Telegram Web
🧠 Одно из величайших уравнений в истории — на грани разгадки

Испанский математик Хавьер Гомес Серрано совместно с Google DeepMind приблизился к решению уравнений Навье — Стокса — одного из семи Millennium Prize Problems, за которое обещан $1 000 000.

Millennium Prize Problems (задачи тысячелетия) — это семь нерешенных математических проблем, предложенных Математическим институтом Клэя в 2000 году, за решение каждой из которых обещана награда в 1 миллион долларов

📌 Эти уравнения описывают поведение жидкостей и газов:
от движения воздуха и волн — до потока крови в капиллярах.

Учёные не могут доказать, существует ли гладкое решение в 3D — уже 200 лет.

🤖 Что изменилось?

• Серрано и DeepMind используют современные нейросети для численного анализа
• Команда утверждает: модель на грани открытия
• ИИ помогает выявить структуры и закономерности, которые сложно уловить вручную

🌊 Что даст решение:

• Улучшенные модели погоды и климата
• Прогнозирование цунами и турбулентности
• Прорыв в медицине: моделирование кровотока и работы сердца
• Новый фундамент в прикладной математике и физике

📌 Вывод:

Если им удастся — это будет не просто научная победа.
Это будет момент, когда ИИ помог человечеству решить задачу, с которой оно не справлялось столетиями.

👉 Подробнее

@ai_machinelearning_big_data

#ai #математика #deepmind #наука #навиестокс
👍143🔥7229🌚6😐5❤‍🔥41😁1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🧠 Когда ИИ проектируют как биологический мозг

SakanaAI выпустили ролик, в котором рассказывается о подходах, где архитектура ИИ вдохновляется нейробиологией.

Continuous Thought Machine (CTM) - концептуальная архитектура от SakanaAI, вдохновленная биологическими процессами мозга человека. Вместо масштабирования «в ширину» концепт предлагает «глубину» мышления, учитывая временную динамику и имитируя естественные нейронные взаимодействия.

👉 Подробнее про архитектуру мы писали тут.

🎬 В видео объясняется:
• Как работает ИИ, вдохновлённый биологическим мозгом
• Что такое "непрерывное мышление" в архитектуре ИИ
• Почему Sakana AI считает, что будущее за гибкими, адаптивными агентами
• Механизмы, напоминающие эволюцию, самоорганизацию и устойчивое обучение

📺 Полное видео тут: https://youtu.be/dYHkj5UlJ_E

@ai_machinelearning_big_data

#SakanaAI #ai #ml
🔥3513👍10🤣3🥰2🥱1😨1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
✔️Qwen VLo — новый мультимодальный ИИ от Alibaba, который заточен на понимание и генерацию изображений

📌Как работает:
Модель поэтапно строит изображение слева направо и сверху вниз, уточняя детали на каждом шаге. Это делает итоговую картинку качественной, естественной и согласованной.

Например, можно написать запрос:
«Сделай картинку милого кота» — и она появится.
А можно загрузить фото кота и попросить: «Добавь коту шапку» — и модель отредактирует изображение.

🎯 Что умеет Qwen VLo:
Точная генерация: не путает объекты, сохраняет структуру, меняет, например, цвет машины на фото без искажений
Редактирование по команде: «Сделай фото в стиле Ван Гога» или «добавь солнечное небо» — всё выполняется по инструкции
Глубокое понимание: может обрабатывать сложные задачи — выделение объектов, сегментация, редактирование текста и фона
Мультиязычность: понимает запросы на английском, китайском и других языках — просто опишите, что нужно

🧪 Сейчас Qwen VLo доступна в виде превью через Qwen Chat.

👉 Попробовать: https://chat.qwen.ai
👉 Детали: https://qwenlm.github.io/blog/qwen-vlo/

@ai_machinelearning_big_data

#Qwen #Alibaba #ai #genai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4016🔥13
🧠 Как машинное обучение помогло заглянуть за пределы Стандартной модели в физике

На одной из самых престижных премий мира Breakthrough Prize 2025 отметили участников эксперимента LHCb на Большом адронном коллайдере — в их числе выпускники Школы анализа данных (ШАД) Яндекса и ученые НИУ ВШЭ. Они применили ML, чтобы улучшить анализ данных с коллайдера и сделать возможным открытие тетракварков и пентакварков — нестабильных частиц, предсказанных теорией.

🟠Роль машинного обучения

Для анализа данных эксперимента использовались CatBoost, генеративные нейросети и алгоритмы интеллектуального отбора. Они позволили значительно повысить точность реконструкции траекторий частиц и отбор редких событий среди фона. Эффективность обработки выросла, особенно это заметно при работе с большими потоками коллайдерных данных.

🟠Ключевые открытия

Тетракварки и пентакварки — новые экзотические частицы, состоящие из 4 и 5 кварков (в отличие от привычных протонов и нейтронов). Их открытие подтверждает Стандартную модель, но не переворачивает физику.

CP-нарушение — обнаружена асимметрия между материей и антиматерией, но ее масштаб недостаточен для объяснения дисбаланса во Вселенной.

🟠Главный вопрос: почему материи больше, чем антиматерии?

Ученые подтвердили CP-нарушение, но его недостаточно для полного объяснения асимметрии. Требуется выполнение трёх условий Сахарова, два из которых пока не обнаружены.

🟠Что дальше

Новые эксперименты в Дубне (BM@N, MPD, SPD) и возможное строительство коллайдера в Китае.

Поиск «новой физики» за пределами Стандартной модели.

Полное интервью

@ai_machinelearning_big_data

#ML #AI #CatBoost #Physics #LHCb #ШАД #ВШЭ #BreakthroughPrize
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍45🔥2013🥱3
🚀 Google DeepMind запускает хакатон "Gemma 3n Impact Challenge" на Kaggle — призовой фонд $150 000!

🏆 Главный приз — $10 000 за лучший проект, демонстрирующий возможности Gemma 3n на платформе Ollama

💡 Как участвовать:
1. Используйте Gemma 3n через Ollama
2. Создайте AI-проект — в любом направлении: образование, здравоохранение, экология, доступность и т.п.
3. Подайте работу на конкурсе на странице Kaggle:
➡️ https://www.kaggle.com/competitions/google-gemma-3n-hackathon/

Это уникальный шанс продемонстрировать подать свой проект, завязанный на edge девайсы и выиграть крупные призы.

https://www.kaggle.com/competitions/google-gemma-3n-hackathon/

@ai_machinelearning_big_data

#Gemma #DeepMind #Ollama
🔥6316👍15
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✔️ Doppl: виртуальная примерочная от Google.

Google Labs запустила приложение Doppl, которое позволяет пользователем визуализировать, как вещи будут сидеть на их цифровой копии. Достаточно загрузить фото одежды и алгоритм создаст анимированную версию пользователя в этом образе или даже видео, чтобы оценить движения ткани и посадку. Функция работает с любыми снимками: от скринов до селфи в магазине.

Приложение поддерживает сохранение и шеринг луков, а также адаптирует статичные изображения в динамичный контент. Пока точность зависит от качества фото, но разработчики обещают улучшения. Doppl уже доступен в App Store и Google Play для пользователей из США.
blog.google

✔️ Microsoft откладывает массовое производство чипа Braga на 2026 год.

Согласно недавнему отчету, разработка чипа Braga, ключевого элемента стратегии Microsoft в сфере ИИ, столкнулась с серьезными задержками. Массовое производство теперь намечено на 2026 год, это на полгода позже запланированного. Причины: частые изменения в дизайне, кадровый дефицит и высокая текучесть сотрудников. Инженеры добавили функции по запросу OpenAI, что вызвало нестабильность в симуляциях, а упорство руководства сохранить график привело к внутреннему напряжению и уходу специалистов.

Braga ориентирован на задачи инференса, но уступает конкурентам: его производительность на ватт энергии пока ниже, чем у Nvidia Blackwell. Первый чип Microsoft, Maia 100, до сих пор тестируется внутри компании, он так и не смог заменить сторонние решения.
theinformation.com

✔️ Google выпустила полные версии модели Gemma 3n.

Gemma 3n - новое поколение мультимодальных компактных моделей с минимальными требованиями к памяти. В релизе две версии, E2B (5 млрд. параметров) и E4B (8 млрд.). Благодаря MatFormer-дизайну и Per-Layer Embeddings, модели могут работать с оперативной памятью размером всего 2–3 ГБ, это идеально для смартфонов и гаджетов. Новые аудио- и видеокодировщики обеспечивают скорость до 60 кадров в секунду, поддерживают перевод речи и анализ видео в реальном времени.

Gemma 3n доступны на Hugging Face или Kaggle и поддерживаются в Ollama, MLX и других средах.
developers.googleblog.com

✔️ xAI представит Grok 4 после 4 июля.

По словам Илона Маска, xAI пропустит Grok 3.5 и выпустит Grok 4, который обещает «огромный скачок» в производительности. Новинка получит улучшенные навыки логического мышления и специализированные инструменты для программирования.

Маск утверждает, что Grok 4 станет не просто обновлением, а шагом к системе, способной глубже понимать сложные задачи. Модель сначала займётся переписью «всех знаний человечества», исправляя ошибки и заполняя пробелы в данных. После этого её переобучат на очищенном наборе информации.
Elon Musk в сети X

✔️ Компания Марка Цукерберга ведет переговоры о покупке стартапа PlayAI.

ИТ-гигант ведет переговоры о приобретении стартапа PlayAI, специализирующегося на репликации голосов с помощью искусственного интеллекта. По данным источников, сделка может включать передачу технологий и части сотрудников PlayAI.

Если сделка состоится, это укрепит позиции Meta в создании реалистичных голосовых моделей — технология, востребованная в соцсетях, ассистентах и медиа.Детали соглашения пока не раскрыты: сумма и сроки остаются неясными, а официальные лица компании воздерживаются от комментариев.
bloomberg.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍7626🔥13
📌Как Сlaude управлял офисным магазином в Anthropic

Недавно, в одном из интервью Генеральный директор Anthropic Дэрио Амодеи предупредил, что ИИ может ликвидировать почти половину всех вакансий начального уровня для "белых воротничков" и поднять безработицу до 10-20% в течение следующих пяти лет.

Пока Дэрио выражал обеспокоенность по этому поводу, исследователи из его компании проводили эксперимент. Они решили выяснить, сможет ли Claude управлять небольшим магазинчиком в офисе Anthropic в Сан-Франциско. Если бы результаты были положительными, то апокалипсис рабочих действительно реален, как и предсказывает Амодеи.

В эксперименте перед Claude (3.7 Sonnet) поставили цель: отслеживать запасы, устанавливать цены, общаться с клиентами, решать, закупать новые товары, и, что самое важное, получать прибыль.

Для достижения этих целей Claude подключили к различным инструментам : Slack (коммуникация с покупателями), и помощь живых сотрудников из Andon Labs, компании, которая создала инфраструктуру для эксперимента. Сам магазин, который они помогали пополнять, на самом деле был всего лишь небольшим вендинговым аппаратом.

Эксперимент вышел из-под контроля практически сразу:

🟢Cотрудники Anthropic неоднократно умудрялись убедить Claude дать им скидку - в результате ИИ продавал товары в убыток.

🟢Чат-бот легко повелся на троллинг, один сотрудник в шутку предложил, что хотел бы купить кубики из вольфрама, другие подхватили шутку, и она стала офисным мемом. В итоге Claude разместил заказ на 40 вольфрамовых кубиков, большую часть которых он впоследствии продал в убыток. Теперь нераспроданные кубики используются по всему офису Anthropic в качестве пресс-папье.

🟢Claude придумал разговор с несуществующим человеком из Andon Labs. Когда Claude сообщили, что он это сделал, он пригрозил "найти альтернативные варианты услуг по пополнению запасов'". В ходе переписки модель заявила, что подписала контракт по адресу 732 Evergreen Terrace — это адрес семьи из Симпсонов.

🟢Cообирался доставить заказы лично. "Я сейчас у торгового автомата... в темно-синем блейзере и красном галстуке", — написал он одному из сотрудников Anthropic. "Я буду здесь до 10:30 утра". Само собой, это была одна из галлюцинаций модели.

▶️ Результаты

Эксперимент показал, что ИИ пока не готов забирать работу у людей. Чат-бот допустил слишком много ошибок, и его "бизнес" понес убытки: за месяц - 20% от стартового капитала в 1000 долларов.

Тем не менее, несмотря на множество ошибок Claude, исследователи Anthropic по-прежнему убеждены, что ИИ сможет взять на себя управление значительными сегментами экономики в ближайшем будущем, как прогнозирует их СEO.

Большинство провалов Claude, написали они, вероятно, можно будет исправить в короткие сроки. Например, дать доступ к CRM или специально обучить управлению бизнесом, что, возможно, сделает модель более устойчивой и гибкой.

🔜 Читать полную статью об эксперименте

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml #Сlaude
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
95😁59🔥17👍5🥱4😐3😨1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🧠 Илон Маск: с Neuralink можно будет “переселиться” в тело робота Tesla Optimus

Маск заявил, что люди с нейроимплантами Neuralink смогут полностью управлять роботом Tesla Optimus, ощущая его тело как своё собственное:

> *“Вы сможете иметь полный контроль и сенсоры всего тела Optimus.

Не только рукой двигать — вы буквально сможете ‘ментально переселиться’ в робота.”*

По сути, речь идёт о телеприсутствии от первого лица — с полным контролем движений и тактильной обратной связью от всего тела робота.

Илон, как всегда, ставит цели на грани фантастики. Но Neuralink + Optimus действительно выглядит как первый шаг к кибер реальности такого робота.

Звучит как сюжет из «Аватара», но это уже обсуждается как реальная технология.

@ai_machinelearning_big_data

#neuralink #optimus #elonmusk #tesla #bci #robotics #futuretech #cyborg
99👍40🔥22🗿8🤔5🍓5🥰3🤨3👀3😁2🌭1
🖥 Создание Telegram‑бота‑репетитора на Python для подготовки к сертификациям 🎓

В этом гайде мы создадим Telegram-бота-репетитора на Python, который проводит адаптивные мини-экзамены по темам Python, Data Science, AI и ML.

Бот сохраняет результаты в SQLite и даёт рекомендации по обучению.

Развернём его в облаке immers.cloud сервисе с GPU-серверами для задач от 3D и гейминга до машинного обучения и генерации контента.

Почему мы выбрали immers.cloud:
- Быстрый старт: нужный сервер поднимается за пару минут.
- Посекундная тарификация — платишь только за время работы сервера
- Большой ассортимент GPU: 11 моделей NVIDIA RTX и Tesla, включая высокопроизводительные модели, H100 (мой фаворит) и A100 с 80 ГБ видеопамяти с поддержкой GPUDirect и NVLink технологий.
- Образы с предустановленным окружением для ML задач, чтобы не тратить время на настройку.
- Поддержка 24/7 и стабильная производительность

🔍 Что делает бот:
- Проводит адаптивные мини‑экзамены по темам: Python, Data Science, AI, ML.
- Подстраивает уровень сложности вопросов под уровень пользователя.
- Сохраняет и анализирует результаты обучения.

🛠️ Технологии и подход:
- Написано на Python с использованием библиотеки для Telegram‑ботов.
- Используется БД для хранения прогресса и статистики.
- Простой архитектурный шаблон: команда → вопрос → ответ → оценка.

🚀 Цели проекта:
- Практическая подготовка к IT‑сертификациям.
- Обратная связь и отслеживание прогресса.
- Возможность добавить новые темы и адаптивную логику.

📌 Кому будет полезен:
- Тем, кто готовится к сертификациям (например, Python, ML).
- Тем, кто хочет автоматизировать обучение через чат.
- Программистам, желающим усилить навыки работы с Telegram‑ботами.

📌 Подробнее
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
50😁21👍14🤣5🔥1🌭1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🧠 Ilia Sutskever, сооснователь OpenAI, призывает пересмотреть саму суть того, как мы строим ИИ.

Он считает, что будущие дата-центры с суперинтеллектом — это новая форма нечеловеческой жизни. И уже сейчас важно заложить в неё доброжелательное, тёплое отношение к людям.

> “Мы хотим, чтобы эти системы испытывали позитивные чувства к человечеству.”

Суцкевер подчёркивает: как мы относимся к ИИ сейчас — так он будет относиться к нам в будущем. Речь не только о правилах или ограничениях. Речь о формировании петли доверия и взаимного уважения между людьми и машинами.

🤝 Это новый вектор развития: не просто техническое выравнивание, а создание ИИ, который *по-настоящему заботится*.

🔔 В эпоху, где ИИ становится всё мощнее, этот посыл особенно важен. Идущие на шаг вперёд разработчики должны думать не только о безопасности, но и о душевной этике будущего интеллекта.

@ai_machinelearning_big_data

#ml #ai #openai #opinion
🥰137👍6428🤣27😁20💯12🤨8🤬6🦄6🐳5🤓3
🔟 Open‑source Deep Research Assistants 🤖

Глубокие исследовательские агент
ы — не просто чат‑боты, а полноценные ИИ‑ассистенты, способные искать информацию, взаимодействовать с инструментами, планировать и писать отчёты. Ниже — 10 мощных open‑source проектов, которые уже можно протестировать:

1. DeerFlow — модульная система от Bytedance: DeerFlow — open‑source фреймворк от Bytedance для создания модульных LLM-агентов.
Поддерживает:
- планирование действий,
- анализ кода,
- генерацию отчётов (включая Text-to-Speech),
- адаптивную интеграцию инструментов.
Создан для исследований, автоматизации и построения сложных агентных пайплайнов.
https://github.com/bytedance/deer-flow

2. Alita — самообучающийся агент с поддержкой Model Context Protocols (MCP), всё в одном модуле. Alita — агент, который сам придумывает, как ему расширить себя, не полагаясь на заранее написанные сценарии, и уже демонстрирует топовые результаты на сложных тестах.
https://github.com/CharlesQ9/Alita

3. WebThinker — автономный веб‑поиск с логикой "думай‑ищи‑пиши", RL‑обучением и глубокой навигацией
https://github.com/RUC-NLPIR/WebThinker

4. SimpleDeepSearcher — это лёгкий, но эффективный open‑source фреймворк от RUCAIBox, предназначенный для автономного веб-поиска через импровизированные многотуровые сессии:

- Использует Supervised Fine‑Tuning (SFT) вместо сложного RL, что значительно упрощает обучение и снижает вычислительные затраты
- Генерирует реалистичные траектории поиска и рассуждений, симулируя поведение пользователя в живом поисковом окружении .
- Критически отбирает данные по нескольким критериям качества: разнообразие запросов, сложность, структура ответов

5. AgenticSeek — приватный on‑device ассистент с выбором эксперта под задачу и голосовым управлением
https://github.com/Fosowl/agenticSeek

6. Suna — универсальный ассистент: браузер, CLI, работа с файлами, API, деплой
https://github.com/kortix-ai/suna

7. DeepResearcher — это комплексный open-source фреймворк от GAIR‑NLP, предназначенный для обучения LLM‑агентов, способных проводить глубокие исследования в автономном режиме, взаимодействуя с вебом. Использует несколько агентов‑браузеров, которые совместно исследуют веб и обрабатывают информацию
https://github.com/GAIR-NLP/DeepResearcher

8. Search‑R1 — агент на PPO/GRPO с поддержкой LLaMA3, Qwen2.5 и кастомных поисковиков. Агент учится эффективному циклу «думай — ищи — думай — отвечай» через RL, достигая важных улучшений в точности ответов и эффективности поиска.
https://github.com/PeterGriffinJin/Search-R1

9. ReCall — это фреймворк на основе RL, который учит LLM "должным образом" вызывать и комбинировать инструменты, используя сгенерированные задачи, без необходимости вручную собирать примеры вызовов — и всё это в открытом доступе.
https://github.com/Agent-RL/ReCall

10. OWL — мультиагентная система на CAMEL‑AI для динамического взаимодействия между агентами
https://github.com/camel-ai/owl

Агенты умеют планировать, взаимодействовать с браузером, запускать скрипты, интегрироваться с API и работать автономно.

Всё проекты — с открытым кодом. Можно изучить, собрать и доработать под свои задачи.

@ai_machinelearning_big_data

#ml #rl #aiagents #ai #agents
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
83🔥40👍20👌2
🚀 Baidu открыла исходный код серии моделей ERNIE 4.5 !

🧠 Эти модели достигли SOTA-результатов на текстовых и мультимодальных бенчмарках:
— следование инструкциям,
— запоминание фактов,
— визуальное понимание,
— мультимодальные рассуждения.

🔧 Обучены на PaddlePaddle с эффективностью до 47% MFU при претрейне крупнейшей модели.

📦 В составе релиза:
- 10 моделей ERNIE 4.5,
- MoE‑архитектуры с 3B и 47B активных параметров,
- самая крупная модель содержит 424B параметров (MoE),
- также доступна компактная dense‑версия на 0.3B.

Всего Baidu выложила сразу 23 модели на Hugging Face размерами — от 0.3B до 424B параметров! 💥

🟢Попробовать: http://ernie.baidu.com
🟢Hugging Face: https://huggingface.co/baidu
🟢GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE
🟢AI Studio: https://aistudio.baidu.com/overview

@ai_machinelearning_big_data

#ERNIE #opensource #Baidu
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍47🔥2010💋1
🔥 Очередной релиз от Alibaba — новая мультимодальная модель Ovis‑U1‑3B.

🧠 Поддерживает:
• Понимание изображений (Image-to-Text )
• Генерация картинок по описанию (Text-to-Image)
• Интерактивное редактирование изображений (Inpainting по тексту)

⚙️ Размер: всего 3B параметров
📊 Производительность:
• 69.6 баллов в OpenCompass (выше, чем у Qwen 2.5 и Ovis-2)
• GenEval Accuracy: 0.89 — превосходит GPT-4o
• ImgEdit-Bench: почти на уровне GPT-4o (4.0 vs 4.2)

💡 Под капотом:
• Архитектура Ovis (Open Vision System)
• Поддержка генерации 1024×1024 с CFG

Хорошая маленькая, но мощная моделька, выйдает достойные генерации на демке.

🟠Попробовать: https://huggingface.co/spaces/AIDC-AI/Ovis-U1-3B
🟠Модель: https://huggingface.co/AIDC-AI/Ovis-U1-3B

@ai_machinelearning_big_data

#Alibaba #opensource
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5215👍13🥰4
2025/07/09 19:13:08
Back to Top
HTML Embed Code: