55445
Первый журнал о Data Science | Machine Learning | Big Data | Deep Learning | Neural Networks По вопросам сотрудничества: @v2r8n
В Твиттере появилась теория, что Альтман выпустил пресс-релиз о покупке стартапа io именно сегодня намеренно, чтобы перекрыть собой в поиске новости с прошедшей конференции Google, которая называется точно так же: Google I/O
Представьте, вы тратите 6.5 миллиардов, чтобы пару дней быть в поиске выше конкурента
Nvidia продолжает выступать против запретов на продажу чипов в Китае. Хуанг говорит, что этим Америка делает себе только хуже
FT написали, что Дженсен напрямую назвал такие ограничения «провалом». Он объяснил, что это, фактически, выстрел себе в ногу, потому что этим США только придает сил местным китайским игрокам.
Хуанг говорит, что Америке, наоборот, стоит ускорить распространение их чипов. Иначе весь китайский рынок займут китайские компании, и тогда скорость разработок поднебесной вообще улетит в космос.
К слову, уже сейчас доля Nvidia на рынке Китая сократилась почти вдвое по сравнению с 2021 годом. Nvidia пытается исправить ситуацию, недавно даже объявили, что сделают отдельные более слабые чипы специально для Китая. Но если ограничения не ослабят, это им вряд ли поможет.
OpenAI вошли в азарт покупки стартапов и купили компанию Джони Айва, которая производит ИИ-устройства
Джони Айв – это бывший руководитель отдела дизайна Apple, известный как дизайнер iMac, PowerBook G4, MacBook, MacBook Pro, iPod, iPhone и iPad.
Сейчас он в Apple уже не работает, а несколько лет назад они вместе с Альтманом основали стартап io, который сейчас OpenAI и покупает. За 6.5 миллиардов долларов, кстати. Это крупнейшая покупка стартапа за все время существования. Плюс, кроме наработок, OpenAI получит еще и 55 крутых исследователей, инженеров, физиков и тд из io.
Сейчас говорят, что первые ИИ-девайсы от OpenAI появятся уже в 2026. Обещают, что это будет продукт «качества, которого люди еще не видели». Очень интересный поворот
Mistral только что выпустили новую SOTA среди открытых моделей для программирования
В ней всего 24В параметров, но на SWE Bench она обходит все другие опенсорсные модели с большим отрывом. Среди закрытых тоже обгоняет конкурентов в своем весе: 46% против ~23 у GPT-4.1 и ~40 у Claude Haiku 3.5.
Веса здесь (Apache 2.0), плюс можно пользоваться в API (0.1$/M инпут и 0.3$/M аутпут).
Давно от Mistral не было слышно таких громких релизов 🥖
На Google I/O еще понравилось выступление Сергея Брина
Напоминаем, что после почти пяти лет разлуки он недавно вернулся в Google работать над AI. Сейчас он прикладывает руку почти ко всему мультимодальному в компании + к проекту Veo.
В интервью он сказал, что в Google намерены сделать Gemini первым AGI, и непрерывно над этим работают.
«Я вернулся в Google не из-за гонки, а чтобы стать частью самого значимого прорыва нашего времени. Сейчас никто, кто работает в сфере вычислительной техники, не должен выходить на пенсию»
Через несколько часов начинается Google I/O. Пересказываем слухи о том, что покажут:
1. Несколько новых версий видео и фото генераторов (Veo, Imagen). Будут и быстрые+дешевые, и дорогие+медленные
2. Возможно, генератор видео со звуком
3. Новая версия Gemini с улучшенным ризонингом
Ждем 🍿
Стартап flowith выпустили ИИ-агента, который может работать без ограничения по времени и контексту
Более того: можно запускать неограниченное количество задач (в том числе отложенных) одновременно.
А еще внутри каждой задачи агент сам параллелится: например, может создать 39 суб-агентов и отправить их искать разную информацию в разные уголки интернета, а потом собрать все в один отчет.
Работать все может довольно долго и основательно: контекст каждой задачи – больше 10 миллионов токенов, а количество шагов ризонинга может достигать нескольких сотен или даже тысяч.
Попробовать можно тут (но сервер периодически лежит от нагрузки)
Manus moment 2.0
Воу: Microsoft сделали своего ИИ-ассистента Copilot VS Code опенсорсным
Код будет открыт под лицензией MIT. Разработчики говорят, что исторически VS Code имеет большую ценность именно как опенсорс проект, и они не хотят это терять.
https://code.visualstudio.com/blogs/2025/05/19/openSourceAIEditor
Понедельник! Сейчас в ИИ-гонке затишье, но неделя обещает быть насыщенной. Чего ждем:
1. Gemini Ultra и проект Astra с ИИ-очками от Google. На этой неделе у них крупнейшая анонс-конференция в году, Google I/O. В прошлом году именно на этом мероприятии показали Gemini 1.5 Pro с контекстом в 1млн токенов и Gemini 1.5 Flash.
2. o3-pro или GPT-5. Почти наверняка OpenAI что-то припасли чтобы перетянуть на себя внимание от Google. Вчера некоторые пользователи даже заметили, что Альтман твитнул строку «4+1», но сейчас твит удален.
3. Grok-3.5, который Илон Маск обещает уже вторую неделю.
У Meta черная полоса
Ранее компания потерпела провал с релизом Llama-4, а сейчас стало известно, что откладывается выпуск модели Behemoth. Ее обещали как самую крупную из серии Llama 4 и должны были выпустить в этом месяце, но теперь неясно, увидим ли мы ее вообще.
Во-первых, руководство Meta осталось очень недовольно работой команды Llama, и теперь планирует «изменения в составе». К слову, уже на данных момент по собственному желанию из команды ушли 11 из 14 ключевых ученых, которые работали над ранними версиями Llama.
Во-вторых, Behemoth не соответствует заявленным метрикам. Цукерберг обещал, что когда модель выйдет, то на нескольких тестах побьет передовые LM от OpenAI, Google и Anthropic. Но теперь что-то пошло не так и из-за проблем с обучением Behemoth уже показывает себя не так обнадеживающе.
И это все после того, как Meta фактически обманули пользователей, выпустив на LMSYS не юзер-версию модели, а внутреннюю, затюненную специально под арену (подробнее об этой истории мы писали тут).
Ну в общем, F 😬
OpenAI представили агента-программиста Codex
Это облачный агент, способный выполнять множество задач параллельно. Из возможностей:
➖Может писать новые функции, отвечать на вопросы по коду, исправлять ошибки и предлагать pull request для ревью.
➖ Каждая задача выполняется в отдельной облачной песочнице, предварительно загруженной вашим репозиторием.
➖Есть возможность настраивать поведение агента через файлы AGENTS. md.
Работает это все на модели Codex-1, основанной на o3. Пока раскатали только для Pro-аккаунтов, для Plus обещают скоро.
Пробуем тут: https://chatgpt.com/codex
Data Fest 2025 в гостях у VK — офлайн 24 мая 🤩
Открываем конференцию Data Fest 2025 — в офисе VK. Приходите познакомиться с опытом дата-инженеров и исследователей в направлениях LLM, NLP, MLOps и других. Эксперты VK подготовили секцию докладов о RecSys, Reliable ML и карьере тимлида. Афтепати с розыгрышем призов и нетворкингом прилагается.
📍 Встречаемся 24 мая по адресу: Ленинградский проспект, 39, стр. 79, БЦ Skylight, башня А.
🤗 Регистрация уже открыта.
Количество мест ограничено, поэтому заполняйте анкету внимательно.
О, Kaggle объединились с OpenAI и запускают конкурс по нахождению ранее неизвестных человечеству археологических объектов
Это, кстати, первое в истории Kaggle ключевое соревнование, то есть оно будет специально выделено как главное на платформе. Призовой фонд – 400 тысяч долларов, за первое место заплатят $250,000 (правда наличными только половину, остальное кредитами OpenAI).
Задача – взять открытые данные со спутниковых снимков и карт + любую модель от OpenAI и предложить пайплайн, который сможет выявлять наличие археологических объектов. Если среди найденных объектов окажутся те, которых нет в существующих базах данных, то можете расчитывать на приз.
Для трушных Индиан Джонсов
www.kaggle.com/competitions/openai-to-z-challenge/
Nvidia построит огромный датацентр вместе с ИИ-стартапом Humain из Саудовской Аравии
Компания поставит для этого более 18 тысяч чипов, и не каких-нибудь, а GB300 Blackwell.
Самое интересное, что Humain принадлежит суверенному фонду Саудовской Аравии, то есть по сути – государству. Сегодня совокупные активы фонда оцениваются в 430 миллиардов долларов.
Nvidia видимо решили действовать по-крупному, пока и туда поставки не запретили
DeepSeek выпустили новую статью, в которой поделились большим списком инженерных хаков по обучению и инференсу моделей
Все, что не убивает, делает сильнее. DeepSeek в условиях санкций на оборудование уже собрали целый список того, что помогает им даже при большом дефиците железа содержать свои системы и обучать модели. Ну и, как истинные любители открытости, всеми этими фичами они решили поделиться просто так.
Топ-3:
1. Multi-head Latent Attention. Это метод сжатия KV-кеша, позволяющий радикально сократить объём памяти, необходимый для хранения ключей и значений из всех attention-голов. Идея в том, чтобы вместо хранения всех сырых K/V векторов для каждого хэдa проектировать их в компактный обучающийся латентный вектор небольшой размерности. В итоге вместо квадратичного роста хранимых данных получается линейный.
2. FP8 Mixed-Precision Training и Inference. Инженерная стратегия, которая позволяет при обучении модели одновременно использовать и более легкие числа в формате FP8, и более точные в FP16 / FP22/FP32. Так мы балансируем между производительностью и стабильностью, а затраты и энергопотребление падают почти в два раза.
3. Multi-Token Prediction. Это значит, что вместо генерации по одному токену модель пытается предсказать сразу несколько (например 2–4) следующих токена. Токены-кандидаты генерирует отдельный легковесный слой, а основная модель их просто сверяет с истинным декодингом. Если совпадают – принимаются без дорасчёта. Это дает ускорение инференса до 1.8х без потерь в качестве.
В статье – еще несколько интересных советов (некоторые мы даже уже разбирали во время опенсорса DeepSeek), так что трушным инженерам советуем почитать полностью.
Мир им: строгие запреты на ввоз железа
Они всему миру: детальные открытые советы по оптимизации этого железа
Респект же
Где взять ресурсы для обучения ML-моделей и анализа больших данных?
Все эти сложные задачи можно решить на серверах с GPU от Selectel — на покупку оборудования тратиться не придется, а все ресурсы GPU только ваши.
Преимущества аренды сервера с GPU в Selectel: https://slc.tl/cr2fh
☑️Оптимальный сервер под ваши задачи. Выбирайте из десятка готовых конфигураций или соберите собственную с нужной видеокартой под ваши запросы и бюджет;
☑️Более 20 моделей видеокарт в наличии: от базовой GTX 1080 до профессиональных H100 и А100;
☑️Безопасность хранения и обработки данных. Серверы соответствуют 152-ФЗ и «из коробки» имеют бесплатную защиту от DDoS-атак.
Арендуйте серверы с GPU за пару минут: https://slc.tl/cr2fh
Реклама. АО «Селектел», ИНН 7810962785, ERID: 2VtzqwHGztc
А еще сегодня, возможно, будет что-то новенькое от Anthropic
В 18:30 МСК они проведут стрим под названием «Code with Claude». По некоторым неподтвержденным утечкам, на нем покажут как раз те самые обновленные Opus и Sonnet с глубоким агентским ризонингом.
Смотрим здесь
О, вы такое любите: в NotebookLM скоро добавят видео-обзоры
То есть модель будет генерировать презентацию + рассказ по любому вашему источнику: видео, ссылке, гитхабу, статье, документу и тд.
Пример того, как это будет выглядеть – наверху. Это Google сгенерировали видео-обзор на вчерашнюю Google I/O. Ну симпатично же, да?
Говорят, что юзерам фича станет доступна уже очень скоро, правда первое время – только на английском.
Еще один очень занятный релиз от Google – диффузионная языковая модель Gemini Diffusion
Кратко, в чем суть: вместо генерации токенов один за одним здесь они генерируются в произвольном порядке. То есть берется исходная последовательность текста, затем токены в ней маскируются с определенной веростностью, а модель пытается их угадать (расшумляет, как в диффузии).
Это, во-первых, помогает существенно ускорять процесс. Такая Gemini может генерировать до 2000 токенов в секунду. Это раз в 10-15 быстрее, чем в среднем генерируют хорошо оптимизированные модели.
Во-вторых, в задачах типа математики такой подход к генерации может помочь модели быстро перебирать несколько вариантов решений и двигаться не обязательно последовательно, а в «удобном» порядке. Так что метрики сравнимы с предыдущим поколением моделей Google.
Попробовать пока можно только по запросу, но сам факт таких релизов от Google впечатляет
Google показали на I/O много интересного. Собрали все в один пост:
➖ Новая Veo-3. SOTA-моделька для генерации, которая может генерировать видео со звуками и голосами
➖ Gemini 2.5 Flash с улучшенным ризонингом. Модель уже скакнула с пятой строчки арены на вторую и выбивает очень хорошие метрики на кодинге и математике. Учитывая цены это просто отличные результаты
➖ Перевод речи в Google Meet в реальном времени с сохранением интонаций и голоса собеседника. Пока доступно только с английского на испанский, но обещают раскатать на больше языков
➖ Gemini Ultra тоже вышла, но есть нюанс. Это не модель, а подписка. Стоит 250 долларов в месяц, в нее входит расширенный доступ ко всем моделям гугла, Veo-3, NotebookLM и другие плюшки типа хранилища и премиум ютуба. В общем, все подписки Google в одной
➖ В Gemini 2.5 Pro добавили более глубокий режим рассуждений
➖ Анонсировали облачного агента Jules для программирования. Подключается к GitHub, делает ПР, ревьюит, отвечает на вопросы и тд. Аналог Codex, но дешевле.
Вот как-то так. Неплохая получилась конференция
Ускорит ли онлайн-обучение в топовом вузе ваше развитие в профессии?🤔
Разобраться поможет бесплатный вводный курс онлайн-магистратуры УрФУ и Нетологии «Прикладной искусственный интеллект».
Вводный курс состоит из 5 блоков, которые ответят на основные вопросы о профессии и программе. Вы сможете:
🎓Погрузиться в профессию с нуля. Изучить ключевые задачи и навыки, представить себе рабочий день специалиста.
🎓Составить представление о том, как устроена программа. Посмотреть выступление академического руководителя, изучить примеры заданий и видеолекций.
🎓Разобраться в организационных вопросах. Получить структурированную информацию о необходимых документах, вступительных испытаниях и условиях оплаты.
В курс входят гайды, короткие видеолекции, инструкции и чек-листы → https://netolo.gy
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid: 2VSb5wdQxMe
В приложении NotebookLM теперь можно самому подключаться к сгенерированным подкастам
Приложение начинают раскатывать уже сегодня, скоро можно будет скачать. Туда добавили несколько новых фичей:
➖ Сгенерированные по источникам ИИ-подкасты теперь можно будет скачивать и слушать оффлайн
➖ Источники можно будет шерить напрямую из любых других приложений. Например: Смотрим видео в приложении YouTube -> Нажимаем "Поделиться" -> Выбираем NotebookLM -> Все, видео уже попало в источники
➖ Ну и самое интересное: если вы слушаете подскаст онлайн, вы в любой момент можете тыкнуть "Join" и присоединиться к ИИ-ведущим как гость, чтобы задать вопрос, высказать мнение или что-то уточнить
🤌
Ученые из Google и Кэмбриджа предложили вид модели, которая мыслит образами, а не текстом
Человек часто мыслит образами / картинками / схемами. Особенно, когда речь идет о каких-нибудь математических задачах или алгоритмах. Модельки пока так не умеют, у них весь ризонинг в тексте.
Но попытки научить LM чему-то похожему есть: вот сегодня как раз вышла статья под названием "Visual Planning: Let’s Think Only with Images". В ней исследователи научили модель проходить лабиринты, рассуждая при этом только картинками. Вот как это было:
1. Сначала модели показывали много-много картинок лабиринтов и учили ее предсказывать какой-нибудь любой возможный следующий шаг. Ну, например, подаем картинку агента, который стоит в клетке B. По этой картинке модель должна сгенерировать следующую, где агент стоит на любой из доступных соседних клеток.
2. Затем учили предсказывать уже не рандомный, а правильный следующий шаг. Здесь у нас уже RL (на предыдущем шаге был обычный файнтюнинг). За правильное действие выдаем награду +1, за неправильное 0, за недопустимое -5.
Модель проходит по нескольку картинок за эпизод, собирает награды и многократко обновляет свою политику. В итоге получаем ризонер, который умеет проходить лабиринты, рассуждая без текста.
Самое интересное: на всех тестах VP обходит даже продвинутый Gemini 2.5 Pro think, и не на пару процентов, а в полтора-два раза.
Вот бы с какой-нибудь сложной геометрией такое потестили
huggingface.co/papers/2505.11409
Розыгрыш Machine Learning футболок
В честь выпуска нашего большого конспекта по LLM мы решили запустить розыгрыш 10 футболок для истинных любителей глубокого обучения.
Это лимитированная авторская линейка от Data Secrets. Каждая футболка – целый альманах, на котором любой найдет любимую архитектуру. Гарантирует +100 очков к прохождению собеса или экзамена. Итак, что делать:
➖ Отдать бусты нашему каналу (чем больше голосов, тем выше шанс победить)
➖ Нажать на кнопку "Участвовать"
➖ Ждать итогов 28 мая
P.S. Для всех, у кого нет Telegram Premium, мы скоро обязательно проведем еще один розыгрыш футболок.
Стрим OpenAI через 10 минут. Официально подтверждено: покажут превью агента-программиста Codex (скорее всего доступно будет только в Pro, но все-таки интересно)
https://www.youtube.com/watch?v=hhdpnbfH6NU
Юрист Anthropic использовал Claude для оформления юридических ссылок. В итоге компании пришлось извиняться.
Прошло почти два года с момента громкой истории о том, как в Америке адвокат чуть не лишился лицензии из-за того, что использовал ChatGPT для генерации аргументов. И... ничего не поменялось 😐
Вот только на этот раз на удочку попался не какой-нибудь случайный юрист, а представитель Anthropic. Сейчас компания судится с Universal Music Group по поводу авторских прав на музыку. И для выступления на суде одна из представителей стартапа, Оливия Чен, решила использовать Claude.
Она попросила бота процитировать для ее показаний соответсвующую статью из законодательства, и он, естественно, все выдумал. В итоге Anthropic пришлось извиняться и за своего юриста, и за галлюцинации своей модели. В официальном письме судье они написали, что "это хотя бы была честная ошибка цитирования, а не попытка подделки авторитета".
Сегодня в 18:00 стрим OpenAI для «разработчиков и тех, кто хочет ими стать»
Напоминаем, что уже во вторник пройдет Google I/O, так что, следуя добрым традициям конкуренции, сегодня OpenAI должны показать что-то заслуживающее внимания.
Может что-то связанное с недавней покупкой Windsurf?
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!
Случился коллаб года: Kaggle объединились с HuggingFace и теперь все модели, доступные на HF, можно моментально напрямую запускать в Kaggle Notebooks
Этим можно пользоваться и на одной платформе, и на другой. Например, если вы перешли в карточку модели на HF, то теперь там можно ткнуть на “Use this model” -> “Kaggle”, и сразу откроется ноутбук с подгруженной моделью.
То же самое можно сделать с вкладки HuggingFace на Kaggle по кнопке "Code". Также там будут видны все открытые относящиеся к этой модели ноутбуки других пользователей.
Обещают, что скоро будут и другие интересные фичи