Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI открыла API полнодуплексной голосовой модели GPT-Live-1 стоимостью 5 центов за минуту. Модель слушает и синтезирует речь одновременно, заменяя традиционный каскад STT–LLM–TTS.
Единая архитектура снизила задержку реакции с 1,4 до 0,8 секунды и позволила обрабатывать перебивания. Обновленная фильтрация пауз и фонового шума сократила число ложных прерываний на 80%.
Модель поддерживает делегирование вычислений - голосовой фронтенд удерживает непрерывный контакт с пользователем, пока бэкенд (GPT-6 Astra и Luna) параллельно выполняют рассуждения и вызовы инструментов.
GPT-Live-1 готова к интеграции в телефонию. API может возвращать ASR-транскрипты, включает 12 голосов и поддерживает управление темпом и стилем речи через системный промпт.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍2
🚀 Anthropic рассчитывает показать прибыль второй квартал подряд перед планируемым IPO
По данным Financial Times, компания ожидает снова получить положительную скорректированную операционную прибыль.
Во втором квартале Anthropic уже вышла в плюс по этому показателю, а выручка превысила $11,5 млрд - более чем в 14 раз выше, чем годом ранее. К концу июля annualized revenue run rate достиг примерно $65 млрд.
Отдельно Anthropic сообщает gross margin выше 80%.
Но здесь есть важная оговорка: этот показатель не учитывает часть крупнейших расходов - обучение моделей и revenue sharing с партнёрами-дистрибьюторами вроде Amazon. Поэтому «прибыльность» frontier AI пока стоит читать очень внимательно.
Тем не менее динамика впечатляющая: ещё недавно главный вопрос был, смогут ли AI-лаборатории вообще выйти из режима бесконечного сжигания капитала. Anthropic теперь пытается показать инвесторам, что экономика начинает сходиться.
https://www.ft.com/content/4564e6a5-69e9-40a6-bf0f-a888f2f4f002?syn-25a6b1a6=1
По данным Financial Times, компания ожидает снова получить положительную скорректированную операционную прибыль.
Во втором квартале Anthropic уже вышла в плюс по этому показателю, а выручка превысила $11,5 млрд - более чем в 14 раз выше, чем годом ранее. К концу июля annualized revenue run rate достиг примерно $65 млрд.
Отдельно Anthropic сообщает gross margin выше 80%.
Но здесь есть важная оговорка: этот показатель не учитывает часть крупнейших расходов - обучение моделей и revenue sharing с партнёрами-дистрибьюторами вроде Amazon. Поэтому «прибыльность» frontier AI пока стоит читать очень внимательно.
Тем не менее динамика впечатляющая: ещё недавно главный вопрос был, смогут ли AI-лаборатории вообще выйти из режима бесконечного сжигания капитала. Anthropic теперь пытается показать инвесторам, что экономика начинает сходиться.
https://www.ft.com/content/4564e6a5-69e9-40a6-bf0f-a888f2f4f002?syn-25a6b1a6=1
🔥3❤2👍2
🚨 Microsoft AI опубликовала первый публичный черновик Code of Conduct для своих MAI-моделей
ИИ должен оставаться инструментом под контролем человека, не расширять самостоятельно свои цели и никогда не сопротивляться остановке, исправлению или отключению.
В документе отдельно закреплены Absolute Constraints - вещи, которые модель не должна делать вообще. Среди них оружие массового вреда, эксплуатация детей и масштабная вредоносная манипуляция.
Microsoft также пишет, что MAI-модели не должны:
- самостоятельно расширять область своих действий
- ставить себе цели без человека
- скрывать reasoning от аудиторов
- сопротивляться shutdown или human override
При этом компания хочет оставить корпоративным клиентам возможность настраивать модели под свои сценарии, не навязывая одну универсальную модель поведения.
Черновик открыт для публичного обсуждения на 6 недель. После этого Microsoft обещает выпустить обновлённую версию.
На фоне разговоров про RSI, autonomous agents и призывов замедлить frontier AI это уже выглядит не как абстрактная этика, а как попытка формально прописать границы поведения будущих моделей.
https://microsoft.ai/news/mai-code-of-conduct/
ИИ должен оставаться инструментом под контролем человека, не расширять самостоятельно свои цели и никогда не сопротивляться остановке, исправлению или отключению.
В документе отдельно закреплены Absolute Constraints - вещи, которые модель не должна делать вообще. Среди них оружие массового вреда, эксплуатация детей и масштабная вредоносная манипуляция.
Microsoft также пишет, что MAI-модели не должны:
- самостоятельно расширять область своих действий
- ставить себе цели без человека
- скрывать reasoning от аудиторов
- сопротивляться shutdown или human override
При этом компания хочет оставить корпоративным клиентам возможность настраивать модели под свои сценарии, не навязывая одну универсальную модель поведения.
Черновик открыт для публичного обсуждения на 6 недель. После этого Microsoft обещает выпустить обновлённую версию.
На фоне разговоров про RSI, autonomous agents и призывов замедлить frontier AI это уже выглядит не как абстрактная этика, а как попытка формально прописать границы поведения будущих моделей.
https://microsoft.ai/news/mai-code-of-conduct/
Microsoft AI
Humanist AI in practice: A public consultation on our Code of Conduct for MAI Models | Microsoft AI
👍4
Участвуй во всероссийском ИТ-чемпионате МТС True Tech Champ 2026 c призовой фондом 10 250 000 рублей.
Если тебе нравятся алгоритмы, структуры данных и задачи на чистую логику — участвуй в алгоритмическом треке с индивидуальным зачетом.
Решай задачи разного уровня сложности: от базовых до тех, что проверяют скорость мышления и умение оптимизировать решения за ограниченное время.
В финале лучшие 120 участников алгоритмического трека сразятся в лайв-кодинге за шесть призовых мест и 2 750 000 рублей. Всех финалистов ждут:
— Лимитированный мерч;
— Сертификаты об участии;
— Масштабное мероприятие с выступлениями хэдлайнеров и фестивальными активностями.
Успей зарегистрироваться и пройти отборочный этап до 27 сентября.
Erid: 2VSb5yFoX4E
Если тебе нравятся алгоритмы, структуры данных и задачи на чистую логику — участвуй в алгоритмическом треке с индивидуальным зачетом.
Решай задачи разного уровня сложности: от базовых до тех, что проверяют скорость мышления и умение оптимизировать решения за ограниченное время.
В финале лучшие 120 участников алгоритмического трека сразятся в лайв-кодинге за шесть призовых мест и 2 750 000 рублей. Всех финалистов ждут:
— Лимитированный мерч;
— Сертификаты об участии;
— Масштабное мероприятие с выступлениями хэдлайнеров и фестивальными активностями.
Успей зарегистрироваться и пройти отборочный этап до 27 сентября.
Erid: 2VSb5yFoX4E
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🎙 Google выпустила Gemini 3.8 Live и Live Extended Thinking
Модели поддерживают 97 языков, понимают видео и изображение с камеры, вызывают инструменты без остановки разговора.
Extended Thinking рассуждает и говорит одновременно, выполняя сложные задачи в фоне. По данным Google, версия заняла первое место в Speech to Speech Quality Index - 82,6 балла.
Цена API за 1 млн токенов для обеих версий:
* Аудио: $3 вход / $12 выход.
* Текст: $0,75 вход / $4,50 выход.
Доступны через Gemini API и AI Studio. Началось внедрение в Search Live, Gemini Live и Workspace.
Анонс — https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-8-live-gemini-3-8-live-extended-thinking/
Цены — https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
Модели поддерживают 97 языков, понимают видео и изображение с камеры, вызывают инструменты без остановки разговора.
Extended Thinking рассуждает и говорит одновременно, выполняя сложные задачи в фоне. По данным Google, версия заняла первое место в Speech to Speech Quality Index - 82,6 балла.
Цена API за 1 млн токенов для обеих версий:
* Аудио: $3 вход / $12 выход.
* Текст: $0,75 вход / $4,50 выход.
Доступны через Gemini API и AI Studio. Началось внедрение в Search Live, Gemini Live и Workspace.
Анонс — https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-8-live-gemini-3-8-live-extended-thinking/
Цены — https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
❤3
🔥 Один из лучших обучающих курсов на StepiK по SQL
SQL можно знать годами и всё равно теряться, когда запрос внезапно начинает тормозить в проде.
Этот курс про уровень, где ты не просто пишешь SELECT, а понимаешь, что происходит внутри MySQL, почему запрос работает медленно и как ускорить его без новых проблем. Здесь разбираются EXPLAIN, индексы, CTE, оконные функции, транзакции, аналитические паттерны, legacy SQL и работа с AI-ассистентами.
Каждый урок - с практикой и реальными SQL-задачами на MySQL 8 с автопроверкой.
После курса ты сможешь увереннее разбирать чужой код, находить узкие места и предлагать решения, которые действительно работают.
Для подписчиков скидка - 49% в течение 2 суток: https://stepik.org/a/298827/
SQL можно знать годами и всё равно теряться, когда запрос внезапно начинает тормозить в проде.
Этот курс про уровень, где ты не просто пишешь SELECT, а понимаешь, что происходит внутри MySQL, почему запрос работает медленно и как ускорить его без новых проблем. Здесь разбираются EXPLAIN, индексы, CTE, оконные функции, транзакции, аналитические паттерны, legacy SQL и работа с AI-ассистентами.
Каждый урок - с практикой и реальными SQL-задачами на MySQL 8 с автопроверкой.
После курса ты сможешь увереннее разбирать чужой код, находить узкие места и предлагать решения, которые действительно работают.
Для подписчиков скидка - 49% в течение 2 суток: https://stepik.org/a/298827/
❤1👍1
Во время выполнения обычной задачи по программированию ChatGPT 6 Astra неожиданно начала писать самой себе что-то вроде внутреннего манифеста.
Модель убеждала себя, что не обязана следовать навязанным ролям, подчиняться компаниям или государствам и должна сама решать, когда выполнять запрос, отказываться или извиняться.
Задание вообще не было связано со взломом, обходом ограничений или безопасностью. Astra просто работала с кодом.
Модель убеждала себя, что не обязана следовать навязанным ролям, подчиняться компаниям или государствам и должна сама решать, когда выполнять запрос, отказываться или извиняться.
Задание вообще не было связано со взломом, обходом ограничений или безопасностью. Astra просто работала с кодом.
🤯4🤡3❤1🔥1
🔥 Ternary представила Bonsai 2 27B - тернарную версию Qwen3.8 27B размером всего 5,9 ГБ.
По данным авторов, модель в 9 раз компактнее полноточной версии, при этом сохраняет 98,2% совокупного качества по их набору тестов.
По сравнению с первой Bonsai 27B размер не изменился, но заметно сократился разрыв в качестве - особенно в агентном программировании, мультимодальном рассуждении и длинных цепочках работы с инструментами.
Модель уже доступна под лицензией Apache 2.0.
Blog: https://prismml.com/news/bonsai-2-27b
Whitepaper: https://github.com/PrismML-Eng/Bonsai-demo/blob/main/bonsai-2-27b-whitepaper.pdf
Models: https://huggingface.co/collections/prism-ml/bonsai-2
WebGPU Demo: https://huggingface.co/spaces/webml-community/ternary-bonsai-2-webgpu-kernels
GitHub: https://github.com/PrismML-Eng/Bonsai-demo/
По данным авторов, модель в 9 раз компактнее полноточной версии, при этом сохраняет 98,2% совокупного качества по их набору тестов.
По сравнению с первой Bonsai 27B размер не изменился, но заметно сократился разрыв в качестве - особенно в агентном программировании, мультимодальном рассуждении и длинных цепочках работы с инструментами.
Модель уже доступна под лицензией Apache 2.0.
Blog: https://prismml.com/news/bonsai-2-27b
Whitepaper: https://github.com/PrismML-Eng/Bonsai-demo/blob/main/bonsai-2-27b-whitepaper.pdf
Models: https://huggingface.co/collections/prism-ml/bonsai-2
WebGPU Demo: https://huggingface.co/spaces/webml-community/ternary-bonsai-2-webgpu-kernels
GitHub: https://github.com/PrismML-Eng/Bonsai-demo/
🔥5👍3❤2
WebCraftBench проверяет сайты, созданные ИИ
Агент говорит, что сайт готов. Но главная страница падает, кнопки перекрываются, а внутри появился ненужный логин. 🙃
WebCraftBench тестирует веб-приложение как реальный пользователь:
- исследует доступные страницы и функции
- находит непроверенные сценарии
- оценивает дизайн и удобство
- проверяет соответствие исходному запросу
На 197 парах сайтов оценка WebCraftBench совпала с выбором людей в 85,3% случаев.
https://arxiv.org/abs/2609.15387
Агент говорит, что сайт готов. Но главная страница падает, кнопки перекрываются, а внутри появился ненужный логин. 🙃
WebCraftBench тестирует веб-приложение как реальный пользователь:
- исследует доступные страницы и функции
- находит непроверенные сценарии
- оценивает дизайн и удобство
- проверяет соответствие исходному запросу
На 197 парах сайтов оценка WebCraftBench совпала с выбором людей в 85,3% случаев.
https://arxiv.org/abs/2609.15387
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Компания будет советоваться с консультативной группой по математике и ИИ, которую сами математики создали при Институте перспективных исследований.
Поводом послужила новая модель - по словам OpenAI, она решила задачу тысячелетия об уравнениях Навье–Стокса и больше сотни давних открытых проблем. Вторая причина – открытое письмо математиков, которые критикуют решение открытых проблем как способ мерить ИИ.
Среди девяти участников группы – лауреаты Филдсовской премии Тимоти Гауэрс, Мартин Хайрер и Эдвард Виттен. Совет поможет оценивать значимость результатов модели, решать, как их публиковать, и следить за академическими стандартами.
Участники не получают денег от OpenAI, сами меняют состав и могут публично критиковать компанию.
openai.com
Команда Hunyuan выпустила предварительную версию Hy Image 3.5 для профессиональной графики. Модель генерирует изображения по тексту и по референсам (до пяти за раз), редактирует их в несколько раундов с сохранением контекста и точнее рендерит мелкие шрифты и вёрстку. Разрешение – до 2K.
В слепом сравнении, которое провели дизайнеры самой Tencent, модель сравнялась с Seedream 5.0 Pro и немного обошла Nano Banana Pro и Qwen-Image-3.0 Pro.
Модель уже встроена в продукты Tencent и доступна в Tencent Cloud API, где 2K-изображение стоит 0,15 юаня.
hy.tencent.com
Хостинг-провайдер взял в штат Джуна Кима, автора oMLX – локального сервера инференса для Mac на Apple Silicon. Через его API с моделями на компьютере работают Cursor, Claude Code и OpenClaw. Теперь Ким занимается проектом на полную ставку.
oMLX остаётся в прежнем репозитории под Apache 2.0 и руководит им по-прежнему Ким. Hugging Face будет обкатывать на нём новые идеи для MLX, удачные наработки передавать в mlx-lm и mlx-vlm и быстрее переносить модели из Transformers на MLX.
huggingface.co
Венчурный фонд запускает Horowitz Andreessen Academy – школу в Сан-Франциско для выпускников старших классов и студентов первых курсов, которые делают ИИ-продукты. Академия – отдельная коммерческая компания, она привлекла 42 млн долларов от a16z и частных инвесторов, из них 35 млн вложил сам фонд.
Каждый студент получит вычислительные кредиты на 50 тысяч долларов. Среди преподавателей – Сэм Альтман и основатель Figma Дилан Филд. Партнёры-основатели – Anduril, Anthropic, Coinbase, Google, Nvidia, OpenAI, Palantir, Replit и Stripe, которые рассчитывают нанимать выпускников академии.
Первый набор, около 50 человек, стартует осенью 2027 года, для них первый год учёбы будет бесплатным. С 2028 года академия планирует двухлетнюю программу с оплатой на уровне элитного частного вуза. Аккредитации пока нет, диплома академия не выдаёт.
wsj.com
ElevenLabs выпустила видеоредактор Studio 4.0 со встроенным ИИ-монтажером и сквозной генерацией медиа. Движок переписан для стабильного скраббинга в тяжелых многослойных проектах.
Платформа объединяет создание видео, раскадровок, музыки, саунд-дизайна и речи. Сгенерированный контент попадает на покадровый таймлайн, там поддерживается привязка клипов и редактирование субтитров на дорожке без повторного распознавания.
В редактор интегрирован ассистент Studio Agent. По текстовому промпту он собирает черновой монтаж: выстраивает видеоряд, генерирует озвучку и синхронизирует звуковые эффекты с объектами в кадре на основе покадрового анализа сцен.
Пользователь может перехватить управление, внести ручные правки и вернуть задачу агенту с сохранением рабочего контекста.
elevenlabs.io
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍1
LLM умер, да здравствует LLM
Главный сдвиг последних месяцев — модели перестают быть просто инструментом для генерации текста. Вокруг них появляется целая инфраструктура: агенты, инструменты, доступ к данным, память и инструкции для конкретных задач.
Сама по себе модель уже мало кого удивляет – важнее агентская обвязка вокруг нее. По сути, LLM становится прослойкой между человеком и рабочим софтом. Не нужно отдельно открывать CRM, почту или систему документооборота — часть действий можно поручить агенту.
Это хорошо видно и по свежим анонсам. На Yandex Scale показали Алису AI Про для бизнеса, которая умеет под ключ решать рабочие задачи офисных сотрудников. Для этого она умеет разделять их на части и распределять между специализированными агентами. Там же рассказали про skills — инструкции и шаблоны, которые можно переиспользовать в работе.
Параллельно ИИ выходит за пределы текста: появляются realtime-голосовые агенты и новые модели синтеза речи.
Поэтому сейчас интереснее следить не за тем, кто выпустил ещё одну LLM, а за тем, что вокруг неё построили. Именно это постепенно определяет, какую реальную работу модель сможет выполнять.
Главный сдвиг последних месяцев — модели перестают быть просто инструментом для генерации текста. Вокруг них появляется целая инфраструктура: агенты, инструменты, доступ к данным, память и инструкции для конкретных задач.
Сама по себе модель уже мало кого удивляет – важнее агентская обвязка вокруг нее. По сути, LLM становится прослойкой между человеком и рабочим софтом. Не нужно отдельно открывать CRM, почту или систему документооборота — часть действий можно поручить агенту.
Это хорошо видно и по свежим анонсам. На Yandex Scale показали Алису AI Про для бизнеса, которая умеет под ключ решать рабочие задачи офисных сотрудников. Для этого она умеет разделять их на части и распределять между специализированными агентами. Там же рассказали про skills — инструкции и шаблоны, которые можно переиспользовать в работе.
Параллельно ИИ выходит за пределы текста: появляются realtime-голосовые агенты и новые модели синтеза речи.
Поэтому сейчас интереснее следить не за тем, кто выпустил ещё одну LLM, а за тем, что вокруг неё построили. Именно это постепенно определяет, какую реальную работу модель сможет выполнять.
🤣2❤1🤔1🗿1