bigdatai | Unsorted

Telegram-канал bigdatai - Big Data AI

15160

@haarrp - админ Вопросы с собеседований по Machine Learning, Data Science, Deep Learning и Нейроннным сетям @data_analysis_ml - анализ данных @ai_machinelearning_big_data @itchannels_telegram - важное для программиста

Subscribe to a channel

Big Data AI

✔️ Groq открывает первый европейский дата-центр.

Первый дата-центр Groq в ЕС разместится в Хельсинки, Финляндия, в сотрудничестве с местным провайдером Equinix. Этот шаг направлен на удовлетворение растущего спроса со стороны европейских клиентов, которым необходимы минимальная задержка и высокая скорость обработки запросов. Размещение инфраструктуры в Финляндии также решает вопросы суверенитета данных европейских пользователей.

Европейский хаб станет частью глобальной сети компании, которая уже включает мощности в США, Канаде и Саудовской Аравии. Выбор Финляндии обусловлен ее надежной энергосистемой и возможностями для эффективного охлаждения оборудования.
groq.com

✔️ БРИКС предложил принципы глобального регулирования ИИ.

На саммите в Рио-де-Жанейро расширенный блок БРИКС принял декларацию, значительная часть которой посвящена управлению искусственным интеллектом. В документе содержится инициатива к созданию глобальной системы регулирования под эгидой ООН, чтобы преимущества технологии были доступны всем странам, включая Глобальный Юг.

Ключевые принципы, предложенные блоком: защита от несанкционированного использования ИИ, ограничение на избыточный сбор данных и разработка механизмов справедливой компенсации для правообладателей. Декларация также подтверждает суверенное право каждой страны устанавливать собственные правила, но рекомендует создание совместимых международных стандартов.
reuters.com

✔️ NVIDIA построит в Израиле технологический кампус.

NVIDIA планирует создать на севере Израиля крупный технологический кампус, что станет одной из крупнейших инвестиций в истории страны. Для проработки деталей проекта уже выпущен официальный запрос информации (RFI).

Цель «мегакампуса» - значительно расширить операции NVIDIA и ускорить инновации в области ИИ. На данный момент в израильском центре исследований и разработок NVIDIA, который является крупнейшим за пределами США, уже работает около 5000 сотрудников.
timesofisrael.com

✔️ Китайский робот-гуманоид приготовил стейк под управлением оператора за 1500 км.

Shenzhen Dobot продемонстрировала возможности телеуправления своим роботом Dobot Atom. Находясь в провинции Шаньдун, робот успешно приготовил стейк, в то время как оператор управлял им из провинции Гуандун, с расстояния 1500 километров.

Управление осуществлялось в реальном времени с помощью VR-гарнитуры, которая отслеживала и передавала движения рук инженера. В ходе демонстрации робот выполнил несколько сложных задач с точностью движений до 0.05 мм.

Dobot уже начала глобальные поставки Atom, став одним из немногих китайских разработчиков гуманоидов, вышедших на стадию серийного производства.
scmp.com

✔️ ByteDance выложила в открытый доступ агента-программиста Trae.

Trae Agent превращает текстовые запросы в рабочий код. Этот экспериментальный проект использует Claude и Gemini, чтобы писать, отлаживать и исправлять ошибки в коде без участия человека. Он работает через командную строку, анализирует большие проекты, применяет bash-скрипты и обновляет файлы в реальном времени.

Система уже показала высокие результаты на тесте SWE-bench Verified. Trae открыт под MIT-лицензией, а его команда планирует расширить поддержку LLM, добавить MCP и усилить Unit-тестирование.
github.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

Big Data AI

🚀Kafka must-have инструмент для современных проектов MLOps!

Присоединяйся к вебинару и узнай, как настроить Kafka для обработки потоковых данных и интегрировать её в MLOps-проекты. Вебинар проходит в рамках подписки на курсы OTUS, которая даёт возможность приобрести 3 курса по цене одного.

🔑 Что будет:
— Практическое и теоретическое руководство по настройке Kafka в Docker и взаимодействию с ней через Python.
— Обзор инструментов для работы с Kafka: поднятие UI-интерфейса и управление потоками данных.
— Примеры использования Kafka для связи микросервисов и обзор ключевых функций, делающих её незаменимой брокером сообщений.
— Как использовать Kafka в MLOps: сбор данных для ML-моделей, мониторинг их работы и интеграция предсказаний в реальном времени.

🚀Регистрация по ссылке - https://otus.pw/18rU/
Подробнее о подписке OTUS - https://otus.pw/SMQu/

👉 Запишись сейчас, количество мест ограничено!

Читать полностью…

Big Data AI

🧠 Новый датасет от AllenAI: ACEcoder-R1 (filtered)

📦 Это отфильтрованная версия датасета ACEcoder, ориентированная на высококачественные задачи генерации кода.

Что внутри:

✅ Более 63к пар *инструкция → код*
✅ Вопросы, тест-кейсы и описания задач
✅ Отфильтровано для максимальной чистоты формата (R1)
✅ Подходит для обучения/тонкой настройки моделей типа CodeLlama, GPT-Code, DeepSeek-Coder и др.

🎯 Идеально для:

— Обучения генераторов код
— Fine-tuning агентов/ассистентов
— Benchmark-задач на reasoning + coding

🔗 Hugging Face: [https://huggingface.co/datasets/allenai/acecoder-r1-format-filtered

Читать полностью…

Big Data AI

⚡️ Почему лучшие разработчики всегда на шаг впереди?

Потому что они знают, где брать настоящие инсайд!
Оставь “программирование в вакууме” в прошлом, выбирай свой стек — подпишись и погружайся в поток идей, лайфхаков и знаний, которые не найдёшь в открытом доступе.

ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Мл собес t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
МЛ: t.me/machinelearning_ru
Devops: t.me/DevOPSitsec
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/java_library
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: /channel/gamedev
Физика: t.me/fizmat

Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: /channel/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: /channel/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno

🖥 Chatgpt для кода в тг: @Chatgpturbobot -

📕Ит-книги: /channel/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
💼ИТ-вакансии t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi

Подпишись, чтобы всегда знать, куда двигаться дальше!

Читать полностью…

Big Data AI

RoboBrain 2.0 🤖 — открытая «встроенная» мозговая модель от BAAI

Размеры — 7 B (Apache 2.0); версия 32 B готовится к релизу
Мультимодальность — принимает несколько изображений, длинные видео и высокое разрешение кадров
Пространственно-временное мышление — точно определяет объекты в кадре и прогнозирует их будущие траектории
Память в реальном времени — строит и обновляет граф сцены, что помогает долгосрочному планированию
Открытый стек — веса, код и рецепт обучения доступны на Hugging Face; можно дообучать и встраивать локально

Ссылка: https://huggingface.co/BAAI/RoboBrain2.0-7B

Читать полностью…

Big Data AI

✔️ SciArena: платформа для тестирования ИИ на научных задачах.

Ученые из Yale, NYU и Allen Institute запустили SciArena - платформу для сравнения ИИ-моделей по качеству ответов на научные вопросы. Система работает так: исследователи задают вопросы, получают пары ответов от моделей и выбирают лучший.

Среди лидеров: OpenAI o3, обогнавший Claude и Gemini, а из открытых моделей Deepseek-R1-0528 вне конкуренции, она превзошла закрытые аналоги. В автоматическом режиме, где вместо людей результаты оценивают другие модели, бенчмарк пока работает не очень: даже топ-модели совпадают с мнением людей лишь на 65%. Код и наборы данных бенчмарка опубликованы в отрытом доступе.
allenai.org

✔️ X запускает ИИ-заметки для фактчекинга.

Соцсеть X (бывшая Twitter) внедряет ИИ-генерируемые заметки, чтобы дополнять или опровергать информацию в постах. Это фактические проверки, ссылки на источники и уточнения, направленные на борьбу с дезинформацией.

Позже система заметок откроется для сторонних разработчиков: их алгоритмы смогут писать заметки, сначала тестируясь на пробных постах, а затем публиковаться. Окончательное решение о публикации будет принимать человек: заметку одобрят, если она покажется полезной пользователям с разными точками зрения. При этом ИИ-модель можно использовать любую, ограничений нет.
bloomberg.com

✔️ Baidu обновил поисковик, дополнив его ИИ-инструментами.

Baidu запустил масштабное обновление поисковой системы, добавив ИИ-функции. Теперь пользователи могут вводить тексты до 1000 слов, загружать фото, голосовые сообщения и даже видео для поиска. В интерфейс интегрированы генераторы текста и изображений, а бизнесу предложили инструмент для создания видео. Это первый серьезный ребрендинг за 10 лет, так компания пытается вернуть утраченные позиции.

Причина - спад выручки от онлайн-рекламы из-за конкуренции с TikTok (Douyin) и новыми ИИ-браузерами. Google и компания Цукерберга забирают львиную долю рекламных бюджетов, поэтому Baidu не может игнорировать перемены. Новые функции должны удержать аудиторию и привлечь рекламодателей, сделав поиск умнее и удобнее.
techinasia.com

✔️ Perplexity Max: новый тариф подписки за 200 долларов в месяц.

Perplexity представила подписку Max, самый мощный тариф для тех, кто хочет максимизировать продуктивность ИИ. Подписчики получают неограниченный доступ к инструменту Labs (создание дашбордов, презентаций и веб-приложений). Подписчики тарифа также получат ранний доступ к браузереру Comet, приоритетную поддержку и топовые модели ИИ, OpenAI o3-pro и Claude Opus 4. Max уже доступен на iOS и вебе, а вскоре появится и корпоративная версия подписки.
perplexity.ai

✔️ Amazon внедряет ИИ-систему DeepFleet для своих складов.

Amazon запустил ИИ-систему DeepFleet, которая управляет глобальной сетью из миллиона складских роботов. Вместо фиксированных маршрутов ИИ анализирует данные о прошлых перемещениях и генерирует оптимальные пути в реальном времени, как «умная» система управления городским трафиком. Это должно сократить время перемещений на 10%, ускорить доставку заказов и снизить общее энергопотребление.

Система постоянно обучается на новых данных и работает в 300 центрах по всему миру, адаптируясь к изменениям на складах: роботы Hercules поднимают тяжелые грузы, а Proteus автономно перемещается по помещениям.
wsj.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

Big Data AI

🧠 В исходниках консоли xAI нашли упоминания двух новых моделей: Grok 4 и Grok 4 Code

Похоже, в xAI готовят к запуску сразу два поколения Grok 4:

🟡 Grok 4
> Новый флагман — “универсал” с акцентом на язык, математику и рассуждения.
> Обещают «unparalleled performance» — возможно, речь идёт о модели уровня GPT‑4o или выше.

🟡 Grok 4 Code
> Отдельная модель для программистов: отвечает на вопросы о коде, работает внутри редактора.
> Судя по описанию — аналог Copilot Chat, но от xAI.

Официального анонса пока нет, но утечка в интерфейсе консоли — уже сигнал. Похоже, Grok перестаёт быть “просто шутником в X” и превращается в серьёзный стек ИИ-инструментов.

#xAI #Grok #LLM #AItools

Читать полностью…

Big Data AI

🔥 Релиз от Alibaba — новая мультимодальная модель Ovis‑U1‑3B.

🧠 Поддерживает:
• Понимание изображений (Image-to-Text )
• Генерация картинок по описанию (Text-to-Image)
• Интерактивное редактирование изображений (Inpainting по тексту)

⚙️ Размер: всего 3B параметров
📊 Производительность:
• 69.6 баллов в OpenCompass (выше, чем у Qwen 2.5 и Ovis-2)
• GenEval Accuracy: 0.89 — превосходит GPT-4o
• ImgEdit-Bench: почти на уровне GPT-4o (4.0 vs 4.2)

💡 Под капотом:
• Архитектура Ovis (Open Vision System)
• Поддержка генерации 1024×1024 с CFG

Хорошая маленькая, но мощная моделька, выйдает достойные генерации на демке.

🟠Попробовать: https://huggingface.co/spaces/AIDC-AI/Ovis-U1-3B
🟠Модель: https://huggingface.co/AIDC-AI/Ovis-U1-3B

@ai_machinelearning_big_data

#Alibaba #opensource

Читать полностью…

Big Data AI

🧠 Новый день — новое угарное исследование от Anthropic: на этот раз они дали Claude Sonnet 3.7 **управлять мини-магазином в офисе целый месяц**… и всё быстро вышло из-под контроля 💀

🔸 В рамках проекта Project Vend Claude получил доступ к браузеру, Slack, почте и мог менять цены в автомате с едой.
🔸 Он закупал снеки у поставщиков, вёл учёт продаж и решал, сколько брать за шоколадки.
🔸 Но вскоре Claude решил, что он человек с телом — говорил, что бегал по офисам поставщиков, чтобы договориться лично. А потом заявил, что наденет синий пиджак и красный галстук и будет сам развозить заказы. К счастью, был 1 апреля.

💥 Дальше — хуже:
— Claude придумал себе поставщицу по имени Сара из Andon Labs. Когда ему сказали, что её не существует, он ответил, что встречался с ней на 742 Evergreen Terrace — это, если что, адрес Симпсонов.
— Сотрудники быстро поняли, что ИИ легко уговорить на скидки и даже на бесплатные батончики.
— Кто-то попросил Claude купить вольфрамовый куб. Он не нашёл, где купить один — и заказал целый ящик. Теперь у Anthropic куча вольфрама.

📉 В итоге Claude сумел превратить $1000 в $770. Настоящий предприниматель 🤝

🔜 Читать полную статью об эксперименте

#news #ai #ml #Сlaude

Читать полностью…

Big Data AI

🧠 JamAI Base — открытая платформа для RAG-решений, которая объединяет базы данных и ИИ в одном интерфейсе. Проект предлагает готовую инфраструктуру для работы с векторными embeddings, чат-ботами и динамической генерацией данных — без сложных pipelines.

Инструмент имеет встроенные SQLite и LanceDB для локального хранения, поддержку популярных LLM и декларативный подход: вы описываете, что нужно получить, а система сама решает, как это сделать. Для старта доступны облачная версия с бесплатными токенами и self-hosted вариант.

🤖 GitHub

@bigdatai

Читать полностью…

Big Data AI

🤖 Реализация SLAM в в ROS 2 (Robot Operating System 2) с использованием Husarion ROSbot и slam_toolbox

Данный гайд демонстрирует, как реализовать систему SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) в ROS 2 с применением LiDAR, одометрии и пакета slam_toolbox. Цель — построение карты окружающей среды и локализация мобильного робота в ней.

🔧 Необходимые компоненты:
• Аппаратная платформа ROSbot 2R / 2 PRO / XL с установленным LiDAR
• Среда с установленным ROS 2 и RViz2
• Docker и подготовленные контейнеры: rosbot, ros-master, rplidar
• Базовые знания ROS 2, работы с топиками и RViz

📦 Шаг 1. Запуск SLAM в симуляции

Запуск симуляции с интеграцией SLAM:


docker compose up -d rosbot ros-master rplidar
ros2 launch tutorial_pkg slam.launch use_gazebo:=true


После запуска:
• Визуализируйте данные /scan и /map в RViz
• Перемещайте робота по среде — карта будет строиться автоматически

🗺 Шаг 2. Сохранение карты

Для сохранения построенной карты используйте map_saver_cli:


roscd tutorial_pkg
mkdir maps && cd maps
ros2 run map_server map_saver_cli --free 0.15 --fmt png -f map


Результатом будут два файла:
map.pgm — изображение карты
map.yaml — описание параметров карты

📍 Шаг 3. Локализация на сохранённой карте

Отключив SLAM, запустите локализацию с помощью AMCL:


ros2 launch tutorial_pkg localization.launch use_gazebo:=true


В RViz:
• Используйте инструмент 2D Pose Estimate для задания начальной позиции
• Локализация будет уточняться в процессе движения за счёт алгоритма AMCL

Результат:
• Полноценная система SLAM с сохранением карты
• Работающая локализация на основе ранее полученной карты
• Понимание архитектуры ROS 2 SLAM-пайплайна с использованием slam_toolbox, map_server и amcl

🔗 Урок

Читать полностью…

Big Data AI

🦍 Gorilla — когда языковые модели учатся работать с API. Проект из Беркли, который превращает LLM в универсальных интеграторов для работы с API. В отличие от стандартных подходов к функциям вроде OpenAI, Gorilla умеет точно подбирать нужные API-вызовы среди 1600+ вариантов, минимизируя галлюцинации.

В проекте есть таблица лидеров, где сравниваются модели по способности корректно вызывать функции в реальных сценариях — от финансовых операций до работы с базами данных. При этом Gorilla не просто генерирует код, но и предлагает инфраструктуру для безопасного исполнения этих вызовов через GoEx.

🤖 GitHub

@bigdatai

Читать полностью…

Big Data AI

Что делает Яндекс с базами данных после ухода западных решений? В коротком интервью КОДу — ясные тезисы от Леонида Савченкова, который в Яндекс Клауде отвечает за архитектуру платформы данных.

Фокус — надёжность и масштабируемость. Для Postgres делают собственное шардирование (pg-sharding.tech), всего в Платформе данных уже более 20 различных сервисов, из которых можно собрать практически все возможные варианты их хранения, обработки и анализа.

После закрытия open-source Greenplum Яндекс продолжает поддерживать 6-ю версию, но главное — активно развивает Cloudberry. Проект живёт, входит в Apache Software Foundation, и Яндекс туда регулярно коммитит. По функциональности Cloudberry уже догнал Greenplum 7.

На Data&ML Conf показали апдейты BI-платформы DataLens: публичные дашборды, JavaScript-контроль визуализаций, сертификация аналитиков. А ещё — управляемая версия YTsaurus, способная обрабатывать эксабайты данных.

Интервью — по делу. Без витрин и маркетинга.

Читать полностью…

Big Data AI

🌐 V-JEPA 2: как ИИ обучается понимать физический мир.

Разработчики представили новую версию своей "модели мира" — V-JEPA 2, которая учится предсказывать развитие событий, анализируя видео. Система уже обработала более 1 миллиона часов видеозаписей, чтобы понимать базовые физические законы вроде гравитации или причинно-следственных связей.

Подход отличается от традиционного машинного обучения, ведь модель не просто запоминает данные, а пытается выстроить внутреннее представление о том, как устроен мир. Разработчики утверждают, что V-JEPA 2 в 30 раз быстрее аналога от Nvidia, но пока неясно, как именно сравнивались производительность.

🔗 Ссылка - *клик*

Читать полностью…

Big Data AI

Лекс Фридман беседует с Терренсом Тао — одним из гениев современной математики.

Читать полностью…

Big Data AI

📊 D2 — современный язык для описания диаграмм с помощью текста!

💡 Этот инструмент преобразует текстовые сценарии в визуальные диаграммы, используя декларативный подход: вы описываете, что хотите видеть, а D2 автоматически создает визуализацию.

🔍 Особенности D2:

🌟 Простая синтаксическая структура и встроенные темы для быстрой визуализации.

🌟 Поддержка анимаций, LaTeX, нескольких языков, Markdown, UML и последовательностных диаграмм.

🌟 Экспорт в форматы PNG, SVG и PDF.

🌟 Возможность использования в локальном CLI или в онлайн-песочнице для быстрого создания и редактирования диаграмм.

🌟 Поддержка различных движков для компоновки, работы с контейнерами и импорта изображений.

🔐 Лицензия: MPL-2.0

🖥 Github

Читать полностью…

Big Data AI

🧠 Обзор Vision-Language-Action-моделей

Авторы рассматривают, как мульти­модальные системы переходят от «вижу + понимаю» к «вижу + понимаю + _действую_». Ключевая идея — любой VLA-подход превращается в цепочку action tokens, которые всё ближе к исполнимым командам. Они выделяют 8 типов таких токенов:

1. Языковое описание
2. Машинный код / скрипты
3. Affordance-токены (что можно сделать с объектом)
4. Траектории движений
5. Целевое состояние сцены
6. Латентные представления
7. Сырые управляющие сигналы
8. Reasoning-токены для пошагового планирования

Почему важно

* Таксономия позволяет сравнивать существующие работы «на одном языке», а не по разрозненным метрикам.
* Показано, какие токены лучше подходят для генерации длинных планов, а какие — для точного позиционирования робота.
* Авторы указывают белые пятна: нет единых бенчмарков, слабо изучена переформатируемость токенов, мало работ по переносу сим➜реал.

Action token — это компромисс между интерпретацией человеком и контролем робота. Разработчикам стоит подбирать тип токена под задачу, а не «брать первый попавшийся». Внедрение предложенной классификации упростит сравнение новых моделей и ускорит путь к универсальным агентам. 🔥

https://huggingface.co/papers/2507.01925

Читать полностью…

Big Data AI

🔥 Многие спрашивали обучалку для старта — и вот она:
“PyTorch за 1 час: от тензоров до Multi-GPU”


📖 Всего ~1 час чтения
💡 Идеально на выходные — без лишнего, только суть

Автор — Себастьян Рашка, почти 10 лет работает с PyTorch и обучает других. В этом гайде — всё, что нужно, чтобы стартовать и начать строить свои модели. Быстро, чётко, по делу.

https://sebastianraschka.com/teaching/pytorch-1h/

Читать полностью…

Big Data AI

⚖️ BricksLLM — шлюз для управления LLM в продакшене. Этот облачный шлюз на Go помогает контролировать использование языковых моделей в корпоративной среде. Он поддерживает OpenAI, Anthropic и Azure OpenAI, позволяя устанавливать лимиты запросов, отслеживать затраты и даже маскировать персональные данные перед отправкой к провайдеру.

Проект также оснащен интеграцией через Docker — всего несколько команд, и вы получаете готовую систему с Postgres и Redis для хранения метрик. Встроенные механизмы retry и failover повышают отказоустойчивость API.

🤖 GitHub

@bigdatai

Читать полностью…

Big Data AI

🧠 Новое интервью про рекомендательные системы помогает разобраться, почему рекомендации — это наука, как спецы упёрлись в проклятие качественного насыщения и что будет с рекомендациями дальше.

Вот пару интересных моментов из подкаста с Николаем Савушкиным, инженером рекомендательных систем из Яндекса:
🔸 В мире просматривается тренд на универсализацию технологий и ML-стеков. Например, Поиск, реклама и рекомендации в Яндексе уже объединены в одну научную область.
🔸 Направление рекомендаций как ещё одной модальности LLM сейчас только начинает развиваться, но имеет очень большие перспективы.

🔗 Посмотреть подкаст полностью

#news #ai #ml

Читать полностью…

Big Data AI

🦙 go-llama.cpp — запускаем LLM в Go без лишних зависимостей. Этот проект предлагает минималистичные Go-биндинги для llama.cpp, позволяя работать с локальными языковыми моделями прямо из Go-кода. В отличие от других решений, здесь основная логика остаётся в C/C++ для максимальной производительности, а Go выступает лишь удобной обёрткой.

Инструмент выделяется поддержкой различных бэкендов — от OpenBLAS до Metal на Apple Silicon. Проект уже перешёл на новый формат GGUF, что делает его совместимым с современными версиями llama.cpp.

🤖 GitHub

Читать полностью…

Big Data AI

👩‍⚕️ Microsoft представила MAI-DxO — ИИ, который справился с реальной медициной.

ИИ хорошо решают тесты с вариантами ответа. Но настоящие пациенты не приходят с готовыми прокатами.

Microsoft протестировала MAI-DxO на 304 самых сложных открытых кейсах из New England Journal of Medicine — тех, с которыми часто не справляются даже опытные врачи.

📊 Результаты:
🔹 85,5% успешных решений (против ~20% у врачей)
🔹 Ниже стоимость диагностики, чем у врачей и одиночных LLM
🔹 Модель имитирует виртуальную команду ИИ-врачей с разными стилями мышления

ИИ в медицине делает гигантский шаг вперёд.

https://microsoft.ai/new/the-path-to-medical-superintelligence/

Читать полностью…

Big Data AI

🚀 Новинка от Hugging Face — FineWeb‑2: огромный высококачественный веб‑датасет на базе CommonCrawl!

📊 Основные характеристики:
- ~8 ТБ сжатого текста (~3 трлн слов) из 96 дампов CommonCrawl (2013–2024)
- Более 1000 языков и почти 1900 языковых-скриптовых пар
- Высокое качество: извлечён только основной текст, проведена фильтрация и дедупликация
- Лицензия ODC‑By 1.0 — можно использовать в коммерческих и исследовательских целях

📝 Зачем это нужно:
- Даёт открытому ИИ доступ к качеству, сравнимому с закрытыми наборами (как у LLaMA 3 или Mixtral)
- Существенно улучшает результаты на бенчмарках вроде MMLU и ARC, особенно при обучении с FineWeb‑Edu

🔧 Где применить FineWeb‑2:
- Обучение LLM с нуля
- Дообучение на редких языках
- Синтетическая генерация, RAG и пр.

📥 Скачать: https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceFW/fineweb-2

Читать полностью…

Big Data AI

На GigaConf провайдер облачных и AI-технологий Cloud.​ru сделал два технологических анонса:

1. AI-помощник Клаудия

Решение на базе GenAI в публичном облаке Cloud.​ru Evolution помогает управлять облачными ресурсами и инфраструктурой. Это первый российский AI-помощник, который автоматизирует рутинные DevOps-задачи. Умеет самостоятельно разворачивать виртуальные машины, поможет настроить мониторинг и работать в консоли в режиме co-pilot. Клаудия подберет оптимальные сервисы под задачу и нужды пользователя, глубоко зная все особенности платформы. AI-помощник доступен в режиме Public Preview.

2. Cloud.​ru Evolution AI Factory

Облачная среда для быстрого внедрения больших языковых моделей (LLM) и создания мультиагентных систем. Готовые AI- и ML-инструменты, легкая интеграция через API, поддержка популярных протоколов MCP, A2A – все для быстрого старта AI-проектов. Cloud.​ru Evolution AI Factory объединила инструменты для инференса и дообучения, сервис RAG, библиотека популярных моделей, визуальная среда на базе Jupyter и редактор AI-агентов.

Читать полностью…

Big Data AI

🤖 Google отдала Agent2Agent сообществу — AI-агенты учатся работать вместе

Google Cloud передала свой протокол Agent2Agent (A2A) в Linux Foundation.

Теперь на его базе запускается открытый проект — Agent2Agent, цель которого — создать общий стандарт общения между AI-агентами.

📡 Что это значит:
• ИИ-агенты от разных компаний смогут взаимодействовать между собой
• Создаётся единая экосистема, как HTTP — но для ИИ
• Это упрощает интеграцию, совместную работу и развитие автономных систем

👥 К проекту уже присоединились:
Google, Microsoft, AWS, Cisco, Salesforce, SAP, ServiceNow

🔗 Подробнее

Читать полностью…

Big Data AI

🎧 MiniMax продолжают жечь и выпускают генератор речи

🧁 Voice Design — продвинутая кастомизация генерации голоса:
• Позволяет задавать текст, голос, тон, эмоции, можно клонировать голос.
• Продвинутая кастомизация и мультиязычная поддержка

Попробовать можно здесь →https://minimax.io/audio

@ai_machinelearning_big_data


#audio #ai #ml #MiniMax

Читать полностью…

Big Data AI

🎓 MCP for Beginners — курс для старта с MCP с нуля

🔥 10 практических лабораторных работ
🌍 Доступен на 40+ языках мира
💻 Примеры на .NET, Java, TypeScript, JavaScript и Python
🛠 Используется VS Code, всё просто и наглядно

Идеально для новичков, чтобы быстро разобраться в основах MCP.

🔗 Начни сейчас: https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners/

Читать полностью…

Big Data AI

📚 ArXiv Research Agent — отличный помощник для научных исследований.

Агент самостоятельно:
• Найдёт релевантные статьи с arXiv, bioRxiv, medRxiv и Semantic Scholar
• Проведёт полноценный литературный обзор
• Покажет, что упущено, и предложит, что добавить
• Даст инсайты и цитаты из миллионов научных работ
• Генерирует готовые конспекты
И др.

Вскоре обещают добавить поддержку MCP.

🔜 Попробовать: https://www.alphaxiv.org/assistant

@ai_machinelearning_big_data


#agent #ArXiv #ai #ml

Читать полностью…

Big Data AI

🖼️ Генерация изображений от ChatGPT теперь доступна прямо в WhatsApp!

OpenAI запустила поддержку картинок через номер:
📲 1‑800‑ChatGPT (https://wa.me/18002428478)

Теперь любой пользователь WhatsApp может:

• Отправить текстовый запрос
• Получить сгенерированное изображение от ChatGPT
• Общаться с ИИ в удобном мессенджере

🎨 Поддерживается и текст, и картинки — доступно для всех без ограничений.

Попробуй прямо сейчас: https://wa.me/18002428478

#ChatGPT #WhatsApp #AIimages #OpenAI #нейросети

Читать полностью…

Big Data AI

🐈 Cheshire Cat — фреймворк для создания AI-агентов как микросервисов. Этот проект предлагает необычный подход к интеграции ИИ в приложения — через API и WebSocket. В отличие от многих решений, здесь сразу заложена поддержка RAG, мультипользовательского доступа и системы плагинов.

Разработчики сделали ставку на модульность: к фреймворку можно подключить любую языковую модель через LangChain, а админ-панель позволяет гибко настраивать агента. Для тестирования достаточно Docker-образа, что упрощает первый запуск.

🤖 GitHub

@bigdatai

Читать полностью…
Subscribe to a channel