Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
По аналогии с автосалонами, робототехнический 4S будет предлагать полный цикл: продажи (Sales), сервис (Service), запчасти (Spare parts) и консультации/анализ (Surveys). Планируется зона с демонстрацией роботов в реалистичных сценариях – можно будет всё пощупать руками и увидеть их возможности в деле. Плюс создадут быструю сеть поставки комплектующих по стране и соберут профильную команду для сборки, ремонта и обслуживания машин.
Первыми партнерами станут несколько лидеров сферы: UBTECH и Galaxea. Откроется центр в августе на базе промпарка в районе Ичжуан на юге столицы.
english.news.cn
The Browser Company открыл доступ к бета-версии браузера Dia (по инвайтам). Dia позиционируется как решение, где ИИ глубоко интегрирован в самую суть взаимодействия, он встроен прямо в рабочий процесс пользователя, избавляя от необходимости постоянно ходить на сайты ChatGPT или Claude.
Dia построен на Chromium, так что интерфейс многим знаком. Главная фича — умная адресная строка: она работает и как поиск, и как чат-бот с ИИ. Помощник умеет искать в сети, суммировать загруженные файлы, автоматически переключаться между режимами. Можно даже спросить его о содержимом всех открытых вкладок или попросить составить черновик на их основе.
Настройки производятся через диалог с ботом: можно задать тон, стиль письма, параметры для кода. Опция History (по желанию) позволяет браузеру использовать недельную историю просмотров как контекст для ответов. А функция Skills помогает создавать мини-скрипты — ярлыки для сложных настроек или действий.
techcrunch.com
Mistral AI анонсировала Mistral Compute - инфраструктурную платформу для разработки и запуска ИИ. Это полноценный приватный стек: от GPU и систем оркестрации до API и сервисов. На выбор любой формат, от bare-metal до полностью управляемой PaaS.
Mistral Compute нацелен дать государствам, компаниям и научным центрам, ищущих альтернативу решениям из США или Китая, возможность самим строить ИИ-среду под свои нужды и полностью ею владеть.
Платформа использует новейшие архитектуры NVIDIA, с доступом к десяткам тысяч GPU. Она создана командой с огромным опытом в HPC и обучении топовых ИИ-моделей. Ключевые акценты: устойчивость и суверенитет данных, инфраструктура соответствует строгим европейским нормам и работает на декарбонизированной энергии.
mistral.ai
Seedance 1.0 - новая генеративная модель для создания видео, которая, по утверждениям ByteDance, превосходит конкурентов в точности выполнения запросов, качестве движений и резкости изображения. В тестах на Artificial Analysis она лидирует в задачах text-to-video и image-to-video, обходя Google Veo 3, Kuaishou Kling 2.0 и OpenAI Sora. Модель справляется с длинными сценами, сохраняя стабильность персонажей и переходов между ракурсами, но пока не поддерживает добавление звука.
Seedance 1.0 генерирует 5-секундный Full HD-ролик за 41 секунду — это быстрее аналогов, хотя новый Google Veo 3 Fast может нивелировать это преимущество. Инструмент планируют внедрить в платформы Doubao и Jimeng. Целевая аудитория — от профессиональных видеомейкеров до обычных пользователей.
seed.bytedance.com
Midjourney объявила о начале открытого тестирования модели генерации видео по текстовым запросам. Задача тестирования собрать обратную связь для улучшения алгоритма.
Создатели пригласили сообщество принять участие в онлайн-рейтинге сгенерированных роликов, присоединиться можно по ссылке. Пока некоторые образцы выглядят достойно и сохраняют фирменный стиль Midjourney, но в целом результаты пока нестабильны.
Компания подчеркивает: это не финальная версия модели, а лишь первый шаг. Дополнительные сессии тестирования уже запланированы, но дату релиза и цену пока не раскрывают.
midjourney.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Успех в IT = скорость + знания + окружение
Здесь ты найдёшь всё это — коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!
AI: t.iss.one/ai_machinelearning_big_data
Python: t.iss.one/pythonl
Linux: t.iss.one/linuxacademiya
Собеседования DS: t.iss.one/machinelearning_interview
C++ t.iss.one/cpluspluc
Docker: t.iss.one/DevopsDocker
Хакинг: t.iss.one/linuxkalii
Devops: t.iss.one/DevOPSitsec
Data Science: t.iss.one/data_analysis_ml
Javascript: t.iss.one/javascriptv
C#: t.iss.one/csharp_ci
Java: t.iss.one/java_library
Базы данных: t.iss.one/sqlhub
Python собеседования: t.iss.one/python_job_interview
Мобильная разработка: t.iss.one/mobdevelop
Golang: t.iss.one/Golang_google
React: t.iss.one/react_tg
Rust: t.iss.one/rust_code
ИИ: t.iss.one/vistehno
PHP: t.iss.one/phpshka
Android: t.iss.one/android_its
Frontend: t.iss.one/front
Big Data: t.iss.one/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.iss.one/data_math
Kubernets: t.iss.one/kubernetc
Разработка игр: https://t.iss.one/gamedev
Haskell: t.iss.one/haskell_tg
Физика: t.iss.one/fizmat
💼 Папка с вакансиями: t.iss.one/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.iss.one/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.iss.one/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.iss.one/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.iss.one/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.iss.one/memes_prog
🇬🇧Английский: t.iss.one/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.iss.one/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.iss.one/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Подпишись, если хочешь быть в числе тех, кого зовут в топовые проекты!
Здесь ты найдёшь всё это — коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!
AI: t.iss.one/ai_machinelearning_big_data
Python: t.iss.one/pythonl
Linux: t.iss.one/linuxacademiya
Собеседования DS: t.iss.one/machinelearning_interview
C++ t.iss.one/cpluspluc
Docker: t.iss.one/DevopsDocker
Хакинг: t.iss.one/linuxkalii
Devops: t.iss.one/DevOPSitsec
Data Science: t.iss.one/data_analysis_ml
Javascript: t.iss.one/javascriptv
C#: t.iss.one/csharp_ci
Java: t.iss.one/java_library
Базы данных: t.iss.one/sqlhub
Python собеседования: t.iss.one/python_job_interview
Мобильная разработка: t.iss.one/mobdevelop
Golang: t.iss.one/Golang_google
React: t.iss.one/react_tg
Rust: t.iss.one/rust_code
ИИ: t.iss.one/vistehno
PHP: t.iss.one/phpshka
Android: t.iss.one/android_its
Frontend: t.iss.one/front
Big Data: t.iss.one/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.iss.one/data_math
Kubernets: t.iss.one/kubernetc
Разработка игр: https://t.iss.one/gamedev
Haskell: t.iss.one/haskell_tg
Физика: t.iss.one/fizmat
💼 Папка с вакансиями: t.iss.one/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.iss.one/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.iss.one/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.iss.one/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.iss.one/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.iss.one/memes_prog
🇬🇧Английский: t.iss.one/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.iss.one/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.iss.one/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Подпишись, если хочешь быть в числе тех, кого зовут в топовые проекты!
🧠 Anthropic представила мультиагентную систему для Claude
В новой функции Research агент‑координатор (LeadResearcher) создаёт субагентов, которые параллельно ищут, анализируют и структурируют информацию. Это мощный шаг к превращению LLM в полноценный исследовательский инструмент.
📌 Почему это важно:
• Субагенты работают независимо и параллельно
• Каждый из них имеет свой контекст и специализацию
• Главный агент объединяет результаты и выдаёт финальный отчёт
• CitationAgent добавляет корректные ссылки
📊 Результат:
Внутренние тесты показали: Claude с мультиагентной системой превзошёл одиночную модель на +90 % при анализе компаний S&P 500.
💡 Модель теперь не просто отвечает — она планирует, координирует и исследует.
⚠️ Минусы:
• в 4× больше токенов
• в 15× дороже
• не годится для задач с общей памятью (например, программирование)
🔍 Но если нужно глубокое исследование — Claude Research действительно экономит часы и дни человеческой работы.
📌 Читать
В новой функции Research агент‑координатор (LeadResearcher) создаёт субагентов, которые параллельно ищут, анализируют и структурируют информацию. Это мощный шаг к превращению LLM в полноценный исследовательский инструмент.
📌 Почему это важно:
• Субагенты работают независимо и параллельно
• Каждый из них имеет свой контекст и специализацию
• Главный агент объединяет результаты и выдаёт финальный отчёт
• CitationAgent добавляет корректные ссылки
📊 Результат:
Внутренние тесты показали: Claude с мультиагентной системой превзошёл одиночную модель на +90 % при анализе компаний S&P 500.
💡 Модель теперь не просто отвечает — она планирует, координирует и исследует.
⚠️ Минусы:
• в 4× больше токенов
• в 15× дороже
• не годится для задач с общей памятью (например, программирование)
🔍 Но если нужно глубокое исследование — Claude Research действительно экономит часы и дни человеческой работы.
📌 Читать
Forwarded from Machinelearning
SEAL - это методика от MiT, позволяющая LLM самостоятельно генерировать обучающие данные и настраивать параметры обучения, чтобы адаптироваться к новым задачам. Вместо традиционного файнтюна на внешних данных модель учится рефлексировать: анализировать контекст, создавать из него синтетические данные и применять их для корректировки собственных весов через механизм усиленного обучения.
SEAL, по сути, это два разделенных цикла:
Этот процесс повторяется, постепенно формируя у модели навык преобразования исходных данных в полезные обучающие сигналы.
SEAL протестили на 2 задачах: интеграции новых знаний и few-shot обучении. В первом случае модель генерирует логические следствия из текста, дообучается на них и улучшает точность ответов на вопросы без доступа к исходному тексту.
Во втором случае SEAL выбирает оптимальные аугментации данных и гиперпараметры для обучения на примерах задач ARC-AGI.
В обоих сценариях SEAL превзошел подходы с фиксированными шаблонами (ICL, TTT+Self Edit без RL и) и даже синтетическими данными от GPT-4.1.
Метод скорее академический и по большей части экспериментальный, у него есть ограничения:
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #SEAL #RL #MiT
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Вышли модели Qwen3 в формате MLX!
Теперь можно запускать Qwen3 локально — быстро, эффективно и с разной точностью:
- 4-bit
- 6-bit
- 8-bit
- BF16
🔧 Модели специально оптимизированы под MLX framework — минимальный объём, максимальная производительность, полная совместимость с Apple Silicon.
🧪 Идеально подходит для локального inference и интеграции в MLX‑проекты.
📦 Попробовать:
• Hugging Face: huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-67dd247413f0e2e4f653967f
• ModelScope: modelscope.cn/collections/Qwen3-9743180bdc6b48
@machinelearning_interview
#Qwen3 #MLX #LLM #AppleSilicon #AI
Теперь можно запускать Qwen3 локально — быстро, эффективно и с разной точностью:
- 4-bit
- 6-bit
- 8-bit
- BF16
🔧 Модели специально оптимизированы под MLX framework — минимальный объём, максимальная производительность, полная совместимость с Apple Silicon.
🧪 Идеально подходит для локального inference и интеграции в MLX‑проекты.
📦 Попробовать:
• Hugging Face: huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-67dd247413f0e2e4f653967f
• ModelScope: modelscope.cn/collections/Qwen3-9743180bdc6b48
@machinelearning_interview
#Qwen3 #MLX #LLM #AppleSilicon #AI
В эпоху бума нейросетей неудивительно, что в топ высокооплачиваемых профессий, по версии «Хабра», попали ML-инженеры, дата-сайентисты и аналитики.
Освойте одну из топовых специальностей и станьте тем, за кем охотятся компании, в онлайн-магистратуре «Прикладной анализ данных и машинное обучение» от Skillfactory и МИФИ.
Это привычная магистратура со всеми льготами очных студентов (отсрочка от армии, студенческий билет, обучение 198 р/месяц при господдержке), только учиться будете онлайн в удобное время.
Программа рассчитана на два года. За это время вы получите фундаментальные знания с фокусом на практику от преподавателей МИФИ и экспертов из крупных компаний. Погрузитесь в Data Science и Machine Learning и выберете направление — ML или MLOps. Финальной точкой станет диплом государственного образца одного из лучших университетов России как подтверждение вашей квалификации.
Чтобы поступить, нужен диплом о высшем образовании или студенческий билет последних курсов вуза. Вступительные — мотивационное письмо и экзамен с общими и профильными вопросами.
Набор в магистратуру уже идет. Количество мест ограничено. Оставляйте заявку по ссылке
Реклама. ООО "СКИЛФЭКТОРИ". ИНН 9702009530. erid: 2W5zFJbeKJQ
Освойте одну из топовых специальностей и станьте тем, за кем охотятся компании, в онлайн-магистратуре «Прикладной анализ данных и машинное обучение» от Skillfactory и МИФИ.
Это привычная магистратура со всеми льготами очных студентов (отсрочка от армии, студенческий билет, обучение 198 р/месяц при господдержке), только учиться будете онлайн в удобное время.
Программа рассчитана на два года. За это время вы получите фундаментальные знания с фокусом на практику от преподавателей МИФИ и экспертов из крупных компаний. Погрузитесь в Data Science и Machine Learning и выберете направление — ML или MLOps. Финальной точкой станет диплом государственного образца одного из лучших университетов России как подтверждение вашей квалификации.
Чтобы поступить, нужен диплом о высшем образовании или студенческий билет последних курсов вуза. Вступительные — мотивационное письмо и экзамен с общими и профильными вопросами.
Набор в магистратуру уже идет. Количество мест ограничено. Оставляйте заявку по ссылке
Реклама. ООО "СКИЛФЭКТОРИ". ИНН 9702009530. erid: 2W5zFJbeKJQ
🧠 Модели обучают сами себя: Anthropic представила метод ICM
Исследователи из Anthropic разработали новый подход — Internal Coherence Maximization (ICM), позволяющий языковым моделям тонко настраивать себя без участия человека.
🔍 Как работает:
Модель оценивает последовательность своих ответов, находит противоречия и улучшает собственные ответы путём самокоррекции.
Это позволяет добиться более логичных и целостных рассуждений — без аннотаций и ручной разметки.
📊 Результаты:
• На бенчмарках *TruthfulQA* и *GSM8K* ICM показывает не хуже, а иногда даже лучше, чем классическое супервизированное дообучение
• В субъективных оценках "полезности" — модели с ICM воспринимаются убедительнее
• ICM также может генерировать мощные reward-модели для RLHF
⚠️ Ограничения:
• Сложности с новыми концепциями
• Неустойчивость на очень длинных текстах
📌 Вывод:
ICM — это шаг к более автономному и последовательному ИИ, который учится рассуждать, проверять и улучшать себя сам. Без учителя.
📌 Подробнее
Исследователи из Anthropic разработали новый подход — Internal Coherence Maximization (ICM), позволяющий языковым моделям тонко настраивать себя без участия человека.
🔍 Как работает:
Модель оценивает последовательность своих ответов, находит противоречия и улучшает собственные ответы путём самокоррекции.
Это позволяет добиться более логичных и целостных рассуждений — без аннотаций и ручной разметки.
📊 Результаты:
• На бенчмарках *TruthfulQA* и *GSM8K* ICM показывает не хуже, а иногда даже лучше, чем классическое супервизированное дообучение
• В субъективных оценках "полезности" — модели с ICM воспринимаются убедительнее
• ICM также может генерировать мощные reward-модели для RLHF
⚠️ Ограничения:
• Сложности с новыми концепциями
• Неустойчивость на очень длинных текстах
📌 Вывод:
ICM — это шаг к более автономному и последовательному ИИ, который учится рассуждать, проверять и улучшать себя сам. Без учителя.
📌 Подробнее
Forwarded from Machinelearning
MiniMax-M1 — первая в мире open-weight гибридная reasoning‑LLM c 1M контекстом (8× DeepSeek R1) и гибридной архитектурой MoE + lightning attention.
• 456 млрд параметров (45,9 млрд активируются на токен), сверхэффективная генерация — 25% FLOPs DeepSeek R1 на 100K токенов
• Обучение через RL с новым алгоритмом CISPO, решающим реальные задачи от математики до кодинга
• На обучение было потрачено $534K, две версии — 40K/80K “thinking budget”
• Обходит DeepSeek R1 и Qwen3-235B на бенчмарках по математике и кодингу,
• Топ результат на задачах для software engineering и reasoning
Бенчмарки:
AIME 2024: 86.0 (M1-80K) vs 85.7 (Qwen3) vs 79.8 (DeepSeek R1)
SWE-bench Verified: 56.0 vs 34.4 (Qwen3)
OpenAI-MRCR (128k): 73.4 vs 27.7 (Qwen3)
TAU-bench (airline): 62.0 vs 34.7 (Qwen3)
LongBench-v2: 61.5 vs 50.1 (Qwen3)▪Hugging Face: https://huggingface.co/collections/MiniMaxAI/minimax-m1-68502ad9634ec0eeac8cf094
▪GitHub: https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M1
▪Tech Report: https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M1/blob/main/MiniMax_M1_tech_report.pdf
@ai_machinelearning_big_data
#llm #reasoningmodels #minimaxm1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Moonshot AI выпускает Kimi Dev 72B — новую открытую модель для кодинга и софт-инжиниринга!
▪️ Результат 60.4% на SWE Bench Verified — новый рекорд среди open-source моделей
▪️ Обходит GPT-4.1 и уступает только Gemini 2.5 Pro
▪️ Уже доступна на Hugging Face и GitHub
Kimi Dev 72B — свежий прорыв для разработчиков, ищущих мощную и открытую LLM для Кодина!
- GitHub: https://github.com/MoonshotAI/Kimi-Dev
- HuggingFace: https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-Dev-72B
▪️ Результат 60.4% на SWE Bench Verified — новый рекорд среди open-source моделей
▪️ Обходит GPT-4.1 и уступает только Gemini 2.5 Pro
▪️ Уже доступна на Hugging Face и GitHub
Kimi Dev 72B — свежий прорыв для разработчиков, ищущих мощную и открытую LLM для Кодина!
- GitHub: https://github.com/MoonshotAI/Kimi-Dev
- HuggingFace: https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-Dev-72B
🌀 Align Your Flow — новый прорыв в генерации изображений
Исследователи Nvidia предложили метод, который объединяет преимущества diffusion‑, flow‑ и consistency‑моделей, но без их главного минуса — большого числа шагов генерации.
📌 В чём проблема:
• Diffusion и flow‑модели выдают отличные результаты, но требуют десятки/сотни шагов
• Consistency-модели ускоряют генерацию (1–2 шага), но резко теряют в качестве при увеличении шагов
🔬 Решение: Flow Maps
• Обобщают подходы diffusion и consistency
• Связывают любые уровни шума за один шаг
• Работают эффективно при любом числе шагов
🧪 Что нового в работе:
• Два непрерывных loss-функционала для обучения flow map
• Поддержка автонавигации: слабая модель помогает сильной при дистилляции
• Дополнительный прирост через adversarial finetuning, при этом сохраняется разнообразие семплов
📈 Результаты:
• SOTA на ImageNet (64×64 и 512×512) — даже с компактными нейросетями
• Текст‑к‑картинке (text-to-image) версия превзошла все не-GAN модели в few-step генерации
🧠 Вывод:
Align Your Flow — это следующий шаг после diffusion и consistency. Меньше шагов, меньше вычислений — при том же или лучшем качестве.
📎 Отличный кандидат для продвинутых генераторов и real-time inference.
https://huggingface.co/papers/2506.14603
Исследователи Nvidia предложили метод, который объединяет преимущества diffusion‑, flow‑ и consistency‑моделей, но без их главного минуса — большого числа шагов генерации.
📌 В чём проблема:
• Diffusion и flow‑модели выдают отличные результаты, но требуют десятки/сотни шагов
• Consistency-модели ускоряют генерацию (1–2 шага), но резко теряют в качестве при увеличении шагов
🔬 Решение: Flow Maps
• Обобщают подходы diffusion и consistency
• Связывают любые уровни шума за один шаг
• Работают эффективно при любом числе шагов
🧪 Что нового в работе:
• Два непрерывных loss-функционала для обучения flow map
• Поддержка автонавигации: слабая модель помогает сильной при дистилляции
• Дополнительный прирост через adversarial finetuning, при этом сохраняется разнообразие семплов
📈 Результаты:
• SOTA на ImageNet (64×64 и 512×512) — даже с компактными нейросетями
• Текст‑к‑картинке (text-to-image) версия превзошла все не-GAN модели в few-step генерации
🧠 Вывод:
Align Your Flow — это следующий шаг после diffusion и consistency. Меньше шагов, меньше вычислений — при том же или лучшем качестве.
📎 Отличный кандидат для продвинутых генераторов и real-time inference.
https://huggingface.co/papers/2506.14603
🧠 Ragbits — продвинутый фреймворк для RAG-приложений от deepsense.ai
Ragbits — это модульная и типизированная платформа для создания RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation) с фокусом на гибкость, масштабируемость и быструю интеграцию.
🔧 Основные возможности:
• Поддержка 100+ LLM через
• Совместимость с Qdrant, PgVector, Weaviate и другими векторными БД
• Загрузка и обработка 20+ форматов (PDF, HTML, Markdown, презентации и др.)
• CLI-инструменты:
• Поддержка Observability (OpenTelemetry), promptfoo, streamlit UI и RAG-chain
🚀 Примеры использования:
📦 Установка:
💡 Почему стоит попробовать:
• Мгновенный старт благодаря готовым шаблонам
• Продвинутая настройка пайплайна и логики агентов
• Подходит для продакшн-систем, исследований и ML-экспериментов
🔗 GitHub
Ragbits — это модульная и типизированная платформа для создания RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation) с фокусом на гибкость, масштабируемость и быструю интеграцию.
🔧 Основные возможности:
• Поддержка 100+ LLM через
litellm, включая локальные и облачные модели • Совместимость с Qdrant, PgVector, Weaviate и другими векторными БД
• Загрузка и обработка 20+ форматов (PDF, HTML, Markdown, презентации и др.)
• CLI-инструменты:
ragbits ingest, ragbits ask, ragbits test • Поддержка Observability (OpenTelemetry), promptfoo, streamlit UI и RAG-chain
🚀 Примеры использования:
from ragbits.document_search import DocumentSearch
search = DocumentSearch()
await search.ingest("https://arxiv.org/pdf/2406.12345.pdf")
result = await search.search("Какой основной вклад в этой статье?")
📦 Установка:
pip install ragbits
create-ragbits-app myapp
💡 Почему стоит попробовать:
• Мгновенный старт благодаря готовым шаблонам
• Продвинутая настройка пайплайна и логики агентов
• Подходит для продакшн-систем, исследований и ML-экспериментов
🔗 GitHub
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
GitHub объявил о начале тарификации премиум-запросов в Copilot для всех платных планов с 18 июня 2025 года. Теперь пользователи будут получать ежемесячный лимит таких запросов, а неиспользованные остатки сгорают в конце месяца.
Премиум-запросы требуются для работы с мощными моделями вроде GPT-4.5 или Claude Opus 4, где каждый запрос умножается на коэффициент сложности (GPT-4.5 «съедает» 50 единиц за раз). Для бесплатного тарифа доступ ограничен: 2000 автодополнений кода и 50 премиум-запросов в месяц, причем все чаты считаются как "премиум".
Платные планы предлагают неограниченный доступ к базовым моделям (GPT-4.1, GPT-4o), но дополнительные запросы сверх лимита обойдутся в $0.04 за штуку. Если лимит исчерпан, можно переключиться на базовые модели — правда, их скорость зависит от нагрузки.
github.com
OpenAI предупредила, что ее будущие модели могут представлять повышенный риск создания биологического оружия. Чтобы предотвратить злоупотребления, OpenAI разрабатывает комплексную систему ограничений: обучение моделей игнорировать опасные запросы, автоматический мониторинг подозрительной активности, проверку экспертов и «Red Teams», тестирующие уязвимости.
Компания сотрудничает с лабораториями и правительствами, чтобы улучшить безопасность синтеза ДНК и создать системы раннего обнаружения патогенов. Для тех, кто работает с ИИ в научных целях, планируется отдельный доступ к мощным инструментам, при условии строгого контроля. В июле OpenAI проведет саммит по биозащите, чтобы объединить усилия государств и частного сектора в борьбе с новыми угрозами.
openai.com
Wix, популярный конструктор сайтов, приобрел Base44 — платформу вайбкодинга, позволяющую создавать приложения через текстовые запросы. Сделка оценивается в $80 млн, с возможными доплатами до 2029 года в зависимости от роста пользователей или выручки.
Base44 останется независимой, сохранив текущие инструменты: управление базами данных, аутентификацию, облачное хранение и хостинг. Платформа, насчитывающая 40 тыс. пользователей, недавно добавила чат-бота на основе ИИ для упрощения разработки.
techradar.com
YouTube подтвердил, что Google использует его архив из 20 млрд. видео для тренировки ИИ-моделей, включая Veo 3. Компания утверждает, что задействует лишь часть контента, соблюдая договоры с авторами, но не уточняет деталей. Создатели, чьи ролики могут попадать в обучающие наборы, не могут отключить такую опцию.
Эксперты опасаются, что это создаст конфликт интересов: ИИ, обученный на их материалах, может конкурировать с самими авторами. Некоторые уже выразили недовольство, подчеркнув, что не знали о таком использовании своего контента.
При этом ежедневно на YouTube добавляется несколько десятков миллионов новых видео - это потенциальный «корм» для алгоритмов. Вопрос регулирования ИИ и защиты прав авторов остаётся открытым, хотя YouTube ссылается на прозрачность своих политик.
cnbc.com
MiniMax, в рамках пятидневного марафона релизов "MiniMax Week" представила второе поколение видео-модели Hailuo 02, улучшенной за счет архитектуры NCR. Модель выросла в 3 раза по количеству параметров, при этом разработчики обещают улучшенное качество и разнообразие контента, но технические детали NCR пока не неизвестны.
Hailuo 02 справляется со сложными сценариями и по данным бенчмарка Artificial Analysis Video Arena она уступила только Bytedance Seedance, но обошла Google Veo 3.
Доступны 3 варианта генераций: 768p на 6/10 секунд и 1080p на 6 секунд. Цена в API за 6-секундный ролик в 768p — $0,28, а 1080p — $0,49. Модель доступна через веб-интерфейс, мобильное приложение или API.
mp.weixin.qq.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM