⚡️МЧС тестирует нейросеть для расследования пожаров

ИИ, созданный на базе Yandex Cloud, помогает сотрудникам МЧС оформлять протоколы осмотра места пожара за секунды — вместо привычных 40–60 минут.
Система анализирует фото, выделяет ключевые объекты и формирует описание, которое используется в официальных документах.

Пока проект проходит пилот в Академии ГПС МЧС, но планируется масштабирование по всей стране.

Технология может применяться и в страховании или промышленности — для анализа инцидентов и оценки ущерба.

🔥 Вышел новый ИИ-учёный от легендарного Эндрю Ына, сооснователя Coursera и преподавателя Стэнфорда.

Он делает точнейшие исследования уровня PhD по любой теме.

• Проверяет даже целую диссертацию за секунды — находит ошибки, недочёты, проверяет факты, ссылки и оформление по требованиям вашего университета. Научрук примет работу без мучений, а вы забудете про бесконечные правки.
• ИИ-агент максимально «живой» — работает так, будто это дотошный профессор, который правит всё до последней буквы.
• Итог — пишете быстрее, успеваете больше, и можете публиковаться чаще. Больше никаких месяцев ожидания рецензии — он проверяет и «принимает» работу мгновенно.

https://paperreview.ai/

⚡️ VK RecSys Challenge проходит на датасете VK-LSVD — одном из самых масштабных датасетов для рекомендательных систем.

Датасет хронологический, без повторных user–item, с полными метаданными пользователей и клипов. Есть подсэмплы и гибко конфигурируемые выборки (urX / ipX / upX), что делает его удобным для тестирования retrieval-моделей, ранжирования и гибридных систем. Предоставлен шаблон пайплайна для воспроизводимых экспериментов.

На сам VK RecSys Challenge все еще принимают заявки, регистрация открыта до 15 декабря. Призовой фонд — 2 500 000 рублей.

https://habr.com/ru/companies/vk/articles/970350/

#RecSys #ML #Datasets #VK

Ноябрь — месяц One Day Offer в GigaChat и Kandinsky 📆

В ноябре команды двух топовых IT-продуктов Сбера планируют обрести новых классных коллег — DL Engineers и Researchers, чтобы вместе работать над GigaChat и Kandinsky: развивать, обучать и дообучать модели.

Смотрите расписание One Day Offer и не упустите шанс присоединиться к крупнейшему AI-комьюнити. Целых восемь мероприятий, чтобы изменить свою карьеру и жизнь — выбирайте то, что подходит под навыки и цели, и регистрируйтесь!

Яндекс — место, где наука и бизнес работают вместе. Мы превращаем исследования и аналитические данные в реальные продукты для миллионов пользователей.

Сейчас мы ищем сильных аналитиков — с опытом на Python от 3 лет. Участвуйте в Weekend Offer, чтобы пройти все собеседования и получить офер всего за 2 дня.

Как всё устроено:
• Подайте заявку до 3 декабря.
• Пройдите технические секции 6 декабря.
• Познакомьтесь с командами и получите офер 7 декабря.

На сайте собрали все подробности — читайте по ссылке и регистрируйтесь: https://yandex.ru/project/events/wo-analytics-1225

🇨🇳 Китай представил концепт AI-ускорителя на базе 14 нм логики + 18 нм DRAM, который обещает 120 TFLOPS при 2 TFLOPS на ватт.

По заявлениям, это уровень производительности Nvidia A100, но с упором не на техпроцесс, а на упаковку и работу с памятью.

Идея такая:

- вычислительные кристаллы 14 нм размещаются прямо поверх 18 нм DRAM
- используется гибридное 3D-бондинг-соединение
- тысячи коротких медных линий дают почти «как на кристалле» пропускную способность
- память ближе к вычислениям → меньше простаивания → выше реальная производительность на ватт

Заявленные характеристики — 120 TFLOPS при ~60 Вт, что лучше старых A100 по эффективности, но значительно слабее линейки Blackwell.

Но важно понимать:

- это пока архитектурный концепт, без массового кремния
- нет открытых бенчмарков
- нет подтверждённого серийного производства
- до уровня Nvidia Blackwell и по мощности, и по эффективности ещё далеко

Тем не менее сам подход показатель: акцент переносится с гонки за «нанометрами» к близости памяти, 3D-упаковке и near-memory computing. Это то направление, куда движется весь рынок высокопроизводительного AI-железа.

На данный момент концепт скорее сигнал о намерениях, чем реальный конкурент Nvidia.

tweaktown.com/news/109123/china-says-its-homegrown-14nm-chips-rival-nvidias-4nm-chips/index.html

«Прожарка» специалистов по машинному обучению от ChatGPT!

Это небольшой отрывок из подкаста «Криптонит говорит» об искусственном интеллекте и машинном обучении — ИИ задаёт неудобные вопросы и прогнозирует, когда он всех заменит.

📺 VK Видео
📺 YouTube
📺 Rutube
💬 Подкаст в телеграме
🎵 Яндекс.Музыка

Смотрите и подписывайтесь на подкаст «Криптонит говорит» — обсуждаем айти, искусственный интеллект, языки программирования и криптографию.

Реклама АО НПК «Криптонит» ИНН 9701115253 Erid: 2VtzqwapzWV

🧠 Погружение в глубокое обучение: от основ до GPT

Этот репозиторий предлагает серию блокнотов, которые проведут вас через ключевые концепции глубокого обучения, от базовых элементов до создания и понимания современных моделей, таких как GPT. Каждый блокнот последовательно раскрывает темы, включая нейронные сети и сверточные архитектуры.

🚀 Основные моменты:
- Пошаговое изучение глубокого обучения.
- Создание первой нейронной сети.
- Изучение сверточных нейронных сетей.
- Погружение в архитектуры ResNet.
- Работа с моделями GPT и их настройка.

📌 GitHub: https://github.com/Infatoshi/all-of-it

#jupyter

❓ Как устроена инфраструктура AI-сервисов и почему от неё зависит успех продукта

AI-решение — это не только модель. Без правильной архитектуры оно превращается в черный ящик, который ломается при первой нагрузке. Если вы проектируете или сопровождаете AI-системы и хотите понять, как устроены архитектуры, обеспечивающие высокую доступность, отказоустойчивость и безопасность — присоединяйтесь к открытому вебинару 2 декабря в 20:00 (МСК).

❗️ Разберём ключевые подходы High Availability , Fault Tolerance и Disaster Recovery и создадим RAG-сервис на реальном примере. Вы поймёте, как строить архитектуру, которая не падает, не теряет данные и выдерживает рост нагрузки.

▶️ Открытый урок проходит в преддверии старта курса «AI-архитектор». Зарегистрируйтесь и выведите свои AI-проекты на инженерный уровень: https://otus.pw/OvO1H/?erid=2W5zFJSbPsN

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

📌 Sony представили Video-R4: визуальную систему «размышления» для видео, работающую по принципу человеческого восприятия.

Эта мультимодальная модель использует итеративный выбор кадров, приближение фрагментов и повторное перекодирование пикселей для точного анализа видео с большим количеством текста. Такой подход имитирует то, как человек изучает сложные визуальные подсказки, и значительно превосходит предыдущие одношаговые видеомодели.

Video-R4 достигает лучшего результата в задачах видеоанализа с насыщенным текстом. Модель обучена с использованием инновационных техник SFT и RL на специализированных датасетах Video-R4-CoT-17k и Video-R4-RL-30k.

📌📌Статья: https://huggingface.co/papers/2511.17490
📌Проект: https://yunlong10.github.io/Video-R4

✔️ Краудсорсинговая платформа Ozon Profit расширила возможности для ML-разработки

Сервис, изначально ориентированный на онлайн-разметку данных, теперь позволяет собирать информацию и в офлайн-среде по всей России. Это решение может быть особенно полезно для проектов, где требуется верификация ML-моделей в реальных условиях.

Что позволяет сервис:
• Запущены «полевые задания» — исполнители могут выполнять проверки в офлайне, посещая локации по всей стране
• В онлайне — разметка текста, изображений и видео, анализ обращений клиентов, определение эмоций, намерений и тем в комментариях и чатах
• Доступны API-интеграции для автоматизации процессов, контроль в режиме реального времени вне зависимости от масштаба проекта
• Комиссия фиксированная и не зависит от формата задач

⚡️ Trinity Nano и Trinity Mini - новое семейство открытых MoE-моделей:

- 6B и 26B MoE (1B/3B активных параметров)
- 128 экспертов, 8 активных, 1 общий
- GQA и gated attention
- 128k контекст
- 10T токенов, обучено на 512 H200 в bf16
- Apache 2.0 и полностью открытые веса
- Созданы для агентов, function calling и долгих рассуждений
- Разработано совместно с Datology и Prime Intellect

https://huggingface.co/arcee-ai/Trinity-Mini

⚡️ Google представил бесплатный адвент-календарь для вайбкодеров.

Google выпустил бесплатный обучающий адвент-календарь, рассчитанный на 25 дней. Каждый день открывается новый короткий видеоурок со ссылками на дополнительные материалы и примерами кода, которые можно сразу использовать в проектах.

Курс последовательно проводит слушателя через ключевые этапы работы с агентами - от быстрого развёртывания базовых решений до оркестрации полноценных мультиагентных систем. Первые два урока уже доступны.

Инициатива выглядит полезной для тех, кто хочет системно разобраться в современных подходах к созданию и управлению агентами.

https://adventofagents.com/