🇪🇺 Китайские open-weight модели начинают всё активнее заходить в европейский enterprise.
Siemens уже рассказывала о собственной изолированной LLM-платформе на базе vLLM, куда можно подключать Qwen, DeepSeek, Llama и другие открытые модели без привязки к одному API.
Данные можно оставить внутри собственной инфраструктуры. Если персональные данные не уходят внешнему провайдеру за пределы EEA, не возникает отдельного трансграничного маршрута, к которому применяются требования главы V GDPR.
С американскими API ситуация другая: передача данных через Атлантику по-прежнему опирается на EU-US Data Privacy Framework, который пришёл на смену двум предыдущим соглашениям, отменённым судами. Действующая схема была поддержана судом ЕС в 2025 году, хотя споры вокруг неё продолжаются.
GPU простаивает за те же деньги, что и работает. Облачный провайдер распределяет один кластер между тысячами клиентов, а отдельная компания вынуждена покупать мощности под собственный пик нагрузки.
Поэтому Qwen или DeepSeek в европейском дата-центре могут выиграть по контролю над данными и зависимости от внешних API, но экономика сходится только при достаточно высокой загрузке железа.
Китай остаётся стратегически важным рынком компании, поэтому поддержка китайских моделей в собственном стеке даёт дополнительную технологическую гибкость сразу в двух регионах.
Siemens уже рассказывала о собственной изолированной LLM-платформе на базе vLLM, куда можно подключать Qwen, DeepSeek, Llama и другие открытые модели без привязки к одному API.
Данные можно оставить внутри собственной инфраструктуры. Если персональные данные не уходят внешнему провайдеру за пределы EEA, не возникает отдельного трансграничного маршрута, к которому применяются требования главы V GDPR.
С американскими API ситуация другая: передача данных через Атлантику по-прежнему опирается на EU-US Data Privacy Framework, который пришёл на смену двум предыдущим соглашениям, отменённым судами. Действующая схема была поддержана судом ЕС в 2025 году, хотя споры вокруг неё продолжаются.
GPU простаивает за те же деньги, что и работает. Облачный провайдер распределяет один кластер между тысячами клиентов, а отдельная компания вынуждена покупать мощности под собственный пик нагрузки.
Поэтому Qwen или DeepSeek в европейском дата-центре могут выиграть по контролю над данными и зависимости от внешних API, но экономика сходится только при достаточно высокой загрузке железа.
Китай остаётся стратегически важным рынком компании, поэтому поддержка китайских моделей в собственном стеке даёт дополнительную технологическую гибкость сразу в двух регионах.
❤4👍4🤔1
17 сентября собираем всех, кто реально делает ИИ, на AI R&D DAY в Москве.
Конференция для R&D-специалистов, AI-архитекторов, продакт-менеджеров и технических лидеров, отвечающих за внедрение технологий следующего поколения.
Особенности программы:
🔹 NextGenAI: из исследований — в продукты
🔹 Голос, текст, изображения, звук — в одной системе
🔹 Как оценивать качество, когда старые метрики устарели
🔹 22 доклада от тех, кто пишет код, а не только статьи
Это не конференция «послушать и забыть». Это точка сборки сообщества, которое формирует, а не комментирует.
📍 Москва / онлайн
💰 Бесплатно
🚨 Места ограничены
👇 Регистрация по ссылке: https://tglink.io/63095d1baa9c31?erid=2W5zFGUGZzq
#реклама
О рекламодателе
Конференция для R&D-специалистов, AI-архитекторов, продакт-менеджеров и технических лидеров, отвечающих за внедрение технологий следующего поколения.
Особенности программы:
🔹 NextGenAI: из исследований — в продукты
🔹 Голос, текст, изображения, звук — в одной системе
🔹 Как оценивать качество, когда старые метрики устарели
🔹 22 доклада от тех, кто пишет код, а не только статьи
Это не конференция «послушать и забыть». Это точка сборки сообщества, которое формирует, а не комментирует.
📍 Москва / онлайн
💰 Бесплатно
🚨 Места ограничены
👇 Регистрация по ссылке: https://tglink.io/63095d1baa9c31?erid=2W5zFGUGZzq
#реклама
О рекламодателе
🚀 DeepSeek V4 Pro внезапно стал заметно сильнее - без переобучения модели
К DeepSeek V4 Pro 0813 подключили harness под названием J-Space, который снижает ошибки в длинных цепочках reasoning и tool use.
По опубликованным результатам прирост местами очень серьёзный:
* Terminal Bench: 87.9 → 90.1
* NL2Repo: 61.5 → 73.4
* CyberGym: 83.3 → 86.8
* DeepSWE: 62.7 → 72.0
* Toolathlon: 74.1 → 79.5
В ряде agentic/coding тестов такая связка якобы обходит даже Fable 5 и Opus 4.8.
https://github.com/Tiger3807861189/DeepSeek-V4-J-Space-Capability-Realization-Report
К DeepSeek V4 Pro 0813 подключили harness под названием J-Space, который снижает ошибки в длинных цепочках reasoning и tool use.
По опубликованным результатам прирост местами очень серьёзный:
* Terminal Bench: 87.9 → 90.1
* NL2Repo: 61.5 → 73.4
* CyberGym: 83.3 → 86.8
* DeepSWE: 62.7 → 72.0
* Toolathlon: 74.1 → 79.5
В ряде agentic/coding тестов такая связка якобы обходит даже Fable 5 и Opus 4.8.
https://github.com/Tiger3807861189/DeepSeek-V4-J-Space-Capability-Realization-Report
❤4🤣3😁1
Компании финансового и промышленного секторов уже активно внедряют технологии машинного обучения (МL) 👨🏻💻И правильно, ведь это повышает эффективность бизнес-процессов и позволяет создавать новые цифровые сервисы.
☹️Но высокие операционные риски, большие затраты на вывод моделей в промышленную эксплуатацию (и еще ряд проблем) мешают масштабированию ML-проектов.
😊Эти задачи решает продукт с говорящим названием "Управление жизненным циклом машинного обучения" от Диасофт. Он обеспечивает централизованное управление всеми этапами работы с ML-моделями – от проведения экспериментов и управления версиями до промышленного развертывания, мониторинга и сопровождения моделей. Все это происходит в едином технологическом контуре организации.
Как это возможно? Благодаря внушительной функциональности продукта. Узнать подробнее можно по ссылке!
#реклама
О рекламодателе
☹️Но высокие операционные риски, большие затраты на вывод моделей в промышленную эксплуатацию (и еще ряд проблем) мешают масштабированию ML-проектов.
😊Эти задачи решает продукт с говорящим названием "Управление жизненным циклом машинного обучения" от Диасофт. Он обеспечивает централизованное управление всеми этапами работы с ML-моделями – от проведения экспериментов и управления версиями до промышленного развертывания, мониторинга и сопровождения моделей. Все это происходит в едином технологическом контуре организации.
Как это возможно? Благодаря внушительной функциональности продукта. Узнать подробнее можно по ссылке!
#реклама
О рекламодателе
❤2
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Госдепартамент разослал странам-партнерам документ с требованием свернуть сотрудничество с Китаем в сфере ИИ. Кто откажется - вылетит из Pax Silica, коалиции, созданной ради контроля над поставками полупроводников, ИИ-технологий и критических минералов.
Поводом стали действия Казахстана, крупного поставщика редкоземельных ископаемых. Страна попыталась усидеть на двух стульях, вступив разом в Pax Silica и в аналогичное китайское объединение.
Ограничивая участие союзников в китайских проектах, США рассчитывают отрезать КНР от сырья и технологий, на которых держится развитие ИИ.
reuters.com
OpenAI подписала 20-летний договор аренды ИИ-кластера в Огайо. Дата-центр и энергетику для него построит SB Energy, структура SoftBank.
ИТ-нагрузка кампуса составит 8 ГВт, вся площадка потребует около 10 ГВт, из которых 9,2 ГВт дадут газовые электростанции. Строить будут на территории бывшего завода по обогащению урана. Первые стойки должны заработать в 2028 году.
Ускорители поставит только Nvidia. Она же подстраховала проект деньгами: гарантировала SB Energy выплаты за аренду и электричество на 105 млрд долларов, то есть взяла на себя риск, если OpenAI не потянет, и вложила в застройщика еще 1,5 млрд.
openai.com
Сервис собирает трек целиком (мелодию, аранжировку и вокал) по тексту песни или описанию жанра. Можно задать инструменты, стиль и динамику.
Жанров пока пять: поп, рок, электроника, джаз и традиционная китайская музыка. Для работы над сервисом Alibaba договорилась с китайским лейблом Taihe Music Group.
На бесплатном тарифе ежедневно начисляется квота генераций. За 5 долларов в месяц дают 150 треков, за 20 долларов - 800 треков и до шести генераций одновременно.
happyshrimp.ai
По заявлению компании, робот разгоняется до 12,66 м/с (45,5 км/ч). Это выше пиковой скорости, которую показывают спринтеры на стометровке, у рекордсменов она держится около 12,3 м/с.
При длине ног 0,85 метра робот прыгает с места на 2 метра. Всю машину, по словам Unitree, собрали за три месяца.
Проект в очень ранней стадии. Компания обещает дорабатывать и железо, и алгоритмы управления.
UnitreeRobotics в X
Открытые модели Alibaba за последние шесть месяцев скачали свыше 3 млрд раз. Крупнейшие американские разработчики открытых моделей за тот же срок вместе не набрали и миллиарда - это данные Hugging Face.
В экосистеме Qwen больше 460 моделей, а сообщество выпустило на их основе свыше 300 тысяч производных версий.
bloomberg.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍3🥰3
Вырастили целое дерево из агентов 🌳
Мы в Авито разработали единую платформу для процессов. Самые лучшие и популярные становятся агентами. В итоге каждый сотрудник может создать свой процесс или воспользоваться готовым. Классно? Не то слово! Поэтому мы написали статью, как создавали это решение.
О чём узнаете, если прочитаете:
🔸 как устроена архитектура платформы,
🔸 как процесс становится агентом,
🔸 как измерять качество агентов.
Читать статью🚀
Мы в Авито разработали единую платформу для процессов. Самые лучшие и популярные становятся агентами. В итоге каждый сотрудник может создать свой процесс или воспользоваться готовым. Классно? Не то слово! Поэтому мы написали статью, как создавали это решение.
О чём узнаете, если прочитаете:
Читать статью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍2🔥2🤡2
Ornith-1.5: новая семья open-source моделей с упором на самообучение
В линейку вошли три версии: 9B Dense, 35B MoE и 397B MoE. Авторы делают ставку не только на масштаб, но и на self-improvement: модель сама предлагает новые задачи, строит под них scaffolding и генерирует rollouts для последующего RL-обучения.
По заявленным результатам, Ornith-1.5 показывает сильные цифры на reasoning, coding и agentic-бенчмарках:
Terminal-Bench 2.1 — 86.1
SWE-Bench Verified — 86
SWE-Bench Pro — 65.1
SWE-Bench Multilingual — 79.6
HLE — 44.6
ClawEval — 81.4
Tool Decathlon — 71.2
Авторы также заявляют уровень, сопоставимый с Claude Opus 4.8 в ряде задач.
Все модели выпущены под MIT License. Есть также FP8, GGUF, MLX и NVFP4-квантизации, поэтому линейку можно использовать как для исследований, так и в коммерческих проектах.
Tech Blog:
http://ornith.ai/ornith_1_5.html
Hugging Face:
http://huggingface.co/collections/ornith-ai/ornith-15
В линейку вошли три версии: 9B Dense, 35B MoE и 397B MoE. Авторы делают ставку не только на масштаб, но и на self-improvement: модель сама предлагает новые задачи, строит под них scaffolding и генерирует rollouts для последующего RL-обучения.
По заявленным результатам, Ornith-1.5 показывает сильные цифры на reasoning, coding и agentic-бенчмарках:
Terminal-Bench 2.1 — 86.1
SWE-Bench Verified — 86
SWE-Bench Pro — 65.1
SWE-Bench Multilingual — 79.6
HLE — 44.6
ClawEval — 81.4
Tool Decathlon — 71.2
Авторы также заявляют уровень, сопоставимый с Claude Opus 4.8 в ряде задач.
Все модели выпущены под MIT License. Есть также FP8, GGUF, MLX и NVFP4-квантизации, поэтому линейку можно использовать как для исследований, так и в коммерческих проектах.
Tech Blog:
http://ornith.ai/ornith_1_5.html
Hugging Face:
http://huggingface.co/collections/ornith-ai/ornith-15
❤3👍3🥰2
Forwarded from Rust
⚡️ Переписывание Bun на Rust превращается в очень странный AI-эксперимент
Bun 1.4 задерживается уже около трёх месяцев, и автор Tero Piirainen считает, что проблема намного интереснее обычного сорванного релиза.
За последний месяц в репозитории Bun 15,8 тыс. коммитов сделал
По сути, Bun стал одним из крупнейших экспериментов: можно ли переписать важную продакшен-кодовую базу на Rust силами AI-агентов, когда человек в основном направляет процесс.
Отдельный вопрос, зачем вообще понадобился полный переход с Zig на Rust. Одним из аргументов была memory safety, но в новой кодовой базе всё ещё много
https://tipiirai.com/writing/bun-rust-rewrite-worries
@rust_code
Bun 1.4 задерживается уже около трёх месяцев, и автор Tero Piirainen считает, что проблема намного интереснее обычного сорванного релиза.
За последний месяц в репозитории Bun 15,8 тыс. коммитов сделал
robobun, ещё 1,6 тыс. — autofix-ci[bot], а Jarred Sumner — около 790. При этом у проекта накопилось больше 5 тыс. открытых PR.По сути, Bun стал одним из крупнейших экспериментов: можно ли переписать важную продакшен-кодовую базу на Rust силами AI-агентов, когда человек в основном направляет процесс.
Отдельный вопрос, зачем вообще понадобился полный переход с Zig на Rust. Одним из аргументов была memory safety, но в новой кодовой базе всё ещё много
unsafe, поэтому выгода выглядит не такой очевидной.https://tipiirai.com/writing/bun-rust-rewrite-worries
@rust_code
❤2
На старте ИИ-проекта для инференса часто используют API ⤵️
Но по мере роста нагрузки, требований к безопасности и затрат возникает потребность в собственной ИИ-инфраструктуре.
На вебинаре 25 августа эксперты Cloud․ru расскажут, когда пора переходить на Bare Metal и как построить инфраструктуру для запуска моделей в продакшене.
В программе:
Зарегистрироваться на вебинар
Но по мере роста нагрузки, требований к безопасности и затрат возникает потребность в собственной ИИ-инфраструктуре.
На вебинаре 25 августа эксперты Cloud․ru расскажут, когда пора переходить на Bare Metal и как построить инфраструктуру для запуска моделей в продакшене.
В программе:
▶️ Когда для инференса достаточно API, а когда переходить на собственную инфраструктуру▶️ Как выбрать GPU-сервер для инференса и обучения моделей▶️ Как обеспечить быструю связь между GPU-серверами с InfiniBand▶️ Как собрать кластер уровня суперкомпьютера▶️ Как обеспечить изоляцию данных и безопасность▶️ Как избежать непредсказуемого роста расходов
Зарегистрироваться на вебинар
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1👍1
⚡️ SenseNova U1.5-Lite: не «умеет всё», а умеет делать всё вместе
SenseNova выпустила U1.5-Lite - открытую мультимодальную модель на 8B параметров для понимания изображений, генерации и редактирования.
Главная идея здесь не в размере, а в объединении навыков в одной модели.
U1.5-Lite умеет работать со сложными промптами, нативно генерировать 2K/4K, лучше рисовать текст и делать локальные правки без отдельного роутера или переключения между экспертами.
Обучение идёт через специализированных экспертов для:
— text rendering и инфографики
— визуального качества
— image editing
После этого OPD переносит их способности в одну лёгкую unified-модель.
Плюс task-oriented RL усиливает следование инструкциям, качество композиции и точность редактирования.
🛠️GitHub: https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-U1
🤗HF: https://huggingface.co/collections/sensenova/sensenova-u15
SenseNova выпустила U1.5-Lite - открытую мультимодальную модель на 8B параметров для понимания изображений, генерации и редактирования.
Главная идея здесь не в размере, а в объединении навыков в одной модели.
U1.5-Lite умеет работать со сложными промптами, нативно генерировать 2K/4K, лучше рисовать текст и делать локальные правки без отдельного роутера или переключения между экспертами.
Обучение идёт через специализированных экспертов для:
— text rendering и инфографики
— визуального качества
— image editing
После этого OPD переносит их способности в одну лёгкую unified-модель.
Плюс task-oriented RL усиливает следование инструкциям, качество композиции и точность редактирования.
🛠️GitHub: https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-U1
🤗HF: https://huggingface.co/collections/sensenova/sensenova-u15
👍3❤2🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Yandex Cloud 24 сентября проведёт флагманскую конференцию в Москве — Yandex Scale 2026.
🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨
В программе четыре продуктовых трека — AI, Data, Security и Hybrid Infrastructure & DevOps, — и отдельный углублённый технологический трек DeepTech, который пройдёт только онлайн.
В треке AI откроем программу докладом о том, как развиваются платформы для создания ИИ-агентов и рынок GenAI и что такое Agentic OS. Разберём подходы к глубокой аналитике коммуникаций, которая позволяет быстро перейти к ценным бизнес‑инсайтам. А ещё покажем, каким становится голосовой агент, когда перестаёт просто зачитывать текст и начинает вести настоящий диалог — с новым Realtime API и подключением к телефонии.
🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨
Отдельно пройдут воркшопы по AI. Покажем, как за час собрать своего кодинг-агента для анализа данных на базе Yandex AI Studio. Научим собирать ИИ-агента без единой строки кода — от идеи до публикации в веб-виджете или популярных мессенджерах. Разберём, как ИИ-агент Нейроаналитик в DataLens считает чарты, анализирует дашборды и подключается к внешним LLM через MCP. И познакомим с аналитикой каналов коммуникации в Yandex SpeechSense — от шаблонов под сценарии до готовых тегов и отчётов.
🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨
Помимо докладов, будут демозоны, питчинг решений, IT-квест и мерч. В онлайн-студии в это время — розыгрыши призов и секретный гость.
Полную программу можно посмотреть на сайте — там же можно и зарегистрироваться, участие бесплатное!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤1🔥1