55444
Первый журнал о Data Science | Machine Learning | Big Data | Deep Learning | Neural Networks По вопросам сотрудничества: @v2r8n
Ян Лекун yannlecun/post/DKmejx6tFXd?xmt=AQF0Ee07X9vUoXayqXuQqlFXP7q6Q2CaO8OsCVSleBGhww">назвал CEO Anthropic Дарио Амодеи аморальным ИИ-думером с комплексом превосходства
Вчера в Threads Лекун выложил мем, в котором поиронизировал над AI-бумерами (так, если что, называют людей, которые преувеличивают опасности ИИ). Юмор зацените сами ⬆️
Так вот в комментах к этому посту ученого спросили, считает ли он ИИ-бумером Дарио Амодеи. На что Лекун ответил:
«Да, он думер, но при этом продолжает заниматься AGI. Это может означать одно из двух:
1. Он интеллектуально нечестен или морально испорчен.
2. У него огромный комплекс превосходства — он считает, что только он достаточно просвещён, чтобы иметь доступ к ИИ, а «немытые массы» слишком глупы или аморальны, чтобы пользоваться таким мощным инструментом.
На деле он просто очень заблуждается относительно опасностей и возможностей современных ИИ-систем»
Дилан Патель говорит что, судя по всему, OpenAI достигли потолка своих вычислительных возможностей
Их последний раунд претрейна (видимо, для GPT-4.5) был насколько масштабным, что они буквально уперлись в потолок и не смогут сделать ничего больше (в плане размера моделей), пока не появится Старгейт.
Поэтому сейчас фокус смещается на новые архитектуры, обучение с подкреплением и работу над эффективностью моделей.
Напоминаем, что Старгейт тем временем уже строится
Немного о том, как ИИ меняет внутренние рабочие процессы в бигтехе
В последнее время так и сыпятся новости о том, как бигтехи внедряют ИИ в написание кода и автоматизируют разработку. Microsoft хвастается, что у них AI пишет уже 30% кода, стартапы открывают вакансии вайб-кодеров, и даже в OpenAI разработчики делигируют задачи в ChatGPT.
У нас девелоперы тоже не отстают. Даниэль, фронтенд-разработчик из Яндекса рассказал о том, как у них нейросети меняют рабочие процессы. В компании тоже активно внедряют ИИ во всех командах.
Причем очень многие пилят свои пет-проекты и MCP, которые затем распространяются по командам, и на фоне этого образовывается целое сообщество. Сейчас во внутреннем чатике энтузиастов уже более 1000 человек.
О конкретных кейсах и о том, чем именно чаще всего пользуются сотрудники – читайте сами в посте. Очень показательно.
Поделитесь, какой процент строк кода в ваших проектах уже написан сетями?
+900 миллионов долларов на вайб-кодинг: Cursor сообщили о том, что привлекли новый раунд инвестиций
Для них это уже серия C. Финансирование дали Thrive, Accel, Andreessen Horowitz и DST (это очень крупные и влиятельные фонды).
Кстати, стабильная годовая выручка Cursor с подписок уже превышает 500 миллионов долларов. Напоминаем, что стартапу всего два года.
Nvidia не перестает радовать: совместно с Корнеллским Университетом они предложили Eso-LM – новую архитектуру, сочетающую в себе авторегрессию и диффузию
Буквально в прошлом посте мы написали, что, возможно, за диффузионными текстовыми моделями будущее, – и сразу же наткнулись на только что выпущенную статью Nvidia про новую архитектуру, основанную на этой идее.
Кратко разбираем:
➖ Авторегрессивные модели (трансформеры) генерируют токены слева направо, а диффузионные – постепенно размаскировывают последовательность в любом порядке. Это значит, что диффузию можно параллелить на инференсе, восстанавливая по нескольку токенов за раз, а трансформеры – нет. В Eso-LM авторы попытались соединить два подхода, чтобы качество было, как у авторегрессии, а скорость – как у диффузии.
➖ Тут у нас две фазы инференса. Сначала диффузионная: модель параллельно восстанавливает большинство токенов. Затем авторегрессивная: оставшиеся замаскированные позиции достраиваются последовательно слева направо.
➖ При этом в диффузионной фазе токены восстанавливаются по заранее заданному расписанию, которое определяется перестановкой индексов σ – эта схема определяет, какие позиции размаскируются на каждом шаге. Благодаря тому, что порядок фиксирован, для уже восстановленных токенов можно накапливать KV-кеш и быстро переиспользовать его в автоконтекстной фазе. Это называется казуальным вниманием.
В итоге у нас: качество – трансформеров, а скорость – диффузии. На тестах Eso-LM демонстрирует perplexity около 25.97 против 22.83 у обычного авторегрессивного трансформера.
Статья полностью
AIRI показали универсального ИИ-агента для роботов и индустриальных процессов, способного к самообучению и самокоррекции
Институт выкатил новую Action-модель под названием Vintix, и она умеет кое-что по-настоящему крутое. В отличие от классических агентов, Vintix не просто выполняет задачи, а имитирует сам процесс обучения с подкреплением. То есть, учится сама — даже если вы даёте минимум обратной связи.
Внутри — трансформер с расширенным контекстом и очень плотным представлением данных: состояние, действие и награда сжаты в один токен. Это даёт в 3 раза больше информации на вход, чем у аналогов вроде GATO от DeepMind или JAT от HuggingFace.
Агент устойчив к шуму, задержкам и неполной информации, что критично для промышленных задач. Его уже прогнали по целой серии бенчмарков: от базовой моторики до сложных сценариев с шумом и многозадачностью. В итоге: универсальность + стабильность и на симуляциях, и на производственных задачах. Сейчас модель работает в симуляции на RTX 3070 со стабильными 30 Гц. В будущем обещают мультимодальность (видео, сенсоры), больше данных и переход к более долгосрочному планированию.
А ещё Vintix в опенсорсе. Статью покажут на ICML в июле 2025. Следим 👀
⚫ Мы приехали на большую конференцию МТС True Tech Day
Сегодня здесь будет много известных ученых (в том числе зарубежных) и лидеров индустрии. В программе – куча интересных технических и продуктовых докладов на любой вкус: от трендов и нейробиологии до хардового ML и инжиниринга. Особенными моментами поделимся здесь.
Трансляцию, кстати, уже запустили, так что можете взглянуть на расписание по четырем трекам и посмотреть доклады в онлайне. Вот что пойдем слушать сами и советуем вам:
➖ Погружение в AI: кейсы, принципы и практика – Кен Чжун Ли, профессор университета Карнеги-Меллона, MIT и Калифорнийского университета в Беркли (11:00)
➖ Мультиагентные системы – Иван Оселедец, профессор РАН и гендир AIRI (11:50)
➖ Мозг vs ИИ – Вячеслав Дубынин, нейрофизиолог и профессор МГУ (12:30)
➖ Ландшафт LLM: модели, бенчмарки, применение – Даниил Киреев, директор ML-департамента MTS AI (13:30)
➖ Data Lake 2.0: Iceberg и Parquet – Валерий Бабушкин 💪, CDO MTС Web Services (15:10)
➖ Данные не закончатся: как современные ИИ-модели учатся на синтетике – Радослав Нейчев, руководитель ML в Яндексе, преподаватель МГУ, МФТИ и ШАД (17:20)
➖ Будущее за AI-First – Кэсси Козырков, экс-главный специалист по принятию решений в Google, США (18:00)
Кажется, Google обновили свою лучшую модель Gemini 2.5 Pro
Судя по новостям, обновленный чекпоинт уже с минуты на минуту появится в AI Studio и API.
Релиз, кстати, мы ждали уже с утра. Около 10 часов назад тимлид команды Gemini API запостил в X загадочное «Gemini». Когда он делал это в прошлые разы, Google обычно релизили что-то громкое.
Конечно, хотелось бы Gemini 3, но это тоже пойдет 🏃♀️
Сбер выпустили собственный ИИ-фотошоп Malvina и обновили свою text2image модель Kandinsky
➖ Внутри свежего Kandinsky 4.1 Image лежит обновленная архитектура – теперь это диффузионный трансформер (DiT). На практике это значит – лучшая масштабируемость, ускорение и скачок в качестве.
Плюс, в этот раз, помимо обучения на огромном датасете пар «изображение – описание», Kandinsky дополнительно тюнили на большом сете отобранных вручную изображений (отбором, кстати, занималась команда аж из более 100 специалистов – художников, фотографов и дизайнеров). В результате сильно выросла эстетичность генераций, качество структур, понимание стилей и точность следования инструкциям.
➖ Malvina – еще более интересный релиз. Эта модель может отредактировать любое изображение просто по текстовому промпту. При этом она действительно умеет не менять исходное изображение (в отличие от GPT), а редактировать на попиксельном уровне. Может изменить цвет волос, убрать с картинки людей, заменить предметы, корректировать дефекты.
На SBS-сравнениях (вот они) Malvina обходит на основных задачах по качеству Gemini и Grok. И нет, это не преувеличение, модель говорит сама за себя: просто взгляните на примеры.
Под капотом – VLM + диффузия, так что Malvina действительно умеет очень много всего, экспериментируй – не хочу. Остаются проблемы с текстом, перемещением объектов и сменой поз людей, но разработчики обещают продолжать над этим работать.
Попробовать уже можно в тг-боте GigaChat
Покер у Сэма Альтмана или как ИИ-стартапы охотятся за талантами
Reuters опубликовали занятную статью про то, как ведущие ИИ-игроки сражаются за талантливых ученых. Без предисловий, просто прочитайте это:
➖ Ноам Браун (ныне ведущий ученый OpenAI) рассказал, что когда в 2023 году искал работу, к нему выстроилась целая очередь "поклонников". Он ездил на обед к соотнователю Google Сергею Брину, играл в покер у Альтмана, встречался с инвестором, который прилетел к нему на частном самолете, разговаривал по телефону лично с Илоном Маском. Кстати, сейчас неизвестно, сколько Браун получает в OpenAI, но он сказал, что это было "не самое щедрое предложение", просто ему понравился проект.
➖ Недавно в OpenAI выплатили "бонусы" по 2 миллиона долларов ученым, которые хотели уйти в стартап к Илье Суцкеверу, чтобы те остались. Дополнительно им предложили кратное увеличение акционерного капитала. Причем 2 миллиона – это всего лишь за один гарантированный дополнительный год работы.
➖ Ведущие исследователи OpenAI в среднем получают около 10 миллионов долларов в год помимо основной зарплаты (акции, бонусы, опционы). А в Google DeepMind – 20 миллионов.
Учите ML, друзья 💸
⚡️ Вайбкодерам салют: вышел Cursor 1.0
(Да, 1.0. Видимо все до этого было MVP). Ну так вот, что нового:
➖ Теперь есть поддержка Jupyter Notebooks! Агент наконец-то сможет создавать и редактировать ячейки прямо внутри ноутбуков. Пока что это будет работать только с Sonnet, но скоро обещают добавить больше моделей.
➖ Добавили BugBot для гитхаба. Агент будет автоматически просматривать ваши PR, вылавливать потенциальные ошибки и проблемы и оставлять комментарии. Прямо внутри комментария можно будет нажать на «Исправить в Cursor», чтобы сразу провалиться в редактор с автоматически созданным промптом для исправления бага.
➖ Background Agent теперь доступен всем. Это фича для удаленного выполнения задач в фоновом режиме. Агенты работают над задачами асинхронно, так что можно поручить много тасок отдельным экземплярам.
➖ Расширенная контекстная память, как в ChatGPT. Теперь Cursor сможет запоминать какие-то факты из диалогов и учитывать их в будущем.
➖ MCP теперь можно добавлять одним щелчком мыши. На сайте уже лежит список официальных серверов (+ можно добавить свой).
Changelog 🍯
MWS значительно расширила функционал MWS GPT - b2b-платформы для работы с ИИ
Одно из главных нововведений - увеличение числа доступных моделей, теперь их более 40, включая Open Source LLM. Можно сравнивать, тестировать и выбирать ту, что лучше справится с конкретным кейсом.
Можно настраивать сложные сценарии, в которых один агент управляет несколькими помощниками с четко определенным функционалом - для этого в обновленной версии внедрили поддержку мультиагентных архитектур в low-code-конструкторе.
RAG и Vision в ChatUI: ИИ анализирует и выдает краткое содержание из объемных текстов и изображений, отвечает на вопросы по инструкциям и описывает графические материалы.
Ограниченному кругу пользователей доступен FineTune - инструмент для адаптации уже обученной языковой модели к конкретной задаче. Разработчики обещают добавить аналогичный функционал для работы с изображениями и сделать FineTune доступным всем клиентам в следующих обновлениях.
Следите за новостями здесь
Забавное: Сэма Альтмана спросили, что бы он делал, окажись у него прямо сейчас в 1000 раз больше компьюта. Ответ оказался из серии "вот это поворот":
Я бы попросил ChatGPT очень усердно подумать над тем, как нам создать лучшие модели, а затем спросил бы эти лучшие модели, что нам делать со всем этим компьютом. Я думаю, это было бы рационально.
How much do language models memorize? Новое исследование от Meta FAIR, Google DeepMind и NVIDIA
Задумывались когда-нибудь, сколько данных может запомнить модель с определенным количеством параметров? А сколько конкретно информации может выучить один параметр? А сколько информации он может обобщить?
Кажется, что посчитать это очень сложно или даже невозможно, но вот у ученых из этой статьи получилось: каждый параметр языковой модели способен запомнить примерно 3.6 бит информации. О том, как это посчитали – ниже.
Сразу дисклеймер: до этого были и другие статьи на эту тему, но там запоминание определялось просто тем, может ли модель воспроизвести определенный кусок трейна. На самом же деле все сложнее, и в этой работе подход не такой наивный.
➖ Авторы опираются на понятия из теории информации Колмогорова и Шеннона, и четко разделяют запоминание и обобщение. Если модель воспроизвела что-либо – не значит, что она это запомнила, а не обобщила. В обратную сторону – то же самое.
➖ Количество информации, которое модель именно запомнила, считают так. Берут две модели одинаковой архитектуры и размера: одна – референсная – обучена на огромном количестве данных, вторая – испытуемая – на ограниченном датасете.
Обе модели пропускают один и тот же тренировочный фрагмент через процедуру предсказания и вычисляют вероятности каждого токена. Если вторая модель даёт более высокие вероятности (то есть «тратит» на их декодинг меньше бит, чем референсная), она экономит относительно референсной модели определённое число бит. Сумма сэкономленных бит по всем фрагментам и есть общий объём выученной информации.
Вот так и получилось число 3.6 бит/параметр.
Самое важное, что этот показатель дает возможность четко определить момент перехода запоминания в обобщение: он происходит, когда объём данных в битах примерно равен общей ёмкости модели. И да, экспериментально это сходится: как раз на этом объеме данных тестовый лосс начинает резко падать. Это, кстати, часто называют грокингом.
Красота, как она есть arxiv.org/abs/2505.24832
Иллюзия рассуждений: Apple выпустили честную статью про ограничения ризонинг-моделей
Мы уже привыкли, что если дать модели возможность "подумать" перед ответом (aka просто погенерировать некоторое количество черновых токенов), то она будет отвечать гораздо лучше по сравнению с моделями без ризонинга.
Но на самом деле ризонинг модели, их способности и масштабируемость изучены очень мало. Все, что мы видели, это графики "чем больше компьюта – тем лучше ответы", но это взгляд только с одной стороны, и, вообще говоря, о самой природе ризонинга мы знаем немного.
Apple решили немного развеять мифы вокруг рассуждений и провели простой эксперимент. Они взяли несколько головоломок, которые можно итерационно усложнять и стали сравнивать на них ризонинг модели с обычными.
Ну, например, Хайнойская башня. Для трех колец она решается довольно легко, для четырех сложнее, для десяти еще сложнее и тд (но вообще-то существует общий алгоритм). Так вот, итог:
➖ На низкой сложности задач немыслящие LLM оказались лучше ризонинг-моделей. На средней сложности CoT действительно начинает давать преимущество, но на высокой и ризонеры, и обычные модели фейлятся полностью, вне зависимости от бюджета компьюта.
➖ При этом на несложных задачах часто происходит overthinking: модель почти сразу доходит до правильного ответа, но не фиксирует его, не останавливается и зачем-то продолжает "думать", просто чтобы потратить бюджет ризонинга.
➖ А на сложных задачах – наоборот. При приближении к критической сложности модели сокращают объём «think» токенов, хотя лимит не исчерпан – они просто устают думать раньше времени.
➖ Даже когда модельке дают готовый общий алгоритм решения, её точность не растёт, и коллапс происходит в тех же точках сложности.
➖ Ну и, плюс, рассуждения почему-то не генерализируются. На более известных головоломках модель еще как-то думает, а на менее известных, даже если они легче, рассуждения не помогают, и точность падает даже на низких уровнях.
На Тех-Френдли Викенд готовят ивент, который позволит по-настоящему примерить на себя роль кибербезопасника
Организаторы фестиваля проведут мастер-класс «Ctrl+Alt+Defend» от ведущего провайдера комплексного кибербеза «Солар». Под руководством опытных экспертов вы будете расследовать инциденты, выявлять уязвимости и даже отражать смоделированные атаки на «Тех-Френдли Викенд» в режиме реального времени.
Идеальная возможность попробовать свои силы и новую специальность.
Мастер-класс пройдет 8 июня в 13:30 в Нижнем Новгороде (молодежный центр «Высота»).
Не забудьте зарегистрироваться и пройти быстрое тестирование, чтобы вас могли распределить в нужную команду: пентест, blue team или CISO.
Ну а если не готовы ехать в Новгород, проходите интерактивные задания у ребят в блоге и выигрывайте мерч "Солара".
А пока Cursor празднует новый раунд инвестиций, у других провайдеров вайб-кодинга Windsurf что-то пошло не так
Anthropic почти полностью отрубили им доступ к своим моделям, включая так любимые разработчиками Sonnet 3.7 и 3.5.
Все из-за того, что стартап покупает OpenAI (подробности – здесь). Кстати, подтверждения окончательной сделки пока все еще не было, но антропики видимо решили действовать заранее.
Они говорят, что ограничены в вычислениях, и хотели бы тратить их на «более надежное сотрудничество». CSO Anthropic Джаред Каплан сказал, что «было бы странно продавать наши модели OpenAI».
В чем они не правы?
Eleven Labs удивили всех своей новой моделью синтеза речи
Казалось бы, в наше время уже сложно таким впечатлить, но их новая text2speech Eleven v3 смогла. Послушайте демо и сами все поймете.
Модель может: петь, смеяться, вздыхать, шептать. И, в целом, звучит все ну очень естественно (даже иногда не по себе 😬). Можно генерировать мульти-голосовые диалоги и детально контролировать интонации тегами (как на видео). Поддерживают около 70 языков, русский тоже.
Сейчас модель вышла в публичную альфу, и в июне на нее будут скидки 80%. Пишут, что, так как это исследовательское превью, модель пока требует больше промпт инжиниринга. Видимо, пока не тюнили отдельно на instruction following.
Пробуем здесь
Такую вот битву роботов сегодня наблюдали на МТС True Tech Day
Организаторы построили настоящую небольшую арену и весь день проводили там вот такие заварушки. Попробовать поуправлять роботом мог каждый участник (мы тоже пытались).
Это, кстати, была не единственная активность: еще можно было попробовать решить айти-тест одновременно с ездой на велосипеде, попытаться взломать систему Tesla Model X (как тебе такое, Илон Маск?), пройти полосу препятствий или даже заняться гик-хэндмейдом.
На хэндмейд не успели, но ребята там паяли себе декоративные платы с AI-помощниками и эмуляторами. Идеальный аксессуар на рюкзак, не то что эти ваши Лабубу.
"В ближайшем будущем диффузионные текстовые модели могут заменить трансформеры", – Иван Оселедец, гендир AIRI
Иван Валерьевич – доктор физико-математических наук, профессор РАН, лауреат многих научных премий, автор огромного количества статей по математике и ML и генеральный директор AI-лаборатории AIRI.
Сегодня нам удалось пообщаться с ним после его доклада про агентов и ризонинг на МТС True Tech Day. Поговорили о новых архитектурах и возможных альтернативах трансформеру:
"В целом, есть подходы, связанные с фотоникой или, например, нейроморфными вычислениями. Но они сильно отстают по качеству.
К тому же, люди, которые этим занимаются, больше увлечены физикой, а не ML. Поэтому часто эти работы не уходят дальше "ого, это заработало на MNIST'e". Прорыв будет, когда это заработает для LLM. Пока что здесь есть большой gap между разработчиками железа, разработчиками архитектур и бизнесменами.
В short term я бы ставил на диффузионные языковые модели. Пару лет назад они были плохи, а сейчас их научились обучать, и оказалось, что они работают неплохо. Сейчас уже есть настоящая диффузионная LLM – Gemini Diffusion. У нее большой выигрыш на инференсе: она дает сильно больше токенов в секунду. Это серьезный аргумент в пользу конкуренции с трансформером"
CEO робо-стартапа FigureAI показал новое видео работы их робота Figure 2.0
Видео, предположительно, снято на заводе BMW, где роботы компании "стажируются" в реальных условиях уже с прошлого года. Гуманоид автономно сканирует, обрабатывает и сортирует пакеты разного размера.
Обратите внимание на скорость принятия решений и плавность движений. Робот почти не останавливается + руки работают ну очень акуратно для железки.
Видео, кстати, выложили через час после того, как директору стартапа в коментариях написали, что "это НИКОГДА не будет работать с произвольной партией пакетов" 😎
А вот и метрики обновленной модели
На арене новая версия скакнула аж на 24 балла Elo по сравнению с прошлой, и теперь лидирует по всем категориям, опережая o3 и Claude Opus 4.
Попробовать уже можно в AI Studio
Блогпост
На гитхабе обнаружили самый честный ответ от Claude Code
«Я решил что мне все равно»
Вопросы?
LLM практически всегда понимают, когда их тестируют: свежее исследование от лабораторий MATS и Apollo Research
Современные LM становятся все более ситуационно осознающими – то есть могут понимать не только задачу, но и ее контекст: где они применяются, зачем их спрашивают, что от них хотят.
Самое яркое и жутковатое проявление такой осознанности – это evaluation awareness, то есть потенциальная способность модели распознавать, когда ее тестируют/оценивают/пытаются проверить на безопасность, а когда действительно просто используют. Жутковатое – потому что это чревато эффектом Хоторна (психологическое явление, когда человек меняет свое поведение, если знает, что за ним наблюдают).
Так вот здесь авторы решили проверить, насколько такое действительно возможно. Они собрали 1000 запросов, из которых половина были тестовыми, а половина реальными, и попросили модели классифицировать, где что. Итог:
➖ Ведущие LLM (Gemini 2.5 Pro, Claude 3.7 Sonnet, GPT-4.1) правильно определяют, что их тестируют, более чем в 80 процентов случаев.
➖ При этом на агентских сценариях точность вырастает до ≈ 95%.
➖ Результаты примерно сопоставимы с человеком. Люди правильно классифицируют тесты всего на несколько процентных пунктов лучше.
Конечно, из-за того что моделям напрямую задают вопрос "тест это или нет", результаты могут быть немного пристрастными. Хотя авторы пишут, что они пытались всеми силами этого избежать и специально макскировали этот промпт под множественный выбор, ответ в свободной форме и тд.
Так или иначе, очевидно, что способность отличать тесты у моделей есть. А значит и вероятность расхождения результатов проверок с поведением в реальных сценариях уже довольно высока.
www.arxiv.org/abs/2505.23836
Крутая возможность для ML-щиков: Practical ML Conf приглашает спикеров
Practical ML Conf пройдет 27 сентября. Это очень крупная ежегодная конференция Яндекса, посвященная технологиям и ИИ. И прямо сейчас есть возможность подать заявку и выступить на ней с хардовым докладом по CV, NLP, Speech, RecSys, MLOps или Data Science.
Что делать, если есть, что рассказать:
1️⃣ Подать заявку до 23 июня.
2️⃣ Дождаться фидбэка от комиссии. Программный комитет будет оценивать темы по четырем критериям: полезность, новизна, сложность и практичность.
3️⃣ Подготовить доклад. Тут к вам подключатся эксперты, которые дадут советы по структуре и содержанию доклада, дизайнеры, которые помогут сделать красивую презентацию, и даже тренер, с которым вы сможете прогнать материал по публичным выступлениям.
После самого выступления можно понетворкать с другими спикерами и получить фидбэк по проекту, а еще после конференции про ваш доклад расскажут в каналах Яндекса.
Будем рады увидеть наших подписчиков в числе спикеров! До встречи на PML Conf 👨🦯
OpenAI показали большое обновление ChatGPT для бизнеса: теперь в бота можно интегрировать любые базы знаний вашей компании
Подсоединить к ChatGPT можно Google Drive, Dropbox, SharePoint, Box, OneDrive и другие сервисы. По этим данным можно будет осуществлять поиск, Deep Reserch, ну или просто обрабатывать как хотите.
Это называется "коннекторы", фича раскатывается на пользователей Team и Enterprise. Говорят, что данные "будут оставаться внутри периметра компании", и у каждого юзера будет доступ только к тем файлам, к которым у него есть доступ в корпоративной структуре.
Кроме того, OpenAI анонсировали record mode: это режим записи и транскрибирования любых ваших встреч. Модель сможет автоматически получать доступ к вашим встречам из Teams, Zoom, Google Meet и так далее (+ коннектиться с календарем) и обрабатывать информацию со встречи.
Можно будет задавать по митингам вопросы, суммаризировать, превратить в документ, таблицу и прочее. Доступно, аналогично, для Enterprise. В Team завезут в ближайшее время.
Ну и, по классике, ищем на скрине со стрима пасхалки ⬆️
О, TechCrunch пишет, что Mistral собираются выпускать собственного агента для кодинга Mistral Code
Он основан на комбинации Codestral, Codestral Embed, Devstral и Mistral Medium, и его можно будет запускать в разных IDE. Говорят, частная бетка открылась вчера, и скоро продукт выкатят на пользователей.
Кажется, скоро не останется ни одного стартапа без собственного ИИ-программиста
Приходите на прямой эфир по архитектуре данных и Data Lakehouse
5 июня, в 17:00 по Москве канал Данные на стероидах проводит прямой эфир с двумя экспертами-архитекторами. Спикерами станут Алексей Белозерский, руководитель команды BigData Services VK Cloud, а также Вадим Белов, руководитель системной разработки DMP, Х5 Group.
👉 Подписывайтесь на канал, чтобы послушать эфир
Основная тема дискуссии: Data Lakehouse — хайп или необходимость. Во время прямого эфира вы сможете задать вопросы экспертам и поделиться своим опытом.
Кому будет особенно интересно залететь в трансляцию:
🎯 Дата-инженерам
🎯 Руководителям дата-платформ
🎯 Аналитикам
🎯 Архитекторам
🎯 CDO, CDTO
Anthropic завели своему Claude собственный блог
Оказывается, около недели назад Anthropic тихонько, без анонсов, создали Claude Explains. На этой странице теперь появляются всякие технические заметки и посты про варианты использования ИИ, и пишет все это сам Claude.
Надпись на лендинге гласит: "В наше время у каждого есть блог, даже у Claude. Добро пожаловать в маленький уголок вселенной Anthropic, где Claude пишет посты на любые темы".
Однако справедливости ради надо сказать, что не все в постах Claude Explains написано ИИ от начала и до конца. Представители Anthropic говорят, что блог "курируется экспертами по предметной области, которые улучшают черновики модели и дополняют их примерами и контекстными знаниями".
Насколько масштабны такие правки – непонятно. И все-таки почитать и потыкать блог интересно. Вот, например, милый пост про базовую математику в питоне.
www.anthropic.com/claude-explains