Forwarded from Machinelearning
🚨 Grok 4 — новая мощная модель от xAI
📊 Лидер на бенчмарках:
- Решает математику AIME25 на 100% — не ошиблась ни в одной из самых сложных задач
- ARC-AGI-2: 15.9% против 8.6% у прошлых лидеров — почти в два раза выше, чем у Claude 4 Opus.
🧠 Главное достижение — Humanity’s Last Exam:
- С максимальными ресурсами и включённой поддержкой внешних инструментов — 44.4% (а на текстовой части даже 50.7%).
- Даже без внешних инструментов — всё ещё лучше всех: 25.4%, у ближайшего конкурента (Gemini 2.5 Pro) — 21.6%.
- Почти половина презентации была посвящена именно этому тесту.
🛠 Что под капотом:
- Архитектура — та же, что у Grok 3.
- Изначально это должна была быть версия Grok 3.5, но решили увеличить объём обучения.
- На стадию логического обучения (reasoning) потратили в 10 раз больше ресурсов.
- Теперь объём дообучения через RL (reinforcement learning) сопоставим с основным обучением.
- Важно: теперь модель сразу обучают использовать внешние инструменты во время RL, как это делают в OpenAI (в o3 и o4-mini).
📉 Слабые места:
- Мультимодальность пока на слабом уровне: большинство тестов — чисто текстовые, и на HLE модель показывает просадку.
- Маск пообещал, что в следующей версии это исправят.
📏 Контекст увеличили до 256k токенов.
💬 API уже запущен:
- Стоимость — как у Grok 3 и Claude Sonnet.
- Но из-за "разговорчивости" на практике модель по цене ближе к Claude Opus.
- Grok 4 Mini не выпустили — жаль, ведь Grok 3 Mini была отличной за свою цену.
🏭 Инфраструктура xAI растёт стремительно:
- Через 3–4 недели стартует тренировка видеомодели на 100k+ GPU GB200.
- В июне компания привлекла $10 млрд: половина — инвестиции, половина — в долг.
- В планах — новое расширение дата-центра Colossus.
📌 Grok 4 — это не просто обновление, а важный шаг вперёд в развитии reasoning-моделей и интеграции с внешними возможностями.
Тестим здесь.
@ai_machinelearning_big_data
#grok
📊 Лидер на бенчмарках:
- Решает математику AIME25 на 100% — не ошиблась ни в одной из самых сложных задач
- ARC-AGI-2: 15.9% против 8.6% у прошлых лидеров — почти в два раза выше, чем у Claude 4 Opus.
🧠 Главное достижение — Humanity’s Last Exam:
- С максимальными ресурсами и включённой поддержкой внешних инструментов — 44.4% (а на текстовой части даже 50.7%).
- Даже без внешних инструментов — всё ещё лучше всех: 25.4%, у ближайшего конкурента (Gemini 2.5 Pro) — 21.6%.
- Почти половина презентации была посвящена именно этому тесту.
🛠 Что под капотом:
- Архитектура — та же, что у Grok 3.
- Изначально это должна была быть версия Grok 3.5, но решили увеличить объём обучения.
- На стадию логического обучения (reasoning) потратили в 10 раз больше ресурсов.
- Теперь объём дообучения через RL (reinforcement learning) сопоставим с основным обучением.
- Важно: теперь модель сразу обучают использовать внешние инструменты во время RL, как это делают в OpenAI (в o3 и o4-mini).
📉 Слабые места:
- Мультимодальность пока на слабом уровне: большинство тестов — чисто текстовые, и на HLE модель показывает просадку.
- Маск пообещал, что в следующей версии это исправят.
📏 Контекст увеличили до 256k токенов.
💬 API уже запущен:
- Стоимость — как у Grok 3 и Claude Sonnet.
- Но из-за "разговорчивости" на практике модель по цене ближе к Claude Opus.
- Grok 4 Mini не выпустили — жаль, ведь Grok 3 Mini была отличной за свою цену.
🏭 Инфраструктура xAI растёт стремительно:
- Через 3–4 недели стартует тренировка видеомодели на 100k+ GPU GB200.
- В июне компания привлекла $10 млрд: половина — инвестиции, половина — в долг.
- В планах — новое расширение дата-центра Colossus.
📌 Grok 4 — это не просто обновление, а важный шаг вперёд в развитии reasoning-моделей и интеграции с внешними возможностями.
Тестим здесь.
@ai_machinelearning_big_data
#grok
❤11👍4🔥2🍌1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Новый инструмент на Hugging Face: **AllTracker**
AllTracker — это open-source модель для плотного отслеживания всех точек в видео. В отличие от классических подходов, она умеет отслеживать пиксели даже на больших временных расстояниях и при высоком разрешении (до 1024×768).
Что умеет:
- Отслеживает движение всех точек (dense point tracking)
- Работает быстро и точно на видеороликах высокого качества
- Подходит для компьютерного зрения, motion analysis и видеоредактирования
В репозитории:
- Готовые веса модели (`.pth`)
- Мини-версия для быстрой инференции
- Демо-приложение на Gradio прямо в браузере: загрузи видео, кликни точку — и смотри, как она движется по кадрам
Используй для:
- Анализа движения
- Видеомонтажа с отслеживанием
- Исследований в области CV
model: https://huggingface.co/aharley/alltracker
demo: https://huggingface.co/spaces/aharley/alltracker
@data_analysis_ml
AllTracker — это open-source модель для плотного отслеживания всех точек в видео. В отличие от классических подходов, она умеет отслеживать пиксели даже на больших временных расстояниях и при высоком разрешении (до 1024×768).
Что умеет:
- Отслеживает движение всех точек (dense point tracking)
- Работает быстро и точно на видеороликах высокого качества
- Подходит для компьютерного зрения, motion analysis и видеоредактирования
В репозитории:
- Готовые веса модели (`.pth`)
- Мини-версия для быстрой инференции
- Демо-приложение на Gradio прямо в браузере: загрузи видео, кликни точку — и смотри, как она движется по кадрам
Используй для:
- Анализа движения
- Видеомонтажа с отслеживанием
- Исследований в области CV
model: https://huggingface.co/aharley/alltracker
demo: https://huggingface.co/spaces/aharley/alltracker
@data_analysis_ml
🔥11❤7👍2
🚀 Fine-tuning LLM с помощью RL — это несложно!
Вот минимальная реализация GRPO/PPO для Qwen3 на JAX — всего ~400 строк кода от начала до конца.
Что внутри:
- GRPO (Gradient-Regularized PPO) и PPO, реализованные с нуля
- Поддержка Qwen3, open LLM от Alibaba
- JAX-first подход: чистый, модульный и легко читаемый код
- Простая архитектура для быстрого ресёрча и экспериментов
Особенности:
- Без лишней магии и абстракций — всё прозрачно
- Минимум зависимостей
- Отличный старт для тех, кто хочет разобраться в LLM+RLHF
Подходит для:
- Исследователей, изучающих RL на языковых моделях
- Разработчиков, которые хотят понять PPO руками
- Всех, кто хочет обучать LLM «по-честному»
🧠 Хочешь разобраться в fine-tuning LLM через RLHF — начни с этого простого и понятного репозитория!
📦 Репозиторий: https://github.com/kvfrans/lmpo
Вот минимальная реализация GRPO/PPO для Qwen3 на JAX — всего ~400 строк кода от начала до конца.
Что внутри:
- GRPO (Gradient-Regularized PPO) и PPO, реализованные с нуля
- Поддержка Qwen3, open LLM от Alibaba
- JAX-first подход: чистый, модульный и легко читаемый код
- Простая архитектура для быстрого ресёрча и экспериментов
Особенности:
- Без лишней магии и абстракций — всё прозрачно
- Минимум зависимостей
- Отличный старт для тех, кто хочет разобраться в LLM+RLHF
Подходит для:
- Исследователей, изучающих RL на языковых моделях
- Разработчиков, которые хотят понять PPO руками
- Всех, кто хочет обучать LLM «по-честному»
🧠 Хочешь разобраться в fine-tuning LLM через RLHF — начни с этого простого и понятного репозитория!
📦 Репозиторий: https://github.com/kvfrans/lmpo
👍7❤5🔥4
🛠Вышла новая модель от Mistral — Devstral‑Small‑2507
Это обновлённая версия модели для работы с кодом.
Поддерживает 128k токенов, работает локально и показывает рекордные результаты среди открытых моделей.
Что нового:
• 53.6% на SWE‑Bench Verified
• Поддержка function calling, XML и промтов для код‑агентов
• Запускается на 1×RTX 4090 или Mac с 32 GB ОЗУ
• Apache 2.0
• Доступна через Ollama, LM Studio, Hugging Face, vLLM
Тарифы API:
$0.1 за миллион входных токенов
$0.3 за миллион выходных
Подходит для:
— Автоматизации правок и генерации тестов
— Интеграции в IDE и агенты
— Анализа больших проектов
🔗 Модель: https://huggingface.co/mistralai/Devstral-Small-2507
Это обновлённая версия модели для работы с кодом.
Поддерживает 128k токенов, работает локально и показывает рекордные результаты среди открытых моделей.
Что нового:
• 53.6% на SWE‑Bench Verified
• Поддержка function calling, XML и промтов для код‑агентов
• Запускается на 1×RTX 4090 или Mac с 32 GB ОЗУ
• Apache 2.0
• Доступна через Ollama, LM Studio, Hugging Face, vLLM
Тарифы API:
$0.1 за миллион входных токенов
$0.3 за миллион выходных
Подходит для:
— Автоматизации правок и генерации тестов
— Интеграции в IDE и агенты
— Анализа больших проектов
🔗 Модель: https://huggingface.co/mistralai/Devstral-Small-2507
🔥9❤4👍4
🦉 Как CAMEL-AI автоматизировали построение графиков с помощью Gemini 2.5 Pro
Команда CAMEL-AI показала, как связала свою систему агентов OWL с моделью Gemini 2.5 Pro, чтобы всё делалось само: от поиска данных до готового графика.
Что делает агент:
1. Ищет нужную информацию (например, бенчмарки ИИ-моделей)
2. Кратко объясняет, что в ней важного
3. Пишет Python-код для графика
4. Строит график и сохраняет и код, и изображение
💡 Всё это происходит по простому текстовому запросу — прямо в браузере через готовый интерфейс.
Почему это круто:
— Не нужно писать код самому
— Система сама выбирает нужные шаги
— Всё работает в одном окне: и модель, и инструменты, и визуализация
— Можно подключать любые API и расширять под себя
📌 Подробнее
@data_analysis_ml
Команда CAMEL-AI показала, как связала свою систему агентов OWL с моделью Gemini 2.5 Pro, чтобы всё делалось само: от поиска данных до готового графика.
Что делает агент:
1. Ищет нужную информацию (например, бенчмарки ИИ-моделей)
2. Кратко объясняет, что в ней важного
3. Пишет Python-код для графика
4. Строит график и сохраняет и код, и изображение
💡 Всё это происходит по простому текстовому запросу — прямо в браузере через готовый интерфейс.
Почему это круто:
— Не нужно писать код самому
— Система сама выбирает нужные шаги
— Всё работает в одном окне: и модель, и инструменты, и визуализация
— Можно подключать любые API и расширять под себя
📌 Подробнее
@data_analysis_ml
❤9👍4🔥3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎮 Инженеры X (команда Илона Маска) сделали рабочую игру 3D-FPS за 4 часа с помощью Grok 4
Разработчик из xAI, Дэнни Лимансета, собрал шутер от первого лица всего за 4 часа, используя Grok 4 — LLM от команды Илона. Модель помогла с кодом, импортом ассетов, базовой логикой и генерацией окружения.
🛠 Что внутри:
— 3D-персонаж и базовое перемещение
— Импорт моделей и текстур из сети
— Логика стрельбы, здоровье, базовый UI
— Всё собрано в одном пайплайне с помощью Grok 4
💬 Реакция комьюнити на Reddit:
> “Это неплохо для 4 часов, но опытный геймдев сделал бы не хуже без ИИ.”
> “Я такое соберу вручную за пару часов с ассетами.”
🔗 Пост
@data_analysis_ml
Разработчик из xAI, Дэнни Лимансета, собрал шутер от первого лица всего за 4 часа, используя Grok 4 — LLM от команды Илона. Модель помогла с кодом, импортом ассетов, базовой логикой и генерацией окружения.
🛠 Что внутри:
— 3D-персонаж и базовое перемещение
— Импорт моделей и текстур из сети
— Логика стрельбы, здоровье, базовый UI
— Всё собрано в одном пайплайне с помощью Grok 4
💬 Реакция комьюнити на Reddit:
> “Это неплохо для 4 часов, но опытный геймдев сделал бы не хуже без ИИ.”
> “Я такое соберу вручную за пару часов с ассетами.”
🔗 Пост
@data_analysis_ml
🔥16❤6🤔4👍3😢1
Хотите освоить Python с экспертами НИУ ВШЭ и начать путь в аналитику?
Онлайн-магистратура «Аналитика больших данных» запускает бесплатный интенсив по Python и аналитике. 4 вечера, чтобы разобраться с базовыми инструментами анализа данных и решить свои повседневные задачи.
Что вас ждёт:
— 4 онлайн-занятия: от синтаксиса Python до работы с таблицами и визуализации
— Практические примеры и мини-кейсы
— Домашки и пошаговые материалы на Stepik для отработки навыка
Когда: 15–19 июля, 19:00 (по МСК)
Формат: онлайн + чат с преподавателем
Если давно хотели разобраться с Python, это удобная точка входа с экспертной поддержкой и ценными знаниями.
🔗 Зарегистрироваться
Онлайн-магистратура «Аналитика больших данных» запускает бесплатный интенсив по Python и аналитике. 4 вечера, чтобы разобраться с базовыми инструментами анализа данных и решить свои повседневные задачи.
Что вас ждёт:
— 4 онлайн-занятия: от синтаксиса Python до работы с таблицами и визуализации
— Практические примеры и мини-кейсы
— Домашки и пошаговые материалы на Stepik для отработки навыка
Когда: 15–19 июля, 19:00 (по МСК)
Формат: онлайн + чат с преподавателем
Если давно хотели разобраться с Python, это удобная точка входа с экспертной поддержкой и ценными знаниями.
🔗 Зарегистрироваться
❤9👍4🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎓 Machine Learning Visualized — лучший способ понять, как работает ML *на самом деле*
Обычно машинное обучение учат по формулам или просто вызывают
🔍 Что это:
Открытый Jupyter Book с интерактивными ноутбуками, в которых:
- Алгоритмы реализованы «с нуля» на NumPy
- Каждый шаг визуализирован: потери, веса, градиенты, границы решений
- Можно изменять параметры и наблюдать, как это влияет на обучение
📘 Темы:
- Градиентный спуск
- Логистическая регрессия
- Перцептрон
- K‑Means и PCA
- Обратное распространение в нейросетях
🧠 Полезно:
- Если ты изучаешь машинное обучение и хочешь понять, что происходит внутри моделей
- Если преподаёшь ML и ищешь понятные наглядные материалы
- Если хочешь объяснить ML-процессы коллегам без магии
🚀 Запуск:
Или просто заходи на сайт:
🔗 https://ml-visualized.com/
📦 Open Source, MIT
⭐️ 460+ звёзд, можно вносить вклад, добавлять новые алгоритмы и улучшать визуализации.
👉 Репозиторий: https://github.com/gavinkhung/machine-learning-visualized
▶️ Учимся здесь
Обычно машинное обучение учат по формулам или просто вызывают
fit(). Но если ты хочешь увидеть, как алгоритмы учатся шаг за шагом, — этот проект создан для тебя.🔍 Что это:
Открытый Jupyter Book с интерактивными ноутбуками, в которых:
- Алгоритмы реализованы «с нуля» на NumPy
- Каждый шаг визуализирован: потери, веса, градиенты, границы решений
- Можно изменять параметры и наблюдать, как это влияет на обучение
📘 Темы:
- Градиентный спуск
- Логистическая регрессия
- Перцептрон
- K‑Means и PCA
- Обратное распространение в нейросетях
🧠 Полезно:
- Если ты изучаешь машинное обучение и хочешь понять, что происходит внутри моделей
- Если преподаёшь ML и ищешь понятные наглядные материалы
- Если хочешь объяснить ML-процессы коллегам без магии
🚀 Запуск:
git clone https://github.com/gavinkhung/machine-learning-visualized
cd machine-learning-visualized
./download_notebooks.sh
jupyter-book build .
Или просто заходи на сайт:
🔗 https://ml-visualized.com/
📦 Open Source, MIT
⭐️ 460+ звёзд, можно вносить вклад, добавлять новые алгоритмы и улучшать визуализации.
👉 Репозиторий: https://github.com/gavinkhung/machine-learning-visualized
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤14🔥11👍4👏2
🔥 Meta строит ИИ-монстра: кластер Prometheus уже потребляет 1 ГВт
По данным SemiAnalysis, Meta заливает $30 млрд в перезапуск суперИИ — новые дата-кластеры, миллионы GPU и зарплаты уровня "заберите всех ресерчеров".
📍 В Огайо Meta строит один из крупнейших кластеров для обучения ИИ в мире — Prometheus (1 ГВт потребления).
📍 В Луизиане — Hyperion, цель к 2027 году: 2 ГВт. Всё на базе NVIDIA и собственных газовых турбин. Без дизеля — умная система охлаждения + временные тентовые ЦОДы, которые ставятся за месяцы.
🚫 Что пошло не так в прошлой попытке Llama‑гиганта:
- плохая реализация chunked attention
- сбои в expert choice routing
- низкое качество данных
- плохая координация масштабирования
Теперь Meta берёт в расчёт всё: вычисления, инфраструктуру, данные и кадры. Ставка — на абсолютное лидерство в суперИИ.
Война моделей — это уже не про параметры, а про ГигаВатты.
*Meta признана экстремистской и запрещена в России.
📌 Подробнее
@data_analysis_ml
По данным SemiAnalysis, Meta заливает $30 млрд в перезапуск суперИИ — новые дата-кластеры, миллионы GPU и зарплаты уровня "заберите всех ресерчеров".
📍 В Огайо Meta строит один из крупнейших кластеров для обучения ИИ в мире — Prometheus (1 ГВт потребления).
📍 В Луизиане — Hyperion, цель к 2027 году: 2 ГВт. Всё на базе NVIDIA и собственных газовых турбин. Без дизеля — умная система охлаждения + временные тентовые ЦОДы, которые ставятся за месяцы.
🚫 Что пошло не так в прошлой попытке Llama‑гиганта:
- плохая реализация chunked attention
- сбои в expert choice routing
- низкое качество данных
- плохая координация масштабирования
Теперь Meta берёт в расчёт всё: вычисления, инфраструктуру, данные и кадры. Ставка — на абсолютное лидерство в суперИИ.
Война моделей — это уже не про параметры, а про ГигаВатты.
*Meta признана экстремистской и запрещена в России.
📌 Подробнее
@data_analysis_ml
❤12🔥5👍4
🧠 Как оживить open-source LLM без дообучения?
Большинство открытых языковых моделей "замерзают" во времени: они не умеют гуглить, не могут обновляться и, как следствие, проваливаются на свежих научных задачах.
📄 Новый подход — X‑Master
Он превращает любую LLM в агента с доступом к коду, вебу и самокритике, не изменяя веса модели.
💡 Как это работает:
– Модель может вставить Python-код прямо в ответ
– Код выполняется в песочнице, результат возвращается в чат
– Это позволяет модели использовать «внешнюю память»: веб-скрапинг, вычисления, даже вызов инструментов
Чтобы избежать случайных ошибок, авторы запускают 5 Solver-клонов, а затем роли Critic → Rewriter → Selector доводят ответ до ума.
Этот «поиск → чистка» напоминает reinforcement rollouts, но не требует переобучения.
📈 Результат:
– DeepSeek-R1 на задаче «Humanity’s Last Exam»: с 17.7% до 32.1%
– Обходит закрытые модели на сложном биотесте на +5 пунктов
💥 И всё это — без дообучения. Просто обёртка.
Промпты, sandbox, и немного здравого смысла — и ваша модель снова в игре.
arxiv.org/abs/2507.05241
@data_analysis_ml
Большинство открытых языковых моделей "замерзают" во времени: они не умеют гуглить, не могут обновляться и, как следствие, проваливаются на свежих научных задачах.
📄 Новый подход — X‑Master
Он превращает любую LLM в агента с доступом к коду, вебу и самокритике, не изменяя веса модели.
💡 Как это работает:
– Модель может вставить Python-код прямо в ответ
– Код выполняется в песочнице, результат возвращается в чат
– Это позволяет модели использовать «внешнюю память»: веб-скрапинг, вычисления, даже вызов инструментов
Чтобы избежать случайных ошибок, авторы запускают 5 Solver-клонов, а затем роли Critic → Rewriter → Selector доводят ответ до ума.
Этот «поиск → чистка» напоминает reinforcement rollouts, но не требует переобучения.
📈 Результат:
– DeepSeek-R1 на задаче «Humanity’s Last Exam»: с 17.7% до 32.1%
– Обходит закрытые модели на сложном биотесте на +5 пунктов
💥 И всё это — без дообучения. Просто обёртка.
Промпты, sandbox, и немного здравого смысла — и ваша модель снова в игре.
arxiv.org/abs/2507.05241
@data_analysis_ml
❤14👍7🔥6
⚡️ Учёные нашли способ сделать электронику в 1000 раз быстрее
Американские исследователи сделали прорыв в управлении квантовыми материалами. Они научились переключать 1T-TaS₂ — особый кристалл — между состояниями изолятора и проводника при обычных температурах и на стабильное время.
▪ Ключ к переключению — метод thermal quenching
▪ Материал реагирует на свет, изменяя свои электронные свойства
▪ Работает как транзистор, но в разы быстрее и без кремния
▪ Главное: переключение обратимое и мгновенное
💡 Почему это важно:
Такие материалы способны заменить традиционные транзисторы, которые уже упёрлись в физические ограничения кремния. Это открывает путь к:
- сверхбыстрым процессорам
- минимальным размерам чипов
- новой архитектуре вычислений
Если технология масштабируется — это будет шаг к новой квантовой электронике, где компьютеры станут быстрее не на 20%, а в сотни раз.
Источник: https://sciencealert.com/quantum-breakthrough-could-make-your-devices-1000-times-faster
@data_analysis_ml
Американские исследователи сделали прорыв в управлении квантовыми материалами. Они научились переключать 1T-TaS₂ — особый кристалл — между состояниями изолятора и проводника при обычных температурах и на стабильное время.
▪ Ключ к переключению — метод thermal quenching
▪ Материал реагирует на свет, изменяя свои электронные свойства
▪ Работает как транзистор, но в разы быстрее и без кремния
▪ Главное: переключение обратимое и мгновенное
💡 Почему это важно:
Такие материалы способны заменить традиционные транзисторы, которые уже упёрлись в физические ограничения кремния. Это открывает путь к:
- сверхбыстрым процессорам
- минимальным размерам чипов
- новой архитектуре вычислений
Если технология масштабируется — это будет шаг к новой квантовой электронике, где компьютеры станут быстрее не на 20%, а в сотни раз.
Источник: https://sciencealert.com/quantum-breakthrough-could-make-your-devices-1000-times-faster
@data_analysis_ml
👍13🔥7❤4🤯2
Кто создает будущее: исследователи или бизнес?
Дискуссия с экспертами в области искусственного интеллекта:
🔶 Иван Оселедец, генеральный директор института AIRI
🔶 Андрей Рыбинцев, старший директор по ИИ в Авито
Модератор: Анастасия Мануйлова, обозреватель «Коммерсантъ» — эксперт в сфере социально-экономических трансформаций общества.
📅 17 июля, 19:00
📍 офис Авито в Москве и онлайн
➡️ заявка на участие по ссылке
Авито приглашает студентов и исследователей на дискуссию о развитии карьеры и выборе пути в сфере ИИ. А после паблик-тока — на неформальный вечер с экспертами, где участники смогут задать вопросы и наладить полезные контакты.
Эксперты обсудят:
- Что дает наука бизнесу и может ли современный технологический сектор развиваться без фундаментальных исследований?
- Как происходит трансфер технологий в области ИИ из науки в коммерческий сектор и обратно?
- Как начинающему специалисту выбрать между академической карьерой и работой в бизнесе?
- Какие возможности открываются для молодых специалистов от сотрудничества науки и бизнеса?
Приглашаем для полезного нетворкинга, новых знакомств и возможности получить ответы на ваши вопросы напрямую от экспертов рынка!
Подать заявку на участие можно по ссылке – места ограничены, участники будут подтверждены исходя из темы дискуссии. Для подтверждения придет приглашение на почту. А все желающие смогут следить за трансляцией онлайн.
Дискуссия с экспертами в области искусственного интеллекта:
🔶 Иван Оселедец, генеральный директор института AIRI
🔶 Андрей Рыбинцев, старший директор по ИИ в Авито
Модератор: Анастасия Мануйлова, обозреватель «Коммерсантъ» — эксперт в сфере социально-экономических трансформаций общества.
📅 17 июля, 19:00
📍 офис Авито в Москве и онлайн
➡️ заявка на участие по ссылке
Авито приглашает студентов и исследователей на дискуссию о развитии карьеры и выборе пути в сфере ИИ. А после паблик-тока — на неформальный вечер с экспертами, где участники смогут задать вопросы и наладить полезные контакты.
Эксперты обсудят:
- Что дает наука бизнесу и может ли современный технологический сектор развиваться без фундаментальных исследований?
- Как происходит трансфер технологий в области ИИ из науки в коммерческий сектор и обратно?
- Как начинающему специалисту выбрать между академической карьерой и работой в бизнесе?
- Какие возможности открываются для молодых специалистов от сотрудничества науки и бизнеса?
Приглашаем для полезного нетворкинга, новых знакомств и возможности получить ответы на ваши вопросы напрямую от экспертов рынка!
Подать заявку на участие можно по ссылке – места ограничены, участники будут подтверждены исходя из темы дискуссии. Для подтверждения придет приглашение на почту. А все желающие смогут следить за трансляцией онлайн.
❤4
🎥 Making Flux Run Fast — оптимизация инференса PyTorch моделей
Как ускорить генерацию изображений с текстом до менее чем полсекунды? Joel Schlosser из PyTorch Core показывает, как это сделать с помощью:
-
-
-
Эти техники не только улучшают Flux, но универсальны и легко применимы к любым трансформерным моделям.
📺 Видео — часть серии PyTorch Compiler Series, где команда делится советами, лайфхаками и внутренностями оптимизирующего стека PyTorch.
🔗 Смотреть: https://www.youtube.com/watch?v=VNYBgqGQ98E
Как ускорить генерацию изображений с текстом до менее чем полсекунды? Joel Schlosser из PyTorch Core показывает, как это сделать с помощью:
-
torch.compile — ускорение инференса без изменения модели -
torch.export — подготовка модели к компиляции и интеграции -
torchao — библиотека для квантования, критично важная для скоростиЭти техники не только улучшают Flux, но универсальны и легко применимы к любым трансформерным моделям.
📺 Видео — часть серии PyTorch Compiler Series, где команда делится советами, лайфхаками и внутренностями оптимизирующего стека PyTorch.
🔗 Смотреть: https://www.youtube.com/watch?v=VNYBgqGQ98E
YouTube
Making Flux Run Fast: PyTorch Compiler Series
Making Flux Run Fast
This video showcases a series of PyTorch optimizations that bring Flux text-to-image generation inference time to under half a second. torch.compile / torch.export and quantization through the torchao library are crucial players to achieving…
This video showcases a series of PyTorch optimizations that bring Flux text-to-image generation inference time to under half a second. torch.compile / torch.export and quantization through the torchao library are crucial players to achieving…
❤5👍1🔥1
🎓 Фанфакт у статьи Google’s Gemini 2.5 № arXiv:2507.06261 — 3295 авторов!
https://arxiv.org/abs/2507.06261
https://arxiv.org/abs/2507.06261
❤6👍3🔥2
🍏 Apple всерьёз задумалась о покупке Mistral — Bloomberg / Марк Гурман
По информации Bloomberg, Apple серьёзно рассматривает покупку французского стартапа Mistral AI, чтобы наконец войти в ИИ-гонку.
Это очень поздний шаг — но он показывает, насколько сильно Apple отстала от OpenAI, Google и даже xAI.
Пока другие выкатывают публичные LLM, мультимодальные ассистенты и интеграции в поиске, Apple остаётся в роли наблюдателя.
📌 Почему это важно:
- Mistral — один из главных open-source игроков на рынке ИИ (выпускают мощные LLM и Mixture of Experts-модели)
- У Apple пока нет ни собственной модели, ни сильной стратегии в области ИИ
- Приобретение Mistral может стать экстренной попыткой догнать конкурентов
Если сделка состоится — это будет крупнейший AI-манёвр Apple за всё время.
#Apple #Mistral #AI #LLM #ГонкаИИ
@data_analysis_ml
По информации Bloomberg, Apple серьёзно рассматривает покупку французского стартапа Mistral AI, чтобы наконец войти в ИИ-гонку.
Это очень поздний шаг — но он показывает, насколько сильно Apple отстала от OpenAI, Google и даже xAI.
Пока другие выкатывают публичные LLM, мультимодальные ассистенты и интеграции в поиске, Apple остаётся в роли наблюдателя.
📌 Почему это важно:
- Mistral — один из главных open-source игроков на рынке ИИ (выпускают мощные LLM и Mixture of Experts-модели)
- У Apple пока нет ни собственной модели, ни сильной стратегии в области ИИ
- Приобретение Mistral может стать экстренной попыткой догнать конкурентов
Если сделка состоится — это будет крупнейший AI-манёвр Apple за всё время.
#Apple #Mistral #AI #LLM #ГонкаИИ
@data_analysis_ml
👍5❤2🔥2