This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Конференция AI Driver & RecSys Темы — пространство, где наука и бизнес встречаются, чтобы обсудить будущее рекомендаций ⚡️
28 ноября пройдёт конференция о том, как создаются и развиваются современные рекомендательные системы.
На площадке Сбера соберутся эксперты топовых российских IT-компаний и вузов, чтобы обсудить новые исследования, открытые датасеты и практические решения, которые меняют подход к персонализации.
Это возможность за один день познакомиться с ключевыми трендами RecSys, пообщаться со специалистами и вдохновиться идеями, формирующими будущее рекомендаций.
Присоединяйтесь к профессиональному сообществу 28 ноября в 10:00 — регистрация по ссылке!
28 ноября пройдёт конференция о том, как создаются и развиваются современные рекомендательные системы.
На площадке Сбера соберутся эксперты топовых российских IT-компаний и вузов, чтобы обсудить новые исследования, открытые датасеты и практические решения, которые меняют подход к персонализации.
Это возможность за один день познакомиться с ключевыми трендами RecSys, пообщаться со специалистами и вдохновиться идеями, формирующими будущее рекомендаций.
Присоединяйтесь к профессиональному сообществу 28 ноября в 10:00 — регистрация по ссылке!
❤3⚡1👍1🔥1
🤖 AITradeGame - Симулятор торговли с ИИ
AITradeGame - это открытый симулятор торговли, который позволяет пользователям тестировать стратегии с использованием ИИ. Доступны как локальная версия с полной конфиденциальностью, так и онлайн-версия с интерактивными функциями и таблицами лидеров.
🚀Основные моменты:
- Поддержка различных ИИ моделей, включая OpenAI и Claude.
- Локальное хранилище данных без облачного отслеживания.
- Интерактивные таблицы лидеров для соревнований с другими пользователями.
- Удобный интерфейс и возможность настройки торговых параметров.
📌 GitHub: https://github.com/chadyi/AITradeGame
AITradeGame - это открытый симулятор торговли, который позволяет пользователям тестировать стратегии с использованием ИИ. Доступны как локальная версия с полной конфиденциальностью, так и онлайн-версия с интерактивными функциями и таблицами лидеров.
🚀Основные моменты:
- Поддержка различных ИИ моделей, включая OpenAI и Claude.
- Локальное хранилище данных без облачного отслеживания.
- Интерактивные таблицы лидеров для соревнований с другими пользователями.
- Удобный интерфейс и возможность настройки торговых параметров.
📌 GitHub: https://github.com/chadyi/AITradeGame
👍11❤3🥰2
🔥 Представляем AMO-Bench - новый бенчмарк, который проверяет границы логического мышления LLM на уровне задач IMO.
AMO-Bench включает:
• 50 полностью оригинальных задач, созданных экспертами
• подтверждённый уровень сложности — не ниже международной математической олимпиады
• гибридный алгоритм автопроверки с точностью 99.2%
• размеченные человеком цепочки рассуждений для глубокого анализа моделей
Главные результаты:
Модель Kimi-k2-Thinking от Kimi_Moonshot показала лучший результат — 56%.
Следом идут GPT-5-thinking (high) и Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507.
Большинство остальных моделей не дотягивают даже до 40%.
AMO-Bench открыт для всех — попробуйте и помогите продвинуть границы reasoning-возможностей больших моделей.
😊 Open-Source:
HuggingFace: https://huggingface.co/datasets/meituan-longcat/AMO-Bench
GitHub: https://github.com/meituan-longcat/AMO-Bench
Paper: https://arxiv.org/abs/2510.26768
Project Page: https://amo-bench.github.io
AMO-Bench включает:
• 50 полностью оригинальных задач, созданных экспертами
• подтверждённый уровень сложности — не ниже международной математической олимпиады
• гибридный алгоритм автопроверки с точностью 99.2%
• размеченные человеком цепочки рассуждений для глубокого анализа моделей
Главные результаты:
Модель Kimi-k2-Thinking от Kimi_Moonshot показала лучший результат — 56%.
Следом идут GPT-5-thinking (high) и Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507.
Большинство остальных моделей не дотягивают даже до 40%.
AMO-Bench открыт для всех — попробуйте и помогите продвинуть границы reasoning-возможностей больших моделей.
😊 Open-Source:
HuggingFace: https://huggingface.co/datasets/meituan-longcat/AMO-Bench
GitHub: https://github.com/meituan-longcat/AMO-Bench
Paper: https://arxiv.org/abs/2510.26768
Project Page: https://amo-bench.github.io
❤4👍3🔥3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Kandinsky 5.0 — новая линейка визуальных моделей в open source
⚡️ Сбер опубликовал в открытом доступе всю линейку Kandinsky 5.0: Video Pro, Video Lite, Image Lite и токенизаторы K-VAE 1.0. Полный open source: код, веса, лицензия MIT.
➡️ Video Pro (Text-to-Video / Image-to-Video)
Флагман, генерирующий HD-видео до 10 секунд с гибким управлением движением камеры. Обучалась на 520 млн изображений и 250 млн видео и затем, на финальном этапе, доучивалась на датасете сверх-качественных видеороликов, тщательно отобранных профессиональными художниками и дизайнерами.
🔘 Нативно понимает русские и английские промпты, генерирует надписи на латинице и кириллице. Лучшая открытая модель в мире, превосходит Wan 2.2-A14B в Text-to-Video [SBS 59:41] и Image-to-Video [SBS 53:47], а также достигает паритета с Veo 3 по визуальному качеству и динамике [SBS 54:46].
➡️ Video Lite (Text-to-Video / Image-to-Video)
Компактные модели генерации видео, оптимизированные для запуска на GPU от 12 ГБ VRAM. Обучалась на 520 млн изображений и 120 млн видео, хорошая консистентность и качество динамики. Лучшая среди небольших и быстрых моделей, значительно превосходит в 7 раз большую по количеству параметров Wan 2.1-14B как в Text-to-Video [SBS 67:33], так и Image-to-Video [SBS 64:36].
➡️ Image Lite (Text-to-Image / Image Editing)
HD-генерация и редактирование изображений. Претрейн Text-to-Image модели был сделан на 520 млн изображений, включая датасет русского культурного кода ~1 млн изображений. Image Editing был дополнительно дообучен на 150 млн пар. Для достижения финального качества был проведено SFT дообучение на 150 тыс изображений, а также на 20 тыс. пар – для Editing.
🔘 Нативно понимает русские и английские промпты, генерирует надписи на латинице и кириллице. Значительно превосходит FLUX.1 [dev] по Text-to-Image [SBS 63:37] и находится в паритете по качеству с FLUX.1 Kontext [dev] по Image Editing [SBS 54:46].
➡️ K-VAE 1.0 (2D / 3D)
Вариационные автоэнкодеры для диффузионных моделей, сжимающие входные данные в формате 8x8 (изображения) и 4x8x8 (видео). Сравнение на открытых датасетах показывает, что модели более качественно восстанавливают исходный сигнал (+0.5dB PSNR), чем лучшие open-source альтернативы (Flux, Wan, Hunyaun), обладающие той же степенью сжатия.
Все модели линейки доступны на GitHub, Gitverse и HuggingFace.
Читайте подробнее в техническом репорте.
Флагман, генерирующий HD-видео до 10 секунд с гибким управлением движением камеры. Обучалась на 520 млн изображений и 250 млн видео и затем, на финальном этапе, доучивалась на датасете сверх-качественных видеороликов, тщательно отобранных профессиональными художниками и дизайнерами.
Компактные модели генерации видео, оптимизированные для запуска на GPU от 12 ГБ VRAM. Обучалась на 520 млн изображений и 120 млн видео, хорошая консистентность и качество динамики. Лучшая среди небольших и быстрых моделей, значительно превосходит в 7 раз большую по количеству параметров Wan 2.1-14B как в Text-to-Video [SBS 67:33], так и Image-to-Video [SBS 64:36].
HD-генерация и редактирование изображений. Претрейн Text-to-Image модели был сделан на 520 млн изображений, включая датасет русского культурного кода ~1 млн изображений. Image Editing был дополнительно дообучен на 150 млн пар. Для достижения финального качества был проведено SFT дообучение на 150 тыс изображений, а также на 20 тыс. пар – для Editing.
Вариационные автоэнкодеры для диффузионных моделей, сжимающие входные данные в формате 8x8 (изображения) и 4x8x8 (видео). Сравнение на открытых датасетах показывает, что модели более качественно восстанавливают исходный сигнал (+0.5dB PSNR), чем лучшие open-source альтернативы (Flux, Wan, Hunyaun), обладающие той же степенью сжатия.
Все модели линейки доступны на GitHub, Gitverse и HuggingFace.
Читайте подробнее в техническом репорте.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8❤3🔥3😱3
🤖 Google представила Nested Learning — новую парадигму ИИ, которая учится как человек и не забывает прошлые знания
Google предлагает новый подход: Nested Learning - *вложенное обучение*, при котором новая информация интегрируется в уже существующую структуру знаний, а не замещает её.
Как это работает?
Каждое новое обучение добавляется внутрь уже выученного, как слой внутри слоя.
Это позволяет модели:
- сохранять предыдущие навыки
- адаптироваться к новым задачам
- отличать, в каком контексте она работает
Что это даёт?
1. Постоянное обучение без потерь
Модель может учиться бесконечно, не забывая старое. Новые знания не затирают прежние.
2. Контекстное понимание
ИИ понимает, *в каком режиме* он работает — это делает поведение гибче и разумнее.
3. Ближе к человеческому мышлению
Nested Learning приближает нейросети к человеческому типу обучения: поэтапному, постепенному и адаптивному.
📌 Подробнее: https://research.google/blog/introducing-nested-learning-a-new-ml-paradigm-for-continual-learning
#google
Google предлагает новый подход: Nested Learning - *вложенное обучение*, при котором новая информация интегрируется в уже существующую структуру знаний, а не замещает её.
Как это работает?
Каждое новое обучение добавляется внутрь уже выученного, как слой внутри слоя.
Это позволяет модели:
- сохранять предыдущие навыки
- адаптироваться к новым задачам
- отличать, в каком контексте она работает
Что это даёт?
1. Постоянное обучение без потерь
Модель может учиться бесконечно, не забывая старое. Новые знания не затирают прежние.
2. Контекстное понимание
ИИ понимает, *в каком режиме* он работает — это делает поведение гибче и разумнее.
3. Ближе к человеческому мышлению
Nested Learning приближает нейросети к человеческому типу обучения: поэтапному, постепенному и адаптивному.
📌 Подробнее: https://research.google/blog/introducing-nested-learning-a-new-ml-paradigm-for-continual-learning
🔥10🥰1
Когда data-pipelines рушатся, а BI не обновился к утру, виноваты обычно не модели — а инфраструктура.
Сломанный пайплайн, несвоевременное обновление данных или внезапное изменение схемы — каждый ML-инженер сталкивался с ситуацией, когда вместо улучшения моделей приходится разбираться с проблемами в данных.
Для таких моментов создали бота-генератор оправданий. Он предлагает стильные объяснения для случаев, когда:
— данные для обучения застряли в очередях
— фичи оказались несогласованными
— мониторинг моделей показывает аномалии
А если всё ещё дебажите ETL в проде — загляните в Telegram-бота. Протестируйте разные варианты оправданий и делитесь самыми точными с командой — это поможет взглянуть на проблему под новым углом и найти нестандартное решение.
Сломанный пайплайн, несвоевременное обновление данных или внезапное изменение схемы — каждый ML-инженер сталкивался с ситуацией, когда вместо улучшения моделей приходится разбираться с проблемами в данных.
Для таких моментов создали бота-генератор оправданий. Он предлагает стильные объяснения для случаев, когда:
— данные для обучения застряли в очередях
— фичи оказались несогласованными
— мониторинг моделей показывает аномалии
А если всё ещё дебажите ETL в проде — загляните в Telegram-бота. Протестируйте разные варианты оправданий и делитесь самыми точными с командой — это поможет взглянуть на проблему под новым углом и найти нестандартное решение.
😁10
🌍🗣️ Omnilingual ASR: Многоязычное распознавание речи для 1600+ языков
Omnilingual ASR — это открытая система распознавания речи, поддерживающая более 1,600 языков, включая редкие. Она позволяет добавлять новые языки с минимальными примерами, делая технологии распознавания более доступными и инклюзивными для различных сообществ.
🚀Основные моменты:
- Поддержка более 1,600 языков, включая уникальные.
- Простота добавления новых языков без больших наборов данных.
- Использует нулевое обучение и гибкие модели для адаптации.
- Доступен на Hugging Face для демонстрации и использования.
📌 GitHub: https://github.com/facebookresearch/omnilingual-asr
#python
Omnilingual ASR — это открытая система распознавания речи, поддерживающая более 1,600 языков, включая редкие. Она позволяет добавлять новые языки с минимальными примерами, делая технологии распознавания более доступными и инклюзивными для различных сообществ.
🚀Основные моменты:
- Поддержка более 1,600 языков, включая уникальные.
- Простота добавления новых языков без больших наборов данных.
- Использует нулевое обучение и гибкие модели для адаптации.
- Доступен на Hugging Face для демонстрации и использования.
📌 GitHub: https://github.com/facebookresearch/omnilingual-asr
#python
GitHub
GitHub - facebookresearch/omnilingual-asr: Omnilingual ASR Open-Source Multilingual SpeechRecognition for 1600+ Languages
Omnilingual ASR Open-Source Multilingual SpeechRecognition for 1600+ Languages - facebookresearch/omnilingual-asr
😁4👍2🔥2🥰1
🍌Nano Banan хороша!
Промпт: "Make an infographic that explains how the transformer LLM works"
https://aistudio.google.com/
Промпт: "Make an infographic that explains how the transformer LLM works"
https://aistudio.google.com/
👍14🔥12🍌3❤1
ГигаЧат представил обновлённое семейство GigaAM-v3
Giga Acoustic Model — это класс open-source моделей для обработки речи и эмоций. В третьей версии опубликовали базовый аудиоэнкодер GigaAM-v3, улучшенные CTC и RNNT-модели, а также E2E-распознавание с поддержкой пунктуации и нормализации.
Масштаб предобучения значительно вырос: с 50 до 700 тысяч часов аудио на русском языке. Появились новые домены в обучении ASR — от колл-центров до разговорной речи.
Для всего корпуса обучающих данных восстановили пунктуацию и нормализацию через GigaChat Max Audio. Линейка CTC/RNNT и E2E позволяет выбирать между скоростью или максимальным качеством под любые сценарии.
Что по метрикам:
— Открытые датасеты (Golos, OpenSTT, Common Voice, LibriSpeech): паритет с GigaAM-v2.
— Новые домены (WER, v2-RNNT → v3-RNNT):
• речь с особенностями 27% → 19%
• колл-центр 13% → 10%
• спонтанная речь 10.3% → 7%
— Пунктуация: v3-e2e-RNNT vs reference + Whisper Forced Decoding — F1-score по запятой 84% vs 62%, остальные знаки ~паритет
— Side-by-Side (Gemini 2.5 Pro as a judge): v3-e2e-RNNT vs Whisper-large-v3 — 70:30 (колл-центр), 64:36 (Common Voice)
Больше про язык, речь и искусственный интеллект в @gigadev_channel. Подписывайтесь на канал, чтобы не пропустить всё самое интересное!
Giga Acoustic Model — это класс open-source моделей для обработки речи и эмоций. В третьей версии опубликовали базовый аудиоэнкодер GigaAM-v3, улучшенные CTC и RNNT-модели, а также E2E-распознавание с поддержкой пунктуации и нормализации.
Масштаб предобучения значительно вырос: с 50 до 700 тысяч часов аудио на русском языке. Появились новые домены в обучении ASR — от колл-центров до разговорной речи.
Для всего корпуса обучающих данных восстановили пунктуацию и нормализацию через GigaChat Max Audio. Линейка CTC/RNNT и E2E позволяет выбирать между скоростью или максимальным качеством под любые сценарии.
Что по метрикам:
— Открытые датасеты (Golos, OpenSTT, Common Voice, LibriSpeech): паритет с GigaAM-v2.
— Новые домены (WER, v2-RNNT → v3-RNNT):
• речь с особенностями 27% → 19%
• колл-центр 13% → 10%
• спонтанная речь 10.3% → 7%
— Пунктуация: v3-e2e-RNNT vs reference + Whisper Forced Decoding — F1-score по запятой 84% vs 62%, остальные знаки ~паритет
— Side-by-Side (Gemini 2.5 Pro as a judge): v3-e2e-RNNT vs Whisper-large-v3 — 70:30 (колл-центр), 64:36 (Common Voice)
Больше про язык, речь и искусственный интеллект в @gigadev_channel. Подписывайтесь на канал, чтобы не пропустить всё самое интересное!
👍9🔥4
🌉🤖 CodexMCP: Интеграция Claude Code и Codex
CodexMCP — это мост между Claude Code и Codex, который позволяет им эффективно сотрудничать в программировании. Проект предлагает улучшенные функции, такие как многократные диалоги и параллельные задачи, что делает взаимодействие AI более интеллектуальным и продуктивным.
🚀Основные моменты:
- Поддержка многократных диалогов и параллельного выполнения задач.
- Усовершенствованное управление контекстом с сохранением сессий.
- Интеграция с Claude Code для анализа требований и архитектуры.
- Возможность отслеживания деталей вывода и обработки ошибок.
📌 GitHub: https://github.com/GuDaStudio/codexmcp
#python
CodexMCP — это мост между Claude Code и Codex, который позволяет им эффективно сотрудничать в программировании. Проект предлагает улучшенные функции, такие как многократные диалоги и параллельные задачи, что делает взаимодействие AI более интеллектуальным и продуктивным.
🚀Основные моменты:
- Поддержка многократных диалогов и параллельного выполнения задач.
- Усовершенствованное управление контекстом с сохранением сессий.
- Интеграция с Claude Code для анализа требований и архитектуры.
- Возможность отслеживания деталей вывода и обработки ошибок.
📌 GitHub: https://github.com/GuDaStudio/codexmcp
#python
👍4🥰2