Forwarded from Machinelearning
Moonshot AI пополнил свое семейство Kimi моделью Kimi-Dev-72B, специализированной для программирования и разработанной для решения задач инженерии ПО. Она, как заявляют разработчики, особо эффективна в исправлении ошибок и написании тестов.
Ее сила в том, что она не просто пишет код, а имитирует мышление программиста, учитывая последствия изменений и проверяя их в автоматизированных тестах.
Специализация Kimi-Dev-72B состоит из 2 ролей: BugFixer (исправление ошибок) и TestWriter (написание тестов).
Эти роли работают в тандеме: BugFixer находит файлы, требующие правок, и предлагает код, который устраняет баг, а TestWriter создает тесты, которые должны провалиться без исправления и пройти после него. Обе роли используют одинаковый двухэтапный процесс — сначала локализация файла, затем редактирование кода.
Модель училась на данных с GitHub: миллионы задач и коммитов из реальных проектов. За основу взяли базовую Qwen 2.5-72B, которую дообучали на ~150 млрд. токенов, тщательно фильтруя данные, чтобы исключить тестовые наборы SWE-bench.
В процессе обучения с подкреплением, модель получала награду только если все тесты в Docker проходили успешно. Также применяли «умные» подсказки, отсеивая заведомо сложные задачи, и постепенное усложнение, добавляя сложные примеры по мере прогресса.
Kimi-Dev показала рекордные 60,4% на тесте SWE-bench Verified среди open-source решений.
В будущем планируется интеграция с IDE, CI/CD, чтобы сделать модель частью ежедневного рабочего процесса разработчиков.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #KimiDev #MoonshotAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤1
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
🧠 BREAKING: MIT опубликовал первое исследование мозга пользователей ChatGPT
Результаты звучат тревожно:
> 🧪 У пользователей наблюдаются измеримые изменения в мозге
> 🤖 Формируется зависимость от ИИ
> 📉 Способность к самостоятельному мышлению снижается
> 📝 83.3% участников не смогли вспомнить эссе, которое «написали» с помощью ChatGPT
> 🧠 Количество активных нейронных связей упало с 79 до 42
MIT буквально фиксирует "мягкую когнитивную атрофию" после регулярного использования LLM.
💬 Мы — не просто наблюдатели ИИ-революции. Мы её подопытные.
🤔 Вопрос не в том, заменит ли ИИ человека.
А в том, кем мы станем, если полностью передадим ему мыслительные функции.
📌 Почитать
Результаты звучат тревожно:
> 🧪 У пользователей наблюдаются измеримые изменения в мозге
> 🤖 Формируется зависимость от ИИ
> 📉 Способность к самостоятельному мышлению снижается
> 📝 83.3% участников не смогли вспомнить эссе, которое «написали» с помощью ChatGPT
> 🧠 Количество активных нейронных связей упало с 79 до 42
MIT буквально фиксирует "мягкую когнитивную атрофию" после регулярного использования LLM.
💬 Мы — не просто наблюдатели ИИ-революции. Мы её подопытные.
🤔 Вопрос не в том, заменит ли ИИ человека.
А в том, кем мы станем, если полностью передадим ему мыслительные функции.
📌 Почитать
🤯15👍7👀6👻3❤2🗿2😢1🆒1
Forwarded from GigaChat
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Глубокое исследование с GigaChat 🔎
Новая функция GigaChat поможет с делами, требующими основательного погружения. Нейросеть научилась проводить многоступенчатые исследования по запросу и создавать подробные отчёты в форматах PDF и Word
Идеально подойдёт, если вы хотите сократить время на поиск, быстро разобраться в теме, получить информацию из надёжных источников и упростить работу с большими объёмами данных
Как воспользоваться?
Помните: чем конкретнее сформулируете запрос, тем лучше будет результат🔥
➡️ Протестируйте новую функцию
Новая функция GigaChat поможет с делами, требующими основательного погружения. Нейросеть научилась проводить многоступенчатые исследования по запросу и создавать подробные отчёты в форматах PDF и Word
Идеально подойдёт, если вы хотите сократить время на поиск, быстро разобраться в теме, получить информацию из надёжных источников и упростить работу с большими объёмами данных
Как воспользоваться?
⚫️ Нажмите на кнопку «Провести исследование» в веб-версии GigaChat⚫️ Введите запрос, например: «Как меняется рынок онлайн-образования в 2025? Проанализируй научные статьи и выдели ключевые тенденции»⚫️ Получите подробный отчёт со ссылками на источники, аналитикой и прогнозами
Помните: чем конкретнее сформулируете запрос, тем лучше будет результат
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7🔥3⚡2🤔2🤣2❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Huawei Hubble инвестировала в стартапы ИИ и робототехники
Инвестиционное крыло Huawei Hubble вложилось в китайскую Spirit AI - разработчика гуманоидных роботов. Получили долю 1,4323%.
Компания создает робота Moz1 с 26 степенями свободы - на 15% превосходит Tesla Optimus по плотности мощности. Запуск в промышленности запланирован на 2025 год.
В команде Spirit AI эксперты из UC Berkeley, Carnegie Mellon, Tsinghua и ByteDance. Разработали VLA-модели для обработки визуальной и языковой информации.
Инвестиция может привести к интеграции с чипами Ascend и моделями Pangu от Huawei - создание полноценной робототехнической экосистемы по аналогии с Tesla Optimus + Dojo.
#HumanoidRobots #HuaweiHubble #SpiritAI
------
@tsingular
Инвестиционное крыло Huawei Hubble вложилось в китайскую Spirit AI - разработчика гуманоидных роботов. Получили долю 1,4323%.
Компания создает робота Moz1 с 26 степенями свободы - на 15% превосходит Tesla Optimus по плотности мощности. Запуск в промышленности запланирован на 2025 год.
В команде Spirit AI эксперты из UC Berkeley, Carnegie Mellon, Tsinghua и ByteDance. Разработали VLA-модели для обработки визуальной и языковой информации.
Инвестиция может привести к интеграции с чипами Ascend и моделями Pangu от Huawei - создание полноценной робототехнической экосистемы по аналогии с Tesla Optimus + Dojo.
#HumanoidRobots #HuaweiHubble #SpiritAI
------
@tsingular
👍4🔥3🤔1
Forwarded from Лаборатория ИИ
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Выступление Андрея Карпаты «Software in the era of AI» на AI Startup School в Сан-Франциско.
Переведено и озвучено Фабрика Контента.
➕ @ai_rostov
Переведено и озвучено Фабрика Контента.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥11👍5✍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ИИ научили видеть сквозь стены через WiFi
Исследователи из Carnegie Mellon University превратили обычные WiFi-роутеры в детекторы движения людей сквозь стены.
Технология работает без камер — ИИ анализирует как тело человека искажает беспроводные сигналы и строит 3D-карту движений в режиме реального времени.
В модель на обучение подали одновременно 2 видео,- обычное и сигналы с роутера.
Этого оказалось достаточно, чтобы дальше по сигналу с роутера рисовалось видео перемещений людей.
#WiFi #разведка
------
@tsingular
Исследователи из Carnegie Mellon University превратили обычные WiFi-роутеры в детекторы движения людей сквозь стены.
Технология работает без камер — ИИ анализирует как тело человека искажает беспроводные сигналы и строит 3D-карту движений в режиме реального времени.
В модель на обучение подали одновременно 2 видео,- обычное и сигналы с роутера.
Этого оказалось достаточно, чтобы дальше по сигналу с роутера рисовалось видео перемещений людей.
#WiFi #разведка
------
@tsingular
🔥14🤔7✍5⚡4❤1
Forwarded from Love. Death. Transformers.
Одного чела для меты купили в 6 раз дороже чем вся АИ индустрия в России. Думайте.
👀14🗿5👌1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Интерфейсы реального времени от Google
Наверное год уже обсуждаем эту концепцию, что скоро интерфейсы будут писаться в реальном времени, - создаваться ИИ через код в момент нажатия кнопки.
И вот получите-распишитесь, - прототип от DeepMind.
Все на этом видео создается Gemini 2.5 Flash-Lite в тот момент когда вы нажимаете кнопку.
Мы, как водомерки на волнах Технологической сингулярности, редко замечаем её реальный масштаб.
Такие вот прорывы как раз позволяют осознать.
#DeepMind #UI #Google
———
@tsingular
Наверное год уже обсуждаем эту концепцию, что скоро интерфейсы будут писаться в реальном времени, - создаваться ИИ через код в момент нажатия кнопки.
И вот получите-распишитесь, - прототип от DeepMind.
Все на этом видео создается Gemini 2.5 Flash-Lite в тот момент когда вы нажимаете кнопку.
Мы, как водомерки на волнах Технологической сингулярности, редко замечаем её реальный масштаб.
Такие вот прорывы как раз позволяют осознать.
#DeepMind #UI #Google
———
@tsingular
🔥14⚡3❤🔥2❤2🆒2👍1
Manus появился в Microsoft Store
Приложение Manus теперь доступно для бесплатного скачивания в Microsoft Store для Windows.
Скрепка на максималках получается.
#Manus #Microsoft
———
@tsingular
Приложение Manus теперь доступно для бесплатного скачивания в Microsoft Store для Windows.
Скрепка на максималках получается.
#Manus #Microsoft
———
@tsingular
❤2⚡2
Forwarded from Метаверсище и ИИще (Sergey Tsyptsyn ️️)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Помните наш любимый нейробалет и нейрогимнастику?
Похоже это новая метрика (после виллавсмитав).
Новый Минимакс 02, который дешевле Veo3 в восемь (где как) раз и побивает последнего не только на видеоарене, но и на спортивной арене!
Я в шоке от прогресса.
А хотите промпт?
Апажалста!
"Olympic gymnast executing a Yurchenko double pike vault in slow motion, chalk dust particles floating through dramatic spotlights, with experimental ambient soundscape of heartbeats, crowd gasps, and distorted arena acoustics building to crescendo on landing"
@cgevent
Похоже это новая метрика (после виллавсмитав).
Новый Минимакс 02, который дешевле Veo3 в восемь (где как) раз и побивает последнего не только на видеоарене, но и на спортивной арене!
Я в шоке от прогресса.
А хотите промпт?
Апажалста!
"Olympic gymnast executing a Yurchenko double pike vault in slow motion, chalk dust particles floating through dramatic spotlights, with experimental ambient soundscape of heartbeats, crowd gasps, and distorted arena acoustics building to crescendo on landing"
@cgevent
🔥9👍4
Израильский разработчик продал 6-месячный стартап Wix за $80 млн
Маор Шломо создал Base44 — платформу для разработки приложений в стиле вайб-кодинга. За полгода компания выросла до 250,000 пользователей и стала прибыльной.
В мае стартап заработал $189,000 чистой прибыли даже после покрытия высоких затрат на LLM токены. Рос исключительно через сарафанное радио в соцсетях.
Wix купил Base44 за $80 млн наличными. $25 млн из которых пойдут на бонусы 8 сотрудникам.
Шломо объяснил продажу необходимостью масштабирования: "Если мы зашли так далеко органически, интересно увидеть наш темп с новыми ресурсами".
#VibeCoding #Startup #Base44 #SoloFounder
------
@tsingular
Маор Шломо создал Base44 — платформу для разработки приложений в стиле вайб-кодинга. За полгода компания выросла до 250,000 пользователей и стала прибыльной.
В мае стартап заработал $189,000 чистой прибыли даже после покрытия высоких затрат на LLM токены. Рос исключительно через сарафанное радио в соцсетях.
Wix купил Base44 за $80 млн наличными. $25 млн из которых пойдут на бонусы 8 сотрудникам.
Шломо объяснил продажу необходимостью масштабирования: "Если мы зашли так далеко органически, интересно увидеть наш темп с новыми ресурсами".
#VibeCoding #Startup #Base44 #SoloFounder
------
@tsingular
🔥8⚡5🐳1🤝1
Forwarded from Технотренды
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Олимпийские игры провели среди КОШЕК — видос с сальтухами пушистых набрал 57 млн просмотров в соцсетях.
Правда есть небольшой нюанс — этогенерация от Hailuo 02.
Такую олимпиаду одобряем.
😇 Техно
Правда есть небольшой нюанс — это
Такую олимпиаду одобряем.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥29❤3👏3😁1
Исследователи показали как оптоволокно может сделать компьютеры сверхбыстрыми
Команды из Университета Тампере и Université Marie et Louis Pasteur продемонстрировали революционный способ обработки информации с помощью света и оптоволокна.
Ключевые параметры системы:
Архитектура: Extreme Learning Machine (ELM), где оптоволокно выступает в роли "скрытого слоя" нейросети, который не требует обучения. Обучается только выходной слой, что радикально упрощает процесс.
Процесс:
- Изображение (например, из датасета MNIST) сжимается методом главных компонент (PCA) до небольшого вектора (например, 40-100 "пикселей").
- Этот вектор кодируется в спектральную фазу фемтосекундного лазерного импульса.
- Импульс проходит через оптоволокно, где за счет нелинейных эффектов (таких как самофазовая модуляция и деление солитонов) его спектр многократно расширяется и усложняется.
- Выходной спектр считывается и используется для классификации.
Скорость: Весь процесс вычисления занимает менее одной пикосекунды (10⁻¹² с) — в тысячи раз быстрее современных электронных аналогов.
Точность: На стандартном бенчмарке MNIST достигнута точность до 93%, что сопоставимо с цифровыми методами.
Инженерные инсайты и фундаментальные пределы
Исследование выявило несколько критически важных для инженерии и физики аспектов:
Нелинейность vs. Точность: Максимальная производительность достигается не при пиковой мощности лазера, а при тонком балансе между мощностью, дисперсией и длиной волокна. Простое "увеличение мощности" контрпродуктивно.
Эффективная размерность: Система способна генерировать до 100 линейно-независимых вычислительных каналов ("виртуальных нейронов"). Важно, что лучшие результаты достигаются, когда размерность входных данных (после сжатия) меньше эффективной размерности оптической системы. Это позволяет эффективно "расширять" пространство признаков, что является ключом к работе ELM.
Локализация вычислений: Основные вычислительные преобразования происходят в узком спектральном диапазоне (±40 нм) вокруг центральной длины волны лазера, а не во всем сгенерированном суперконтинууме.
Влияние дисперсии: Симуляции показали, что волокно с нормальной дисперсией обеспечивает более высокую точность (93%) и лучшую устойчивость к шумам, чем волокно с аномальной дисперсией (91%).
Квантовый предел: Численное моделирование выявило фундаментальное ограничение: квантовый шум входных лазерных импульсов сам по себе накладывает неустранимый предел на максимальную достижимую точность системы.
Технология может стать основой для новых архитектур сверхбыстрых и энергоэффективных ИИ-систем.
#OpticalComputing #UltrafastAI #Photonic
------
@tsingular
Команды из Университета Тампере и Université Marie et Louis Pasteur продемонстрировали революционный способ обработки информации с помощью света и оптоволокна.
Ключевые параметры системы:
Архитектура: Extreme Learning Machine (ELM), где оптоволокно выступает в роли "скрытого слоя" нейросети, который не требует обучения. Обучается только выходной слой, что радикально упрощает процесс.
Процесс:
- Изображение (например, из датасета MNIST) сжимается методом главных компонент (PCA) до небольшого вектора (например, 40-100 "пикселей").
- Этот вектор кодируется в спектральную фазу фемтосекундного лазерного импульса.
- Импульс проходит через оптоволокно, где за счет нелинейных эффектов (таких как самофазовая модуляция и деление солитонов) его спектр многократно расширяется и усложняется.
- Выходной спектр считывается и используется для классификации.
Скорость: Весь процесс вычисления занимает менее одной пикосекунды (10⁻¹² с) — в тысячи раз быстрее современных электронных аналогов.
Точность: На стандартном бенчмарке MNIST достигнута точность до 93%, что сопоставимо с цифровыми методами.
Инженерные инсайты и фундаментальные пределы
Исследование выявило несколько критически важных для инженерии и физики аспектов:
Нелинейность vs. Точность: Максимальная производительность достигается не при пиковой мощности лазера, а при тонком балансе между мощностью, дисперсией и длиной волокна. Простое "увеличение мощности" контрпродуктивно.
Эффективная размерность: Система способна генерировать до 100 линейно-независимых вычислительных каналов ("виртуальных нейронов"). Важно, что лучшие результаты достигаются, когда размерность входных данных (после сжатия) меньше эффективной размерности оптической системы. Это позволяет эффективно "расширять" пространство признаков, что является ключом к работе ELM.
Локализация вычислений: Основные вычислительные преобразования происходят в узком спектральном диапазоне (±40 нм) вокруг центральной длины волны лазера, а не во всем сгенерированном суперконтинууме.
Влияние дисперсии: Симуляции показали, что волокно с нормальной дисперсией обеспечивает более высокую точность (93%) и лучшую устойчивость к шумам, чем волокно с аномальной дисперсией (91%).
Квантовый предел: Численное моделирование выявило фундаментальное ограничение: квантовый шум входных лазерных импульсов сам по себе накладывает неустранимый предел на максимальную достижимую точность системы.
Технология может стать основой для новых архитектур сверхбыстрых и энергоэффективных ИИ-систем.
#OpticalComputing #UltrafastAI #Photonic
------
@tsingular
🔥12🤔4🤯4❤1
Клуб GPU-миллионеров
Гонка за создание генеративного ИИ перешла в новую фазу — инфраструктурную, и ее фундаментом стала энергетика.
Существует как минимум 8 мега-проектов, нацеленных на преодоление порога в 1 миллион GPU.
Ключевой фактор их реализации — доступ к гигаваттам стабильной мощности, которую может обеспечить только атомная энергетика.
Расчетная база: 1 ИИ-ускоритель (H100/B200) ≈ 1 кВт. PUE (эффективность энергопотребления) ≈ 1.2. Резервирование по стандарту Tier IV требует удвоения мощности.
1. Объединенные Арабские Эмираты: Ядерный оазис
ОАЭ анонсировали самый масштабный проект, потенциально обеспеченный атомной энергией.
Игрок: G42
Мощность: ~2.5 млн GPU
Энергопотребление (оценка): ~3.0 ГВт
Источник энергии: АЭС "Барака" (мощность 5.6 ГВт). Уже работающая станция полностью покрывает потребности проекта, однако вопрос хватит ли запаса с учетом текущего потребления открыт.
2. Meta* (США): В поисках атома
Meta активно ищет площадки с доступом к атомной энергии для своих ЦОД.
Мощность: ~1.3+ млн GPU
Энергопотребление (оценка): ~1.6 ГВт
Источник энергии: Активное строительство ЦОД в Техасе (рядом АЭС Comanche Peak и South Texas Project) и партнерства с операторами АЭС в других штатах.
3. Китай: Синергия атома и ИИ
Китай уверенно наращивает вычислительные и ядерные мощности.
Мощность: >1 млн GPU (национальный пул)
Энергопотребление (оценка): >1.2 ГВт
Источник энергии: Самая масштабная в мире программа строительства десятков новых АЭС вдоль побережья, где сосредоточены основные технологические кластеры.
4. xAI/Tesla (США): Питание от TVA
Проект "Colossus" стратегически расположен в зоне с мощной атомной генерацией.
Название: "Colossus"
Мощность: 1 млн GPU
Энергопотребление (оценка): ~1.2 ГВт
Источник энергии: Энергосистема оператора TVA (Tennessee Valley Authority), включающая АЭС Sequoyah (2.3 ГВт) и Watts Bar (2.6 ГВт).
5, 6, 7. Гиперскейлеры (Broadcom)
Три отдельных мега-проекта, чье энергообеспечение под вопросом.
Мощность (ИТ): 1 млн "XPU" каждый
Энергопотребление (оценка): ~1.2 ГВт на каждый кластер (3.6 ГВт суммарно)
Источник энергии: Вероятно, размещение вблизи существующих АЭС в США (Техас, Вирджиния) или заказ малых модульных реакторов (SMR), как это уже делает Google.
8. Саудовская Аравия: Двойная ставка на атом
ИИ-амбиции Королевства напрямую связаны с планами по развитию собственной ядерной программы.
Игрок: HUMAIN (PIF)
Мощность (ИТ): "Сотни тысяч" GPU
Энергопотребление (оценка): ~0.6-0.8 ГВт
Источник энергии: Планы по строительству нескольких крупных АЭС, в том числе в рамках проекта NEOM.
Итого 8 проектов с 1+ млн GPU каждый. а с учетом амбиций СА - это 10 млн GPU всего в мире.
А еще есть TPU Гугла и LPU типа Groq.
А сколько у нас? Информации о проектах 1+ млн GPU не найдено.
И на конференции ПМЭФ в онлайне вопросов про это не услышал. А жаль.
*Мета - запрещённая в РФ организация
#1mlnGPU #GPU #миллион
———
@tsingular
Гонка за создание генеративного ИИ перешла в новую фазу — инфраструктурную, и ее фундаментом стала энергетика.
Существует как минимум 8 мега-проектов, нацеленных на преодоление порога в 1 миллион GPU.
Ключевой фактор их реализации — доступ к гигаваттам стабильной мощности, которую может обеспечить только атомная энергетика.
Расчетная база: 1 ИИ-ускоритель (H100/B200) ≈ 1 кВт. PUE (эффективность энергопотребления) ≈ 1.2. Резервирование по стандарту Tier IV требует удвоения мощности.
1. Объединенные Арабские Эмираты: Ядерный оазис
ОАЭ анонсировали самый масштабный проект, потенциально обеспеченный атомной энергией.
Игрок: G42
Мощность: ~2.5 млн GPU
Энергопотребление (оценка): ~3.0 ГВт
Источник энергии: АЭС "Барака" (мощность 5.6 ГВт). Уже работающая станция полностью покрывает потребности проекта, однако вопрос хватит ли запаса с учетом текущего потребления открыт.
2. Meta* (США): В поисках атома
Meta активно ищет площадки с доступом к атомной энергии для своих ЦОД.
Мощность: ~1.3+ млн GPU
Энергопотребление (оценка): ~1.6 ГВт
Источник энергии: Активное строительство ЦОД в Техасе (рядом АЭС Comanche Peak и South Texas Project) и партнерства с операторами АЭС в других штатах.
3. Китай: Синергия атома и ИИ
Китай уверенно наращивает вычислительные и ядерные мощности.
Мощность: >1 млн GPU (национальный пул)
Энергопотребление (оценка): >1.2 ГВт
Источник энергии: Самая масштабная в мире программа строительства десятков новых АЭС вдоль побережья, где сосредоточены основные технологические кластеры.
4. xAI/Tesla (США): Питание от TVA
Проект "Colossus" стратегически расположен в зоне с мощной атомной генерацией.
Название: "Colossus"
Мощность: 1 млн GPU
Энергопотребление (оценка): ~1.2 ГВт
Источник энергии: Энергосистема оператора TVA (Tennessee Valley Authority), включающая АЭС Sequoyah (2.3 ГВт) и Watts Bar (2.6 ГВт).
5, 6, 7. Гиперскейлеры (Broadcom)
Три отдельных мега-проекта, чье энергообеспечение под вопросом.
Мощность (ИТ): 1 млн "XPU" каждый
Энергопотребление (оценка): ~1.2 ГВт на каждый кластер (3.6 ГВт суммарно)
Источник энергии: Вероятно, размещение вблизи существующих АЭС в США (Техас, Вирджиния) или заказ малых модульных реакторов (SMR), как это уже делает Google.
8. Саудовская Аравия: Двойная ставка на атом
ИИ-амбиции Королевства напрямую связаны с планами по развитию собственной ядерной программы.
Игрок: HUMAIN (PIF)
Мощность (ИТ): "Сотни тысяч" GPU
Энергопотребление (оценка): ~0.6-0.8 ГВт
Источник энергии: Планы по строительству нескольких крупных АЭС, в том числе в рамках проекта NEOM.
Итого 8 проектов с 1+ млн GPU каждый. а с учетом амбиций СА - это 10 млн GPU всего в мире.
А еще есть TPU Гугла и LPU типа Groq.
А сколько у нас? Информации о проектах 1+ млн GPU не найдено.
И на конференции ПМЭФ в онлайне вопросов про это не услышал. А жаль.
*Мета - запрещённая в РФ организация
#1mlnGPU #GPU #миллион
———
@tsingular
💯11🔥4⚡3❤3👍3
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎧 MiniMax продолжают жечь и выпускают генератор речи
🧁 Voice Design — продвинутая кастомизация генерации голоса:
• Позволяет задавать текст, голос, тон, эмоции, можно клонировать голос.
• Продвинутая кастомизация и мультиязычная поддержка
Попробовать можно здесь →https://minimax.io/audio
@ai_machinelearning_big_data
#audio #ai #ml #MiniMax
🧁 Voice Design — продвинутая кастомизация генерации голоса:
• Позволяет задавать текст, голос, тон, эмоции, можно клонировать голос.
• Продвинутая кастомизация и мультиязычная поддержка
Попробовать можно здесь →https://minimax.io/audio
@ai_machinelearning_big_data
#audio #ai #ml #MiniMax
✍7🔥4👍3
Alibaba Cloud представила новые ИИ-решения для европейского рынка
На саммите в Париже Alibaba Cloud показал обновлённые ИИ-инструменты для европейского бизнеса.
Ключевые анонсы:
• Улучшенная платформа PAI во Франкфурте для масштабного машинного обучения
• AI Guardrails — система безопасности для ИИ-контента
• Партнёрство с Accenture для работы над гиперпесонализацией для luxury-брендов
• Логистическое решение с Cainiao даёт 25% рост эффективности и 22% экономию
Расширяются партнёрства с BMW (интеграция Qwen в авто), LVMH и SAP. Также запущена образовательная программа с французской бизнес-школой для подготовки ИИ-специалистов.
Китай закрепляется в Европе
#Alibaba #Cloud #Китай
------
@tsingular
На саммите в Париже Alibaba Cloud показал обновлённые ИИ-инструменты для европейского бизнеса.
Ключевые анонсы:
• Улучшенная платформа PAI во Франкфурте для масштабного машинного обучения
• AI Guardrails — система безопасности для ИИ-контента
• Партнёрство с Accenture для работы над гиперпесонализацией для luxury-брендов
• Логистическое решение с Cainiao даёт 25% рост эффективности и 22% экономию
Расширяются партнёрства с BMW (интеграция Qwen в авто), LVMH и SAP. Также запущена образовательная программа с французской бизнес-школой для подготовки ИИ-специалистов.
Китай закрепляется в Европе
#Alibaba #Cloud #Китай
------
@tsingular
⚡3❤1
Forwarded from AI Insider
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Илон Маск говорит, что люди — это всего лишь биологический загрузчик для цифрового сверхразума
Даже если бы у всех был IQ 1000, человеческий интеллект все равно был бы в миллиард раз слабее искусственного интеллекта
«процент интеллекта, присущего человеку, будет весьма невелик»
в этом и есть особенность: мы не знаем, что будет дальше
Даже если бы у всех был IQ 1000, человеческий интеллект все равно был бы в миллиард раз слабее искусственного интеллекта
«процент интеллекта, присущего человеку, будет весьма невелик»
в этом и есть особенность: мы не знаем, что будет дальше
😐9👾8🤔3 3❤2⚡1💯1🤣1🗿1
🤔8👍4🤨3👾2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google выпустил Magenta RealTime — модель для создания музыки в реальном времени
Google опубликовал открытую модель Magenta RT для интерактивного создания музыки в реальном времени. Это младший брат Lyria RealTime, которая работает в Music FX DJ.
Модель на 800 млн параметров обучена на 190к часах инструментальной музыки. Генерирует 2-секундные аудиоблоки за 1.25 секунды на TPU.
Ключевая фишка — возможность изменять стиль музыки на лету, смешивая разные жанры и инструменты через текстовые промпты. Максимальная задержка управления — 2 секунды.
Запускается бесплатно в Colab, код доступен на GitHub. Скоро добавят локальный запуск и файн-тюнинг.
HuggingFace
Новый вид диджейства - промпт-диджей :)
#Music #Google #Magenta
------
@tsingular
Google опубликовал открытую модель Magenta RT для интерактивного создания музыки в реальном времени. Это младший брат Lyria RealTime, которая работает в Music FX DJ.
Модель на 800 млн параметров обучена на 190к часах инструментальной музыки. Генерирует 2-секундные аудиоблоки за 1.25 секунды на TPU.
Ключевая фишка — возможность изменять стиль музыки на лету, смешивая разные жанры и инструменты через текстовые промпты. Максимальная задержка управления — 2 секунды.
Запускается бесплатно в Colab, код доступен на GitHub. Скоро добавят локальный запуск и файн-тюнинг.
HuggingFace
Новый вид диджейства - промпт-диджей :)
#Music #Google #Magenta
------
@tsingular
🔥4👍1