ИИ хорошо решают тесты с вариантами ответа. Но настоящие пациенты не приходят с готовыми прокатами.
Microsoft протестировала MAI-DxO на 304 самых сложных открытых кейсах из New England Journal of Medicine — тех, с которыми часто не справляются даже опытные врачи.
📊 Результаты:
🔹 85,5% успешных решений (против ~20% у врачей)
🔹 Ниже стоимость диагностики, чем у врачей и одиночных LLM
🔹 Модель имитирует виртуальную команду ИИ-врачей с разными стилями мышления
ИИ в медицине делает гигантский шаг вперёд.
https://microsoft.ai/new/the-path-to-medical-superintelligence/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤11👍4🔥1
🧠 В исходниках консоли xAI нашли упоминания двух новых моделей: Grok 4 и Grok 4 Code
Похоже, в xAI готовят к запуску сразу два поколения Grok 4:
🟡 Grok 4
> Новый флагман — “универсал” с акцентом на язык, математику и рассуждения.
> Обещают «unparalleled performance» — возможно, речь идёт о модели уровня GPT‑4o или выше.
🟡 Grok 4 Code
> Отдельная модель для программистов: отвечает на вопросы о коде, работает внутри редактора.
> Судя по описанию — аналог Copilot Chat, но от xAI.
Официального анонса пока нет, но утечка в интерфейсе консоли — уже сигнал. Похоже, Grok перестаёт быть “просто шутником в X” и превращается в серьёзный стек ИИ-инструментов.
#xAI #Grok #LLM #AItools
Похоже, в xAI готовят к запуску сразу два поколения Grok 4:
🟡 Grok 4
> Новый флагман — “универсал” с акцентом на язык, математику и рассуждения.
> Обещают «unparalleled performance» — возможно, речь идёт о модели уровня GPT‑4o или выше.
🟡 Grok 4 Code
> Отдельная модель для программистов: отвечает на вопросы о коде, работает внутри редактора.
> Судя по описанию — аналог Copilot Chat, но от xAI.
Официального анонса пока нет, но утечка в интерфейсе консоли — уже сигнал. Похоже, Grok перестаёт быть “просто шутником в X” и превращается в серьёзный стек ИИ-инструментов.
#xAI #Grok #LLM #AItools
❤4👍4😁1
🦙 go-llama.cpp — запускаем LLM в Go без лишних зависимостей. Этот проект предлагает минималистичные Go-биндинги для llama.cpp, позволяя работать с локальными языковыми моделями прямо из Go-кода. В отличие от других решений, здесь основная логика остаётся в C/C++ для максимальной производительности, а Go выступает лишь удобной обёрткой.
Инструмент выделяется поддержкой различных бэкендов — от OpenBLAS до Metal на Apple Silicon. Проект уже перешёл на новый формат GGUF, что делает его совместимым с современными версиями llama.cpp.
🤖 GitHub
Инструмент выделяется поддержкой различных бэкендов — от OpenBLAS до Metal на Apple Silicon. Проект уже перешёл на новый формат GGUF, что делает его совместимым с современными версиями llama.cpp.
🤖 GitHub
❤5
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Ученые из Yale, NYU и Allen Institute запустили SciArena - платформу для сравнения ИИ-моделей по качеству ответов на научные вопросы. Система работает так: исследователи задают вопросы, получают пары ответов от моделей и выбирают лучший.
Среди лидеров: OpenAI o3, обогнавший Claude и Gemini, а из открытых моделей Deepseek-R1-0528 вне конкуренции, она превзошла закрытые аналоги. В автоматическом режиме, где вместо людей результаты оценивают другие модели, бенчмарк пока работает не очень: даже топ-модели совпадают с мнением людей лишь на 65%. Код и наборы данных бенчмарка опубликованы в отрытом доступе.
allenai.org
Соцсеть X (бывшая Twitter) внедряет ИИ-генерируемые заметки, чтобы дополнять или опровергать информацию в постах. Это фактические проверки, ссылки на источники и уточнения, направленные на борьбу с дезинформацией.
Позже система заметок откроется для сторонних разработчиков: их алгоритмы смогут писать заметки, сначала тестируясь на пробных постах, а затем публиковаться. Окончательное решение о публикации будет принимать человек: заметку одобрят, если она покажется полезной пользователям с разными точками зрения. При этом ИИ-модель можно использовать любую, ограничений нет.
bloomberg.com
Baidu запустил масштабное обновление поисковой системы, добавив ИИ-функции. Теперь пользователи могут вводить тексты до 1000 слов, загружать фото, голосовые сообщения и даже видео для поиска. В интерфейс интегрированы генераторы текста и изображений, а бизнесу предложили инструмент для создания видео. Это первый серьезный ребрендинг за 10 лет, так компания пытается вернуть утраченные позиции.
Причина - спад выручки от онлайн-рекламы из-за конкуренции с TikTok (Douyin) и новыми ИИ-браузерами. Google и компания Цукерберга забирают львиную долю рекламных бюджетов, поэтому Baidu не может игнорировать перемены. Новые функции должны удержать аудиторию и привлечь рекламодателей, сделав поиск умнее и удобнее.
techinasia.com
Perplexity представила подписку Max, самый мощный тариф для тех, кто хочет максимизировать продуктивность ИИ. Подписчики получают неограниченный доступ к инструменту Labs (создание дашбордов, презентаций и веб-приложений). Подписчики тарифа также получат ранний доступ к браузереру Comet, приоритетную поддержку и топовые модели ИИ, OpenAI o3-pro и Claude Opus 4. Max уже доступен на iOS и вебе, а вскоре появится и корпоративная версия подписки.
perplexity.ai
Amazon запустил ИИ-систему DeepFleet, которая управляет глобальной сетью из миллиона складских роботов. Вместо фиксированных маршрутов ИИ анализирует данные о прошлых перемещениях и генерирует оптимальные пути в реальном времени, как «умная» система управления городским трафиком. Это должно сократить время перемещений на 10%, ускорить доставку заказов и снизить общее энергопотребление.
Система постоянно обучается на новых данных и работает в 300 центрах по всему миру, адаптируясь к изменениям на складах: роботы Hercules поднимают тяжелые грузы, а Proteus автономно перемещается по помещениям.
wsj.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🧠 Новое интервью про рекомендательные системы помогает разобраться, почему рекомендации — это наука, как спецы упёрлись в проклятие качественного насыщения и что будет с рекомендациями дальше.
Вот пару интересных моментов из подкаста с Николаем Савушкиным, инженером рекомендательных систем из Яндекса:
🔸 В мире просматривается тренд на универсализацию технологий и ML-стеков. Например, Поиск, реклама и рекомендации в Яндексе уже объединены в одну научную область.
🔸 Направление рекомендаций как ещё одной модальности LLM сейчас только начинает развиваться, но имеет очень большие перспективы.
🔗 Посмотреть подкаст полностью
#news #ai #ml
Вот пару интересных моментов из подкаста с Николаем Савушкиным, инженером рекомендательных систем из Яндекса:
🔸 В мире просматривается тренд на универсализацию технологий и ML-стеков. Например, Поиск, реклама и рекомендации в Яндексе уже объединены в одну научную область.
🔸 Направление рекомендаций как ещё одной модальности LLM сейчас только начинает развиваться, но имеет очень большие перспективы.
🔗 Посмотреть подкаст полностью
#news #ai #ml
RoboBrain 2.0 🤖 — открытая «встроенная» мозговая модель от BAAI
• Размеры — 7 B (Apache 2.0); версия 32 B готовится к релизу
• Мультимодальность — принимает несколько изображений, длинные видео и высокое разрешение кадров
• Пространственно-временное мышление — точно определяет объекты в кадре и прогнозирует их будущие траектории
• Память в реальном времени — строит и обновляет граф сцены, что помогает долгосрочному планированию
• Открытый стек — веса, код и рецепт обучения доступны на Hugging Face; можно дообучать и встраивать локально
Ссылка: https://huggingface.co/BAAI/RoboBrain2.0-7B
• Размеры — 7 B (Apache 2.0); версия 32 B готовится к релизу
• Мультимодальность — принимает несколько изображений, длинные видео и высокое разрешение кадров
• Пространственно-временное мышление — точно определяет объекты в кадре и прогнозирует их будущие траектории
• Память в реальном времени — строит и обновляет граф сцены, что помогает долгосрочному планированию
• Открытый стек — веса, код и рецепт обучения доступны на Hugging Face; можно дообучать и встраивать локально
Ссылка: https://huggingface.co/BAAI/RoboBrain2.0-7B
huggingface.co
BAAI/RoboBrain2.0-7B · Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
❤3👍2
⚖️ BricksLLM — шлюз для управления LLM в продакшене. Этот облачный шлюз на Go помогает контролировать использование языковых моделей в корпоративной среде. Он поддерживает OpenAI, Anthropic и Azure OpenAI, позволяя устанавливать лимиты запросов, отслеживать затраты и даже маскировать персональные данные перед отправкой к провайдеру.
Проект также оснащен интеграцией через Docker — всего несколько команд, и вы получаете готовую систему с Postgres и Redis для хранения метрик. Встроенные механизмы retry и failover повышают отказоустойчивость API.
🤖 GitHub
@bigdatai
Проект также оснащен интеграцией через Docker — всего несколько команд, и вы получаете готовую систему с Postgres и Redis для хранения метрик. Встроенные механизмы retry и failover повышают отказоустойчивость API.
🤖 GitHub
@bigdatai
❤3👍3
⚡️ Почему лучшие разработчики всегда на шаг впереди?
Потому что они знают, где брать настоящие инсайд!
Оставь “программирование в вакууме” в прошлом, выбирай свой стек — подпишись и погружайся в поток идей, лайфхаков и знаний, которые не найдёшь в открытом доступе.
ИИ: www.tgoop.com/ai_machinelearning_big_data
Python: www.tgoop.com/pythonl
Linux: www.tgoop.com/linuxacademiya
Мл собес www.tgoop.com/machinelearning_interview
C++ www.tgoop.com/cpluspluc
Docker: www.tgoop.com/DevopsDocker
Хакинг: www.tgoop.com/linuxkalii
МЛ: www.tgoop.com/machinelearning_ru
Devops: www.tgoop.com/DevOPSitsec
Data Science: www.tgoop.com/data_analysis_ml
Javascript: www.tgoop.com/javascriptv
C#: www.tgoop.com/csharp_ci
Java: www.tgoop.com/java_library
Базы данных: www.tgoop.com/sqlhub
Python собеседования: www.tgoop.com/python_job_interview
Мобильная разработка: www.tgoop.com/mobdevelop
Golang: www.tgoop.com/Golang_google
React: www.tgoop.com/react_tg
Rust: www.tgoop.com/rust_code
ИИ: www.tgoop.com/vistehno
PHP: www.tgoop.com/phpshka
Android: www.tgoop.com/android_its
Frontend: www.tgoop.com/front
Big Data: www.tgoop.com/bigdatai
МАТЕМАТИКА: www.tgoop.com/data_math
Kubernets: www.tgoop.com/kubernetc
Разработка игр: https://www.tgoop.com/gamedev
Физика: www.tgoop.com/fizmat
Папка Go разработчика: www.tgoop.com/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: www.tgoop.com/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://www.tgoop.com/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://www.tgoop.com/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
😆ИТ-Мемы: www.tgoop.com/memes_prog
🇬🇧Английский: www.tgoop.com/english_forprogrammers
🧠ИИ: www.tgoop.com/vistehno
🖥 Chatgpt для кода в тг: @Chatgpturbobot -
📕Ит-книги: https://www.tgoop.com/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
💼ИТ-вакансии www.tgoop.com/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Подпишись, чтобы всегда знать, куда двигаться дальше!
Потому что они знают, где брать настоящие инсайд!
Оставь “программирование в вакууме” в прошлом, выбирай свой стек — подпишись и погружайся в поток идей, лайфхаков и знаний, которые не найдёшь в открытом доступе.
ИИ: www.tgoop.com/ai_machinelearning_big_data
Python: www.tgoop.com/pythonl
Linux: www.tgoop.com/linuxacademiya
Мл собес www.tgoop.com/machinelearning_interview
C++ www.tgoop.com/cpluspluc
Docker: www.tgoop.com/DevopsDocker
Хакинг: www.tgoop.com/linuxkalii
МЛ: www.tgoop.com/machinelearning_ru
Devops: www.tgoop.com/DevOPSitsec
Data Science: www.tgoop.com/data_analysis_ml
Javascript: www.tgoop.com/javascriptv
C#: www.tgoop.com/csharp_ci
Java: www.tgoop.com/java_library
Базы данных: www.tgoop.com/sqlhub
Python собеседования: www.tgoop.com/python_job_interview
Мобильная разработка: www.tgoop.com/mobdevelop
Golang: www.tgoop.com/Golang_google
React: www.tgoop.com/react_tg
Rust: www.tgoop.com/rust_code
ИИ: www.tgoop.com/vistehno
PHP: www.tgoop.com/phpshka
Android: www.tgoop.com/android_its
Frontend: www.tgoop.com/front
Big Data: www.tgoop.com/bigdatai
МАТЕМАТИКА: www.tgoop.com/data_math
Kubernets: www.tgoop.com/kubernetc
Разработка игр: https://www.tgoop.com/gamedev
Физика: www.tgoop.com/fizmat
Папка Go разработчика: www.tgoop.com/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: www.tgoop.com/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://www.tgoop.com/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://www.tgoop.com/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
😆ИТ-Мемы: www.tgoop.com/memes_prog
🇬🇧Английский: www.tgoop.com/english_forprogrammers
🧠ИИ: www.tgoop.com/vistehno
📕Ит-книги: https://www.tgoop.com/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
💼ИТ-вакансии www.tgoop.com/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Подпишись, чтобы всегда знать, куда двигаться дальше!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
🔥 Многие спрашивали обучалку для старта — и вот она:
“PyTorch за 1 час: от тензоров до Multi-GPU”
📖 Всего ~1 час чтения
💡 Идеально на выходные — без лишнего, только суть
Автор — Себастьян Рашка, почти 10 лет работает с PyTorch и обучает других. В этом гайде — всё, что нужно, чтобы стартовать и начать строить свои модели. Быстро, чётко, по делу.
https://sebastianraschka.com/teaching/pytorch-1h/
“PyTorch за 1 час: от тензоров до Multi-GPU”
📖 Всего ~1 час чтения
💡 Идеально на выходные — без лишнего, только суть
Автор — Себастьян Рашка, почти 10 лет работает с PyTorch и обучает других. В этом гайде — всё, что нужно, чтобы стартовать и начать строить свои модели. Быстро, чётко, по делу.
https://sebastianraschka.com/teaching/pytorch-1h/
🔥5❤2
🧠 Новый датасет от AllenAI: ACEcoder-R1 (filtered)
📦 Это отфильтрованная версия датасета ACEcoder, ориентированная на высококачественные задачи генерации кода.
Что внутри:
✅ Более 63к пар *инструкция → код*
✅ Вопросы, тест-кейсы и описания задач
✅ Отфильтровано для максимальной чистоты формата (R1)
✅ Подходит для обучения/тонкой настройки моделей типа CodeLlama, GPT-Code, DeepSeek-Coder и др.
🎯 Идеально для:
— Обучения генераторов код
— Fine-tuning агентов/ассистентов
— Benchmark-задач на reasoning + coding
🔗 Hugging Face: [https://huggingface.co/datasets/allenai/acecoder-r1-format-filtered
📦 Это отфильтрованная версия датасета ACEcoder, ориентированная на высококачественные задачи генерации кода.
Что внутри:
✅ Более 63к пар *инструкция → код*
✅ Вопросы, тест-кейсы и описания задач
✅ Отфильтровано для максимальной чистоты формата (R1)
✅ Подходит для обучения/тонкой настройки моделей типа CodeLlama, GPT-Code, DeepSeek-Coder и др.
🎯 Идеально для:
— Обучения генераторов код
— Fine-tuning агентов/ассистентов
— Benchmark-задач на reasoning + coding
🔗 Hugging Face: [https://huggingface.co/datasets/allenai/acecoder-r1-format-filtered
🧠 Обзор Vision-Language-Action-моделей
Авторы рассматривают, как мультимодальные системы переходят от «вижу + понимаю» к «вижу + понимаю + _действую_». Ключевая идея — любой VLA-подход превращается в цепочку action tokens, которые всё ближе к исполнимым командам. Они выделяют 8 типов таких токенов:
1. Языковое описание
2. Машинный код / скрипты
3. Affordance-токены (что можно сделать с объектом)
4. Траектории движений
5. Целевое состояние сцены
6. Латентные представления
7. Сырые управляющие сигналы
8. Reasoning-токены для пошагового планирования
Почему важно
* Таксономия позволяет сравнивать существующие работы «на одном языке», а не по разрозненным метрикам.
* Показано, какие токены лучше подходят для генерации длинных планов, а какие — для точного позиционирования робота.
* Авторы указывают белые пятна: нет единых бенчмарков, слабо изучена переформатируемость токенов, мало работ по переносу сим➜реал.
Action token — это компромисс между интерпретацией человеком и контролем робота. Разработчикам стоит подбирать тип токена под задачу, а не «брать первый попавшийся». Внедрение предложенной классификации упростит сравнение новых моделей и ускорит путь к универсальным агентам. 🔥
https://huggingface.co/papers/2507.01925
Авторы рассматривают, как мультимодальные системы переходят от «вижу + понимаю» к «вижу + понимаю + _действую_». Ключевая идея — любой VLA-подход превращается в цепочку action tokens, которые всё ближе к исполнимым командам. Они выделяют 8 типов таких токенов:
1. Языковое описание
2. Машинный код / скрипты
3. Affordance-токены (что можно сделать с объектом)
4. Траектории движений
5. Целевое состояние сцены
6. Латентные представления
7. Сырые управляющие сигналы
8. Reasoning-токены для пошагового планирования
Почему важно
* Таксономия позволяет сравнивать существующие работы «на одном языке», а не по разрозненным метрикам.
* Показано, какие токены лучше подходят для генерации длинных планов, а какие — для точного позиционирования робота.
* Авторы указывают белые пятна: нет единых бенчмарков, слабо изучена переформатируемость токенов, мало работ по переносу сим➜реал.
Action token — это компромисс между интерпретацией человеком и контролем робота. Разработчикам стоит подбирать тип токена под задачу, а не «брать первый попавшийся». Внедрение предложенной классификации упростит сравнение новых моделей и ускорит путь к универсальным агентам. 🔥
https://huggingface.co/papers/2507.01925
🤯2
🚀Kafka must-have инструмент для современных проектов MLOps!
Присоединяйся к вебинару и узнай, как настроить Kafka для обработки потоковых данных и интегрировать её в MLOps-проекты. Вебинар проходит в рамках подписки на курсы OTUS, которая даёт возможность приобрести 3 курса по цене одного.
🔑 Что будет:
— Практическое и теоретическое руководство по настройке Kafka в Docker и взаимодействию с ней через Python.
— Обзор инструментов для работы с Kafka: поднятие UI-интерфейса и управление потоками данных.
— Примеры использования Kafka для связи микросервисов и обзор ключевых функций, делающих её незаменимой брокером сообщений.
— Как использовать Kafka в MLOps: сбор данных для ML-моделей, мониторинг их работы и интеграция предсказаний в реальном времени.
🚀Регистрация по ссылке - https://otus.pw/18rU/
Подробнее о подписке OTUS - https://otus.pw/SMQu/
👉 Запишись сейчас, количество мест ограничено!
Присоединяйся к вебинару и узнай, как настроить Kafka для обработки потоковых данных и интегрировать её в MLOps-проекты. Вебинар проходит в рамках подписки на курсы OTUS, которая даёт возможность приобрести 3 курса по цене одного.
🔑 Что будет:
— Практическое и теоретическое руководство по настройке Kafka в Docker и взаимодействию с ней через Python.
— Обзор инструментов для работы с Kafka: поднятие UI-интерфейса и управление потоками данных.
— Примеры использования Kafka для связи микросервисов и обзор ключевых функций, делающих её незаменимой брокером сообщений.
— Как использовать Kafka в MLOps: сбор данных для ML-моделей, мониторинг их работы и интеграция предсказаний в реальном времени.
🚀Регистрация по ссылке - https://otus.pw/18rU/
Подробнее о подписке OTUS - https://otus.pw/SMQu/
👉 Запишись сейчас, количество мест ограничено!
❤1🍓1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔3❤1👍1
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Первый дата-центр Groq в ЕС разместится в Хельсинки, Финляндия, в сотрудничестве с местным провайдером Equinix. Этот шаг направлен на удовлетворение растущего спроса со стороны европейских клиентов, которым необходимы минимальная задержка и высокая скорость обработки запросов. Размещение инфраструктуры в Финляндии также решает вопросы суверенитета данных европейских пользователей.
Европейский хаб станет частью глобальной сети компании, которая уже включает мощности в США, Канаде и Саудовской Аравии. Выбор Финляндии обусловлен ее надежной энергосистемой и возможностями для эффективного охлаждения оборудования.
groq.com
На саммите в Рио-де-Жанейро расширенный блок БРИКС принял декларацию, значительная часть которой посвящена управлению искусственным интеллектом. В документе содержится инициатива к созданию глобальной системы регулирования под эгидой ООН, чтобы преимущества технологии были доступны всем странам, включая Глобальный Юг.
Ключевые принципы, предложенные блоком: защита от несанкционированного использования ИИ, ограничение на избыточный сбор данных и разработка механизмов справедливой компенсации для правообладателей. Декларация также подтверждает суверенное право каждой страны устанавливать собственные правила, но рекомендует создание совместимых международных стандартов.
reuters.com
NVIDIA планирует создать на севере Израиля крупный технологический кампус, что станет одной из крупнейших инвестиций в истории страны. Для проработки деталей проекта уже выпущен официальный запрос информации (RFI).
Цель «мегакампуса» - значительно расширить операции NVIDIA и ускорить инновации в области ИИ. На данный момент в израильском центре исследований и разработок NVIDIA, который является крупнейшим за пределами США, уже работает около 5000 сотрудников.
timesofisrael.com
Shenzhen Dobot продемонстрировала возможности телеуправления своим роботом Dobot Atom. Находясь в провинции Шаньдун, робот успешно приготовил стейк, в то время как оператор управлял им из провинции Гуандун, с расстояния 1500 километров.
Управление осуществлялось в реальном времени с помощью VR-гарнитуры, которая отслеживала и передавала движения рук инженера. В ходе демонстрации робот выполнил несколько сложных задач с точностью движений до 0.05 мм.
Dobot уже начала глобальные поставки Atom, став одним из немногих китайских разработчиков гуманоидов, вышедших на стадию серийного производства.
scmp.com
Trae Agent превращает текстовые запросы в рабочий код. Этот экспериментальный проект использует Claude и Gemini, чтобы писать, отлаживать и исправлять ошибки в коде без участия человека. Он работает через командную строку, анализирует большие проекты, применяет bash-скрипты и обновляет файлы в реальном времени.
Система уже показала высокие результаты на тесте SWE-bench Verified. Trae открыт под MIT-лицензией, а его команда планирует расширить поддержку LLM, добавить MCP и усилить Unit-тестирование.
github.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍2🔥2
🎥 Memvid — революционный способ хранения и поиска текстовых данных в видеоформате
Этот проект превращает миллионы текстовых фрагментов в сжатое MP4-видео с сохранением возможности семантического поиска. Технология кодирует текст в QR-коды, используя преимущества современных видеокодеков для сверхэффективного сжатия — до 100 раз компактнее векторных баз данных.
Поиск работает напрямую по видеофайлу без серверной инфраструктуры, с задержкой менее 100 мс. Поддерживается интеграция с PDF и Markdown, а в будущем разработчики обещают облачный интерфейс и потоковое добавление данных.
🤖 GitHub
@bigdatai
Этот проект превращает миллионы текстовых фрагментов в сжатое MP4-видео с сохранением возможности семантического поиска. Технология кодирует текст в QR-коды, используя преимущества современных видеокодеков для сверхэффективного сжатия — до 100 раз компактнее векторных баз данных.
Поиск работает напрямую по видеофайлу без серверной инфраструктуры, с задержкой менее 100 мс. Поддерживается интеграция с PDF и Markdown, а в будущем разработчики обещают облачный интерфейс и потоковое добавление данных.
🤖 GitHub
@bigdatai
🔥8
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Новая возможность, интегрированная в интерфейс Gemini, позволяет подписчикам планов Pro и Ultra создавать короткие видеоролики на основе одного статичного изображения. Для этого достаточно загрузить картинку, выбрать опцию «Видео» и текстом описать желаемый сценарий.
Google говорит, что развертывание функции уже началось, однако ее доступность может варьироваться. Проверить наличие обновления можно непосредственно в приложении Gemini или на веб-сайте.
Google Gemini App в сети X
Perplexity открыл доступ к своему ранее анонсированному веб-браузер Comet. Браузер построен на концепции «агентного ИИ», который не просто ищет информацию, а способен думать, действовать и принимать решения от имени пользователя.
Встроенный ассистент может сравнивать товары, суммировать контент и назначать встречи, превращая сложные рабочие процессы в простой диалог. Попробовать Comet могут пока только подписчики премиум-плана Perplexity Max. Более широкий доступ по приглашениям компания обещает открыть в течение лета.
reuters.com
Mistral AI расширила серию Devstral, моделей для автономной разработки ПО. В линейку вошли две версии: открытая Devstral Small 1.1 и проприетарная Devstral Medium.
Devstral Small 1.1 осталась на прежней архитектуре, с размером в 24 млрд. параметров и уже доступна на Hugging Face. Она показывает результат 53.6% в бенчмарке SWE-Bench и позиционируется как лучшая открытая модель для ИИ-агентов, работающих с кодом.
Более мощная Devstral Medium доступна через API. По заявлениям Mistral, она превосходит GPT-4.1 и Gemini 2.5 Pro в том же тесте (61.6%), но при этом обходится значительно дешевле ($0.4/M input и $2/M output.)
mistral.ai
Arm объявила, что ее процессорное расширение Scalable Matrix Extension 2 (SME2) скоро появится в новом поколении мобильных чипов для Android. Эта технология, ранее доступная в основном для серверных систем, предназначена для радикального ускорения матричных вычислений, основы большинства ML-алгоритмов.
Эффект от внедрения SME2 обещает быть заметным. По данным Arm, модель Gemma 3 работает на устройствах с этой технологией в 6 раз быстрее, а на обобщение текста из 800 слов уходит менее секунды.
Появление SME2 может дать Android-флагманам серьезное преимущество, поскольку Apple хоть и использует технологию в чипах M4 для iPad, но еще не внедрила ее в iPhone. Важно, что программная экосистема уже готова: поддержка SME2 реализована в ключевых библиотеках Android и популярных фреймворках.
androidauthority.com
В сентябре в Дубае начнет работу ресторан WOOHOO, концепция, меню и даже рабочие процессы которого были созданы искусственным интеллектом. В основе проекта лежит проприетарная LLM «Chef Aiman», обученная на десятилетиях исследований в области пищевых наук, данных о молекулярном составе продуктов и более чем тысяче мировых рецептов.
Система анализирует ингредиенты на уровне текстур и вкусов, а затем предлагает новые сочетания. Эти идеи дорабатываются командой поваров под руководством известного шефа Рейфа Отмана. В будущем основатели планируют лицензировать «Chef Aiman» другим ресторанам как инструмент для создания уникального гастрономического опыта и повышения устойчивости производства.
alarabiya.net
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
🚀 Прорыв для Hunyuan-large-vision!
Мультимодальная модель понимания от Hunyuan вышла на 1-е место среди всех китайских моделей на лидерборде LMSYS Vision Arena.
📈 В мировом зачёте:
— #12 среди всех моделей
— #5 в мире, если убрать модели со style control
Это важный шаг для китайского ИИ в мультимодальной гонке — модель показывает сильные результаты по пониманию изображений и взаимодействию с визуальным контентом.
🔗 Рейтинг: https://lmarena.ai/leaderboard/vision/overall
Мультимодальная модель понимания от Hunyuan вышла на 1-е место среди всех китайских моделей на лидерборде LMSYS Vision Arena.
📈 В мировом зачёте:
— #12 среди всех моделей
— #5 в мире, если убрать модели со style control
Это важный шаг для китайского ИИ в мультимодальной гонке — модель показывает сильные результаты по пониманию изображений и взаимодействию с визуальным контентом.
🔗 Рейтинг: https://lmarena.ai/leaderboard/vision/overall
❤3👍2🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Хайповый Grok 4 может делать реально интересные вещи — он сгенерировал реалистичную симуляцию движения Земли, Луны и спутников вокруг планеты
Самое класнное. Что ии самостоятельно зашел в интернет, нашел нужные модели, текстуры, разбил на слои и собрал воедино — облака движутся отдельно, а свет от Солнца падает в соответствии с реальностью. И все это на Three.js.
Разработчики сделали упор на агентские функции.
https://x.com/itsPaulAi/status/1943434667916763598
Самое класнное. Что ии самостоятельно зашел в интернет, нашел нужные модели, текстуры, разбил на слои и собрал воедино — облака движутся отдельно, а свет от Солнца падает в соответствии с реальностью. И все это на Three.js.
Разработчики сделали упор на агентские функции.
https://x.com/itsPaulAi/status/1943434667916763598
❤6👍2😁2👎1