Pelican-VL: Китайский открытый «мозг» для роботов бросил вызов GPT-5

Китайские разработчики представили самую мощную открытую модель искусственного интеллекта для управления роботами. Pelican-VL 1.0 от Пекинского инновационного центра человекоподобных роботов не только превзошла ведущие зарубежные аналоги, но и полностью открыта для сообщества.

💡 Что это такое?
Pelican-VL — это визуально-языковая модель (VLM), созданная специально для воплощенного ИИ (embodied AI). Простыми словами, это «мозг», который позволяет роботам понимать окружающий мир через камеры и выполнять сложные задачи.

🔄 Революционный метод обучения: DPPO
Ключевое новшество — метод DPPO (Deliberate Practice Policy Optimization), работающий по принципу «сознательной практики»:
- Модель анализирует видео
- Самостоятельно тренируется
- Находит ошибки
- Исправляет и улучшает себя

Это похоже на студента, который учится на собственных ошибках, постоянно повышая свой уровень.

🚀 Ключевые возможности модели
• Мультимодальное понимание: Анализирует изображения и текст одновременно
• Пространственно-временное мышление: Понимает последовательность действий во времени
• Физическое взаимодействие: Планирует движения роботов и захват объектов
• Самокоррекция: Автоматически находит и исправляет слабые места

📊 Технические детали
Размеры модели: 7B и 72B параметров
Вычислительные ресурсы: 1000+ GPU A800
Время обучения: 50,000 GPU-часов

🌍 Международное сравнение
Пока Google и NVIDIA развивают свои закрытые системы (Gemini Robotics, Cosmos-Reason1), Pelican-VL предлагает открытую альтернативу с сопоставимой производительностью, но в 10-50 раз более эффективным использованием данных.

Официальный сайт | GitHub | Hugging Face

Сбер и Международная ассоциация поддержки спорта «Небесная грация» первые в мире протестировали уникальную ИИ-систему оценки выступлений на базе нейросети ГигаЧат, наряду с традиционным судейством, пишет Первый канал.

Первые испытания разработанного решения провели в рамках международного турнира «Кубок „Небесная грация“»в Пекине с 12 по 14 ноября, говорится в сообщении.

🫠Ссылка на скачивание материалов Стрима №3.
По традиции выложил сюда же:
sponsr.ru/dl_strim_2

Суббота, для многих оказался тихим днем ))
Жду всех следующий раз в воскресенье.
Будем давать более активную рекламу и привлекать слушателей.
Это был тест, тест, тоже показал свои результаты.

P.S. Сервис еще находится в стадии оформления, но уже заработал.

Китайские исследователи представили фотонный квантовый чип, обеспечивающий тысячекратный прирост скорости в центрах обработки данных и использующий  искусственный интеллект.

Это первое в мире 6-дюймовое тонкоплёночное чудо только что получило награду «Лидерство в технологиях» на Всемирной интернет-конференции в Учжэне, обойдя более 400 участников со всего мира.

Zuchongzhi 3.0 (105 кубитов) в 1 квадриллион раз быстрее суперкомпьютера Frontier для решения определённых задач. Фотонный компьютер Jiuzhang 2.0 решил за 200 секунд то, на что классическим компьютерам потребовалось бы 2,5 млрд лет. @banksta

🦾Новый год, самый насыщенный период для меня. Сейчас совместно с МИИТ готовлю курс по "Ведению проектов при разработке ПО", совместно с Финансовым "Системная аналитика". Пилю проекты по графам для задач "Центра трансформации ИИ" и пишу несколько еще книг и курсов.
Ведем совместную разработку с WB. Все надо успеть до НГ. Очень много новой информации.

Дикая гонка, но движемся активно.

❗️Технологии генеративного ИИ становятся ключевыми, за их обладание конкурируют ведущие государства, заявил Путин.

Другие заявления президента в ходе пленарного заседания конференции "Путешествие в мир искусственного интеллекта":

📍Путин заявил, что в развитии ИИ в России нужно постоянно двигаться вперед;

📍Применение продуктов с ИИ дает преимущества в эффективности труда;

📍РФ не может допустить критическую зависимость от чужих ИИ-технологий, это вопрос суверенитета;

📍Разработка отечественных систем с использованием ИИ должны полностью контролироваться российскими специалистами;

📍К 2030 году вклад ИИ в совокупный ВВП страны должен превысить 11 трлн рублей;

📍Президент РФ сообщил, что обсудил с Мишустиным внедрение ИИ по всей России;

📍ИИ-помощников нужно использовать в большинстве управленческих и производственных процессов;

📍Следует быстрее убирать барьеры, мешающие созданию и внедрению суверенных отечественных технологий.

📍Российский лидер отметил, что нужно формировать рынок для применения достижений ИИ;

📍Путин предложил реализовать программу развития центров обработки данных в России;

Nvidia сообщает о выручке в 57 миллиардов долларов и прибыли на акцию в размере 1,30 доллара.

Результаты третьего квартала
Выручка $57,01 млрд, +62% г/г, оценка $55,19 млрд

Выручка центров обработки данных: 51,2 млрд долларов США, +66% в годовом исчислении, прогноз: 49,34
млрд долларов США

Выручка от игр: 4,3 млрд долларов США, +30% в годовом исчислении, прогноз: 4,42 млрд долларов США

Выручка от профессиональной визуализации: 760 млн долларов США, +56% в годовом исчислении, прогноз 612,8 млн долларов США

Выручка от автомобильной промышленности: $592 млн, +32% г/г, прогноз $620,9
млн

Скорректированная валовая прибыль 73,6%
Скорректированные операционные расходы $4,22 млрд, +38% г/г, прогноз
$4,22 млрд
Скорректированная операционная прибыль: 37,75 млрд долларов США, +62% г/г, прогноз:
36,46 млрд долларов США

Расходы на НИОКР $4,71 млрд, +39% г/г, оценка $4,66 млрд
Скорректированная прибыль на акцию 1,30 долл. США

Свободный денежный поток 22,09 млрд долларов, +32% г/г

«Яндекс» начал эксперимент по проявлению сознания у ИИ, сообщает РБК.

Компания намерена проверить, способна ли нейросеть сформировать свою точку зрения и устойчивые предпочтения, которые не были бы заимствованы из текстов людей.

Проект ведется с конца лета 2025 года при участии нейробиолога, академика РАН Константина Анохина. Если эксперимент окажется успешным, это может стать первым в мире случаем создания ИИ с зачатками собственного мышления, что откроет новые возможности для науки и технологий.

LimiX: Китайская модель, которая переворачивает мир обработки структурированных данных

Пока все обсуждают LLM для текстов и изображений, произошел тихий прорыв в основе основ цифрового мира — в работе с табличными данными. Модель LimiX от Tsinghua University и WenZhun AI сделала для структурированных данных то, что GPT когда-то сделал для языка.

Ключевая проблема: Традиционные модели (XGBoost, CatBoost) требуют переобучения под каждую новую задачу. LimiX же — универсальная модель, которая без дополнительного обучения справляется с 10+ типами задач.

✨ Что умеет LimiX?

• Классификация и регрессия: Оставляет позади классиков вроде XGBoost и новичков TabPFN. Например, предсказывает вероятность выживания пассажира Титаника или стоимость алмаза по его характеристикам.
• Восстановление пропусков: Без дообучения точно заполняет пробелы в данных.
• Анализ временных рядов: Прогнозирует цены на электроэнергию, снижая ошибку дорогих кастомных моделей с 46% до 25%.
• Причинно-следственный вывод: Определяет сложные взаимосвязи между параметрами.

🏭 Не только бенчмарки, но и реальный сектор

LimiX уже работает на китайских заводах:
→ В пищевой промышленности предсказывает влажность продуктов при сушке с точностью до 91%, сокращая брак.
→ В энергетике диагностирует состояние трансформаторов, снижая ошибки на 93.5% по сравнению с XGBoost.

🤖 LimiX-2M: Мал, да удал

Облегченная 2-миллионная версия способна:
• Работать на маломощных устройствах (например, в умном кольце для распознавания жестов).
• На обычном игровом ПК (RTX 4090) обрабатывает тысячи строк данных за миллисекунды.
• Легко дообучается под конкретные задачи даже на одном GPU.

🧠 Технические детали

LimiX — первая реализация парадигмы LDM (Large Data Model). В отличие от LLM, она изначально создана для работы со строгой структурой таблиц, а не с неоднозначным текстом. Модель демонстрирует четкие scaling laws — ее производительность закономерно растет с увеличением размера и данных.

🔮 Будущее

LDM представляет собой смену парадигмы в обработке структурированных данных — столь же значимую, как переход к LLM в NLP. Вместе с языковым интеллектом и воплощенным ИИ это составляет третью ключевую ветвь на пути к AGI.

Официальный сайт | Технический отчет (arXiv) | HuggingFace

#КитайскийИИ #КитайAI #LimiX #СтруктурированныеДанные #LDM

Последние недели все трубят об одном — на рынке комплектующих начался кризис памяти. Цены растут не только для обычных работяг, которые хотят купить SSD и ОЗУ себе в ПК, но и для производителей. Собрал всё, что пока что есть:

• Корейские СМИ пишут, что AMD и Nvidia собираются отказаться от производства бюджетных видеокарт, так как затраты на покупку памяти для них становятся слишком большими

• Представитель PowerColor намекает, что лучше закупаться видеокартами сейчас, так как многие повысят цены к концу года

• Производство некоторых моделей Xiaomi, OPPO и vivo может остановиться из-за того, что главные производители памяти Samsung, Micron и SK hynix (на них приходится 80% рынка памяти) подняли цены — в некоторых случаях до 50%. У китайских фабрик смартфонов запасов хватит на 2-3 месяца.

• CEO Silicon Motion, которая занимается разработкой контроллеров для NAND флеш-памяти и SSD говорит, что спрос на всю память в 2026 году останется повышенным — такого никогда не было

• В итоге цена модулей DDR4 и DDR5 на потребительском рынке за два месяца увеличилась на 100–180%, а в отдельных категориях — практически утроилась

• И некоторым компаниям приходится ухудшать стартовые версии устройств, чтобы не повышать цены

• Кроме того, Samsung, Micron и SK hynix постепенно отказываются от производства DDR4, которая была относительно бюджетной, и отдают приоритет DDR5, которая лучше подходит для обучения ИИ

• Параллельно с этим в России ввели «технологический сбор» до 5000₽, который затронет всю ввозимую технику — он вступит в силу с 1 сентября 2026 года

Кто виноват во всём (кроме последнего пункта)? Первоначально виноваты производители памяти Samsung, Micron и SK hynix, которые неправильно оценили спрос и снизили производство в своё время. Затем пришли корпорации, которые строят дата-центры для ИИ, и Samsung, Micron и SK hynix начали отдавать приоритет им, а не компаниям, которые производят технику для потребительского рынка.

Даже если производители памяти сейчас захотят расширить производство, чтобы хватало и для развития ИИ, и для сдерживания цен на потребительском рынке, на этой уйдёт минимум 1-2 года

Telegram запускает децентрализованную сеть для безопасных и конфиденциальных ИИ-вычислений Cocoon (Confidential Compute Open Network) — владельцы GPU смогут зарабатывать TON, обрабатывая запросы разработчиков.

Первым крупным пользователем сети станет Telegram, который будет активно продвигать Cocoon по всему миру.

Мы не майнеры, мы Ai энтузиасты, это может стать мега имбой