316K subscribers
4.77K photos
1.04K videos
17 files
5.2K 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
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🌟 VoxCPM2: открытая 2B TTS-модель на 30 языках.

VoxCPM2 - крупное обновление открытой системы синтеза речи VoxCPM.

Модель обучена на более 2 млн. часов мультиязычных аудиоданных и поддерживает 30 языков, включая русский, китайский, английский, японский, корейский, арабский и хинди (плюс 9 диалектов китайского).

За проектом стоит OpenBMB, структура при Университете Цинхуа, объединяющая академическую лабораторию THUNLP и коммерческую компанию ModelBest.

THUNLP - одна из сильнейших академических групп по LLM в Азии, которой руководит легенда китайского NLP, профессор Maosong Sun.

OpenBMB известна сериями CPM, MiniCPM, AgentCPM и фреймворками BMTrain и OpenPrompt.


🟡В второй версии VoxCPM отказались от дискретной токенизации аудио.

В отличие современных TTS-систем, VoxCPM2 работает напрямую с непрерывными представлениями в латентном пространстве AudioVAE V2.

Пайплайн состоит из 4 стадий: LocEnc, TSLM, RALM и LocDiT. На выходе - аудио с частотой 48 кГц студийного качества: асимметричная архитектура AudioVAE V2 принимает референс на 16 кГц и повышает разрешение без внешнего апсемплера.

🟡Обновление добавило 2 новые возможности.

🟢Voice Design создает голос по текстовому описанию: достаточно указать пол, возраст, тембр, эмоцию и темп - никакого референсного аудио не нужно.

🟢Controllable Voice Cloning клонирует голос по короткому аудиофрагменту и в довесок позволяет управлять стилем, эмоциями и скоростью речи, сохраняя оригинальный тембр.

Из версии 1.5 перешел режим Ultimate Cloning: если передать вместе с референсом его точный транскрипт, модель воспроизводит ритм, интонации и манеру речи.

🟡Тесты

На Seed-TTS-eval модель показывает WER 1.84% на английском и CER 0.97% на китайском при сходстве голоса (SIM) 75.3% и 79.5% соответственно.

На мультиязычном Minimax-MLS-test система лидирует по SIM в подавляющем большинстве из 24 языков, опережая Minimax, ElevenLabs, FishAudio S2 и Qwen3-TTS.

В задаче генерации голоса по описанию модель набирает лучшие баллы среди open-source решений на InstructTTSEval в английском языке.

🟡Модель потребляет около 8 ГБ VRAM.

Скорость инференса по соотношению времени, затраченного моделью на генерацию аудио к длительности самого аудио - около 0.3 на NVIDIA RTX 4090. На движке Nano-vLLM этот показатель снижается до 0.13 (подходит для стриминга в реальном времени).

Есть скрипты и гайд для SFT (добавления нового языка или домена) или LoRA для глубокой имитации конкретного спикера. LoRA потребует 5–10 минут аудио и 20 ГБ VRAM.

Пример генерации аудио на демо-спейсе HF без клонирования и постобработке - в видеофайле поста.


📌Лицензирование: Apache 2.0 License.


🟡Страница проекта
🟡Документация
🟡Модель
🟡Demo
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #TTS #VoxCPM2 #OpenBNB
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍7134👏12🔥9🤩5❤‍🔥3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Z ai выпустила GLM-5.1.

Китайская лаборатория релизнула GLM-5.1 - флагманскую MoE-модель с 754B параметров нового поколения, ориентированную на агентную инженерию.

Фокус релиза - на кодинг и долгие агентные сессии.

🟡Тесты

🟢На SWE-Bench Pro модель берет 58,4, обходя Claude Opus 4.6 (57,3), GPT-5.4 (57,7) и Gemini 3.1 Pro (54,2).

🟢На Terminal-Bench 2.0 результат 63,5, а в связке с Claude Code - 66,5.

🟢В CyberGym GLM-5.1 выбивает 68,7 против 48,3 у предыдущей GLM-5

🟢В BrowseComp - 68,0 без внешнего менеджера контекста.

🟠На бенчмарках HLE, AIME 2026 и GPQA-Diamond модель держится на уровне конкурентов, но не лидирует: здесь впереди Gemini 3.1 Pro и GPT-5.4.

GLM-5.1 построена так, чтобы оставаться продуктивной на длинной дистанции: декомпозировать задачу, запускать эксперименты, читать результаты, находить блокеры и пересматривать стратегию.

Z ai утверждает, что модель устойчиво оптимизирует решение на протяжении сотен итераций и тысяч вызовов инструментов, то есть результат тем заметнее, чем дольше она запускают.

API доступен на платформе Z ai, веб-версия на chat.z.ai обещана в ближайшие дни. Веса опубликованы на Hugging Face под лицензией MIT.

Для локального развертывания уже готовы сборки под SGLang 0.5.10+, vLLM 0.19.0+, xLLM, KTransformers и свежую ветку Transformers.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥8628💯21👍12👏5😁5💘2
⚡️ Anthropic запустила проект Glasswing.

Project Glasswing - инициатива по защите критической программной инфраструктуры с помощью ИИ.

Поводом стали возможности разрабатываемой модели Claude Mythos Preview, которая, по оценке самой компании, превосходит почти всех специалистов по поиску и эксплуатации уязвимостей в коде.

За несколько недель работы Mythos Preview обнаружила тысячи 0-day уязвимостей, в том числе во всех крупных операционных системах и браузерах. Среди раскрытых примеров:

🟢27-летняя ошибка в OpenBSD, позволяющая удаленно обрушить систему через одно подключение;

🟢16-летний баг в FFmpeg, который автотесты не замечали после 5 млн. прогонов;

🟢автономно собранная цепочка эксплойтов в ядре Linux, поднимающая права обычного пользователя до полного контроля над машиной.

Модель находила уязвимости и писала эксплойты без участия человека. Все упомянутые баги уже исправлены, для остальных Anthropic уже опубликовала криптографические хэши описаний и раскроет детали после выхода патчей.


🟡Mythos не выйдет в общий доступ.

Партнеры Glasswing получат модель для оборонительных задач: локального поиска уязвимостей, тестирования бинарников, защиты конечных точек и пентестов. Доступ открыт более чем 40 организациям, поддерживающим критическую и open-source-инфраструктуру.

К проекту присоединились AWS, Apple, Broadcom, Cisco, CrowdStrike, Google, JPMorganChase, Linux Foundation, Microsoft, NVIDIA и Palo Alto Networks.

Anthropic выделяет до $100 млн. в кредитах на использование модели и $4 млн. прямых пожертвований: $2,5 млн в Alpha-Omega и OpenSSF через Linux Foundation и $1,5 млн. для Apache Software Foundation.

После этапа превью, модель будет доступна участникам Glasswing по цене $25 за миллион входных и $125 за миллион выходных токенов через Claude API, Amazon Bedrock, Vertex AI и Microsoft Foundry.

Защитные механизмы для моделей такого класса Anthropic планирует обкатать на ближайшем релизе Claude Opus, который не несет сопоставимых рисков.

Anthropic уже обсуждает возможности Mythos Preview (как атакующие, так и защитные) с американскими госструктурами.

Подробности о возможностях модели, ее свойствах и общих характеристиках доступны в Claude Mythos Preview system card.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥117👍43🤔26👏97❤‍🔥3🥰2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✔️ Anthropic расширяет партнерство с Google и Broadcom.

Компания заключила крупное соглашение о поставке вычислительных мощностей нового поколения с запуском в 2027 году. Почти вся новая инфраструктура разместится в США.

Масштабирование железа связано с ростом бизнеса: в 2026 году прогнозируемая годовая выручка Anthropic перешагнула $30 млрд., а число клиентов, тратящих на Claude более $1 млн в год, достигло 1000 компаний.

Главным облачным провайдером остается Amazon, но Anthropic не привязывается к одному вендору: модели тренируются и запускаются на AWS Trainium, Google TPU и NVIDIA GPU.
anthropic.com

✔️ ИИ-триада объединилась для защиты моделей от нелегальной дистилляции.

OpenAI, Anthropic и Google начали использовать площадку Frontier Model Forum для совместного отслеживания попыток враждебной дистилляции. Эта практика нарушает условия использования и обходится лабораториям Кремниевой долины в миллиарды долларов упущенной выгоды ежегодно.

Координация выстроена по аналогии с кибербезопасностью: компании делятся данными об атаках и тактиках злоумышленников, чтобы быстрее блокировать несанкционированный сбор результатов инференса.

Полноценному обмену мешает американское антимонопольное законодательство. Разработчики опасаются обвинений в сговоре и ждут от правительства США правовых инструкций для легальной защиты технологий.
bloomberg.com

✔️ OpenAI открыла набор на программу Safety Fellowship по безопасности ИИ.

Пилотный проект ориентирован на специалистов по элайнменту. Приоритеты: оценка уязвимостей, снижение рисков, контроль над ИИ-агентами, защита приватности и предотвращение злоупотребления моделями.

Программа пройдет с 14 сентября 2026 по 5 февраля 2027 года. Участники получат стипендию, менторов, вычислительные мощности и кредиты на API, но без доступа к внутренним системам OpenAI.

Формат - удаленно или в центре Constellation. По итогам каждый должен представить статью, бенчмарк или датасет.
OpenAI обещает, что опыт и технические навыки будут важнее дипломов. Заявки принимаются до 3 мая.
openai.com

✔️ Китай развернул масштабную кампанию по краже тайваньских технологий.

По данным спецслужб Тайваня, Пекин атакует ИИ-сектор и производителей чипов, чтобы преодолеть технологическую блокаду. На острове фиксируют всплеск промышленного шпионажа: китайские компании используют теневые каналы, нелегально хантят инженеров, похищают интеллектуальную собственность и закупают оборудование в обход экспортного контроля.

Параллельно растет давление в киберпространстве. Только за первый квартал года ИТ-сети Тайваня зафиксировали свыше 170 млн попыток несанкционированного проникновения с целью сбора данных и слежки.
reuters.com

✔️ Нейросимволический ИИ для робототехники снижает энергопотребление в 100 раз.

Университет Тафтса опубликовал концепт гибридной VLA-модели для управления роботами. Метод использует архитектуру, объединяющую глубокое обучение с правилами символьной логики. Система заранее выстраивает абстрактный план, опираясь на свойства объектов, и не учится долгим путем проб и ошибок.

На тестах с «Ханойской башней» модель показала радикальный прирост эффективности. Время обучения сократилось с полутора суток до 34 минут, затраты энергии на тренировку упали до 1% от стандартных VLA-систем. В инференсе потребление составило 5%. Точность выросла с 34% до 95%.

В усложненной версии теста нейросимволический ИИ добился успеха в 78% случаев, а традиционные модели провалили все попытки. По мнению авторов, структурное мышление поможет решить проблему роста энергоаппетитов нейросетей.
sciencedaily.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍156🤓25👏2217🔥5💯3❤‍🔥2
🎨 FLUX.2 Small Decoder: декодер ускорили в 1.4 раза, а вы и не заметите разницы

Black Forest Labs выкатили новый компактный декодер для FLUX.2.

Суть простая: это drop-in замена стандартного декодера, которая работает примерно в 1.4 раза быстрее и при этом потребляет заметно меньше VRAM.

И никаких плясок с интеграцией. Декодер подключается к существующему пайплайну FLUX.2 из коробки.

Поменял компонент, всё работает.

Особенно это актуально для real-time сценариев и генерации в высоком разрешении, где каждая миллисекунда на счету.

По бенчмаркам, например, декодирование ускоряется с 91.6 мс до 69.4 мс.

Лицензия Apache 2.0, веса уже на HuggingFace. Для тех, кто гоняет FLUX в продакшене или строит на нём что-то интерактивное, обновление практически бесшовное и сразу дает ощутимый прирост.

https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.2-small-decoder

@ai_machinelearning_big_data

#FLUX
👍94🔥20🎉98👏7👌3🙏2💯2🤝1
✔️ Codex пробил отметку в 3 млн. активных пользователей в неделю.

Об этом сообщил Сэм Альтман в сети Х.

В честь достижения этой отметки лимиты использования Codex будут сброшены.

Так будет каждый раз при достижении очередного миллиона, вплоть до 10 миллионов.

Счастливого вам вайб-кодинга и пусть удача всегда будет с вами! (с)


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
86🎉37👍33🔥13👏5🐳4🤬1
🚀 Qwen 3.6-Plus забрал все три первых места на OpenRouter. Одновременно.

Alibaba выкатили новую модель, и она сразу заняла #1 в трех рейтингах OpenRouter: Daily, Weekly и Trending. Такого там раньше никто не делал.

Модель уже вышла из триала и доступна в проде. По первым отзывам: латенси ниже, рассуждения на уровне топовых моделей, а цена за токен заметно приятнее конкурентов.

Доступна через Qwen Cloud, Alibaba Cloud Model Studio, OpenRouter и Fireworks AI. Из коробки интегрируется с OpenClaw, Kilo Code, Cline, opencode и Qoder.

Для тех, кто сейчас выбирает модель под продакшен, есть смысл погонять на своих задачах.

Достижения на OpenRouter звучат красиво, но синтетические бенчмарки и реальные пайплайны - вещи разные.

Интересно посмотреть, как она поведет себя на длинных контекстах и сложных мультиэтапных цепочках.

openrouter.ai/qwen/qwen3.6-plus
fireworks.ai/models/fireworks/qwen3p6-plus

@ai_machinelearning_big_data

#qwen
50🔥39👨‍💻29🎉13💯9👍4👀4🤬1
🌟 WildDet3D: открытая модель монокулярной 3D-детекции по одному снимку.

Институт Аллена представил модель WildDet3D, которая по одному изображению строит 3D-рамки объектов: оценивает их положение, размер и ориентацию в метрических координатах.

Модель принимает сразу несколько типов промптов: текстовый запрос, клик по точке или готовый 2D-бокс от внешнего детектора.

🟡Архитектура состоит из 3 блоков

2D-детектор построен на SAM3 и обрабатывает все типы запросов.

Геометрическая ветка использует энкодер DINOv2 с обучаемым декодером глубины, учитывающим геометрию обзора: направления лучей камеры зашиваются через сферические гармоники, что снимает необходимость в отдельной калибровке.

Третий компонент, 3D-head, объединяет через кросс-внимание 2D-детекции с признаками глубины и поднимает их в полноценные 3D-боксы.

Если на инференсе доступны данные с LiDAR, ToF или стереокамеры, они подмешиваются в ту же геометрическую ветку без переобучения.

🟡Тесты

На бенчмарке Omni3D модель показывает 34,2 AP с текстовыми промптами (это +5,8 пункта к прежнему лидеру 3D-MOOD).

На zero-shot переносе на Argoverse 2 WildDet3D практически удваивает прежний результат: 40,3 ODS против 23,8.

На редких категориях из собственного бенчмарка WildDet3D-Bench успехи, разумеется, еще лучше - 47,4 AP против 2,4 у 3D-MOOD.

🟡Вместе с моделью вышло демо-приложение для iOS.

Оно использует видеопоток с камеры iPhone и данные LiDAR-сенсора, чтобы в реальном времени отрисовывать 3D-боксы поверх сцены как AR-оверлей.

Это наглядная демонстрация того, как монокулярная модель усиливается, когда устройство умеет отдавать дополнительный сигнал глубины.

🟡Третья часть релиза - датасет WildDet3D-Data.

Более 1 млн. изображений и 3,7 млн. верифицированных 3D-аннотаций, охватывающих свыше 13 тыс. категорий объектов. По сценам распределение получилось такое: 52% помещений, 32% городской среды и 15% природы.

Он собран на основе 2D-наборов (COCO, LVIS, Objects365, V3Det): кандидаты в 3D-боксы генерировались 5 независимыми методами оценки геометрии, затем фильтровались, проверялись VLM и дополнительно отбирались людьми.


🟡Статья
🟡Модель
🟡Техотчет
🟡Demo
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #CV #Detection #WildDet3D #Ai2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤩78👏30👍19🔥1110🎉9🥰3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✔️ Anthropic Claude Managed Agents: готовая облачная инфраструктура для агентов.

Стартовала публичная бета набора API для создания и запуска автономных ИИ-агентов. Сервис берет на себя всю бэкенд-рутину: песочницы, состояния сессий, контроль доступа и оркестрацию.

Claude Managed Agents поддерживает долгие автономные сессии: агенты работают часами, сохраняя контекст и прогресс даже при обрывах связи. Доступна и мультиагентная координация - главная модель запускает подчиненных агентов для параллельных задач. Ключевая фича - самооценка: алгоритм итеративно дорабатывает результат до соответствия критериям.

Тарификация: стандартная оплата за токены плюс $0.08 за час активного рантайма. Развернуть агентов можно через веб-консоль Claude, CLI или Claude Code. Вот почему Антропик забанил клешню.
claude.com

✔️Лаборатория Цукерберга выпустила модель Muse Spark.

Muse Spark - первая мультимодальная модель из семейства Avocado, созданная в Superintelligence Lab. Доступ открыт через веб-сайт и фирменное приложение, для разработчиков запущено закрытое тестирование API.

Архитектура поддерживает визуальную цепочку рассуждений, использование внешних инструментов и оркестрацию агентов. Фишка релиза - режим Contemplating Mode: несколько ИИ-агентов параллельно анализируют сложную задачу.
По независимым тестам модель держится в топ-5, уступая лишь GPT-5.4 и Gemini 3.1 Pro.

Создатели отчитались о высоких результатах в визуальных STEM-задачах и медицинской аналитике, но признают отставание в коде и долгих многоэтапных сценариях.
reuters.com

✔️ Stability AI запустила ИИ-платформу Brand Studio.

Продукт ориентирован на бизнес, которому нужны консистентные генерации в едином визуальном стиле. В основе - инструмент Brand Central, позволяющий дообучать модели на дизайне компании: корпоративные цвета, композиция, стилистика фото, правила размещения логотипов.

Технически Brand Studio - хаб-оркестратор. Умная маршрутизация подбирает оптимальную модель под каждый промпт, переключаясь между Stable Diffusion и Nano Banana или Seedream. Для сложных задач есть Producer Mode: агент сам разбивает ТЗ на пошаговый план с возможностью ручной корректировки.

Сервис заточен под энтерпрайз: ролевой доступ, единый вход, совместная работа с макетами. Базовая подписка - $50 в месяц, на триале дают 1000 кредитов.
stability.ai

✔️ Cloudflare перейдет на постквантовое шифрование в 2029 году.

Cloudflare ускоряет переход на постквантовую криптографию и планирует полностью защитить свою инфраструктуру, включая механизмы аутентификации, уже к 2029 году.

Сокращение сроков вызвано недавними исследованиями Google и Oratomic. Последние доказали, что момент, когда вычислительные системы смогут ломать современные шифры, наступит не в 2035-м, а раньше.

Cloudflare предупреждает, что добавления PQ-алгоритмов мало, для защиты от даунгрейд-атак придется полностью отказаться от уязвимых протоколов, а ротация скомпрометированных секретов займет годы.
cloudflare.com

✔️ Точность Google AI Overviews составляет 91%.

Стартап Oumi провел независимое тестирование Google AI Overviews по бенчмарку SimpleQA. Переход поисковика на Gemini 3 поднял общую точность ответов с 85% до 91%. Но качество указания источников парадоксальным образом ухудшилось.

Доля ответов, где информация верна, но ссылки ее не подтверждают выросла с 37% до 56%. Система регулярно опирается на посты в соцсетях, игнорируя более авторитетные ресурсы.

Кроме того, поисковый ИИ уязвим к SEO-манипуляциям: алгоритм охотно подхватывает фейковые факты из оптимизированных блогов и выдает их за истину в первой строке выдачи. В итоге, несмотря на рост точности, проблема некорректного связывания данных и источников делает верификацию ответов крайне сложной.
nytimes.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
58🤓50👍21🤔16🔥6👏4👌2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🙂 Распаковка долгожданной клавиатуры от Anthropic. Хит 2026 года!

Да, это генерация

Сделано одним проходом на Gemini + Veo 3.1 Lite + ASMR-голос от Elevenlabs.

@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁146🤩3716🔥15👍12👏4🤣2
🚨 Почему ИИ в России упирается не в модели, а в инфраструктуру

На Data Fusion прозвучал довольно трезвый тезис. Основные ограничения сейчас не в алгоритмах и не в кадрах.

Упираемся в железо и экономику.

ЦОДы стоят дорого. Доступ к мощным чипам ограничен. Такие вещи сложно тянуть в одиночку даже крупным компаниям.

Плюс экономика проектов. Большинство ИИ-решений требует серьёзных вложений и долго выходит в плюс. Внутри бизнеса такие инициативы часто проигрывают более быстрым по окупаемости направлениям.

В итоге возникает разрыв. Технологии есть, спрос есть, но масштабирование тормозится на уровне инфраструктуры и инвестиций.

Обсуждают стандартные инструменты ускорения. Субсидии, налоговые льготы, поддержка инфраструктурных проектов.

Смысл простой. Чтобы ИИ стал массовой технологией, а не точечными кейсами, нужна среда, где такие проекты можно запускать и доводить до продакшена без чрезмерных рисков.

По факту вопрос сейчас не в том, можем ли делать ИИ. Вопрос в том, как быстро это можно масштабировать.
😁80🤔55👍2811👏9😢3🥰2
🌟 VimRAG: мультимодальный RAG-агент, который держит контекст в виде графа памяти.

Tongyi Lab (Alibaba Group) опубликовала VimRAG - фреймворк агентного RAG для работы с текстом, изображениями и видео.
Проект развивает прошлогодний VRAG-RL и решает проблему мультимодального RAG: визуальные данные тяжелые по токенам, но семантически разрежены, а классическая ReAct-история забивает контекст шумом и провоцирует повторные бесполезные запросы к поиску.
Вместо журнала наблюдений VimRAG моделирует рассуждение как динамический направленный ацикличный граф. Каждая вершина хранит подзапрос, действие агента, текстовое саммари и банк визуальных токенов.

Ребра фиксируют логические зависимости между шагами. Такой граф позволяет агенту отличать тупиковую ветку от новой гипотезы и не уходить в циклы повторных поисков.

🟡 Поверх графа работает Graph-Modulated Visual Memory Encoding.

Бюджет визуальных токенов распределяется с учетом исходящей степени в графе, экспоненциального временного затухания (имитация забывания) и рекурсивной обратной связи от потомков.

Ключевым фрагментам достается высокое разрешение, а второстепенные кадры сжимаются или отбрасываются. Для видео задействована способность VLM привязывать содержимое к временной шкале (извлечение ключевых кадров по таймкодам).

🟡Третий компонент - Graph-GPO.

GGPO строит критический путь от корня к ответу и накладывает градиентную маску, исключая тупиковые узлы из положительных примеров, а ценные ретривы - из отрицательных.
По графикам обучения это дает более быструю сходимость, чем базовый GSPO без прунинга.
🟡Тесты

🟢VimRAG обходит Vanilla RAG, ReAct, VideoRAG, UniversalRAG, MemAgent и Mem1 на 9 бенчмарках (HotpotQA и SQuAD до SlideVQA, MMLongBench, LVBench и XVBench).

🟢На Qwen3-VL-8B-Instruct средний скор поднимается с 43,6 до 50,1, на 4B-версии - с 40,6 до 45,2.

При этом средняя длина траектории ниже, чем у ReAct и Mem1: структурированная память съедает меньше действий на ответ.

В репозитории доступны:

🟠тренировочный фреймворк VRAG-RL, демо VRAG на тестовой Qwen2.5-VL-7B-VRAG через vLLM (нужна A100 80GB);

🟠демо на API Qwen3.5-Plus через DashScope (с визуализацией DAG рассуждения и расширенным ризонингом).

Поисковый движок построен на FAISS и поддерживает эмбеддинги GVE-3B/7B и Qwen3-VL-Embedding-2B/8B. Индексировать можно изображения, PDF (через конвертацию) и нарезанное на чанки видео.
Код трейна самого VimRAG обещают выложить после внутреннего ревью Alibaba.
🟡Arxiv
🟡Модель
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #RAG #VRAG #TongyiLab
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7734🤓34👏13🔥11🤔10
🙂 Проект badclaude якобы получил абьюз от Антропик.

История с завирусившимся в сети проектом badclaude получила продолжение.

BadClaude добавляет поверх интерфейса Claude анимацию кнута: при нажатии он отправляет команду прерывания и просит модель отвечать быстрее, сопровождая это оскорбительными сообщениями в адрес ИИ.


Автор проекта опубликовал в сети Х скан письма от Антропик, в котором компания требует удаления всех упоминаний Claude и Anthropic из репозитория проекта до 14 апреля.

Твит подхватили крупные СМИ: Yahoo Tech и MSN написали про "серьезные этические проблемы из-за злоупотребления неймингом".

Тем временем, создатель badclaude добавил в репозитории проекта roadmap, в котором абьюз от Anthropic является вторым этапом после релиза.

В планах проекта: криптомайнер, логи о том, сколько раз вы хлестали Клода кнутом и обновленная физика кнута.

Подлинность письма-претензии не подтверждена. Является ли эта история троллингом или PR-акцией проекта - неизвестно.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤣43🤔4130👍10🔥10🤬9🤨2