🌟 Embedding Atlas: визуализация структуры эмбедингов прямо в браузере.

Embedding Atlas — опенсорсный инструмент от Apple для интерактивной визуализации больших наборов векторных представлений, который позволяет не просто смотреть на облако точек, а полноценно с ним работать. И что самое приятное, он способен отрисовывать до нескольких миллионов точек благодаря реализации на WebGPU.

🟡Автоматическая кластеризация и разметка данных.

Embedding Atlas сам находит скопления в данных и подписывает их, позволяя мгновенно сориентироваться в общей структуре датасета. Чтобы отделить реальные кластеры от случайных выбросов, используется оценка плотности ядра с отрисовкой контуров плотности.

Решена и вечная проблема визуализаций - "каша" из перекрывающихся точек. Embedding Atlas использует технологию order-independent transparency, так что даже при большом наложении точек картинка остаётся четкой и информативной.

🟡Интерактивность.

В инструменте есть поиск в реальном времени и нахождение ближайших соседей. Можно ввести текстовый запрос или просто кликнуть на любую точку в облаке, и Embedding Atlas мгновенно подсветит наиболее похожие на нее данные.

Еще есть интерактивный фильтр по метаданным. Например, можно выбрать на гистограмме определенный класс объектов, и визуализация тут же отфильтрует эмбединги, оставив только соответствующие ему точки.

🟡Embedding Atlas поставляется в виде 2 пакетов:

🟢Python-пакет

Дает три варианта интеграции: утилиту командной строки для быстрой визуализации датафреймов, виджет для Jupyter, позволяющий встраивать атлас прямо в ноутбуки, и компонент для Streamlit, если вы создаете полноценные веб-приложения.

🟢Npm-пакет

Этот пакет для тех, кто хочет встроить визуализацию в собственные веб-приложения. Он предоставляет готовые UI-компоненты в виде API: Table, EmbeddingView, EmbeddingViewMosaic и EmbeddingAtlas.


📌Лицензирование: MIT License.


🟡Страница проекта
🟡Документация
🟡Demo
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Embedding #Visualisation #Apple

🖥 GPT-5 - это скорее оптимизация затрат, чем технологический скачок

Вчера вышла любопытная статья на The Register раскрывает ключевую стратегию, лежащую в создании GPT-5: это не столько развитие новых возможностей, сколько способ экономии ресурсов.

Что нового?
🟠 Композиция из моделей и роутер — вместо одной модели GPT-5 — система минимум из двух моделей: лёгкой и тяжёлой, плюс роутер, который выбирает, какую использовать в зависимости от запроса. Это снижает нагрузку и экономит вычисления.
🟠 Автоматическое отключение рассуждений — reasoning включается только при необходимости. Бесплатные пользователи не могут управлять этим процессом — меньше вычислений, меньше токенов, ниже затраты.
🟠 Отказ от старых моделей — временное отключение GPT-4o. Позже модель вернули для платных пользователей, но общее сокращение числа моделей — часть экономии.
🟠 Ограниченный контекст — 8 000 токенов бесплатно и до 128 000 в Plus/Pro.

✔️ Почему эффективность стала ключевым фактором

ChatGPT — это 700 млн активных пользователей в неделю, но платных всего ~3%.

Масштаб колоссальный, но вместе с ним — и проблема: огромные расходы на вычисления.

🟢 Главный козырь OpenAI — дистрибуция. Для большинства людей за пределами AI-сферы ChatGPT = искусственный интеллект, так же как Google = поиск. Но такое лидерство дорого обходится.

🟢 При этом OpenAI нужно постоянно искать новые деньги, чтобы поддерживать и обучение, и инференс. Да, партнёрство с Microsoft помогает, но ситуация сложнее, чем у конкурентов вроде Google — у них стабильная прибыль, собственные дата-центры и TPUs.

🟢 На этом фоне логично, что в GPT-5 сделали сильный упор на эффективность — чтобы снизить затраты и сохранить конкурентное преимущество.

📌 Подробности

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml #opanai #chatgpt

📌Как создавали RL-агент AutoGLM-OS, который выбил SOTA на OSWorld, обогнав OpenAI и Anthropic.

Автономные агенты, способные управлять рабочим столом - это Грааль современного HCI. Но их обучение сопряжено с трудностями: GUI созданы для людей, а не для машин, а масштабирование RL упирается в неэффективность и нестабильность сред.

В Z.ai сделали фреймворк COMPUTERRL, который лег в основу агента AutoGLM-OS. Результат - state-of-the-art на бенчмарке OSWorld: 48.1% успешных выполнений и это лучше, чем у OpenAI CUA 03 (42.9%), UI-TARS-1.5 (42.5%) и Claude 4.0 Sonnet (30.7%).

OSWorld — это крупный бенчмарк из 369 заданий для проверки многомодальных ИИ-агентов в реальных условиях. Он работает в Ubuntu, Windows и macOS.

В нем ИИ выполняет открытые задачи: работает с веб- и десктопными приложениями, управляет файлами, запускает процессы. Каждое задание имеет четкие начальные условия и скрипты для оценки, чтобы результаты можно было воспроизвести.

Такие высокие показатели - результат комбинации 3-х инноваций.

🟡Новая парадигма взаимодействия API-GUI.

Фреймворк объединяет GUI-взаимодействия с быстрыми и точными API-вызовами образуя систему, которая через LLM автоматически анализирует примеры задач, генерирует необходимый API-код для стандартных приложений Ubuntu и даже создает для него базовые тесты.
Таким образом, агент использует быстрые API там, где это возможно, и переключается на GUI для общих задач, что повышает и скорость, и надежность. Абляция показала, что переход от GUI-only к API-GUI поднимает средний показатель успеха с 11.2% до 26.2%.

🟡Масштабируемая распределенная RL-инфраструктура.

OSWorld крайне ресурсоемок, и запуск множества его экземпляров на одном узле это тот еще квест. Z.ai полностью переработали эту среду, используя qemu-in-docker для легковесного развертывания VM, gRPC для связи между узлами и полностью асинхронный фреймворк AgentRL. Это позволило создать кластер из тысяч параллельных виртуальных сред, к котором онлайн-обучение RL-агентов стало максимально эффективным.

🟡Стратегия обучения Entropulse.

Entropulse решает проблему коллапса энтропии, чередуя фазы RL с периодическими сессиями SFT. Во время RL-фазы собираются все успешные траектории, и на их основе формируется новый SFT-датасет. Затем модель дообучается на этом датасете, что позволяет восстановить её исследовательскую способность без потери производительности. После этого запускается вторая, более эффективная фаза RL.

Эта стратегия позволила AutoGLM-OS, построенному на базе 9B GLM-4, достичь финального результата в 48.1%, в то время как после первой RL-фазы показатель был 42.0%.


🟡Arxiv


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Agents #AutoGLM #Zai