вложил $10,000 тогда, сегодня это было бы около $8.8 млн.
Вот почему Дженсена называют GOAT.
👍19❤9🔥5🙏1
🚀 Хотите ускорить обучение в PyTorch в несколько раз?
У DataLoader есть два плохих дефолта, которые тормозят процесс.
Исправив их, я получил почти 5x ускорение.
❌ Проблема
-
- Пока GPU считает - CPU ничего не делает.
- Пока CPU готовит данные — GPU простаивает.
⚡ Решение
Нужно заставить CPU и GPU работать параллельно:
- В
- При переносе данных используй
- Добавь
✅ В итоге CPU готовит следующий батч, пока GPU занят текущим.
Так исчезают простои, и обучение идёт заметно быстрее.
У DataLoader есть два плохих дефолта, которые тормозят процесс.
Исправив их, я получил почти 5x ускорение.
❌ Проблема
-
.to(device) переносит данные на GPU. - Пока GPU считает - CPU ничего не делает.
- Пока CPU готовит данные — GPU простаивает.
⚡ Решение
Нужно заставить CPU и GPU работать параллельно:
- В
DataLoader укажи pin_memory=True - При переносе данных используй
.to(device, non_blocking=True) - Добавь
num_workers в DataLoader для фоновой загрузки. ✅ В итоге CPU готовит следующий батч, пока GPU занят текущим.
Так исчезают простои, и обучение идёт заметно быстрее.
❤29👍11🔥4🥰1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🤖 Почему роботы Unitree так быстро стали одними из лучших?
На самом деле - не «вдруг». Секрет в том, что компания не закрылась в себе:
- они продают железо и открывают SDK,
- сами роботы «из коробки» почти бесполезны, но дают полный контроль разработчикам.
Благодаря этому Unitree стала популярной платформой для исследований и разработок, вокруг которой выросло активное сообщество. Результат - G1 сегодня на порядок лучше, чем мог бы быть, если бы компания развивала всё только внутри себя.
Многие хардварные компании с амбициями на «комьюнити-продукты» (роботы, AR-очки и др.) выбирают путь закрытых экосистем. Но такая жадность оборачивается тем, что их решения быстро уступают открытым платформам вроде Unitree G1.
На самом деле - не «вдруг». Секрет в том, что компания не закрылась в себе:
- они продают железо и открывают SDK,
- сами роботы «из коробки» почти бесполезны, но дают полный контроль разработчикам.
Благодаря этому Unitree стала популярной платформой для исследований и разработок, вокруг которой выросло активное сообщество. Результат - G1 сегодня на порядок лучше, чем мог бы быть, если бы компания развивала всё только внутри себя.
Многие хардварные компании с амбициями на «комьюнити-продукты» (роботы, AR-очки и др.) выбирают путь закрытых экосистем. Но такая жадность оборачивается тем, что их решения быстро уступают открытым платформам вроде Unitree G1.
1❤13👍7🔥4
🔥 Ваши данные стоят слишком дорого, чтобы ими рисковать
Positive Technologies 8 октября запустит новый продукт — PT Data Security. Он создан, чтобы вовремя выявлять угрозы и предотвращать утечки, пока они не привели к кризису.
На онлайн-трансляции вы первыми узнаете:
— Какие задачи и риски сегодня определяют настоящее и будущее рынка защиты данных.
— Какие вызовы стоят перед компаниями на рынке защиты данных.
— Почему Positive Technologies выходит на рынок защиты данных с новым подходом.
🕒 15:00 мск
📍 Онлайн
👉 Регистрация
Positive Technologies 8 октября запустит новый продукт — PT Data Security. Он создан, чтобы вовремя выявлять угрозы и предотвращать утечки, пока они не привели к кризису.
На онлайн-трансляции вы первыми узнаете:
— Какие задачи и риски сегодня определяют настоящее и будущее рынка защиты данных.
— Какие вызовы стоят перед компаниями на рынке защиты данных.
— Почему Positive Technologies выходит на рынок защиты данных с новым подходом.
🕒 15:00 мск
📍 Онлайн
👉 Регистрация
❤1🤩1
📢 NVIDIA представила nvmath-python — библиотеку для Python, которая открывает доступ к возможностям фирменных математических библиотек (например, cuBLASLt) через удобный API.
Что умеет:
- работает с массивами из NumPy, CuPy, PyTorch и других экосистем;
- поддерживает тонкую настройку вычислений (precision, режимы умножений, epilog-операции);
- позволяет использовать расширенные оптимизации NVIDIA для ускоренной математики и ML-задач.
Проект пока в бета-версии, но уже можно попробовать:
https://github.com/NVIDIA/nvmath-python
Что умеет:
- работает с массивами из NumPy, CuPy, PyTorch и других экосистем;
- поддерживает тонкую настройку вычислений (precision, режимы умножений, epilog-операции);
- позволяет использовать расширенные оптимизации NVIDIA для ускоренной математики и ML-задач.
Проект пока в бета-версии, но уже можно попробовать:
https://github.com/NVIDIA/nvmath-python
❤11👍10🔥3🤔1
Главная мысль: при доступе к 10 гигаваттам вычислений ИИ может приблизиться к решению величайших задач, например, поиску лекарства от рака.
OpenAI видит будущее как «фабрику» ИИ-инфраструктуры, способную выпускать по 1 ГВт новых мощностей каждую неделю.
Альтман сравнивает это с космической программой Apollo, только теперь цель не космос, а создание избыточного интеллекта.
https://blog.samaltman.com/abundant-intelligence
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤣18👍10❤9🔥4🤔1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🧠 Сэм Альтман о будущем ИИ-инфраструктуры
Глава OpenAI объяснил, почему компания делает ставку на строительство гигантских дата-центров для ИИ.
По его словам, через год-два масштабные модели могут требовать 10 ГВт вычислений. В такой ситуации придётся выбирать: использовать эти мощности для исследований по лечению рака или, например, для создания бесплатного образования для всего мира.
Чтобы не стоять перед выбором «или-или», OpenAI инвестирует в ещё большую инфраструктуру - так, чтобы человечество могло позволить себе и медицинские прорывы, и доступное обучение для всех.
Глава OpenAI объяснил, почему компания делает ставку на строительство гигантских дата-центров для ИИ.
По его словам, через год-два масштабные модели могут требовать 10 ГВт вычислений. В такой ситуации придётся выбирать: использовать эти мощности для исследований по лечению рака или, например, для создания бесплатного образования для всего мира.
Чтобы не стоять перед выбором «или-или», OpenAI инвестирует в ещё большую инфраструктуру - так, чтобы человечество могло позволить себе и медицинские прорывы, и доступное обучение для всех.
👍16❤11🔥3
📰 На Yandex Neuro Scale 2025 представили обновлённую AI Studio
Платформа позволяет собирать ИИ-агентов без навыков разработки: от голосовых ассистентов на базе realtime API до мультиагентных систем и инструментов вроде AI Search. При желании на платформе можно запустить и самостоятельно написанного агента.
Встроены готовые решения — Нейроюрист, SpeechSense, инструмент для протоколирования встреч. Для агентов доступны быстрые интеграции по шаблону через MCP Hub – там уже доступны Контур.Фокус и amoCRM, вскоре появятся и сервисы Яндекса.
Платформа позволяет собирать ИИ-агентов без навыков разработки: от голосовых ассистентов на базе realtime API до мультиагентных систем и инструментов вроде AI Search. При желании на платформе можно запустить и самостоятельно написанного агента.
Встроены готовые решения — Нейроюрист, SpeechSense, инструмент для протоколирования встреч. Для агентов доступны быстрые интеграции по шаблону через MCP Hub – там уже доступны Контур.Фокус и amoCRM, вскоре появятся и сервисы Яндекса.
🔥8❤6👍5
🚀 GitHub запустил публичное превью GPT-5-Codex для Copilot
OpenAI представила новую модель GPT-5-Codex, оптимизированную под программирование и агентные задачи.
Она доступна пользователям GitHub Copilot в публичном превью.
Модель можно выбрать прямо в VS Code в режимах Ask, Edit и Agent, но только начиная с версии Copilot v1.104.1. Доступ распространяется на тарифы Pro, Pro+, Business и Enterprise, при этом в бизнес- и корпоративных планах администратор должен включить поддержку GPT-5-Codex в настройках.
https://github.blog/changelog/2025-09-23-openai-gpt-5-codex-is-rolling-out-in-public-preview-for-github-copilot/
OpenAI представила новую модель GPT-5-Codex, оптимизированную под программирование и агентные задачи.
Она доступна пользователям GitHub Copilot в публичном превью.
Модель можно выбрать прямо в VS Code в режимах Ask, Edit и Agent, но только начиная с версии Copilot v1.104.1. Доступ распространяется на тарифы Pro, Pro+, Business и Enterprise, при этом в бизнес- и корпоративных планах администратор должен включить поддержку GPT-5-Codex в настройках.
https://github.blog/changelog/2025-09-23-openai-gpt-5-codex-is-rolling-out-in-public-preview-for-github-copilot/
❤6👍3🔥2
🚀 Новое исследование Hunyuan: Reinforcement Learning on Pre-training Data (RLPT)
Этот метод решает главную проблему масштабирования LLM - ограниченность размеченного текста.
🌟 RLPT даёт моделям возможность учиться рассуждениям напрямую на данных предобучения, без дорогой ручной разметки.
Как это работает:
1️⃣ Модель во время обучения сама исследует данные и учится более общим стратегиям рассуждений.
2️⃣ Никакой дополнительной разметки — награды извлекаются прямо из предобучающих данных.
3️⃣ Награды за предсказание следующего сегмента позволяют масштабировать RL на этапе предобучения.
Результаты:
✅ На Qwen3-4B-Base прирост: +3.0 (MMLU), +5.1 (MMLU-Pro), +8.1 (GPQA-Diamond), +6.0 (KOR-Bench), +6.6 (AIME24), +5.3 (AIME25).
✅ Чем больше вычислений, тем сильнее рост.
✅ Технология создаёт базу для дальнейших улучшений в RLVR.
📄 Подробнее: https://arxiv.org/pdf/2509.19249
#AI #RLPT #LLM #MachineLearning #NLP
@data_analysis_ml
Этот метод решает главную проблему масштабирования LLM - ограниченность размеченного текста.
🌟 RLPT даёт моделям возможность учиться рассуждениям напрямую на данных предобучения, без дорогой ручной разметки.
Как это работает:
1️⃣ Модель во время обучения сама исследует данные и учится более общим стратегиям рассуждений.
2️⃣ Никакой дополнительной разметки — награды извлекаются прямо из предобучающих данных.
3️⃣ Награды за предсказание следующего сегмента позволяют масштабировать RL на этапе предобучения.
Результаты:
✅ На Qwen3-4B-Base прирост: +3.0 (MMLU), +5.1 (MMLU-Pro), +8.1 (GPQA-Diamond), +6.0 (KOR-Bench), +6.6 (AIME24), +5.3 (AIME25).
✅ Чем больше вычислений, тем сильнее рост.
✅ Технология создаёт базу для дальнейших улучшений в RLVR.
📄 Подробнее: https://arxiv.org/pdf/2509.19249
#AI #RLPT #LLM #MachineLearning #NLP
@data_analysis_ml
❤13👍5🔥3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Главное:
🔹 P3-SAM — первая нативная 3D-модель сегментации деталей
🔹 X-Part — генератор деталей с SOTA-результатами по управляемости и качеству
Ключевые особенности:
1️⃣ Обучение на 3.7 млн форм с чистыми аннотациями без использования 2D SAM
2️⃣ Новый автоматический пайплайн сегментации в 3D — полностью без участия пользователя
3️⃣ Диффузионный пайплайн для разбиения на части с учётом геометрии и семантики
Код доступен на GitHub, веса выложены на Hugging Face, а протестировать модель можно как в облегчённой версии на Hugging Face, так и в полном формате через Hunyuan3D Studio.
→Code: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan3D-Part
→ Веса: https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-Part
→ Paper: https://arxiv.org/abs/2509.06784
→ Project page: https://murcherful.github.io/P3-SAM/
Попробовать：
→ (Light version) Hugging Face demo: https://huggingface.co/spaces/tencent/Hunyuan3D-Part
→ (Full version) Hunyuan3D Studio: https://3d.hunyuan.tencent.com/studio
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8👍4🔥2👏1
IT_ONE Cup. Code & Analyst — хакатон для аналитиков и разработчиков, где ты узнаешь, как работает IT-команда, и получишь сильный кейс в портфолио. Выбери трек и реши одну из задач:
→ Проанализируй BPMN-модель кредитного процесса и подготовь ТЗ на систему мониторинга эффективности.
→ Разработай сервис, который в реальном времени следит за переводами и оповещает о подозрительных операциях.
🏆 Призовой фонд: 900 000 рублей
💻 Формат: онлайн
🗓 Регистрация до 16 октября: https://cnrlink.com/itonecupmsudataanml
Приглашаем системных аналитиков, разработчиков и менеджеров проектов. Размер команды — от 1 до 5 человек.
Что тебя ждёт:
• Применишь навыки системного анализа, построения архитектуры и работы с потоковыми данными.
• Получишь готовый проект в портфолио.
• Для участников ТОП-5 команд в каждом треке — фирменный мерч.
Задачи соревнования:
Трек 1. Навигатор оптимизации. Проанализируй кредитный процесс банка, выяви узкие места и создай ТЗ для системы мониторинга производительности. Решение поможет оптимизировать критически важные процессы.
Трек 2. Финансовый радар. Разработай сервис для анализа транзакций в реальном времени. Архитектура должна включать правила обнаружения мошенничества и поддержку различных алгоритмов обработки.
Ждём тебя на IT_ONE Cup. Code & Analyst — старт 17 октября на Codenrock: https://cnrlink.com/itonecupmsudataanml
→ Проанализируй BPMN-модель кредитного процесса и подготовь ТЗ на систему мониторинга эффективности.
→ Разработай сервис, который в реальном времени следит за переводами и оповещает о подозрительных операциях.
💻 Формат: онлайн
Приглашаем системных аналитиков, разработчиков и менеджеров проектов. Размер команды — от 1 до 5 человек.
Что тебя ждёт:
• Применишь навыки системного анализа, построения архитектуры и работы с потоковыми данными.
• Получишь готовый проект в портфолио.
• Для участников ТОП-5 команд в каждом треке — фирменный мерч.
Задачи соревнования:
Трек 1. Навигатор оптимизации. Проанализируй кредитный процесс банка, выяви узкие места и создай ТЗ для системы мониторинга производительности. Решение поможет оптимизировать критически важные процессы.
Трек 2. Финансовый радар. Разработай сервис для анализа транзакций в реальном времени. Архитектура должна включать правила обнаружения мошенничества и поддержку различных алгоритмов обработки.
Ждём тебя на IT_ONE Cup. Code & Analyst — старт 17 октября на Codenrock: https://cnrlink.com/itonecupmsudataanml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍3🔥2