Выбираете магистратуру? Обратите внимание на бесплатные партнёрские программы Яндекса в топовых вузах России!

🔹 «Аппаратная разработка умных устройств» — межуниверситетская магистратура в НИУ ВШЭ и МФТИ. Вы будете решать реальные задачи, с которыми работают инженеры сервиса «Алиса и Умные устройства Яндекса».

🔹 «Искусственный интеллект в робототехнике» — программа в Сколтехе, основанная на опыте Яндекс Маркета. Вас ждёт работа с кейсами, где ИИ меняет процесс логистики и автоматизации.

Программы разрабатывались при участии экспертов Яндекса — действующих практиков в ML и Data Science, а также опытных преподавателей, — поэтому обучение построено на самых актуальных знаниях и реальных задачах.

🚀 Если хотите не просто получить диплом, а вырасти в сильного специалиста, переходите на сайт и выбирайте программу!

Читать полностью…

✔️ МТС Web Services и НИУ ВШЭ открыли набор на второй поток магистратуры по ИИ

Абитуриентов приглашают на магистерскую программу «Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте», ее анонсировали на True Tech Day. Обучение пройдет в московском кампусе ВШЭ, всего будет 30 оплачиваемых мест от МТС.

Программу создали на основе актуальных задач индустрии. Задача - научить применять передовые технологии, например, языковые модели и распознавание речи.

Лучших студентов пригласят на стажировку и работу в МТС Web Services уже во время обучения. Часть учебы может пройти за границей в рамках программы академического обмена. Подать документы можно будет с 20 июня.

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Высшее на новом уровне: онлайн-магистратура от Яндекса и НИЯУ МИФИ. Здесь фундаментальные знания и практика для карьерного роста, а ещё — учёба, которую можно совмещать с работой и жизнью.

IT‑специальность с экспертизой Яндекса + диплом магистра гособразца = новая ступень в карьере. Приёмная кампания уже идёт!

Все подробности — на дне открытых дверей:
— Разбор совместной программы с НИЯУ МИФИ.
— Всё о формате прикладной онлайн-магистратуры: что взяли от классического высшего, а что добавили из опыта специалистов Яндекса.
— Общение с экспертами из вуза и ответы на вопросы.
— Всё про поступление: сроки, экзамены, документы, оплата и образовательный кредит.

▷ Ждём вас 26 июня в 19:00 мск.

→ Зарегистрироваться на встречу

Читать полностью…

🚀 Cosmos-Predict2 — новая открытая версия видео-модели для Physical AI от NVIDIA!

Cosmos-Predict2 — ключевая часть экосистемы World Foundation Models (WFMs), созданная для Physical AI. Модель умеет предсказывать будущее состояние визуального мира, используя текст и видео. Cosmos разработан для ускорения обучения моделей, которые понимают физику, среду и действия — от автономных автомобилей до роботов. Выглядит очень интересно.

Это самое мощное поколение моделей в экосистеме Cosmos. Модель заметно улучшена по сравнению с Predict1:

🎯 лучшее качество видео
🧠 точнее соответствует текстовому описанию
🎥 более реалистичная динамика движения

📊 Cosmos-Predict2 превосходит другие open-source видео foundation-модели.

▪ Веса
▪ Полный код для инференса и обучения (с туториалами)

@ai_machinelearning_big_data


#Cosmos #NVIDIA

Читать полностью…

AI-инфраструктура Авито: практические решения для LLM и VLM

На Data Fest 2025 команда Авито показала, как устроена их внутренняя ML разработка. В основе большинства продуктовых ИИ-решений — собственная языковая модель A-Vibe (до 7 млрд параметров, обучена на 700 млрд токенов). Для нее специально сделали токенизатор под русский язык — он обрабатывает тексты на 29% эффективнее стандартных. Это позволило в два раза ускорить работу модели. A-Vibe уже работает в продакшене и заняла первое место среди моделей до 7 миллиардов параметров в бенчмарке МЕРА.

Для техподдержки сделали инструмент на базе LLM: он переписывает ответы агентов, чтобы они звучали более эмпатично и по-человечески, и саммаризует обращения при передаче между сотрудниками. Агенты довольны: 97% отметили, что стало удобнее.

Под все это в Авито построили свою ML-платформу. В ней есть хранилище признаков для моделей, система разметки с проверкой качества и решение Aqueduct — оно встраивается прямо в модель и экономит до 30% ресурсов на инференсе. Платформа уже позволяет запускать продакшен-модели без программирования, через no-code интерфейс.

Стажеры тоже работают с реальными задачами — например, обучают модели с нуля и оптимизируют пайплайны. Один такой проект помог в 10 раз сократить расходы на проверку звонков.

Отдельный блок на фестивале занял ML Cup от Авито. Участники решали задачи по рекомендациям и поиску дублей — те же, что крутятся в продакшене и обрабатывают 4 миллиарда событий в день. За два месяца подали 6500 решений, в конкурсе участвовало почти 900 человек.

Читать полностью…

Вот как изменилась доля трафика на рынке ИИ за последние полгода:

🗓️ 6 месяцев назад:
🥇 ChatGPT: 87,5%
🥈 Google: 5,4%
🥉 Perplexity: 2,0%
⚡ Claude: 1,6%

🗓️ 3 месяца назад:
🥇 ChatGPT: 77,6% (−9,9%)
🥈 DeepSeek: 8,1% (новый игрок!)
🥉 Google: 4,9%
🤖 Grok: 2,7% (входит в игру от X)
🚀 Perplexity: 2,0%

🗓️ 1 месяц назад:
🥇 ChatGPT: 80,2% (+2,6%)
🥈 Google: 6,1% (+1,2%)
🥉DeepSeek: 5,9% (−2,2%)
🤖 Grok: 2,4%
🚀 Perplexity: 1,6%
⚡ Claude: 1,2%

🗓️ Сейчас:
🥇 ChatGPT: 78,9% (−1,3%)
🥈 Google: 8,0% (+1,9% 📈)
🥉 DeepSeek: 5,3% (−0,6%)
🤖 Grok: 2,1% (−0,3%)
🚀Perplexity: 1,7% (+0,1%)
⚡ Claude: 1,4% (+0,2%)

Главные выводы:
- ChatGPT по-прежнему лидирует, но понемногу теряет долю рынка (−8,6% за полгода).
- Google стабильно растёт (+2,6% с прошлого года).
- DeepSeek мощно стартовал, но в последнее время сдал позиции.
- Grok и Perplexity держатся, а Claude показывает небольшой рост.

@ai_machinelearning_big_data


#GenAI #ТрендыРынка

Читать полностью…

📈 Количество пользователей растет у всех , но ChatGPT — вне конкуренции

Но ChatGPT растет быстрее всех.

Почти все крупные сайты растут, но ChatGPT показывает непрерывный и аномальный взлёт. В мае 2025 года его посещаемость выросла на +6,82% по сравнению с апрелем.

И это говорит о двух вещах:

1️⃣ ИИ стал по-настоящему массовым
Все меньше людей , которые не использует ИИ — в работе, учёбе или просто в быту. Это уже не будущее — это часть повседневности.

2️⃣ OpenAI наращивает отрыв
Именно поэтому GPT‑5 — будет не просто новой моделью, это стратегическая ставка на доминирование на ИИ рынке.

У модели есть шанс пробить магическую планку в 1 миллиард пользователей и окончательно закрепить лидерство OpenAI.

@ai_machinelearning_big_data

#chatgpt #openai #news #ml #ai

Читать полностью…

🛎 Готовы делиться опытом в прикладном машинном обучении?

Practical ML Conf возвращается 27 сентября — это ежегодная конференция от Яндекса про технологии, которые уже сегодня работают на бизнес. Команда ждёт практичные и глубокие доклады по направлениям:

• CV
• NLP
• Speech
• Recommendation Systems
• MLOps
• Data Science

🎯 Темы оцениваются по 4 критериям:
полезность, новизна, сложность и применимость.

👥 Что получают спикеры:

⚪️ Консультации от экспертов по структуре и содержанию
⚪️ Прогоны с тренером по публичным выступлениям
⚪️ Помощь дизайнеров с презентацией
⚪️ Нетворкинг с другими спикерами и экспертами
⚪️ Поддержку в продвижении — о лучших докладах расскажут в каналах Яндекса
⚪️ Участие в конференции без отбора + инвайт для +1
⚪️ И главное — возможность стать частью сильного ML-сообщества

🗓 Заявки принимаются до 23 июня.
🛄 Встретимся на Practical ML Conf!

Читать полностью…

⚡️Релиз Qwen3-Embedding и Qwen3-Reranker

✨ Главное:
✅ Модели на 0.6B, 4B и 8B параметров
✅ Поддержка 119 языков
✅ Sota на MMTEB, MTEB и MTEB-Code
✅ Открытый код на Hugging Face, GitHub и ModelScope
✅ Доступ через API на Alibaba Cloud

🔍 Применение:
Поиск документов, RAG, классификация, поиск кода и др.

🟡 Qwen3-Embedding: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-embedding-6841b2055b99c44d9a4c371f
🟡Qwen3-Reranker: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-reranker-6841b22d0192d7ade9cdefea
🟡GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen3-Embedding
🟡Modelscope: https://modelscope.cn/organization/qwen

@ai_machinelearning_big_data

#qwen

Читать полностью…

💵 Годовой доход Anthropic увеличился с 1 млрд долларов до 3 млрд долларов (Annual Recurring Revenue) всего за пять месяцев.

Это обусловлено высоким спросом со стороны бизнеса на ИИ, в сфере генерации кода.

🆚 OpenAI, главный конкурент Anthropic, по данным источников, ожидает $12+ млрд выручки к концу 2025 года, по сравнению с $3,7 млрд в прошлом году. Однако эта сумма включает весь доход, а не только годовую прогнозируемую выручку (ARR), как у Anthropic. Reuters не удалось определить ARR OpenAI.

Anthropic продолжают развивать линейку Claude и усиливает позицию как B2B-ориентированный аналог OpenAI.

▶️ Подробнее

@ai_machinelearning_big_data


#Anthropic #ai #news

Читать полностью…

✔️ Memvid — когда видео становится базой знаний

Зачем держать миллионы текстов в RAM, если их можно сжать в видео?

Memvid - это решение, которое преобразует текстовые данные в видеофайлы.

И при этом — мгновенно осуществлять поиск по содержимому, с помощью обычных вопросов — как в чате с ИИ.

Никаких векторных БД. Никаких серверов. Только .mp4.

Ключевые фишки:
- Видео = база данных — всё в одном .mp4
- Семантический поиск — задаёшь вопрос — находишь ответ
- Чат-интерфейс — общайся с контентом как с ассистентом
- Импорт PDF — позволяет подгружать документы напрямую
- Мгновенный отклик — поиск за миллисекунды
- 10x сжатие — хранит в 10 раз меньше, чем обычные БД
- Поддержка OpenAI / Anthropic / локальных LLM — на твой выбор


🌟 Где это реально полезно:
- Индексируй тысячи книг и PDF в один файл
- Сделай себе AI-память по всем заметкам
- Переводи курсы в формат "умного видео"
- Обрабатывай и находи нужное в научных статьях
- Создать свою корпоративную AI-базу — без серверов

🟡 Установка: pip install memvid

🔗 GitHub

@ai_machinelearning_big_data

#embedded #ai #ml

Читать полностью…

💥 Ищете возможности в Data Science и ML? На курсе «Специализация Machine Learning» мы научим вас не просто работать с данными, а использовать мощные алгоритмы для бизнес-прогнозирования.

Программа подходит как новичкам, так и профессионалам: от системных аналитиков до инженеров, которые хотят научиться ML с нуля. Мы дадим вам практические знания и опыт, используя актуальные инструменты.

На курсе вы освоите Python, библиотеки pandas, sklearn, глубокое обучение и анализ временных рядов. Пройдете обучение по самым современным фреймворкам и научитесь решать реальные задачи.

➡️ Записывайтесь в группу прямо сейчас: https://tglink.io/ff8f84b04b2a?erid=2W5zFGaq6LG

Чтобы успеть воспользоваться 🏷10% скидкой на курс «Специализация Machine Learning» и 🎁 бонусным промокодом ML5 и учиться весь год по ценам мая. Скидка на курс действует по 31.05 включительно!

#реклама
О рекламодателе

Читать полностью…

🚀 Mistral AI представила Devstral — новый open-source LLM для автономных кодинг-агентов

Mistral AI представил Devstral — свою модель, специально разработанную для решения реальных задач в области кодинга.

Созданная в сотрудничестве с All Hands AI, Devstral демонстрирует выдающиеся результаты на бенчмарке SWE-Bench Verified, превзойдя все существующие open-source модели с результатом 46,8%.

💡Лицензирвоание: Apache 2.0 — свободное коммерческое использование.

https://huggingface.co/mistralai/Devstral-Small-2505

@ai_machinelearning_big_data

#Devstral #MistralAI #Кодинг #ИИ #OpenSource

Читать полностью…

🚀Сегментация временных рядов — это ключевая технология для аналитиков и Data Scientist, которые хотят повышать точность прогнозов и выявлять важные паттерны в данных.

🗓️ На открытом вебинаре 26 мая в 20:00 МСК мы разберем, как сегментировать временные ряды без разметки, используя лучшие подходы и методы машинного обучения. Вы познакомитесь с реальными кейсами и методами сегментации и научитесь применять их в своих проектах.

💻 Вы сможете эффективно работать с временными рядами в Python, улучшить качество анализа данных и решать прикладные задачи с помощью передовых технологий.

🔗 Регистрируйтесь на вебинар и получите скидку на программу обучения «Machine Learning. Advanced»: https://otus.pw/In6U/?erid=2W5zFHUgJba

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

Читать полностью…

📌nanoVLM: простой и мощный инструмент для экспериментов с VLM.

nanoVLM - проект, вдохновленный подходом nanoGPT от Andrej Karpathy, который предлагает минималистичную реализацию VLM на чистом PyTorch.

Код проекта настолько прост, что даже новичок быстро поймет, как устроены компоненты: Vision Backbone (150 строк), Language Decoder (250 строк), проекция модальностей (50 строк) и сама модель (100 строк). Все вместе с тренировочным циклом умещается в 750 строк — идеально для модификаций.

Созданная с помощью nanoVLM модель не претендует на звание прорывной, но дает отличную базу для экспериментов. Комбинация SigLIP-B/16-224-85M (визуальная часть) и SmolLM2-135M (языковая) создает компактную VLM на 222 млн. параметров. После 6 часов обучения на одном H100 GPU и 1.7 млн. примеров из датасета The Cauldron она показывает 35.3% точности на MMStar.

Начать работу можно 3 способами: клонировать репозиторий, запустить готовый Colab-ноутбук или использовать интерактивный туториал в формате ipynb. Даже если у вас нет доступа к топовому железу, эксперименты на Google Colab на бесплатном тиере вполне реальны. Установка максимально облегчена: зависимости минимальны, а логирование и загрузка параметров уже встроены.

nanoVLM отлично подойдет как образовательный проект или тренажер чтобы изучать VLM. В нем есть все для старта — от понятного кода до рабочих примеров. Если вы хотите создать свою мультимодальную модель, но боитесь сложностей, nanoVLM станет отличной песочницей для экспериментов.


🟡Модель
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #VLM #NanoVLM #Github

Читать полностью…

🖥 OpenAI выпустили подкаст с Сэмом Альтманом о будущем ИИ

В первом эпизоде Сэм Альтман и Эндрю Мэйн говорят о том, что ждет нас дальше:
от GPT‑5 и AGI до суперкомпьютера Project Stargate и ИИ, помогающего воспитывать детей.

Приятного просмотра

▪ YouTube: https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=DB9mjd-65gw
▪ Spotify
https://open.spotify.com/show/0zojMEDizKMh3aTxnGLENP
▪ Apple:
https://podcasts.apple.com/us/podcast/openai-podcast/id1820330260
▪X: https://x.com/OpenAI/status/1935357512011890815

@ai_machinelearning_big_data


#OpenAI #chatgpt #AI #podcast

Читать полностью…

👨‍💻 На GitHub выкатили опенсорс-песочницу для тестирования ИИ-алгоритмов рекламных ставок

Команда искусственного интеллекта Авито представила BAT (Benchmark for Auto-bidding Task) — первый российский опенсорс-инструмент для тестирования алгоритмов ставок в рекламных аукционах. Презентация состоялась на международной конференции The ACM Web Conference 2025, одном из главных международных событий в области машинного обучения.

Технические особенности платформы:
🟢 Реалистичная симуляция условий рекламных аукционов
🟢 Работает на анонимизированных данных, объем которых в 1000 раз превышает использовавшийся ранее датасет iPinYou (2013)
🟢 Включает 5 базовых алгоритмов от Авито для сравнения
🟢 Позволяет тестировать custom-алгоритмы перед внедрением в продакшн

Преимущества для ML-специалистов:
🟢 Доступ к реалистичной тестовой среде с параметрами современных рекламных систем
🟢 Возможность сравнивать эффективность разных подходов к автоматическим ставкам
🟢 Инструмент для тестирования алгоритмов без необходимости развертывания сложной инфраструктуры

BAT заполняет важный пробел в инструментарии для ML-сообщества, предлагая современную альтернативу устаревшему датасету iPinYou. Проект может задать новые стандарты в диджитал-рекламе.

🖥 GitHub

Читать полностью…

✔️ Google DeepMind запустила Weather Lab с ИИ для прогнозирования циклонов.

Weather Lab - это сервис, где Google DeepMind тестирует экспериментальные модели ИИ для прогноза тропических циклонов. Инструмент генерирует 50 сценариев развития стихии за 15 дней, используя стохастические нейросети.

Традиционные физические модели часто жертвуют точностью интенсивности ради прогноза траектории, но ИИ-система DeepMind совмещает оба параметра. В тестах ее предсказания на 5 дней в среднем ближе к реальным координатам циклона на 140 км по сравнению с ведущими глобальными решениями. Также модель превосходит региональные физические аналоги в оценке силы урагана и радиуса ветров.
deepmind.google

✔️ Новый метод ICM позволяет ИИ обучаться без человеческого контроля.

Исследователи из Anthropic, Университетов Нью-Йорка и Джорджа Вашингтона разработали метод Internal Coherence Maximization (ICM), который учит языковые модели работать с задачами, опираясь на собственную логику. Модель сама проверяет, насколько ответы согласуются между собой (взаимная предсказуемость) и нет ли противоречий (логическая непротиворечивость).

На тестах (TruthfulQA, GSM8K, Alpaca) ICM показал результаты, сравнимые с обучением на человеческих оценках, а в задачах на «субъективные» критерии даже превзошел их. Например, модель без специальной тренировки определила пол автора текста с точностью 80% — выше, чем у людей. Даже при обучении чат-бота Claude 3.5 Haiku через ICM система выигрывала в 60% случаев против версии с человеческим контролем.

Однако метод не всесилен: он работает только с теми понятиями, которые модель уже «знает», и терпит неудачу с длинными текстами или задачами, требующими новых знаний.
alignment-science-blog.pages.dev

✔️ NVIDIA и Stability AI оптимизировали Stable Diffusion 3.5 с помощью TensorRT.

Совместная работа NVIDIA и Stability AI позволила ускорить генерацию в Stable Diffusion 3.5 и сократить использование видеопамяти. Модель Large, ранее требовавшая 18 ГБ VRAM, теперь работает с 11 ГБ благодаря FP8-квантованию, что делает ее доступной для большего числа GPU. На RTX 40-й серии и Blackwell-чипах FP8 и FP4 показали двукратный прирост производительности по сравнению с PyTorch.

TensorRT оптимизировал граф модели и веса под Tensor Cores, ускорив SD3.5 Large на 2,3x и Medium — на 1,7x. Разработчики также получили облегченный SDK (в 8 раз меньше) с JIT-компиляцией, позволяющий строить движки «на лету» через Windows ML. Оптимизированные версии уже доступны на Hugging Face, а в июле появится NIM-микросервис для упрощения интеграции в приложения.
blogs.nvidia.com

✔️ Google добавила новые функции Gemini AI для Workspace.

Google расширила возможности Gemini AI в Workspace, добавив функции для анализа PDF и Google-форм. Система автоматически создает краткие сводки при открытии PDF, предлагая действия «составить предложение» или «сгенерировать вопросы ». Эти подсказки появляются в боковой панели и работают на 20+ языках с 12 июня.

Для Google-форм ИИ теперь подводит итоги ответов на открытые вопросы, выделяя ключевые темы. Эта опция активируется при трех и более ответах и станет доступна с 26 июня, но пока только на английском. Еще одна новинка, которую видят пользователи с 7 июля — «помоги создать форму», позволяющая генерировать шаблоны на основе описаний и прикреплённых файлов (Docs, Sheets и т.д.).
workspaceupdates.googleblog.com

✔️ Китайские инженеры учат ИИ за границей, обходя санкции США.

Четверо китайских инженеров прилетели в Малайзию с чемоданами, набитыми жесткими дисками: 80 терабайт данных для обучения ИИ. В местном дата-центре их компания арендовала 300 серверов с чипами Nvidia, запрещенными к экспорту в Китай. Подобные схемы — ответ на давление США, ограничивающее поставки технологий.

Физическая доставка данных вместо медленной передачи через интернет, создание подставных компаний в Малайзии и переадресация оборудования через третьи страны — так китайские фирмы обходят контроль. Но санкции сжимаются: Nvidia усиливает проверки, а страны ЮВА ужесточают правила.
wsj.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

🌟 NVIDIA cuOpt: GPU-решатель для оптимизации решений.

NVIDIA опубликовала в открытом доступе свой проект cuOpt. Это набор инструментов оптимизации, который использует ресурсы и возможности GPU для решения сложных задач линейного программирования, маршрутизации и логистики.

cuOpt помогает находить эффективные решения для проблем с миллионами переменных, где традиционные методы терпят крах., превращая «нерешаемые» задачи в реальные решения, без жертвования масштабом или скоростью. Это, своего рода, «турбокомпрессоре» для задач, где время и точность критически важны, от доставки товаров до расписаний производства.

cuOpt состоит из C++-движка и API (Python, C и другие), которые работают как обертки, которые дают возможность гибко интегрировать библиотеку в разные проекты.

Для задач маршрутизаций (TSP, VRP, PDP) cuOpt генерирует начальные решения, а затем улучшает их итеративно, используя эвристические алгоритмы. Это не «лобовое» вычисление всех вариантов, а умный поиск, который экономит ресурсы и время.

Методы работы с линейным программированием (LP) и смешанными целочисленными задачами (MILP) тоже уникальны. Для LP применяется PDLP — алгоритм первого порядка, который использует градиентный спуск и работает на GPU, альтернативно запускаясь на CPU с симплекс-методом.

Смешанное целочисленное программирование - это метод математической оптимизации, позволяющий решать задачи с использованием смеси непрерывных переменных (которые могут иметь любое значение, включая десятичные и дробные), дискретных переменных и двоичных переменных.

В MILP немного сложнее: на GPU выполняются эвристики для поиска допустимых решений (локальный поиск, «feasibility pump»), а CPU занимается ветвлениями и границами, улучшая оценку. Решения между GPU и CPU обмениваются в реальном времени, создавая гибридную систему.

▶️ NVIDIA cuOpt предлагает несколько вариантов развертывания, адаптированных под разные задачи: pip, conda или готовый контейнер Docker / NSG.

Еще поддерживаются (с минимальным рефакторингом) инструменты AMPL и PuLP, с помощью которых сценарии использования cuOpt значительно расширяются.

В репозитории проекта разработчики собрали примеры и Jupyter-ноутбуки, которые можно запустить локально или в облачных сервисах: Google Colab (с выбором GPU-среды) или NVIDIA Launchable.


📌 Лицензирование: Apache 2.0 License.


🟡Страница проекта
🟡Документация
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #DS #NVIDIA #CuOPT

Читать полностью…

🎥 Веса и инференс для SeedVR2 — многообещающей модели для восстановления видео.

🛠️ Что это?
SeedVR2 — одношаговая диффузионная модель для восстановления видео, которая проходит пост-тренировку в противоборстве с реальными данными.

Она показывает отличные результаты даже на высоком разрешении.

🔍 Зачем нужна SeedVR2?
Обычные модели плохо справляются с AIGC и реальными видео — особенно в мелких деталях вроде текста и лиц.
Даже продвинутые диффузионные методы, использующие ControlNet или адаптеры, работают только на фиксированном разрешении (512, 1024) и требуют нарезки видео на перекрывающиеся патчи. Это:
• сильно замедляет работу
• усложняет обработку длинных и больших видео

🚀 Что нового в SeedVR2:
• Восстановление на любом разрешении без заранее обученного диффузионного приоритета
• Архитектура с крупным диффузионным трансформером, обученным с нуля

▪Github: https://github.com/ByteDance-Seed/SeedVR
x
▪ Веса: https://huggingface.co/ByteDance-Seed/SeedVR-Models

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml #ByteDance #video

Читать полностью…

📌Небенчмарковый анализ математических рассуждений o3-mini.

Epoch AI провели исследование, чтобы копнуть способность o3-mini в математическом ризонинге глубже, чем это происходит в популярных тестах и бенчмарках.

Они дали 14 математикам разобрать, как именно o3-mini-high решает сложные задачи из FrontierMath. Цель - понять ее сильные и слабые стороны в реальном математическом мышлении, а не просто фиксировать правильные ответы.

Так как внутренняя структура самой модели OpenAI не раскрывает, авторы сосредоточились на анализе ее рассуждений.

По 29-и "траекториям рассуждений" стало видно: модель не просто перебирает формулы, она действует как "индуктивный решатель на ощущениях" (по выражению одного математика).

Модель проявляет любопытство: пробует разные подходы, ставит "бюджетные эксперименты", чтобы прощупать задачу. Иногда даже пишет код для расчетов, избегая излишней абстракции.

Но стиль ее рассуждений часто неформальный, "черновой". Рассуждения излагаются приблизительно, без строгой формулировки, с пропусками сложных моментов – совсем не как это принято в математической среде.

Почему так? Возможно, строгие доказательства просто реже встречались в ее обучающих данных.

Главные проблемы модели – это обратная сторона ее же достоинств. Да, она эрудирована как никто (знает кучу теорем из разных областей – в 66% случаев она адресно применяла нужные знания, даже если подход был замаскирован).

Но ей не хватает строгости и глубины. Она часто "читерит": делает верную догадку интуитивно и тут же применяет ее для решения, даже не пытаясь ее подтвердить доказательствами.

Порой ей не хватает буквально одного шага до верного ответа. Но главное – математики критикуют ее за слабую креативность. Как заметил один эксперт, модель похожа на аспиранта, который может блеснуть начитанностью, назвать кучу теорем и авторов, но не способен глубоко переосмыслить материал или придумать что-то новое.

Набор идей модели ограничен, и если они не срабатывают – прогресса нет. Плюс ко всему, в 75% рассуждений нашли галлюцинации: модель путает термины, формулы, и зачастую выдумывает несуществующие URL для поиска недостающей информации.

Модель, по заверением OpenAI, обучали на огромном массиве данных математической литературы. Это объясняет ее феноменальную эрудицию. Но смогут ли такие модели, как o3-mini-high, преодолеть свои слабости в будущем?

Или же системы, обученные на синтетических данных (AlphaProof), пойдут другим путем, предлагая в инфернесе рассуждения, мало похожие на человеческое математическое мышление?

А пока что вывод: o3-mini-high – это мощный, но своеобразный инструмент. Знаток с интуицией, но без дисциплины профессора.

🔜 Читать статью полностью

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #EpochAI

Читать полностью…

⚡️ Отчет OpenAI по пресечению вредоносного использования ИИ

В свежем июньском отчете, Open AI описала самые крупные кейсы, когда злоумышленники использовали модели ИИ для создания фейковых резюме, манипуляций в соцсетях, кибератак и мошенничества.

Для анализа угроз исследователи применяют комбинацию ИИ и экспертные команды. ИИ помогает выявлять шаблоны текста злоумышленников и координировать расследование с платформами. Архитектура таких систем включает модели для анализа данных, детекторы аномалий и инструменты для синхронизации с правоохранительными органами.

Обучались такие специализированные модели, помимо общедоступных данных, еще на примерах социальной инженерии и профилях киберугроз. Дополнительно, они получили методы обнаружения фейковых профилей, перевода текстов и анализа сетевого трафика.

▶️Всего в отчете приведено 10 случаев обнаружения:

Deceptive Employment Scheme: IT Workers.

🟠Угроза использования ИИ для создания поддельных резюме и получения удалённых IT-вакансий, связанная с подозрением на участников из КНДР.
🟢Были заблокированы аккаунты ChatGPT, использовавшие модели для автоматической генерации документов, а также установлены связи с операторами в Африке и Северной Америке.

Covert IO: Operation “Sneer Review”

🟠Координированная генерация комментариев в соцсетях для продвижения китайских интересов, включая критику Тайваня и Пакистана.
🟢Обнаружены и заблокированы аккаунты, создававшие иллюзию органической активности через множественные языки и платформы.

Covert IO: Operation “High Five”

🟠Массовые комментарии в соцсетях на политические темы в Филиппинах, связанные с маркетинговой компанией Comm&Sense Inc.
🟢Были заблокированы аккаунты, создававшие фейковые TikTok-каналы для популяризации президента Маркоса, и выявлена схема с использованием подставных профилей.

Social engineering meets IO: Operation “VAGue Focus”

🟠Социальная инженерия через поддельные СМИ (Focus Lens News, VAG Group) для сбора информации о политике США и Европы.
🟢Заблокированы аккаунты, использовавшие ИИ для перевода и создания фейковых материалов, а также выявлены признаки связи с китайскими структурами.

Covert IO: Operation “Helgoland Bite”

🟠Пропаганда партии AfD в Германии через поддельные Telegram-каналы и сайт Pravda DE.
🟢Обнаружены и заблокированы аккаунты, распространявшие контент, а также установлены связи с сетью Portal Kombat, известной по предыдущим расследованиям.

Cyber Operation: “ScopeCreep”

🟠Вредоносное ПО, распространяемое через поддельный игровой инструмент Crosshair-X, с функциями шпионажа и обхода антивирусов.
🟢Были заблокированы аккаунты, использовавшие ИИ для отладки кода, а также удалены вредоносные репозитории и установлены методы обнаружения.

Cyber Operations: Vixen and Keyhole Panda

🟠Кибератаки и сбор информации о технологиях США через ИИ, связанные с группами APT5 и APT15.
🟢Заблокированы аккаунты, использовавшие модели для создания скриптов и анализа инфраструктуры, а также переданы индикаторы партнерам для усиления защиты.

Covert IO: Operation “Uncle Spam”

🟠Поляризующий контент в США через фейковые профили с ИИ-генерируемыми изображениями и анализом данных.
🟢Заблокированы аккаунты, использовавшие ИИ для создания логотипов и сбора информации из соцсетей, также проведена оцененка степени влияния.

Recidivist Influence Activity: STORM-2035

🟠Пропаганда в поддержку Ирана и других стран через фейковые аккаунты в X, касающаяся миграции и независимости регионов.
🟢Были заблокированы аккаунты, распространявшие контент на испанском и английском, а также отмечены повторные попытки операторов вернуться к активности.

Scam: Operation “Wrong Number”

🟠Мошенничество с предложениями высокой зарплаты за лайки и инвестиции, связанное с Камбоджей.
🟢Заблокированы аккаунты, использовавшие ИИ для перевода сообщений, а также выявлена схема с этапами «The ping», «The zing» и «The sting» для обмана жертв.


🔜 Почитать полный отчет можно на сейте OpenAI

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

✔️ Mistral запустил инструмент для "вайб-кодинга" Mistral Code.

Mistral представил Mistral Code — инструмент для программистов, который будет бороться за внимание пользователей с GitHub Copilot и другими аналогами. Продукт основан на открытом проекте Continue и включает в себя собственные модели Mistral: Codestral для автозаполнения кода, Devstral для решения задач через агенты, Mistral Medium для чатов и Codestral Embed для поиска. Поддерживаются 80+ языков программирования, интеграция с VS Code и JetBrains уже в бета-тестировании.

В компании говорят, что ассистент уже используют Capgemini, SNCF и банк Abanca. Mistral Code позволяет работать локально, обрабатывает файлы, ошибки в терминале и даже обсуждения из тикетов. Beta-версия доступна для тестирования, а часть улучшений обещают добавлять в опенсорс.
mistral.ai

✔️ Phonely, Maitai и Groq решили проблему задержек голосовом ИИ.

Компании совместно добились успеха, сократив задержку на 70% и повысив комплексную точность (ASR+генерация ответа) с 81,5% до 99,2%. Проблема «неловких пауз» в разговорах с роботами, которая выдавала их, устранена благодаря технологии Groq - «горячей замене» легких моделей LoRA без потерь в скорости.

Система работает так: Maitai выбирает оптимальную модель для каждого запроса, Groq обрабатывает ее на специализированных чипах LPU, а данные о слабых местах моделей собираются и используются для их доработки. В итоге время первого ответа снизилось с 661 до 176 мс, а синтез диалога стал в 4 раза быстрее.

Один из клиентов Phonely уже заменит 350 операторов колл-центра на ИИ, а количество качественных лидов выросло на 32%.
venturebeat.com

✔️ Aria Gen 2: подробности об умных очках с ИИ-обработкой.

Компания Марка Цукерберга раскрыла подробности об очках Aria Gen 2. Новинка весит 74–76 грамм, имеет 8 вариантов оправ и складные дужки для удобства. Главное изменение: 4 камеры с датчиками затвора, которые устойчивы к искажения при движении. Динамический диапазон вырос до 120 дБ, а угол перекрытия стереокамер увеличился до 80°, что улучшает определение глубины. В наносном узле разместили контактный вибромикрофон и датчик пульса PPG.

Для ИИ-задач предусмотрен отдельный процессор, а система VIO отслеживает движение в 6DoF. Очки следят за глазами, фиксируют зрачки, отслеживают руки в 3D. Устройства планируют выдавать исследователям позже в 2025 году, а демо покажет на конференции CVPR в июне этого года.
mashable.com

✔️ Anthropic создала специальные модели Claude Gov для нужд национальной безопасности США.

Anthropic разработала версии моделей Claude, предназначенных исключительно для правительственных структур, занимающихся вопросами национальной безопасности. Решение создано на основе обратной связи от госзаказчиков и прошло проверки на безопасность.

Модели оптимизированы для работы с секретными данными, лучше понимают документы из сферы разведки и обороны, анализируют киберугрозы и поддерживают редкие языки, важные для спецопераций. Использование ограничено закрытыми системами, где доступ к информации строго регламентирован.
anthropic.com

✔️ Higgsfield анонсировал инструмент для реалистичных видео с ИИ-аватарами.

Higgsfield представил Higgsfield Speak — платформу, которая превращает текст в видео с анимированными персонажами, передающими эмоции, жесты и движения. В отличие от обычного липсинка, новый инструмент использует 80 параметров движения и 40 визуальных эффектов, чтобы сделать анимацию похожей на «живую» съемку. Платформа подходит для подкастов, обучающих роликов или рекламных кампаний: пользователи выбирают стиль, аватар и сценарий — остальное система обрабатывает автоматически.

Продукт позиционируется как решение для креативщиков, которым нужно быстро создавать контент без камеры - от влогов до рекламных лендингов. Подписки Pro и Ultimate открывают доступ к инструментам, которые, по словам разработчиков, изменят подход к производству видео в ближайшее полугодие.
HiggsField AI в сети Х (ex-Twitter)

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

🚨 xAI привлекает $5 млрд через выпуск облигаций + $300 млн через продажу акций при оценке в $113 млрд

Компания Илона Маска xAI проводит две крупные финансовые операции:

Выпуск долговых обязательств на $5 млрд и продажу акций на $300 млн .

Подробности:
🔹 Облигации ($5 млрд)

Выпуск организует Morgan Stanley.
Средства пойдут на общие корпоративные нужды — например, развитие технологий, инфраструктуры или покрытие издержек.

🔹 Продажа акций ($300 млн)

Это вторичная эмиссия — компания не выпускает новые акции, а позволяет сотрудникам продать свои доли инвесторам , получив ликвидность (то есть выручку за свой "старый" пакет).

🔹 Оценка компании — $113 млрд

Это почти в 3,5 раза выше внутренней стоимости X (бывшего Twitter), который был куплен за $33 млрд.

Маск делает ставку на финансовые рынки, чтобы ускорить развитие xAI — раньше, чем компания представит зрелые решения.

Такой агрессивный подход может быть рискованным, но типичен для амбициозных технологических проектов и самого Маска.

Посмотрим, сыграет ли ставка 🤑

https://www.reuters.com/business/musks-xai-seeks-113-billion-valuation-300-million-share-sale-ft-reports-2025-06-02/

@ai_machinelearning_big_data

#elonmusk #grok #xai

Читать полностью…

🏸 Робот, который играет в бадминтон — и делает это всерьёз

Учёные научили четвероногого робота играть в бадминтон. Не просто двигаться — а видеть волан, рассчитывать траекторию, подходить к мячу и точно отбивать его. Всё это в реальном времени, в движении, на настоящей площадке.

🔬 Как это работает:
- 🤖 Reinforcement Learning — робот учится на собственных ошибках
- 👁 Компьютерное зрение — отслеживание волана даже с шумами, как в реальных камерах
- 🧠 Модель предсказания траектории — чтобы "читать" мяч как опытный игрок
- 🦿 Координация движения ног и руки — не падать и успевать отбивать

💥 Что получилось:
Робот реально может играть против человека. Он не просто двигается — он принимает решения, адаптируется и бьёт по мячу в прыжке.
Это не анимация. Это реальный робот. И он уже работает.

@data_analysis_ml

Читать полностью…

Глава NVIDIA Дженсен Хуанг признал немыслимое:

🇨🇳 Китайские ИИ-компании стали по-настоящему сильными.
🇺🇸 Санкции США провалились.
💥 Чипы Huawei уже сравнимы с NVIDIA H200.

И это только начало.

«Китай раньше давал нам 95% выручки. Теперь — лишь 50%.»
«Половина ИИ-учёных мира — в Китае.»
«Они закрывают разрыв и растут экспоненциально.»

🗣️ А вот что Хуанг говорит прямо:

«Я надеюсь, что все ИИ-разработчики будут строить решения на американском технологическом стеке.»

Развивайтесь сколько хотите — но на наших чипах, под нашим контролем.

Но Китай отвечает:
Мы строим не просто модели. Мы строим технологический суверенитет.

🇺🇸→🇨🇳 Санкции, которые ускорили то, что хотели остановить

Все крупнейшие китайские технокомпании сейчас отказываются от чипов Nvidia и переходят на собственные ИИ-процессоры.
Не по желанию — по необходимости. Причина? Экспортные ограничения США.

🎯 А теперь главное:
Изначальная цель этих санкций была не дать Китаю развить своё чипостроение.
А получилось наоборот — вся страна, крупнейший рынок микросхем в мире, переходит на китайские чипы.
Всё, чтобы не зависеть от США.

📉 Иронично, но факт:
Если бы США не сделали ничего, Китай развивал бы отрасль медленно, хаотично, с оглядкой на рынок.
И американские компании (включая ту же Nvidia) продолжали бы доминировать.

А теперь — нет.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml #NVIDIA #usa #china

Читать полностью…

🤖 Boston Dynamics показали, как их гуманоидный робот Atlas «видит» мир и взаимодействует с ним

В новом видео команда ИИ-инженеров показала, как устроена система восприятия Atlas — и это уже не просто «робот с камерами», а почти полноценный агент с чувством пространства и контекста.

🧠 Что умеет Atlas:

🔹 Понимает форму и назначение объектов в реальной среде
🔹 Объединяет 2D и 3D восприятие
🔹 Использует ключевые точки для ориентации в пространстве
🔹 Отслеживает позы объектов с учётом их движения и перекрытия
🔹 Сливает визуальные данные, кинематику и знания об объектах в одну систему
🔹 Имеет сверхточную калибровку для координации «глаз–рука»

Atlas может не просто находить предмет, но понимать, *что это*, *зачем оно нужно* и *как его лучше схватить*, даже если оно наполовину скрыто.

Команда инженеров работает над единой моделью, которая объединяет восприятие и управление. Это шаг от просто «пространственного ИИ» к настоящему физическому интеллекту.

Их робот выглядит на данный момент самым передовым, как вы считаете?

@ai_machinelearning_big_data

#Atlas #BostonDynamics #AI #Robotics #Перцепция #ИскусственныйИнтеллект

Читать полностью…

✔️ Этот стрим не настоящий… он полностью сгенерирован с помощью Veo 3.

@ai_machinelearning_big_data

#Veo #google

Читать полностью…

✔️ Nvidia презентовала NVLink Fusion.

Nvidia анонсировала технологию NVLink Fusion, открывающую доступ NVLink для сторонних разработчиков. Это позволит партнерам использовать собственные CPU и ИИ-ускорители в связке с решениями Nvidia на уровне серверной стойки. NVLink Fusion обеспечивает 14-кратное преимущество в пропускной способности по сравнению с PCIe и интегрируется через чиплеты, с ним масштабирование кластеров для решения ИИ-задач станет проще.

В экосистему вошли Marvell, MediaTek и разработчики ПО Cadence и Synopsys, предлагающие инструменты для проектирования. Fujitsu планирует соединить свои 144-ядерные процессоры Monaka с архитектурой Nvidia для создания энергоэффективных ИИ-систем.
По словам Nvidia, первые решения на базе NVLink Fusion уже доступны для внедрения.
tomshardware.com

✔️ Microsoft разрабатывает открытый протокол для ИИ-поиска на любом сайте.

NLWeb — открытый протокол, который позволяет внедрять чат-боты с поддержкой естественного языка на любые сайты. По словам техэксперта Microsoft, система дает разработчикам инструменты для создания персонализированных ИИ-сервисов за минуты. Вместо дорогого индексирования данных NLWeb использует RSS-фиды и векторные базы, подключая даже бюджетные LLM.

Основная цель разработки протокола — сайты получат собственные ИИ-решения без зависимости от внешних LLM-провайдеров.. Microsoft уже сотрудничает с TripAdvisor и Shopify, продвигая протокол как альтернативу индивидуальным сделкам с OpenAI.
theverge.com

✔️ Intel представила видеокарты Arc Pro B50 и B60.

На Computex 2025 Intel анонсировала линейку Arc Pro «Battlemage» на базе архитектуры Xe2 и 5 нм чипа BMG-G21. Младшая модель B50 с 16 ГБ памяти заточена под профессиональную визуализацию, а B60 с 24 ГБ — под задачи ИИ-инференса. Энергопотребление у B50 всего 70Вт, а у флагманской модели до 200Вт через 600 Вт разъем питания с 12V2x6-коннектором.
Проект Battlematrix позволяет объединить до 8 GPU с суммарным объёмом VRAM до 192 ГБ для работы с ИИ-моделями на 70+ млрд. параметров

Выпуском карт, которые поступят в продажу в 3 квартале 2025 года, займутся партнеры Intel: ASRock, Gunnir и Maxsun. По заявлениям Intel, новые решения уже прошли сертификацию в основных профессиональных приложениях.
techpowerup.com

✔️ LLM страдают от «английского акцента» в других языках.

Apple опубликовала исследование о том, что многоязычные LLM часто генерируют неестественные тексты на французском, китайском и других языках из-за доминирования английского в обучающих данных.

Для оценки проблемы разработали метрики на основе распределения лексики (Jensen-Shannon Divergence) и синтаксиса (анализ деревьев зависимостей через ядро Weisfeiler-Lehman). Тесты показали: даже топовые модели отстают от человеческих текстов, особенно в языках, далеких от английского.

Решение нашли в тонкой настройке через DPO. Используя датасеты с естественными и искусственно искажёнными ответами, модели учатся избегать англицизмов. Llama-3.1 после доработки стала реже использовать конструкции вроде «победитель был объявлен» в китайском, заменяя их на более натуральные формулировки.
machinelearning.apple.com

✔️ Bilibili выпустила открытую модель Index-AniSora для генерации аниме-видео с контролем стиля и движений.

Index-AniSora — модель для создания аниме-контента в разных стилях: от сериалов и манги до VTuber-анимации. Система построена на диффузионных моделях с улучшенным контролем времени и пространства и позволяет точно настраивать движения персонажей, мимику и даже отдельные кадры.

В релизе 2 версии: AniSoraV1.0 (на базе CogVideoX-5B) и AniSoraV2.0 (Wan2.1-14B). Вторая версия работает стабильнее, но первую можно запустить на потребительских GPU.
Модели обучались на датасете из 10 млн. пар "видео-тект" и 30 тыс. ручных оценок по 6 параметрам.
Bilibili на Github

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

Дженсен Хуанг CEO NVIDIA:

ИИ, способный к рассуждению, открыл путь к совершенно новому классу агентных систем.

🚀 Будущее — за гибридными командами, где один человек работает вместе с тысячей интеллектуальных агентов.

🧬 Один биоинженер становится суперинженером, опираясь на целую армию ИИ-помощников, способных не просто выполнять команды, а анализировать, думать и принимать решения.

Это не просто автоматизация — это новый уровень сотрудничества между человеком и разумными машинами.

@ai_machinelearning_big_data


#NVIDIA #future #ai

Читать полностью…