Анализ данных (Data analysis)

02 Jun 2025 08:10

✔️ 13 полезных MCP-серверов, которые стоит попробовать

MCP (Model Context Protocol) меняет то, как ИИ-модели и агенты взаимодействуют с инструментами.

1. Agentset MCP
🔗 https://github.com/agentset-ai/mcp-server
Быстрое создание интеллектуальных приложений на основе документов (RAG) с open-source платформой Agentset.

2. GitHub MCP Server
🔗 https://github.com/github/github-mcp-server
Интеграция с API GitHub — можно строить ИИ-инструменты, работающие с экосистемой GitHub.

3. arXiv MCP
🔗 https://github.com/andybrandt/mcp-simple-arxiv
Работа с научными статьями arXiv: поиск, метаданные, аннотации, ссылки — всё через MCP.

4. MCP Run Python
🔗 https://github.com/pydantic/pydantic-ai/tree/main/mcp-run-python
Запуск Python-кода в песочнице через Pyodide (Deno). Полная изоляция от ОС.

5. Safe Local Python Executor
🔗 https://github.com/maxim-saplin/mcp_safe_local_python_executor
Безопасный локальный запуск Python-кода, сгенерированного LLM, через LocalPythonExecutor (от smolagents).

6. Cursor MCP Installer
🔗 https://github.com/matthewdcage/cursor-mcp-installer
Автоматическое добавление MCP-серверов в редактор Cursor — удобно для разработчиков.

7. Basic Memory
🔗 https://memory.basicmachines.co/docs/introduction
Система управления знаниями: создаёт устойчивый семантический граф из диалогов ИИ-агентов.

8. Filesystem MCP Server
🔗 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/HEAD/src/filesystem
Чтение, запись, поиск файлов, создание, удаление и перемещение директорий — всё через MCP.

9. Notion MCP Server
🔗 https://github.com/makenotion/notion-mcp-server
Позволяет моделям управлять вашим рабочим пространством в Notion: поиск, чтение, создание и обновление страниц и баз.

10. Markdownify MCP Server
🔗 https://github.com/zcaceres/markdownify-mcp
Конвертирует PDF, изображения, аудио и веб-страницы в Markdown.

11. Fetch MCP Server
🔗 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/fetch
Позволяет LLM извлекать данные с веб-страниц и автоматически преобразовывать HTML в Markdown.

12. Mobile Next MCP Server
🔗 https://github.com/mobile-next/mobile-mcp
Взаимодействие с iOS/Android-приложениями: распознавание UI по скриншотам, автоматизация кликов.

13. MCP Installer
🔗 https://github.com/anaisbetts/mcp-installer
Шутливо, но по делу: «MCP для установки MCP». Модель сама ставит MCP-серверы из npm и PyPi по вашему запросу.

🧠 Вывод:
MCP-серверы — это мост между LLM и реальными действиями: код, браузер, мобильные приложения, знания, GitHub, файлы.
Их можно комбинировать в цепочки, расширять ассистентов, строить автономные агенты.

@data_analysis_ml

#ml #ai #MCP

Анализ данных (Data analysis)

31 May 2025 09:44

🧰 MCP Tools — универсальный CLI-инструмент для работы с MCP-серверами
Это настоящий швейцарский нож для взаимодействия с серверами, поддерживающими Model Context Protocol.

🔧 Возможности MCP Tools:

• 🔍 Автоматически находит и вызывает инструменты на MCP-серверах
• 📦 Получает доступ к ресурсам и использует их прямо из терминала
• 🧪 Создаёт мок-серверы для тестирования клиентских приложений
• 🧩 Проксирует MCP-запросы в shell-скрипты — легко расширяется
• 🖥 Открывает интерактивную оболочку для изучения MCP-серверов
• 🚀 Генерирует шаблоны новых проектов с поддержкой TypeScript
• 🧾 Поддерживает множество форматов вывода: JSON, таблицы, читабельный текст
• 🔐 Управляет доступом к отдельным инструментам и ресурсам
• 🌐 Работает с любыми транспортами: HTTP, stdio и другими

📎 MCP Tools объединяет мощь, гибкость и удобство в одном инструменте. Идеально подходит для разработчиков, работающих с LLM-инфраструктурой и AI-интерфейсами.

🖥 Github

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

30 May 2025 07:45

🧠 Sakana AI представили Darwin Gödel Machine — саморазвивающийся ИИ, который переписывает собственный код
https://sakana.ai/dgm

Darwin Gödel Machine (DGM) — это новый тип интеллектуального агента, способного модифицировать и улучшать самого себя. В отличие от традиционных моделей, чьи возможности фиксированы после запуска, DGM задуман как эволюционирующий ИИ.

📌 Ключевая идея: поддержка «линейки вариантов» — разных версий агента, которые постепенно эволюционируют и исследуют пространство решений. Это позволяет системе улучшаться открыто и без ограничений, как это происходит в биологической эволюции.

📊 Результаты:
• На SWE-bench точность выросла с 20.0% до 50.0%
• На Polyglot — с 14.2% до 30.7%, заметно превзойдя hand-crafted baseline-агенты

🌱 Darwin Gödel Machine предлагает подход, при котором ИИ не просто обучается, а становится способным к собственному развитию и самокоррекции.

📄 Технический отчёт:
https://arxiv.org/abs/2505.22954

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

29 May 2025 17:26

YTsaurus - платформа для хранения и обработки больших данных, теперь доступная в Yandex Cloud как управляемый сервис.

Решение подходит для широкого спектра задач: от построения корпоративных хранилищ и реализации ETL-процессов до запуска аналитики и обучения моделей машинного обучения.

Платформа масштабируется до миллионов вычислительных ядер, поддерживает работу с ClickHouse, Apache Spark и MapReduce, а также справляется с любыми типами данных - структурированными, полуструктурированными и неструктурированными.

YTsaurus обеспечивает стабильную производственную нагрузку, высокую гибкость и интеграцию с существующими дата-инфраструктурами.

Сервис уже доступен в облаке. Подключайтесь и оставляйте заявку на сайте.

Анализ данных (Data analysis)

29 May 2025 10:01

📣 Получите статус Yandex DataLens Certified Analyst
⠀
Сертификация DataLens Analyst от Yandex Cloud — это возможность структурировать знания и подтвердить свой профессиональный уровень в анализе и визуализации данных.
⠀
Сертифицированные специалисты ценятся на рынке выше, а подготовка к экзамену помогает систематизировать навыки: от создания датасетов до проектирования дашбордов.
⠀
Сейчас пройти сертификацию можно с 50% скидкой — до конца августа стоимость составит 2 500 ₽ вместо 5 000 ₽.
⠀
На сайте есть бесплатный курс и примеры экзаменационных заданий.
⠀
📍Подробности и регистрация — по ссылке.

Анализ данных (Data analysis)

28 May 2025 11:53

🌟 Hunyuan Video Avatar: видео-аватары с контролем эмоций.

Вслед за релизом Hunyuan Portrait, Tencent выпустила Hunyuan Video Avatar - систему на базе MM-DiT для генерации динамичных видео из изображения с одним или несколькими персонажами, синхронизированных с аудио.

Объединить такие возможности было непростой задачей, это стало возможным благодаря использованию ключевых для Hunyuan Video Avatar методов:

🟢Сharacter image injection module - отвечает за то, чтобы "оживший" персонаж на видео оставался очень похожим на того, кто был на исходной фотографии. Он следит, чтобы черты лица, прическа, общие контуры не искажались и персонаж был узнаваем на протяжении всего ролика, а его движения были естественными.

🟢Audio Emotion Module (AEM) - контролирует соответствие эмоций на лице голосу из аудиоисточника, чтобы выражение лица персонажа на видео точно совпадало с эмоциональной окраской звуковой дорожки.

🟢Face-Aware Audio Adapter (FAA) - помогает "понять", к какому именно лицу в данный момент относится звучащая речь. Он как бы надевает "умную маску" на лицо нужного персонажа, чтобы только его мимика оживала в ответ на конкретную аудиодорожку.

По сравнительных тестах с Sonic, EchoMimic, EchoMimicV2 и Hallo-3 на датасетах для портретной анимации (HDTF, CelebV-HQ и свой приватный сет) Hunyuan Video Avatar показал лучшие результаты: 3,99 в метриках качества видео (IQA), 2,54 по эстетике (ASE), 5,30 в синхронизации аудио и видео (Sync-C), 38.01 в точности воспроизведения видео (FID) и 358.71 по искажениям (FVD).

При тестировании полнокадровой анимации на собственном датасете HunyuanVideo-Avatar показал лучшие результаты по IQA (4.66), ASE (3.03) и Sync-C (5.56) в сравнении с Hallo3, FantasyTalking и OmniHuman-1.

⚠️ Модель прожорливая: минимум 24 ГБ VRAM для 704x768, а для плавного 4K рекомендуют GPU на 96 ГБ.

Зато входные изображения берет любые: фотореалистичные портреты, 3D-модели, аниме-персонажи — хоть лису в костюме. Разрешение тоже гибкое: от крупных планов до полноростовых.

▶️В репозитории проекта на Github есть несколько скриптов в помощь для запуска: для low VRAM, инференса на одном GPU , для multi-GPU и запуска с WebUI на базе Gradio. Адаптация к среде ComfyUI - в планах.


🟡Страница проекта
🟡Модели
🟡Arxiv
🟡Demo (китайский язык)
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #HunyuanAvatar

Анализ данных (Data analysis)

27 May 2025 16:00

🧠 VLM-3R: Мультимодальный агент нового поколения

VLM-3R — это мощный мультимодальный агент, сочетающий визуальное восприятие, речевое взаимодействие и пространственное мышление.

🔍 Расшифровка названия:
VLM-3R = Vision-Language Model for **R**easoning, **R**econstruction и **R**eal-world interaction

🎯 Основные возможности:
• Понимание и генерация изображений, видео и речи
• Работа в 3D-пространствах (реконструкция и навигация)
• Решение задач с реальным контекстом (например, манипуляции с объектами в симуляциях)
• Интерактивный агент с мультимодальной памятью и планированием

🚀 На чём построен:
• VLM-3R интегрирует крупные языковые и визуальные модели
• Использует mid-level представления для более точного понимания
• Работает с 2D и 3D сценами, распознаёт объекты, действия и голосовые команды

🔬 Применения:
• Робототехника
• Виртуальные ассистенты
• Интерактивные обучающие среды
• Моделирование поведения в симулированных мирах

📎 Подробнее: https://vlm-3r.github.io/

Анализ данных (Data analysis)

27 May 2025 09:29

🧠 Новая работа от ANSE Project: модель уже знает, какой шум лучший

Исследователи Кванён Ким и Санхён Ким предложили улучшение для видео-диффузионных моделей — метод ANSE (Active Noise Selection for Generation).

🔍 В чём идея?

В диффузионных моделях начальный шум влияет на результат. Один и тот же prompt с разными шумами может дать совершенно разные видео — по качеству, стилю и соответствию запросу.

ANSE предлагает не выбирать шум случайно, а использовать внутренние сигналы модели (внимание/attention), чтобы активно выбрать лучший шум перед генерацией.

🧪 Как это работает?

- Используется BANSA (Bayesian Active Noise Selection via Attention) — метрика на основе энтропии внимания
- Она измеряет, насколько модель "уверена" в своём внимании при разных инициализациях шума
- Для ускорения применяется аппроксимация через бернуллиевы маски и выборку подслоёв

📈 Результаты:

На моделях CogVideoX-2B и 5B метод ANSE:
• улучшает качество и согласованность видео
• требует всего на ~10% больше времени на inference
• показывает более стабильные и осмысленные результаты

📎 Подробнее: https://arxiv.org/abs/2505.17561
🌐 Проект: https://anse-project.github.io/anse-project/

Анализ данных (Data analysis)

25 May 2025 13:01

👾 SGLang — промышленный фреймворк для быстрого обслуживания LLM. Проект предлагает готовое решение для быстрого разворачивания модели в продакшене — от оптимизированного рантайма до удобного API. Проект уже используют в NVIDIA, Google Cloud и LinkedIn для обработки триллионов токенов ежедневно на парках из 100k+ GPU. Установка — pip install sglang, а для масштабирования есть туториалы по tensor parallelism.

Ключевая фишка — RadixAttention: система кеширования префиксов, сокращающая время генерации. Поддерживает все популярные модели и фичи вроде speculative decoding или квантования INT4. Для разработчиков есть Python-интерфейс с контролем потока и мультимодальным вводом.

🤖 GitHub

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

24 May 2025 15:16

💥 Ищете возможности в Data Science и ML? На курсе «Специализация Machine Learning» мы научим вас не просто работать с данными, а использовать мощные алгоритмы для бизнес-прогнозирования.

Программа подходит как новичкам, так и профессионалам: от системных аналитиков до инженеров, которые хотят научиться ML с нуля. Мы дадим вам практические знания и опыт, используя актуальные инструменты.

На курсе вы освоите Python, библиотеки pandas, sklearn, глубокое обучение и анализ временных рядов. Пройдете обучение по самым современным фреймворкам и научитесь решать реальные задачи.

➡️ Записывайтесь в группу прямо сейчас: https://tglink.io/ea7310572073?erid=2W5zFGxY1BN

Чтобы успеть воспользоваться 🏷15% скидкой на курс «Специализация Machine Learning» + 🎁 промокодом ML_5 и учиться весь год по ценам мая. Скидка на курс действует по 26.05 включительно!

#реклама
О рекламодателе

Анализ данных (Data analysis)

23 May 2025 11:32

😢 Нет, я не плачу, это просто слёзы...

Анализ данных (Data analysis)

22 May 2025 21:03

🌟 Илон Маск говорит, что Grok 3.5 будет рассуждать, исходя из первых принципов, используя физически обоснованные методы для направления мышления.

Модель разбирает сложные задачи до фундаментальных истин, а затем выстраивает логику «снизу вверх», проверяя выводы на соответствие базовым законам.

Анализ данных (Data analysis)

22 May 2025 18:53

⚡️ Anthropic представила Claude 4 Opus и Sonnet 4

На мероприятии Code /w Claude CEO Anthropic презентовал Claude 4 Opus и Claude Sonnet 4.

✔️ Opus 4 Anthropic называет лучшей моделью для кодинга, она справляется с многошаговыми задачами, работая часами без потери эффективности — например, сохраняет контекст игры в Pokémon, записывая ключевые данные в локальные файлы.

✔️Sonnet 4, доступная даже бесплатным пользователям, стал серьезным апгрейдом предыдущей версии: точнее выполняет инструкции и сократил ошибки в навигации по коду с 20% до нуля.

Обе модели поддерживают расширенное мышление: чередуют анализ и использование инструментов веб-поиска, а также выполняют задачи параллельно.

Для разработчиков появилась интеграция с VS Code, JetBrains и GitHub Actions — правки от Claude теперь отображаются прямо в редакторе. В бета-режиме можно подключать SDK для создания собственных агентов.

По словам партнеров: GitHub и Replit, Opus 4 понимает сложные кодбазы, а Sonnet 4 идеален для повседневных задач. Например, в GitHub Copilot его уже тестируют как основу для нового агента.

В тарифные планы Pro, Max, Team и Enterprise Claude включены обе модели и расширенное мышление, а Sonnet 4 также доступен для бесплатных пользователей.

Обе модели доступны в Anthropic API, Amazon Bedrock и Google Cloud's Vertex AI. Ценообразование остается неизменным по сравнению с предыдущими моделями Opus и Sonnet: Opus 4 - $15/$75 за миллион токенов (ввод/вывод), Sonnet 4 - $3/$15.

Анализ данных (Data analysis)

22 May 2025 11:03

Аналитика без хард скиллов, как дашборд без данных: выглядит солидно, а пользы мало.

Если хотите уверенно работать с данными и строить эффективные модели, вам на курс «Hard Аналитика данных» от karpovꓸcourses.

Вас ждут 6 месяцев продвинутой теории и мощной практики — чтобы повысить грейд и стать тем, к кому идут за сложными решениями. Вы научитесь:
🔹 Создавать дашборды, которые решают задачи бизнеса.
🔹 Работать с большими данными с помощью Spark, S3, Clickhouse.
🔹 Строить пайплайны данных, даже если в компании нет команды DWH.
🔹 Проводить сложные эксперименты, чтобы избежать дорогостоящих ошибок.
🔹 Строить и обучать модели.
🔹 Эффективно работать с ML-инженерами и командой DWH.

С 12 по 31 мая курс можно взять в комплекте с симулятором Data Science на 3 месяца — и получить скидку 10%. Прокачаете и аналитику, и работу с ML-инструментами на практике. На симуляторе решите 80+ бизнес-задач из разных индустрий.

Учиться на выгодных условиях

Реклама. ООО «Карпов Курсы», ИНН: 7811764627, erid: 2VtzqxCDgiQ

Анализ данных (Data analysis)

21 May 2025 11:56

🧠 BAGEL‑7B‑MoT от ByteDance — открытая мультимодальная модель нового поколения

ByteDance представили BAGEL‑7B‑MoT — мощную мультимодальную модель с 7 млрд активных параметров (14B total), которая уверенно конкурирует с лидерами в генерации, понимании и редактировании изображений.

🔹 Ключевые особенности:
• Архитектура Mixture‑of‑Transformer‑Experts (MoT)
• Два энкодера: один для пикселей (VAE+ViT), второй для семантики
• Обучение на interleaved текст+изображение+видео+web токенах
• Поддержка генерации, редактирования, мультиязычного понимания

🔹 Что умеет BAGEL:
• Понимает изображения на уровне лучших open моделей (Qwen2.5‑VL‑7B)
• Генерирует изображения лучше SD3‑Medium (GenEval score: 0.88)
• Делает интеллектуальное редактирование (CoT score: 55.3)
• Навигация по сценам и предсказание будущих кадров

🔹 Бенчмарки:

| Тест | Qwen2.5‑VL‑7B | BAGEL |
|-------------|---------------|--------|
| MME | 2347 | 2388 |
| MMBench | 83.5 | 85.0 |
| MathVista | 68.2 | 73.1 |
| GenEval | 0.80 | 0.88 |

🔹 Под капотом:
• SigLIP + FLUX.1 + Flash Attention 2
• Параметры: 7B активных, 14B полных
• Весовые файлы доступны на Hugging Face (~29 GB)
• Лицензия: Apache 2.0

📎 Репозиторий и модель:
https://huggingface.co/ByteDance-Seed/BAGEL-7B-MoT

Анализ данных (Data analysis)

01 Jun 2025 10:59

🏸 Робот, который играет в бадминтон — и делает это всерьёз

Учёные научили четвероногого робота играть в бадминтон. Не просто двигаться — а видеть волан, рассчитывать траекторию, подходить к мячу и точно отбивать его. Всё это в реальном времени, в движении, на настоящей площадке.

🔬 Как это работает:
- 🤖 Reinforcement Learning — робот учится на собственных ошибках
- 👁 Компьютерное зрение — отслеживание волана даже с шумами, как в реальных камерах
- 🧠 Модель предсказания траектории — чтобы "читать" мяч как опытный игрок
- 🦿 Координация движения ног и руки — не падать и успевать отбивать

💥 Что получилось:
Робот реально может играть против человека. Он не просто двигается — он принимает решения, адаптируется и бьёт по мячу в прыжке.
Это не анимация. Это реальный робот. И он уже работает.

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

30 May 2025 12:03

🚀 Resemble AI открыли исходный код Chatterbox — передовой модели клонирования голоса нового поколения.

Chatterbox объединяет синтез речи (TTS) и voice conversion, позволяя не только генерировать, но и трансформировать голос.

📊 В слепом тестировании 63,75% слушателей выбрали Chatterbox вместо ElevenLabs.
⚡️ Модель распространяется бесплатно и с открытым исходным кодом под MIT-лицензией.

💻 Установка:
pip install chatterbox-tts

🔗 Полезные ссылки:
Демо-примеры: https://resemble-ai.github.io/chatterbox_demopage/
GitHub: https://github.com/resemble-ai/chatterbox
Hugging Face: https://huggingface.co/spaces/ResembleAI/Chatterbox
Статистика: https://podonos.com/resembleai/chatterbox

Chatterbox — альтернатива, которая звучит лучше, чем коммерческие аналоги.

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

29 May 2025 21:02

🔁 BERT перезагружается — революция в обработке языка

Когда-то BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) стал поворотной точкой в NLP. Это была первая модель, которая обучалась трансформеру двунаправленно — она одновременно учитывала контекст и слева, и справа от каждого слова, чтобы понимать язык глубже, чем когда-либо.

🧠 Что изменил BERT:
• Принёс в трансформеры стратегию «предобучение → дообучение»
• Учил модели понимать текст без ручной разметки
• Доказал, что язык можно моделировать через простые, но мощные задачи

🛠 Как устроено предобучение BERT:

🔹 MLM (Masked Language Model)
Модель случайно скрывает 15% слов в предложении и учится угадывать их, основываясь на окружающем контексте.
Примерно как человек, который понимает фразу, даже если не видит пару слов.

🔹 NSP (Next Sentence Prediction)
BERT также обучался распознавать, действительно ли второе предложение логически следует за первым.
Но…

⚡ Современные версии (NeoBERT, ModernBERT) отказываются от NSP — вместо него они используют более быстрые и эффективные подходы, чтобы добиться лучшей производительности.

🔍 Хотите узнать больше о BERT, его развитии и новой модели ConstBERT для поисковых задач?

👉 Читайте разбор здесь: https://turingpost.com/p/bert

Анализ данных (Data analysis)

29 May 2025 12:00

🚀 Представлен Apache Spark 4.0 — крупнейший релиз с момента запуска Spark 2.0

Databricks анонсировали Spark 4.0 с множеством фундаментальных улучшений производительности и архитектуры.

Новый релиз фокусируется на ускорении обработки, поддержке GenAI-нагрузок и расширенной масштабируемости.

🔥 Что нового:

• 💡 Project Tungsten++, Catalyst++ — переработка движка исполнения и оптимизации запросов
• 🧠 Поддержка генеративных AI-запросов — Spark теперь эффективнее работает с LLM-нагрузками
• ⚙️ Новый Execution Engine — более 2× ускорение в среднем, до 10× в некоторых кейсах
• 📦 Модульная архитектура — теперь ядро Spark отделено от MLlib, GraphX и др.
• 🌐 Поддержка нового Shuffle-движка и улучшенное распределение по кластерам
• 🧪 Обратная несовместимость — Spark 4.0 требует миграции, особенно для UDF и кастомных оптимизаций

📌 Подробности и тесты:
https://www.databricks.com/blog/introducing-apache-spark-40

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

28 May 2025 12:03

🤖 best-of-robot-simulators: крупнейший рейтинг симуляторов для робототехники

Проект — это автоматизированная и регулярно обновляемая подборка лучших симуляторов для робототехники на GitHub. Это must-have для всех, кто работает с моделированием и тестированием роботов в виртуальной среде.

🧩 Что внутри:
● 120+ симуляторов в 10 категориях
● Более 300 000 звёзд в сумме
● Автоматическая сортировка по GitHub-метрикам: звёзды, форки, активность
● Обновляется каждую среду

📂 Категории симуляторов:
• Generic Robotics
• Aerial (дроны)
• Maritime (морская робототехника)
• Space
• Domain Specific
• Game engines
• AI-training
• Rendering
• Physics engines
• 2D Simulators

🔍 Примеры известных фреймворков:
• Gazebo, Webots, Isaac Sim, MuJoCo, AirSim, PyBullet

🛠 Полезно для:
• Разработчиков и исследователей
• Студентов робототехники
• Команд, выбирающих движок под проект
• Энтузиастов AI/симуляции

📎 Лицензия: CC-BY-SA 4.0

🌐 Репозиторий

#robotics #AI #simulation #opensource #gazebo #webots #isaacsim #mujoco

Анализ данных (Data analysis)

28 May 2025 08:20

🧠 PKU-DS-LAB представили Fairy-R1 — мощную LLM-модели для математики и программирования, которая превосходит более крупные модели при меньшем числе параметров.

🚀 Что такое Fairy-R1:
• Это семейство языковых моделей, разработанных для задач математического и кодингового рассуждения
• Построены на базе DeepSeek-R1 с использованием метода distill-and-merge
• Выпущены две версии:
— FairyR1-32B (32B параметров)
— FairyR1-14B-Preview (14B параметров)

📊 Результаты на бенчмарках:
• AIME 2024: 80.4 (32B), 73.7 (14B)
• AIME 2025: 75.6 (32B), 64.9 (14B)
• LiveCodeBench: 67.7 (32B), 58.8 (14B)

📌 Почему это важно:
• Модели работают почти так же точно, как GPT-4, но в 20 раз легче
• Умеют обрабатывать задачи на английском и китайском
• Используют архитектуру слияния нескольких специализаций (AcreeFusion)

🛠 Как обучали:
• Математика: AIMO / NuminaMath-1.5
• Программирование: OpenThoughts-114k
• Обучение: на 32 × NVIDIA H100 (32B), 16 × H100 (14B)
• Доступ: полностью open-source (Apache 2.0)

🔗 https://huggingface.co/collections/PKU-DS-LAB/fairy-r1-6834014fe8fd45bc211c6dd7

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

27 May 2025 13:58

Выгодная инфраструктура с GPU для проектов любого масштаба

Если вы создаете приложения на базе ИИ, занимаетесь анализом данных и сложными вычислениями, вам знакома проблема нехватки ресурсов GPU. С Selectel о ней можно забыть. Здесь есть мощные серверы с видеокартами для решения задач любой сложности всего от 29 ₽/час:

Почему стоит выбрать аренду серверов с GPU в Selectel:

● Широкий выбор видеокарт: Более 20 моделей карт — от GTX 1080 до профессиональных H100 и А100 (40 и 80 ГБ).
● Гибкость и масштабируемость: Мгновенное масштабирование под растущие нагрузки, стандартные и индивидуальные конфигурации с нужной видеокартой.
● Высокий уровень безопасности: серверы Selectel соответствуют международным и российским стандартам безопасности, включая 152-ФЗ (УЗ-1), PCI DSS, ISO 27001, 27017 и 27018.

Разверните ваш проект на серверах с GPU в Selectel от 29 ₽/час:

Реклама. АО «Селектел», ИНН 7810962785, ERID: 2VtzquspGb7

Анализ данных (Data analysis)

26 May 2025 12:21

🎥 Veo3 — новая эра генерации видео от Google DeepMind

Veo3 позволяет создавать видео по тексту — теперь даже с диалогами с одного промпта.
Результат: синхронная речь, живые сцены и минимум усилий.

Один из креаторов рассказал, как начал с идеи «пластикового ребёнка», а получил эмоциональную историю с настоящим сюжетом. Офисные сцены, шутки, даже синхрон губ — всё сработало с первого раза.

⚠️ Единственное ограничение: image-to-video хуже справляется с речью, и для стабильности в этом видео используется Pixverse.

Veo3 уже применяют для pre-viz в реальных проектах. Черипики получаются настолько хорошими, что их не хотят менять 😄

👏 Респект Google DeepMind — Veo3 делает видео генерацию по-настоящему живой.

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

24 May 2025 18:20

🩺 Google выпустила MedGemma — открытые модели ИИ для медицины

На Hugging Face вышла коллекция MedGemma, созданная Google на базе Gemma 3 специально для медицинских задач. Это мощные модели, способные анализировать как текст, так и медицинские изображения — от рентгена до дерматологии.

📦 В коллекции:
• medgemma-4b-it — мультимодальная модель (текст + изображения)
• medgemma-4b-pt — предварительно обученная версия
• medgemma-27b-text-it — огромная текстовая модель для клинической документации

🔍 Что умеют:
✅ Обнаружение патологий на рентген-снимках
✅ Ответы на медицинские вопросы (VQA)
✅ Генерация медицинских отчётов
✅ Обработка клинических заметок, триажа, историй болезни

📊 Бенчмарки:
• CheXpert F1 (Top‑5): 48.1 vs 31.2 у базовой
• DermMCQA точность: 71.8%
• VQA‑Rad F1: 49.9

🧪 Пример использования:

from transformers import pipeline
pipe = pipeline("image-text-to-text", model="google/medgemma-4b-it")

Анализ данных (Data analysis)

24 May 2025 12:01

🧠 GAIA — новый ориентир для General AI Assistants

GAIA — это benchmark, который проверяет, насколько AI-ассистенты могут мыслить, действовать и работать с инструментами в реальных.

📊 Что тестируется

- 466 заданий, требующих:
- логического мышления и планирования
- работы с вебом и мультимодальностью (текст, изображения)
- использования инструментов — браузера, кода, анализа файлов и пр.
- Задания просты для человека, но AI решает их с трудом (люди получают ~92 %, GPT‑4 + плагины — ~15 %)

🔍 Почему это важно

- В отличие от других benchmark-ов, GAIA фокусируется на настоящих задачах, а не узкоспециализированных тестах
- Задания ясны и дают однозначный ответ, что облегчает автоматическую оценку
- Benchmark защищён от «запоминания» — задачи редко встречаются в открытых данных и требуют последовательных действий

🛠️ Как работает

1. Задачи задаются "в ноль" — без примеров
2. AI получает вопрос (текст и/или файл) и должен самостоятельно:
- искать в интернете
- обрабатывать мультимодальные данные
- выполнять код или анализ
3. Ответы оцениваются автоматически — только один правильный вариант

⚡ Перспективы и вызовы

- Пока лишь немногие модели приближаются к человеческому уровню — GPT‑4 с плагинами на ~15 %
- Benchmark рассчитан на долгосрочное развитие AGI — от точности решения до открытости и надёжности оценивания
- GAIA подчёркивает необходимость создания систем, способных последовательно действовать, а не просто «угадывать» ответы.

🔗 Github: https://github.com/Intelligent-Internet/ii-agent
🔗 GAIA Examples: https://ii-agent-gaia.ii.inc

Анализ данных (Data analysis)

23 May 2025 09:25

🚀 Skywork.ai — первый в мире AI-офис с глубоким исследованием (DeepResearch)

Стартап Skywork.ai запустился глобально и представил уникальное решение — интеллектуальную рабочую среду, в которую встроены «суперагенты» на базе AI. Они умеют проводить глубокий анализ данных и создавать документы, таблицы, презентации и даже подкасты — буквально по одному запросу.

🔍 Что такое Skywork.ai:

📄 Docs — пишет отчёты, статьи и обзоры, подкреплённые фактами и источниками
📊 Sheets — строит таблицы, графики и проводит анализ данных
📽️ Slides — делает готовые презентации с дизайном
🌐 Webpages & Podcasts — создаёт веб-контент и аудио на основе анализа
🧠 General — универсальный агент: понимает тексты, изображения, видео и музыку

🧠 Главное отличие — DeepResearch

Это не просто генерация текста. Skywork.ai:
- Понимает контекст
- Уточняет, что вы хотите (с помощью формы Clarification Card)
- Показывает источники информации прямо в тексте
- Делает выводы на основе проверенных данных

🎯 Преимущества:

✅ Создаёт отчёты и презентации за минуты
✅ Все факты подтверждены источниками
✅ Можно экспортировать в PDF, Excel, PowerPoint
✅ Работает с текстом, таблицами, аудио, видео
✅ Подходит для аналитиков, маркетологов, исследователей, авторов

💸 Цена — от $19.99 в месяц. Уже доступно по всему миру, без инвайтов.

📌 Попробовать просто:
1. Зарегистрируйтесь на [skywork.ai](https://skywork.ai)
2. Введите свой запрос (например: «Сделай отчёт по рынку генеративного ИИ»)
3. Уточните цели через форму Clarification Card
4. Получите готовый документ, графики или презентацию

Skywork Super Agents доступен как онлайн сервис (стоимость от $20/мес., есть пробный период), а для разработчиков открыли исходники фреймворка DeepResearch и API для вызова агентов по выбору.
globenewswire.com

#AI #SkyworkAI #DeepResearch #productivity #документы #презентации #таблицы

Анализ данных (Data analysis)

22 May 2025 18:58

Хотите заниматься искусственным интеллектом, строить карьеру в топовых IT-компаниях и разрабатывать технологии будущего? Поступайте на AI360!

AI360 — это уникальная бакалаврская программа, разработанная Яндексом, Сбером и 5 ведущими университетами России. Она позволяет получить актуальные знания и практический опыт, чтобы стать востребованным профессионалом в одной из самых динамично развивающихся областей — ИИ.

На AI360 вы будете обучаться у лучших практиков отрасли, погружаться в реальные проекты крупнейших IT-компаний, участвовать в международных конференциях и проходить межвузовские модули в ведущих университетах-партнёрах. А ещё вас ждёт стипендия, которая поможет сосредоточиться на достижении больших целей в IT!

Переходите по ссылке, чтобы узнать подробности и подать документы в один из вузов — НИУ ВШЭ, МФТИ, ИТМО, СПбГУ или Университет Иннополис! Набор открыт до 25 июля: https://bit.ly/43mHJm5

Анализ данных (Data analysis)

22 May 2025 13:00

🚀 Project NOVA — Networked Orchestration of Virtual Agents

Что это такое?
Project NOVA — это полностью open-source и self-hosted платформа, позволяющая развернуть экосистему ИИ‑ассистентов. В ядре стоит роутер-агент, который принимает запросы и перенаправляет их к одному из 25+ специализированных агентов, реализованных через n8n и MCP-серверы :contentReference[oaicite:0]{index=0}.

Основные особенности
- Централизованная маршрутизация запросов к нужному агенту
- Агенты для разных задач: управление знаниями, разработка, медиа и автоматизация
- Полностью работает локально: конфигурация через Docker и docker-compose
- Общение между агентами через n8n workflows и протокол MCP (Model Context Protocol)
- Есть примеры системных подсказок, Dockerfile и готовые потоки для быстрого старта :contentReference[oaicite:1]{index=1}

Как это работает
- В репозитории:
- Папка agents/ — системные промты для агентов
- mcp-server-dockerfiles/ — Docker-образы и конфиги для запуска серверов MCP
- n8n-workflows/ — экспорт потоков для n8n
- prompt-templates/ — шаблоны для автоматического создания новых агентов
- reference-guide/ — подробная документация и справочники :contentReference[oaicite:2]{index=2}

Примеры агентов
- Управление знаниями: TriliumNext, BookStack, SiYuan, Paperless-NGX и др.
- Разработка: CLI Server, Gitea, Forgejo, поиск по файловой системе
- Медиа: Ableton Copilot, OBS Studio, Reaper, YouTube (транскрипция)
- Автоматизация: веб-скрапинг (Puppeteer), RAGFlow, Flowise
- Умный дом: Home Assistant, Prometheus мониторинг :contentReference[oaicite:3]{index=3}

Начало работы
1. Установи n8n (версия ≥1.88.0) и MCP-клиент
2. Запусти MCP-сервера через Docker (конфиги в репозитории)
3. Импортируй потоки в n8n (через CLI или Web UI)
4. Настрой ключи API и подключи LLM (OpenAI, Claude, Gemini или локальные Ollama)
5. Запусти router workflow — и вводи вопросы в чат: NOVA сама маршрутизирует запросы :contentReference[oaicite:4]{index=4}

Зачем это нужно?
- 📚 Управление знаниями: попросить найти нужные заметки или документы
- 🎙 Медиа‑асистент: управлять Ableton или OBS через чат
- ⚙ Автоматизация рутинных задач: скрипты, API, инфраструктура и умный дом
- 🔐 Локальный контроль и конфиденциальность — всё на своих серверах

Опыт сообщества
На Reddit отмечают:
> "NOVA — self‑hosted AI ecosystem… entirely self‑hostable, open-source, and privacy-focused" :contentReference[oaicite:5]{index=5}

📌GitHub: https://github.com/dujonwalker/project-nova

Анализ данных (Data analysis)

22 May 2025 09:45

Прогресс искусственного интеллекта поистине стремителен

#Veo3

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

20 May 2025 12:00

🗣️ TEN VAD — ультраточная система обнаружения речи в реальном времени

Это современная модель Voice Activity Detection (VAD), превосходящая по точности популярные решения вроде WebRTC VAD и Silero VAD.

Она стала частью фреймворка TEN Framework — платформы для создания мультимодальных голосовых агентов.

🔹 Что делает TEN VAD особенной:

• 📈 Точность на SOTA-уровне — протестирована на LibriSpeech, GigaSpeech, DNS Challenge
• 🕒 Минимальная задержка — точное определение начала и конца речи в реальном времени
• 🧩 Низкие требования к ресурсам — подходит даже для мобильных устройств
• ⚙️ Гибкая интеграция — поддержка C и Python, работает на Linux, Windows, macOS, Android и iOS
• 🔊 Оптимизирована для 16 кГц аудио, с шагами 10/16 мс

https://huggingface.co/TEN-framework/ten-vad