🫡 GitHub теряет независимость: Microsoft берет прямое управление ресурсом

С уходом CEO Томаса Домке GitHub окончательно интегрируется в структуру Microsoft. Платформа перестанет быть автономным подразделением — теперь её будут курировать напрямую руководители Microsoft, включая президента по разработке Джулию Лиусон и вице-президента по AI Ашу Шарму.

Компания войдёт в новую инженерную группу CoreAI под руководством Джея Париха. Это означает более тесную интеграцию с AI-инструментами Microsoft, хотя пока неясно, как это повлияет на политику платформы в отношении open-source.

Press F🥀

🔗 Ссылка - *клик*

@machinelearning_interview

🚀 ART (Agent Reinforcement Trainer) — фреймворк для обучения агентных моделей с помощью RL.

✨ Что внутри:
- RULER — система вознаграждений, где LLM сам оценивает действия агента.
- MCP•RL — агенты учатся работать с инструментами и выполнять задачи без размеченных данных.
- GSPO / GRPO — новые стабильные алгоритмы RL, особенно полезные для MoE-моделей.
- Интеграции — vLLM, Unsloth, SkyPilot, W&B, Langfuse.

🔥 Кейсы:
ART уже обучает почтового агента (**ART•E**), где Qwen 2.5 14B обходит даже o3 на ряде задач.

⚙️ Установка:

pip install openpipe-art

👉 Репозиторий: github.com/OpenPipe/ART

@machinelearning_interview

🚀 В репозитории rasbt/LLMs-from-scratch появился новый раздел: Gemma 3 from Scratch — PyTorch-реализация модели Gemma 3 (270M) полностью с нуля, выполненная в Jupyter-ноутбуке (~1.5 ГБ RAM).

Gemma 3 — одна из самых интресных open-weight моделей от Google.

Это отличный способ изучить архитектуру крупной LLM без абстракций.

Советую: если вы хотите глубже понять, как работают современные языковые модели — этот раздел будет идеальным обучающим материалом.

📌 Читать

🔮 Prophet Arena — новый бенчмарк, созданный для проверки предсказательных способностей ИИ.

Он отвечает на вопрос: может ли модель действительно «увидеть будущее», связывая точки настоящего?

Особенности Prophet Arena:
- 🚫 Его невозможно «взломать». В отличие от классических бенчмарков, которые со временем насыщаются, здесь модели сталкиваются с реальными будущими событиями. Завтра нельзя заучить — если только не изобрели машину времени.
- 🔍 Он прозрачен и интерпретируем. Высокие результаты означают реальное предвидение, что напрямую конвертируется в инвестиционные преимущества.

👉 Подробнее: https://prophetarena.com

🇺🇸🇨🇳 Чип NVIDIA H20 стал разменной монетой в технологическом противостоянии

Графический процессор NVIDIA H20 оказался в центре торговых переговоров между США и Китаем. Этот чип, изначально созданный как безопасная для экспорта версия H100, теперь требует специальных лицензий и облагается 15% сбором с продаж.

Ситуация осложняется тем, что китайские регуляторы начали сомневаться в безопасности этих чипов, а местные компании активно переходят на отечественные аналоги. При этом H20 остается востребованным благодаря поддержке CUDA и высокой производительности в задачах обучения ИИ.

На фоне этих ограничений китайские производители вроде Huawei, Cambricon и Biren получают возможность укрепить свои позиции на рынке. Huawei уже предлагает полный стек решений для ИИ-вычислений, снижающий зависимость от западных технологий.

🔗 Подробнее в статье - *клик*

@machinelearning_interview

🚀 ИИ придумывает безумные новые эксперименты в физике — и они реально работают

ИИ выходит за пределы привычного — теперь он придумывает эксперименты в физике, которые не только выглядят странно, но и реально работают.

🔭 На примере LIGO (детектор гравитационных волн):
AI предложил необычные, на первый взгляд хаотичные конструкции, которые повысили чувствительность установки на 10–15%. Для этой области — это огромный прорыв.

- Алгоритм предложил добавить трёхкилометровое кольцо для циркуляции света.
На первый взгляд это выглядело хаотично и бессмысленно, но решение оказалось крайне эффективным.
- Такой подход позволил бы повысить чувствительность детектора на 10–15% — огромный прогресс в этой области.
- В квантовой оптике ИИ нашёл новые способы для “entanglement swapping”, которые позже подтвердились экспериментально.
- Алгоритмы также

🌀 В квантовой оптике AI нашёл новые, более простые методы для *entanglement swapping* (перестановки запутанных частиц), которые затем подтвердили экспериментально.

⚛️ Помимо этого, AI открывает симметрии в больших массивах данных (например, симметрии Лоренца в экспериментах на Большом адронном коллайдере) и даже выводит новые формулы — в том числе для описания тёмной материи.

✨ ИИ активно помогает открывать фундаментальные законы природы.

📌 Подробнее

@machinelearning_interview

🤖 Как нейросеть стала судьёй

Как заставить нейросеть не просто генерировать текст, а оценивать свою работу? Городские сервисы Яндекса нашли ответ! Они создали систему, которая генерирует описания для пулл-реквестов, а затем сама же оценивает, насколько хороши эти описания, используя русскоязычную LLM на 7 миллиардов параметров.

Никакой лишней разметки и асессоров — чистая математика. Как это работает и что получилось в итоге? Читаем в статье.


Реклама. ООО «ЯНДЕКС», ИНН 7736207543

🤖 Прокачай вайб-кодинг: Anthropic выкатили 17 бесплатных лекций по разработке с ИИ-агентами

💡 За 8 часов ты узнаешь:
— как правильно писать код с помощью LLM
— как создавать идеальные промпты
— как собрать собственного агента на Claude или другой модели
— и какие лучшие практики реально работают в проде

📚 Полный гайд по работе с ИИ — от основ до тонкостей.

@machinelearning_interview

🕹️ Новый мощный бенчмарк для ИИ — **HeroBench** 👏

Он проверяет, умеют ли LLM планировать длинные цепочки действий в реалистичном RPG-мире: выбрать снаряжение, собрать ресурсы, скрафтить предметы и победить монстра.

⚔️ Особенность: всё завязано на урон, резисты и здоровье, поэтому модели должны рассуждать о компромиссах, а не просто угадывать шаги.
🤖 Модели пишут Python-код со стратегией, симулятор исполняет его и оценивает прогресс.

🔑 Итоги:
- Grok-4 лидирует на сложных заданиях
- За ним GPT-5 и Gemini 2.5 Pro
- GPT-4.1 остаётся сильнейшей «обычной» моделью без спец. reasoning-режимов
- Ошибки чаще всего связаны с неверным выбором экипировки или кривым исполнением

📄 Paper: arxiv.org/abs/2508.12782

#AI #LLM #benchmark #gaming #reasoning