Машинное обучение RU
18.4K subscribers
1.85K photos
263 videos
11 files
2.27K links
Все о машинном обучении

админ - @workakkk

@data_analysis_ml - анализ даннных

@ai_machinelearning_big_data - Machine learning

@itchannels_telegram -лучшие ит-каналы

@pythonl - Python

@pythonlbooks- python 📚

@datascienceiot - 📚

РКН: clck.ru/3FmrUw
Download Telegram
DeepSeek Harness вышел на десктоп: плагины без терминала и задачи по расписанию

DeepSeek выпустила превью Harness v0.2 с десктопным приложением для macOS и Windows: менеджер плагинов, режим создателя, задачи по расписанию и планы на маркетплейс.


https://uproger.com/deepseek-harness-desktop/
🔥6❤3👍3
🦀 Burn 0.22: меньше дженериков, быстрее сборка и почти вдвое меньше VRAM в тесте CNN.

Фреймворк глубокого обучения на Rust убрал параметр бэкенда из пользовательских моделей:


// Было
struct Model<B: Backend> {
linear: Linear<B>,
}

// Стало
struct Model {
linear: Linear,
}


Теперь место и способ выполнения выбираются через Device. Изменение модели затрагивает меньше кода при перекомпиляции.

Пересборка после правки модели в замерах команды:

• CNN: 28,42 → 4,57 с, ускорение в 6,2 раза.
• Transformer: 14,73 → 1 с, ускорение в 14,7 раза.

В тесте обучения CNN на RTX 4050 Laptop, FP32 пропускная способность выросла на 80%, а пиковая VRAM после прогрева снизилась с 956 до 486 МиБ. Для Transformer экономия памяти составила около 18%. Это результаты конкретных тестовых моделей.

Также добавили LoRA и QLoRA, раннюю поддержку экспорта в ONNX, удалённые вычисления и повторное исполнение GPU-графов.

Обновление ломает совместимость API: Candle удалён, NdArray и LibTorch объявлены устаревшими.

https://tracel.ai/blog/release-0.22.0/

@machinelearning_ru
🔥5❤4👍2
Трюк Карпаты сработал: локальная LLM на Mac M5 выдает 117 токенов в секунду

Как open-source движок Uzu от Mirai обходит потолок пропускной способности памяти на Apple M5 и разгоняет Qwen3.5 9B с 22 до 117 токенов в секунду: квантизация, спекулятивный декодинг, Weaver и бенчмарк против llama.cpp и MLX.

https://uproger.com/uzu-uskorenie-lokalnyh-llm-apple-m5/
❤15👍4
🚨 Palantir оспаривает роль ИИ в ударе по школе в Минабе.

Технический директор компании Шьям Санкар назвал ошибочным сообщение Bloomberg о чрезмерном доверии военных системе Maven. По его версии, вероятная причина трагедии связана с человеческой ошибкой.

После удара Palantir добавила ИИ-агентов для дополнительных проверок. Итоговый отчёт расследования ещё не опубликован, поэтому заявление Санкара остаётся позицией компании.

По словам Санкара, отказ от Claude не повлиял на операции: доступны альтернативы, включая OpenAI, xAI и NVIDIA Nemotron.

https://www.cbsnews.com/news/shyam-sankar-chief-technology-officer-palantir-face-the-nation-transcript-10-11-2026/
❤2👍2🔥2
🛡 Anthropic усложнила обучение чужих моделей на рассуждениях Claude

По оценке компании, новая защита сократила объём извлекаемых рассуждений на её платформе на 90–99%.

Для дистилляции особенно ценны подробные цепочки решения: другую модель обучают не только ответам, но и тому, как они получены.

Anthropic ограничила перенос рассуждений между аккаунтами и моделями, внедрила классификаторы попыток извлечения и усилила блокировки.

Разница заметна: в эксперименте обучение на полных рассуждениях дало 80,4% на SWE-bench Verified, а на сокращённых версиях лишь 71,8%.

Защита затронула и обычных разработчиков: некоторым пришлось обновить интеграции. Возможны ошибочные блокировки, а за определённые заблокированные запросы теперь тоже берут плату.

Компания признаёт: борьба продолжается, и пока неизвестно, как долго продержится этот результат.

https://www.anthropic.com/research/distillation-defenses
❤6🔥4👍3
Kandinsky 6.0 Video — новая линейка моделей генерации видео со звуком

Модели генерируют видео с диалогами, музыкой и звуками окружения. Аудиодорожка синхронизирована с происходящим в кадре, движения губ персонажей совпадают с речью. Это первая российская нейросеть, генерирующая видео с синхронным звуком.

— Флагман новой линейки, Kandinsky 6.0 Video Pro — показывает качество на уровне Veo 3.1 Audio, а среди открытых моделей уступает только MiniMax H3, достигая паритета с LTX 2.5.

— Есть компактная Video Lite (3B) для запуска дома — доступны пресеты для видеокарт с 16–32 ГБ VRAM.

Веса моделей доступны на Hugging Face, код — на GitHub и на GitVerse. Также опубликован подробный технический отчёт с описанием архитектуры, данных, процесса обучения и результатов тестирования. Модель можно попробовать бесплатно в ГигаЧате в разделе генерации видео.
❤8👍4🔥4👎2
🖥 5 самых интересных фич Python 3.15 по версии Родриго Серрана

Родриго Серран разобрал в своём блоге пять нововведений Python 3.15, которые ему кажутся самыми интересными. Собрали их суть.

Ленивые импорты (PEP 810). Появилось ключевое слово lazy: помеченный модуль не загружается, пока имя реально не понадобилось. Отличный способ ускорить медленный старт приложения, особенно с тяжёлыми зависимостями.


lazy import json
lazy from math import sqrt


Встроенный frozendict (PEP 814). Неизменяемый и хешируемый словарь. Поменять или удалить ключ нельзя, прилетит TypeError, зато его можно использовать как ключ другого словаря или элемент множества.


version_info = frozendict({"major": 3, "minor": 15, "patch": 0})
version_info["patch"] += 1 # TypeError


Встроенный sentinel (PEP 661). Именованные заглушки, которые невозможно спутать с нормальными значениями вроде None. Удобно, когда None это валидный аргумент, а отличить «не передано» всё равно нужно. Печатают своё имя и образуют собственный тип, так что аннотации остаются чистыми.


NOTHING = sentinel("NOTHING")
if find_and_return(dataset, filter_function) is NOTHING:
print("Никто не подошёл под условие")


Распаковка внутри comprehension (PEP 798). Теперь звёздочку можно использовать прямо в list, dict, set и генераторных выражениях. Нового поведения не добавляет, но заменяет вложенные циклы на короткую строку.


flat = [*sub for sub in nested]


Профайлер Tachyon (PEP 799). Высокочастотный сэмплирующий профайлер прямо в стандартной библиотеке: до миллиона замеров в секунду. Может профилировать скрипт или подключаться к уже запущенному процессу с минимальными накладными расходами.


python -m profiling.sampling run script.py
python -m profiling.sampling attach 12345


Источник: https://mathspp.com/blog/the-5-most-exciting-new-features-of-python-315
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍2
Сравните модели GigaChat на своей задаче в GigaPlatform AI Studio

Это среда, в которой можно менять настройки моделей и проверять ответы на своих запросах.

В AI Studio можно:
• Сравнить ответы двух моделей на одном запросе.
• Сравнить ответы при разной температуре.
• Настроить системный промпт и проверить его на нескольких запросах.
• Сохранить промпт и историю диалога в JSON.

Пять рабочих сценариев разобрали в статье.
Попробуйте AI Studio бесплатно и без ВПН.
👎4❤2👍2
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✔️ OpenAI обсуждает передачу Sora стартапу Билла Пиблза

Стартап рассчитывает переделать Sora в профессиональный инструментарий для кинематографистов, а OpenAI взамен получит долю в компании. Передача весов пока обсуждается, зато позволит лаборатории монетизировать замороженный проект.

Развитие Sora свернули из-за вычислительных расходов, по оценкам ежедневные убытки доходили до 1 млн долларов. После отмены возможной сделки с Disney на 1 млрд компания весной отключила веб-клиент, а в сентябре закрыла доступ к API.

Освободившиеся ускорители ушли на обучение моделей для кодинга и поддержку ChatGPT, а инфраструктурные риски генеративного видео теперь берёт на себя проект бывшего руководителя разработки Sora.
theinformation.com

✔️ Китайские НИИ создали альянс для математических моделей

В Yau Laboratory Alliance for Mathematics and Artificial Intelligence вошли восемь научных центров и больше тысячи учёных, инициатором выступил лауреат Филдсовской премии Шинтан Яу.

Цель в том, чтобы сократить технологическое отставание от США в фундаментальных науках. Заниматься альянс будет архитектурами для генерации гипотез, формализации доказательств и выстраивания цепочек рассуждений, а команды сосредоточатся на математических наборах данных и инструментах проверки.

Внедрение ИИ исследователи называют неизбежной сменой научной парадигмы и противопоставляют свой подход скепсису части академического сообщества, в том числе призывам филдсовского лауреата Теренса Тао повременить с генеративными алгоритмами.
scmp.com

✔️ CharacterАi подала на банкротство и ищет покупателя

Решение разработчик диалоговой платформы объясняет возросшим регуляторным, юридическим и операционным давлением, покупателя ищет через судебный аукцион.

Первым претендентом выступила The Walt Disney Company, предложившая 20 млн долларов за бессрочную неэксклюзивную лицензию и обязавшаяся дать техподдержку силами бывших разработчиков стартапа, ранее переманенных в штат.

Суд рассмотрит и заявки сторонних претендентов, готовых перебить ставку, завершить продажу планируют к началу декабря. До конца торгов платформа работает, но если новый владелец откажется её поддерживать, проект закроют.
businesswire.com

✔️ Nvidia открыла спецификации стоек Vera Rubin и стандарт Open Data Center

На OCP Global Summit компания передала в открытый фонд OCP спецификации вычислительных полок и стоек на архитектуре MGX 1.2.

Стандарт рассчитан на сверхплотные кластеры до 250 кВт на стойку и унифицирует прямое жидкостное охлаждение, шинопровод на 5000 А и питание 800 В постоянного тока. Открыта и архитектура процессоров Vera для координации агентных систем, так что OEM-производители смогут собирать совместимое оборудование без проприетарных документов.

Вместе с Google и AMD опубликован стандарт Open Data Center v0.7, а в открытый доступ выложены утилиты DSX OS для автоматизации развёртывания и проверки кластеров перед обучением.
nvidia.com

✔️ Атомная энергетика США внедряет ИИ

На большинстве из 94 действующих энергоблоков США языковые модели для работы с документацией уже используют или тестируют. Они составляют отчёты, разбирают данные о прошлых инцидентах и готовят инструкции по ремонту узлов. Разрабатывают их стартапы Atomic Canyon и Nuclearn, обучая на массиве регламентов NRC и закрытых базах знаний энергетических институтов.

Причины внедрения две, это отток опытных инженеров и бюрократические требования к проверке каждого технического шага. Ради стандартов безопасности системы ставят на серверах самих площадок или в защищённых ведомственных средах с разграничением доступа.

Автоматизация управления реакторами запрещена, алгоритмы работают только как поисковые и аналитические помощники, окончательное решение всегда принимает инженер.
ieee.org

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤2🔥1🤩1
Сравните модели GigaChat на своей задаче в GigaPlatform AI Studio

Это среда, в которой можно менять настройки моделей и проверять ответы на своих запросах.

В AI Studio можно:
• Сравнить ответы двух моделей на одном запросе.
• Сравнить ответы при разной температуре.
• Настроить системный промпт и проверить его на нескольких запросах.
• Сохранить промпт и историю диалога в JSON.

Пять рабочих сценариев разобрали в статье.
Попробуйте AI Studio бесплатно и без ВПН.
❤2
AI VK Reserach масштабировали графовые нейросети для рекомендаций

Исследователи представят на конференции CIKM 2026 метод масштабирования графовых нейросетей (GNN). Решение протестировали на социальном графе из 194 млн пользователей и 28 млрд связей. В A/B-тесте количество добавлений в друзья из рекомендаций выросло на 16%.

Графовые нейросети анализируют связи между пользователями и их социальное окружение, чтобы предсказывать новые знакомства. Основная сложность — обучение таких моделей на графах с сотнями миллионов пользователей и миллиардами связей.

Для масштабирования исследователи предложили два подхода:

• Multi-Hash User Embeddings — вместо хранения отдельного эмбеддинга для каждого пользователя применяются несколько хеш-функций и общая таблица векторов. Это позволило сократить потребление видеопамяти со 203 до 2 ГБ, более чем в 100 раз.
• Temporal Neighbor Sampling — алгоритм учитывает время появления социальных связей и исключает использование будущих данных при обучении. Оптимизация ускорила семплирование в 2,5 раза.

📊 В двухнедельном A/B-тесте относительно предыдущей модели ранжирования получили:

+16% добавлений в друзья из рекомендаций
+11,5% пользователей, добавивших хотя бы одного рекомендованного друга
При этом задержки онлайн-ранжирования не увеличились.

Исследование: Scaling Graph Neural Networks for Friend Recommendation: Multi-Hash User Embeddings and Temporal Neighbor Sampling, основной трек CIKM 2026.
❤3🔥1
💰 Anthropic получила $16,8 млрд выручки за квартал. Но инвесторы ожидали большего.

По данным Financial Times, рост к предыдущему кварталу составил около 46%. До этого выручка увеличилась более чем вдвое: с $4,8 млрд до $11,5 млрд.

Компания второй квартал подряд сообщила о скорректированной прибыли. При этом 5–7% выручки ранее приносили конкуренты, обучавшие свои модели на ответах Claude. В третьем квартале Anthropic существенно ограничила эту практику.

https://www.ft.com/content/11632d03-358c-454b-af95-d06d4072932b
👍4❤3
❤9😁2👎1
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✔️ Science Corporation впервые имплантировала зрительный чип PRIMA

Биотех-стартап бывшего сооснователя Neuralink Макса Ходака расширил сферу применения своего интерфейса мозг-компьютер на неизлечимое наследственное заболевание Штаргардта, приводящее к прогрессирующей слепоте из-за гибели фоторецепторов сетчатки.

В ходе клинических испытаний в Сиднейской офтальмологической больнице пациент с установленным микрочипом восстановил способность различать контрастные символы - на первом сеансе реабилитации он смог увидеть отдельную букву, а на втором - прочесть целое слово.

Аппаратный комплекс PRIMA включает субретинальный чип размером 2×2 мм и внешние очки со встроенной камерой, матрица которой выступает в роли искусственного фоторецептора - она улавливает оптический сигнал от очков и трансформирует его в электрические потенциалы, стимулируя сохранившиеся слои нейронов и передавая импульс по зрительному нерву в мозг.

Сейчас технология даёт монохромную картинку с узким полем обзора, но в Science Corporation уже готовят второе поколение сенсоров с меньшим размером электродов, рассчитывая в течение пяти лет приблизиться по разрешению к человеческому зрению.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6
😁30❤3🤬2
🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку

Окружение решает больше, чем кажется.

Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.

AI: t.iss.one/ai_machinelearning_big_data
Python: t.iss.one/pythonl
Linux: t.iss.one/linuxacademiya
Хакинг: t.iss.one/linuxkalii
DevOps: t.iss.one/DevOPSitsec
Docker: https://t.iss.one/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.iss.one/Golang_google
Rust: t.iss.one/rust_code
C++: t.iss.one/cpluspluc
C#: t.iss.one/csharp_ci
Java: t.iss.one/javatg
JavaScript: t.iss.one/javascriptv
React: t.iss.one/react_tg
Frontend: t.iss.one/front
PHP: t.iss.one/phpshka
Android: t.iss.one/android_its
Мобильная разработка: t.iss.one/mobdevelop
Базы данных: t.iss.one/sqlhub
Data Science: t.iss.one/data_analysis_ml
Big Data: t.iss.one/bigdatai
Математика: t.iss.one/data_math
Физика: t.iss.one/fizmat
Kubernetes: t.iss.one/kubernetc
GameDev: https://t.iss.one/gamedev
Haskell: t.iss.one/haskell_tg

Собеседования и карьера:

DS собеседования: t.iss.one/machinelearning_interview
Python собеседования: t.iss.one/python_job_interview

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

Полезное сверху:

ИТ-мемы: t.iss.one/memes_prog
Английский для программистов: t.iss.one/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.iss.one/vistehno
954 ГБ open-source курсов: https://t.iss.one/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: https://t.iss.one/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg

Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.
❤2👍1🔥1😁1
DeepSeek обновила V4.1-Flash и открыла поисковый API

DeepSeek-V4.1-Flash-1017: рост на Terminal-Bench с 31,2 до 42,3, открытые веса под MIT и Search/Fetch API по $0,75 за 1000 вызовов.


17 октября DeepSeek выпустила DeepSeek-V4.1-Flash-1017, минорное обновление модели V4.1-Flash. Компания называет релиз улучшением по Парето: новая версия лучше проходит бенчмарки, быстрее закрывает задачи и пишет более короткие ответы, поэтому выигрыш получается и по качеству, и по стоимости. Модель уже работает на сайте, в приложении и через API, а веса выложены в открытый доступ под лицензией MIT.

https://uproger.com/deepseek-v4-1-flash-1017/
❤4👍3🔥1