✔️ Microsoft разработала компактную языковую модель Mu для Windows Settings.

Microsoft представила мини-модель Mu с 330 млн. параметров для локальной работы на NPU в Windows Settings. На чипах Qualcomm модель показывает в 4,7 раза быстрее генерацию токенов, чем аналоги. Mu адаптировали под особенности NPU: настроили размеры слоев, применили квантование весов до 8-16 бит и уменьшили потребление памяти.

Mu уже используется в агенте Settings, который преобразует запросы вроде «увеличь яркость» в системные команды. Модель обучали на 3,6 млн примеров, добавили синтетические данные и шум, чтобы повысить точность. Результат: ответы за 500 мс даже на сложных задачах. При этом Mu в 10 раз меньше Phi-3.5-mini, но сохраняет конкурентную производительность.
blogs.windows.com

✔️ SYNTHETIC-2: децентрализированный проект генерации логических данных.

Prime Intellect запустила SYNTHETIC-2, децентрализованную систему генерации для обучения ИИ. Проект позволяет любым GPU, от бытовых до промышленных, присоединиться к генерации данных. Управляет процессом TOPLOC v2, технология, которая проверяет корректность вычислений через хэширование активаций и распределяет награды за успешные результаты.

Датасет включает более 20 задач: математика, генерация JSON и неформальные задания для разнообразия данных. Верификация работает через сравнение ответов разных моделей (Qwen3, DeepSeek и др.). Все данные доступны на HuggingFace.

Присоединиться может любой желающий, арендовав ресурсы через Prime Intellect или подключив собственные GPU. Цель проекта - ускорить развитие открытой суперинтеллектуальной системы, где контроль распределен, а технологии общедоступны.
primeintellect.ai

✔️ DIY-устройство для превращения снов в фильмы с помощью ИИ.

«The Dream Recorder», открытый DIY-гаджет от компании Modem Works, превращающий воспоминания о снах в короткие фильмы с помощью ИИ. Устройство использует Raspberry Pi, микрофон и экран, а его стоимость сборки составляет около $310. После пробуждения пользователь рассказывает сон, который транскрибируется и отправляется в ChatGPT, а затем в Luma AI для генерации видео. Итоговый ролик сохраняется в цифровой дневник.

Проект сочетает DIY-культуру и доступные технологии, демонстрируя, как ИИ может визуализировать субъективный опыт. Все схемы и исходники доступны на GitHub, включая 3D-модели для печати. Примерная стоимость записи одного сна составляет $0.15, что делает эксперименты с памятью и сознанием доступными. И это не прототип, а рабочее решение, которое можно собрать самостоятельно.
dreamrecorder.ai

✔️ Мини-движок nano-vLLM.

Исследователь Синькай Ю из DeepSeek разработал nano-vLLM, облегченный движок для работы с LLM. Он написан на Python вручную, объемом всего 1,2 тыс. строк кода, и воспроизводит основные функции оригинального vLLM.

nano-vLLM поддерживает кэширование префиксов, тензорный параллелизм, компиляцию с torch.compile и CUDA Graphs. Это позволяет достичь скорости, близкой к vLLM, но без сложных алгоритмов планирования задач или динамического батчинга. Зато разработчики получают четкую архитектуру в одном месте: токенизатор, управление кэшем и механизм выборки токенов. Проект подойдет для исследований, обучения или небольших систем, где важна простота.
github.com

✔️ OpenAI готовит ChatGPT к конкуренции с Google Workspace и Office 365.

По данным источников, OpenAI разрабатывает продвинутые функции для ChatGPT, превращая его в платформу для командной работы. Пользователи смогут группировать чаты, загружать файлы, использовать голосовой ввод и сохранять контекст диалогов. Все это позиционируется как альтернатива офисным пакетам. Мобильное приложение получит поддержку загрузок и переключения моделей на лету.

Этот проект, задуманный в 2024 году, активно развивается сейчас и OpenAI видит в ChatGPT «операционную систему для жизни», интегрируемую в рабочие процессы. Microsoft, поддерживающий стартап, теперь рискует стать конкурентом самому себе, а Google получает нового серьезного оппонента.
theinformation.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌 State of Foundation Models 2025 — краткое изложение отчёта Innovation Endeavors

Венчурный фонд Innovation Endeavors, основанный бывшим CEO Google Эриком Шмидтом, выпустил 126-страничный обзор о состоянии и тенденциях фундаментальных ИИ-моделей в 2025 году.

🟢 2025 — год, когда генеративный ИИ стал по-настоящему массовым.

Каждый восьмой работник на планете использует ИИ-инструменты хотя бы раз в месяц, а 90 % прироста аудитории произошло за последние полгода. Многие «ИИ-приложения» уже приносят индустрии миллиарды долларов в год, охватывая инженерию, дизайн, бухгалтерию, юриспруденцию и другие сферы.

🟠LLM уже обходят людей на сложных тестах.

Современные языковые модели превосходят врачей по целому ряду диагностических задач и решают олимпиадную геометрию лучше, чем 99 % людей.

Самое неожиданное: если дать небольшой модели время подумать, то она может обойти гораздо более крупную – эксперименты показали, что 3B-модель с reasoning-механизмом обойдет 70B-модель.

🟠По всем техническим метрикам масштаб моделей растет экспоненциально.

Производительность, интеллект и окна контекста увеличиваются более чем в 10× каждый год. Например, окна контекста выросли примерно с 8 тысяч до миллиона токенов, а стоимость генерации одного токена на крупных моделях упала почти в 1000 раз за пару лет. Средняя «длительность» задачи, которую модель может завершить сама, удваивается примерно каждые 7 месяцев.

🟠 Эксперты резюмируют: «умные модели сначала думают, потом говорят».

Модели рассуждения, обученные через CoT, дают новый путь к масштабированию и требуют активного посттренинга (RL с reward-моделями). Возможно, скоро именно дообучение станет важнее предобучения.

🟠 Экономика фундаментальных моделей запутана.

Крупнейшие игроки генерируют сотни миллионов выручки, но обучение топ-моделей дороже: LLaMA 4 ≳ $300 млн, GPT-4 ≈ $100 млн, а совокупные расходы OpenAI на обучение и данные достигают ~$3 млрд в год. Новая модель устаревает за три недели — конкуренция так высока, что open-source почти сравнялся с закрытыми платформами.

🟠Структура команд меняется под давлением ИИ.

Выяснилось, что функции «узких» специалистов часто уходят к универсалам с ИИ-ассистентам, а профессии уровня "middle management" вымирают.

🟠 MCP становится стандартом интеграции.

Model Context Protocol соединяет модели с почтой, дизайном, чатами и другими сервисами, а «клиентом» всё чаще выступает другой ИИ: крупные CRM и базы данных само-настраиваются через агентов.

🟠 Железо не отстаёт.

В ИИ-облаках важнее продавать «сырые» GPU-часы, чем комплексное ПО; допвремя на GPU обычно выгоднее оптимизаций. NVIDIA остаётся безусловным лидером: отчёт Q1 зафиксировал 10× генерации токенов на инференсе за год. Появилась волна стартапов с трансформер-чипами — теперь переписывать ИИ-ПО под новое железо оправдано: вычислительные затраты многократно превышают зарплаты инженеров.

🟠 Капитал хлынул в ИИ.

Доля венчура выросла с 10% в 2024 до 50+% в 2025. Компании вроде Anthropic показывают $2 млрд годового дохода с двукратным ростом, но их оценивают в 30 годовых выручек, что вызывает опасения перегрева. Некоторые стартапы привлекают инвестиции ещё на этапе идеи, без MVP, усиливая риски "пузыря".

🟠 Осторожнее с трендами:

75 % ИИ-фото-приложений потеряли основную выручку всего за полгода после пика, напоминая, что не каждое модное направление = устойчивый бизнес, тем более когда модели устаревают с космической скоростью.


⏩Полный отчёт
⏩Видео

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️Qwen VLo — новый мультимодальный ИИ от Alibaba, который заточен на понимание и генерацию изображений

📌Как работает:
Модель поэтапно строит изображение слева направо и сверху вниз, уточняя детали на каждом шаге. Это делает итоговую картинку качественной, естественной и согласованной.

Например, можно написать запрос:
«Сделай картинку милого кота» — и она появится.
А можно загрузить фото кота и попросить: «Добавь коту шапку» — и модель отредактирует изображение.

🎯 Что умеет Qwen VLo:
• Точная генерация: не путает объекты, сохраняет структуру, меняет, например, цвет машины на фото без искажений
• Редактирование по команде: «Сделай фото в стиле Ван Гога» или «добавь солнечное небо» — всё выполняется по инструкции
• Глубокое понимание: может обрабатывать сложные задачи — выделение объектов, сегментация, редактирование текста и фона
• Мультиязычность: понимает запросы на английском, китайском и других языках — просто опишите, что нужно

🧪 Сейчас Qwen VLo доступна в виде превью через Qwen Chat.

👉 Попробовать: https://chat.qwen.ai
👉 Детали: https://qwenlm.github.io/blog/qwen-vlo/

@ai_machinelearning_big_data

#Qwen #Alibaba #ai #genai #ml

✔️ Alibaba Group представила обновленный Qwen-TTS для английского и китайского языков.

Qwen обновила свой синтезатор речи Qwen-TTS, его обучали на миллионах часов аудиозаписей. Новая версия адаптирует интонацию, ритм и эмоции под контекст текста и приближает звучание к человеческому. Добавили 3 китайских диалекта и поддержку 7 двуязычных голосов (Cherry, Ethan, Jada и др.).

Тесты в SeedTTS-Eval показали высокую точность (WER 1.209) и естественность (SIM 1.967). Модель доступна только через API. В будущем обещают новые языки и стили речи.
qwenlm.github.io

✔️ Исследование: как ИИ-поисковики меняют правила видимости веб-контента.

Совместное исследование ERGO Innovation Lab и ECODYNAMICS показало, что ИИ-системы не просто выдают популярные ссылки, они анализируют структуру, читаемость и ясность контента. Это ставит под сомнение традиционные методы SEO в для традиционных сайтов.

Аналитики изучили 33 тыс. запросов и 600 сайтов из области услуг страхования. Результат: LLM оценивают не только ключевые слова, но и логичность подачи информации, удобство навигации и глубину раскрытия темы.

Специалисты советуют пересмотреть стратегии: упростить тексты, структурировать данные и адаптировать контент под агентные системы. Чем раньше компании пересмотрят свои SEO-стратегии, тем выше вероятность оставаться на виду, когда алгоритмы станут сложнее. Полную версию отчета можно почитать по ссылке.
ergo.com

✔️ OpenAI и компания Марка Цукерберга борются за кадры.

Конкуренция за лучших специалистов в сфере ИИ достигла критической точки. После того как компания Цукерберга переманила 4 ключевых сотрудников OpenAI для работы над «суперинтеллектом», глава исследований Марк Чэн призвал команду Сэма Альтмана оставаться верной компании, пообещав пересмотреть зарплаты и улучшить условия.

По данным источников, Цукерберг предлагает бонусы до $100 млн и лично контактирует с потенциальными кандидатами. Внутри OpenAI сотрудники жалуются на перегрузки, многие работают по 80 часов в неделю. В ответ на агрессивный хэдхантинг, Open AI объявила о «перезагрузке» на неделю, при этом напомнив, что из главная цель - развитие ИИ, а не соревнование с конкурентами.
wired.com

✔️ Microsoft создала ИИ-систему для диагностики, превосходящую врачей.

Microsoft разработала ИИ-инструмент MAI-DxO, который в 4 раза эффективнее опытных врачей в решении сложных диагностических задач. Система использует «оркестратор», создавая сеть из 5 ИИ-агентов, выполняющих роли от генератора гипотез до выбора тестов, которые взаимодействуют и «спорят» для принятия решений.

Тестирование на 304 сложных клинических случаях из NEJM показало точность 85,5% при использовании OpenAI o3 — против 20% у людей без доступа к справочникам или коллегам. Технология может быть интегрирована в Copilot и Bing, которые суммарно обрабатывают около 50 млн. медицинских запросов ежедневно.
ft.com

✔️ Роботы-гуманоиды впервые сыграли в футбол без участия людей.

В минувшую субботу, в Пекине прошел первый в Китае турнир по футболу полностью автономных роботов-гуманоидов. Команда университета Циньхуа победила в финале, обыграв соперников из сельскохозяйственного университета со счетом 5:3. Обе команды использовали одинаковое оборудование от Booster Robotics, но разрабатывали собственные алгоритмы для управления зрением, балансом и движениями.

Матч стал испытанием для технологий: роботы падали, теряли равновесие, а иногда их приходилось уносить на носилках - все это помогает тестировать системы управления и безопасности перед массовым внедрением. Организаторы назвали матч "трейлером" предстоящих Всемирных игр роботов в августе, где будут представлены 11 видов спорта.
bloomberg.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Google открыла глобальный доступ к Veo 3 Fast.

Veo 3 Fast - это ускоренная версия модели для создания видео из текста. Она обрабатывает запросы более чем в два раза быстрее Veo 3, но с ограничением по качеству: максимум 720p.

Сервис доступен в 159 странах, включая все страны Европы. Пользователи Gemini Pro получают три генерации в день, а подписчики Ultra — до 125 видео в месяц. Дополнительно, снизили частоту отклонения пользовательских промптов.

Google уже готовит добавление функции Image-to-video, она находится «на финальной стадии».
Josh Woodward (VP Google) в сети X

✔️ Модель Centaur предсказывает поведение человека.

Ученые из Helmholtz Munich создали модель Centaur, способную предсказывать решения людей в любых психологических задачах, от выбора риска до обучения. Команда адаптировала Llama 3.1, обучив ее на данных из 10 млн. решений. По тестам Centaur превзошел специализированные алгоритмы, которые разрабатывали годами. Модель угадывает поведение даже в новых сценариях при изменении контекста задачи или добавления новых опций.

Внутренние процессы Centaur начали напоминать активность человеческого мозга без прямого обучения на нейронных данных. Цифровой «мозг» даже открыл новую стратегию принятия решений.

Исследователи открыли доступ к модели и датасету Psych-101, обещая прорыв в психологии, образовании и дизайне продуктов.
nature.com

✔️ Компания Марка Цукерберга тестирует чат-ботов, которые начнут писать первыми.

Компания разрабатывает функцию для чат-ботов в своем AI Studio: они смогут инициировать диалог с пользователями, если те ранее активно общались с ботом (не менее 5 сообщений за 2 недели). После первого ответного сообщения от пользователя боты продолжат общение, но только в течение 14 дней, и прекратят попытки, если ответа не последует.

Цель функции - удерживать аудиторию, увеличивая вовлеченность, это напрямую связано со стратегией монетизации ИИ-продуктов (прогнозируемый доход $2–3 млрд. в 2025 году). Пилотный тест уже запущен, но детали реализации остаются расплывчатыми.
businessinsider.com

✔️ Крупный бизнес просит ЕС отложить закон о регулировании ИИ.

Более 45 технологических и промышленных гигантов призвали Еврокомиссию перенести сроки вступления в силу закона об искусственном интеллекте на два года. Они утверждают, что текущие требования к мощным ИИ-моделям слишком расплывчаты и угрожают развитию инноваций.

Регулирование должно начаться в августе, инициативу отрытого обращения к ЕК запустили General Catalyst, SAP и Spotify, хотя последние двое не подписали письмо.
bloomberg.com

✔️ CoreWeave запускает первый в отрасли сервер с GPU Nvidia Blackwell Ultra.

Облачный провайдер CoreWeave первым установил серверы Nvidia GB300 NVL72 с новыми GPU Blackwell Ultra. Платформа, собранная Dell, объединяет 72 видеокарты и 36 процессоров Grace, обеспечивает 50-кратный роста производительности при инференсе и 5-кратную энергоэффективность по сравнению с архитектурой Hopper. Инсталляция ориентирована на тяжелые нейросетевые задачи и агентные вычисления.

Система уже доступна клиентам, раннее внедрение может стать козырем провайдера в конкуренции за внимание технической аудитории.
cnbc.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🔟 Open‑source Deep Research Assistants 🤖

Глубокие исследовательские агенты — не просто чат‑боты, а полноценные ИИ‑ассистенты, способные искать информацию, взаимодействовать с инструментами, планировать и писать отчёты. Ниже — 10 мощных open‑source проектов, которые уже можно протестировать:

1. DeerFlow — модульная система от Bytedance: DeerFlow — open‑source фреймворк от Bytedance для создания модульных LLM-агентов.
Поддерживает:
- планирование действий,
- анализ кода,
- генерацию отчётов (включая Text-to-Speech),
- адаптивную интеграцию инструментов.
Создан для исследований, автоматизации и построения сложных агентных пайплайнов.
https://github.com/bytedance/deer-flow

2. Alita — самообучающийся агент с поддержкой Model Context Protocols (MCP), всё в одном модуле. Alita — агент, который сам придумывает, как ему расширить себя, не полагаясь на заранее написанные сценарии, и уже демонстрирует топовые результаты на сложных тестах.
https://github.com/CharlesQ9/Alita

3. WebThinker — автономный веб‑поиск с логикой "думай‑ищи‑пиши", RL‑обучением и глубокой навигацией
https://github.com/RUC-NLPIR/WebThinker

4. SimpleDeepSearcher — это лёгкий, но эффективный open‑source фреймворк от RUCAIBox, предназначенный для автономного веб-поиска через импровизированные многотуровые сессии:

- Использует Supervised Fine‑Tuning (SFT) вместо сложного RL, что значительно упрощает обучение и снижает вычислительные затраты
- Генерирует реалистичные траектории поиска и рассуждений, симулируя поведение пользователя в живом поисковом окружении .
- Критически отбирает данные по нескольким критериям качества: разнообразие запросов, сложность, структура ответов

5. AgenticSeek — приватный on‑device ассистент с выбором эксперта под задачу и голосовым управлением
https://github.com/Fosowl/agenticSeek

6. Suna — универсальный ассистент: браузер, CLI, работа с файлами, API, деплой
https://github.com/kortix-ai/suna

7. DeepResearcher — это комплексный open-source фреймворк от GAIR‑NLP, предназначенный для обучения LLM‑агентов, способных проводить глубокие исследования в автономном режиме, взаимодействуя с вебом. Использует несколько агентов‑браузеров, которые совместно исследуют веб и обрабатывают информацию
https://github.com/GAIR-NLP/DeepResearcher

8. Search‑R1 — агент на PPO/GRPO с поддержкой LLaMA3, Qwen2.5 и кастомных поисковиков. Агент учится эффективному циклу «думай — ищи — думай — отвечай» через RL, достигая важных улучшений в точности ответов и эффективности поиска.
https://github.com/PeterGriffinJin/Search-R1

9. ReCall — это фреймворк на основе RL, который учит LLM "должным образом" вызывать и комбинировать инструменты, используя сгенерированные задачи, без необходимости вручную собирать примеры вызовов — и всё это в открытом доступе.
https://github.com/Agent-RL/ReCall

10. OWL — мультиагентная система на CAMEL‑AI для динамического взаимодействия между агентами
https://github.com/camel-ai/owl

Агенты умеют планировать, взаимодействовать с браузером, запускать скрипты, интегрироваться с API и работать автономно.

Всё проекты — с открытым кодом. Можно изучить, собрать и доработать под свои задачи.

@ai_machinelearning_big_data

#ml #rl #aiagents #ai #agents

✔️ Эмбеддинг-модель Gemini от Google стала общедоступной.

Google объявила о выходе в общий доступ модели для создания текстовых эмбеддингов - Gemini-Embedding-001. Она доступна разработчикам через Gemini API и Vertex AI. С момента своего экспериментального запуска модель стабильно занимает лидирующие позиции в бенчмарке MTEB и поддерживает более 100 языков.

Gemini Embedding использует технику Matryoshka Representation Learning. Она позволяет разработчикам гибко настраивать размерность выходных векторов, чтобы оптимизировать производительность и затраты на хранение. Максимальная длина входных данных составляет 2048 токенов.

Стоимость использования модели : $0.15 за 1 миллион входных токенов. Доступ к ней можно получить через Gemini API, а бесплатно протестировать - в Google AI Studio.
developers.googleblog.com

✔️ Лаборатория суперинтеллекта в компании Марка Цукерберга обсуждает отказ от open-source.

Недавно созданное подразделение по разработке AGI инициировало дискуссию о кардинальном изменении стратегии компании. Ключевая идея - отказаться от развития флагманской open-source модели Behemoth в пользу закрытой архитектуры, по аналогии с OpenAI и Google. Такой шаг стал бы серьезным философским сдвигом для компании, которая годами продвигала открытый код и завоевала признание разработчиков.

Обсуждения пока находятся на ранней стадии и требуют одобрения Марка Цукерберга. Однако сама дискуссия, начатая новой командой под руководством Александра Ванга, указывает на возможный стратегический разворот гиганта соцсетей.
nytimes.com

✔️ В Grok появились анимированные 3D-персонажи.

xAI начала развертывание новой функции «Companions» для чат-бота Grok в приложении для iOS. Обновление добавляет в интерфейс интерактивных трехмерных персонажей, цель которых - сделать общение более персонализированным и выйти за рамки текстовых ответов. На данный момент функция доступна платным подписчикам SuperGrok.

Пользователи могут выбрать одного из двух анимированных аватаров: аниме-девушку Ani или красную панду Bad Rudy. Включить их можно в меню настроек. В компании обещают позже добавить третьего персонажа.
Elon Mask в сети Х

✔️ Топовые немецкие ученые в области Med AI переехали работать в Китай.

Два выдающихся специалиста из Германии, Роланд Эйльс и Ирина Леманн, присоединились к Университету Фудань в Шанхае. Их работа была ключевой в создании атласа клеток поджелудочной железы человека и использовании ИИ для прогнозирования рисков заболеваний.

Эйльс - всемирно известный математик и биолог, руководивший крупными национальными исследовательскими проектами. Леманн - профессор в области эпигенетики, возглавлявшая несколько международных научных конференций. Супруги опубликовали более 1000 научных работ и имеют свыше 100 000 цитирований.

В Университете Фудань они присоединились к Институту интеллектуальной медицины и планируют создать совместную немецко-китайскую ИИ-лабораторию.
scmp.com

✔️ Perplexity будет дообучать модели Kimi.

Глава Perplexity Аравинд Шринивас рассказал о планах компании начать пост-тренинг моделей Kimi от Moonshot AI. Решение было принято после внутренних тестов, которые показали, что потенциал Kimi сопоставим с GPT-4 и Claude.

Решающим фактором стало превосходство Kimi K2 в бенчмарках на программирование. В частности, в тесте SWE-bench Verified она показала результат 65.8%, значительно опередив Claude с его 50.2%.

В Perplexity рассчитывают, что дальнейшее дообучение модели усилит ее агентные возможности.
CEO Perplexity сети X

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ 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