✔️ OpenAI открывает свой первый немецкий офис в Мюнхене.

OpenAI планирует создать местную команду, которая будет заниматься продажами, развитием, коммуникациями, лоббированием и укрепить связи с немецкими университетами. По словам Сэма Альтмана, репутация Германии в области технического совершенства и промышленных инноваций сделала ее естественным выбором для расширения OpenAI. Германия - один из ключевых рынков OpenAI , а за последний год количество платных пользователей ChatGPT в Германии увеличилось в три раза.
heise.de

✔️ ОАЭ инвестируют до 50 миллиардов евро в кампус искусственного интеллекта во Франции.

Объединенные Арабские Эмираты и Франция подписали соглашение о строительстве масштабного ИИ-кампуса с ЦОД мощностью в 1 гигаватт. Проект потребует инвестиций в размере от 30 до 50 миллиардов евро и станет крупнейшим объектом такого рода в Европе.

Проект кампуса, подписанный президентом Франции и президентом ОАЭ будет разработан консорциумом французских и эмиратских компаний, с участием инвестиционного фонда MGX. Точное местоположение объекта еще не определено.
france24.com

✔️ ИИ от DeepMind превосходит золотых медалистов Международной математической олимпиады в решении задач по геометрии.

ИИ AlphaGeometry2, улучшенная версия системы AlphaGeometry, превзошла среднего золотого медалиста в решении задач по геометрии на международном математическом конкурсе. DeepMind утверждает, что их ИИ может решить 84% всех олимпиадных задач по геометрии за последние 25 лет.

AlphaGeometry2 состоит из языковой модели из семейства Gemini и "символьного движка". Модель Gemini помогает символьному движку, который использует математические правила для вывода решений задач, приходить к возможным доказательствам для целевой теоремы. AlphaGeometry2 считает проблему "решенной", когда приходит к доказательству, которое объединяет предположения Gemini с принципами символьного движка. DeepMind создала свои собственные синтетические данные для обучения AlphaGeometry2, сгенерировав более 300 миллионов теорем и доказательств различной сложности.
techcrunch.com

✔️ Microsoft Edge получил новую функцию блокировки scareware на базе ИИ для защиты от онлайн-мошенничества.

Новая функция Microsoft Edge на базе ИИ работает на компьютерах с Windows. Она способна выявлять и блокировать существующие мошеннические схемы и обнаруживать новые благодаря локальной модели машинного обучения.

Когда обнаруживается мошенничество, Microsoft Edge автоматически выходит из полноэкранного режима, который пытаются навязать вредоносные сайты, останавливает воспроизведение аудио и предупреждает пользователя миниатюрой просматриваемой страницы. После этого пользователь может сообщить о сайте, чтобы его добавили в службу Microsoft Defender SmartScreen.

Функция блокировки теперь доступна в предварительной версии в последней стабильной ветке браузера. Чтобы получить доступ к этой функции, необходимо вручную включить блокировку scareware в настройках конфиденциальности Edge и перезапустить браузер. Модель машинного обучения, используемая для блокировки, работает локально, не сохраняя и не отправляя данные в Microsoft.
theverge.com

✔️ Цукерберг и ко разрабатывают систему "чтения мыслей" для набора текста.

Компания разработала систему, способную анализировать мозговую активность человека во время набора текста и определять, какие клавиши он нажимает, основываясь только на мыслях. Система использует магнитно-энцефалографический сканер для сбора сигналов, производимых в коре головного мозга.

Несмотря на то, что система способна определять буквы с точностью до 80%, она далека от коммерческого применения из-за своего размера, стоимости в 2 миллиона долларов и необходимости работы в экранированной комнате. Разработчики рассматривают ее как фундаментальное исследование принципов интеллекта, которое может быть использовано для создания более мощных систем искусственного интеллекта, способных учиться и рассуждать, как люди.
technologyreview.com

✔️ НОВИНКА: Kokoro v1.0 с параметрами 82M, многоязычная модель TTS - работает в браузере!
🤗 Kokoro

#news #ai #ml

🔥 Модель Wan2.1-T2V-14B от команды Wan-AI – новый топовый опенсорс инструмент генерации видео, который объединяет в себе несколько интересных особенностей.

⚡️ Мощная архитектура yf 14 млрд параметров

Модель способна детально прорабатывать сцены и динамику, генерируя высококачественные видео, где каждая деталь выглядит реалистично.

Модель поддерживает:

- Text-to-Video: генерация видео по текстовым запросам.
Image-to-Video: преобразование статических изображений в анимированные видеоролики.
- Видео-редактирование: внесение изменений в уже существующие видео.
- Text-to-Image: создание изображений на основе текста.
- Video-to-Audio: синтез аудио, соответствующих содержанию видео.
Такая универсальность делает модель полезной для широкого спектра приложений.

Использование видео VAE (вариационного автоэнкодера)
В основе модели лежит мощный видео VAE, который эффективно кодирует и декодирует видеоконтент. Это позволяет:

- Обрабатывать видео высокого разрешения (до 1080p).
- Сохранять временную динамику и последовательность кадров.
- Обеспечивать плавное и согласованное воспроизведение движения.
- Оптимизация для потребительских видеокарт

Несмотря на свои масштабы, модель оптимизирована для работы на современных GPU.

Например, версия T2V-1.3B требует всего 8,19 ГБпамяти и способна генерировать 5-секундное видео с разрешением 480p примерно за 4 минуты на RTX 4090 без применения дополнительных оптимизаций.

Как работает:

▪Ввод данных: Пользователь может задать текстовое описание, предоставить изображение или даже видео, в зависимости от задачи.
▪Кодирование: Виде VAE преобразует входные данные в компактное представление, сохраняя при этом критически важную информацию о сцене и динамике.
▪Генерация: На основе этого представления и с использованием огромного количества параметров модель генерирует новый видеоряд, который соответствует заданному описанию или образцу.
▪Декодирование: Затем VAE декодирует это представление обратно в полноценное видео, где соблюдаются все временные и визуальные детали.

Таким образом, Wan2.1-T2V-14B выделяется своей способностью не только создавать качественные видео по текстовому описанию, но и решать множество сопутствующих задач (от редактирования до генерации аудио), оставаясь при этом оптимизированной для работы на доступном оборудовании.

Это делает её одной из самых перспективных разработок в области генеративного видео на сегодняшний день.

🟡 Github: https://github.com/Wan-Video/Wan2.1/
🟡HF: https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B
🟡Model Scope: https://modelscope.cn/organization/Wan-AI

@ai_machinelearning_big_data

#TexttoVideo #ai #ml #video #wanai

✔️ OpenAI тестирует ChatGPT-коннектор к Google Drive и Slack.

OpenAI планирует запустить новую функцию «Коннекторы ChatGPT», которая позволит подписчикам плана "Team" подключать учетные записи Google Диска и Slack к ChatGPT, позволяя отвечать на вопросы на основе файлов, презентаций, электронных таблиц на этих ресурсах. В будущем коннекторы ChatGPT планируется расширить на Microsoft SharePoint и Box.

"Коннекторы" разрабатываются, чтобы дать возможность корпоративным пользователям получать доступ к внутренней информации так же легко, как при поиске в Интернете. Компаниям, участвующим в тестировании "коннекторов", необходимо предоставить OpenAI минимум 100 документов, таблиц, презентаций или диалогов в канале Slack.
techcrunch.com

✔️ B300 от Nvidia поступит в опытное производство во 2 квартале 2025 года.

Аналитик TF International Securities Минг-Чи Куо предположил, что новый чип B300 станет ключевым моментом пресс-конференции GTC 2025. HBM был значительно модернизирован с 192 ГБ до 288 ГБ, а вычислительная производительность была улучшена на 50% (FP4) по сравнению с B200. Ожидается, что B300 будет запущен в опытное производство во 2 квартале 2025 г., а массовое производство — в 3-м квартале 2025 г.
jiemian.com

✔️ Гарвард отменит плату за обучение для семей с доходом до 200 000 долларов в год.

Гарвардский университет объявил о расширении правил стипендий. Для студентов бакалавриата, чей доход семьи не превышает 200 000 долл. в год, плата за обучение будет отменена, а для студентов, чей доход семьи не превышает 100 000 долл. в год, обучение будет полностью бесплатным.

Пенсильванский университет и Массачусетский технологический институт приняли аналогичные решения. В то время, когда плата за обучение во многих ведущих ВУЗах США превышает 90 000 долл. в год, эта политика сделают их более доступными.
wsj.com

✔️ Llama скачали более 1 миллиарда раз.

Марк Цукерберг написал в своем аккаунте на платформе Threads, что «открытое» семейство моделей Llama было загружено более 1 миллиарда раз. По сравнению с 650 миллионами загрузок в начале декабря 2024 года рост скачиваний составил примерно 53% всего за 3 месяца.
Mark Zukerberg в Threads

✔️ NVIDIA, Alphabet и Google объединяют усилия для развития агентного и физического ИИ.

Три ИТ-гиганта объявили о новом этапе давнего партнерства, направленном на продвижение ИИ, расширение доступа к ИИ-инструментам, ускорение разработки физического ИИ и трансформацию здравоохранения, производства и энергетики. Инженеры Alphabet тесно сотрудничают с техническими командами NVIDIA, используя AI и симуляцию для создания роботов с навыками захвата, переосмысления открытия лекарств и оптимизации энергосетей. Для поддержки этих исследований Google Cloud станет одним из первых, кто внедрит NVIDIA GB300 NVL72 и GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition.

Совместно с Disney Research разрабатывается Newton, опенсорсный физический движок, ускоренный NVIDIA Warp, который значительно повысит скорость машинного обучения в робототехнике.
nvidianews.nvidia.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🔥 Microsoft запускает бесплатные курсы по ИИ для всех.

Microsoft представила масштабную образовательную инициативу — AI Skills Fest, где каждый может бесплатно освоить навыки работы с ИИ. Программа подходит как новичкам, так и опытным специалистам — от основ ML до работы с Azure и Copilot.

Обучение доступно на 40+ языках, включая русский, а материалы разбиты на модули: введение в ИИ, CV, NLP и создание приложений. Участники, прошедшие курс, получат бейдж для LinkedIn и шанс выиграть один из 50 тысяч сертификационных ваучеров. GitHub также предлагает скидку 50% на экзамен по Copilot для тех, кто завершит их модуль.

Чтобы присоединиться, достаточно зарегистрироваться на сайте Microsoft и выбрать подходящий уровень сложности. Помимо основного блока, доступны хакатоны, форумы и самообучение в удобном темпе.

🟡 microsoft.com

@ai_machinelearning_big_data

#course #ai #ml #freeeducation

✔️ EleutherAI представила лицензированный датасет для обучения ИИ-моделей.

EleutherAI выпустила The Common Pile v0.1 — 8-терабайтный набор данных для тренировки моделей, собранный при участии Hugging Face и академических институтов. В него вошли более 20-ти публичных источников, На базе датасета созданы Comma v0.1-1T и Comma v0.1-2T (по 7 млрд параметров), которые, по заявлению разработчиков, не уступают моделям, обученным на нелицензированном контенте.

Модели показывают сильные результаты в прораммировании и математике, опровергая мнение, что только "пиратский" контент обеспечивает качество. Релиз датасета - это попытка исправить ошибки прошлого: ранее EleutherAI критиковали за использование защищенного авторским правом контента в старом датасете The Pile.
huggingface.co

✔️ OpenAI вынуждена сохранять данные пользователей ChatGPT из-за судебного решения по иску NYT.

OpenAI получила судебный приказ о временном хранении данных пользователей ChatGPT и API, даже если они были удалены. Это связано с иском New York Times о нарушении авторских прав. NYT требует сохранить «всю переписку и контент» для использования в качестве доказательств.

Под приказ попадают данные пользователей бесплатных и платных версий ChatGPT (Plus, Pro, Team), а также API-клиенты без соглашения о нулевом хранении данных. Корпоративные клиенты и образовательные проекты в безопасности — их информация не попадает под приказ.

OpenAI назвала требование чрезмерным, подчеркнув, что обычно удаляет данные через 30 дней и подала апелляцию, но временно соблюдает решение.
openai.com

✔️ MIT & Recursion Boltz-2: модель прогнозирования взаимодействия молекул.

MIT CSAIL и Recursion разработали Boltz-2 — открытую модель для анализа биомолекулярных структур и связывания. Она сочетает рекордную скорость и точность, превосходя AlphaFold3 и других конкурентов.

Boltz-2 предсказывает, как молекулы взаимодействуют, с точностью, близкой к физическим методам FEP, но в 1000 раз быстрее. Разработчики надеются, что публикация модели облегчит поиск лекарств, ведь Boltz-2 может за час перебрать тысячи соединений вместо недель вычислений.
globenewswire.com

✔️ AMD пополнилась командой стартапа Untether AI.

AMD объявил о покупке ключевых специалистов из стартапа Untether AI, разработавшего энергоэффективные чипы для ИИ-инференса. Сделка должна укрепить возможности компании в области компиляторов и проектирования чипов.

Untether AI, основанный в 2018 году, славился архитектурой «at-memory», повышающей производительность в дата-центрах и на EDGE-устройствах. Их плата speedAI240 Slim показала рекордную энергоэффективность: в 3–6 раз выше аналогов по тестам MLPerf.

Сделка стала частью стратегии AMD по конкурированию с Nvidia. Ранее, приобретя стартап Brium, компания усилила оптимизацию ИИ-нагрузок на GPU Instinct. Теперь фокус смещается на интеграцию новых технологий в продукты, ориентированные на растущий рынок ИИ.
crn.com

✔️ Фестиваль ИИ-фильмов в Нью-Йорке.

В Нью-Йорке прошел ежегодный фестиваль ИИ-фильмов от Runway. За 3 года проект вырос от 300 до 6000 заявок, а в этом году представил десятку короткометражек, созданных с помощью ИИ. Лучшей стала «Total Pixel Space» Джейкоба Алдера, исследующая математические границы digital-изображений.

По словам организаторов, технологии ускоряют процессы кинопроизводства и фестиваль делает акцент на том, как ИИ поддерживает, а не заменяет творцов.
apnews.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Google запускает функцию Audio Overviews в поиске.

Google объявила о запуске экспериментальной функции Audio Overviews, которая генерирует аудио-сводки для поисковых запросов. Новинка основана на новых моделях Gemini и направлена на упрощение восприятия информации для пользователей, предпочитающих аудиоформат. Функция пока доступна в программе Labs, ее активируют автоматически, если система считает, что обзор будет полезен.

К аудио Google добавит ссылки на источники, чтобы слушатели могли углубиться в тему. Пользователи могут оценивать обзоры, отправляя обратную связь через кнопки «нравится»/«не нравится».
blog.google

✔️ Технические гении из Кремниевой долины идут в армию для внедрения ИИ в военные операции.

ВС США создали отряд резервистов "201", куда вошли топ-менеджеры Palantir (Шьям Санкар, CTO) , Компании Марка Цукерберга (Эндрю Босворт, СТО) и OpenAI (Кевин Вейл и Боб Макгрю). Все "новобранцы" получили звания подполковников, их задача - внедрять ИИ в планирование и операции армии и ускорять трансформацию подразделений.

Эксперты будут работать удаленно, минимум 120 часов в год, не проходя базовой подготовки. Palantir уже сотрудничает с армией с 2008 года (проект Maven, $480 млн) по интеграции ИИ. IT-гигант Цукерберга, в свою очередь, связан с Anduril, поставляющей «умные» очки. OpenAI, несмотря на прошлые обещания не разрабатывать военные продукты, также участвует в партнерствах с военными.
theregister.com

✔️ Нью-Йорк принимает закон о безопасности ИИ.

Законодатели Нью-Йорка одобрили RAISE Act, направленный на предотвращение масштабных катастроф, вызванных передовыми ИИ-моделями от компаний OpenAI, Google и Anthropic. Закон требует публиковать отчеты о безопасности, сообщать об инцидентах и грозит штрафами до $30 млн. Регулирование коснется лишь крупных игроков, потративших свыше $100 млн на вычисления.

Авторы закона подчеркнули, что он не должен тормозить стартапы или научные исследования, в отличие от провалившегося законопроекта SB 1047 в Калифорнии. Однако критики, включая Andreessen Horowitz и Anthropic, утверждают: требования слишком широки и могут ударить по малым компаниям.
В настоящее время RAISE Act ждет подписи губернатора штата.
nysenate.gov

✔️ Topaz Labs анонсировала веб-инструмент Astra для апскейлинга видео до 4K.

Astra — веб-сервис для улучшения качества видео, который масштабирует контент до 4K, сохраняя детали. Инструмент подойдет как для творческих экспериментов, так и для точного восстановления кадров: пользователи могут регулировать интенсивность обработки или фокусироваться на резкости.

Astra поддерживает до 120 кадров в секунду и замедление в 8 раз с плавной интерполяцией кадров. Topaz Labs позиционирует Astra как полезный инструмент для ремастеринга старых записей или улучшения медийных проектов.
Открыта запись в лист ожидания доступа к сервису.
Topaz Labs в сети X

✔️ TikTok запустил 3 новых инструмента для автоматической генерации видео для рекламы.

«Image to Video» превращает статичные изображения в пятисекундные клипы. Рекламодатели загружают изображение, добавляют текстовый запрос и получают несколько вариантов видео, которые можно комбинировать в более длинные ролики.

«Text to Video» позволяет генерировать видео только на основе текста, без изображений или шаблонов. Третий инструмент, «Showcase Products», добавляет цифровые аватары, которые держат продукты, примеряют одежду или показывают приложения на смартфоне, делая рекламу более живой и похожей на пользовательский контент.

Все видео помечаются как сгенерированные ИИ и могут интегрироваться в Adobe Express и WPP Open. TikTok не раскрывает, какие именно модели используются.
newsroom.tiktok.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Как сгенерировать миллиард демо-примеров для обучения роботов?

Проект Dex1B показывает, как это сделать просто — с помощью симуляции и генеративных моделей!

📌 Цель проекта: создать масштабный датасет для двух задач:
● Grasping — захват объектов 🖐️
● Articulation — манипуляции с подвижными частями робота

Как это работает:

1. Создание Seed-датасета
Сначала используется оптимизационный алгоритм, чтобы вручную (или полуавтоматически) собрать небольшой, но точный набор демонстраций — так называемый *Seed Dataset*.

2. Обучение генеративной модели
На основе Seed-датасета обучается DexSimple— простая C-VAE модель (Conditional Variational Autoencoder). Она умеет порождать новые сцены, основываясь на контексте: тип объекта, поза руки, желаемое взаимодействие.

3. Масштабирование до 1 миллиарда
С помощью DexSimple создаются миллиарды новых демонстраций. При генерации учитывается разнообразие поз и объектов: используется преднамеренное «смешение» данных, чтобы не переобучаться на узком распределении.

4. Симуляция и проверка
Все демонстрации валидируются в физическом симуляторе ManiSkill/SAPIEN. Только успешные взаимодействия остаются в финальном наборе.

✔️ Что внутри:

- Grasping-сцены (1 млн штук): построены на базе ассетов из Objaverse
- Articulation-сцены: используют объекты из PartNet-Mobility — богатая коллекция с подвижными частями (двери, ящики, рычаги и т.п.)
- Каждая сцена содержит: 3D-модель объекта, позу руки, физику взаимодействия и результат

Почему это важно:

- Ручной сбор миллиардов примеров невозможен — здесь это решается генеративным путём
- Dex1B создаёт разнообразные и физически валидные примеры
- Это открывает путь к масштабному обучению роботов с использованием имитационного обучения


🟡 Сайт проекта: https://jianglongye.com/dex1b)
🟡Статья : https://jianglongye.com/dex1b/static/dex1b.pdf

@ai_machinelearning_big_data

#ai #robots #ml

📌 ICONIQ: Плейбук архитектора ИИ-систем 2025.
 
Iconiq Capital опросила 300 руководителей ИИ-стартапов с доходом от $10 млн. до $1 млрд. о том, как эти стартапы используют ИИ и собрала результаты в отчет "ICONIQ AI Builder’s Playbook 2025"

Iconiq Capital - американская компания по управлению инвестициями, основанная в 2011 году. Функционирует как гибридный семейный офис и имеет тесные связи с компанией Марка Цукерберга. Компания предоставляет услуги по инвестиционному менеджменту, частному капиталу, венчурным инвестициям, управлению недвижимостью и филантропии для состоятельных семей и организаций.

▶️Очень кратко:

Эра экспериментальных ИИ-демо закончилась. Сейчас компании массово переходят к боевому использованию генеративных моделей - и тут уже не про «вау», а про ROI, стоимость инференса и объяснимость.


🟡AI-native vs AI-enabled

Компании, с нативными ИИ-продуктами, сильно опережают тех, кто "добавил ИИ". Почти половина стартапов нативных ИИ-продуктов уже достигла масштабирования (47% против 13% у ретрофитеров).

В продуктовом портфеле такой типовой компании в среднем 2,8 модели и они активно идут по пути агентных сценариев, причем многие строят архитектуру с возможностью быстрого свапа моделей.


🟡Ценообразование и монетизация.

ИИ ломает старые цены и бизнес-модели. 38% компаний используют гибридное ценообразование (подписка + плата за использование), ещё 19% — только за использование а 6% уже экспериментируют с outcome-based моделями.

Пока 40% включают ИИ в премиум-пакет, но 37% планируют пересмотреть подход, учитывая реальные метрики использования и отдачу.

🟡Команда и расходы. 

ИИ перестал быть задачей «R&D-уголка». В быстрорастущих компаниях до 37% инженеров работают над ИИ, а AI/ML-инженеров нанимают в среднем за 70+ дней. И это большая проблема.

ИИ забирает до 20% R&D-бюджета, причем по мере роста проекта расходы смещаются с найма в сторону инференса и инфраструктуры.

 
🟡Инструменты и инфраструктура. 

68% компаний используют только облако, ещё 64% сидят на внешних API. OpenAI/GPT - лидер (81%), но растет доля мульти-модельных подходов (Claude, Gemini, Mistral и др.).

NVIDIA по-прежнему доминирует в инференсе: TensorRT и Triton используют 60% команд, но и ONNX Runtime (18%) с TorchServe (15%) укрепляют позиции.

Из инструментов для оркестрации лидируют LangChain и Hugging Face, а для мониторинга — Datadog и LangSmith (~17%). MLOps по-прежнему на MLflow (36%) и Weights & Biases (20%).


🟡Что тормозит развитие. 

Самое сложное в развертывании продуктов оказалось не в коде, а в доверии и эффективности:

42% компаний говорят о проблемах доверия и объяснимости, 39% — не могут показать ROI, 38% — борются с галлюцинациями, а 32% — с высокой стоимостью инференса, а доступ к GPU — проблема лишь для 5%.

Главный вывод: чтобы внедрить ИИ, одной модели не достаточно, еще нужно обосновать ее бизнес-ценность и держать под контролем поведение.
 
🟡ИИ внутри стартапов.

77% команд используют ИИ для помощи в разработке (GitHub Copilot почти у всех), 65% — для генерации контента, 57% — для поиска знаний.
Те, у кого ИИ активно используется получают 15–30% прироста эффективности. Самые распространенные юзкейсы: кодинг, аналитика, поиск по внутренней документации.


Самое неожиданное
Несмотря на популярность OpenAI, стоимость API и непредсказуемость инференса — головная боль даже у тех, кто платит миллионы в месяц.


🔜 Ознакомиться с полным отчетом

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Anthropic пойдет за инвестициями в страны Персидского залива.

CEO Anthropic Дарио Амодеи в служебной записке для сотрудников объявил о планах компании привлекать инвестиции из ОАЭ и Катара. Это серьезный разворот в их политике, ранее Anthropic отказывался от денег из Саудовской Аравии по соображениям нацбезопасности.

Амодеи признал, что это решение обогатит "диктаторов", но назвал доступ к огромному капиталу региона (по его оценкам, более $100 млрд) критически важным для сохранения лидерства в ИИ-гонке. Он сослался на то, что конкуренты уже активно сотрудничают с Ближним Востоком, ставя Anthropic в невыгодное положение.

Глава компании подчеркнул, что речь идет о чисто финансовых вложениях без передачи контроля, однако признал риск "мягкой силы" со стороны инвесторов. Он также приготовил сотрудников к критике в СМИ, назвав обвинения в лицемерии неизбежными.
wired.com

✔️ Gemini взяла золото на Международной математической олимпиаде.

Усовершенствованная версия Gemini с технологией Deep Think успешно решила 5 из 6 сложнейших задач на IMO, набрав 35 баллов и показав результат, соответствующий золотой медали. Модель работала полностью в естественном языке, самостоятельно генерируя математические доказательства из текстового описания задач, уложившись в рамки стандартного 4.5-часового лимита олимпиады.

Для сравнения, в прошлом году системам AlphaGeometry и AlphaProof требовалась помощь экспертов для перевода задач на формальные языки и несколько дней вычислений. Такого результата удалось достичь благодаря режиму Deep Think, который позволяет модели одновременно исследовать несколько путей решения, а также дообучению на массиве математических задач и решений.
deepmind.google

✔️ Microsoft переманила более 20 ключевых ИИ-специалистов из Google DeepMind.

Microsoft активно нанимает ведущих инженеров и исследователей из Google DeepMind, усиливая свои позиции в гонке за таланты. Последним заметным переходом стал Амар Субраманья, бывший глава разработки чат-бота Gemini, который занял пост вице-президента по ИИ в Microsoft. За последние полгода к нему присоединились еще как минимум 23 бывших сотрудника DeepMind.

Ключевую роль в этой охоте за головами играет Мустафа Сулейман, сооснователь DeepMind, который теперь возглавляет потребительское ИИ-направление в Microsoft. Он активно привлекает своих бывших коллег для создания новых продуктов. В Google признают отток, но утверждают, что их текучесть кадров ниже средней по отрасли.
ft.com

✔️ В Gemini 2.5 появилась функция диалоговой сегментации изображений.

Новая возможность позволяет анализировать и выделять объекты на изображениях с помощью запросов на естественном языке. Эта функция выходит за рамки традиционных методов, способных распознавать только фиксированные категории, например, "собака" или "машина".

C диалоговой сегментацией модель может выделить "человека с зонтом", "всех, кто не сидит" или даже такие понятия, как "беспорядок" и "повреждения", у которых нет четких визуальных контуров. Функция также распознает текст на изображениях и поддерживает многоязычные запросы. Доступ к функции открыт через Gemini API, а попробовать ее можно в Google AI Studio или Google Colab.
developers.googleblog.com

✔️ Пользователи ChatGPT ежедневно отправляют 2.5 миллиарда запросов.

OpenAI раскрыла статистику использования своего флагманского продукта: каждый день пользователи по всему миру отправляют в ChatGPT 2.5 миллиарда запросов, из которых около 330 миллионов приходятся на США. Еще в декабре прошлого года Сэм Альтман говорил о миллиарде запросов в день, что означает более чем двукратное увеличение за 8 месяцев.

Для сравнения, Google, по разным оценкам, обрабатывает от 14 до 16.4 миллиардов поисковых запросов в день. Хотя ChatGPT пока уступает гиганту поиска по абсолютным цифрам, темпы его роста наглядно показывают, насколько быстро ИИ становится неотъемлемой частью повседневной цифровой жизни.
techcrunch.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🚀 Tencent расширяет экосистему Hunyuan LLM и выкладывают в открытый доступ еще 4 компактных моделей — 0.5B, 1.8B, 4B и 7B!

Эти модели заточены под low-power устройства: ПК, смартфоны, авто, умные дома и пользовательские GPU.

Модели легко настраиваются под вертикальные задачи и запускаются даже на одной карте.

💡 Особенности:
✅ Fast/slow thinking режимы: лаконичные или глубокие ответы
✅ 256K контекст и продвинутые агентные способности (tool use, планирование, reasoning)
✅ Хорошие метрики на тестах по языку, математике и логике
✅ Модели готовы к продакшену — работают с SGLang, vLLM, TensorRT-LLM

🖥 GitHub:
- 0.5B: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-0.5B
- 1.8B: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-1.8B
- 4B: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-4B
- 7B: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-7B

🤗 Hugging Face:
- 0.5B: https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-0.5B-Instruct
- 1.8B: https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-1.8B-Instruct
- 4B: https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-4B-Instruct
- 7B: https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-7B-Instruct

🔗 Подробнее: https://hunyuan.tencent.com/modelSquare/home/list

@ai_machinelearning_big_data


#Tencent #Hunyuan #ml #llm #ai #opensource

⚡️ GGUF-версии GPT-OSS от Unsloth.

Unsloth конвертировали обе GPT-OSS (20B и 120B) и исправили ошибки, чтобы повысить качество инференса.

🟡Оптимальный сетап:

🟢20B работает со скоростью более 10 токенов/с при полной точности на 14 ГБ оперативной памяти.

🟢120B с полной точностью будет давать >40 токенов/с на примерно 64 ГБ ОЗУ.

Минимальных требований для запуска моделей нет, запуститься можно даже если у вас всего 6 ГБ и только CPU, но инференс будет медленнее.

GPU не требуется , особенно для модели 20B, но его наличие значительно увеличивает скорость вывода (~80 токенов/с). С чем-то вроде H100 можно получить пропускную способность 140 токенов/с, и это значительно быстрее, чем у OpenAI в ChatGPT.

Модели можно запустить через llama.cpp, LM Studio или Open WebUI. Если модель 120B слишком медленная, попробуйте версию 20B - она очень быстрая и работает не хуже o3-mini.

Помимо моделей формата GGUF c полной точностью, Unsloth сделали версии с 4-bit и 16-bit точностью. 4-бинтый квант, кстати, можно файнтюнить на 24 ГБ VRAM.

📌 Подробная пошаговая инструкция по локальному запуску и файнтюну - в документации Unsloth.


🟡Набор моделей
🟡Документация


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #GPTOSS #GGUF #Unsloth