🤖 Цукерберг идёт ва-банк: ставка на суперИИ и $14.3 млрд за контроль над Scale AI
Миллиардер официально заявил о своих амбициях в гонке за суперинтеллектом:
💰 Компания вложила $14.3 млрд в Scale AI и забрала себе не только долю, но и её основателя Александра Ванга — теперь он возглавляет новое стратегическое направление Meta по созданию суперИИ.
👥 Параллельно Цукерберг собирает “звёздную команду” из 50+ топ-исследователей, переманивая людей из OpenAI, DeepMind и других AI-групп с предложениями до $100 млн в опционах. В индустрии это уже называют "Zuck Bucks".
📌 Зачем это всё:
• Llama 4 оказался слабее ожиданий
• Meta хочет не просто догнать конкурентов, а построить AGI на своих условиях
• Scale даёт доступ к инфраструктуре и огромным объёмам размеченных данных
⚠️ Но есть и проблемы:
• Google и OpenAI уже свернули сотрудничество со Scale после сделки
• Внутри компании есть разногласия — Ян Лекун скептически относится к LLM‑подходу к AGI
• На рынке задаются вопросом: зачем строить “суперинтеллект”, если нет killer-продукта?
📉 Это может быть самым амбициозным (или самым дорогим) экспериментом компании со времён метавселенной.
@machinelearning_interview
#AGI #superintelligence #Zuckerberg #ScaleAI #AI #OpenAI #DeepMind #Llama4
Миллиардер официально заявил о своих амбициях в гонке за суперинтеллектом:
💰 Компания вложила $14.3 млрд в Scale AI и забрала себе не только долю, но и её основателя Александра Ванга — теперь он возглавляет новое стратегическое направление Meta по созданию суперИИ.
👥 Параллельно Цукерберг собирает “звёздную команду” из 50+ топ-исследователей, переманивая людей из OpenAI, DeepMind и других AI-групп с предложениями до $100 млн в опционах. В индустрии это уже называют "Zuck Bucks".
📌 Зачем это всё:
• Llama 4 оказался слабее ожиданий
• Meta хочет не просто догнать конкурентов, а построить AGI на своих условиях
• Scale даёт доступ к инфраструктуре и огромным объёмам размеченных данных
⚠️ Но есть и проблемы:
• Google и OpenAI уже свернули сотрудничество со Scale после сделки
• Внутри компании есть разногласия — Ян Лекун скептически относится к LLM‑подходу к AGI
• На рынке задаются вопросом: зачем строить “суперинтеллект”, если нет killer-продукта?
📉 Это может быть самым амбициозным (или самым дорогим) экспериментом компании со времён метавселенной.
@machinelearning_interview
#AGI #superintelligence #Zuckerberg #ScaleAI #AI #OpenAI #DeepMind #Llama4
💸 Первый автономный ИИ-хедж-фонд запущен!
Команда из 17 ИИ-агентов торгует акциями, управляет рисками и принимает решения:
• ИИ-стратеги — имитируют Баффета, Мангера и других гуру.
• ИИ-аналитики — выбирают топовые акции.
• ИИ-рисковики — оценивают риски и задают лимиты.
• ИИ-управляющий — финализирует сделки.
Разработчики перестраховались: проект только для учёбы.
Гайд по установке: тут.
#ИИ #Финансы #ХеджФонд
Команда из 17 ИИ-агентов торгует акциями, управляет рисками и принимает решения:
• ИИ-стратеги — имитируют Баффета, Мангера и других гуру.
• ИИ-аналитики — выбирают топовые акции.
• ИИ-рисковики — оценивают риски и задают лимиты.
• ИИ-управляющий — финализирует сделки.
Разработчики перестраховались: проект только для учёбы.
Гайд по установке: тут.
#ИИ #Финансы #ХеджФонд
Когда с первого взгляда ясно — статья огонь.
Baidu выложила сразу 23 модели на Hugging Face размерами — от 0.3B до 424B параметров! 💥
Тех репорт: https://yiyan.baidu.com/blog/publication/ERNIE_Technical_Report.pdf
Baidu выложила сразу 23 модели на Hugging Face размерами — от 0.3B до 424B параметров! 💥
Тех репорт: https://yiyan.baidu.com/blog/publication/ERNIE_Technical_Report.pdf
AB-MCTS (Adaptive Branching Monte Carlo Tree Search) — новый алгоритм масштабирования во время инференса, который обеспечивает коллективный интеллект для ИИ, позволяя нескольким передовым моделям (например, Gemini 2.5 Pro, o4-mini и DeepSeek-R1-0528) сотрудничать.
Sakana AI вдохновилась принципами коллективного интеллекта, где лучшие решения достигаются через объединение разнообразных мнений.
Каждая модель обладает своими сильными сторонами и уникальными свойствами, которые алгоритм использует в качестве ресурсов для совместного решения задач.
Ключевые особенности AB-MCTS:
• Коллективное сотрудничество моделей — алгоритм объединяет предложения разных моделей, выбирает наиболее многообещающие варианты и проверяет их через симуляции.
• Адаптивное ветвление — дерево поиска расширяется динамически там, где это приносит наибольшую пользу.
• Высокая эффективность на ARC-AGI-2 — комбинация o4-mini, Gemini 2.5 Pro и R1 0528 показывает значительный прирост по сравнению с каждой моделью в отдельности.
Авторы приводят следующие результаты работы алгоритма на 120 задачах ARC-AGI-2:
• Repeated Sampling (o4-mini): 23,0 % решённых задач
• AB-MCTS (o4-mini): 27,5 % решённых задач (абсолютный прирост +4,5 п.п., относительный +19,6 %)
• Multi-LLM AB-MCTS (o4-mini + Gemini 2.5 Pro + DeepSeek-R1-0528): > 30 % решённых задач
Sakana AI пытается внедрять принципы эволюции и коллективного интеллекта в разработку передовых ИИ-систем, с целью воплотить командный подход человеческих экспертов в мире искусственного интеллекта.
• Исходный код TreeQuest (реализация алгоритма): https://github.com/SakanaAI/treequest
• Эксперименты на ARC-AGI-2: https://github.com/SakanaAI/ab-mcts-arc2
• Подробнее в блоге: https://sakana.ai/ab-mcts
• Статья: https://arxiv.org/abs/2503.04412
@ai_machinelearning_big_data
#Sakana #al #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💎Открытые уроки для специалистов в компьютерном зрении.
В рамках курса «Компьютерное зрение. Advanced»
🎓Урок 1: Инференс без задержек: как ускорить обработку видео для CV-моделей: https://tglink.io/baad53b57904
🔹Считывание видео и преобразование в тензоры для инференса и обучения.
🔹 Фреймворки и библиотеки: NVIDIA DALI, Video Processing Framework, torio, torchvision.io.
🔹 Сборка видеопотока из тензоров и стриминг через RTMP/RTSP — с GPU, без лишних копирований.
🎓Урок 2: YOLO-pose и MediaPipe в деле: распознаём позы и ключевые точки в реальном времени: https://tglink.io/baad53b57904
🔹 Знакомство с библиотекой Ultralytics и моделью YOLO-pose: как использовать её для задач Pose Estimation.
🔹 Разбор MediaPipe: определим лицевые и ручные ключевые точки
🔹 Готовые пайплайны для анализа движений, AR и трекинга
🎓Урок 3: Мультимодальные LLM: https://tglink.io/baad53b57904
🔹 Расскажем, как мультимодальные LLM модели видят изображения и понимают текст
➡️Регистрация: https://tglink.io/baad53b57904?erid=2W5zFHLzbU4
#реклама
О рекламодателе
В рамках курса «Компьютерное зрение. Advanced»
🎓Урок 1: Инференс без задержек: как ускорить обработку видео для CV-моделей: https://tglink.io/baad53b57904
🔹Считывание видео и преобразование в тензоры для инференса и обучения.
🔹 Фреймворки и библиотеки: NVIDIA DALI, Video Processing Framework, torio, torchvision.io.
🔹 Сборка видеопотока из тензоров и стриминг через RTMP/RTSP — с GPU, без лишних копирований.
🎓Урок 2: YOLO-pose и MediaPipe в деле: распознаём позы и ключевые точки в реальном времени: https://tglink.io/baad53b57904
🔹 Знакомство с библиотекой Ultralytics и моделью YOLO-pose: как использовать её для задач Pose Estimation.
🔹 Разбор MediaPipe: определим лицевые и ручные ключевые точки
🔹 Готовые пайплайны для анализа движений, AR и трекинга
🎓Урок 3: Мультимодальные LLM: https://tglink.io/baad53b57904
🔹 Расскажем, как мультимодальные LLM модели видят изображения и понимают текст
➡️Регистрация: https://tglink.io/baad53b57904?erid=2W5zFHLzbU4
#реклама
О рекламодателе
🚀 Open-source альтернатива Perplexity, собранная одним разработчиком — уже 8.4K звёзд на GitHub!
Scira (ранее MiniPerplx) — минималистичный AI-поисковик, который не просто ищет, но и цитирует источники.
Работает на Vercel AI SDK, поддерживает Grok 3, GPT‑4o, Claude 4, Gemini и другие модели.
💡 Без логина. Без paywall.
🔎 Ищет по Web, X, Reddit, YouTube, статьям, акциям, погоде, билетам — через 15+ API
🧠 Умеет запускать код, строить графики, использовать память, работать в защищённой RAG-среде
GitHub: https://github.com/zaidmukaddam/scira
Scira (ранее MiniPerplx) — минималистичный AI-поисковик, который не просто ищет, но и цитирует источники.
Работает на Vercel AI SDK, поддерживает Grok 3, GPT‑4o, Claude 4, Gemini и другие модели.
💡 Без логина. Без paywall.
🔎 Ищет по Web, X, Reddit, YouTube, статьям, акциям, погоде, билетам — через 15+ API
🧠 Умеет запускать код, строить графики, использовать память, работать в защищённой RAG-среде
GitHub: https://github.com/zaidmukaddam/scira
FlexTok — это токенизатор, который представляет изображение как последовательность токенов переменной длины, от самых грубых до самых детализированных.
В отличие от большинства image tokenizer'ов (где всегда фиксированное число токенов и они жёстко локализованы по патчам), здесь подход коarse-to-fine — как в PCA:
- первый токен даёт максимально сжатое представление,
- второй — добавляет детали,
- третий — ещё больше и т.д.
Такой порядок оказывается семантически разумным, хотя обучение шло без языевой подсказки. Получается структура, которую удобно использовать в генерации и понимании изображений.
Всё сделано без магии:
- используется nested dropout на токенах во время обучения,
- архитектура простая, основана на известных компонентах,
- токены можно интерпретировать по уровню детализации.
📎 Исходники: https://github.com/apple/ml-flextok
🖼️ Демка: https://huggingface.co/spaces/EPFL-VILAB/FlexTok
📊 Визуализации: https://flextok.epfl.ch
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Медиагигант TIME включил DeepMind в свой рейтинг TIME100-2025 в категории «Влияние в ИИ». Это отдельная категория признания пяти выдающихся компаний, которые внесли значимый вклад в развитие своих областей.
В 2024 году создатели AlphaFold из Google DeepMind получили Нобелевскую премию по химии, но помимо научных достижений, DeepMind активно развивает языковые общедоступные модели: Gemini 2.5 Pro до сих пор лидирует в тестах на «интеллект».
CEO Google DeepMind Демис Хассабис мечтает создать «универсального цифрового ассистента», способного не только помогать пользователям, но и проводить самостоятельные научные исследования.
time.com
15 европейских СМИ из 7 стран запустили Chat Europe, платформу на основе ИИ, которая обещает предоставлять новости о ЕС без дезинформации. Проект финансируется ЕС, использует модель Mistral и был разработан румынской компанией DRUID AI.
Пользовательские тесты показали проблемы: система часто ссылается на устаревшие данные и дает нерелевантные ответы. Например, запрос о ситуации в Германии выдал устаревшую информацию 2010 года, в то время как ChatGPT с веб-поиском - дал актуальный и всесторонний ответ.
Создатели чатбота заявляют непредвзятость сервиса и проверенные источники, но реальность пока не соответствует этим утверждениям. Эксперты ждут улучшений: если чатбот не научится отслеживать события в реальном времени, его польза останется под вопросом.
presseportal.de
OpenAI активно развивает консалтинговое направление для бизнеса, предлагая клиентам персонализацию моделей GPT-4o под их данные и разработку приложений - от чат-ботов до аналитических инструментов. За такие услуги компания запрашивает от $10 млн, ставя себя в один ряд с Palantir и Accenture.
Среди клиентов направления - Министерство обороны США и азиатский техногигант Grab. OpenAI явно стремится закрепиться не только как лаборатория для исследований, но и как партнер для масштабных внедрений.
theinformation.com
Huawei анонсировала открытый доступ к своей серии языковых моделей Pangu: компактной Pangu 7B и флагманской Pangu Pro MoE с 72 миллиардами параметров. Обе модели оптимизированы для инференса на чипах Ascend. Исходный код, веса и инструменты для работы с MoE-архитектурами уже доступны на платформе GitCode.
Разработчики получают возможность тестировать решения на чипах Huawei, что актуально в условиях санкций. Меньшая версия Pangu 7B в открытом доступе появится позже.
ecns.cn
Cloudflare начал блокировать ИИ-краулеры по умолчанию, теперь новые сайты автоматически получают опцию запрета сканирования без разрешения, а бета-версия сервиса Pay Per Crawl позволит монетизировать доступ.
Новый протокол идентификации ботов поможет сайтам отсеивать анонимных скраперов, требуя раскрытия целей сбора данных. Поддержку инициативе выразили крупнейшие медиахолдинги и цифровые площадки, они давно говорят о важности компенсации за использование контента.
cloudflare.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🧠 Генеративный ИИ‑проект “под капотом”: всё на одном GitHub
Если вы хотите посмотреть, как собрать полноценную систему генеративного ИИ с нуля — обратите внимание на этот репозиторий:
📦 Внутри:
– Обработка изображений и текста
– Использование pre-trained моделей для генерации и анализа
– Интеграция с OpenAI API
– Отчёты, ноутбуки, визуализация результатов
– Чистая структура проекта: от данных до выводов
Подойдёт как учебный шаблон или стартовая база для своих экспериментов с мультимодальными ИИ‑сценариями.
https://github.com/HeyNina101/generative_ai_project
#generativeAI #opensource #ml #deeplearning
Если вы хотите посмотреть, как собрать полноценную систему генеративного ИИ с нуля — обратите внимание на этот репозиторий:
📦 Внутри:
– Обработка изображений и текста
– Использование pre-trained моделей для генерации и анализа
– Интеграция с OpenAI API
– Отчёты, ноутбуки, визуализация результатов
– Чистая структура проекта: от данных до выводов
Подойдёт как учебный шаблон или стартовая база для своих экспериментов с мультимодальными ИИ‑сценариями.
https://github.com/HeyNina101/generative_ai_project
#generativeAI #opensource #ml #deeplearning
ML-инженеры, какая встреча!
19 июля в Москве снова пройдет Turbo ML Conf от группы Т-Технологий. В этом году — еще масштабнее!
В программе 5 тематических потоков, продовые кейсы и технологии.
Среди спикеров — эксперты Т-Банка, Сбера, Яндекса и других ведущих специалистов.
Будет много нетворкинга, прикладные доклады, настольные игры, лимитированный мерч. Участие бесплатное.
Успейте оставить заявку
19 июля в Москве снова пройдет Turbo ML Conf от группы Т-Технологий. В этом году — еще масштабнее!
В программе 5 тематических потоков, продовые кейсы и технологии.
Среди спикеров — эксперты Т-Банка, Сбера, Яндекса и других ведущих специалистов.
Будет много нетворкинга, прикладные доклады, настольные игры, лимитированный мерч. Участие бесплатное.
Успейте оставить заявку
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🗣 Инженер рекомендательных систем рассказал про перспективы развития направления. В подкасте научному изданию N + 1 инженер рекомендательных систем Яндекса Николай Савушкин рассказал про тренд унификации и универсализации технологий.
Рекомендации в дальнейшем можно развивать:
- как ещё одну модальность LLM;
- как агента, который строит дерево вариантов для жизни и карьеры.
📌 Подробнее
@machinelearning_interview
Рекомендации в дальнейшем можно развивать:
- как ещё одну модальность LLM;
- как агента, который строит дерево вариантов для жизни и карьеры.
📌 Подробнее
@machinelearning_interview
📌 TorchScale — библиотека для масштабирования трансформеров от Microsoft. Когда стандартные архитектуры трансформеров упираются в ограничения глубины и длины последовательностей, этот проект предлагает набор решений: от DeepNet (1000+ слоёв) до революционного RetNet — потенциального преемника классических трансформеров.
Библиотека выглядит как исследовательский полигон: здесь собраны последние наработки Microsoft в области LLM, включая BitNet и Multiway-архитектуры для мультимодальных задач. Хотя проект требует PyTorch и мощных GPU, его минималистичный API позволяет быстро экспериментировать с передовыми подходами.
🤖 GitHub
@machinelearning_interview
Библиотека выглядит как исследовательский полигон: здесь собраны последние наработки Microsoft в области LLM, включая BitNet и Multiway-архитектуры для мультимодальных задач. Хотя проект требует PyTorch и мощных GPU, его минималистичный API позволяет быстро экспериментировать с передовыми подходами.
🤖 GitHub
@machinelearning_interview
📚 Best System Design Resources — удобная шпаргалка для интервью и прокачки архитектуры
* 100+ отобранных материалов: курсы, книги, статьи, интервью-чеклисты и блоги инженеров крупных компаний.
* Упор на практику для System Design Interview: есть готовые cheat-sheets от Exponent, ByteByteGo и DesignGuru, а также более 50 типовых задач.
* Секции «Курсы», «Книги», «Теория и алгоритмы», «Кейс-стади» и «Engineering Blogs» помогают быстро закрыть пробелы перед собеседованием.
* Более 2 500★ на GitHub — комьюнити регулярно дополняет подборку.
Полезно, если нужно системно повторить концепции перед FAANG-интервью или собрать личную базу знаний по архитектуре.
📌 Github
@machinelearning_interview
* 100+ отобранных материалов: курсы, книги, статьи, интервью-чеклисты и блоги инженеров крупных компаний.
* Упор на практику для System Design Interview: есть готовые cheat-sheets от Exponent, ByteByteGo и DesignGuru, а также более 50 типовых задач.
* Секции «Курсы», «Книги», «Теория и алгоритмы», «Кейс-стади» и «Engineering Blogs» помогают быстро закрыть пробелы перед собеседованием.
* Более 2 500★ на GitHub — комьюнити регулярно дополняет подборку.
Полезно, если нужно системно повторить концепции перед FAANG-интервью или собрать личную базу знаний по архитектуре.
📌 Github
@machinelearning_interview
Forwarded from Machinelearning
Мaitrix Org разработали WM-ABench, бенчмарк для оценки VLM в качестве так называемых «моделей мира». Идея проста: проверить, насколько хорошо топовые модели способны не просто распознавать картинки, а понимать окружающую действительность и предсказывать ее изменения.
Создатели, опираясь на когнитивную науку, создали фреймворк, который тестирует 15 самых популярных моделей по 23 параметрам, разделяя процесс на 2 ключевых этапа: восприятие и прогнозирование.
В основе бенчмарка - огромный датасет из более чем 100 тысяч примеров, сгенерированных в 6 различных симуляторах, от ThreeDWorld и Physion до Carla.
Чтобы модели не искали легких путей и не полагались на поверхностные совпадения, в тест добавили «сложные негативы» - контрфактические состояния, которые заставляют систему действительно анализировать происходящее.
Весь процесс был разделен на оценку восприятия (распознавание объектов, пространства, времени, движения) и прогнозирования (симуляция физики, транзитивный и композиционный вывод). Для калибровки сложности задач были установлены базовые показатели, основанные на результатах людей.
С простым визуальным восприятием, то есть с определение цвета или формы, все модели справляются отлично. Однако когда дело доходит до трехмерного пространственного мышления, динамики движения или временных последовательностей, начинаются серьезные проблемы.
Выяснилась и другая любопытная деталь: VLM склонны «спутывать» физические понятия. Например, если в сцене изменить только цвет объекта, модель может внезапно ошибиться в оценке его размера или скорости.
Оказалось, что цвет и форма являются самыми влиятельными атрибутами, которые искажают восприятие других, не связанных с ними характеристик.
Точное восприятие мира совершенно не гарантирует точного прогноза.
Исследование показало, что даже при идеально верном распознавании текущего состояния сцены модели проваливают предсказание физических взаимодействий.
Разрыв с человеческими способностями явный: в задачах на транзитивный вывод он достигает 46%, а композиционный вывод выполняется на уровне случайного угадывания.
У современных VLM отсутствуют базовые знания физики, необходимые для симуляции даже простейших событий. Они видят мир, но не понимают, по каким законам он живет.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #VLM #Benchmark #Maitrix
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Из окон офисов VK — самые красивые закаты. А в самих офисах обитают самые любимые коллеги!
Ребята не только делают сервисы VK быстрее и удобнее, но и любят делиться знаниями. Совсем скоро они проведут открытый Java AI-митап и расскажут о том, как мы масштабируем процессы, а ещё поделятся фишками, которые стоят за сервисами VK.
Откликайтесь, если откликается!
Ребята не только делают сервисы VK быстрее и удобнее, но и любят делиться знаниями. Совсем скоро они проведут открытый Java AI-митап и расскажут о том, как мы масштабируем процессы, а ещё поделятся фишками, которые стоят за сервисами VK.
Откликайтесь, если откликается!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Что нового
- Читает длинные отчёты и создаёт аудиофайлы
- Удобное упарвление голосом: можно слушать, давать команды и одновременно делать другие дела
- Генерирует подкасты
- Озвучивает доки и презентации и многое другое
Когда удобнее слушать, чем читать — включите Manus и продолжайте работу.
https://audio.manus.space
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM