tgoop.com/machinelearning_books/1189
Last Update:
Это vision-language модель, которая умеет управлять графическими интерфейсами, писать код, строить диаграммы в Draw.io по макетам и распознавать объекты в самых разных областях - от повседневной жизни до узкоспециализированных сфер. Среди ключевых возможностей: точное определение событий в видео продолжительностью до двух часов, расширение поддержки OCR с 19 до 32 языков с улучшением качества на редких символах и наклонном тексте, работа с контекстом длиной 256 тысяч токенов с возможностью увеличения до миллиона, а также высокая точность в задачах обнаружения рисков в реальных условиях.
HF
Исследователи показали, что foundation-модели могут обучаться в стиле few-shot, то есть адаптироваться к новой задаче прямо «на лету», без отдельного переобучения.
В основе подхода лежит TimesFM, расширенный методом in-context fine-tuning (TimesFM-ICF). Модель получает несколько примеров вместе с историей данных и учится делать прогнозы более точно. В экспериментах на 23 датасетах точность выросла на 6,8% по сравнению с базовой моделью, при этом качество оказалось сопоставимо с версиями, обученными специально под каждый набор данных.
Теперь модели временных рядов можно использовать как LLM: им достаточно нескольких примеров в контексте, чтобы подстроиться под задачу. Это открывает путь к более гибкому и простому применению таких систем в бизнесе, финансах, энергетике и других областях.
Google
Главная идея в том, что вместо ручного конструирования симуляций теперь можно задавать цель в виде текста, а модель будет находить или создавать такие системы, где возникают жизнеподобные явления.
ASAL работает на разных субстратах - от классических Boids и Game of Life до Lenia, Particle Life и нейронных клеточных автоматов. В ходе экспериментов метод открыл новые формы поведения в Lenia и Boids, а также клеточные автоматы, способные демонстрировать открытое и сложное развитие, сравнимое с «Жизнью» Конвея.
Это открывает путь к ускоренному исследованию искусственной жизни и автоматическому открытию новых «жизнеподобных» систем, которые раньше приходилось искать вручную.
По результатам тестов Qwen3-Max выходит на уровень топовых моделей на таких бенчмарках, как SWE-Bench, Tau2-Bench, SuperGPQA, LiveCodeBench и AIME25. Модель построена на масштабном датасете и опирается на значительные вычислительные мощности как в предобучении, так и в RL.
Компания позиционирует Qwen3-Max как новый флагман и открывает доступ сразу на нескольких платформах: в Qwen Chat, через API Alibaba Cloud и в блоге разработчиков.
X
Доверие остаётся ограниченным: 46% доверяют «отчасти», 23% — «немного», и только 20% - «сильно». Это объясняется частыми мелкими исправлениями после автогенерации. Влияние на качество кода оценивается сдержанно: 31% видят лёгкое улучшение, 30% — «без изменений». Зато ощутим рост скорости за счёт снижения рутины.
На рынке труда обстановка сложнее: вакансии для новичков сократились на 71% с 2022 года, а кандидаты подают сотни заявок, прежде чем получить работу.
Report
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml