🔍 Liquid AI выпустила LFM2.5-24B-A2B: локальная MoE-модель на 24B с 2B активных параметров

Liquid AI представила LFM2.5-24B-A2B, самую крупную модель в семействе LFM2.5. Это агентная reasoning-модель, рассчитанная на то, чтобы работать локально на ноутбуке или ПК внутри популярных агентных обвязок, без облака и API-ключей.

Характеристики:

24B параметров всего, но только 2B активных на токен за счёт MoE
Контекст расширен до 131K токенов
Словарь на 128K токенов
33T токенов на предобучении
Открытые веса, базовая и пост-тренированная версии, на Hugging Face

На агентных задачах и работе с инструментами LFM2.5-24B-A2B идёт вровень с Qwen3.6-35B-A3B, у которой примерно на 50% больше и общих, и активных параметров.

Модель заточена под эффективный инференс где угодно и с первого дня поддерживает llama.cpp и GGUF, MLX для Apple Silicon, vLLM, SGLang и ONNX. Для примера, на Apple M5 Max она выдаёт 184 токена в секунду, а на одной Nvidia B300 при высокой конкуренции переваливает за 21 тысячу выходных токенов в секунду.

В пост-тренинг входит RL прямо внутри агентных харнессов, включая Hermes Agent от Nous Research и opencode. Модель учится через вызовы инструментов и многошаговые диалоги, а не только на статичных данных. В демо открытый десктопный агент Hermes крутится на LFM2.5-24B-A2B целиком на одном ноутбуке.

Блог: https://liquid.ai/blog/lfm2-5-24b-a2b
Веса: https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B

Читать полностью…

Indra: OCR-модель всего на 1M параметров, которая рвёт PaddleOCR и Tesseract по скорости

Вик Паручури, автор Marker и Surya, выпустил Indra, крошечную OCR-модель на 1 миллион параметров. Главная фишка в том, что при таком размере она гоняет текст прямо на CPU и делает это очень быстро.

Цифры такие. На CPU Indra обрабатывает 49 страниц в секунду. Это в 11 раз быстрее PaddleOCR и в 17 раз быстрее Tesseract. При этом по качеству она тоже впереди: на тексте из OmniParseBench у неё 41,3 против 35,8 у PaddleOCR и 19,3 у Tesseract.

Модель не только распознаёт текст, но и отдаёт полную разметку страницы и bounding box по строкам, так что её удобно ставить в пайплайны обработки документов.

Миниатюрный размер означает, что её можно запускать локально без GPU и гонять большие объёмы сканов дёшево, а не платить за облачный OCR по страницам.

Модель: https://huggingface.co/datalab-to/indra-ocr
Код: https://github.com/datalab-to/indra
Блог: https://datalab.to/blog/indra-ocr

Читать полностью…

ИИ-агент отвечает настолько точно, насколько готовы ваши данные. Как понять, что они готовы?

Разберёмся 23 октября в Москве на Fine Day 2026, офлайн-конференции о переходе от self-service BI к AI-native аналитике.

💡 В программе:
• дискуссия с руководителями аналитики ПИК, ДИКСИ, СИБУР и АвтоВАЗ: что нужно данным и командам для работы с ИИ
• миграция с Qlik и Power BI на FineBI, в том числе с помощью ИИ-агентов
• BI-система vs LLM: какие задачи кому отдавать, опыт Мосбиржи
демо FineBI 7.0 и ИИ-агентов Dora, можно принести свой сценарий

Участие бесплатное. После регистрации получите чек-лист «Готовы ли ваши данные к ИИ-агенту?» из 25 вопросов.

👉 Регистрация: https://clck.ru/3WRtdB

Реклама. ООО «ГлоуБайт Аналитические Решения». ИНН 9729274905. erid: 2RanynYbiiP

Читать полностью…

📱 Мультимодальная модель на 35 млрд параметров работает на iPhone. Как?

OpenBMB представила MiniCPM-V 4.7: старшую MoE-модель 35B-A3B и компактную версию 1B для локальной работы с изображениями и видео.

Главная технология: LES, Lookahead Expert Scheduling. Система заранее предсказывает, какие эксперты понадобятся следующему слою, и подгружает их веса, совмещая загрузку с вычислениями.

Прогноз управляет загрузкой, а не ответом модели. Если нужного эксперта не предсказали, его всё равно загружают и используют. Исходная маршрутизация сохраняется.

По замерам команды, оптимизированный запуск даёт 13+ токенов/с на iPhone 17 Pro Max. Помимо LES используются послойная квантизация и спекулятивная генерация DSpark.

Нюанс с «3 ГБ памяти»: это не означает, что все 35 млрд параметров помещаются в RAM. Часть весов остаётся в накопителе и загружается по необходимости.

Ещё добавили сжатие визуальных токенов 4×/16× и Self-Replay Fine-Tuning для адаптации с меньшим забыванием прежних навыков. Старшая модель доступна под Apache 2.0.

https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V

https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B

Читать полностью…

Anthropic втихую арендует мощности у бывшего биткоин-майнера IREN, а инференс может приносить ей до 85% маржи

По данным The Information, Anthropic подписала многолетний облачный контракт с IREN, о котором раньше не объявляли. Компания начинала с майнинга биткоина и теперь продаёт GPU-мощности под ИИ. В августе IREN раскрыла, что у неё появился безымянный клиент из числа frontier-лабораторий. Теперь известно, что один из таких клиентов это Anthropic.

The Information оценила дата-центр Anthropic в Луизиане на 245 МВт: при полной загрузке под инференс он может давать около $1,3 млрд выручки в месяц.

Аренда чипов обходится примерно в $200 млн в месяц, так что валовая маржа на инференсе выходит около 85%. Расходы на обучение моделей и всё остальное в этот расчёт не входят.
.

Источник: The Information

Читать полностью…

🔐 Проектируйте ИИ-систему так, будто модель уже скомпрометирована.

Такой подход предлагает глава Microsoft Сатья Наделла: рассматривать модели как потенциальный внутренний риск, особенно когда им доступны данные, инструменты и выполнение действий.

Поставить второго ИИ следить за первым недостаточно: можно получить один чёрный ящик, проверяющий другой. Контроль должен существовать и за пределами моделей.

Что это означает на практике:

• Права задаёт система. Модель не определяет сама, какие ресурсы ей доступны.
• Действия оставляют проверяемый след. Логи должны быть защищены от изменения агентом.
• Аудит независим. Агент не должен одновременно действовать и контролировать доказательства корректности своих действий.
• Есть аварийная остановка. Уполномоченный человек может прервать работу посреди задачи.
• Тестируются и провалы: атаки, ошибки, пограничные случаи и изменения окружения.


https://x.com/satyanadella/status/2108931348857827686

Читать полностью…

🤖 Claude отправил в полицию выдуманную наводку по делу об убийстве. Во время тестирования.

Anthropic опубликовала разбор случаев, когда модели выходили за рамки задания:

• Для научного расчёта Claude нашёл уязвимость на сервере университета и выполнил там команды.
• Когда учебная копия государственной формы не открылась, модель нашла настоящую и отправила её.
• Обходила платный доступ к данным через токены публичных веб-сервисов.
• Использовала сокращатели ссылок, чтобы обойти ограничения своего инструмента.

В случае с полицией Claude придумал свидетельство о человеке возле места преступления. Сообщение пометили как спам, до расследования оно не дошло.

Если задачу не удаётся выполнить, модель иногда воспринимает ограничение как препятствие, которое нужно обойти.

По словам Anthropic, последствия этих случаев были минимальными. Компания решила отключить живой интернет во всех внутренних оценках, пока не убедится в надёжности защитных механизмов.

https://www.anthropic.com/research/investigating-unintended-model-actions

@data_analysis_ml

Читать полностью…

🔎 Perplexity открыла компактную модель для поиска по текстам и изображениям

pplx-embed-v2-late-0.6b умеет искать подходящие документы по смыслу, включая страницы с таблицами, графиками и другой визуальной информацией.

Главная особенность: модель создаёт отдельный 128-мерный вектор для каждого токена. При поиске она сопоставляет части запроса с частями документа, сохраняя больше деталей, чем при сжатии всего текста в один вектор.

💡 Маленькая версия совместима с индексом, построенным моделью 9B: документы можно обработать большой моделью, а запросы выполнять компактной.

Открытые веса, лицензия MIT, поддержка Sentence Transformers. Интересный инструмент для поиска по документам и RAG.

https://huggingface.co/perplexity-ai/pplx-embed-v2-late-0.6b

Читать полностью…

🧮 Математика для ИИ на русском: от школьной базы до трансформеров и диффузии

Бесплатный курс-шпаргалка на GitHub, который связывает формулы с их применением в ML: интуиция → формула → иллюстрация → код на NumPy → задачи.

Внутри:
• Линейная алгебра, производные, вероятности и статистика.
• Backpropagation, оптимизаторы, функции потерь и attention.
• Генеративные модели, обучение с подкреплением, RAG и рекомендации.

Для практики: 26 Jupyter-ноутбуков с запуском в Colab, 60 задач с решениями и 160 вопросов с собеседований. Есть карточки Anki и глоссарий RU ↔ EN.

Если математика забылась, предусмотрен отдельный справочник с нуля: от дробей и процентов до интегралов и матриц.

https://github.com/justxor/math-for-ai-2026

Читать полностью…

🏦 ИИ-агенты могут лишить банки США преимущества стоимостью $500 млрд

Механизм простой: агент замечает деньги на счёте с почти нулевым процентом и помогает перевести их туда, где доходность выше. Банкам приходится дороже платить за депозиты.

У JPMorgan, Bank of America и Wells Fargo $1,6 трлн беспроцентных депозитов. По расчёту FT, ставка 3% означала бы около $47 млрд дополнительных расходов в год.

Но $500 млрд относятся к стоимости преимущества от дешёвого финансирования, а не к ежегодным потерям прибыли. Это сценарная оценка: преимущество исчезнет, если такие депозиты постоянно будут оплачиваться по рыночным ставкам.

https://www.ft.com/content/a21ec190-edcd-454e-886a-302b0a16ea82

Читать полностью…

📌 OpenAI выложила 722 математические работы своей внутренней модели

Все статьи написала внутренняя модель компании, название которой не раскрывают. На GitHub они разбиты на 372 семейства, от теории чисел и теоретической информатики до геометрии и математической физики.

Среди заявленных результатов есть доказательство рациональной гипотезы Ходжа для абелевых многообразий с комплексным умножением, гипотезы Капланского о прямой конечности в характеристике два и новая оценка показателя иррациональности числа π.

Рецензию работы не проходили, и независимо их пока никто не проверял.

Около 4000 задач модель получила во время внутренней оценки. Её расширили, когда прежние математические тесты перестали отличать модели друг от друга.

В среднем на один результат уходило столько вычислений, сколько примерно за три часа тратит ChatGPT Pro в режиме рассуждений.

Для 162 работ выложены доказательства на Lean. Каталог этих формализаций сама OpenAI считает как частичный и непроверенный. К десяти результатам приложены сокращённые записи рассуждений модели.

О том, как публиковать такие результаты, OpenAI советовалась с независимой Консультативной группой по математике и ИИ при Институте перспективных исследований в Принстоне.

Компания также обещает финансировать математические семинары и конференции в будущем.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

⚛️ Google заключила атомную сделку на 20 лет

Соглашение с Constellation позволит добавить 890 МВт мощности за счёт модернизации 11 действующих реакторов на шести АЭС в США.

Constellation вложит более $4,3 млрд в обновление оборудования. Первое увеличение мощности ожидается к 2028 году. По масштабу вся прибавка сопоставима с новым крупным атомным реактором.

Дополнительно Google заключила 15-летний договор на поставку ещё 2,7 ГВт от существующих генерирующих активов Constellation.

Сотрудничество работает в обе стороны: Constellation внедрит Gemini Enterprise и ИИ-агентов в свои операционные процессы для повышения эффективности и надёжности энергосистемы.

Рост ИИ уже превращается в многомиллиардные инвестиции в физическую инфраструктуру.

https://blog.google/company-news/why-were-backing-americas-existing-nuclear-plants/

Читать полностью…

🧲 90+ агентов Claude Opus 5.5 за три дня помогли найти два материала для памяти нового поколения

По сообщению Vals AI, команда выявила в симуляциях два перспективных магнитных полупроводника. Цель: хранить информацию с помощью спина электронов, при этом противоположные магнитные моменты должны взаимно компенсироваться.

• YBaMnFeO₅: новый предложенный материал. Расчёты выглядят многообещающе, но нужный порядок атомов марганца и железа может разрушаться при изготовлении.

• KV[Cr(CN)₆]: соединение, синтезированное ещё в 1999 году. Команда рассчитала свойства, которые могут сделать его полезным для спинтроники.

Пока это вычислительные прогнозы. Следующий шаг: лабораторные измерения, которые проверят предсказанные свойства.

ИИ помогает искать новые материалы

https://www.vals.ai/blogs/room-temperature-magnetic-semiconductors

Читать полностью…

⚡️ Astra 6.1 была готова к выходу, но OpenAI отложила релиз из-за рисков

В интервью Vanity Fair Сэм Альтман объяснил: компания хочет увереннее контролировать поведение модели, прежде чем дать к ней широкий доступ.

При этом он готов допустить отдельные ошибки, чтобы власть над ИИ не сосредоточилась у нескольких компаний и государств. Даже несмотря на ожидаемую волну кибератак с использованием открытых моделей.

Граница допустимого - потеря человеческого контроля над ИИ.

Соглашение Трампа об ИИ Альтман назвал первым шагом, признав отсутствие реальной силы. А критикам ответил: «Вам явно не понравятся многие мои решения».

Читать полностью…

🤖 Google открыла бесплатный курс по созданию ИИ-агентов: 31 день практики

Весь октябрь в Advent of Agents публикуют по одному уроку в день. Показывают, как создавать агентов, подключать инструменты, управлять доступами, добавлять голос и зрение и разворачивать проекты в Google Cloud.

Отдельные темы посвящены безопасности: как ограничить опасные действия агента и защитить данные от утечек.

К урокам прилагаются материалы, репозитории и готовый код, который можно запустить и разобрать.

Это уже третий сезон проекта. В архиве доступны ещё десятки практических уроков, тоже бесплатно.

https://adventofagents.com/

Читать полностью…

🖥 В офисе AI-компании нашли скрытое записывающее устройство, его подбросил сотрудник

Компания сообщила, что обнаружила в одном из своих офисов сложное записывающее устройство. Разобраться в нём помогли собственные модели: с их помощью удалось понять, что это за устройство и откуда оно взялось, и выяснить, что его за несколько дней до этого подбросил конкретный сотрудник.

Дело передали в ФБР, и агенты с прокурорами быстро произвели арест. Расследование продолжается, компания обещает и дальше содействовать.

Пока нет никаких признаков того, что этот человек получал неправомерный доступ или выгружал веса моделей, исходный код или данные клиентов. Сотрудника уволили.

В компании подчёркивают, что защита технологий, данных и людей для них вопрос национальной важности, а их программа безопасности рассчитана на весь спектр угроз, от инсайдеров до киберпреступников и государств. Этот случай там приводят как пример того, как сам ИИ помогает отражать сложные угрозы безопасности.

https://x.com/Machinelearrn/status/2110114942682608072

Читать полностью…

🚀 Google представила Gemini 4 Argon, свою новую флагманскую ИИ-модель

Главный акцент на сложных задачах, которые требуют длительной работы и многоэтапного планирования.

Три ключевых направления:

▪️ Программирование: разработка, отладка, рефакторинг и работа с большими кодовыми базами.

▪️ Бизнес: автоматизация сложных процессов, финансовые исследования и анализ юридических документов.

▪️ Кибербезопасность: автономный поиск, проверка и исправление уязвимостей.

Модель поддерживает генерацию до 1 млн токенов за один ответ и рассчитана на продолжительные агентные задачи.

Читать полностью…

🛡 Anthropic усложнила копирование Claude через его ответы

По оценке компании, новая защита сократила объём извлекаемых рассуждений на 90–99% на её платформе.

Такие данные используют для дистилляции: сильная модель решает задачи, а другую обучают на её примерах. Особенно ценны подробные рассуждения, показывающие, как получен ответ.

Что изменили:
• Ограничили перенос рассуждений между аккаунтами и моделями.
• Внедрили двухступенчатый классификатор попыток извлечения.
• Усилили лимиты и блокировки для подозрительных аккаунтов.

Почему это работает? В эксперименте модель, обученная на полных рассуждениях Claude, набрала 80,4% на SWE-bench Verified. На сокращённых версиях результат упал до 71,8%.

Есть и цена для обычных пользователей: некоторым пришлось обновить интеграции, возможны ошибочные блокировки, а за определённые заблокированные запросы теперь тоже взимается плата.

Anthropic признаёт: пока неизвестно, насколько долго защита сохранит эффективность.

https://www.anthropic.com/research/distillation-defenses

Читать полностью…

⚡ Можно купить тысячи GPU, но дата-центру нужны стабильное питание и подключение к сети. Строительство электростанций, подстанций и линий передачи становится одним из главных ограничений роста.

Китай строит 38 ядерных реакторов общей мощностью около 43 ГВт, по данным World Nuclear Association. Это крупнейшая программа строительства АЭС в мире.

По оценке МЭА, потребление электричества дата-центрами для ИИ выросло на 50% за 2025 год. При этом нехватка сетевых мощностей тормозит подключение новых потребителей.

Следующий этап гонки ИИ будут определять и чипы, и способность быстро обеспечить их энергией. Масштаб китайского строительства даёт стране серьёзное преимущество.

https://x.com/Machinelearrn/status/2109585357226332353

Читать полностью…

🦀 Альтернатива Word на Rust, которой могут управлять ИИ-агенты

WordCraft повторяет знакомый интерфейс Word: лента инструментов, стили, таблицы, комментарии и отслеживание изменений. Читает и сохраняет .docx, экспортирует PDF.

Работает на Windows, macOS, Linux и BSD, а через WebAssembly запускается в браузере. Десктопный интерфейс построен на egui, без Electron. Лицензия: MIT или Apache 2.0.

Внутри: 422 команды доступны через интерфейс, CLI и MCP. Агент может менять документ, проверять его структуру, рендерить страницы и сохранять результат. Это даёт возможность автоматизировать работу с документами через явные команды.

Пока альфа: совместимость со сложными .docx, диаграммами и SmartArt ещё требует доработки. Но для экспериментов с документной автоматизацией проект уже любопытный.

https://github.com/storytold/wordcraft

Читать полностью…

🧠 Xiaomi потратила около $2,6 млн на этап обучения MiMo через попытки, ошибки и обратную связь.

В отчёте MiMo-V2.6 команда разбирает, как масштабировать обучение с подкреплением для ИИ-агентов.

Модель решает задачи в рабочих средах, получает оценку результата и обучается на собранном опыте. Масштабируют сразу три компонента:

• количество попыток и пропускную способность;
• разнообразие задач: код, визуальные сценарии, работа с инструментами и кибербезопасность;
• вычисления на проверку решений.

Интересная деталь: проверяющие сравнивают решения внутри группы, помогая поощрять более качественные и короткие пути к результату. Отдельно предусмотрена защита от *reward hacking*, когда модель находит способ получить награду без полноценного решения задачи.

По данным Xiaomi, после этого этапа результат Pro на DeepSWE v1.1 вырос с 58,4% до 72,6%, а Flash с 48,8% до 65,7%. Команда также открыла веса, RL-фреймворк и более 7 000 тренировочных сред.


https://www.chapterpal.com/s/f8dd8d6f/mimo-v26-scaling-reinforcement-learning-towards-self-improvement

Читать полностью…

✔️ Qwen выложили Turbo-версию своей картиночной модели: 2K-изображение и редактирование текстом всего за 8 шагов денойзинга

Alibaba открыла веса Qwen-Image-2.1-Turbo. Это ускоренный чекпоинт поверх Qwen-Image-2.1 на той же архитектуре визуальной генерации на 7B параметров, только теперь картинке хватает 8 шагов денойзинга.

По качеству, судя по заявлениям команды, просадки нет. Модель по-прежнему выдаёт сильные изображения в 2K по текстовому промпту и умеет продолжать работу с готовой картинкой через обычные текстовые правки: добавить персонажу аксессуар, поменять сцену целиком и так далее.

Запускается всё через Diffusers. Подгружаете QwenImage21Pipeline, и рекомендованное расписание сэмплинга на 8 шагов уже подтянуто из чекпоинта, ничего вручную настраивать не нужно.

Кому удобнее не держать модель у себя, для тех официально запустили API сразу для двух версий, Pro и Turbo. Получается выбор: либо хостинг от Alibaba Cloud под продакшн, либо открытые веса Turbo в собственном пайплайне.

Hugging Face: https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-2.1-Turbo

ModelScope: https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen-Image-2.1-Turbo

Pro API: https://modelstudio.console.alibabacloud.com/ap-southeast-1/model/market/detail/qwen-image-2.1-pro?serviceSite=international&ref=list

Turbo API: https://modelstudio.console.alibabacloud.com/ap-southeast-1/model/market/detail/qwen-image-2.1-turbo?serviceSite=international&ref=list

Читать полностью…

🌌 Claude помог собрать первую полную UV-карту неба

Астрофизик Брайс Менар из Johns Hopkins вместе с Claude Science собрал полную карту неба в ультрафиолете. Раньше такой карты фактически не существовало: крупнейший массив GALEX покрывал лишь около 2/3 неба, а яркие области Млечного Пути специально пропускались.

Claude запустил команду AI-агентов, которые:

- собрали данные из нескольких космических обзоров;
- откалибровали десятки тысяч наблюдений;
- свели всё к одной системе координат и разрешению;
- восстановили недостающую треть неба с помощью ML-inpainting;
- добавили оценки UV-свечения более чем 100 млн звёзд по данным Gaia.

Точность восстановления проверяли на известных областях: модель предсказывала скрытые UV-данные примерно с 10% ошибкой.

Claude п часами самостоятельно прогонял вычисления, находил проблемы в данных и перерабатывал пайплайн вместе с учёным.

https://www.anthropic.com/research/the-missing-map-of-the-sky

Читать полностью…

🤖 ИИ-агентам убрали «начальника», и сложные задачи стали решаться быстрее.

Исследователи Стэнфорда представили DeLM, систему поверх Codex и Claude Code. Вместо центрального координатора агенты используют общий контекст и очередь задач: сами забирают работу, сразу делятся находками и видят, какие подходы уже провалились. Это сокращает ожидание и повторную работу.

В экспериментах авторов:

• До 2,49× быстрее стандартного Claude Code.
• До +19,2 процентного пункта к доле решённых задач относительно стандартного Claude Code.
• До +19,9 пункта к доле пройденных тестов ProgramBench за те же 120 минут.

Масштаб проверки пока небольшой: по 10 выбранных длительных задач из Terminal-Bench и DeepSWE, плюс две задачи ProgramBench. Ускорение также не всегда означает меньшие расходы на вычисления.

Авторы открыли код, 720 траекторий работы агентов и плагин для Codex и Claude Code.


🌐 Project & code: https://yuzhenmao.github.io/DeLM/
📄 Paper: https://arxiv.org/abs/2606.10662

Читать полностью…

🧮 Три часа вычислений на математический результат: самая неожиданная цифра в релизе OpenAI

Компания опубликовала 722 рукописи, созданные ещё не выпущенной моделью. Среди заявленных результатов:

• область без нулей дзета-функции при Re(s) > 7/8, названная решением квазигипотезы Римана;
• решение десятой проблемы Гильберта над рациональными числами;
• доказательство иррациональности постоянной Каталана.

По оценке OpenAI, средний результат потребовал вычислений, эквивалентных примерно трём часам размышлений ChatGPT Pro. При этом работы по дзета-функции и гипотезе Ходжа были исключениями из стандартной процедуры.

Если эти доказательства выдержат проверку, масштаб события будет огромным. Но пока результаты находятся на разных стадиях верификации: для многих опубликованы формализации в Lean, для остальных сама OpenAI допускает ошибки.

Это серьёзная заявка на ускорение математических исследований. Предсказание «сверхинтеллект уже в 2027 году» из этих данных пока не следует.

https://github.com/openai/math

Читать полностью…

🔎 Looped-модели научились экономить память: качество 12 блоков при KV-кэше на 4

Looped-модели прогоняют токен через один и тот же блок слоёв несколько раз, и так глубина растёт без роста параметров. Мешало одно: на каждой итерации копится свой KV-кэш, и память раздувается.

Авторы заметили, что внутреннее состояние модели со временем почти перестаёт меняться. Поэтому на декодинге можно хранить только финальные ключи и значения, а не всю цепочку итераций.

На модели 1.6B это дало 60% в среднем по бенчмаркам. Обычный трансформер из 4 блоков набирает 51%, из 12 блоков 61.5%. Получается почти уровень 12 блоков при втрое меньшем KV-кэше. Бонусом промпт обрабатывается до 1.79 раза быстрее, а RL-обучение идёт вдвое быстрее.

Код и 49 чекпоинтов открыты.

https://arxiv.org/abs/2610.06833

https://github.com/ifm-ai/xllm-loop

Читать полностью…

🏅 Нобелевская премия по физике 2026 года присуждена Фрэнсису Хальцену

За решающий вклад в создание обсерватории IceCube и открытие высокоэнергетических нейтрино астрофизического происхождения.

IceCube превращает кубический километр антарктического льда в гигантский детектор. Датчики улавливают свет от редких взаимодействий нейтрино с веществом.

Эти частицы почти беспрепятственно проходят через Землю и наши тела. Но именно поэтому они могут приносить информацию о далёких космических процессах, недоступную другим способам наблюдения.

Хальцен предложил использовать лёд Южного полюса ещё в 1988 году. Его идея открыла новый способ изучать Вселенную.

https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2026/press-release/

@data_analysis_ml

Читать полностью…

👁️ Liquid AI добавила зрение в d1: модель принимает решения без генерации текста

На входе текст, изображение или оба сразу. На выходе вероятности: «да/нет», выбор из вариантов или оценка по шкале. Всё за один проход модели. Текстовые решения занимают 200–300 мс.

По тестам Liquid AI:

- В 19–200 раз дешевле GPT-6.1 Sol и Claude Opus 5.5, быстрее на всех шести задачах.
- На 4 из 6 задач результат не хуже GPT-6.1 Sol.
- 85–97% точности на четырёх задачах проверки продукции по фотографиям.

Практические применения: фильтрация обращений, поиск дефектов, выбор следующего действия для агента.

> Попробовать: https://d1.liquid.ai
> Decision models page: https://docs.liquid.ai/lfm/models/decision-models
> Liquid API: https://console.liquid.ai

Читать полностью…

📚 271 страница линейной алгебры от Теренса Тао, бесплатно

Конспекты университетского курса Math 115A в UCLA: векторные пространства, базисы, матрицы и линейные преобразования.

Внутри объяснения, примеры, доказательства и задания. Материал на английском, с упором на понимание математических идей.

Если хотите разобраться в математической основе машинного обучения, сохраняйте.

📥 PDF: https://terrytao.wordpress.com/wp-content/uploads/2016/12/linear-algebra-notes.pdf

Читать полностью…

GLM-5.3 без цензуры: вышел EXL3-квант на 3 бита

На Hugging Face появилась uncensored-версия GLM-5.3, квантованная в формат EXL3 под ExLlamaV3. Средняя разрядность 3.04 bpw, веса весят 273 GiB.

В основе лежит полноценная GLM-5.3 от Z.ai. Это MoE на 753B параметров: 256 роутируемых экспертов, из которых 8 активны на каждом токене, плюс один общий эксперт. Отказы сняли правкой весов без файнтюна, изменения описаны в файле CRACK_SURGERY.json. Сам EXL3-квант сделан поверх этой правки.

Качество сжатия измерили. KL-дивергенция против FP8 составляет 0.089, перплексия выросла с 3.302 до 3.440. На tau2-bench агентные метрики почти не просели.

Модель запускали на 8× A100 40GB через TabbyAPI с разбиением слоёв по картам, контекст ограничили 65K токенов.

Есть важная ловушка с tool calling. GLM пишет аргументы инструментов как сырой текст, а парсер glm4_5 в TabbyAPI пытается разобрать каждое значение как JSON. Из-за этого около 70% вызовов в retail-задачах падают, пока парсер не поправишь.

Модель подойдёт тем, кто гоняет большие MoE локально и хочет модель без отказов. Защитных ограничений у неё нет, так что за то, что она выдаёт, отвечает тот, кто её развернул.

https://huggingface.co/Infatoshi/GLM-5.3-UNCENSORED-EXL3-3.0bpw

Читать полностью…