YouTube внедряет ИИ-инструменты для создателей контента
Google DeepMind интегрирует передовые модели генеративного ИИ в YouTube.
Функция Dream Screen позволит генерировать фоны для Shorts, используя технологии Veo и Imagen 3.
Вкладка 'Вдохновение' в YouTube Studio предложит идеи видео, заголовки и наброски сценариев.
В 2025 году планируется возможность создания 6-секундных видеоклипов.
Контент, созданный с помощью ИИ, будет помечен водяными знаками SynthID и спец метками.
Умнее станет так же функция автоматического дубляжа на разные языки.
В разделе Сообщества так же появятся новые инструменты ИИ появятся для работы с аудиторией.
Нужен отдельный видеохостинг для контента без ИИ.
Может в этом и будет цель Рутуба в итоге ? :)
#YouTube #DeepMind #DreamScreen
-------
@tsingular
Google DeepMind интегрирует передовые модели генеративного ИИ в YouTube.
Функция Dream Screen позволит генерировать фоны для Shorts, используя технологии Veo и Imagen 3.
Вкладка 'Вдохновение' в YouTube Studio предложит идеи видео, заголовки и наброски сценариев.
В 2025 году планируется возможность создания 6-секундных видеоклипов.
Контент, созданный с помощью ИИ, будет помечен водяными знаками SynthID и спец метками.
Умнее станет так же функция автоматического дубляжа на разные языки.
В разделе Сообщества так же появятся новые инструменты ИИ появятся для работы с аудиторией.
Нужен отдельный видеохостинг для контента без ИИ.
Может в этом и будет цель Рутуба в итоге ? :)
#YouTube #DeepMind #DreamScreen
-------
@tsingular
Google DeepMind выпустили набор музыкальных AI-инструментов
DeepMind анонсировал три революционных решения для создания музыки:
MusicFX DJ позволяет генерировать композиции в реальном времени через текстовые команды, управлять темпом и тональностью.
Music AI Sandbox предоставляет профессиональным музыкантам мультитрэковый интерфейс с детальным контролем.
Dream Track интегрируется с YouTube для создания фоновой музыки.
Все инструменты поддерживают качество 48 кГц стерео и защищены водяными знаками SynthID.
Помянем диджеев.
Интересная функция - предсказание следующего фрагмента.
Получается они токенизировали прям куски в разных размерностях. 🎵🤖
#DeepMind #MusicFX #DreamTrack
———
@tsingular
DeepMind анонсировал три революционных решения для создания музыки:
MusicFX DJ позволяет генерировать композиции в реальном времени через текстовые команды, управлять темпом и тональностью.
Music AI Sandbox предоставляет профессиональным музыкантам мультитрэковый интерфейс с детальным контролем.
Dream Track интегрируется с YouTube для создания фоновой музыки.
Все инструменты поддерживают качество 48 кГц стерео и защищены водяными знаками SynthID.
Помянем диджеев.
Интересная функция - предсказание следующего фрагмента.
Получается они токенизировали прям куски в разных размерностях. 🎵🤖
#DeepMind #MusicFX #DreamTrack
———
@tsingular
Project Zero: LLM теперь ищет уязвимости в коде вместо людей
Google DeepMind и Project Zero создали систему Big Sleep для автоматического обнаружения уязвимостей в программном коде.
В ходе тестирования удалось найти реальную уязвимость переполнения буфера стека в SQLite, которую не смог обнаружить классический фаззинг за 150 часов работы.
Система использует GPT-4 Turbo и Gemini 1.5 Pro для анализа кода, коммитов и создания тестовых сценариев.
Эффективность поиска уязвимостей выросла в 20 раз по сравнению с традиционными методами в тестах CyberSecEval2.
Это первый публичный случай, когда ИИ самостоятельно нашел критическую уязвимость в популярном ПО.
Можно перед деплоем прогонять весь код через ИИ! 🤖🔍
#ProjectZero #DeepMind #SQLite #ИБ
———
@tsingular
Google DeepMind и Project Zero создали систему Big Sleep для автоматического обнаружения уязвимостей в программном коде.
В ходе тестирования удалось найти реальную уязвимость переполнения буфера стека в SQLite, которую не смог обнаружить классический фаззинг за 150 часов работы.
Система использует GPT-4 Turbo и Gemini 1.5 Pro для анализа кода, коммитов и создания тестовых сценариев.
Эффективность поиска уязвимостей выросла в 20 раз по сравнению с традиционными методами в тестах CyberSecEval2.
Это первый публичный случай, когда ИИ самостоятельно нашел критическую уязвимость в популярном ПО.
Можно перед деплоем прогонять весь код через ИИ! 🤖🔍
#ProjectZero #DeepMind #SQLite #ИБ
———
@tsingular
❤🔥2
Открытия с ИИ: учёные форсируют кросс-дисциплинарные направления
В этом году, как известно, Нобелевские премии по физике и химии были присуждены за достижения с ИИ, - Джон Хопфилд и Джеффри Хинтон отмечены за фундаментальные работы по нейронным сетям, а Дэвид Бейкер, Демис Хассабис и Джон Джампер получили награду за решение проблемы фолдинга белка.
Достижения эти произошли благодаря использованию ИИ и компьютерных систем.
В связи с чем исследователи Carnegie Mellon призывают к междисциплинарной интеграции естественных и компьютерных наук.
Необходимо изменить подход к подготовке специалистов широкого профиля (по аналогии с Леонардо да Винчи - специалисты, владеющие знаниями в разных областях ) для комплексных научных прорывов с использованием ИИ.
Ну и, традиционно, - продвигаться к созданию искусственного общего интеллекта (AGI).
#Nobel #DeepMind #Hinton
-------
@tsingular
В этом году, как известно, Нобелевские премии по физике и химии были присуждены за достижения с ИИ, - Джон Хопфилд и Джеффри Хинтон отмечены за фундаментальные работы по нейронным сетям, а Дэвид Бейкер, Демис Хассабис и Джон Джампер получили награду за решение проблемы фолдинга белка.
Достижения эти произошли благодаря использованию ИИ и компьютерных систем.
В связи с чем исследователи Carnegie Mellon призывают к междисциплинарной интеграции естественных и компьютерных наук.
Необходимо изменить подход к подготовке специалистов широкого профиля (по аналогии с Леонардо да Винчи - специалисты, владеющие знаниями в разных областях ) для комплексных научных прорывов с использованием ИИ.
Ну и, традиционно, - продвигаться к созданию искусственного общего интеллекта (AGI).
#Nobel #DeepMind #Hinton
-------
@tsingular
✍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Genie 2: новый генератор виртуальных миров от Google DeepMind
А тем временем в подземельях Гугла зреет Матрица!
Революционная модель создаёт интерактивные 3D-пространства из единственного изображения.
Технология поддерживает управление через классические устройства ввода и формирует миры в которых можно перемещаться около минуты.
Система генерирует различные ракурсы, физику, освещение, спецэффекты и анимацию персонажей.
Автоэнкодер и трансформерная архитектура обеспечивают запоминание скрытых элементов виртуального окружения.
Начальные изображения стартовых локаций можно генерить в Imagen 3, но это не так важно.
Важно, что платформа предназначена для тренировки цифровых агентов и быстрого прототипирования игровых сред.
Т.е. по сути можно автоматически создавать миры в которых агенты будут тренироваться работе в виртуальных и дальше в реальных мирах.
#Genie2 #DeepMind #GameDev
-------
@tsingular
А тем временем в подземельях Гугла зреет Матрица!
Революционная модель создаёт интерактивные 3D-пространства из единственного изображения.
Технология поддерживает управление через классические устройства ввода и формирует миры в которых можно перемещаться около минуты.
Система генерирует различные ракурсы, физику, освещение, спецэффекты и анимацию персонажей.
Автоэнкодер и трансформерная архитектура обеспечивают запоминание скрытых элементов виртуального окружения.
Начальные изображения стартовых локаций можно генерить в Imagen 3, но это не так важно.
Важно, что платформа предназначена для тренировки цифровых агентов и быстрого прототипирования игровых сред.
Т.е. по сути можно автоматически создавать миры в которых агенты будут тренироваться работе в виртуальных и дальше в реальных мирах.
#Genie2 #DeepMind #GameDev
-------
@tsingular
👍5
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
DeepMind выпустил MuJoCo Playground - тренажёр для роботов
Google DeepMind представил открытую библиотеку для ускоренного обучения роботизированных систем.
Платформа основана на MJX и обеспечивает тренировку за считанные минуты на единственном GPU.
- Установка в один клик через pip install playground
- Поддержка разных роботов: от четвероногих до человекоподобных
- Мгновенный перенос результатов из виртуальной среды в реальность без дополнительной адаптации.
- Работает как с состояниями, так и с "зрением" робота
Ключевые компоненты включают физический движок, пакетный рендеринг и тренировочные среды.
Интересный момент про GPU-ускорение через MJX - похоже, они серьезно поработали над производительностью. Это важно, потому что обычно симуляция роботов довольно "тяжелая".
Сайт
Github
Домашнее лего из роботов станет ещё функциональнее. Тут не только турель, тут и полноценного помощника можно будет собрать и обучить дома! 🤖
#DeepMind #MuJoCo #Robotics
-------
@tsingular
Google DeepMind представил открытую библиотеку для ускоренного обучения роботизированных систем.
Платформа основана на MJX и обеспечивает тренировку за считанные минуты на единственном GPU.
- Установка в один клик через pip install playground
- Поддержка разных роботов: от четвероногих до человекоподобных
- Мгновенный перенос результатов из виртуальной среды в реальность без дополнительной адаптации.
- Работает как с состояниями, так и с "зрением" робота
Ключевые компоненты включают физический движок, пакетный рендеринг и тренировочные среды.
Интересный момент про GPU-ускорение через MJX - похоже, они серьезно поработали над производительностью. Это важно, потому что обычно симуляция роботов довольно "тяжелая".
Сайт
Github
Домашнее лего из роботов станет ещё функциональнее. Тут не только турель, тут и полноценного помощника можно будет собрать и обучить дома! 🤖
#DeepMind #MuJoCo #Robotics
-------
@tsingular
1⚡4🆒3👾2
🚀 DeepMind покоряет математику: AI превзошел олимпиадников в геометрии
Google DeepMind представила AlphaGeometry2 — AI-систему, которая решает геометрические задачи лучше золотых медалистов Международной математической олимпиады (IMO).
Что умеет AlphaGeometry2?
Система решила 42 из 50 олимпиадных задач. Это превышает средний показатель золотых медалистов (40.9 задач)!
AlphaGeometry2 использует гибридный подход, из двух технологий:
- Языковую модель Gemini от Google
- "Символьный движок", работающий по строгим математическим правилам
Как это работает? 🤔
Модель Gemini предлагает возможные шаги решения на формальном математическом языке, а символьный движок проверяет их логическую правильность. При этом система может вести несколько параллельных поисков решения и сохранять полезные находки в общей базе знаний.
Из-за нехватки обучающих данных DeepMind пришлось создать собственный синтетический датасет из более чем 300 миллионов теорем и доказательств разной сложности!
AlphaGeometry2 пока не может решать задачи с переменным числом точек, нелинейными уравнениями и неравенствами.
Из 29 более сложных задач, предложенных экспертами для будущих олимпиад, система осилила только 20.
Исследователи обнаружили, что языковая модель AlphaGeometry2 способна генерировать частичные решения задач даже без помощи символьного движка.
Правда, пока что для математических приложений символьные инструменты остаются необходимыми — нужно улучшить скорость работы и решить проблему галлюцинаций.
Почему это важно?
DeepMind видит в этом проекте нечто большее, чем просто решение школьных задач.
Способность доказывать теоремы требует как логического мышления, так и умения выбирать правильные шаги из множества возможных.
Эти навыки могут стать ключевыми для создания более универсальных AI-систем будущего.
Летом прошлого года DeepMind продемонстрировала впечатляющий результат: комбинация AlphaGeometry2 с системой AlphaProof смогла решить 4 из 6 задач IMO 2024 года.
В картинку вынес отдельно метод поиска, который описан в документе.
Т.е.: текстом генерим варианты решений, а дальше параллельными вызовами дёргаем разные другие модели, чтобы получить достоверный результат. Каждая ветка скидывает "идеи" в "общий чат моделей".
Может быть полезно вообще в любых проектах.
#DeepMind #Mathematics #математика
———
@tsingular
Google DeepMind представила AlphaGeometry2 — AI-систему, которая решает геометрические задачи лучше золотых медалистов Международной математической олимпиады (IMO).
Что умеет AlphaGeometry2?
Система решила 42 из 50 олимпиадных задач. Это превышает средний показатель золотых медалистов (40.9 задач)!
AlphaGeometry2 использует гибридный подход, из двух технологий:
- Языковую модель Gemini от Google
- "Символьный движок", работающий по строгим математическим правилам
Как это работает? 🤔
Модель Gemini предлагает возможные шаги решения на формальном математическом языке, а символьный движок проверяет их логическую правильность. При этом система может вести несколько параллельных поисков решения и сохранять полезные находки в общей базе знаний.
Из-за нехватки обучающих данных DeepMind пришлось создать собственный синтетический датасет из более чем 300 миллионов теорем и доказательств разной сложности!
AlphaGeometry2 пока не может решать задачи с переменным числом точек, нелинейными уравнениями и неравенствами.
Из 29 более сложных задач, предложенных экспертами для будущих олимпиад, система осилила только 20.
Исследователи обнаружили, что языковая модель AlphaGeometry2 способна генерировать частичные решения задач даже без помощи символьного движка.
Правда, пока что для математических приложений символьные инструменты остаются необходимыми — нужно улучшить скорость работы и решить проблему галлюцинаций.
Почему это важно?
DeepMind видит в этом проекте нечто большее, чем просто решение школьных задач.
Способность доказывать теоремы требует как логического мышления, так и умения выбирать правильные шаги из множества возможных.
Эти навыки могут стать ключевыми для создания более универсальных AI-систем будущего.
Летом прошлого года DeepMind продемонстрировала впечатляющий результат: комбинация AlphaGeometry2 с системой AlphaProof смогла решить 4 из 6 задач IMO 2024 года.
В картинку вынес отдельно метод поиска, который описан в документе.
Т.е.: текстом генерим варианты решений, а дальше параллельными вызовами дёргаем разные другие модели, чтобы получить достоверный результат. Каждая ветка скидывает "идеи" в "общий чат моделей".
Может быть полезно вообще в любых проектах.
#DeepMind #Mathematics #математика
———
@tsingular
👍10🔥4❤🔥1
Google строит AGI. Планы Брина: 60-часовая рабочая неделя и AGI уже в этом году
Сергей Брин вернулся к активной работе и запустил серию внутренних изменений в компании! Сооснователь Google разослал мемо команде DeepMind с конкретными указаниями по ускорению разработки AGI.
Брин активно работает над проектом Gemini, числится среди "ключевых разработчиков". И теперь он хочет от команды:
- 60-часовую рабочую НЕДЕЛЮ (10 часов 6 дней или 12/5).
- Ежедневное присутствие в офисе – прощай, гибрид с 3 днями в неделю
- Забыть про "продукты-няньки" – меньше фильтров и ограничений в AI
Это явный сдвиг в сторону снятия ограничений с ИИ. Термин "nanny products" относится к чрезмерно отфильтрованным системам. Google уже изменил политику в феврале, сняв запреты на использование ИИ для оружия и слежки.
- Для поставщиков AI: Очевидный тренд на снятие ограничений с систем ИИ. Кто успеет предложить более мощные и менее "зарегулированные" решения, получит преимущество.
- Для корпоративных клиентов: Стоит готовиться к появлению значительно более мощных AI-систем уже к концу 2025 года.
- Для разработчиков: Похоже, индустрия снова движется к безумной культуре переработок. Но переплачивать будут только за результат, а не за часы.
Интересно, что Google пока не меняет официальную политику работы из дома, что говорит о том, что идеи Брина еще не стали корпоративной догмой. Но тренд очевиден — техногиганты возвращаются к культу трудоголизма.
Пора запасаться попкорном, ближайший год в AI будет диким и беспощадным. И если вы работаете в этой области – готовьтесь к бешеным дедлайнам и ночевкам в офисе. Брин сказал.
#AGI #SergeyBrin #Google #DeepMind #worklife
———
@tsingular
Сергей Брин вернулся к активной работе и запустил серию внутренних изменений в компании! Сооснователь Google разослал мемо команде DeepMind с конкретными указаниями по ускорению разработки AGI.
Брин активно работает над проектом Gemini, числится среди "ключевых разработчиков". И теперь он хочет от команды:
- 60-часовую рабочую НЕДЕЛЮ (10 часов 6 дней или 12/5).
- Ежедневное присутствие в офисе – прощай, гибрид с 3 днями в неделю
- Забыть про "продукты-няньки" – меньше фильтров и ограничений в AI
Это явный сдвиг в сторону снятия ограничений с ИИ. Термин "nanny products" относится к чрезмерно отфильтрованным системам. Google уже изменил политику в феврале, сняв запреты на использование ИИ для оружия и слежки.
- Для поставщиков AI: Очевидный тренд на снятие ограничений с систем ИИ. Кто успеет предложить более мощные и менее "зарегулированные" решения, получит преимущество.
- Для корпоративных клиентов: Стоит готовиться к появлению значительно более мощных AI-систем уже к концу 2025 года.
- Для разработчиков: Похоже, индустрия снова движется к безумной культуре переработок. Но переплачивать будут только за результат, а не за часы.
Интересно, что Google пока не меняет официальную политику работы из дома, что говорит о том, что идеи Брина еще не стали корпоративной догмой. Но тренд очевиден — техногиганты возвращаются к культу трудоголизма.
Пора запасаться попкорном, ближайший год в AI будет диким и беспощадным. И если вы работаете в этой области – готовьтесь к бешеным дедлайнам и ночевкам в офисе. Брин сказал.
#AGI #SergeyBrin #Google #DeepMind #worklife
———
@tsingular
👍6🤯4😭1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google DeepMind выпустил Gemini Robotics
Google DeepMind представил два новых решения на базе Gemini 2.0 для управления роботами.
Gemini Robotics - модель vision-language-action (VLA), умеющая напрямую управлять механизмами через естественные команды.
Gemini Robotics-ER - вариант с улучшенным пространственным пониманием для ИИ моделей в роботах с рассуждениями.
Ключевые качества: универсальность (адаптация к неизвестным ситуациям), интерактивность (понимание человеческой речи) и ловкость (манипуляция предметами).
Технология уже применяется в партнерстве с Apptronik, Agility Robotics и Boston Dynamics для создания следующего поколения машин.
Особое внимание уделено безопасности - разработан набор данных ASIMOV на основе обобщения законов Азимова.
С учётом как мало ресурсов нужно Gemma3:27b получается, что эти электронные сограждане могут быть достаточно умными даже без подключения к интернету.
#Google #DeepMind #Robotics
———
@tsingular
Google DeepMind представил два новых решения на базе Gemini 2.0 для управления роботами.
Gemini Robotics - модель vision-language-action (VLA), умеющая напрямую управлять механизмами через естественные команды.
Gemini Robotics-ER - вариант с улучшенным пространственным пониманием для ИИ моделей в роботах с рассуждениями.
Ключевые качества: универсальность (адаптация к неизвестным ситуациям), интерактивность (понимание человеческой речи) и ловкость (манипуляция предметами).
Технология уже применяется в партнерстве с Apptronik, Agility Robotics и Boston Dynamics для создания следующего поколения машин.
Особое внимание уделено безопасности - разработан набор данных ASIMOV на основе обобщения законов Азимова.
С учётом как мало ресурсов нужно Gemma3:27b получается, что эти электронные сограждане могут быть достаточно умными даже без подключения к интернету.
#Google #DeepMind #Robotics
———
@tsingular
⚡2
Gemini 2.5: Новая модель с размышлениями от Google DeepMind
Google выпустил Gemini 2.5 Pro – свою самую интеллектуальную модель ИИ.
Версия Pro Experimental заняла первое место в рейтинге LMArena с внушительным отрывом.
! на 18.8% выполнила "последний экзамен человечества"!
Ключевое новшество – размышления.
Система демонстрирует выдающиеся результаты в тестах по рассуждению, точным наукам и программированию.
На GPQA и AIME модель показывает рекордные показатели без дополнительных вычислительных трат.
В SWE-Bench Verified достигает 63,8%.
Контекстное окно расширено до 1 миллиона токенов с перспективой роста до 2 миллионов.
Обрабатывает данные различных форматов: текст, аудио, изображения, видео и программные репозитории.
Доступна в Google AI Studio и приложении для пользователей Gemini Advanced.
Подумалось, - Новый Год что ли? Откуда столько релизов?
Получается отмечаем Навруз! :)
#Gemini #Google #DeepMind
———
@tsingular
Google выпустил Gemini 2.5 Pro – свою самую интеллектуальную модель ИИ.
Версия Pro Experimental заняла первое место в рейтинге LMArena с внушительным отрывом.
! на 18.8% выполнила "последний экзамен человечества"!
Ключевое новшество – размышления.
Система демонстрирует выдающиеся результаты в тестах по рассуждению, точным наукам и программированию.
На GPQA и AIME модель показывает рекордные показатели без дополнительных вычислительных трат.
В SWE-Bench Verified достигает 63,8%.
Контекстное окно расширено до 1 миллиона токенов с перспективой роста до 2 миллионов.
Обрабатывает данные различных форматов: текст, аудио, изображения, видео и программные репозитории.
Доступна в Google AI Studio и приложении для пользователей Gemini Advanced.
Подумалось, - Новый Год что ли? Откуда столько релизов?
Получается отмечаем Навруз! :)
#Gemini #Google #DeepMind
———
@tsingular
🔥9❤4
DeepMind прогнозирует AGI к 2030: учёные в сомнениях
Google DeepMind опубликовал 145-страничный документ о безопасности AGI (искусственного интеллекта общего назначения).
Соавтор работы Шейн Легг утверждает, что AGI появится к 2030 году и сможет решать любые нефизические задачи на уровне 99-го процентиля квалифицированных сотрудников.
Документ предупреждает об экзистенциальных рисках, способных уничтожить человечество.
DeepMind критикует подходы конкурентов: Anthropic якобы пренебрегает надёжным обучением, а OpenAI чрезмерно полагается на автоматизацию.
Эксперты из академических кругов выражают скептицизм: Хейди Клааф считает концепцию AGI расплывчатой, Мэтью Гуздиал сомневается в рекурсивном самоулучшении ИИ.
Профессор Оксфорда Сандра Вахтер полагает, что реальная проблема — самоусиление ИИ неточными выводами и галлюцинациями.
Прогнозы по AGI — как прогнозы погоды на год вперёд: все о них говорят, но никто всерьёз не воспринимает.
#DeepMind #AGI #safety
-------
@tsingular
Google DeepMind опубликовал 145-страничный документ о безопасности AGI (искусственного интеллекта общего назначения).
Соавтор работы Шейн Легг утверждает, что AGI появится к 2030 году и сможет решать любые нефизические задачи на уровне 99-го процентиля квалифицированных сотрудников.
Документ предупреждает об экзистенциальных рисках, способных уничтожить человечество.
DeepMind критикует подходы конкурентов: Anthropic якобы пренебрегает надёжным обучением, а OpenAI чрезмерно полагается на автоматизацию.
Эксперты из академических кругов выражают скептицизм: Хейди Клааф считает концепцию AGI расплывчатой, Мэтью Гуздиал сомневается в рекурсивном самоулучшении ИИ.
Профессор Оксфорда Сандра Вахтер полагает, что реальная проблема — самоусиление ИИ неточными выводами и галлюцинациями.
Прогнозы по AGI — как прогнозы погоды на год вперёд: все о них говорят, но никто всерьёз не воспринимает.
#DeepMind #AGI #safety
-------
@tsingular
⚡4👍1
Forwarded from Machinelearning
Google DeepMind представили AlphaEvolve — агент на базе Gemini, способный автоматически генерировать новые алгоритмы и находить оптимальные решения сложных задач.
🔘 Генерирует быстрые алгоритмы умножения матриц
🔘 Находит новые решения математических задач
🔘 Оптимизирует работу дата-центров, чипов и обучения ИИ модель за счёт сгенерированный алгоритмов
1) Генерация идей с помощью LLMs: Модель Gemini анализирует существующие подходы к решению задачи и предлагает новые алгоритмические идеи, используя свой широкий контекст и знания.
2) Автоматическая оценка: Каждый предложенный алгоритм проходит через систему автоматической оценки, которая измеряет его эффективность, точность и другие ключевые метрики, позволяя объективно сравнивать различные решения.
3) Эволюционное улучшение: AlphaEvolve применяет эволюционные методы, такие как мутация и рекомбинация, чтобы постепенно улучшать алгоритмы, объединяя лучшие элементы из различных решений и отбрасывая менее эффективные варианты.
Этот подход уже продемонстрировал свою эффективность: AlphaEvolve смог обнаружить новые, более эффективные алгоритмы умножения матриц, превосходящие предыдущие достижения, такие как AlphaTensor. Это открывает возможности для оптимизации вычислений в дата-центрах, проектировании чипов и обучении ИИ-моделей.
Google также применили AlphaEvolve к более чем 50 открытым задачам в области:
✍️ математического анализа,
📐 геометрии,
➕ комбинаторики и
🔂 теории чисел — включая задачу о числе поцелуев (kissing number problem).
🔵 В 75% случаев агент открыл лучшее из известных решений.
🔵 В 20% случаев он улучшил ранее известные решения, тем самым сделав новые открытия.
Доступ пока не дают, но выглядит очень интересно.
@ai_machinelearning_big_data
📎 Подробнее
#google #DeepMind
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥11
Google DeepMind представила Gemini Diffusion
Google DeepMind выпустила экспериментальную диффузионную языковую модель 🚀
Вместо последовательной генерации слово-за-словом, Gemini Diffusion создаёт целые блоки токенов одновременно.
Ключевые фишки:
• Быстрее самой скоростной модели Google ( >1400 токенов в секунду )
• Связность текста выше за счёт параллельной генерации
• Итеративное исправление ошибок в процессе создания
• Особенно крута в редактировании кода и математики
Производительность на бенчмарках сравнима с крупными моделями, но работает заметно быстрее.
Теперь ИИ будет думать не линейно, а сразу блоками, смысловыми кластерами - как люди.
Читаю потихоньку The Coming Wave,- книгу написанную основателем DeepMind - Mustafa Suleyman
Очень рекомендую.
Книгу, которую Билл Гейтс назвал "Лучшей книгой про ИИ"!
Станет понятнее про сегодняшнее и будущее состояние ИИ разработок.
Есть, кстати, на Литрес в виде саммари в 19 страниц:
Грядущая волна
Но лучше, мне кажется, найти оригинал.
#Gemini #Diffusion #DeepMind
------
@tsingular
Google DeepMind выпустила экспериментальную диффузионную языковую модель 🚀
Вместо последовательной генерации слово-за-словом, Gemini Diffusion создаёт целые блоки токенов одновременно.
Ключевые фишки:
• Быстрее самой скоростной модели Google ( >1400 токенов в секунду )
• Связность текста выше за счёт параллельной генерации
• Итеративное исправление ошибок в процессе создания
• Особенно крута в редактировании кода и математики
Производительность на бенчмарках сравнима с крупными моделями, но работает заметно быстрее.
Теперь ИИ будет думать не линейно, а сразу блоками, смысловыми кластерами - как люди.
Читаю потихоньку The Coming Wave,- книгу написанную основателем DeepMind - Mustafa Suleyman
Очень рекомендую.
Книгу, которую Билл Гейтс назвал "Лучшей книгой про ИИ"!
Станет понятнее про сегодняшнее и будущее состояние ИИ разработок.
Есть, кстати, на Литрес в виде саммари в 19 страниц:
Грядущая волна
Но лучше, мне кажется, найти оригинал.
#Gemini #Diffusion #DeepMind
------
@tsingular
👍12🔥7❤3🗿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
🔥13⚡3❤🔥2❤2🆒2👍1
Google DeepMind представила AlphaGenome — ИИ для понимания ДНК
После AlphaFold для белков теперь появился AlphaGenome для генома. ИИ предсказывает, как изменения в ДНК влияют на активность генов.
Модель может заменить часть лабораторных экспериментов компьютерными расчетами. Особенно полезна для анализа редких мутаций при раке и генетических заболеваниях.
DeepMind планирует сделать систему бесплатной для исследователей. Для коммерческого использования изучают варианты монетизации.
ИИ обучен на данных научных проектов и использует трансформерную архитектуру. Не предназначен для персональных геномных предсказаний вроде 23andMe.
#AlphaGenome #DeepMind #GenomicsAI
------
@tsingular
После AlphaFold для белков теперь появился AlphaGenome для генома. ИИ предсказывает, как изменения в ДНК влияют на активность генов.
Модель может заменить часть лабораторных экспериментов компьютерными расчетами. Особенно полезна для анализа редких мутаций при раке и генетических заболеваниях.
DeepMind планирует сделать систему бесплатной для исследователей. Для коммерческого использования изучают варианты монетизации.
ИИ обучен на данных научных проектов и использует трансформерную архитектуру. Не предназначен для персональных геномных предсказаний вроде 23andMe.
#AlphaGenome #DeepMind #GenomicsAI
------
@tsingular
🔥8⚡3👍1
DeepMind готовится к первым испытаниям ИИ-лекарств на людях
Isomorphic Labs от Alphabet наконец готова к клиническим испытаниям препаратов, разработанных с помощью ИИ. Прямо сейчас в лондонском офисе сотрудники создают лекарства от рака, работая совместно с искусственным интеллектом.
Компания выросла из AlphaFold — прорывной системы предсказания белковых структур. В 2025 году привлекла $600 млн инвестиций и заключила сделки с Novartis и Eli Lilly.
Амбициозная цель: создать систему, где для любой болезни можно будет «нажать кнопку и получить готовый дизайн лекарства». При нынешней 10% вероятности успеха в фарме, это может стать революцией.
#DeepMind #DrugDiscovery #AlphaFold
------
@tsingular
Isomorphic Labs от Alphabet наконец готова к клиническим испытаниям препаратов, разработанных с помощью ИИ. Прямо сейчас в лондонском офисе сотрудники создают лекарства от рака, работая совместно с искусственным интеллектом.
Компания выросла из AlphaFold — прорывной системы предсказания белковых структур. В 2025 году привлекла $600 млн инвестиций и заключила сделки с Novartis и Eli Lilly.
Амбициозная цель: создать систему, где для любой болезни можно будет «нажать кнопку и получить готовый дизайн лекарства». При нынешней 10% вероятности успеха в фарме, это может стать революцией.
#DeepMind #DrugDiscovery #AlphaFold
------
@tsingular
🔥12🤯5❤1
Forwarded from Machinelearning
Новая библиотека позволяет собирать AI-процессы из компонентов — как LEGO для ИИ-агентов.
- Построение асинхронных, компонуемых пайплайнов
- Поддержка Gemini и Gemini Live API
- Основана на asyncio
- Обрабатывает мультимодальные данные: текст, изображения, аудио
- Внутри готовые агенты: real-time агент, исследователь, live-комментатор
- Разработки ИИ-агентов
- Генеративных моделей, работающих в реальном времени
- Быстрой сборки MVP с мультимодальными возможностями
Установка:
pip install genai-processors
Открытый код, готовые компоненты и интеграция с API.
• Repo: https://github.com/google-gemini/genai-processors
• Blog: https://developers.googleblog.com/en/genai-processors/
@ai_machinelearning_big_data
#DeepMind #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✍4❤3⚡3🍾1
Google DeepMind учит ИИ читать древнеримские надписи
Новая система Aeneas расшифровывает полустёртые латинские надписи на камне и определяет их датировку с местоположением.
Обучена на базе 150 тысяч надписей от Британии до Ирака. Предлагает варианты восстановления пропущенного текста и находит исторические параллели.
Тестирование с 23 историками показало генерацию исследовательских идей в 90% случаев. Успешно проанализирована знаменитая надпись Monumentum Ancyranum в Анкаре.
Открыт исходный код, доступен через predictingthepast.com. Интегрируется в школьные программы Бельгии.
Скоро археологи будут брать в экспедиции не лопаты, а ноутбуки с ИИ. Камни заговорят на латыни! 🏛️
#DeepMind #Aeneas #epigraphy
------
@tsingular
Новая система Aeneas расшифровывает полустёртые латинские надписи на камне и определяет их датировку с местоположением.
Обучена на базе 150 тысяч надписей от Британии до Ирака. Предлагает варианты восстановления пропущенного текста и находит исторические параллели.
Тестирование с 23 историками показало генерацию исследовательских идей в 90% случаев. Успешно проанализирована знаменитая надпись Monumentum Ancyranum в Анкаре.
Открыт исходный код, доступен через predictingthepast.com. Интегрируется в школьные программы Бельгии.
Скоро археологи будут брать в экспедиции не лопаты, а ноутбуки с ИИ. Камни заговорят на латыни! 🏛️
#DeepMind #Aeneas #epigraphy
------
@tsingular
🔥6✍2⚡2
🧠 Подкаст с Демисом Хассабисом у Лекса Фридмана: AGI к 2030 — ключевые инсайты
Главная гипотеза: любой паттерн в природе можно эффективно смоделировать классическим алгоритмом обучения. Почему? Эволюция создала структуру — значит, есть градиенты для обучения.
Доказательства:
- AlphaFold: 10^300 структур белка → решение за миллисекунды
- Veo 3: физика жидкостей из YouTube без взаимодействия с миром
- WeatherNet: прогноз быстрее суперкомпьютеров
🎯 AGI: 50% к 2030
Критерии готовности:
- Консистентность через все домены (не "зубчатый" интеллект)
- Способность к гипотезам уровня Эйнштейна
- Изобретение игры глубины Go
Move 37 для AGI = новая физическая теория или математическая гипотеза.
⚡️ Прорывы 2024-2025:
- Veo 3 — интуитивная физика из пассивного наблюдения
Опровергает embodied AI: не нужно трогать мир
Путь к интерактивным играм и моделям мира
AlphaEvolve — LLM + эволюционный поиск
Гибридные системы: foundation models + алгоритмы поиска
Потенциал рекурсивного самоулучшения
🚀 Google за год:
- DeepMind + Google Brain = критическая масса + "стартап внутри корпорации"
- relentless progress + relentless shipping + миллиарды пользователей
🔬 Виртуальная клетка — следующий AlphaFold
Цель: полная симуляция дрожжевой клетки → 100x ускорение биоэкспериментов
Стек: AlphaFold 3 → метаболические пути → иерархические временные масштабы
💡 Практические выводы:
- Изучайте гибридные системы (LLM + поиск + симуляции)
- Топ-программисты станут 10x продуктивнее, а не заменены
- Смещение от фронтенда к архитектуре
Энергетика: термояд + солнце = конец дефицита → добыча астероидов → колонизация космоса
P vs NP: новый класс "LNS" (Learnable Natural Systems) — полином на обучение, экспонента на решение
P.S. Хассабис планирует создать игру после AGI. Первая игра от сверхинтеллекта для людей? 🎮
2 часа годноты. Слушаем в фоне.
#AGI #DeepMind #LexFridman #DemisHassabis
———
@tsingular
Главная гипотеза: любой паттерн в природе можно эффективно смоделировать классическим алгоритмом обучения. Почему? Эволюция создала структуру — значит, есть градиенты для обучения.
Доказательства:
- AlphaFold: 10^300 структур белка → решение за миллисекунды
- Veo 3: физика жидкостей из YouTube без взаимодействия с миром
- WeatherNet: прогноз быстрее суперкомпьютеров
🎯 AGI: 50% к 2030
Критерии готовности:
- Консистентность через все домены (не "зубчатый" интеллект)
- Способность к гипотезам уровня Эйнштейна
- Изобретение игры глубины Go
Move 37 для AGI = новая физическая теория или математическая гипотеза.
⚡️ Прорывы 2024-2025:
- Veo 3 — интуитивная физика из пассивного наблюдения
Опровергает embodied AI: не нужно трогать мир
Путь к интерактивным играм и моделям мира
AlphaEvolve — LLM + эволюционный поиск
Гибридные системы: foundation models + алгоритмы поиска
Потенциал рекурсивного самоулучшения
🚀 Google за год:
- DeepMind + Google Brain = критическая масса + "стартап внутри корпорации"
- relentless progress + relentless shipping + миллиарды пользователей
🔬 Виртуальная клетка — следующий AlphaFold
Цель: полная симуляция дрожжевой клетки → 100x ускорение биоэкспериментов
Стек: AlphaFold 3 → метаболические пути → иерархические временные масштабы
💡 Практические выводы:
- Изучайте гибридные системы (LLM + поиск + симуляции)
- Топ-программисты станут 10x продуктивнее, а не заменены
- Смещение от фронтенда к архитектуре
Энергетика: термояд + солнце = конец дефицита → добыча астероидов → колонизация космоса
P vs NP: новый класс "LNS" (Learnable Natural Systems) — полином на обучение, экспонента на решение
P.S. Хассабис планирует создать игру после AGI. Первая игра от сверхинтеллекта для людей? 🎮
2 часа годноты. Слушаем в фоне.
#AGI #DeepMind #LexFridman #DemisHassabis
———
@tsingular
🔥9🆒3⚡2❤1🤯1
Meta* переманивает еще троих исследователей из Google DeepMind
Meta продолжает охоту за талантами для команды суперинтеллекта.
На этот раз перешли три специалиста, работавших над версией Gemini, которая взяла золото на математической олимпиаде IMO 2025. Система решила 5 из 6 задач, набрав 35 из 42 баллов.
Цукерберг строит лабораторию суперинтеллекта отдельно от FAIR, предлагая девятизначные зарплаты. Цель — создать ИИ, превосходящий человека во всех интеллектуальных задачах.
По слухам, Meta может отказаться от открытого кода в пользу закрытых моделей.
Вот DeepMind особенно жалко, если попилят, - очень эффективная команда.
*Мета - запрещенная в России организация.
#Meta #DeepMind #Gemini
———
@tsingular
Meta продолжает охоту за талантами для команды суперинтеллекта.
На этот раз перешли три специалиста, работавших над версией Gemini, которая взяла золото на математической олимпиаде IMO 2025. Система решила 5 из 6 задач, набрав 35 из 42 баллов.
Цукерберг строит лабораторию суперинтеллекта отдельно от FAIR, предлагая девятизначные зарплаты. Цель — создать ИИ, превосходящий человека во всех интеллектуальных задачах.
По слухам, Meta может отказаться от открытого кода в пользу закрытых моделей.
Вот DeepMind особенно жалко, если попилят, - очень эффективная команда.
*Мета - запрещенная в России организация.
#Meta #DeepMind #Gemini
———
@tsingular
🤔7⚡4❤2👍1👀1