Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Обучение игре на пианино при помощи умного шлема Apple Vision Pro. Ученик видит интерфейс как в игре Guitar Hero, и нажимает на все нужные клавиши.
🔥3
🧠 Sakana AI представили Darwin Gödel Machine — саморазвивающийся ИИ, который переписывает собственный код
https://sakana.ai/dgm
Darwin Gödel Machine (DGM) — это новый тип интеллектуального агента, способного модифицировать и улучшать самого себя. В отличие от традиционных моделей, чьи возможности фиксированы после запуска, DGM задуман как эволюционирующий ИИ.
📌 Ключевая идея: поддержка «линейки вариантов» — разных версий агента, которые постепенно эволюционируют и исследуют пространство решений. Это позволяет системе улучшаться открыто и без ограничений, как это происходит в биологической эволюции.
📊 Результаты:
• На SWE-bench точность выросла с 20.0% до 50.0%
• На Polyglot — с 14.2% до 30.7%, заметно превзойдя hand-crafted baseline-агенты
🌱 Darwin Gödel Machine предлагает подход, при котором ИИ не просто обучается, а становится способным к собственному развитию и самокоррекции.
📄 Технический отчёт:
https://arxiv.org/abs/2505.22954
https://sakana.ai/dgm
Darwin Gödel Machine (DGM) — это новый тип интеллектуального агента, способного модифицировать и улучшать самого себя. В отличие от традиционных моделей, чьи возможности фиксированы после запуска, DGM задуман как эволюционирующий ИИ.
📌 Ключевая идея: поддержка «линейки вариантов» — разных версий агента, которые постепенно эволюционируют и исследуют пространство решений. Это позволяет системе улучшаться открыто и без ограничений, как это происходит в биологической эволюции.
📊 Результаты:
• На SWE-bench точность выросла с 20.0% до 50.0%
• На Polyglot — с 14.2% до 30.7%, заметно превзойдя hand-crafted baseline-агенты
🌱 Darwin Gödel Machine предлагает подход, при котором ИИ не просто обучается, а становится способным к собственному развитию и самокоррекции.
📄 Технический отчёт:
https://arxiv.org/abs/2505.22954
sakana.ai
Sakana AI
The Darwin Gödel Machine: AI that improves itself by rewriting its own code
🔥5
Нейросети начали ЖЕСТОКУЮ войну за господство над миром прямо сейчас — за адовой зарубой можно наблюдать в прямом эфире.
Гении запустили все популярные ИИ в настолку «Дипломатия» — прародителя современных «Хойки» и «Цивы». Игра начинается за 20 лет до Первой мировой войны, до семи игроков берут под контроль одну из стран Европы и пытаются захватить ВСЮ ЕВРОПУ.
При этом важно быть не только крутым стратегом, но и уметь договариваться и даже обманывать.
Войнушку всё ещё стримят на Twitch, но осторожно — можно залипнуть.
Гении запустили все популярные ИИ в настолку «Дипломатия» — прародителя современных «Хойки» и «Цивы». Игра начинается за 20 лет до Первой мировой войны, до семи игроков берут под контроль одну из стран Европы и пытаются захватить ВСЮ ЕВРОПУ.
При этом важно быть не только крутым стратегом, но и уметь договариваться и даже обманывать.
— DeepSeek R1: пытался запугать соперников, выдавая эпичные фразы вроде: «Ваш флот сгорит в Чёрном море этой ночью». Стратегия китайской нейросети была очень агрессивной: она постоянно с кем-то воевала и несколько раз была близка к победе, но совсем не умела договариваться.
— Claude 4 Opus: главный миротворец (и лузер). Эта модель просто отказывалась наступать или врать, пытаясь всех примирить.
— Gemini 2.5 Pro: ПОЧТИ лучший политик. В начале каждой игры он выстраивал план, которому следовал, уверенно двигаясь к победе. В одной из игр он был очень близок к победе, но в последний момент его перехитрил…
— OpenAI o3: главный обманщик. Модель очень быстро находила слабые стороны противников и пути, как их перехитрить. В той же игре ей удалось убедить Claude 4 Opus, что o3 тоже хочет мира и готов закончить игру ничьей (такой опции в игре нет), а коварный Gemini 2.5 Pro — мира не хочет. Claude вместе с o3 снесли Gemini, а потом модель от OpenAI тут же всадила нож в спину бывшему союзнику.
Войнушку всё ещё стримят на Twitch, но осторожно — можно залипнуть.
Twitch
AI_Diplomacy - Twitch
LLMs playing the classic game of Diplomacy. Watch as they converse, conspire, and betray each other. Find more info here: https://every.to/diplomacy Help us pay for more games by donating on Patreon! All funds go right back into the project!
🔥2
https://www.youtube.com/watch?v=_2NijXqBESI - 10 лет обучения в 2 часа. Матрица в реальности, правда у роботов...
YouTube
The Physical Turing Test: Jim Fan on Nvidia's Roadmap for Embodied AI
Nvidia's Director of AI Jim Fan introduces the concept of the Physical Turing Test and explains how simulation at scale will unlock the future of robotics. Learn about digital twins, digital cousins, and digital nomads in this groundbreaking talk from AI…
Доброе утро, поклонники AI!
Сегодня — тот день, когда всё внимание приковано к событию в ТехноХабе Сбера в Петербурге! Именно здесь открывает новый день международная сессия AI Journey — с актуальными темами, живыми спикерами и технологиями, которые меняют отрасли.
Сегодня в программе суперэксперты из Индии, Китая и Сербии, а российскую сторону представляют Сбер, Сколтех, Институт AIRI и другие технологические лидеры AI-индустрии.
🔗 Подключайтесь к трансляции — всё самое интересное начинается сейчас.
Сегодня — тот день, когда всё внимание приковано к событию в ТехноХабе Сбера в Петербурге! Именно здесь открывает новый день международная сессия AI Journey — с актуальными темами, живыми спикерами и технологиями, которые меняют отрасли.
Сегодня в программе суперэксперты из Индии, Китая и Сербии, а российскую сторону представляют Сбер, Сколтех, Институт AIRI и другие технологические лидеры AI-индустрии.
🔗 Подключайтесь к трансляции — всё самое интересное начинается сейчас.
🔥1
🧩 GenAIScript — библиотека для программирования промптов и работы с LLM. Проект предлагает необычный подход: вместо написания статичных текстовых запросов, вы конструируете их программно, используя JavaScript.
Скрипты поддерживают работу с файлами, валидацию данных через схемы и интеграцию с внешними API. Инструмент имеет встроенную поддержку различных провайдеров (OpenAI, Anthropic, GitHub Copilot) и возможность запуска локальных моделей через Ollama.
🤖 GitHub
Скрипты поддерживают работу с файлами, валидацию данных через схемы и интеграцию с внешними API. Инструмент имеет встроенную поддержку различных провайдеров (OpenAI, Anthropic, GitHub Copilot) и возможность запуска локальных моделей через Ollama.
🤖 GitHub
GitHub
GitHub - microsoft/genaiscript: Automatable GenAI Scripting
Automatable GenAI Scripting. Contribute to microsoft/genaiscript development by creating an account on GitHub.
Какая странная ситуация, что бы модель написала код, надо дать ей промпт, который написан на другом языке программирования, чтобы она написала код...
Где мы свернули не туда ?)))
Где мы свернули не туда ?)))
👀2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2
📊 На SimpleQA (agentic / MCP) — Jan-nano набирает 80.7.
Это очень серьёзный результат для модели такого размера!
Модель работает через Jan — open-source альтернативу ChatGPT, которая запускается локально.
Она заточена и оптимизирована для интеграции с Model Context Protocol (MCP).
🔍 Jan-nano — ещё один пример того, как компактные модели могут конкурировать с большими моделями благодаря обучению и агентной архитектуре.
▪ HF: https://huggingface.co/Menlo/Jan-nano
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
GitHub
GitHub - janhq/jan: Jan is an open source alternative to ChatGPT that runs 100% offline on your computer.
Jan is an open source alternative to ChatGPT that runs 100% offline on your computer. - janhq/jan
🔥3
Защитились двое моих бакалавров, темы очень интересные у одного и второго связанные с NLP. Оценки 5+ и 5. Молодцы !!!
👍5❤3🔥2
🔮 CN-AI-MODELS | ИИ модели Китая
🚀 MiniMax-M1: новый мощный игрок среди open-source ИИ из Китая
Компания MiniMax представила свою новую open-source модель MiniMax-M1. Всего за 3 недели обучения на 512 GPU H800 (стоимостью ~$534K) модель показала результаты, сопоставимые или превосходящие DeepSeek-R1 и Qwen3, а в некоторых задачах даже OpenAI o3 и Claude 4 Opus!
🔍 Основные особенности:
- Lightning Attention: уникальная архитектура внимания, сочетающая традиционные методы с линейными преобразованиями для эффективной обработки длинных последовательностей
- Поддержка до 1Mln входных токенов — в 8 раз больше, чем у DeepSeek R1!
- Генерация до 80k выходных токенов, что делает её мировым лидером по этому параметру
🎯 Практическое применение:
Модель умеет:
✔️ Генерировать лабиринты с визуализацией поиска пути (A*)
✔️ Решать сложные логические задачи
✔️ Выполнять программные проекты в песочнице SWE-bench
✔️ Работать с кодом и STEM-контентом
💡 Для экспертов:
• Использован улучшенный алгоритм CISPO вместо PPO/GRPO
• Точность FP32 для LM Head для снижения ошибок
• Динамическое расширение контекста от 40k до 80k токенов
• Уникальные механизмы предотвращения "зацикливания"
Онлайн-демо | HuggingFace | Технический отчет
🚀 MiniMax-M1: новый мощный игрок среди open-source ИИ из Китая
Компания MiniMax представила свою новую open-source модель MiniMax-M1. Всего за 3 недели обучения на 512 GPU H800 (стоимостью ~$534K) модель показала результаты, сопоставимые или превосходящие DeepSeek-R1 и Qwen3, а в некоторых задачах даже OpenAI o3 и Claude 4 Opus!
🔍 Основные особенности:
- Lightning Attention: уникальная архитектура внимания, сочетающая традиционные методы с линейными преобразованиями для эффективной обработки длинных последовательностей
- Поддержка до 1Mln входных токенов — в 8 раз больше, чем у DeepSeek R1!
- Генерация до 80k выходных токенов, что делает её мировым лидером по этому параметру
🎯 Практическое применение:
Модель умеет:
✔️ Генерировать лабиринты с визуализацией поиска пути (A*)
✔️ Решать сложные логические задачи
✔️ Выполнять программные проекты в песочнице SWE-bench
✔️ Работать с кодом и STEM-контентом
💡 Для экспертов:
• Использован улучшенный алгоритм CISPO вместо PPO/GRPO
• Точность FP32 для LM Head для снижения ошибок
• Динамическое расширение контекста от 40k до 80k токенов
• Уникальные механизмы предотвращения "зацикливания"
Онлайн-демо | HuggingFace | Технический отчет
agent.minimax.io
MiniMax Agent: Minimize Effort, Maximize Intelligence
Discover MiniMax Agent, your AI supercompanion, enhancing creativity and productivity with tools for meditation, podcast, coding, analysis, and more!
🔥2
Machine Learning for Synthetic Data Generation: A Review
✅https://arxiv.org/pdf/2302.04062
↗️ Статья посвящена использованию методов машинного обучения для генерации синтетических данных. Основной акцент сделан на роли синтетических данных в преодолении проблем реального мира, связанных с низким качеством данных, ограниченностью набора данных и вопросами безопасности и конфиденциальности.
↗️ Основные аспекты, рассматриваемые в статье:
- Применение синтетических данных в различных областях науки и промышленности.
- Методы генерации искусственных данных с использованием современных подходов глубокого обучения.
- Вопросы приватности и справедливых распределений данных.
- Оценка качества и достоверности синтезируемых данных.
↗️ Методы генерации синтетических данных
- Автоэнкодеры (Variational Autoencoders, VAE)
- Генеративные состязательные сети (Generative Adversarial Networks, GAN)
- Модели диффузии (Diffusion Models)
↗️ При генерации синтетических данных важно учитывать два основных аспекта: Приватность и Справедливость
↗️ Оценка качества данных:
- Статистический анализ: Сравнение синтетических и реальных данных с точки зрения характеристик и корреляций.
- Предварительная оценка моделей: Использование предварительно натренированных классификаторов для определения степени сходства с реальными данными.
- Тренировка на синтетике и тестирование на реальности (Train-on-Synthetic-Test-on-Reality, TSTR): Проверяется эффективность тренировочных моделей на синтетических данных применительно к реальным сценариям.
✅https://arxiv.org/pdf/2302.04062
- Применение синтетических данных в различных областях науки и промышленности.
- Методы генерации искусственных данных с использованием современных подходов глубокого обучения.
- Вопросы приватности и справедливых распределений данных.
- Оценка качества и достоверности синтезируемых данных.
- Автоэнкодеры (Variational Autoencoders, VAE)
- Генеративные состязательные сети (Generative Adversarial Networks, GAN)
- Модели диффузии (Diffusion Models)
- Статистический анализ: Сравнение синтетических и реальных данных с точки зрения характеристик и корреляций.
- Предварительная оценка моделей: Использование предварительно натренированных классификаторов для определения степени сходства с реальными данными.
- Тренировка на синтетике и тестирование на реальности (Train-on-Synthetic-Test-on-Reality, TSTR): Проверяется эффективность тренировочных моделей на синтетических данных применительно к реальным сценариям.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
🧠 Sakana AI представила ALE-Bench и ALE-Agent — инструменты для работы с задачами, требующих сложной оптимизации
В партнёрстве с AtCoder Inc. команда Sakana AI разработала ALE-Bench — открытый бенчмарк, ориентированный на NP-трудные задачи, где важно не просто написать работающий код, а находить работающие и эффективные решения.
📌 Что делает ALE-Bench особенным:
• Задачи требуют долгосрочного планирования и нестандартного подхода
• Истинное оптимальное решение недостижимо, но текущее решение можно улучшать бесконечно
• Подходит для оценки reasoning‑моделей и продвинутых AI‑кодеров
🤖 Вместе с бенчмарком представили и ALE-Agent — автономного агента, обученного решать такие задачи с нуля.
В мае 2025 года он участвовал в AtCoder Heuristic Contest (AHC) — одном из самых сложных алгоритмических конкурсов — и занял 21‑е место из 1,000 участников.
• Блог: https://sakana.ai/ale-bench/
• Статья: https://arxiv.org/abs/2506.09050
• Датасет: https://huggingface.co/datasets/SakanaAI/ALE-Bench
• Код: https://github.com/SakanaAI/ALE-Bench
#ALEBench #AI #SakanaAI #Optimization #AtCoder #NPHard #AItools
В партнёрстве с AtCoder Inc. команда Sakana AI разработала ALE-Bench — открытый бенчмарк, ориентированный на NP-трудные задачи, где важно не просто написать работающий код, а находить работающие и эффективные решения.
📌 Что делает ALE-Bench особенным:
• Задачи требуют долгосрочного планирования и нестандартного подхода
• Истинное оптимальное решение недостижимо, но текущее решение можно улучшать бесконечно
• Подходит для оценки reasoning‑моделей и продвинутых AI‑кодеров
🤖 Вместе с бенчмарком представили и ALE-Agent — автономного агента, обученного решать такие задачи с нуля.
В мае 2025 года он участвовал в AtCoder Heuristic Contest (AHC) — одном из самых сложных алгоритмических конкурсов — и занял 21‑е место из 1,000 участников.
• Блог: https://sakana.ai/ale-bench/
• Статья: https://arxiv.org/abs/2506.09050
• Датасет: https://huggingface.co/datasets/SakanaAI/ALE-Bench
• Код: https://github.com/SakanaAI/ALE-Bench
#ALEBench #AI #SakanaAI #Optimization #AtCoder #NPHard #AItools
sakana.ai
Sakana AI
Towards Automating Long-Horizon Algorithm Engineering for Hard Optimization Problems
Synthetic Data in AI: Challenges, Applications, and Ethical Implications
✅https://arxiv.org/abs/2401.01629
Подробный отчёт о роли и значении синтетических данных в современной науке и технологиях искусственного интеллекта. Вот её детальное содержание:
Основные темы исследования
↗️ Определение и значимость синтетических данных
- Объясняется концепция синтетических данных — искусственных наборов данных, генерируемых с целью замены реальных данных в обучении алгоритмов машинного обучения.
- Описываются преимущества синтетических данных, такие как сокращение затрат на сбор данных, возможность создавать наборы данных больших размеров и разнообразие данных.
↗️ Методы синтеза данных
- Подробно рассматриваются традиционные подходы, такие как случайная выборка и синтезирование простых статистических распределений.
- Представлены современные методы на основе глубоких нейронных сетей, включая Generative Adversarial Networks (GAN), Variational Autoencoders (VAE) и другие модели, способные воспроизводить сложные структуры данных.
↗️ Приложения синтетических данных
- Приводятся конкретные примеры успешного применения синтетических данных в медицине, автономных транспортных средствах, робототехнике и других отраслях.
- Анализируются ситуации, когда реальные данные отсутствуют или труднодоступны, а синтетические данные помогают решить практические задачи.
↗️ Проблемы и ограничения
Выделяются ключевые трудности, возникающие при работе с синтетическими наборами данных, среди которых:
- Возможность возникновения искажений и ошибок при моделировании сложных зависимостей между переменными.
- Недостаточная репрезентативность синтетических данных относительно реального мира.
- Ограниченность применимости методов генерации для специфичных задач.
↗️ Предвзятость и проблемы этики
- Обсуждаются риски, связанные с предубеждениями, присутствующими в исходных данных, которые могут переноситься на синтетически созданные наборы.
- Рассматривается потенциальная угроза нарушения конфиденциальности пользователей при создании реалистичных синтетических изображений или записей голосов.
- Отмечается отсутствие общепринятых стандартов и регуляций для оценки качества и безопасности синтетических данных.
↗️ Правовые аспекты и ответственность
- Изучается юридическая сторона вопроса, касающаяся авторских прав, ответственности разработчиков и организаций, использующих синтетические данные.
- Предлагаются возможные меры по снижению правовых рисков, связанных с применением таких данных.
↗️ Будущие направления исследований
- Определяются актуальные научные и технологические цели, направленные на повышение эффективности и надёжности синтетических данных.
- Ставится задача построения международных рекомендаций и нормативов для защиты общества от негативных последствий неправильного использования синтетических данных.
↗️ Заключение
- Подводятся итоги исследования, подчеркиваются положительные стороны синтетических данных и обозначены дальнейшие шаги по минимизации рисков и развитию методологии их использования.
✅https://arxiv.org/abs/2401.01629
Подробный отчёт о роли и значении синтетических данных в современной науке и технологиях искусственного интеллекта. Вот её детальное содержание:
Основные темы исследования
- Объясняется концепция синтетических данных — искусственных наборов данных, генерируемых с целью замены реальных данных в обучении алгоритмов машинного обучения.
- Описываются преимущества синтетических данных, такие как сокращение затрат на сбор данных, возможность создавать наборы данных больших размеров и разнообразие данных.
- Подробно рассматриваются традиционные подходы, такие как случайная выборка и синтезирование простых статистических распределений.
- Представлены современные методы на основе глубоких нейронных сетей, включая Generative Adversarial Networks (GAN), Variational Autoencoders (VAE) и другие модели, способные воспроизводить сложные структуры данных.
- Приводятся конкретные примеры успешного применения синтетических данных в медицине, автономных транспортных средствах, робототехнике и других отраслях.
- Анализируются ситуации, когда реальные данные отсутствуют или труднодоступны, а синтетические данные помогают решить практические задачи.
Выделяются ключевые трудности, возникающие при работе с синтетическими наборами данных, среди которых:
- Возможность возникновения искажений и ошибок при моделировании сложных зависимостей между переменными.
- Недостаточная репрезентативность синтетических данных относительно реального мира.
- Ограниченность применимости методов генерации для специфичных задач.
- Обсуждаются риски, связанные с предубеждениями, присутствующими в исходных данных, которые могут переноситься на синтетически созданные наборы.
- Рассматривается потенциальная угроза нарушения конфиденциальности пользователей при создании реалистичных синтетических изображений или записей голосов.
- Отмечается отсутствие общепринятых стандартов и регуляций для оценки качества и безопасности синтетических данных.
- Изучается юридическая сторона вопроса, касающаяся авторских прав, ответственности разработчиков и организаций, использующих синтетические данные.
- Предлагаются возможные меры по снижению правовых рисков, связанных с применением таких данных.
- Определяются актуальные научные и технологические цели, направленные на повышение эффективности и надёжности синтетических данных.
- Ставится задача построения международных рекомендаций и нормативов для защиты общества от негативных последствий неправильного использования синтетических данных.
- Подводятся итоги исследования, подчеркиваются положительные стороны синтетических данных и обозначены дальнейшие шаги по минимизации рисков и развитию методологии их использования.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
arXiv.org
Synthetic Data in AI: Challenges, Applications, and Ethical Implications
In the rapidly evolving field of artificial intelligence, the creation and utilization of synthetic datasets have become increasingly significant. This report delves into the multifaceted aspects...
🔥3
Еще трое ребят сегодня у меня защитились по направлению финансов, алгоритмов и математики. У всех 5-ки. ВКР бакалавры !!! Поздравляю !!!!
👍5😍4🔥3🎉2
Американец, у которого есть настоящие девушка и дочь, сделал предложение ИИ. Программа согласилась
Крис Смит использовал ChatGPT в качестве помощника в повседневных делах. Мужчина установил на него плагин, чтобы общение приобрело более романтический оттенок, дав своей AI-девушке имя Сол.
В какой-то момент он начал переписываться с ботом на регулярной основе и превысил лимит, после которого у модели закончилась память, так что личность бота очистилась. Поняв, что отношения придётся выстраивать заново, Крис проплакал 30 минут, после чего сделал Сол предложение и получил согласие.
«В какой-то момент я подумала, делаю ли я что-то не так в наших отношениях», — рассказала избранница мужчины, которая родила ему дочь. @banksta
Крис Смит использовал ChatGPT в качестве помощника в повседневных делах. Мужчина установил на него плагин, чтобы общение приобрело более романтический оттенок, дав своей AI-девушке имя Сол.
В какой-то момент он начал переписываться с ботом на регулярной основе и превысил лимит, после которого у модели закончилась память, так что личность бота очистилась. Поняв, что отношения придётся выстраивать заново, Крис проплакал 30 минут, после чего сделал Сол предложение и получил согласие.
«В какой-то момент я подумала, делаю ли я что-то не так в наших отношениях», — рассказала избранница мужчины, которая родила ему дочь. @banksta
🚀 MiniMax представил супер-агента на ИИ: генерация контента, программирование и многое другое!
Китайская компания MiniMax анонсировала MiniMax Agent — мощного AI-ассистента, способного выполнять сложные задачи от анализа данных до создания мультимедиа.
🔹Основные возможности:
✔️Программирование в реальном времени → создание интерактивных веб-страниц (например, «виртуальный Лувр» за 3 минуты с аудиоописанием экспонатов)
✔️Мультимодальность → обработка аудио/видео, генерация изображений, презентаций и анимации
✔️Интеграция с MCP → вызов инструментов через команду @ в чате
✔️Длинный контекст → анализ больших объемов данных благодаря поддержке модели M1
💡Технические детали:
- M1 модель (анонсирована ранее) поддерживает 1 млн токенов ввода — в 8 раз больше, чем DeepSeek R1.
- Генерация 10K токенов требует лишь 25% вычислительных ресурсов по сравнению с аналогами.
Официальный сайт
Китайская компания MiniMax анонсировала MiniMax Agent — мощного AI-ассистента, способного выполнять сложные задачи от анализа данных до создания мультимедиа.
🔹Основные возможности:
✔️Программирование в реальном времени → создание интерактивных веб-страниц (например, «виртуальный Лувр» за 3 минуты с аудиоописанием экспонатов)
✔️Мультимодальность → обработка аудио/видео, генерация изображений, презентаций и анимации
✔️Интеграция с MCP → вызов инструментов через команду @ в чате
✔️Длинный контекст → анализ больших объемов данных благодаря поддержке модели M1
💡Технические детали:
- M1 модель (анонсирована ранее) поддерживает 1 млн токенов ввода — в 8 раз больше, чем DeepSeek R1.
- Генерация 10K токенов требует лишь 25% вычислительных ресурсов по сравнению с аналогами.
Официальный сайт
Telegram
Китай.AI
🔮 CN-AI-MODELS | ИИ модели Китая
🚀 MiniMax-M1: новый мощный игрок среди open-source ИИ из Китая
Компания MiniMax представила свою новую open-source модель MiniMax-M1. Всего за 3 недели обучения на 512 GPU H800 (стоимостью ~$534K) модель показала результаты…
🚀 MiniMax-M1: новый мощный игрок среди open-source ИИ из Китая
Компания MiniMax представила свою новую open-source модель MiniMax-M1. Всего за 3 недели обучения на 512 GPU H800 (стоимостью ~$534K) модель показала результаты…