Технозаметки Малышева
8.58K subscribers
3.82K photos
1.43K videos
40 files
4K links
Новости инноваций из мира Искусственного Интеллекта. 🤖

Всё об ИИ, ИТ трендах и Технологической Сингулярности.

🤖: @ai_gptfreebot [бесплатный бот]
✍️: @tsingular_bot [каталог ботов и курсов]

💸[поддержка]: pay.cloudtips.ru/p/c8960bbb
Download Telegram
Воздушный флот Etisalat и их аналог кибертрака,- GAC

GAC выше меня получается.

#Etisalat #gitex
------
@ tsingular
🔥95🤣3❤‍🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Робот от Etisalat.
На демо его к облаку подключили, поэтому отвечает очень быстро.

Но, как объяснили на стенде - можно установить и локальные модели.

#etisalat #gitex
------
@tsingular
👍2375🤔4👾32🔥1🥰1😍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
n8n 1.115: AI Workflow Builder

n8n выкатила AI Workflow Builder - теперь можно генерить рабочие автоматизации из промпта на естественном языке.
Система сама добавляет ноды, настраивает логику, соединяет всё между собой. Дальше дорабатываешь руками.

Пока в бете поэтапно раскатывают в облаке.
Когда будет доступно в онпреме, - не пишут. Но обещают.

Теперь промптом можно накидать воркфлоу.

Самое прикольное что этот промпт тоже можно написать агентом.

Рекурсивный ноукод агентострой получается.

#n8n #агенты
------
@tsingular
🔥15322
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Мы же не верили в Матрицу в 1999м, - ведь просчитать все детали мира невозможно, - их так много.
А оказывается не надо все считать, достаточно шлифануть финальный кадр нейрорендером.
А под капотом у тебя может быть всё та же графика из 2000х.

Тут народ использует Wan 2.2 - т.е. локальную, оуперсорсную модель внутри ComfyUI, - ссылка

Т.е. при достаточном ресурсе уже сейчас можно собрать процесс, который стиминговые игры будет апскелить нейрорендером в реальном времени.

#wan #comfyui #upscale #GTA #нейрорендер
———
@tsingular
🔥26👀9
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
а это тоже роботы в своем роде.

Китайский порт использует для логистики автономные самоходные грузовые машины в проекте от Huawei.


Сама по себе технология не новая уже, амазон, например, таких роботов на складах использует достаточно давно, но тут в масштабах порта и с такими грузами, - выглядит впечатляюще!

Надо сказать, что это не только в Китае, - в LA тоже такие работают пару лет как уже. Можно много кейсов найти по теме AGV - Autonomous Guided Vehicles

Они разные есть,
- kumatech
- asseco CEIT

а у Huawei полная платформа управления флотом AGV плюс вся необходимая инфра под это.

Сначала они заменили грузовики, затем заменят грузчиков-людей на гуманоидных роботов.
Причем уже, похоже, не когда-то в далёком будущем, а в ближайшие пару лет.

#роботы #vehicles #Китай
———
@tsingular
🔥23👍8🤔72
🧠 ReasoningBank от Google: как AI учится на своих ошибках

Как работает ReasoningBank:
1. Структурированная память (не просто логи, а выводы)
Вместо сохранения "задача провалилась на шаге 3" система извлекает стратегию в виде структуры:

Заголовок: "Приоритет проверки учётных данных"
Описание: "При работе с персональными данными сначала проверяй разделы пользовательского аккаунта"
Содержание: конкретные шаги рассуждения + почему предыдущий подход не сработал

2. Цикл обучения:

Новая задача → Поиск похожих кейсов в памяти → 
Применение найденных стратегий → Выполнение →
Самооценка (успех/провал) → Извлечение урока →
Добавление в ReasoningBank


3. Обучение на ошибках:
Анализирует почему провалилось и создаёт правило "не делать так"

MaTTS: масштабирование через опыт
Система запускает 5 попыток параллельно и дальше сравнивает их и выявляет общие паттерны успешных решений.

В последовательном режиме агент решает задачу, критикует себя и переделывает, а промежуточные заметки тоже сохраняются в память.

Результаты:
Без памяти масштабирование даёт минимальный прирост с 39% до 40.6%.
С ReasoningBank результат растёт с 49.7% до 55.1%. Хорошая память направляет исследование в правильном направлении, а больше попыток повышают качество памяти.

В итоге система показывает рост успешности на 34% и сокращение шагов на 16% без дообучения модели.

Получается в итоге, что система самостоятельно эволюционирует от простых правил до сложных композитных стратегий с перекрёстной проверкой требований.

Отлично дополняет новость про китайский ROMA

#Google #Reasoning #Memory
———
@tsingular
🔥741
Что может быть хуже жаворонка?
Только жаворонок поехавший на восток


Доброе утро, кстати.
:)

#gitex #Dubai #утро
------
@tsingular
😁9🔥52
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Помянем программистов.

На подходе Gemini 3.0 Pro
Народ сливает результаты тестов.

Вот один из примеров что может накодить ИИ самостоятельно.

Лет 30 назад это уже называлось операционкой.

Исходник

#Google #Gemini #dev
------
@tsingular
33🤯22🤣106❤‍🔥1👍1😢1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Прямая трансляция.

https://conference.ouispeak.io/conference/rvhEvSK4LqYrP9Auv

Сэм Альтман в эфире обсудил развитие ИИ с руководителем G42 кластера,- Peng Xiao

G42 планирует нарастить мощность кластера до 5 гигаватт

В Абу-Даби ИИ ассистент госуслуг позволил заменить тысячу разных приложений в 1, работающее на 19 языках, благодаря chatGPT.

Альтман: с одной стороны, если оглянуться назад в 2020й - вряд ли мы могли представить, что в 2025м у нас будет ИИ уровня Эйнштейна в некоторых областях, но вот мы здесь и как-то к этому привыкли.
Что касается роботов которые будут строить роботов- звучит пугающе, но, думаю люди как то с этим справятся и адаптируются.

Пенг: мне не так важно пользуются ли сотрудники ИИ на работе. Я спрашиваю - для чего и как вы используете чатГПТ дома, как используют ИИ ваши дети? Технология настолько проникает везде, что бытовой опыт кажого дома становится важен.

Альтман: чтобы избежать ИИ разрыва между странами мы должны сделать так, чтобы ИИ стал невероятно дешев и доступен каждому обывателю.

Пенг: нам нужна новая парадигма умной энергетики для ИИ. Нужно мыслить глобально.
При этом ИИ на бытовом уровне, это когда фотомодель может починить стиралку, просто отправив фото в chatGPT с вопросом "как починить?" :)


#gitex
------
@tsingular
🤣1664🔥2🗿1
Давайте придумаем название.
Пусть будет Когнитивный гармонизатор

ИИшка, специально обученая формулированию запросов в другие ИИ системы и созданию контекстной системы вокруг.

То, что придет на смену устаревшей концепции промпт-инжениринга.

#futurology #cognitive #harmonizer
------
@tsingular
👍11🤔53🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
по следам этого поста

vec3 a=vec3(1,0,0),q,p=-.5-a*t,v=rotate3D(.7,a)*vec3(FC.xy*2.-r,r.y);for(float d,i,l;l++<2e2;p-=v/length(v)*d)for(q=p,d=-q.y,i=58.;i>.05;i*=.5)d=max(d,min(min(q=i*.9-abs(mod(q*rotate3D(.5,a.zxz),i+i)-i),q.y).x,q.z)),l>1e2?d+=1e-5,v/=v,o:o+=max(5e-4-d*d,0.);o*=log(7.-p.y)*.1;


За 15 минут сделал полет над фрактальным полем.

управление на компьютере:
стрелки - повороты камеры
zx- вперед назад
cv - вверх вниз

Исходник в комментарии.
запускать лучше на компе

#dev #fractal
———
@tsingular
🔥1294
NVIDIA DGX Spark для локальных LLM

Анонс DGX Spark от Ollama совместно с NVIDIA - компактной рабочей станции на базе чипа GB10 Grace Blackwell Superchip.

Производительность 1 петафлоп, 128GB унифицированной памяти LPDDR5x.

Запускает модели до 200B параметров в FP4, файнтюн до 70B параметров. Поддерживает Qwen, DeepSeek, Llama, Mistral, Gemma и gpt-oss от OpenAI.

Ollama оптимизирует под эту железку чат, обработку документов (RAG, OCR), код и мультимодальные задачи.

Петафлоп на столе. Отличный подарок на Новый Год.

#DGXSpark #Ollama #Blackwell
------
@tsingular
🔥23322
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Unitree обновили.

теперь он умеет в КунгФу еще лучше

На всякий случай, - это "скрипты". Он сам не придумывает и не осознает ничего.

#Unitree #KungFu
———
@tsingular
🤔94🤯3🔥2🤩1🤝1
Тут Майк выпустил фреймворк ИИ-ответственности, призванный прояснить, кто за что отвечает в обеспечении безопасности ИИ-систем, по аналогии с моделью "shared responsibility" в облаках. В нём даётся карта ответственности (responsibility matrix) между провайдером и заказчиком (или разработчиком), охватывающая разные модели развёртывания AI и разные домены безопасности. Проект охватывает 8 моделей развёртывания AI и 16 доменов безопасности (традиционные + специфичные для AI).

8 моделей развертывания ИИ:
6️⃣ Публичная LLM-платформа → ChatGPT, Gemini, Claude
2️⃣ Публичная LLM-платформа с API-интеграцией → API-доступ к GPT, Anthropic, Cohere
3️⃣ SaaS-продукт с AI-функциями → Notion AI, GitHub Copilot
4️⃣ Вендорская модель, размещённая в облаке клиента (Managed AI) → Azure OpenAI, Bedrock, Vertex AI
5️⃣ Самостоятельно развёрнутая LLM (on-prem / частное облако) → Llama 3, Mistral, Falcon на своих серверах
6️⃣ Встроенный AI-модуль в программный продукт → ERP с ML-анализом или рекомендациями
7️⃣ Специализированное AI-решение под конкретный домен → AI для SOC, антифрод, медицинская диагностика
8️⃣ Разработка собственной модели с нуля / fine-tuning → внутренние R&D-команды

16 доменов ИБ:
6️⃣ Управление идентификацией и доступом (IAM)
2️⃣ Управление данными и приватностью
3️⃣ Шифрование данных "на лету" и "на хранении"
4️⃣ Регистрация событий/промптов и аудит обращений к модели
5️⃣ Управление уязвимостями и патчами
6️⃣ Безопасность кода и зависимостей
7️⃣ Управление жизненным циклом модели (ModelOps)
8️⃣ Управление обучающими данными
9️⃣ Мониторинг дрейфа модели и метрик
6️⃣1️⃣ Обнаружение атак на модель (poisoning, inversion, extraction)
6️⃣6️⃣ Безопасность API и оконечных устройств
6️⃣2️⃣ Соответствие нормативным требованиям (compliance, GDPR, ИИ-акты и т.п.)
6️⃣3️⃣ Этические и репутационные риски
6️⃣4️⃣ Непрерывность бизнеса и отказоустойчивость ИИ-сервисов
6️⃣5️⃣ Реагирование на инциденты и реагирование на утечки / атаки
6️⃣6️⃣ Поверхность атаки и тестирование безопасности (red teaming / оценка защищенности).

Очень хороший фреймворк...

#ии #mlsecops #framework
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
64🏆2🤝2🤩1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Прекрасный "доклад" Илона Маска про то как Китай двигает транспортную и экономическую революцию

отсюда

#Китай #Маск #транспорт #экономика
———
@tsingular
2🔥17👍13🤯6🤣32🤩1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🤖 Робот, который чувствует прикосновения всей поверхностью

Немецкий аэрокосмический центр (DLR) научил робота SARA распознавать касания по всей поверхности — без дополнительных тактильных датчиков на корпусе.

Как это работает:
Робот использует только встроенные датчики силы в суставах + специальную математику. Когда человек касается корпуса, система вычисляет где именно и с какой силой, отслеживая изменения в суставах.

Что можно делать:
✍️ Писать буквы и цифры на корпусе — робот распознаёт и выполняет команды с точностью 90-95%
🔘 Создавать виртуальные кнопки — просто наклейте стикер в любом месте, робот запомнит где нажимать
🎚 Настраивать параметры — провели пальцем по корпусу как по слайдеру, изменили скорость или силу захвата

Зачем это нужно:
Обычно роботов приходится покрывать дорогой "искусственной кожей" с датчиками. Это сложно, дорого и её легко повредить.
SARA использует внутренние датчики. Результат — вся поверхность робота становится интерактивной, как сенсорный экран телефона.

Ограничения:
Пока что работает только с 2 касаниями одновременно, и чувствительность ниже чем у специализированных датчиков.
Но для большинства задач совместной работы человека и робота — более чем достаточно.

paper

#robotics #HRI #DLR
———
@tsingular
👍11🔥73
у Boston Dynamics прогресс.

Собаку научили помогать с достаточно сложными историями, - не просто подай-принеси.
Тут и качение и точное попадание в целевую площадку.

И отдельно ролик как ее обучали.

#роботы #собаки #Boston #Dynamics
———
@tsingular
👍86🔥41