🔥 Qwen-Image-Edit — новый инструмент для умного редактирования картинок от Qwen

Теперь можно не только генерировать изображения, но и редактировать их по команде: менять объекты, стиль, фон или даже текст прямо на картинке.

Что умеет:
- ✨ Редактировать смысл и детали — можно, например, повернуть объект, сменить цвет или стиль, не трогая остальное.
- 🔤 Менять текст на картинках — добавлять, убирать или редактировать надписи на китайском и английском, при этом сохраняются шрифт и стиль.
- 🏆 Лучшие результаты на тестах — модель показывает топ-уровень среди открытых решений.

Как работает:
Система сочетает понимание картинки (VL-модель) и точное управление структурой (VAE-кодировщик). Поэтому картинка сохраняет и смысл, и детали после правок.

🟢 Как попробовать:
Достаточно открыть Qwen Chat и выбрать режим *Image Editing*.

🟠Попробовать: https://chat.qwen.ai/?inputFeature=image_edit
🟠Hugging Face: https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-Edit
🟠ModelScope: https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen-Image-Edit
🟠Blog: https://qwenlm.github.io/blog/qwen-image-edit/
🟠Github: https://github.com/QwenLM/Qwen-Image
🟠API (💰$0.03 за 1 редактирование): https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/qwen-image-edit


@ai_machinelearning_big_data

#qwen #ml #llm #ai

✔️ В Google Flow создали 100 миллионов видео с момента запуска сервиса.

Google Flow отчитался о 100 миллионах созданных роликов с момента своего запуска в мае. В честь этого события, Google удваивает количество ежемесячных кредитов для подписчиков Ultra. Кроме того, компания запускает специальный канал на платформе Х, где будут публиковаться обучающие материалы и оказываться поддержка сообществу.
Google Labs в сети Х

✔️ Nvidia достигла отметки в 2 миллиона разработчиков в робототехнической экосистеме.

Nvidia сообщила, что более 2 млн. разработчиков создают приложения на базе ее робототехнического стека. Этот рост подчеркивает высокий спрос на платформу для периферийного ИИ Jetson, запущенную в 2014 году. На сегодняшний день экосистема насчитывает свыше 150 партнеров и обслуживает около 7000 корпоративных клиентов.

Компания также анонсировала, что платформа нового поколения, Jetson Thor, будет поддерживать продвинутые физические ИИ-системы и гуманоидных роботов. Она будет совместима с облачным ПО компании.

Кроме того, стало известно, что ключевой производственный партнер Nvidia, компания Foxconn, готовит линии для выпуска прототипа гуманоидного робота. По данным источников, Nvidia планирует продемонстрировать его уже в ноябре этого года.
blogs.nvidia.com

✔️ Claude Opus 4.1 возглавила все ключевые рейтинги LM Arena.

Независимая платформа для тестирования больших языковых моделей LM Arena обновила свои лидерборды. Claude Opus 4.1 Thinking заняла первое место сразу в 3 ключевых категориях: Текст, Программирование и Веб-разработка. Согласно публичным данным, это первый случай, когда одна модель одновременно возглавляет все основные рейтинги.

В категории "Программирование" обе версии Claude Opus 4.1, ризонинг и стандартная, заняли первое и второе места соответственно, сместив с пьедестала GPT-5-high от OpenAI.
LmArena в сети X

✔️ Китай обязал дата-центры использовать более 50% отечественных ИИ-чипов.

Правительство Китая ввело новое требование для государственных ЦОД: доля чипов от местных производителей в них должна превышать 50%. Это часть стратегии технологической независимости страны и снижение зависимости от американских технологий на фоне экспортных санкций.

Изначально эта инициатива была предложена в Шанхае в 2023 году, но, по словам источников, с начала этого года стала обязательной для всей страны. Требование распространяется на специализированные ИИ-ЦОДы, которые активно строятся по всему Китаю.

Хотя китайские чипы пока уступают Nvidia в задачах по обучению моделей, они считаются пригодными для инференса. Главной технической проблемой становится адаптация моделей, разработанных под экосистему Nvidia CUDA для работы на Huawei CANN.
scmp.com

✔️ Grammarly превратился в полноценную ИИ-платформу.

Сервис выпустил самое крупное обновление с момента своего основания. Вместо простого инструмента для проверки грамматики он стал комплексной платформой для работы с текстами. Новый интерфейс построен на базе Coda — компании, которую Grammarly приобрела в прошлом году.

Grammarly предлагает 9 специализированных ИИ-агентов. Среди них — ИИ-оценщик, который может предсказать оценку за научную работу, агент для поиска и форматирования цитат, а также инструмент, прогнозирующий вопросы аудитории к тексту. Другие агенты отвечают за перефразирование, экспертную вычитку, проверку на плагиат и определение авторства ИИ.

Большинство новых функций уже доступны на бесплатных и Pro-тарифах. Проверка на плагиат и детектор ИИ-контента остались эксклюзивом платной подписки.
grammarly.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Марк Цукерберг снова реструктурирует свое ИИ-подразделение.

Компания намерена разделить Superintelligence Labs на 4 специализированных подразделения: FAIR, новый проект по созданию суперинтеллекта, потребительские продукты и поддерживающая инфраструктура.

Каждое подразделение получит своего руководителя. Проект по суперинтеллекту возглавит Александр Ванг, FAIR - пионер компьютерного зрения Роберт Фергюс, разработку продуктов - бывший CEO GitHub Нэт Фридман, а инфраструктуру - Апарна Рамани.

В рамках реорганизации тысячи инженеров будут перераспределены. Кроме того, рассматриваются варианты сокращения общей численности персонала, а несколько топ-менеджеров, как ожидается, покинут компанию.
bloomberg.com

✔️ Microsoft встроила Copilot прямо в ячейки Excel.

Microsoft добавила в Excel новую функцию =COPILOT, которая позволяет использовать возможности LLM непосредственно в ячейках электронных таблиц. Теперь пользователи могут выполнять анализ данных, классификацию текста и генерацию контента, просто написав запрос на естественном языке и указав нужные диапазоны ячеек.

Главный плюс - интеграция в движок Excel. При изменении исходных данных результаты, сгенерированные ИИ, обновляются автоматически. Функцию можно комбинировать со стандартными формулами.

Функция уже доступна для бета-тестеров с лицензией Microsoft 365 Copilot.
techcommunity.microsoft.com

✔️ Билл Гейтс учредил премию в $1 млн. за лучшее применение ИИ в исследовании болезни Альцгеймера.

Билл Гейтс запустил конкурс Alzheimer’s Insights AI Prize, цель которого - найти алгоритмы и модели, способные выявить новые мишени для лекарств, биомаркеры или закономерности в развитии болезни Альцгеймера, которые остались незамеченными при традиционных методах анализа.

Победителя определит жюри из нейробиологов и экспертов по машинному обучению. Главный критерий - решение должно демонстрировать явный потенциал для ускорения клинических прорывов. В конкурсе могут принять участие академические лаборатории, стартапы и технологические компании со всего мира. Заявки принимаются до конца года, а победителя объявят в 2026 году.
ft.com

✔️ Lightning AI запустила мультиоблачный маркетплейс GPU.

Маркетплейс позволяет клиентам сравнивать, резервировать и запускать GPU от разных провайдеров - от облачных гигантов до специализированных поставщиков через единый интерфейс.

Сервис отображает цены и данные о производительности чипов. Пользователи могут переключаться между провайдерами без необходимости переписывать код, выбирая спотовые, on-premise или зарезервированные мощности для оптимизации затрат, производительности или географического расположения.

Базовый доступ к маркетплейсу бесплатен. Подписка для небольших команд стоит 140 долларов в месяц на пользователя, а корпоративные тарифы обсуждаются индивидуально.
semafor.com

✔️ Adobe представила единое рабочее пространство с ИИ-ассистентами.

Adobe запустила новую платформу Acrobat Studio, которая объединяет в одном интерфейсе Acrobat Pro, Adobe Express и набор генеративных ИИ-инструментов. Сервис позволяет загружать и анализировать до 100 файлов различных форматов: PDF и офисные документы в рамках совместных рабочих областей «PDF Spaces».

Встроенный чат-бот может суммировать содержимое, цитировать источники и отвечать на вопросы по всем загруженным материалам. Кроме того, доступны 3 ИИ-агента : "Analyst", "Instructor" и «Entertainer», которых можно кастомизировать под конкретные задачи.

Acrobat Studio уже доступен по всему миру на английском языке и позиционируется как замена существующим планам Acrobat Standard и Pro. До конца октября действует специальная цена в 25 долл/мес для индивидуальных пользователей. Подписка также включает доступ к Adobe Express Premium.
news.adobe.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Полезные материалы про LLM и AI-агентов от магистратуры AI Talent Hub

📹 Лекция | Построение инфраструктуры для LLM: опыт X5 Tech
📹 Лекция | Код-ассистенты: Как Al-агенты помогают в разработке?
📹 Воркшоп | Базовый RAG: создай свой поисковик на LLM
📹 Reading Club | Михаил Бурцев – Как сделать LLM еще умнее?
📹 Reading Club | Валентин Малых – Как улучшить ИИ-генерацию кода?

Подборки AI-тулзов
🔘 Open-source фреймворки для AI-агентов
🔘 Всё для создания MCP-агентов
🔘 AI-инструменты для кодинга
🔘 АI-сервисы для научных исследований
🔘 Гайды по промптингу

➡️ Хочешь освоить AI на практике и положить минимум 4 ML-проекта в портфолио? Подай заявку в AI Talent Hub до 27 августа.

✅ 80+ выборных курсов по AI/ML (в том числе курсы от ШАД) и 15+ курсов по софтам
✅ Онлайн-обучение в вечернее время с привелегиями очной формы: стипендия, общежитие, отсрочка
✅ Практика на кейсах от Яндекс, Альфа-Банк, Napoleon IT, AIRI и других индустриальных партнеров.
✅ Комьюнити: менторы из науки и бизнеса, бадди-система, помогающая адаптироваться и расти быстрее.
✅ Новая программа — для AI-продактов
✅ Диплом ИТМО

* AI Talent Hub — онлайн-магистартура по ИИ от ИТМО и лучший просветительский проект в GenAI по версии Gnertion AI Awards 2025 😎

@aitalenthubnews

Реклама. Университет ИТМО ИНН:7813045547

📌Синтетика BeyondWeb: как 3B модель, обученная на ней, обходит 8B модели.

Есть такая проблема в обучении моделей, называется "Data Wall". Это когда просто добавлять все больше текста из интернета уже не помогает улучшать большие языковые модели. Синтетические данные стали решением, но как именно они работают, до сих пор было не до конца понятно.

Метод, разработанный DatologyAI переосмысливает синтетику и показывает, как она может быть эффективна. Модель на 3 миллиарда параметров, обученная на 180 миллиардах токенов BeyondWeb, работает лучше, чем 8-миллиардная модель на данных Cosmopedia.

BeyondWeb — это не просто еще один датасет, а целая методология, основанная на перефразировании источников. Иными словами, она не генерирует знания с нуля. Вместо этого берется существующий веб-контент и перерабатывается в более качественные и целевые форматы, например, в пары вопрос-ответ. Это дешевле и позволяет добиться большего разнообразия.

🟡Цифры.

На 14 тестах модель, обученная на BeyondWeb, показывает точность 63.7%. Это на 2.6% лучше, чем у конкурента Nemotron-Synth, и на 5.1% лучше, чем у Cosmopedia.

🟡Эффективность.

Чтобы достичь уровня RedPajama, BeyondWeb нужно в 7.7 раз меньше данных. А уровня Nemotron-Synth — в 2.7 раза меньше.

Ключевые выводы, к которым пришли авторы проведенного исследования, экспериментируя с фреймворком:

🟢Во-первых, синтетика — это не просто дистилляция знаний.

Простая суммаризация веб-текста для повышения плотности информации дает результат, сравнимый с Cosmopedia, но подход BeyondWeb значительно его превосходит.

🟢Во-вторых, синтетика может пробить "Data Wall", но не любая.

Наивное дописывание существующего текста дает лишь скромный прирост, а вот стратегически созданные данные, заполняющие пробелы знаний, могут превзойти потолок производительности, достигаемый на чисто естественных данных.

🟢В-третьих, качество исходных данных имеет решающее значение.

Перефразирование качественного веба дает гораздо лучшие результаты, чем облагораживание низкокачественного. Также важен стиль: в вебе всего 2.7% контента имеет диалоговый формат, хотя это основной сценарий использования LLM.

🟢В-четвертых - разнообразие.

При масштабировании до триллионов токенов именно разнообразие стратегий генерации синтетики (вопрос-ответ, MCQ, логические задачи и т.д.) позволяет избежать стагнации и продолжать улучшать модель.

🟡И самое интересное.

Эксперименты показали, что размер модели-генератора не так важен. Переход с 1 млрд. на 3 млрд. параметров дает прирост, а с 3 на 8 - уже почти нет. Значит, не нужны огромные модели, чтобы создавать качественные синтетические данные.


🟡Статья
🟡Arxiv


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #BeyondWeb #DatologyAI