🔥 А вот и ChatGPT-5
Модель гибридная и выглядит очень круто, особенно в кодинге! На aime-2025 получила 100 процентов!
Альтман заявляет, что модель дадут даже бесплатным пользователям и прямо сегодня.
https://openai.com/index/introducing-gpt-5/
Стрим, кстати, смотрят 155 к человек: https://www.youtube.com/watch?v=0Uu_VJeVVfo
GPT-5 уже доступен в Perplexity, Cursor, Copilot.
@ai_machinelearning_big_data
#Chatgpt5
Модель гибридная и выглядит очень круто, особенно в кодинге! На aime-2025 получила 100 процентов!
Альтман заявляет, что модель дадут даже бесплатным пользователям и прямо сегодня.
https://openai.com/index/introducing-gpt-5/
Стрим, кстати, смотрят 155 к человек: https://www.youtube.com/watch?v=0Uu_VJeVVfo
GPT-5 уже доступен в Perplexity, Cursor, Copilot.
@ai_machinelearning_big_data
#Chatgpt5
1🔥98👍30❤20😐10
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Спустя всего час после окончания презентации GPT-5, Илон Маск написал в Х, что следующая итерация модели искусственного интеллекта от xAI, Grok 5, будет выпущена до конца 2025 года, и пообещал, что она будет "разрушительно хороша".
Elon Musk в сети Х
OpenAI предложила бонусы за удержание примерно тысяче своих исследователей и инженеров - это около трети всего штата. По данным The Information, суммы выплат варьируются от нескольких сотен тысяч до нескольких миллионов долларов на человека.
Эти денежные и акционерные поощрения призваны удержать ключевые таланты в компании. OpenAI сталкивается с агрессивным хантингом со стороны конкурентов, которые активно переманивают ведущих ИИ-специалистов.
Выплаты бонусов происходят на фоне слухов о возможной продаже акций, которая может оценить OpenAI в 500 миллиардов долларов - вдвое больше текущей оценки.
theinformation.com
NASA совместно с Google Cloud разработали прототип ИИ-системы, которая поможет астронавтам диагностировать и лечить заболевания в условиях ограниченной связи с Землей. Система под названием «Цифровой ассистент бортового врача» объединяет обработку естественного языка с медицинской литературой по космическим полетам, чтобы генерировать рекомендации по лечению и отслеживать здоровье экипажа.
Первые испытания, проведенные по стандартной методике оценки клинической компетентности, показали, что инструмент выдает надежные диагностические предположения. Сейчас модель дорабатывают с практикующими врачами перед ее интеграцией в будущие космические программы.
cloud.google.com
Китайский техгигант планирует представить новую модель, ориентированную на сложные логические рассуждения, уже до конца этого месяца. Кроме того, в ближайшие месяцы компания выпустит обновленную версию своей базовой модели - Ernie 5.0. Первая рмзонинг-модель Baidu представила в марте.
Baidu стала одной из первых крупных китайских компаний, запустивших собственный чат-бот Ernie Bot, аналог ChatGPT. Несмотря на ранний старт, в июле Ernie Bot занимал 10-е место по числу активных месячных пользователей среди ИИ-приложений в Китае.
wsj.com
Microsoft объявила, что в ее сервисе Bing Image Creator теперь доступна модель GPT-4o. Она отличается более точным рендерингом текста и лучшим следованием промптам. Кроме того, GPT-4o позволяет редактировать загруженные изображения или использовать их в качестве референса для создания новых.
По просьбам пользователей, Microsoft сохранила и предыдущую модель - DALL-E 3. Теперь при создании изображения можно выбрать, какую из двух моделей использовать.
Как и раньше, сервис предоставляет 15 «быстрых» генераций. После исчерпания лимита за ускорение придется платить баллами Microsoft Rewards, однако медленная генерация остается неограниченной и бесплатной. Доступ к обновленному инструменту открыт через веб-сайт и мобильные приложения Bing.
blogs.bing.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏31❤24👍6😁6🥰3✍1🔥1
Современное ИТ-образование с фокусом на реальные потребности рынка и индивидуальным подходом к студенту — то, что поможет тебе окрепнуть как специалисту и усилить карьеру.
В магистратуре Центрального университета ты получишь опыт работы в ИТ-компаниях уровня Т-Банка, Яндекса, Авито уже во время учебы. Средняя зарплата студентов — 195 000 ₽.
Что тебя ждет:
• Грант до 75% на все время обучения.
• Закрепление теории на задачах от бизнеса.
• Стажировки в крупных компаниях и трудоустройство.
• Индивидуальный наставник, чтобы достигать целей.
• Занятия по вечерам и выходным.
• Диплом о высшем образовании государственного образца.
Подавай заявку до 24 августа: ссылка
В магистратуре Центрального университета ты получишь опыт работы в ИТ-компаниях уровня Т-Банка, Яндекса, Авито уже во время учебы. Средняя зарплата студентов — 195 000 ₽.
Что тебя ждет:
• Грант до 75% на все время обучения.
• Закрепление теории на задачах от бизнеса.
• Стажировки в крупных компаниях и трудоустройство.
• Индивидуальный наставник, чтобы достигать целей.
• Занятия по вечерам и выходным.
• Диплом о высшем образовании государственного образца.
Подавай заявку до 24 августа: ссылка
🤣31👍14❤3🤬3🥰2
Google разработала масштабируемый процесс *active learning*, который позволяет в десятки тысяч раз сократить объём размеченных данных, необходимых для тонкой настройки больших языковых моделей на сложных задачах — например, при модерации рекламного контента.
1. Стартовая модель (LLM-0) получает промпт и автоматически размечает огромный массив данных.
2. Кластеризация выявляет примеры, где модель путается (наиболее спорные и ценные для обучения).
3. Отбор данных: из этих кластеров выбирают информативные и разнообразные примеры.
4. Экспертная разметка — только для выбранных примеров.
5. Итерации: дообучение модели → новый отбор спорных примеров → разметка → снова обучение.
- Сокращение с 100 000 размеченных примеров до менее 500 при сохранении или улучшении качества.
- Улучшение метрики *Cohen’s Kappa* на 55–65 %.
- В больших продакшн-моделях — до 3–4 порядков меньше данных при сопоставимом или лучшем качестве.
Это метрика, которая показывает, насколько два "судьи" (например, эксперт и модель) согласны между собой с поправкой на случайные совпадения.
- 0.0 — нет согласия (или хуже случайного)
- 0.41–0.60 — умеренное согласие
- 0.61–0.80 — значительное
- 0.81–1.00 — почти полное согласие
В задачах с дисбалансом классов Kappa даёт более честную оценку, чем обычная точность (accuracy).
Чем лучше предыдущих методов:
- Точечная разметка: размечаются только самые информативные примеры.
- Масштабируемость: метод применим к наборам данных с сотнями миллиардов примеров.
- Экономия ресурсов: меньше времени и затрат на разметку.
- Быстрая адаптация: подходит для доменов с быстро меняющимися правилами (реклама, модерация, безопасность).
При умном отборе данных LLM можно адаптировать в тысячи раз быстрее и дешевле, чем при традиционном обучении на больших размеченных наборах.
#GoogleResearch #ActiveLearning #AI #LLM #MachineLearning #DataEfficiency
@ai_machinelearning_big_data
#GoogleResearch #ActiveLearning #AI #LLM #MachineLearning #DataEfficiency
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍108🔥23❤19⚡3🥰3
Unsloth конвертировали обе GPT-OSS (20B и 120B) и исправили ошибки, чтобы повысить качество инференса.
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.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #GPTOSS #GGUF #Unsloth
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍105❤42🔥17😁4❤🔥1👌1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Microsoft открыла доступ к экспериментальному веб-инструменту Copilot 3D, который позволяет конвертировать статичные изображения в трехмерные модели. Сервис доступен бесплатно через портал Copilot Labs.
Инструмент поддерживает на входе PNG и JPG размером до 10 МБ. Созданные модели сохраняются на странице пользователя в течение 28 дней и могут быть скачаны в формате GLB. Copilot 3D является новой попыткой Microsoft популяризировать 3D-творчество после закрытия проектов Paint 3D и Remix3D.
copilot.microsoft.com
Команда, занимавшаяся разработкой суперкомпьютера Dojo расформирована, а ее руководитель Питер Бэннон покидает компанию.
Этот шаг завершает многолетнюю попытку Tesla создать кастомные чипы и процессоры "размером с кремниевую пластину" для обучения моделей автономного вождения и робототехники. Вместо этого компания перейдет на решения Nvidia и AMD, а производством чипов нового поколения займется Samsung.
Около 20 инженеров из команды Dojo уже основали собственный стартап DensityAI, а остальные сотрудники будут переведены на другие проекты внутри Tesla.
bloomberg.com
Apple подтвердила, что осенние обновления: iOS, iPadOS и macOS получат поддержку GPT-5. Она заменит текущую GPT-4o в тех случаях, когда собственным моделям Apple потребуется помощь в обработке сложных запросов. Это коснется ответов Siri, инструментов для письма и визуального поиска.
Использование GPT-5 останется опциональным: пользователи должны будут явно дать согласие на передачу запросов в ChatGPT. Apple продолжит скрывать IP-адреса и запрещать OpenAI хранить данные, однако оставит возможность привязать платную подписку OpenAI для доступа к дополнительным функциям.
Кроме того, обновления ОС принесут функцию Live Translation для перевода разговоров в реальном времени и расширят возможности сквозного поиска по контенту.
9to5mac.com
Техногигант приобрел WaveForms AI - молодой стартап, чье программное обеспечение способно идентифицировать и воспроизводить эмоциональные оттенки в человеческой речи. Команда WaveForms присоединится к подразделению Superintelligence Labs.
Стартап был основан в декабре 2024 года, но уже успел привлечь 40 миллионов долларов инвестиций при оценке в 160 миллионов. Компания работала над "Тестом Тьюринга для речи" и так называемым "эмоциональным AGI", чтобы сделать голоса, сгенерированные ИИ, неотличимыми от человеческих.
Для Цукерберга это уже вторая сделка в области ИИ-аудио за последние месяцы после июльского поглощения PlayAI. Финансовые условия покупки не разглашаются.
theinformation.com
Google приступил к тестированию редизайна сервиса Google Finance, в центре которого теперь находится ИИ. В ближайшие недели пользователи из США получат доступ к новой версии со встроенным чат-ботом. Он сможет отвечать на сложные вопросы о рынках, предоставляя обобщенные ответы со ссылками на внешние источники.
Помимо ИИ-помощника, обновление включает расширенные инструменты для построения графиков и добавляет рыночные данные в реальном времени для сырьевых товаров и криптовалют.
Появится и постоянно обновляемая новостная лента, которая позволит отслеживать важные заголовки, не покидая платформу. Во время тестового периода пользователи смогут переключаться между новым и классическим интерфейсами.
blog.google
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤48👍27🔥10🤨3🤔2🤓2
🖼️ GPT-Image-Edit-1.5M — крупнейший и полностью открытый датасет для редактирования изображений по тексту!
🚀 1.5 миллиона триплетов:
инструкция + оригинальное изображение + отредактированное по запросу
Как мы это сделали?
Мы переосмыслили и усилили три известных датасета (OmniEdit, HQ-Edit, UltraEdit) с помощью новой GPT-Image API.
📊 Результаты впечатляют:
Модель FluxKontext, дообученная на этом наборе, показывает:
▫️ 7.24 на GEdit-EN
▫️ 3.80 на ImgEdit-Full
▫️ 8.78 на Complex-Edit
— на уровне с топовыми проприетарными решениями!
🎯 Инструкции выполняются точно, а изображения выглядят реалистично.
Цель — сократить разрыв между open-source и закрытыми системами редактирования.
🔗 Подробнее:
🌐 Проект: https://ucsc-vlaa.github.io/GPT-Image-Edit/
💻 Код: https://github.com/wyhlovecpp/GPT-Image-Edit
📦 Датасет: https://huggingface.co/datasets/UCSC-VLAA/GPT-Image-Edit-1.5M
🤖 Модель: https://huggingface.co/UCSC-VLAA/gpt-image-edit-training
📄 Статья: https://arxiv.org/abs/2507.21033
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ImageEditing #OpenSource #GPT4V #Multimodal
🚀 1.5 миллиона триплетов:
инструкция + оригинальное изображение + отредактированное по запросу
Как мы это сделали?
Мы переосмыслили и усилили три известных датасета (OmniEdit, HQ-Edit, UltraEdit) с помощью новой GPT-Image API.
📊 Результаты впечатляют:
Модель FluxKontext, дообученная на этом наборе, показывает:
▫️ 7.24 на GEdit-EN
▫️ 3.80 на ImgEdit-Full
▫️ 8.78 на Complex-Edit
— на уровне с топовыми проприетарными решениями!
🎯 Инструкции выполняются точно, а изображения выглядят реалистично.
Цель — сократить разрыв между open-source и закрытыми системами редактирования.
🔗 Подробнее:
🌐 Проект: https://ucsc-vlaa.github.io/GPT-Image-Edit/
💻 Код: https://github.com/wyhlovecpp/GPT-Image-Edit
📦 Датасет: https://huggingface.co/datasets/UCSC-VLAA/GPT-Image-Edit-1.5M
🤖 Модель: https://huggingface.co/UCSC-VLAA/gpt-image-edit-training
📄 Статья: https://arxiv.org/abs/2507.21033
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ImageEditing #OpenSource #GPT4V #Multimodal
1❤96👍41🔥19👏2
Бесплатным пользователям доступно:
Бесплатный доступ, вероятно, является ответом на запуск ChatGPT5, хотя последний в настоящее время имеет более высокие лимиты для бесплатных пользователей.
@ai_machinelearning_big_data
#grok #ai #llm #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2👍129❤47🔥17🥱7😁6🤩3
Метод преодоления "барьера сортировки" для задач кратчайшего пути в ориентированных графах.
Группа исследователей из университетов Синьхуа, Стенфорда и Института Макса Планика представили детерминированный алгоритм для решения задачи SSSP в ориентированных графах с неотрицательными вещественными весами, который работает за время, пропорциональное числу ребер, умноженному на логарифмический множитель, который растет медленнее, чем обычный логарифм.
Проблема поиска кратчайшего пути от одной вершины до всех остальных (SSSP) — одна из фундаментальных в теории графов, и её история тянется с 50-х годов прошлого века. Классический алгоритм Дейкстры, в связке с продвинутыми структурами данных, решает эту задачу за время, которое примерно пропорционально сумме числа рёбер и произведения числа вершин на логарифм от их же числа.
Именно этот множитель - число вершин, умноженное на логарифм, долгое время считался теоретическим минимумом, так как в своей основе алгоритм Дейкстры побочно сортирует вершины по расстоянию от источника. Этот предел известен как «барьер сортировки» и казался непреодолимым.
Алгоритм Дейкстры на каждом шаге выбирает из "границы" - множества еще не обработанных вершин ту, что находится ближе всего к источнику. Это и создает узкое место, так как размер границы может достигать величины, сопоставимой с общим числом вершин в графе, и на каждом шаге требуется находить минимум.
Алгоритм Беллмана-Форда, в свою очередь, не требует сортировки, но его сложность пропорциональна числу ребер, умноженному на количество шагов, что слишком долго.
Вместо того чтобы поддерживать полную отсортированную границу, алгоритм фокусируется на ее сокращении. А если граница слишком велика, то запускается несколько шагов алгоритма Беллмана-Форда из ее вершин.
Это позволяет найти точное расстояние до некоторой части вершин, чьи кратчайшие пути коротки. Длинные же пути должны проходить через одну из "опорных" вершин, которых оказывается значительно меньше, чем вершин в исходной границе. Таким образом, сложная работа концентрируется только на этом небольшом наборе опорных точек.
Он рекурсивно разбивает задачу на несколько уровней. На каждом уровне применяется вышеописанная техника сокращения границы, что позволяет значительно уменьшить объем работы на каждую вершину, поскольку логарифмический множитель эффективно делится на другой, более медленно растущий логарифмический член.
В итоге, путем подбора внутренних параметров алгоритма, которые являются специфическими функциями от логарифма числа вершин, и достигается итоговая временная сложность, пропорциональная числу ребер, умноженному на этот новый, более медленно растущий логарифмический множитель.
— Быстрее решаются задачи в навигации, графах дорог, сетях и планировании.
— Доказано, что Дейкстра — не предел, и можно ещё ускорять поиск кратчайших путей.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Sorting #Graphs #Algorithm
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥183👍81❤29🫡8👏2❤🔥1