🚀 Китайский ИИ нового уровня: Alibaba представляет революционную архитектуру Qwen3-Next

Китайская компания Alibaba представила новое поколение своей языковой модели — Qwen3-Next. Новая архитектура обещает резкий скачок в эффективности: модель с 80 миллиардами параметров активирует для ответа лишь 3 миллиарда, сохраняя высочайшее качество и обгоняя конкурентов вроде Gemini-2.5-Flash.

🚀 Рекордная эффективность
• Обучение: Потребовалось менее 10% вычислительных ресурсов (GPU Hours) от предшественника Qwen3-32B при сопоставимом качестве.
• Инференс: Скорость обработки длинных контекстов (свыше 32k токенов) выросла более чем в 10 раз.

🧠 Ключевые инновации:
• Гибридное внимание: Сочетает линейное (быстрое) и стандартное (точное) внимание для баланса скорости и качества.
• Сверхразреженная MoE-структура: Из 512 «экспертов» для каждого запроса выбирается всего 10 + 1 общий. Это экономит ресурсы.
• Предсказание нескольких токенов(MTP): Модель предугадывает несколько слов вперед, что ускоряет генерацию.
• Повышенная стабильность обучения: Новые методы нормирования и инициализации сделали процесс надежнее.

⚙️ Технические детали
Архитектура представляет собой смесь Gated DeltaNet (75% слоев) для эффективного моделирования длинных последовательностей и стандартного Gated Attention (25% слоев) для высокой точности. Это позволило превзойти по качеству Mamba2 и sliding window attention. Для стабилизации тренировки внедрены Zero-Centered RMSNorm и нормализация весов маршрутизатора в MoE.

📊 Выпущены три версии модели
• Base: Для дальнейшего дообучения и исследований.
• Instruct: По производительности сравнима с гигантской флагманской Qwen3-235B, но значительно эффективнее в работе с длинными контекстами (до 256K).
• Thinking: Специализированная модель для сложных рассуждений, которая обгоняет закрытый Gemini-2.5-Flash-Thinking и приближается к топовой Qwen3-235B.

✅ Вывод
Qwen3-Next — это не просто эволюционное обновление, а стратегический шаг, переопределяющий баланс между размером модели, стоимостью обучения и скоростью работы. Архитектура открыта, что позволяет всему сообществу строить на её основе ещё более мощные приложения.

Сайт | HuggingFace

#КитайскийИИ #КитайAI #Qwen3Next #AlibabaAI #MoE #ИИархитектура #LLM

Китайские военные исследователи разработали систему искусственного интеллекта, которая может революционизировать противолодочную войну, потенциально снизив уровень выживаемости подводных лодок до всего 5 процентов в будущих морских конфликтах.

Прорывные исследования, опубликованные в августе в рецензируемом журнале Electronics Optics & Control, знаменуют возможный конец эпохи «невидимых» подводных лодок, которые долгое время служили основой стратегий морского сдерживания. Система  интегрирует данные из множества источников, включая гидроакустические буи, выпускаемые вертолетами, подводные датчики, радиолокационные системы и даже океанографические данные, такие как температура и уровень солености воды. 

По данным The Defense News, компьютерные симуляции показали, что система поддерживает уровень обнаружения и отслеживания порядка 95 процентов, даже когда подводные лодки используют передовые методы скрытности. Это означает значительное улучшение по сравнению с существующими противолодочными возможностями и может фундаментально изменить стратегический баланс военно-морской войны.

ИИ-модели становятся энергоэффективнее.
Новое исследование Google показывает, что её Gemini LLM потребляет около 0,24 Вт-ч на один текстовый запрос. Это столько же энергии, сколько потребляет микроволновая печь в течение одной секунды или шесть секунд работы холодильника.
По их оценкам, 12 месяцев назад энергопотребление на один запрос было в 33 раза выше. Это означает, что стандартная текстовая подсказка тогда потребляла 9 Вт-ч.

Извлечение гиперспектральной информации с полным спектральным разрешением из обычных фотографий

В статье (Kwon et al., 2025) представлен метод извлечения гиперспектральной информации на основе единственного фотоснимка в видимом диапазоне. Методу не нужны обучающие данные или предварительно обученные модели. Авторы предлагают использовать "спектральную цветовую таблицу" (spectral color chart), напечатанную сетку из 729 уникальных цветов, которую фотографируют вместе с объектом. Авторы назвали новый метод 📊 Computational photography spectrometry (CPS).

📖 Kwon, S., Mok Park, S., Ji, Y., Sakthivel, H., Woo Leem, J., & Kim, Y. L. (2025). Hyperspectral Information Extraction With Full Resolution From Arbitrary Photographs. IEEE Transactions on Image Processing, 34, 5429–5441. https://doi.org/10.1109/tip.2025.3597038

#гиперспектр

ChatGPT будет проверять пользователей по паспорту. OpenAI внедряет систему определения возраста: если нейросеть заподозрит, что пользователю меньше 18 лет, она автоматически переключит его на урезанную версию с родительским контролем. Подросткам запретят флирт и разговоры на чувствительные темы, а мамы смогут видеть их переписки.

Взрослым тоже придётся смириться: при сомнениях ChatGPT попросит загрузить документы. Сэм Альтман признал, что это нарушает приватность, но назвал меру «оправданным компромиссом». @bankoffo

Как собрать все паспорта мира ))) подробный роудмап

🚀 Оптимизация обновления весов моделей в LLM

Checkpoint Engine — это легковесное промежуточное ПО для обновления весов в LLM во время инференса, критически важное для обучения с подкреплением. Оно обеспечивает быстрые и эффективные методы обновления весов, позволяя обрабатывать модели с триллионом параметров за считанные секунды.

🚀 Основные моменты:
- Поддержка двух методов обновления: Broadcast и P2P.
- Эффективная передача данных с использованием CUDA IPC.
- Оптимизированный процесс передачи с учетом шардирования.
- Подходит для работы с большими моделями на множестве GPU.

📌 GitHub: https://github.com/MoonshotAI/checkpoint-engine

Сегодня ушла в печать новая статья для Хабра. Там мы сделали аналитику по работе китайского сервиса Куайшоу (аналог тиктока). Мы исследовали скорость принятия решения по досмотру видео для коротких видео и скорость реакции нового поколения пользователей. Мы брали очень короткие диапазоны от 1 до 3 сек.

При этом, удалось поднять скор на модели с 0.76 до 0.79. Да немного, но в рамках таких больших моделей 3%, вернее мы получили 4.5%, на "длинной" дистанции это огромные деньги. Статью писали для Сбера. Скоро выйдет.

https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/943610/ - моя новая статья для Сбера. Тут я рассуждаю на тему "шумных" данных. А че, получилось неплохо )))

🔥 Новинка от S-Lab, Nanyang Technological University и SenseTime Research: Next Visual Granularity Generation (NVG)!

🖼 Новый фреймворк поэтапно улучшает изображение — от общего макета до мельчайших деталей, позволяя получить тонкий контроль над процессом генерации.

📊 Результаты впечатляют: NVG превзошёл серию VAR по метрикам FID!

huggingface.co/papers/2508.12811

Meta (деятельность компании Meta Inc. и её продуктов признана в России экстремистской и запрещена) показала свои первые очки с дисплеем — и браслет в придачу

Главным анонсом Meta Connect стали Ray-Ban Display и браслет Neural Band. Через встроенный дисплей можно работать с ИИ, управлять интерфейсом очков, а также «печатать» — как раз-таки при помощи браслета, пишет портал Rozetked.

Золотую статую Трампа с биткоином установили возле Капитолия в США

Четырёхметровый памятник американскому президенту при жизни возвели криптоинвесторы. По их словам, скульптура про будущее цифровых валют и роль государства в финансовой политике.

Золотой Трамп простоит всего один день, что будет после демонтажа — неизвестно.

ахахахах

Да что вы знаете о трагедии, такой актер пропадает ))) Настоящий интриган !!!

Китайский технологический гигант Huawei анонсировал выход самого мощного вычислительного кластера на основе собственных микрочипов, говорится в пресс-релизе производителя.

Он представил два продукта - Atlas 950 SuperPoD и Atlas 960 SuperPoD. Каждый из них представляет собой объединенный модуль из нескольких тысяч нейронных процессоров Ascend, которые работают как единое целое при обработке больших объемов данных.