data_analysis_ml | Unsorted

Telegram-канал data_analysis_ml - Анализ данных (Data analysis)

48228

Аналитика данных админ - @haarrp @ai_machinelearning_big_data - Machine learning @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @pythonl - Python @pythonlbooks- python книги📚 @datascienceiot - ml книги📚

Subscribe to a channel

Анализ данных (Data analysis)

🎥 Stand-In (BowenXue) — лёгкий и plug-and-play фреймворк для генерации видео с сохранением личности

📌 Что делает:
- Генерирует видео, сохраняя лицо или стиль персонажа, обучив всего ~1 % новых параметров на базе модели генерации видео. Результат сопоставим с полным переобучением, но быстрее и легче.
- Поддерживает генерацию по тексту с контролем идентичности, смену стиля, pose-guidance, face-swap, стилизацию и даже генерацию не-людей.
- Лицензия Apache-2.0 — открытое использование и модификация.

Что нового:
- Версия v1.0 (153 M параметров) с весами на базе Wan2.1-14B-T2V и кодом для инференса.
- Интеграция с ComfyUI: выпущен preprocessing-нод для улучшенной поддержки, особенно после сторонней интеграции.

https://huggingface.co/BowenXue/Stand-In

#opensource #ai #ml

Читать полностью…

Анализ данных (Data analysis)

Разбираем тестовое задание в Яндекс на позицию Junior аналитика данных

Тестовое задание — важная часть трудоустройства аналитика. Это шанс показать свои навыки на практике и получить оффер мечты.

Приглашаем на бесплатный вебинар, где Андрон Алексанян — эксперт в области аналитики и CEO школы аналитики Simulative — в прямом эфире разберет тестовое задание в Яндекс на позицию Junior аналитика данных.

⚡️На вебинаре вы:

🟠узнаете, какие навыки и знания необходимы для успешного выполнения заданий;
🟠поймёте, что хочет увидеть работодатель;
🟠получите советы и лайфхаки;
🟠вместе с Андроном разберете в прямом эфире реальный пример тестового 🔥


Чему именно научимся на вебинаре:
🟠С помощью Pandas проанализируем Яндекс-запросы за несколько недель, загрузив их из json-файла;
🟠Найдем закономерности и отличия использования сервиса на мобильных устройствах и компьютерах;
🟠Разберем фишки Pandas: сложную агрегацию, маппинг, конкатенацию, чейнинг и др.


🕗 Настоятельно рекомендуем не пропускать — для зрителей у нас есть особый бонус, который обеспечит вам уверенный старт в вашей карьере.

😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

Читать полностью…

Анализ данных (Data analysis)

🚀 DeepSeek R2 могут выпустить между 15 и 30 августа на чипах Huawei Ascend 910B.

Мощность: 512 PFLOPS FP16 (примерно как 91% кластера NVIDIA A100) при этом затраты меньше на 97%.

Загрузка чипов — около 82%.

Архитектура: гибридный Mixture of Experts — при обработке токена активируются только нужные эксперты (78B из 1.2T параметров), что ускоряет работу и снижает вычисления.

Ходят слухи о собственном стеке для распределённого обучения, но подтверждений пока нет.

Все технические данные совпадают с предыдущими утечками по железу.

Читать полностью…

Анализ данных (Data analysis)

✨ Alibaba выпустила код и веса FantasyPortrait

Мультипортретная анимация персонажей

В комплекте Multi-Expr Dataset — первый датасет для анимации нескольких лиц с разными выражениями

🟠 Лицензия Apache 2.0

https://huggingface.co/acvlab/FantasyPortrait

@data_analysis_ml

Читать полностью…

Анализ данных (Data analysis)

🚀 Анализируй графики за секунды с SmolVLM

Часы ручного разбора сложных визуализаций — в прошлое.
SmolVLM позволяет:
🔹 Автоматически извлекать ключевые выводы прямо из графика
🔹 Отвечать на конкретные вопросы без долгих расчётов
🔹 Мгновенно находить закономерности и ускорять принятие решений

💡 Пример: модель определяет, что курящие клиенты приносят больше выручки за заказ, а пик продаж приходится на пятницу и субботу.

📈 От картинки — к готовым инсайтам за пару секунд.

@data_analysis_ml

Читать полностью…

Анализ данных (Data analysis)

🖥 Сборник примеров однофайловых приложений, созданных GPT-5

🔄 Эти демо легко превратить в полноценные приложения, добавив серверную часть.

📂 Примеры доступны здесь: https://gpt5-coding-examples.vercel.app/

@data_analysis_ml

Читать полностью…

Анализ данных (Data analysis)

☠️ Mistral уличили в том, что они тренировали свою модель на тестовых данных и копировали (дистиллировали) модели DeepSeek.

Многие замечали, что Mistral Small 3.2 пишет очень похоже на DeepSeek V3.

Анализ их slop-профилей это подтверждает.

Визуализация в виде сети, а не «древа родства», лучше передаёт сложные и переплетённые связи между моделями.

Полный абсурд.

@data_analysis_ml

Читать полностью…

Анализ данных (Data analysis)

🚀 Выпущен техрепорт GLM-4.5 — мощный Mixture-of-Experts (MoE) LLM с 355 млрд параметров (и 32 млрд активных), оснащённый гибридной логикой: умеет «думать» для сложных задач и сразу отвечать, когда нужно.

Ключевые особенности:
- Обучен на 23 трлн токенов с поисковой дообучкой и RL через экспертные итерации.
- Выдаёт отличные результаты в задачах agentic (агентные задачи), reasoning (логика) и coding (кодинг):
— TAU-Bench: 70,1%
— AIME 24: 91,0%
— SWE-bench Verified: 64,2%
- Несмотря на менее мощные размеры, занимает 3-е место по общим метрикам и 2-е место по agentic-бенчам среди всех моделей.
- Выпущены две версии: полноразмерная GLM-4.5 (355B) и компактная GLM-4.5-Air (106B) — обе открыты для сообщества.

Это значимый шаг для открытых LLM — мощный, гибридный, способный рассуждать, действовать и кодить в рамках одного фундамента.

🟡Техрепорт
🟡Страница проекта
🟡Набор моделей
🟡Demo
🟡Сообщество в Discord
🖥GitHub

Читать полностью…

Анализ данных (Data analysis)

📈 Сэм Альтман ответил на критику запуска GPT-5: OpenAI удваивает лимиты для подписчиков Plus

Всего через несколько дней после запуска GPT-5 OpenAI уже анонсирует изменения для пользователей. Сэм Альтман в AMA-сессии на Reddit подтвердил, что лимиты запросов к GPT-5 Thinking на подписке Plus будут увеличены в два раза — с текущих 200 до 400. Это ответ на критику пользователей, которые отмечали, что квоты для новой модели оказались заметно ниже, чем для предыдущих версий.

При этом OpenAI также рассматривает возможность вернуть доступ к GPT-4o для подписчиков Plus — видимо, чтобы дать пользователям больше гибкости в выборе модели. Параллельно команда дорабатывает автоматический режим GPT-5, где ИИ сам решает, использовать глубокие рассуждения или давать быстрый ответ.

🔗 Ссылка - *клик*

@data_analysis_ml

Читать полностью…

Анализ данных (Data analysis)

🤨 OpenAI заявила о 74.9% на SWE-Bench, чтобы обойти Opus 4.1 с его 74.5%…
Но тест они прогнали не на всех 500 задачах, а только на 477.

Ирония в том, что в официальной system card у них стоит просто 74%.

Источник: https://cdn.openai.com/pdf/8124a3ce-ab78-4f06-96eb-49ea29ffb52f/gpt5-system-card-aug7.pdf

Читать полностью…

Анализ данных (Data analysis)

💰 McKinsey: к 2030 году на AI-инфраструктуру потратят $6,7 трлн

К 2030-му мировая мощность дата-центров почти утроится, и ~70% этого роста придётся на AI.
Под AI потребуется $5,2 трлн инвестиций и 156 ГВт мощности.

📊 Куда уйдут деньги:
- 60% (~$3,1 трлн) — чипы и серверы
- 25% (~$1,3 трлн) — энергия и охлаждение
- 15% (~$0,8 трлн) — площадки и строительство

📉 Сценарии развития
- 🚀 Ускоренный: +205 ГВт, ~$7,9 трлн
- 📈 Базовый: +125 ГВт, ~$5,2 трлн
- 🐢 Ограниченный: +78 ГВт, ~$3,7 трлн

Энергетика и охлаждение
- Главные ограничения: электросети и теплоотвод
- 45–50% энергии — из возобновляемых источников
- Рост инвестиций в атом, геотермальную энергетику, улавливание CO₂ и длительное хранение энергии
- Переход на direct-to-chip и иммерсионное охлаждение

🧮 Что ускоряет рост
- К 2030 году inference станет основной нагрузкой
- Корпоративные приложения с отраслевыми моделями создадут стабильный поток запросов
- Hyperscalers масштабируются, чтобы снижать стоимость вычислений
- Государства инвестируют в AI-инфраструктуру как в стратегический актив

💡 Как не перепостроить
- Планировать мощность с возможностью масштабирования или паузы
- Инвестировать в энергоэффективность чипов, сетей и охлаждения
- Обеспечить стабильный доступ к энергии, чипам и площадкам

📌 Пример эффективности:
DeepSeek V3 — обучение в ~18× дешевле GPT-4o, инференс в ~36× дешевле.
Но парадокс Джевонса означает, что экономия стимулирует больше экспериментов, а значит, общий спрос на вычисления всё равно растёт.

📌 Подробнее

@data_analysis_ml

Читать полностью…

Анализ данных (Data analysis)

Сатья Наделла — лучший CEO Microsoft 👍

Илон Маск написал в своем Твиттере:

"OpenAI «сожрёт» Microsoft живьём"

Сатья Наделла ответил:

- "Люди пытались сделать это последние 50 лет — и в это-то и забавно! Каждый день ты учишься чему-то новому, создаёшь инновации, заключаешь партнёрства и конкурируешь. С нетерпением жду Grok 4 на Azure и Grok 5!"

Читать полностью…

Анализ данных (Data analysis)

Кажется, что глитчующие нейросети – это база, а ивент AI VK & Pro в .оригинале – повод собраться и узнать, как меняются рекомендательные системы

📍 27 августа, .оригинал

Подробности тут

Читать полностью…

Анализ данных (Data analysis)

🤦‍♂️ После того как OpenAi уверенно сообщили о сниженияи галлюцинаций у GPT‑5, первый же тест оказался... галлюцинацией.

🔍 Модель повторила старый фейк о том, как крыло самолёта создаёт подъёмную силу — "equal transit theory", которую давно опровергли в аэродинамике.

🧠 Проблема не в том, что Chatgpt ошибается. Проблема в том, что он делает это *уверенно* — даже в примере, призванном показать прогресс.

Читать полностью…

Анализ данных (Data analysis)

🧠 Mo Gawdat: AI сделает кого-то триллионером до 2030 года

Бывший топ‑менеджер Google Mo Gawdat дал любопытное интервью на канале *The Diary Of A CEO* — и предсказал бурное будущее:

🚀 AGI появится до конца 2026 года

💰 "Кто‑то станет триллионером до 2030. Это будет новый Илон Маск или Ларри Эллисон, инвестировавший в ИИ. У него будет столько денег, что он сможет купить всё. Роботы и ИИ будут делать всю работу. Люди останутся без профессий."

⚖️ Сначала ИИ усилит производительность, а потом массово заменит людей

🧨 12–15 лет хаоса, когда глупые лидеры будут использовать умные системы

🌍 Потом — *этика‑ориентированные ИИ могут взять контроль* и принести глобальное изобилие

🪙 Базовый доход возможен, но при неправильной архитектуре элиты могут захватить власть и урезать выплаты

🤖 Уже сегодня AI‑агенты умеют кодить, торговать, планировать, а self-evolving модели запустят взрыв интеллекта

📺 Очень сильное интервью — смотреть стоит каждому, кто думает о будущем AI

Читать полностью…

Анализ данных (Data analysis)

🖥 MongoDB выпускает MCP Server — теперь любой может стать дата-инженером

MongoDB представили открытый MCP сервер, который позволяет AI-инструментам вроде Claude, Cursor и GitHub Copilot напрямую общаться с вашей MongoDB-базой.

Теперь даже без знаний запросов можно просто написать:
• «Покажи самых активных пользователей»
• «Создай нового пользователя с правами только на чтение»
• «Как устроена коллекция orders?»

⚙️ MCP Server поддерживает:
• MongoDB Atlas
• Community Edition
• Enterprise Advanced

📌 Главное — не нужен SQL, не нужно знать синтаксис. Достаточно обычного языка.

💡 Под капотом: AI превращает ваши фразы в рабочие Mongo-запросы.
Открытый исходный код. Готово к продакшену.

📌 GitHub

#MongoDB #AItools #OpenSource #MCP

@data_analysis_ml

Читать полностью…

Анализ данных (Data analysis)

🎮 GPT-5 прошёл Pokémon Red!

6 470 шагов против 18 184 у o3 — колоссальный прогресс в эффективности.

• GPT-5 гораздо реже «галлюцинирует» — главный фактор ускорения.
• Лучшая пространственная логика: o3 часто пытался «пробиться» сквозь стены и путался в сложных локациях, а GPT-5 умеет планировать длинные последовательности действий с минимумом ошибок.
• Более чёткое планирование целей и их последовательное выполнение.

Теперь посмотрим, как он справится с финальным испытанием! 🔥


🔜 Следующий челлендж: GPT-5 играет Pokémon Crystal. Старт скоро на Twitch!

Livestream: https://twitch.tv/gpt_plays_pokemon

Читать полностью…

Анализ данных (Data analysis)

🚀 Tencent выложила в открытый доступ Hunyuan-GameCraft — инструмент для генерации интерактивных игровых видео с высокой реалистичностью.

Что это значит:
• Из одной картинки сцены и команд пользователя (клавиатура, мышь) создаётся полноценное игровое видео от первого или третьего лица.
• Движения плавные и точные: можно контролировать скорость, угол поворота и строить сложные траектории, а не только примитивную анимацию.
• Среда тоже живая — облака, дождь, снег, вода и другие эффекты генерируются динамически.
• Картинка остаётся чёткой даже при резких перемещениях — сохраняется информация о сцене.
• Работает быстро и дёшево: за счёт оптимизаций и квантования 13B-модель тянет даже RTX 4090, без дорогого рендера и сложного 3D-моделирования.

Построен на базе HunyuanVideo.

🟠Project Page: https://hunyuan-gamecraft.github.io
🟠Code: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-GameCraft-1.0
🟠Technical Report: https://arxiv.org/abs/2506.17201
🟠Hugging Face: https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-GameCraft-1.0

@data_analysis_ml

#AI #GameDev #VideoGeneration #HunyuanVideo #OpenSource #Tencent #GamingAI

Читать полностью…

Анализ данных (Data analysis)

🚀 Двойной прирост скорости инференса для diffusion-моделей с помощью Torch-TensorRT от NVIDIA

Что нового?
С помощью Torch-TensorRT (компилятора для PyTorch + TensorRT) можно без изменения PyTorch-кода:
- Удвоить скорость инференса для diffusion-моделей — без изменений API и минимальных усилий
- На примере модели FLUX.1-dev (12 млрд параметров):
- ×1.5 быстрее по сравнению с родной PyTorch FP16
- до ×2.4 при добавлении FP8-квантизации

Почему это важно:
- Минимальный код — максимальный эффект: достаточно одной строки, чтобы включить ускорение
- Гибкость: поддержка современных workflows, LoRA, ControlNet — перефит и ре-компиляция происходят на лету, без дополнительных шагов

Если вы работаете с Hugging Face Diffusers и diffusion-моделями в PyTorch — Torch-TensorRT откроет новую скорость с минимумом усилий!

🔗 Подробнее

@data_analysis_ml

Читать полностью…

Анализ данных (Data analysis)

✔️ OpenAI инвестирует в Merge Labs - конкурента Neuralink.

OpenAI ведет переговоры об инвестициях в Merge Labs, стартап в области нейрокомпьютерных интерфейсов, который планирует создание высокоскоростных BCI-систем.

Merge Labs планирует привлечь 250 миллионов долларов при оценке в 850 миллионов. Сэм Альтман будет числиться сооснователем вместе с бывшим топ-менеджером Neuralink Алексом Бланиа, однако не будет заниматься операционной деятельностью. Ожидается, что основное финансирование поступит от венчурного подразделения OpenAI.

Этот шаг еще больше обостряет давнее соперничество между Альтманом и Маском, которые в 2015 году вместе основали OpenAI, но позже разошлись во взглядах.
ft.com

✔️ Контекстное окно Claude Sonnet 4 расширено до миллиона токенов.

Anthropic объявила о значительном увеличении контекстного окна для Claude Sonnet 4 до одного миллиона токенов. Это в 5 раз больше предыдущего лимита и позволит обрабатывать за один проход целые кодовые базы или большие массивы документов. Новая возможность уже доступна в публичной бете через API Anthropic, Amazon Bedrock, а в скором времени появится и в Google Cloud Vertex AI.

За расширение придется платить больше. Для запросов свыше 200 тыс. входных токенов цена удваивается и составит 6 долларов за миллион токенов. Стоимость выходных токенов также вырастет с 15 до 22.50 долларов за миллион.
anthropic.com

✔️ Microsoft ведет целенаправленную кампанию по найму топовых инженеров и исследователей из компании Марка Цукерберга.

Согласно внутренним документам, Microsoft составила список конкретных сотрудников с указанием их имен, ролей и принадлежности к командам: Reality Labs, GenAI Infrastructure и AI Research. Корпорация готова предложить им многомиллионные компенсационные пакеты - крупные бонусы при найме, конкурентные зарплаты, значительные пакеты акций и высокие годовые премии.

Для ускорения процесса в Microsoft внедрили специальную процедуру. Рекрутеры могут помечать кандидатов как "критически важные ИИ-таланты" и тогда процесс рассмотрения и утверждения на уровне руководства возможен в течение 24 часов.
businessinsider.com

✔️ AI2 выпустил открытую модель для робототехники.

Институт искусственного интеллекта Аллена представил MolmoAct 7B — опенсорсную модель для планирования движений роботов в трехмерном пространстве. Система интерпретирует команды на естественном языке, создает 3D-реконструкцию сцены и прокладывает траекторию движения, которую разработчик может просмотреть и скорректировать до того, как робот начнет действовать.

Модель на 7 млрд. параметров была обучена на 18 млн. примеров, в которых были включены 12 тыс. эпизодов из реального мира. В бенчмарке SimPLER система показала успешность выполнения задач в 72.1%, обойдя решения от Nvidia, Google и Microsoft.

AI2 опубликовал техотчет, веса и датасеты, позиционируя MolmoAct как свободно доступную альтернативу проприетарным решениям.
allenai.org

✔️ SEELE AI запустила публичное тестирование генератора 3D-игр по текстовому описанию.

Платформа создает полноценные, играбельные проекты на основе текстового описания на естественном языке, не требуя навыков программирования. Система использует большие модели для автоматической генерации всех ключевых элементов: 3D-сцен, персонажей и игровой логики, интегрируя текст, 3D-моделирование и физические движки.

Помимо основной генерации, инструмент поддерживает персонализацию созданных игр, предварительный просмотр в реальном времени и возможность оптимизации. SEELE AI позиционирует свой сервис не только как игровой инструмент, но и как платформу для создания контента в сфере образования, маркетинга и социальных сетей.
Попробовать инструмент можно на официальном сайте.
Seele AI в сети Х

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

Анализ данных (Data analysis)

MWS Cloud представила Inference Valve, которая снижает затраты на GPU на 15%

Она позволяет выводить в продакшнлюбые обученные ML-модели, большие языковые модели (LLM) и модели компьютерного зрения (CV). С помощью платформы их можно разворачивать на инфраструктуре, подключать к ИТ-системам компании через простой и мощный API, масштабировать, а также обновлять и мониторить.

Платформа доступна в частном облаке на инфраструктуре MWS Cloud, on-prem на серверах заказчика, а также в составе программно-аппаратных комплексов (ПАК) в закрытом контуре, включая режимы с ограниченным доступом к внешним сетям.

По словам CEO MWS Cloud, исполнительного директора МТС Web Services Игоря Зарубинского, платформа позволяет:

- В десятки раз быстрее интегрировать LLM и CV-модели с ИТ-системами компаний;

- На 70% снизить операционную нагрузку на ML-команды при эксплуатации моделей;

- Повысить автоматизацию CI/CD более чем на треть;

- Уменьшить затраты на GPU более чем на 15%;




Ссылка – *клик*

@data_analysis_ml

Читать полностью…

Анализ данных (Data analysis)

🖥 NVIDIA выложили в открытый доступ Cosmos Reason reasoning-VLM размером 7B для Physical AI.

Что это
• Открытая и настраиваемая reasoning-VLM для физического ИИ и робототехники: модель понимает видео + текст, “думает” по шагам и принимает решения
в реальном мире.

Что умеет
👀 Видеть, рассуждать и действовать в реальном мире
🛠️ Решать многошаговые задачи и справляться с неоднозначными/новыми ситуациями
🤖 Подходит для разработки роботов, автономного транспорта и визуальных ИИ-агентов

Почему важно
• Пост-тюнинг даёт ощутимый буст: SFT ≈ +10% к базе, RL ещё ≈ +5%.
• Итог: средний результат ≈ 65.7 на профильных бенчмарках для роботов и автопилота.

📌 Подробнее

@data_analysis_ml

Читать полностью…

Анализ данных (Data analysis)

Что такое MWS Data? Как создавали платформу для работы с данными

13 августа в 11:00 эксперты MWS проведут онлайн-дискуссию, где расскажут:

1️⃣ Как проектировали платформу MWS Data и почему пошли дальше Lakehouse
2️⃣ Что лежит в ядре платформы: архитектура и технологии
3️⃣ Какие задачи она решает: от ETL до BI
4️⃣ Какую продуктовую линейку запускает MWS

Кому будет полезно:

▪️Руководителям бизнеса
Поймёте, как платформа поможет быстрее принимать решения и снизить потенциальные риски

▪️CDO / CIO / CTO
Разберётесь, как сократить расходы на хранение и обработку данных без ущерба для их качества.

▪️ML-инженерам и Data Scientists
Узнаете, как MWS Data ускоряет подготовку данных, сокращает пайплайны и улучшает входное качество для моделей

Регистрируйтесь на онлайн-дискуссию 👈

Читать полностью…

Анализ данных (Data analysis)

🚀 Релиз MiMo-VL 2508: тот же размер — больше мощность

Улучшена:

- Производительность
- Управление рассуждениями
- Общий пользовательский опыт

📈 Улучшены показатели почти всех бенчмарков (изображения + видео)
- MMMU: 70.6
- VideoMME: 70.8
Стабильные улучшения по всем направлениям.

🤖 Thinking Control
- Вкл. (по умолчанию): полный ход рассуждений в ответах.
- Выкл.: прямые ответы без показа рассуждений ⚡

❤️ Реальный опыт пользователей
Рейтинг в VLM Arena вырос с 1093.9 → 1131.2 (+37.3).

Модель стала более способной, гибкой и надёжной в повседневных задачах.

🤗 Ссылки на модели
- RL: https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-VL-7B-RL-2508
- SFT: https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-VL-7B-SFT-2508

#XiaomiMiMo #MiMoVL

Читать полностью…

Анализ данных (Data analysis)

🖼️ Qwen-Image — мультиязычная генеративная модель от Alibaba. Проект предлагает 20-миллиардную модель для создания изображений с точным рендерингом текста. Модель поддерживает английский и китайский языки, включая сложные шрифтовые композиции и смешанные текстовые блоки. Архитектура сочетает Qwen2.5-VL для анализа текста, VAE для детализации и диффузионное ядро MMDiT.

Модель обучалась на миллиардах изображений: от природных сцен до дизайн-макетов. В тестах она превзошла многие закрытые аналоги, особенно в генерации инфографики и материалов с встроенным текстом. Лицензия Apache 2.0 позволяет свободное использование.

🤖 GitHub

@data_analysis_ml

Читать полностью…

Анализ данных (Data analysis)

✔️ Microsoft запустила Copilot 3D.

Microsoft открыла доступ к экспериментальному веб-инструменту Copilot 3D, который позволяет конвертировать статичные изображения в трехмерные модели. Сервис доступен бесплатно через портал Copilot Labs.

Инструмент поддерживает на входе PNG и JPG размером до 10 МБ. Созданные модели сохраняются на странице пользователя в течение 28 дней и могут быть скачаны в формате GLB. Copilot 3D является новой попыткой Microsoft популяризировать 3D-творчество после закрытия проектов Paint 3D и Remix3D.
copilot.microsoft.com

✔️ Tesla сворачивает проект суперкомпьютера Dojo.

Команда, занимавшаяся разработкой суперкомпьютера Dojo расформирована, а ее руководитель Питер Бэннон покидает компанию.

Этот шаг завершает многолетнюю попытку Tesla создать кастомные чипы и процессоры "размером с кремниевую пластину" для обучения моделей автономного вождения и робототехники. Вместо этого компания перейдет на решения Nvidia и AMD, а производством чипов нового поколения займется Samsung.

Около 20 инженеров из команды Dojo уже основали собственный стартап DensityAI, а остальные сотрудники будут переведены на другие проекты внутри Tesla.
bloomberg.com

✔️ Apple интегрирует GPT-5 в Apple Intelligence с сентябрьским обновлением ОС.

Apple подтвердила, что осенние обновления: iOS, iPadOS и macOS получат поддержку GPT-5. Она заменит текущую GPT-4o в тех случаях, когда собственным моделям Apple потребуется помощь в обработке сложных запросов. Это коснется ответов Siri, инструментов для письма и визуального поиска.

Использование GPT-5 останется опциональным: пользователи должны будут явно дать согласие на передачу запросов в ChatGPT. Apple продолжит скрывать IP-адреса и запрещать OpenAI хранить данные, однако оставит возможность привязать платную подписку OpenAI для доступа к дополнительным функциям.

Кроме того, обновления ОС принесут функцию Live Translation для перевода разговоров в реальном времени и расширят возможности сквозного поиска по контенту.
9to5mac.com

✔️ Компания Марка Цукерберга купила стартап WaveForms AI.

Техногигант приобрел WaveForms AI - молодой стартап, чье программное обеспечение способно идентифицировать и воспроизводить эмоциональные оттенки в человеческой речи. Команда WaveForms присоединится к подразделению Superintelligence Labs.

Стартап был основан в декабре 2024 года, но уже успел привлечь 40 миллионов долларов инвестиций при оценке в 160 миллионов. Компания работала над "Тестом Тьюринга для речи" и так называемым "эмоциональным AGI", чтобы сделать голоса, сгенерированные ИИ, неотличимыми от человеческих.

Для Цукерберга это уже вторая сделка в области ИИ-аудио за последние месяцы после июльского поглощения PlayAI. Финансовые условия покупки не разглашаются.
theinformation.com

✔️ Google тестирует Google Finance с генеративным ИИ.

Google приступил к тестированию редизайна сервиса Google Finance, в центре которого теперь находится ИИ. В ближайшие недели пользователи из США получат доступ к новой версии со встроенным чат-ботом. Он сможет отвечать на сложные вопросы о рынках, предоставляя обобщенные ответы со ссылками на внешние источники.

Помимо ИИ-помощника, обновление включает расширенные инструменты для построения графиков и добавляет рыночные данные в реальном времени для сырьевых товаров и криптовалют.

Появится и постоянно обновляемая новостная лента, которая позволит отслеживать важные заголовки, не покидая платформу. Во время тестового периода пользователи смогут переключаться между новым и классическим интерфейсами.
blog.google

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

Анализ данных (Data analysis)

⚡️ ИИ теперь сам чинит свои баги

Anthropic встроила в Claude Code автоматический аудит безопасности: теперь ИИ не только пишет код, но и проверяет его перед отправкой. Достаточно команды /security-review и модель анализирует изменения, ищет уязвимости и сразу предлагает патчи. Те же проверки работают в GitHub Actions, оставляя комментарии прямо в пул-реквестах.

Тестирование на внутренних проектах уже выявило критические уязвимости до выхода в прод. Теперь траектория развития очевидна: поскольку ИИ-модели становятся все мощнее, компаниям придется встраивать все более сильные встроенные механизмы контроля. Иначе экосистема просто захлебнётся в собственных багах.

🔗 Ссылка - *клик*

@data_analysis_ml

Читать полностью…

Анализ данных (Data analysis)

💫 И еще забавная штука Sam Altman тизерил стрим с изображением… Звезды Смерти.

Отличная идея, не так ли)

Читать полностью…

Анализ данных (Data analysis)

Livestream OpenAI, ждём анонса ChatGPT-5

https://www.youtube.com/watch?v=0Uu_VJeVVfo

#Chatgpt5 #openai

Читать полностью…

Анализ данных (Data analysis)

Современное ИТ-образование с фокусом на реальные потребности рынка и индивидуальным подходом к студенту — то, что поможет тебе окрепнуть как специалисту и усилить карьеру.

В магистратуре Центрального университета ты получишь опыт работы в ИТ-компаниях уровня Т-Банка, Яндекса, Авито уже во время учебы. Средняя зарплата студентов — 195 000 ₽.

Что тебя ждет:
• Грант до 75% на все время обучения.
• Закрепление теории на задачах от бизнеса.
• Стажировки в крупных компаниях и трудоустройство.
• Индивидуальный наставник, чтобы достигать целей.
• Занятия по вечерам и выходным.
• Диплом о высшем образовании государственного образца.

Подавай заявку до 24 августа: ссылка

Читать полностью…
Subscribe to a channel