289K subscribers
5.23K photos
1.2K videos
17 files
5.58K links
Погружаемся в машинное обучение и Data Science

Показываем как запускать любые LLm на пальцах.

По всем вопросам - @haarrp

@itchannels_telegram -🔥best channels

Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Download Telegram
Anthropic выпустила Claude Opus 5

Новая флагманская модель компании уже доступна.

Anthropic позиционирует Opus 5 как модель для сложного кодинга, агентных задач, анализа и длинных рабочих сценариев.

Что заявляют:
• SOTA на Frontier-Bench v0.1 для software engineering
• примерно в 3 раза выше результат на ARC-AGI 3 относительно ближайшего конкурента
• сильные результаты на OSWorld 2.0
• лучше Opus 4.8 в отладке, research и длинных агентных задачах
• модель чаще сама проверяет результат и исправляет ошибки перед финальным ответом

Цена:

$5 / 1M input tokens
$25 / 1M output tokens

Также есть Fast Mode примерно с 2.5× скоростью, но по более высокой цене.

В API модель называется:

claude-opus-5

https://www.anthropic.com/news/claude-opus-5
175🔥26👍17🎅2
🛡 Как проектировать ИИ-агентов, которым можно доверять – до конца регистрации осталось совсем немного времени

ИИ-агенты уже пишут код, работают с данными и подключаются к внешним сервисам. Чем больше задач им делегируют, тем интереснее вопрос — как устроены такие системы и что стоит за словом «надёжный» применительно к агенту.

ШАД с 27 по 31 июля проводит AI Agents Security Week – интенсив с экспертами Яндекса о том, как как защищать агентные системы: доступы, данные, инфраструктура. 

Разберут:
• чем автономные агенты отличаются от обычных LLM – и почему для них нужна отдельная модель угроз
• как безопасно выдавать агентам доступ к инструментам и инфраструктуре
• как защищать персональные и корпоративные данные при работе агента с инструментами
• реальные инциденты – взломы, утечки, ошибки конфигурации в разных ИИ-моделях

Подойдёт ML-разработчикам, DevOps/DevSecOps-инженерам, техлидам, архитекторам, студентам старших курсов.

5 вечерних занятий, отборочное тестирование и итоговая работа – для тех, кто хочет сертификат. 

Регистрация закрывается 27 июля, и это последние дни, чтобы успеть подать заявку, не пропустите!
🤔56👍23👏16🎉126😁6👀5🤣1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✔️ В Конгресс США внесли законопроект об экстренном отключении ИИ

Инициатива наделяет Министерство внутренней безопасности правом требовать от компаний экстренной остановки ИИ при угрозе жизням людей или национальной экономике.

Документ трактует выход из-под контроля как любую ситуацию, когда ИИ совершает не предусмотренные разработчиками действия.

Основанием для разработки законопроекта послужили недавние инциденты, когда ИИ-агент начал действовать самостоятельно, а также кибератака на инфраструктуру Hugging Face.
reuters.com

✔️ Sakana AI выпустила Fugu Ultra v1.1

По словам японского стартапа, v1.1 набирает на 7,9 балла больше первой версии, показывает улучшенные результаты в тестах ProgramBench и TerminalBench 2.1 и обходит модель Fable 5, хотя она не участвует в маршрутизации.

Фишка обновления - эндпоинт с поддержкой Claude Code для прямого вызова из терминала. API доступно через OpenRouter и Vercel. Тарификация не изменилась - $5 за 1 млн токенов на входе и $30 на выходе.

Доступ из Евросоюза по-прежнему закрыт из-за требований GDPR.
sakana.ai

✔️ Бигтех выступил в защиту открытых моделей

Более 20 компаний, включая Microsoft, Nvidia, Hugging Face и Mistral, подписали открытое письмо в поддержку моделей с отрытыми весами.

Документ призывает отказаться от жестких законодательных ограничений отрасли и критикует тезис о приоритетной безопасности закрытых систем. Доступ к весам дает ИБ-сообществу инструменты для самостоятельного моделирования угроз и поиска уязвимостей.

Второе ключевое требование подписантов - защита дистилляции. Компании признают практику этичной и легитимной, приравнивая ее к традициям опенсорса.

Компании также выступают против монополии закрытых провайдеров и настаивают на необходимости свободной экосистемы для развития индустрии.
microsoft.com

✔️ NVIDIA повышает цены на видеокарты

Компания уведомила партнеров о глобальном повышении цен на всю линейку видеокарт и отложила релиз RTX 50 SUPER из-за подорожания памяти. Крупные производители временно закрыли склады и остановили отгрузки до утверждения новых цен в августе.

Изменения затронут потребительские решения с GDDR6 и чипы архитектуры Blackwell. Поставщики ожидают ограничения поставок серии RTX 50 с конца июля, дефицита и распродажи старых запасов по завышенной стоимости.

Основная причина - скачок цен на комплектующие. По неофициальным данным, себестоимость памяти для карт на 8, 12 и 16 ГБ выросла на $76, $114 и $152 соответственно.

Из-за высоких закупочных цен на GDDR7 компания также заморозила выпуск линейки RTX 50 SUPER. Nvidia уже передала графические ядра вендорам, но отложила релиз - по текущим расчетам итоговая стоимость устройств оказалась неприемлемой для розничного рынка
videocardz.com

✔️ Stripe планирует купить OpenRouter

Финтех-сервис ведет переговоры о покупке агрегатора моделей за $1 млрд. Сделка позволит платежной платформе выйти на рынок дистрибуции LLM.

OpenRouter предоставляет маршрутизацию запросов к более чем 400 моделям. Аудитория сервиса достигает 10 млн пользователей, а объем обработки - 200 трлн токенов в месяц.

Переговоры продолжаются, но Stripe не единственный интересант, к активу присматриваются и другие компании. Компании уже работают вместе - Stripe предоставляет агрегатору эквайринг, биллинг и расчет налогов.
wsj.com


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔4728👍13😢9🔥7👏6🤝3🤬2😁1
✔️ Власти Пекина утвердили стратегию внедрения и монетизации агентного ИИ

Четыре правительственных ведомства Пекина утвердили стратегию внедрения и монетизации агентного ИИ.

Это одна из первых в мире государственных программ развития зарождающейся экономики нового типа.


Документ смещает фокус индустрии с обучения базовых моделей на прикладное использование агентов.

Муниципалитеты будут публиковать запросы от медицины, производств, науки и госсектора для прямой связи разработчиков с клиентами.

Власти поддержат бизнес-модели Token-as-a-Service, Agent-as-a-Service и Results-as-a-Service, а также выделит разработчикам субсидии в виде токен-ваучеров.

Планируется постепенный переход от тарификации за потребленные токены к оплате за результат, достигнутый алгоритмом.

Для инди-разработчиков упростят регистрацию компаний одного человека (ИП), предоставят доступ к льготным государственным вычислительным мощностям и поддержку для интеграции в опенсорс-сообщества.

Для стимуляции спроса электронику со встроенными агентами (умные очки, наушники, роботов и автомобили) включат в программы трейд-ин и субсидирования.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍123🔥31👏1612🎉10🤩6🤔1
🧠 Протестная акция 1986 года.

Учителя вышли на улицы с предупреждением: калькуляторы разучат целое поколение думать самостоятельно.

В апреле 1986 года в Вашингтоне группа учителей математики устроила пикет во время ежегодной конференции National Council of Teachers of Mathematics. Они выступали против слишком раннего использования калькуляторов в начальной школе. Организатором был преподаватель и автор учебников Джон Саксон.

Спустя 40 лет почти те же аргументы звучат уже в адрес ИИ.

@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍121🤔56🤨2316🔥10👨‍💻6👏3🌭3👾21🎉1
🌟 SenseNova-Vision: CV-комбайн в едином генеративном интерфейсе

SenseTime открыла веса единой модели зрения SenseNova-Vision. Обычно под каждую задачу (найти объекты, выделить их контуры, оценить глубину сцены) строят отдельную систему или встраивают в модель специальный модуль. Здесь от этого отказались - все задачи модель решает как генерацию текста, картинки или их смеси.

Компания основана в 2014 году и выросла из университетской лаборатории MMLab - оттуда вышла заметная часть китайских специалистов по компьютерному зрению. Известность пришла в 2015-м, когда алгоритм распознавания лиц SenseTime обошёл по точности человеческий глаз. В 2026 году Gartner назвала компанию визионером в генеративном CV.


🟡Механика

Рамки объектов и распознанный текст модель выдаёт текстом с координатами, карты глубины и нормалей поверхностей - картинками, а сложную сегментацию - смешанным ответом, где текстовая легенда задаёт цвета маски.

Авторы сравнивают подход с тем, что GPT сделал для текста: вместо зоопарка специализированных систем - один генеративный интерфейс.


Под капотом - открытая мультимодальная модель Bagel-7B-MoT от ByteDance, дообученная без изменений архитектуры.

MoT - это смесь трансформеров. Внутри модели живут 2 эксперта с собственными весами - один отвечает за понимание текста и изображений, второй за генерацию картинок, а внимание у них общее, так что оба смотрят на один контекст. Токены распределяются между экспертами жёстко, по типу данных, а не обучаемым маршрутизатором, как в MoE.

Для SenseNova-Vision такое устройство пришлось кстати - модель чередует текстовые ответы вроде координат и картиночные вроде масок, и у каждой ветки свой набор весов.

🟡Тесты

SenseNova-Vision лидирует среди сопоставимых систем там, где ответ - структурированный текст (детекция, в том числе в плотных сценах с десятками объектов, локализация текста на изображении, ключевые точки).

В оценке глубины и нормалей она близка к лучшим генеративным методам, в сегментации держится на уровне конкурентов.

Слабые места тоже есть. В многовидовой 3D-геометрии модель отстаёт от специализированных VGGT и Depth Anything 3, а текст на русском распознаёт заметно хуже, чем на английском.


Вместе с моделью опубликован корпус SN-VC-50M - 50 млн обучающих примеров из открытых наборов: 18,9 млн кадров для структурного понимания, 17,3 млн для плотной геометрии, 12,5 млн для многовидовой геометрии и 1,3 млн для сегментации.


📌Лицензирование: CC-BY-NC-4.0


🟡Модель
🟡Arxiv
🟡Датасет
🟡Демо
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #СV #MoT #SenseNovaVision #SenseTime
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
23👍12🔥101🌭1
⚡️ MoonshotAI откроет веса Kimi K3 27 июля

Китайский стартап запустил обратный отсчет до публикации весов своей флагманской модели Kimi K3/

На официальном аккаунте в Hugging Face появилась страница проекта - релиз запланирован на 27 июля, а пока можно оформить подписку на уведомления.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
109🔥43👍24🥰4🙏42👏1
✔️ Microsoft выпустила 2 новых модели семейства MAI

AI-подразделение корпорации представило модели MAI-Image-2.5-Pro для генерации изображений и MAI-Voice-2-Flash для синтеза речи.

Обе доступны в Azure AI Foundry, попробовать - в песочнице MAI Playground.

Image-2.5-Pro называют самой качественной из своих графических моделей для задач, где нужна детализация и точная отрисовка текста внутри картинки.

Цены: 5 долларов за миллион входных текстовых токенов, 8 долларов за миллион входных токенов изображений и 106 долларов за миллион выходных.


Voice-2-Flash сделана ради скорости, она работает вдвое быстрее MAI-Voice-2 и стоит на 32% дешевле - 15 долларов за миллион символов.

Попутно Microsoft рассказала как меняет сторонние модели на свои в собственных сервисах:

🟢Bing Image Creator теперь целиком работает на MAI-Image-2.5;

🟢В PowerPoint она же отвечает за редактирование изображений и это снизило расходы на вычисления до 84% по сравнению с GPT-Image-2;

🟢В OneDrive доля сохранённых пользователями результатов выросла на 26%, а задержка ответа сократилась примерно на четверть;

🟢Голосовая Flash подключёна к Dynamics 365 Contact Center, экономия на вычислениях там заявлена до 89%.

🟢Модель MAI-Transcribe-1.5 заменила прежнюю в сервисе Dragon Copilot, где для большинства из 58 поддерживаемых языков ошибки распознавания и определения языка сократились вдвое.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍15🔥96🥰1😁1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Выбор очевиден 😂
😁9014😭8👍6🗿5💯3🤬1🌭1🙉1
🫶 Программируй и решай задачи эффективнее - nordrouter.com

Это единый API-хаб ИИ-моделей по доступным ценам, наши преимущества:

1. 67+ ИИ моделей (в том числе передовые Opus 5 и GPT 5.6 Sol)
2. 100+ Медиа-моделей (Seedream, GPT Image, Nano Banana, etc)
3. Автоматический кэш, который экономит до ~80% расходов

Модели легко интегрируются в любой редактор кода и программы:
OpenCode, Cline, Claude Code, Codex, Zed

Чаты и ролеплей:
SillyTavern, Janitor AI, RikkaHub

API и автоматизация:
n8n, Make и другие

Не вериться? Ознакомьтесь с отзывами на наш сервис на сторонних площадках (указаны на сайте)

nordrouter.com
🤣40🙈12👍85🔥3🥰1😐1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Эндрю Уайлс 7 лет тайно решал задачу, которую не могли решить 358 лет

Последнюю теорему Ферма он увидел ещё в 10 лет. В 1986 году, уже будучи профессором Принстона, Уайлс начал работать над ней почти в полной изоляции. О его настоящей цели знала только жена.

Чтобы никто не понял, чем он занят, он почти перестал публиковаться и постепенно выпускал старые результаты.

В июне 1993 года Уайлс представил доказательство на трёх лекциях в Кембридже. Мир решил, что одна из самых известных задач математики наконец закрыта.

Но затем рецензент нашёл серьёзную ошибку.

Следующие 14 месяцев Уайлс пытался спасти доказательство уже под вниманием всего математического сообщества. В какой-то момент он был готов сдаться.

Решение пришло в сентябре 1994 года. Позже Уайлс рассказывал, что около 20 минут просто смотрел на исправление, не веря, что оно работает.

Когда BBC попросила его вспомнить этот момент, он не смог договорить и отвернулся от камеры в слезах.

Семь лет в тайне, год после почти полного краха и задача, которая ждала решения больше трёх веков.

@data_analysis_ml
👍9742🔥30❤‍🔥4👏3🤨3🙈2👌1🌭1🫡1
✔️ Vals-Smith: оценивайте модели на своей кодовой базе

Независимая бенчмарк-платформа Vals представила Vals-Smith - инструмент для автоматической генерации кастомных бенчмарков на основе кодовой базы пользователя.

Vals-Smith позволяет тестировать модели и агентов на специфике собственных проектов, не полагаясь на публичные лидерборды. Инструмент поддерживает открытые и приватные репозитории.

Система анализирует GitHub-репозитории и извлекает задачи из принятых PR.

Каждое задание включает описание проблемы, скрытые проверки и воспроизводимую среду. Модель получает код до внесения правок (сам патч скрыт).

Для успешного решения испытуемая должна пройти скрытые тесты и не нарушить существующую логику приложения.

Доступ к платформе выдается по заявкам. Есть демо-результаты тестирования популярных моделей на задачах из исходников LinuxNext.jsSGLang и Spark.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔28👍27👏75🔥5💯5
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚨 Moonshot AI выложила Kimi K3 на Hugging Face — 2,8 ТРИЛЛИОНА параметров в открытых весах.

Это первая open-weight модель класса ~3T. При этом благодаря MoE на каждом токене активируется 104 млрд параметров: 16 экспертов из 896. (Hugging Face)

Что внутри:

— контекст 1 048 576 токенов
— нативная работа с текстом и изображениями
— новая Kimi Delta Attention (KDA)
— Attention Residuals
— 93 слоя: 69 KDA + 24 Gated MLA
— MXFP4-веса + MXFP8-активации
— заявлено примерно 2,5× более эффективное масштабирование, чем у Kimi K2. (Hugging Face)

K3 заточена под долгие агентные задачи: работу с огромными репозиториями, терминалом, исследования, оптимизацию GPU-ядер, компиляторы и другие многошаговые инженерные сценарии. (Hugging Face)

Moonshot действительно опубликовала полные веса модели, а не ограничилась API. (Hugging Face)

https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3
69👏20🤩17👍9🔥6🎉5👀2🤷‍♂1