DenoiseLAB
486 subscribers
1.33K photos
160 videos
3 files
1.58K links
Блог DenoiseLAB (машинное обучение, аналитика)

Информация в канале служит только для ознакомления и не является призывом к действию. Не нарушайте законы РФ и других стран. Мы не несем отвественность за ваши действия или бездействия.
Download Telegram
Северокорейские хакеры в 2025 году украли более 2 миллиардов долларов в криптовалюте, что стало самым крупным показателем за всю историю наблюдений, согласно данным аналитической компании Elliptic по блокчейну.

Это беспрецедентное хищение — почти втрое больше прошлогоднего объема — составляет примерно 13% от оцениваемого валового внутреннего продукта Северной Кореи и увеличивает совокупный объем украденной страной криптовалюты до более чем 6 миллиардов долларов с 2017 года.
😎3😁2
Глобальный гигант Amazon закрывает в Великобритании свои магазины без касс, работающие под контролем "искусственного интеллекта".

Британцы перестали в них ходить, когда выяснилось, что удаленные индийские работники следят за покупателями и рассчитывают их счета на кассе вместо того, чтобы это делал искусственный интеллект.

@NE_MIDa
Безалкогольное мятное вино для кошек и собак стали продавать в Новой Зеландии

Напиток предствила винодельческая компания Muttley’s Estate. Основа вина – настой мяты из солнечных районов страны. Производители заявляют, что напиток помогает животным справляться со стрессом, а также благотворно влияет на пищеварение и настроение. Бутылочки по 150 мл, рассчитанные на три порции, продаются по цене чуть дороже 600 рублей.

Фото: irivas5 / Shutterstock
🔦 Генерация изображений на свете, а не на GPU

Исследователи из UCLA представили оптическую генеративную модель (Optical Generative Model).
Она использует свет и линзы вместо вычислительных блоков - то есть картинки рождаются не на чипах, а в физике.

🔬 Как это работает:

1. Лёгкий цифровой энкодер превращает случайный шум в фазовый узор.
2. Этот узор загружается на оптический модулятор света.
3. Свет проходит через дифракционный декодер и прямо на сенсоре формируется изображение.

Авторами проведены реальные эксперименты: с помощью видимого света и SLM показаны результаты генерации:
- Созданы цифры, лица, бабочки и даже картины в стиле Ван Гога.
- Качество сравнимо с современными диффузионными моделями.
- Есть две версии: мгновенная (один проход) и итеративная (несколько шагов, как у диффузии).

Чем интересен такой подход
- Подход не требует никакой вычислительной нагрузки.
- Супербыстрая генерация: физика света выполняет то, что GPU делает миллиардами операций.
- Это открывает путь к энергоэффективному ИИ для edge-устройств: AR/VR, мобильные камеры, компактные сенсоры.

⚠️ Ограничения:
- Сложно выравнивать оптические системы.
- Ограничения по точности фазовых масок.
- Зависимость от качества оборудования (шум, битовая глубина).

Но даже с этими проблемами, это первый шаг к новому классу ИИ, где вычисления заменяются чистой оптикой.

Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-025-09446-5
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3
ChatGPT научился смотреть вам в экран.

Новая фича — можно ШЭРИТЬ экран смартфона, а нейронка будет в реальном времени читать, анализировать и отвечать по содержимому.

Показали сайт — объяснит. Включили PDF — растолкует. Переводчики нервно курят: ChatGPT реагирует сразу и по контексту.

Запустить фичу у себя можно так:
— Скачиваете официальное приложение ChatGPT в Google Play или App Store;
• Включаете голосовой режим;
• Жмете «•••» выбираете «Share Screen».

Реальный интеллект уже в вашем смартфоне.

@bugfeature | #chatgpt
🟥 Сбер открывает доступ к Kandinsky Video Lite
В открытый доступ вышли две модели: Giga-Embeddings для создания векторных представлений текста и Kandinsky Video Lite для генерации видео. Обе распространяются по открытой лицензии, что позволяет свободно использовать их даже в коммерческих проектах.

🟥 Алиса учится стилизовать фотографии
«Яндекс» обновил функционал «Алисы»: теперь она умеет редактировать изображения и преобразовывать их в разные стили — по текстовому запросу или готовому шаблону. Среди доступных стилей — аниме, киберпанк, «Симпсоны», «Рик и Морти» и другие популярные вселенные. Технология работает на основе YandexART 2.5, а меню со стилями появляется при загрузке фотографии. Жаль, тренд уже ушёл 🥲

🟥 Comet — новый браузер с AI-помощником
Компания Perplexity представила Comet — браузер со встроенным искусственным интеллектом, теперь он бесплатно доступен всем пользователям. Он помогает структурировать информацию, упрощает онлайн-поиск и покупки, а также автоматизирует рутинные задачи. При этом часть данных используется для обучения моделей Perplexity, что важно учитывать при доверии AI-ответам.

🟥 OpenAI улучшает генерацию видео с Sora 2
OpenAI анонсировала Sora 2, новую версию своего генератора видео. Модель демонстрирует улучшенное понимание физических законов и способна создавать видеоролики с автоматически генерируемым звуком, включая поддержку запросов на русском языке.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
Криптовалютный крах 11 октября — что на самом деле произошло

как сброс на 90 миллионов долларов вызвал кровавую баню на 19 миллиардов долларов

11 октября войдет в историю как один из самых хаотичных дней в истории криптовалют. Всего за несколько часов биткоин, эфир и целый ряд альткоинов резко упали в цене, что привело к ликвидации активов на сумму более 19 миллиардов долларов. Трейдеры понесли огромные убытки, биржи вышли из строя, а социальные сети наполнились обвинениями.

Кто стал козлом отпущения? USDe, стабильная криптовалюта, которая набирала популярность. Заголовки кричали о «депегировании». Трейдеры клялись, что это был еще один крах в стиле Terra.

Но правда оказалась гораздо интереснее — и гораздо более продуманной.

То, что произошло, не было имплозией стейблкоина. Это была тщательно спланированная атака на систему залогового обеспечения Binance, выполненная с хирургической точностью и замаскированная под удобный макроэкономический шок.

Подготовка почвы: недостаток в системе

Каждое крупное ограбление начинается с уязвимости. В данном случае она была скрыта на Binance.
Система Unified Account биржи позволяла пользователям размещать различные активы — от основных токенов до заложенных деривативов, таких как wBETH и BNSOL — в качестве залога для торговли с использованием кредитного плеча.

Но вот в чем заключалась опасность:
•  вместо того, чтобы ссылаться на внешние оракулы или выкупные цены, Binance оценивала залог по своим собственным внутренним спотовым рыночным ценам.

•  Это означало, что если кто-то смог бы манипулировать этими книгами заказов, он мог бы мгновенно снизить стоимость залога и вызвать массовую ликвидацию.

Binance знала об этой слабости. 6 октября она даже объявила о планах перейти на ценообразование на основе оракулов. Но внедрение было запланировано только на 14 октября.

Это оставляло 8-дневное окно. И кто-то наблюдал за этим.

Удар: сброс на 90 миллионов долларов с огромными последствиями
11 октября ловушка сработала.
Около 60–90 миллионов долларов USDe, wBETH и BNSOL были внезапно сброшены в спотовые книги Binance. Последствия были незамедлительными:
•  USDe, который везде торговался по цене около 1 доллара, обвалился до 0,65 доллара — но только на Binance.
•  Поскольку залог оценивался по ценам Binance, это отклонение уничтожило маржинальные балансы бесчисленных трейдеров.
•  В течение нескольких минут принудительные ликвидации на сумму от 500 миллионов до 1 миллиарда долларов начали распространяться по платформе.
Затем, как по сигналу, макроэкономический мир подключился. Появилась новость о том, что Трамп объявил 100-процентные пошлины на Китай. Мировые рынки просели, и криптовалютный каскад ускорился.
Это выглядело как хаос. На самом деле это была хореография.

Реальные деньги: короткие позиции на Hyperliquid

Гениальность этой аферы заключалась не в сбросе USDe. Это был всего лишь рычаг. Деньги были заработаны в другом месте.
За несколько часов до краха Binance на децентрализованной бирже бессрочных контрактов Hyperliquid появилась группа новых кошельков. Финансируемые 110 миллионами долларов USDC из источников, связанных с Arbitrum, они открыли ошеломляющие короткие позиции на BTC и ETH на сумму 1,1 миллиарда долларов.
Когда вызванная Binance каскадная ликвидация отправила BTC и ETH в свободное падение, эти шорты напечатали деньги — 192 миллиона долларов прибыли, закрытые прямо у дна.
Время было выбрано безупречно. Источники финансирования были тщательно продуманы. Это не было удачным стечением обстоятельств — это была скоординированная стратегия.
Криптовалютный крах 11 октября — что на самом деле произошло

Начало https://t.me/awatum/2231 https://t.me/awatum/2232

Эффект домино: от локальной депегизации до глобального коллапса


Как только механизм ликвидации Binance заработал, процесс стал необратимым:
•  Ликвидированные позиции BTC/ETH/ALT попали в тонкий рынок, усугубив проскальзывание.
•  Арбитражные боты распространили коллапс по биржам.
•  Маркетмейкеры, застрахованные на разных площадках, были вынуждены сворачивать операции повсюду.

Результат: более 19 миллиардов долларов глобальных ликвидаций менее чем за сутки. Альткойны обвалились на 50–70% в течение дня. Биткойн и Эфириум остались в шоке.

И все это — каждый последний домино — было опрокинуто манипуляцией залогом на сумму менее 100 миллионов долларов.

Кто виноват?


Каждое хорошее расследование должно заканчиваться установлением ответственности. В данном случае она разделена:
•  Binance: Основной причиной была несовершенная система оценки залогового обеспечения. Задержка с внедрением ценообразования Oracle оставила широкую поверхность для атак.
•  Эксплуататоры: Кто бы ни осуществил эту схему, он действовал точно, имел хорошее финансирование и был оппортунистичен, используя шорты Hyperliquid для получения прибыли.
•  Ethena (USDe): несмотря на обвинения, USDe не было виновато. Оно оставалось полностью обеспеченным залогом, выкуп работал, и его привязка сохранялась везде, кроме Binance.

Последствия: извлеченные уроки

В последующие дни Binance признало «проблемы, связанные с платформой», пообещало компенсацию пострадавшим пользователям и ускорило внедрение ценообразования на основе оракула с минимальными ценовыми порогами.
Между тем USDe вышел из ситуации более сильным — его привязка и обеспечение остались нетронутыми. По иронии судьбы, атака подчеркнула его устойчивость.

Но для отрасли крах 11 октября оставил шрамы. Он показал, как недостатки в дизайне биржи могут привести к системным катастрофам, как небольшие манипуляции могут привести к глобальному хаосу и как опытные игроки могут использовать слабые звенья для получения огромной прибыли.

Вывод

Крах 11 октября не был провалом стейблкоина. Это не был случайный хаос. Это был мастер-класс по структурной эксплуатации, приуроченный к макропанике для максимального прикрытия. И в качестве шутки юмора опять 11 (два столба) число, только Октябрь, а не Сентябрь/

Сброс на Binance на сумму 90 миллионов долларов стал искрой, которая зажгла огонь.
Короткая позиция на Hyperliquid на сумму 1,1 миллиарда долларов подлила масла в огонь.
И конечным результатом стало пожар на сумму 19 миллиардов долларов, который потряс весь криптовалютный рынок.
Для трейдеров и разработчиков урок ясен: в криптовалюте важны не только активы, но и рыночная инфраструктура. Когда эта инфраструктура дает течь, она не капает. Она затопляет.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
😱 Они эволюционируют: только посмотрите, каким ловким стал железный от Unitree G1 Kungfu Kid V6.0.

У Джеки Чана появился преемник 🫢
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3
🤖 Сооснователь Anthropic поделился интересным фактом: 70–90% кода внутри компании уже пишется Claude.

Но это не значит, что кодеров собираются заменить.
Смысл в другом:
- Люди пишут меньше кода руками.
- Основная роль - управлять ИИ-системами, задавать направления, проверять качество.
- Программисты становятся «менеджерами» ИИ, распределяющими задачи и интегрирующими решения.

Так меняется сама суть профессии:
👉 не только «писать код», а строить системы вместе с ИИ.
👉 от ручного труда к стратегическому управлению.

Вопрос только один:
готовы ли мы к роли «дирижёров», где ИИ - это оркестр?
😁2🤔2
О как)) чудное число нарисовалось 444 ))) Спасибо вам дорогие подписчики !!!
😎🤑Кто-то перевёл 10 000 BTC, купленных ещё в 2011 году за всего $7,8 тыс, которые теперь стоят $1,1 млрд. Перевод сделали без единой тестовой транзакции — просто отправили весь миллиард сразу.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏2🙏2
✔️ 19% старшеклассников уже имели «романтические отношения» с ИИ-чатботом или знают кого-то, кто имел.

Такой вывод сделал Центр демократии и технологий (CDT) в новом отчёте о влиянии искусственного интеллекта на школьную жизнь.

ИИ стремительно становится нормой: 85% учителей и 86% учеников уже им пользуются, причём чаще - в личных целях, а не для учёбы. Почти половина школ (46%) официально разрешают использование ИИ-инструментов.

Подростки активно взаимодействуют с чатботами - 56% делают это еженедельно, а 31% используют для этого школьные аккаунты и устройства. При этом в классах, где ИИ используется чаще, ученики чувствуют меньшую связь с преподавателями и чаще обращаются за помощью к алгоритмам.

Отчёт фиксирует и проблемы: утечки данных происходят в 23% школ, системы мониторинга следят за учениками даже вне школы и на личных устройствах, но доверие к ним низкое. Лишь 21% учебных заведений имеют протоколы для случаев deepfake или утечки интимных изображений.
cdt

✔️ Anthropic представила Claude Skills: новую систему «папок навыков», которая делает Claude универсальным офисным ассистентом.

Claude Skills - это настраиваемые папки с инструкциями, скриптами и ресурсами, которые модель автоматически загружает для выполнения конкретных задач. Теперь Claude может самостоятельно создавать таблицы Excel с формулами, презентации PowerPoint, документы Word и заполняемые PDF-файлы.

Функция доступна пользователям тарифов Pro, Max, Team и Enterprise, которые могут создавать, изменять и делиться своими Skill-папками в приложениях Claude, Claude Code и через API. Это позволяет адаптировать модель под нужды компании или конкретной команды.

Anthropic также запустила интеграцию с Microsoft 365 через MCP-коннектор. Благодаря этому Claude теперь умеет искать документы в SharePoint и OneDrive, анализировать переписки в Outlook, находить инсайты в чатах Teams и выполнять поиск по всем корпоративным приложениям сразу.
anthropic

✔️ Исследователи предложили единое определение AGI - искусственного общего интеллекта.

Сегодня нет единого понимания, что именно считать AGI. OpenAI уже несколько раз меняла своё определение и теперь использует 5-уровневую шкалу развития, а Google DeepMind применяет собственные критерии. Из-за этого прогнозы появления AGI сильно различаются.

Авторы нового исследования считают, что унифицированное определение необходимо, чтобы чётко фиксировать прогресс и прекратить использовать термин «AGI» как маркетинговый слоган.

Исследователь koltregaskes предложил следующее определение:

AGI - это искусственный интеллект, который демонстрирует способности на уровне или выше среднего человека в десяти когнитивных областях из модели Кэттелла–Хорна–Кэрролла (CHC), описывающей структуру человеческого интеллекта.

В работе также сравниваются подходы OpenAI и Google DeepMind, что делает её первой попыткой сформировать научно измеримое определение AGI, а не абстрактное маркетинговое обещание.
X

✔️ Huawei представила SINQ - новый метод квантования для больших языковых моделей.

Исследователи из Huawei CSL разработали технику Sinkhorn-Normalized Quantization (SINQ) — быстрый и точный метод уменьшения размера моделей без предварительной калибровки и потери качества.

Главная идея - применять двойное масштабирование весов по строкам и колонкам, что помогает равномерно распределить ошибку квантования и сохранять стабильность модели даже при понижении разрядности до 4 бит.

Метод показал впечатляющие результаты:
- квантование модели Qwen3-14B занимает всего 21 секунду,
- для DeepSeekV2.5-236B — около 5 минут на одной GPU.

SINQ не требует повторного обучения и работает с любыми архитектурами - это делает его удобным решением для разработчиков, которые хотят запускать крупные модели на слабом железе.
github
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1
🤗 Кто реально двигает open-source ИИ: анализ топ-50 самых скачиваемых моделей на Hugging Face

Исследование  показывает, какие организации и типы моделей определяют экосистему открытых моделей


🔥 Главное:
📦 Топ-50 - это всего 3.4% всех моделей на Hugging Face,  но именно они собирают более 80% из 45 миллиардов скачиваний

Подавляющее большинство активности сосредоточено вокруг небольшой группы лидеров - 
именно эти модели формируют лицо всего open-source ИИ.

📉 Размер имеет значение (и чем меньше — тем лучше):
- 92.5% загрузок — модели < 1B параметров 
- 86.3% — < 500M 
- 70% — < 200M 
- 40% — < 100M 

Очевидны выводы: в open-source побеждают малые и лёгкие модели, пригодные для локального развёртывания и edge-инференса.

🧠 Популярные направления:
- NLP — 58.1% 
- Computer Vision — 21.2% 
- Audio — 15.1% 
- Multimodal — 3.3% 
- Time Series — 1.7%

Кто создаёт самые скачиваемые модели:
-  Компании - 63.2%  (Google лидер)
-  Университеты - 20.7% 
-  Индивидуальные авторы - 12.1% 
-  НКО - 3.8% 
-  Прочие лаборатории - 0.3%

Какие типы моделей побеждают:
Текстовые энкодеры - 45% всех загрузок 
Декодеры - всего 9.5% 
Энкодер-декодеры - 3%

📌 Несмотря на хайп вокруг LLM, массово скачиваются не гиганты, а утилитарные модельки  для интеграции в собственные продукты.

🇺🇸 Лидеры по странам: 
США доминируют по всем категориям: 
- встречаются 18 раз среди топ-50 скачиваний 
- на США приходится 56.4% всех загрузок

Open-source ИИ живёт не за счёт гигантских LLM, а благодаря компактным, быстрым и практичным моделям,  мкоторые реально работают в продуктах и проектах.

🟠 Почитать полностью: https://huggingface.co/blog/lbourdois/huggingface-models-stats

#AI #HuggingFace #OpenSource #ML #Research #LLM #AITrends
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM