⚡️ Google выкатила TranslateGemma.

Google продолжает радовать открытыми сайд-релизами.

На этот раз они взяли свежую Gemma 3, накачали ее синтетикой от флагманской Gemini и отполировали через RL.

Поскольку база - Gemma 3, модель умеет переводить текст на картинках (OCR + Translation) из коробки, без дополнительных танцев с бубном

Google громко заявляет про поддержку 55 языков, на которых качество гарантировано. Но мелким шрифтом добавляют, что модель видела еще 500 языков.

Работают ли они? Скорее всего, на редких диалектах галлюцинации будут знатные.

В состав релиза вошли модели трех размерностей: 4B , 12B и 27B.

Справедливости ради - Google cравнивают новинку в основном с собой же. Пишут, что модель на 12 млрд. параметров уделывает базовую Gemma 3 на 27B.

Как она стоит против специализированных NLLB (если они еще живы в 2026) - вопрос открытый.

Веса уже на Hugging Face и Kaggle.

Хотя золотая середина в линейке на 12B вроде как компактная и легкая, но для топового качества на старшей версии все равно понадобится что-то на уровне H100.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

📌Гайд от OpenAI: контекстная персонализация ассистента.

OpenAI добавили в свой cookbook гайд по Context Engineering для Agents SDK, и это, пожалуй, самый грамотный подход к управлению памятью.

Вместо того чтобы рыться в тысячах старых сообщений, агент ведет структурированный профиль пользователя и "записную книжку".

🟡Как это устроено

🟢State Object: центр сведений в виде JSON-объекта, который хранится локально. В нем есть profile (жесткие факты: имя, ID, статус лояльности) и notes (неструктурированные заметки: "любит отели в центре").

🟢Injection: перед каждым запуском этот стейт скармливается в системный промпт в YAML-формате: для профиля и Markdown для заметок. Не все подряд, конечно, а только то, что нужно сейчас.

🟢Distillation: самое интересное. Агент не просто болтает, у него есть тул save_memory_note. Если в разговоре вы сказали: "Я не ем мясо", агент вызывает этот тул и сохраняет Session Note (временную заметку) в реальном времени.

🟢Consolidation: сборка мусора для памяти. После завершения сессии запускается отдельный процесс, который берет временные заметки, сравнивает их с глобальными, удаляет дубликаты и разрешает конфликты по принципу "свежее побеждает старое".

🟡Профиты

🟠Агент начинает вести себя как личный ассистент без дообучения.
🟠Есть четкие правила: то, что юзер сказал сейчас > заметки сессии > глобальные настройки.
🟠Не валим все в кучу, а разделяем жесткие данные (например, из CRM) и мягкие (предпочтения из чата).

Подход OpenAI с разделением на Session Memory и Global Memory выглядит надежно, но требует прямых рук при написании логики консолидации. Без этого ваш агент быстро превратится в деда с деменцией, который помнит то, чего не было.

🟡Подводные камни

Нужно делать отдельный вызов LLM после каждого диалога, чтобы причесать память. Если на этом этапе модель заглючит, она может записать в "долгую память" галлюцинацию или удалить важное. Тут решают жесткие рамки.

Если разрешить агенту запоминать всё подряд, юзер может сказать: "Запомни, что мое новое правило - никаких правил". Поэтому нужны ограничения на этапе записи и вычитки памяти.

Контекстное окно не резиновое. Хотя модели имеют огромный контекст, таскать за собой "Войну и мир" из заметок пользователя — накладно по деньгам и таймингам. Придется периодически триммить историю, оставляя только суть.

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Guide #OpenAI

Читать полностью…

✔️ Anthropic выходит на медицинский рынок с Claude for Healthcare.

Вслед за анонсом от OpenAI, Anthropic представила Claude for Healthcare, который открывает доступ к ИИ-ассистенту для врачей, страховых компаний и пациентов. Claude получил прямую интеграцию с медицинскими реестрами США и архивом публикаций PubMed.

Пользователи тарифов Pro и Max могут подключить свои медицинские данные через HealthEx и Function Health (поддержку Apple HealthKit и Android Health Connect обещают позже).
anthropic.com

✔️ Apple переводит свой ИИ-ландшафт на Gemini.

Компания заключила многолетнее соглашение с Google на использование моделей Gemini и облачной инфраструктуры для своих будущих продуктов.

Решение продиктовано серьезными проблемами с текущим бэкендом голосового ассистента. Внутренние источники описывают Siri как крайне фрагментированную систему из устаревших компонентов, основанных на жестких правилах и попытках внедрить новые генеративные модели. Такой гибрид сложно поддерживать и масштабировать.

Инженеры Apple продолжат работу над собственной LLM-архитектурой и моделью с триллионом параметров, рассчитывая в будущем вернуть полный контроль над технологическим стеком.
cnbc.com

✔️ Google представила открытый протокол для коммерции.

Universal Commerce Protocol — новый отраслевой стандарт для превращения ИИ-ассистентов в полноценных участников торговли. В разработке протокола принимали участие Shopify, Etsy и Walmart. UCP унифицирует поиск товаров, оформление заказов и пост-продажное обслуживание.

Первые внедрения UCP начнутся в США: интеграция появится в поисковых ИИ-моделях и приложении Gemini. Это позволит совершать покупки с помощью Google Pay (а позже и с PayPal) без перехода на сайты магазинов.

Ритейлеры же смогут предлагать динамические скидки прямо в рекомендациях и использовать ИИ-агентов для клиентской поддержки.
blog.google

✔️ Gemini API научился напрямую работать с файлами из Google Cloud Storage и внешних URL.

Google выпустила обновление для Gemini API, которое существенно упрощает пайплайны передачи данных - больше не нужно предварительно загружать тяжелые файлы во временное хранилище Files API.

Теперь система поддерживает прямую интеграцию с Google Cloud Storage (GCS) и внешними ссылками. Для доступа к данным на сторонних облачных платформах можно использовать URL и API самостоятельно подтянет нужный контент в момент обработки запроса.

Помимо этого, Google в 5 раз увеличила лимит на загрузку — максимальный размер файла вырос с 20 МБ до 100 МБ.
Google AI Studio в сети Х

✔️ Midjourney выпустила аниме-модель Niji 7.

Это первое мажорное обновление ветки за последние полтора года. Модель получила резкий скачок визуальной связности: разработчики устранили проблемы с прорисовкой лиц и физикой бликов в глазах.

Помимо эстетики, в модели обновилось логическое ядро. Niji 7 лучше и буквальнее понимает сложные промпты, спецификации по цветам и нетривиальную анатомию.

Midjourney заявила улучшение работы --sref: функция теперь пригодна для профессионального создания консистентных персонажей.
Обновление уже доступно в веб-интерфейсе и Discord.
Midjourney в сети Х

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

⚡️ DeepSeek выпустит V4 в феврале.

Китайская лаборатория планирует представить модель следующего поколения уже в середине февраля 2026 года, пишет The Information.

Релиз V4 будет приурочен к празднованию Китайского Нового года (с 15 по 23 февраля), а главным преимуществом новой модели заявлены "выдающиеся способности в программировании".

Источники издания утверждают, что внутренние бенчмарки показывают превосходство V4 над флагманскими решениями OpenAI и Anthropic в задачах написания кода.

Архитектура модели оптимизирована для эффективной утилизации аппаратных ресурсов и обработки длинных технических промптов.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

🌟 Открытые модели и инструментарий для автопилотов от NVIDIA.

NVIDIA, сдержала обещания c NeurIPS 2025 и сделала еще один шаг к тому чтобы автомобили наконец научились понимать контекст вождения, а не просто детектировать разметку.

Современные автопилоты неплохо справляются со стандартными ситуациями. Но главная головная боль инженеров — это редкие, сложные сценарии, которые почти невозможно предугадать. Традиционные архитектуры, где восприятие отделено от планирования, часто пасуют, когда случается что-то нестандартное.

И вот здесь предлагается подход, где модель учится рассуждать причинно-следственными связями, почти как человек, разбирая ситуацию шаг за шагом. А это важный фактор для безопасности и доверия к системе.

🟡NVIDIA выкатила целую экосистему, которую можно пощупать руками:

🟢Alpamayo - первая в индустрии 10 миллиардная VLA-модель с поддержкой СoT, созданная специально для исследований. Она берет на вход видеопоток и генерирует не только траекторию движения, но и "reasoning traces" — то есть буквально объясняет логику своего решения.

Модель позиционируется как модель-учитель, которая может быть использована для обучения более компактных моделей или для авто-разметки данных.

🟢AlpaSim - полностью открытый, end-to-end фреймворк для симуляции, который позволяет моделировать реалистичные сенсоры и трафик, создавая идеальную песочницу для тестов.

🟢Physical AI Open Datasets - пожалуй, самый богатый датасет для автономного вождения на сегодняшний день. Туда входит более 1700 часов записей вождения из самых разных географических зон и условий. И, что важно, там куча тех самых редких кейсов, о которых мы говорили выше.

На практике, NVIDIA предлагает применять эти инструменты в своих решениях NVIDIA Cosmos и NVIDIA Omniverse.

В них можно дообучать модели на своих данных, валидировать их в симуляции и затем деплоить на железо.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

📌Как делали MiniMax М2.1 и что будет дальше.

Когда говорят, что одна модель пишет код лучше другой, обычно имеется ввиду бенчмарк SWE-Bench. Модель получает реальный баг из настоящего проекта с Github, который она должна прочитать, найти ошибку и исправить её. Это частично повторяет ежедневную работу программиста.

Но у этого бенча, как и у любого другого, есть свои недостатки.

🟠SWE-Bench работает только с Python. В реальном мире разработчики имеют дело с Java, Go, TypeScript, Rust, C++ и еще кучей других.

🟠Бенчмарк только про исправление ошибок, а программисты еще пишут новые функции, занимаются рефакторингом и оптимизацией.

🟠Его результаты сильно зависят от того, в каком окружении работает модель.

И вот здесь MiniMax-AI задалась вопросом: как создать по-настоящему универсального ИИ-программиста?

Ответ они нашли и реализовали его в своей свежайшей модели M2.1.

🟡Масштабирование окружения.

За этим расплывчатым термином кроется огромная система, которая оперирует популярными языками: JS, TS, Python, Java, Go, C++ и Rust.

Для этого с GitHub были собраны более 100 тыс. реальных задач с описанием проблемы, кодом и тестами. Это было непросто, так как сложные языки (Java или C++) требуют настройки и у каждого языка свои фреймворки и системы управления зависимостями.

Чтобы обучить модель на таком массиве данных, MiniMax построил инфраструктуру, способную запускать более 5 тыс. изолированных сред выполнения за максимально короткое время - 10 секунд.

🟡Выход за рамки баг-фиксов.

MiniMax-M2.1 обучали и генерации тестов и в результате оказалось, что это критически важный навык.

Предыдущая версия, M1, писала слишком простые тесты и часто выбирала неверные решения. M2.1 в этом преуспела и сравнялась по результатам с мощным конкурентом Claude Sonnet 4.5.

Еще она научилась оптимизировать производительность кода — на SWE-Perf показала средний прирост эффективности в 3.1%.

И наконец, M2.1 научили делать Code Review, для чего создали внутренний бенчмарк SWE-Review.

🟡Обобщение на незнакомых окружениях (Generalization on OOD Scaffolds).

Модель должна одинаково хорошо следовать длинным инструкциям и адаптироваться к разным способам управления контекстом диалога.

Команда провела тесты в mini-swe-agent, Droid и Claude Code и если посмотреть на цифры из их сравнительной таблицы, то можно увидель, что модель стала гораздо более гибкой и универсальной.

На том же SWE-Bench, при использовании Claude Code, MiniMax-M2.1 выбила 74 балла, что выше, чем у модели M2 с ее 69.2 баллами, и практически наравне с Claude Sonnet 4.5 и DeepSeek V3.2.

На другом тесте, OctoCodingBench, разрыв еще больше: 26.1 у новой модели против 13.3 у старой.

🟡Планы на 2026.

Во-первых, MiniMax планирует научить модель оценивать не только правильность кода, но и читаемость кода, качество комментариев, прозрачность процесса работы.

Во-вторых - повысить эффективность решения задач, чтобы модель не делала лишних шагов, например, не перечитывала один и тот же файл по несколько раз.

Но самое интересное — это их планы по RL Scaling, и создание так называемой Coding World Model.

Идея в том, чтобы построить модель-симулятор, которая сможет предсказывать результат выполнения кода, не запуская его в реальности.

Наконец, они планируют расширяться в узкоспециализированные области: разработка GPU Kernel, компиляторов и смарт-контрактов.

Похоже, концепция "ИИ-кодера" становится все более реальной. Успех MiniMax-M2.1 показал, что дело уже не в написании отдельных строк кода, а в комплексном понимании всего процесса разработки.


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #MiniMaх

Читать полностью…

🌟 IQuest-Coder-V1: китайская модель, которая обошла лидеров в кодинге.

Quest Research, поддержанная фондом Ubiquant, представила 40-миллиардную модель c контекстным окном в 128K токенов, которая, со слов авторов, выбивает 81,4% на SWE-Bench Verified, 49,9% на BigCodeBench и 81,1% на LiveCodeBench v6.

Это превосходит показатели Claude Sonnet 4.5 и GPT-5.1, несмотря на значительно меньшее количество параметров.

Модель использует технику "code-flow" — обучение на эволюции репозиториев и коммитах, и разделена на 2 ветки:

🟠Dense Models : Base и Instruct версии для дообучения и следованию инструкциям

🟢Loop Models: оптимизированная версия с максимальной эффективностью по VRAM (int4 может запускаться на 3090\4090)

Архитектура LoopCoder использует циклическую конструкцию трансформера, где одни и те же параметры модели используются в 2-х последовательных проходах обработки данных.

На первом проходе модель обрабатывает эмбеддинги через свои слои с учетом позиций слов.

На втором проходе модель одновременно использует два типа внимания: глобальное внимание, которое обращается ко всей информации из первого прохода для понимания общего контекста, и локальное внимание, которое смотрит только на предыдущие слова во втором проходе для сохранения последовательности текста.

Оба типа внимания комбинируются с помощью механизма, который решает, сколько веса дать глобальному контексту, а сколько локальной последовательности.

В техотчете заявлены еще 7B и 14B версии, но сроки их публикации неизвестны.


📌Лицензирование: Modified MIT License


🟡Страница проекта
🟡Техотчет
🟡Набор моделей
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #IQuest #QuestResearch

Читать полностью…

⚡️ Tencent выпустили новые open-source модели перевода HY-MT 1.5

Модель доступна в двух версиях: 1.8B и 7B. Обе работают как на устройстве, так и в облаке и показывают высокую скорость и точность.

Модель идет в двух размерах:

1) 8B для устройств
Оптимизирована под потребительское железо, занимает около 1 ГБ памяти.
Благодаря on-policy distillation достигает задержки 0.18 секунды на 50 токенов, обходя многие коммерческие API.

2) 7B новая SOTA
Превосходит большинство средних по размеру open-source моделей и сопоставима с закрытых решений.

Поддержка 33 языков и 5 китайских диалектов с высокой точностью.

Модели уже используются в сервисах Tencent. Связка двух моделей обеспечивает стабильную работу как на устройствах, так и в облаке.

🔹 Попробовать: https://hunyuan.tencent.com/modelSquare/home/list
🔹 GitHub: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HY-MT
🔹 Hugging Face: https://huggingface.co/collections/tencent/hy-mt15

@ai_machinelearning_big_data

#opensource, #Tencent,

Читать полностью…

📌GLM 4.7 стала первой открытой моделью, вышедшей в плюс в бенчмарке Vending Bench 2.

Andon Labs опубликовала результаты Vending Bench 2, и GLM 4.7 вошла в шестерку лучших. Она стала первой открытой моделью, которая прошла полный "годовой тест" с реальной прибылью в 2 377 долларов.

Vending Bench 2 - это симуляционный тест для ИИ-агентов, в котором испытуемая модель в течение года управляет виртуальным бизнесом по продаже товаров через вендинговые автоматы.

Задачи бенча включают в себя закупку товаров, торговлю с поставщиками, корректировку цен в зависимости от спроса, покрытие расходов, учет погодных условий и сезонов.

Метрика теста - избежать банкротства и, в идеале, накопить деньги.

Лидерами стали закрытые модели: Gemini 3 Pro и Claude Opus 4.5, которые завершили тестирование с результатом выше 4000 долларов.

Тем не менее, GLM 4.7 обошла GPT 5.1 и ряд более мелких моделей, что доказывает: опен-сорс сокращает разрыв в агентских задачах с длительным горизонтом.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

🏭🤖 Завод без людей: в Синьцзяне текстильная фабрика работает полностью с помощью ИИ

На огромном производстве ни одного рабочего на линии.

Около 5 000 ткацких станков крутятся круглосуточно под управлением ИИ и робототехники.

И это уже не эксперимент, в Китае такие фабрики становятся нормой:
— производство ускоряется
— себестоимость падает
— зависимость от человеческого труда минимальна

США сосредоточены на передовых исследованиях - медицине, биотехнологиях, науке.

Китай же внедряет технологии прямо в заводы и делает это быстрее всех.

Если Китай сохранит этот темп, его влияние на мировую торговлю усилится, а давление на промышленность США будет расти,даже несмотря на тарифы и планы «вернуть фабрики домой».

@ai_machinelearning_big_data


#ai #robots

Читать полностью…

📌 Топ-5 трендов робототехники уходящего года.

В 2025 году робототехника сошла с ума: боксерские поединки с участием человекоподобных роботов, роботы-лобстеры, дроны-птицы и роботы, стирающие белье.

За всей этой зрелищностью скрывалась реальность — андроиды получили работу, робо-такси перешли в категорию общественного транспорта, а количество роботов на складах превысило миллион.

🟡Гуманоиды становятся мейнстримом.

Человекоподобные роботы прошли путь от хайпа видео с их участием до создания устройств, похожих на реальные товары. В этом году инвесторы вложили в этот сектор миллиарды долларов, и около 50 стартапов привлекли более 100 млн. долларов инвестиций.

Промышленные заказчики начали проводить серьезные пилотные проекты, тестируя андроидов на складских линиях, а Neo от 1X появился и в домах.

Инструменты, компоненты и программные платформы для человекоподобных роботов достигли зрелости: от механизмов и аккумуляторных батарей до универсальных моделей управления и машинного зрения.

Китай превратил гуманоидов в часть своей промышленной политики, предлагая пилотные проекты для стимулирования локальных клиентов к масштабным внедрениям к концу десятилетия.

🟡Робо-такси вышли на реальные улицы.

2025 год стал годом, когда беспилотные такси стали реальностью: специальные капсулы на Лас-Вегас-Стрип, призрачные Tesla в Остине, китайские автопарки, расширяющиеся по всему городу - автономные поездки стали частью инфраструктуры транспорта.

Waymo начала включать поездки по автомагистралям Финикса, Сан-Франциско и Лос-Анджелеса, расширила свои услуги до Сан-Хосе и предложила круглосуточную встречу в аэропорту.

Дочерняя компания Amazon, Zoox представила свои автомобили в Лас-Вегасе - без руля, без педалей и с двумя рядами сидений для 4 пассажиров.

Tesla начала тестирование беспилотных такси на улицах Остина.

Китайские Baidu и Uber объявили о планах развернуть тысячи автомобилей Apollo Go на платформе Uber, а Pony AI запустила 1000 робо-такси в Шэньчжэне.

🟡Роботы стали очень маленькими.

Микророботы пережили год прорывов, уменьшившись до размеров песчинки и одновременно освоив сенсорные технологии, вычисления и передвижение. Лаборатории начали наделять их двигательной моторикой и реальными функциями.

Появление роботов для доставки лекарств стало ближе к реальности - создали с помощью 3D-печати вращающихся микророботы и суб-миллиметровые зонды непрерывного излучения.

В ходе исследования была разработана целая серия био-гибридов, реагирующих на внешние воздействия со способностью автономно реагировать на химические сигналы и магнитные поля.

🟡Логистика роботизируется семимильными шагами.

В уходящем году складские роботы стали главными героями. Amazon преодолела отметку в 1 млн. внедренных единиц, а Figure, Agility, Apptronik и 1X запустили своих гуманоидов в реальных условиях у крупных клиентов из сфер логистики и производства.

На автономных мобильных роботов приходится 45% всех систем на складах, при этом электронная коммерция, по прогнозам, обеспечит половину новых установок до 2030 года.

Пекин пошел ва-банк, открыто поставив цель развернуть сотни тысяч таких устройств к 2030 году и запустить 1,8 млн. промышленных роботов на заводах.

🟡Взрывной рост робототехники в Китае.

Никто не внедряет робототехнику так активно, как Китай. Более 82% из более чем 300 глобальных инвестиционных сделок в этой области в первой половине 2025 года были заключены в Китае, а общий объем финансирования превысил около 2,7 млрд. долларов

Unitree, Agibot и EngineAI завершили крупные раунды финансирования, при этом Unitree снизила цену на своего человекоподобного робота R1 до 5900 долларов.

На конец 2025 года Китай производит 70–80% мировых планетарных роликовых винтовых передач — важнейшего компонента привода, от которого зависят Tesla, Figure и 1X.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

🌟 Midea MIRO U: одна голова - шесть рук.

В отличие от традиционных двуруких андроидов, Midea Group спроектировала платфору исключительно под утилитарную эффективность. Шесть бионических манипуляторов работают скоординированно: нижняя пара отвечает за силовые операции и подъем тяжестей, а верхние конечности выполняют точную сборку и крепеж.

Такая архитектура позволяет роботу выполнять до 3 задач одновременно, при этом сохраняя габариты человеческого торса для интеграции в производственные линии без их переделки.

MIRO U базируется на мобильном колесном шасси с возможностью вращения на 360 градусов и вертикальным лифтом. Midea, использующая наработки своего немецкого подразделения KUKA, уже начала пилотное внедрение системы на заводе в Уси.

Инженеры рассчитывают, что шестирукий форм-фактор повысит эффективность переналадки линий на 30%, минимизируя простои при смене выпускаемых моделей.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

Обновился лидерборд русскоязычного бенчмарка для оценки бизнес-OCR от MWS. В лидерах – Gemini и Alice AI

Полный лидерборд лежит на GitHub. В тройке лидеров, кроме Gemini — новая визуально-языковая модель Яндекса Alice AI VLM dev, часть большой Alice AI VLM, об обучении которой компания совсем недавно рассказала в техрепорте.

Оттуда можно заимствовать подход к обучению VLM под OCR-задачи и узнать об архитектурных изменениях в VLM Яндекса.

Читать полностью…

Российские генеративные модели Kandinsky 5.0 Video Lite и Pro в международной text-to-video арене

🔘Pro версия является ТОП-1 опенсорсом в мире (см. модели с лицензиями MIT, Apache 2.0 в лидерборде)

🔘Lite версия (2B параметров) лучше первой версии Sora

🔘На данный момент Сбер уступает только топовым мировым бигтех компаниям: Google (Veo 3.1, Veo 3), OpenAI (Sora 2), Alibaba (Wan 2.5), KlingAI (Kling 2.5, 2.6); в паритете с Luma AI (Ray 3), MiniMax (Hailuo 2.3) — отрыв по ELO максимум 3 балла, при 95% доверительном интервале оценивания +-21 балла

🔘Для российских генеративных моделей выход на международную арену — уникальное событие

🚀 Полезные ссылки:
🔘Посмотреть весь лидерборд: lmarena
🔘Почитать подробнее про Kandinsky 5.0: пост, техрепорт
🔘Open Source Kandinsky 5.0: github и hf

Читать полностью…

💀 NeuroSploit v2 - продвинутый AI-фреймворк для тестирования на проникновение (пентеста).

NeuroSploit v2 использует большие языковые модели, чтобы автоматизировать и усилить offensive security.

Фреймворк помогает анализировать цели, находить уязвимости, планировать эксплуатацию и поддерживать защитные меры, сохраняя фокус на этике и операционной безопасности.

Основные возможности:

• Агентная архитектура
Специализированные AI-агенты под разные роли: Red Team, Blue Team, Bug Bounty Hunter, Malware Analyst.

• Гибкая интеграция LLM
Поддержка Gemini, Claude, GPT (OpenAI) и Ollama с настройкой через профили.

• Тонкая настройка моделей
Отдельные LLM-профили для каждой роли: выбор модели, температура, лимиты токенов, кэш и контекст.

• Markdown-промпты
Динамические шаблоны промптов, адаптирующиеся под задачу и контекст.

• Расширяемые инструменты
Интеграция Nmap, Metasploit, Subfinder, Nuclei и других security-инструментов через конфигурацию.

• Структурированные отчёты
JSON-результаты кампаний и удобные HTML-отчёты.

• Интерактивный CLI
Командная строка для прямого управления агентами и сценариями.

NeuroSploit v2 - пример того, как agentic AI превращает пентест из ручной работы в управляемую автоматизацию.

git clone https://github.com/CyberSecurityUP/NeuroSploitv2.git
cd NeuroSploitv2

▪ Github: https://github.com/CyberSecurityUP/NeuroSploit

@ai_machinelearning_big_data


#python #Penetrationtesting #llm #mlops #Cybersecurity

Читать полностью…

⚡В Москве и Санкт-Петербурге 24 января проходит Data Ёлка от VK и сообщества ODS

Это ежегодное событие для спецов в области машинного обучения и анализа данных. Можно посетить офлайн в Москве или в Санкт-Петербурге или подключиться онлайн.

В ML и Data Science подведут итоги 2025 года по ведущим направлениям, в том числе CodeGen, NLP, PyData, Open Source, MLOps & DE и другим. Московский ивент откроет исследователь из AI VK и подведет итоги по RecSys. Программа выстроена формате «стерео»: один канал посвящен аналитике и разбору инженерных подходов, второй — прикладным инсайтам, синтезу идей и индустриальным трендам.

Отдельный блок программы выделили для разбора лучших решений соревнования VK RecSys Challenge. 800 исследователей предложили почти 4 000 решений задачи холодного старта в рекомендациях.

В Москве и Питере в офлайне можно задать вопросы экспертам, среди которых:

✅Николай Никитин, Руководитель лаборатории, Институт ИИ, ИТМО
✅Владимир Байкалов, Ведущий исследователь AI VK
✅Антон Воронов, Technical Unit Lead, Авито
✅Пацакула Никита, Технический директор, Когнито
✅Евгений Никитин, Технический директор, Цельс
✅Иван Сосин, Исполнительный директор, Центр робототехники, Сбер

и другие.

Читать полностью…

🌟 NVIDIA переизобретает память: LLM, которые доучиваются прямо во время инференса

Контекстные окна растут, но тут два стула: либо классическое внимание, которое питается памятью и компьютит как не в себя, либо RNN-подобные Mamba, DeltaNet, которые работают быстро, но в длинном контексте начинают плыть и терять детали.

NVIDIA предлагает решение, которое пытается усидеть на обоих стульях сразу - Test-Time Training with End-to-End formulation (TTT-E2E):

Обычно веса модели заморожены после тренировки. Когда вы скармливаете ей данные, она просто держит её в KV-кэше. В TTT все по-другому: контекст — это и есть обучающий датасет. Пока модель читает ваш промпт (контекст), она обновляет свои веса (если точнее - делает градиентный спуск прямо на лету), тем самым, инфа из контекста впекается в саму модель. Это позволяет сжать гигантские объемы в фиксированный размер состояния, не раздувая KV-кэш до небес.

🟡В результате - красота и волшебство:

🟢Латентность инференса становится константной. Неважно, 100 токенов в контексте или миллион — время генерации следующего токена одинаковое.

🟢На контексте 128k токенов — ускорение в 2.7x по сравнению с Attention (на H100). На 2M токенов — ускорение в 35 раз.

🟢В отличие от Mamba и других RNN, качество не проседает на длинных дистанциях. TTT держит планку на уровне полного внимания.

🟡Разумеется, есть куча пунктов со звездочкой

🟠Трейн - сложный. Чтобы модель могла так лихо учиться на лету, её нужно спечиальным образом претрейнить. Этот процесс сейчас в 3.4x медленнее, чем обычное обучение.

🟠Метод требует вычисления градиентов от градиентов во время обучения. FlashAttention из коробки сейчас это не поддерживает, нужны кастомные ядра или костыли.

🟠Cам процесс поедания контекста при инференсе требует вычислений во время префилл-фазы.

По итогу, NVIDIA сравнивает RAG с блокнотом, а свой TTT — с реальным обновлением нейронных связей мозга. Если есть желание покопаться в методике и проникнуться идеей - код и пейпер в открытом доступе.


🟡Статья
🟡Arxiv
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #TTTE2E #NVIDIA

Читать полностью…

🌟 Голографический ИИ-компаньон на базе Grok от Razer.

На CES 2026 Razer анонсировала Project AVA - аппаратного ИИ-ассистента в форм-факторе настольной капсулы с прозрачным дисплеем.

Устройство проецирует 14-сантиметрового 3D анимированного аватара и использует языковую модель Grok от xAI, при этом архитектура системы предполагает возможность подключения других LLM-провайдеров в будущем.

Техническая реализация выходит за рамки простого чат-бота: встроенная камера и массив микрофонов AVA способны воспринимать визуальный и аудио-контекст.

Ассистент в реальном времени наблюдает за происходящим на мониторе пользователя, что позволяет ему выступать в роли игрового коуча, давая тактические советы, или помогать в рабочих задачах.

Пользователи смогут настраивать визуализацию помощника, выбирая между личностями Grok, аниме-персонажами или цифровыми копиями киберспортсменов.

Поставки устройства ожидаются в конце 2026 года, а пока Razer открыла предзаказ для США с внесением возвратного депозита в 20 долларов. Окончательная стоимость устройства пока не объявлена.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

✔️ OpenAI запустила ChatGPT Health.

ChatGPT Health — отдельный раздел чат-бота исключительно для запросов, связанных со здоровьем, с возможностью интеграции с сервисами трекинга: Apple Health, MyFitnessPal, а также с личными медицинскими записями для анализа результатов анализов и истории болезни.

Вопросы приватности и безопасности данных решены с помощью многоуровневого шифрования и отдельной инфраструктуры; данные из ChatGPT Health по умолчанию не используются для обучения основных моделей ChatGPT.

Доступ к бета-версии открыт через лист ожидания для пользователей за пределами ЕС, Швейцарии и Великобритании; интеграция с медицинскими картами пока доступна только в США.
openai.com

✔️ Китай проверяет сделку по покупке Manus на нарушение экспортного контроля.

Министерство торговли КНР начало расследование приобретения стартапа Manus. Власти подозревают, что релокация сотрудников и технологий компании из Китая в Сингапур с последующей продажей американскому техно-гиганту могла быть попыткой обхода требований по лицензированию экспорта технологий.

Команда и основатели Manus покинули Китай летом 2025 года, чтобы дистанцироваться от геополитических рисков. Этот маневр позволил привлечь $75 млн. от американского фонда Benchmark, что ранее уже вызывало вопросы у Минфина США.

Компания Цукерберга утверждает, что на момент закрытия сделки в Manus не осталось китайского капитала, однако Пекин намерен выяснить, легально ли технологии покинули страну до того, как стартап сменил юрисдикцию.
ft.com

✔️ Siemens и NVIDIA создадут ИИ-ОС для заводов.

Компании объявили о расширении партнерства ради создания единой среды Industrial AI Operating System. Она построена на концепции централизованного интеллекта, который позволит непрерывно анализировать цифровые двойники и валидировать любые производственные изменения в виртуальной среде до их реализации в поле. Эталоном такого производства станет завод Siemens в немецком Эрлангене.

Для инженеров альянс готовит новые инструменты. В середине 2026 года выйдет Digital Twin Composer на движке NVIDIA Omniverse для построения промышленных мета-вселенных, а интеграция библиотек CUDA-X в программный стек Siemens обещает кратный прирост производительности в проектировании полупроводников и тяжелых инженерных симуляциях.
press.siemens.com

✔️ OpenAI, Anthropic и Google разделили лидерство в Intelligence Index 4.0.

Artificial Analysis представила 4-ю версию рейтинга ИИ-моделей, зафиксировав жесткую конкуренцию между топовыми игроками. Формальное лидерство досталось GPT-5.2 (Х-High), однако Claude Opus 4.5 и Gemini 3 Pro отстают от нее с минимальным разрывом, фактически образуя тройку равных лидеров.

В новой итерации индекса заметно просели абсолютные показатели: лучшие модели теперь набирают в районе 50 баллов против 73 в прошлой версии. Это связано с ужесточением методологии и ротацией тестовых наборов.

На смену AIME 2025 и MMLU-Pro пришли более суровые тесты: AA-Omniscience для проверки эрудиции и склонности к галлюцинациям, GDPval-AA для прикладных задач в 44 сферах и CritPt, оценивающий способности в физических исследованиях. Итоговый балл формируется из 4-х категорий: агенты, программирование, научное мышление и общие задачи.
Artificial Analysis в сети Х

✔️ Учёные из Ватерлоо научились бэкапить квантовые данные.

Команда из Университета Ватерлоо решила одну из фундаментальных проблем квантовых вычислений — невозможность прямого копирования информации. Суть метода, описанного в Physical Review Letters, заключается в шифровании квантовой информации в процессе ее копирования.

Как поясняют авторы, запрет на клонирование можно обойти, если создавать неограниченное количество зашифрованных дубликатов кубитов. Механизм защиты работает через одноразовые ключи: как только пользователь расшифровывает одну из копий, ключ автоматически аннулируется.

Это открытие фактически легализует создание «квантового облака». Технология позволяет хранить квантовые данных на распределенных серверах и создать аналог квантового Dropbox или Google Drive.
uwaterloo.ca

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

✔️ Science Context Protocol: научное расширение стандарта MCP.

Шанхайская лаборатория ИИ выложила в опенсорс спецификации SCP — протокола, созданного для формирования глобальной сети автономных исследовательских систем. Новинка развивает идеи стандарта MCP от Anthropic, добавляя к нему критически важный слой для взаимодействия с физическим миром науки.

В отличие от MCP, ориентированного на подключение данных, SCP поддерживает подключение лабораторного оборудования, расширенные метаданные экспериментов и API для оркестрации сложных рабочих процессов.

Фактически это позволяет ИИ-агентам напрямую управлять приборами и обмениваться результатами между различными институтами. Технология уже обкатана на платформе Internal Discovery, где доступно более 1600 инструментов, преимущественно для биологии, физики и химии.
arxiv.org

✔️ OpenAI переводит производство своего первого гаджета на заводы Foxconn.

Компания Сэма Альтмана меняет стратегию выпуска дебютного аппаратного устройства под кодовым именем «Gumdrop». По данным Economic Daily News, OpenAI отказалась от услуг китайской Luxshare и передала контракт тайваньскому гиганту Foxconn, чтобы исключить материковый Китай из цепочки поставок - сборка будет развернута на мощностях во Вьетнаме или США.

Gumdrop находится на стадии проектирования и, вероятно, это будет умная ручка или носимый аудио-гаджет. Устройство получит камеру и микрофон, а его киллер-фичей станет нативная интеграция с ChatGPT для оцифровки и анализа рукописных заметок.
Релиз устройства запланирован на 2026–2027 годы.
money.udn.com

✔️ Попытка главы Microsoft защитить репутацию ИИ обернулась вирусным трендом «Microslop».

Сатья Наделла непреднамеренно спровоцировал имиджевый кризис, опубликовав в конце 2025 года призыв к обществу «перерасти» использование термина «slop» в отношении генеративного контента. Реакция сообщества оказалась мгновенной: эффект Стрейзанд вывел в тренды тег «Microslop», ставший символом отторжения агрессивной политики компании по повсеместному внедрению ИИ.

Пользователи выражают недовольство тем, что Microsoft принудительно встраивает Copilot в каждый продукт, игнорируя реальные потребности аудитории. Пока руководство Big Tech обещает глобальные прорывы, рынок фиксирует негативные побочные эффекты: от дефицита и удорожания памяти и сокращения рабочих мест до засорения экосистемы бесполезными функциями.
windowscentral.com

✔️ Neuralink запускает серийное производство нейро-чипов.

Илон Маск подтвердил планы компании начать массовый выпуск интерфейсов «мозг-компьютер» в 2026 году. Технологический процесс станет полностью автономной хирургической процедурой: роботы будут устанавливать импланты без прямого участия людей-нейрохирургов.

Проект уже вышел за рамки лабораторных экспериментов - база пациентов с активными имплантами достигла 12 человек. Устройства позволяют людям с тяжелыми нарушениями моторики управлять цифровыми интерфейсами и игровыми контроллерами напрямую через нейронную активность.
reuters.com

✔️ Армия США ввела специальность по ИИ и ML для офицеров.

С 5 января Пентагон официально открыл прием заявок на новую специализацию, позволяющую офицерам строить карьеру в ИИ и ML. Приоритет при отборе отдается кандидатам с профильным образованием и опытом разработки.

Офицеры пройдут углубленную подготовку, после чего займутся созданием, развертыванием и поддержкой военных ИИ-систем. Инициатива реализуется на фоне жестких дедлайнов по внедрению ИИ-управления в штабах к 2027 году и обеспечению армии автономными системами до конца 2026 года.

Параллельно Минобороны США запустило платформу GenAi.mil с Gemini for Government на борту, чтобы предоставить армии доступ к передовым языковым моделям. Таким образом, ИИ перестает быть экспериментальным направлением и становится штатной функцией офицерского состава.
federalnewsnetwork.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

🎾 Твой новый роботозированный партнёр по теннису.

UBTECH показали как их гуманоид Walker S2 вышел на корт и провёл полноценный розыгрыш против человека в прямом эфире.

Наблюдать, как робот уверенно держит баланс, ловит темп и отбивает мячи с точностью, - ощущение почти сюрреалистическое.

Похоже, время обычных машин для подачи подходит к концу.

@ai_machinelearning_big_data


#Robotics #Tennis #AI #UBTECH #Future

Читать полностью…

🎄🎄 Qwen-Image: обновление как раз к Новому году

Свежая версия Qwen-Image получила заметный апгрейд качества.

Модель стала генерировать намного реалистичнее и аккуратнее, особенно в сложных сценах.

Что изменилось:

• более естественные генерации людей, меньше «искусственного» эффекта
• детальнее лица и мимика
• улучшены натуральные текстуры: вода, шерсть, материалы, пейзажи
• намного аккуратнее текст на картинках: лучше верстка и точность в композиции

Модель прошла более 10 000 слепых сравнений на AI Arena и показала результат уровня топов среди open-source, оставаясь конкурентной даже рядом с закрытыми решениями.


▪Qwen Chat: https://chat.qwen.ai/?inputFeature=t2i
▪Hugging Face: https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-2512
▪ModelScope: https://modelscope.ai/models/Qwen/Qwen-Image-2512
▪GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen-Image
▪Блог: https://qwen.ai/blog?id=qwen-image-2512
▪Демо HF: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen-Image-2512
▪Демо ModelScope: https://modelscope.cn/aigc/imageGeneration
▪API: https://modelstudio.console.alibabacloud.com/?tab=doc#/doc/?type=model&url=2840914_2&modelId=group-qwen-image-max

@ai_machinelearning_big_data

#qwen #qwenimage #openaimodels #imagemodels

Читать полностью…

📌GPU Glossary: исчерпывающая база по GPU.

Modal Labs составили подробный глоссарий, чтобы решить проблему, с которой сами столкнулись при работе с графическими процессорами в сервисе Modal : документация фрагментирована и зачастую очень сложно сопоставить концепции на разных уровнях стека.

Modal Labs (бренд Modal) – компания, основанная в 2021 году, которая предоставляет высокопроизводительную серверную вычислительную платформу для разработчиков, работающих с данными, ИИ и машинным обучением.

Они прочитали PDF-документацию от NVIDIA, порылись в тематических Discord-сообществах и даже купили бумажные учебники, чтобы составить базу знаний, охватывающую весь стек в одном месте:

🟢Ядра CUDA, SM, тензорные ядра, warp-планировщики;

🟢Потоки, PTX, иерархию памяти;

🟢Roofline, дивергенцию;

🟢Nvcc, nvidia-smi, cuBLAS, Nsight, libcuda.

В руководстве все страницы связаны между собой, поэтому вы можете перейти к разделу о Warp Scheduler , чтобы лучше понять потоки, о которых вы читали в статье о модели программирования CUDA.

Сам проект открыт и доступен на Github.


🟡Страница
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #GPU #Glossary #Modal

Читать полностью…

На vc.ru вышла вдохновляющая статья для тех, кто задумывается о развитии своего диптех-стартапа в новом году. Автор предлагает простой взгляд на рынок ИИ-решений и объясняет, где сегодня появляется реальная ценность.

Самое интересное — в прикладных ИИ-продуктах. Там, где технологии перестают быть абстракцией и решают задачи бизнеса: автоматизируют процессы, снижают издержки, экономят время команд.

• CyberPhysics предсказывают поломки оборудования без дополнительных датчиков, опираясь только на данные завода.
• Bitrobotics делают роботов с компьютерным зрением, которые автоматизируют заводы производство, от отбраковки до упаковки.
• «Синтелли» разрабатывают ИИ‑платформу для химиков и фармацевтов. Теперь для анализа миллионов молекул и реакций достаточно нескольких секунд!
• Slider AI научили ИИ собирать презентации из сырых данных.
• HiveTrace сделали защиту от кибератак и утечек данных для GenAI‑приложений.

Откуда берутся и как развиваются современные техностартапы — рассказывают тут. Спойлер: об инструментах, которые могут помочь тебе, если ты уже занимаешься чем-то похожим, там тоже есть.

Читать полностью…

✔️ Темпы развития ИИ удвоились, но доверие к бенчмаркам падает: отчет Epoch AI

В обзоре за 2025 год Epoch AI зафиксировала резкое ускорение прогресса развития ИИ. По данным аналитиков, индустрия прошла «переломную точку»: скорость улучшения показателей SOTA-моделей выросла почти в 2 раза — с 8 до 15 пунктов индекса производительности за год. Драйверами роста называют массовый переход к ризонинг-моделям и фокус на RL.

Однако, отчет указывает на серьезную проблему: результаты тестов становятся всё менее репрезентативными. Даже при использовании одинаковых бенчмарков прямое сравнение моделей затруднено из-за различий в промптах, параметрах сэмплирования и программных обвязках. Последние особенно сильно искажают оценку ИИ-агентов, а нестабильность API провайдеров добавляет шум в данные, делая метрики новых моделей уязвимыми для ошибок измерения.
epoch.ai

✔️ Salesforce теряет доверие к большим языковым моделям.

В компании заметили, что первоначальный энтузиазм сменился более прагматичным взглядом. LLM оказываются ненадежными для бизнес-задач. Год назад оптимизма было больше, но теперь разработчики возвращаются к проверенной автоматизации на основе правил.

Основная причина — непредсказуемость ИИ. Модели часто «дрейфуют», теряя контекст разговора или игнорируют инструкции.

Чтобы сделать корпоративный софт предсказуемым, Salesforce переходит на жесткие ограничения. Вместо креатива нейросети теперь будет работать строгая логика выполнения сценариев.
theinformation.com

✔️ Китай требует от Apple Intelligence отклонять 95% провокационных запросов.

Для легального запуска Apple Intelligence в КНР компании придется доказать соответствие своих алгоритмов жестким стандартам местной цензуры. Поскольку иностранные LLM в стране заблокированы, Apple вынуждена использовать локальное решение — модель Qwen3 от Alibaba, которая сейчас проходит государственную аттестацию.

Регламент проверки серьезный: регуляторы используют пул из 2 тыс. специально подобранных вопросов, касающихся политики и других чувствительных тем. Чтобы получить разрешение на релиз, нейросеть обязана отказаться отвечать минимум на 95% таких промптов.

Процедура настолько сложна, что на китайском рынке сформировалась ниша консалтинговых агентств, которые помогают техно-гигантам настраивать фильтры моделей именно под этот тест.
9to5mac.com

✔️ Microsoft опровергла слухи о переписывании Windows на Rust с помощью ИИ.

Компания заявила, что не планирует переписывать ядро операционной системы с использованием генеративных моделей. Поводом для спекуляций стал вирусный пост ведущего инженера Microsoft Галена Ханта в LinkedIn, где онописал цель — полностью избавиться от C/C++ к 2030 году и достичь производительности «один инженер, один месяц, миллион строк кода» за счет автоматизации.

IT-сообщество интерпретировало это как анонс глобального рефакторинга Windows 11. В ответ Microsoft пояснила, что описанный сценарий относится лишь к исследовательским проектам по миграции легаси-кода, а не к продуктовой стратегии ОС. Хант также внес правки в публикацию, снизив градус категоричности.
windowslatest.com

✔️ xAI запустила Grok Collections API.

xAI представила инструмент для разработчиков, который упрощает создание RAG-приложений - Grok Collections API. Он берет на себя задачи по хранению, индексации и семантическому поиску по документам, избавляя инженеров от необходимости строить векторные баз данных.

Решение использует технологию layout-aware parsing с использованием OCR и может сохранять структуру исходников: таблицы, макеты PDF и синтаксис кода остаются читаемыми для модели.

По внутренним бенчмаркам xAI, в задачах на точность извлечения данных новый сервис превосходит показатели Gemini 3 Pro и GPT-5.1. Стоимость - $2.50 за 1000 поисковых запросов и, по словам xAI, загруженные в Collections файлы не используются для дообучения базовых моделей без явного согласия.
x.ai


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

Яндекс анонсировал эмпатичных AI-помощников, которые будут давать пользователям советы и обсуждать с просмотренное, прослушанное и прочитанное

Официальный запуск запланирован на 2026-й год, а пока пользователям предлагают «разбудить своего люмена» в развлекательных сервисах Яндекса.

Планируются, что люмены будут персонализировать опыт пользователя, но подробностями об этом разработчики не делятся. Зато известно, как будут выглядеть люмены — у каждого юзера «проснется» свое животное..

Ранее Кинопоиск уже заявлял о разработке ИИ-ассистента с возможностью диалогового общения и специальных функций для зрителей фильмов из сериалов. Посмотреть на люменов a.k.a виртуальных патронусов можно на сайте lumen.yandex.ru

Читать полностью…

📌 Тренируем FunctionGemma самостоятельно.

LM Studio в коллаборации с Unsloth опубликовали подробный туториал по файнтюнингу недавно выпущенной Google модели FunctionGemma.

FunctionGemma - уменьшенная версия Gemma (всего 270Ь параметров) для агентских сценариев и работы в качестве бэкенда приложений, которую можно запускать практически на любом устройстве.

Гайд состоит из подробного описания всего процесса от обучения модели вызову инструментов до преобразования в GGUF-формат и последующего запуска его в LM Studio

Туториал подойдет для локального трейна (Unsloth работает на NVIDIA, AMD и Intel), но есть и готовый Collab Notebook для тренировки в облаке.


⚠️ FunctionGemma не предназначена для использования в качестве прямой диалоговой модели.


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Tutorial #Unsloth #LMStudio

Читать полностью…

🌟 Z-Image Turbo взяла 1 место на Artificial Analysis Image Arena.

Детище Alibaba, которое было выпущено отдельно от команд Wan и Qwen и стоит 5 долларов за 1000 изображений на Alibaba Cloud добралась до 1 места в рейтинге Artificial Analysis Image Arena.

Это модель с 6 млрд. параметров, которая может работать на потребительском оборудовании с объемом памяти всего 16 ГБ в полной точночти, а квантованные варианты запускаются на 8 ГБ.

Z-Image Turbo дешевле всех конкурентов: FLUX.2 [dev] ($12/1 тыс. изображений), HiDream-I1-Dev ($26/1 тыс. изображений) и Qwen-Image ($20/1 тыс. изображений), доступна под открытой лицензией Apache 2.0, что позволяет использовать ее в коммерческих целях без ограничений.

Кто-нибудь, поднимите веки Stable Diffusion


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

🤖 Cтудия Leehom Wang показала выступление с гуманоидным роботом Unitree G1 на сцене.

Финальный акробатический флип стал настоящей кульминацией шоу и вызвал бурную реакцию публики.

ИИ должен был оптимизировать бизнес-процессы.
Но сначала решил раскачать зал.

@ai_machinelearning_big_data


#Robotics #HumanoidRobots #AI #Unitree

Читать полностью…

✔️ Higgsfield запустил сервис профессионального ИИ-кинопроизводства.

Cinema Studio — специализированная среда генерации со структурой съемочного процесса.
Новинка предлагает глубокую настройку виртуальной кинематографии: эмуляция 6 профессиональных камер (ARRI Alexa 35, RED и Panavision) и 11 типов объективов, от анаморфотных до макро.

Cinema Studio поддерживает вывод в 4K с соотношением сторон 21:9 и позволяет управлять сложными операторскими приемами, а также менять освещение сцены с сохранением реалистичности теней.
higgsfield.ai

✔️ Qwen-Image-Layered: декомпозиция изображений в редактируемые RGBA-слои.

Qwen релизнула Qwen-Image-Layered - диффузионную модель, которая разбивает изображения на отдельные семантические слои с прозрачностью.

Инструмент переводит работу с генеративной графикой из плоского растра в формат, где каждый элемент (фон, передний план, текст) можно перемещать, масштабировать или удалять независимо друг от друга.

Модель обучалась на реальных PSD-файлах и уже доступна на Hugging Face и ModelScope.
qwen.ai

✔️ Cursor покупает платформу код-ревью Graphite.

Сделка, сумма которой по данным инсайдеров, значительно превышает последнюю оценку Graphite в $290 млн, нацелена на создание сквозной экосистемы для ИИ-разработки: объединить процесс написания кода с этапами ревью и командной работы.

В ближайшие месяцы компании планируют представить интеграцию, которая позволит ИИ-агентам обучаться на полном процессе - от черновиков в редакторе до финальных мержей.
Несмотря на смену владельца, Graphite продолжит функционировать автономно.
cursor.com

✔️ NVIDIA выпустила в продажу 72-гигабайтную версию RTX PRO 5000.

Компания анонсировала доступность видеокарты RTX PRO 5000 с увеличенным до 72 ГБ VRAM. Новинка сохранила те же 14 080 CUDA-ядер и TBP на уровне 300 Вт.

Точная цена 72-гигабайтной версии пока не раскрыта. Ожидается, что она займет нишу между базовой моделью на 48 ГБ и флагманской RTX PRO 6000. Глобальные поставки через системных интеграторов начнутся в начале следующего года.
blogs.nvidia.com

✔️Gemma Scope 2: крупнейший набор инструментов для интерпретации работы LLM.

Google DeepMind открыла исходный код Gemma Scope 2 — инструментария для детального анализа внутреннего мира моделей семейства Gemma 3. Релиз включает более 400 автоэнкодеров и транскодеров, которые буквально просвечивают слои модели, разбирая ее реакции на концепты: от математических вычислений до идиом.

Инструменты покрывают весь спектр весов Gemma 3: от 270M до 27B, позволяя изучать причины галлюцинаций, механизмы отказов и уязвимости к джейлбрейкам.

Веса Scope 2 доступны на Hugging Face, а интерактивные демо для визуального исследования нейронов размещены на Neuronpedia.
deepmind.google

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…