⚡️ Это заявление из прогноза компании Anthropic о ближайшем будущем ИИ.
Остался один год:
«Мы считаем вполне вероятным, что уже в начале 2027 года наши системы ИИ смогут полностью автоматизировать или существенно ускорить работу крупных команд ведущих исследователей - в областях, где быстрый прогресс может создать угрозы международной безопасности и вызвать серьёзные изменения в глобальном балансе сил.
Речь идёт о таких направлениях, как энергетика, робототехника, разработка вооружений и сам искусственный интеллект
https://x.com/AnthropicAI/status/2026393792375411115
Остался один год:
«Мы считаем вполне вероятным, что уже в начале 2027 года наши системы ИИ смогут полностью автоматизировать или существенно ускорить работу крупных команд ведущих исследователей - в областях, где быстрый прогресс может создать угрозы международной безопасности и вызвать серьёзные изменения в глобальном балансе сил.
Речь идёт о таких направлениях, как энергетика, робототехника, разработка вооружений и сам искусственный интеллект
https://x.com/AnthropicAI/status/2026393792375411115
❤17👍8🔥7🤨3
Liquid AI представила свою крупнейшую модель - LFM2-24B-A2B 🐘
- 24 млрд параметров всего
- активны только 2,3 млрд на каждый токен
- построена на гибридной, аппаратно-оптимизированной архитектуре LFM2
Модель сочетает быстрый и экономичный дизайн LFM2 с архитектурой Mixture of Experts (MoE), благодаря чему при работе задействуется лишь небольшая часть параметров.
Результат:
- высокая энергоэффективность
- быстрая работа на edge-устройствах
- предсказуемый лог-линейный рост качества
- полный запуск в пределах 32 ГБ памяти
С выходом этой версии линейка LFM2 теперь охватывает почти два порядка масштаба — от 350 млн до 24 млрд параметров, при этом каждое увеличение размера даёт стабильный рост качества на стандартных бенчмарках.
Модель специально оптимизирована так, чтобы помещаться в 32 ГБ RAM — её можно запускать на потребительских ноутбуках и рабочих станциях.
Стратегия масштабирования:
- увеличить глубину сети (с 24 до 40 слоёв)
- увеличить число экспертов (с 32 до 64 в каждом MoE-блоке)
- сохранить компактный активный путь вычислений
Итог — общее число параметров выросло в 3 раза, но вычислительная нагрузка осталась контролируемой.
LFM2-24B-A2B выпущена как instruct-модель (без трасс reasoning) и показывает лог-линейный рост качества на задачах:
GPQA Diamond, MMLU-Pro, IFEval, IFBench, GSM8K, MATH-500.
Модель получила поддержку «с первого дня» в:
- llama.cpp
- vLLM
- SGLang
Доступны квантованные версии (GGUF), работающие на CPU и GPU.
Например:
- на CPU (Ryzen AI, Q4_K_M) — около 93 токенов/с при контексте 8K
- высокий throughput и на GPU (H100)
Главный вывод: архитектура LFM2 демонстрирует предсказуемое масштабирование без «потолка качества» у малых моделей.
https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2-24B-A2B-GGUF
- 24 млрд параметров всего
- активны только 2,3 млрд на каждый токен
- построена на гибридной, аппаратно-оптимизированной архитектуре LFM2
Модель сочетает быстрый и экономичный дизайн LFM2 с архитектурой Mixture of Experts (MoE), благодаря чему при работе задействуется лишь небольшая часть параметров.
Результат:
- высокая энергоэффективность
- быстрая работа на edge-устройствах
- предсказуемый лог-линейный рост качества
- полный запуск в пределах 32 ГБ памяти
С выходом этой версии линейка LFM2 теперь охватывает почти два порядка масштаба — от 350 млн до 24 млрд параметров, при этом каждое увеличение размера даёт стабильный рост качества на стандартных бенчмарках.
Модель специально оптимизирована так, чтобы помещаться в 32 ГБ RAM — её можно запускать на потребительских ноутбуках и рабочих станциях.
Стратегия масштабирования:
- увеличить глубину сети (с 24 до 40 слоёв)
- увеличить число экспертов (с 32 до 64 в каждом MoE-блоке)
- сохранить компактный активный путь вычислений
Итог — общее число параметров выросло в 3 раза, но вычислительная нагрузка осталась контролируемой.
LFM2-24B-A2B выпущена как instruct-модель (без трасс reasoning) и показывает лог-линейный рост качества на задачах:
GPQA Diamond, MMLU-Pro, IFEval, IFBench, GSM8K, MATH-500.
Модель получила поддержку «с первого дня» в:
- llama.cpp
- vLLM
- SGLang
Доступны квантованные версии (GGUF), работающие на CPU и GPU.
Например:
- на CPU (Ryzen AI, Q4_K_M) — около 93 токенов/с при контексте 8K
- высокий throughput и на GPU (H100)
Главный вывод: архитектура LFM2 демонстрирует предсказуемое масштабирование без «потолка качества» у малых моделей.
https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2-24B-A2B-GGUF
👍15❤6🔥4🥱3
🔥 Веса серии моделей Qwen 3.5 Medium в формате FP8 открыты и готовы к продакшену
Теперь доступны FP8-версии моделей Qwen 3.5 - оптимизированные для высокой производительности и снижения затрат на инференс.
Что это даёт:
- более быстрый инференс
- меньшее потребление памяти
- оптимальный баланс скорости и качества
- готовность к развёртыванию в продакшене
Поддержка из коробки:
- vLLM
- SGLang
FP8-точность позволяет значительно ускорить рабочие процессы без заметной потери качества — особенно полезно для высоконагруженных AI-сервисов.
Скачать веса:
Hugging Face: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen35
ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen/Qwen35
Теперь доступны FP8-версии моделей Qwen 3.5 - оптимизированные для высокой производительности и снижения затрат на инференс.
Что это даёт:
- более быстрый инференс
- меньшее потребление памяти
- оптимальный баланс скорости и качества
- готовность к развёртыванию в продакшене
Поддержка из коробки:
- vLLM
- SGLang
FP8-точность позволяет значительно ускорить рабочие процессы без заметной потери качества — особенно полезно для высоконагруженных AI-сервисов.
Скачать веса:
Hugging Face: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen35
ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen/Qwen35
👍15❤6🔥4
⚡️ Карпаты поделился наблюдением, которое хорошо описывает то, что сейчас происходит с разработкой.
За последние пару месяцев программирование изменилось не постепенно, а резко. Раньше кодинг-агенты выглядели как интересный эксперимент - могли помочь с фрагментами кода, но не тянули реальные задачи. Сейчас ситуация другая: модели научились держать контекст, последовательно решать проблемы и доводить работу до конца.
По сути, они получили главное качество инженера - упорство.
Типичный сценарий сегодня выглядит так: ты ставишь задачу высокого уровня, агент подключается к серверу, настраивает окружение, устанавливает зависимости, поднимает сервисы, пишет код, тестирует, исправляет ошибки и возвращается с готовым результатом и отчётом. То, что раньше занимало выходные, теперь может решаться за десятки минут автономной работы.
И это меняет сам подход к разработке.
Раньше основной навык был - писать код.
Теперь основной навык - формулировать задачи, декомпозировать их и управлять процессом.
Новый рабочий процесс:
* описываешь цель на естественном языке
* запускаешь агента
* наблюдаешь за прогрессом
* проверяешь результат
* корректируешь направление
Ключевая компетенция смещается вверх по уровням абстракции:
* архитектурное мышление
* правильная декомпозиция
* настройка инструментов и среды
* оркестрация нескольких агентов
* контроль качества
Это ещё не магия. Агентам всё ещё нужны:
* чёткие спецификации
* понятные критерии успеха
* тесты и верификация
* человеческое суждение и вкус
Лучше всего они работают там, где результат можно проверить автоматически.
Но главное изменение уже произошло.
Программирование постепенно превращается из «написания кода» в управление вычислительной системой, которая пишет код за тебя.
И сейчас выигрывают не те, кто быстрее печатает,
а те, кто умеет мыслить на уровне систем, задач и результатов.
Если раньше ценился coding,
то теперь растёт ценность agent-engineering.
https://x.com/karpathy/status/2026731645169185220
За последние пару месяцев программирование изменилось не постепенно, а резко. Раньше кодинг-агенты выглядели как интересный эксперимент - могли помочь с фрагментами кода, но не тянули реальные задачи. Сейчас ситуация другая: модели научились держать контекст, последовательно решать проблемы и доводить работу до конца.
По сути, они получили главное качество инженера - упорство.
Типичный сценарий сегодня выглядит так: ты ставишь задачу высокого уровня, агент подключается к серверу, настраивает окружение, устанавливает зависимости, поднимает сервисы, пишет код, тестирует, исправляет ошибки и возвращается с готовым результатом и отчётом. То, что раньше занимало выходные, теперь может решаться за десятки минут автономной работы.
И это меняет сам подход к разработке.
Раньше основной навык был - писать код.
Теперь основной навык - формулировать задачи, декомпозировать их и управлять процессом.
Новый рабочий процесс:
* описываешь цель на естественном языке
* запускаешь агента
* наблюдаешь за прогрессом
* проверяешь результат
* корректируешь направление
Ключевая компетенция смещается вверх по уровням абстракции:
* архитектурное мышление
* правильная декомпозиция
* настройка инструментов и среды
* оркестрация нескольких агентов
* контроль качества
Это ещё не магия. Агентам всё ещё нужны:
* чёткие спецификации
* понятные критерии успеха
* тесты и верификация
* человеческое суждение и вкус
Лучше всего они работают там, где результат можно проверить автоматически.
Но главное изменение уже произошло.
Программирование постепенно превращается из «написания кода» в управление вычислительной системой, которая пишет код за тебя.
И сейчас выигрывают не те, кто быстрее печатает,
а те, кто умеет мыслить на уровне систем, задач и результатов.
Если раньше ценился coding,
то теперь растёт ценность agent-engineering.
https://x.com/karpathy/status/2026731645169185220
👍31❤12🔥6🥱2😁1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Стоимость Nano Banana 2:
Модель позволяет быстро генерировать и редактировать изображения, сохраняя уровень детализации, света и текстур, достаточный для коммерческих задач.
Ключевые возможности:
* точное следование сложным текстовым инструкциям
* корректный текст внутри изображений
* создание инфографики, диаграмм и визуального контента
* сохранение внешнего вида персонажей и объектов между генерациями
* поддержка разных форматов и разрешений
Nano Banana 2 интегрирована в экосистему Google:
* Gemini
* AI Studio и Gemini API
* Vertex AI
* Search и Lens
* рекламные инструменты Google
• $0.0672 за изображение 1K
• $0.101 за изображение 2K
• $0.151 за изображение 4K
Отдельное внимание уделено прозрачности - изображения автоматически получают цифровую маркировку SynthID и соответствуют стандарту C2PA.
https://blog.google/innovation-and-ai/technology/ai/nano-banana-2/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤14👍9💔3🔥2
🎯 Martian выпустили крупнейший бенчмарк для оценки AI-агентов, которые проверяют код и он полностью open-source.
Главная проблема большинства AI-тестов - модели со временем просто запоминают ответы. Бенчмарк превращается в «экзамен с известными вопросами», а реальные возможности моделей остаются за кадром.
Martian решили эту проблему архитектурно.
Вместо одного теста они внедрили систему Dual-Layer Evaluation:
- Offline-слой — честное сравнение моделей на статичных данных
- Online-слой — анализ поведения инструментов в реальной работе разработчиков
Если компания попытается «подогнать» модель под офлайн-тест, это сразу станет заметно — её результаты перестанут совпадать с реальным использованием в онлайн-слое.
Фактически это первый самокорректирующийся бенчмарк, который нельзя накрутить маркетингом или обучением на тестовых данных.
Что внутри:
- Более 200 000 реальных изменений кода
- Данные реального поведения разработчиков
- Оценка качества AI-ревью в боевых условиях
- Полная нейтральность — создатели не продают собственные coding-ассистенты
Это первый измеритель качества AI-инструментов для разработки, который не деградирует со временем и отражает реальную пользу, а не лабораторные метрики.
https://codereview.withmartian.com/
Главная проблема большинства AI-тестов - модели со временем просто запоминают ответы. Бенчмарк превращается в «экзамен с известными вопросами», а реальные возможности моделей остаются за кадром.
Martian решили эту проблему архитектурно.
Вместо одного теста они внедрили систему Dual-Layer Evaluation:
- Offline-слой — честное сравнение моделей на статичных данных
- Online-слой — анализ поведения инструментов в реальной работе разработчиков
Если компания попытается «подогнать» модель под офлайн-тест, это сразу станет заметно — её результаты перестанут совпадать с реальным использованием в онлайн-слое.
Фактически это первый самокорректирующийся бенчмарк, который нельзя накрутить маркетингом или обучением на тестовых данных.
Что внутри:
- Более 200 000 реальных изменений кода
- Данные реального поведения разработчиков
- Оценка качества AI-ревью в боевых условиях
- Полная нейтральность — создатели не продают собственные coding-ассистенты
Это первый измеритель качества AI-инструментов для разработки, который не деградирует со временем и отражает реальную пользу, а не лабораторные метрики.
https://codereview.withmartian.com/
👍7🔥5❤4❤🔥2
🔥 10 GitHub-репозиториев, которые реально прокачают тебя в AI
1. Generative AI for Beginners
Полноценный курс от Microsoft: Jupyter-ноутбуки, практические задания и разработка GenAI-приложений.
https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners
2. LLMs from Scratch
Пошаговая реализация GPT-подобной модели с нуля. Лучший способ понять, как работают LLM внутри.
https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch
3. AI Agents for Beginners
Практика по созданию агентных систем: инструменты, память, планирование, workflow.
https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners
4. ML for Beginners
Классическая база по машинному обучению: 26 структурированных уроков.
https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners
5. OpenAI Cookbook
Официальные примеры работы с API: production-паттерны, RAG, функции, реальные кейсы.
https://github.com/openai/openai-cookbook
6. Python 100 Days
Интенсив по Python с практикой каждый день. Отличная база для входа в AI.
https://github.com/jackfrued/Python-100-Days
7. LLM App Templates
Готовые RAG-шаблоны и production-решения для реальных LLM-приложений.
https://github.com/pathwaycom/llm-app
8. Python Data Science Handbook
Фундамент по NumPy, Pandas, визуализации и классическому ML.
https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook
9. Stable Diffusion
Оригинальный код модели text-to-image - отличная база для изучения генеративного CV.
https://github.com/CompVis/stable-diffusion
10. Segment Anything
Модель от Meta для сегментации изображений - мощный инструмент для компьютерного зрения.
https://github.com/facebookresearch/segment-anything
#AI #MachineLearning #LLM #GitHub #Python #DataScience
1. Generative AI for Beginners
Полноценный курс от Microsoft: Jupyter-ноутбуки, практические задания и разработка GenAI-приложений.
https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners
2. LLMs from Scratch
Пошаговая реализация GPT-подобной модели с нуля. Лучший способ понять, как работают LLM внутри.
https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch
3. AI Agents for Beginners
Практика по созданию агентных систем: инструменты, память, планирование, workflow.
https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners
4. ML for Beginners
Классическая база по машинному обучению: 26 структурированных уроков.
https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners
5. OpenAI Cookbook
Официальные примеры работы с API: production-паттерны, RAG, функции, реальные кейсы.
https://github.com/openai/openai-cookbook
6. Python 100 Days
Интенсив по Python с практикой каждый день. Отличная база для входа в AI.
https://github.com/jackfrued/Python-100-Days
7. LLM App Templates
Готовые RAG-шаблоны и production-решения для реальных LLM-приложений.
https://github.com/pathwaycom/llm-app
8. Python Data Science Handbook
Фундамент по NumPy, Pandas, визуализации и классическому ML.
https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook
9. Stable Diffusion
Оригинальный код модели text-to-image - отличная база для изучения генеративного CV.
https://github.com/CompVis/stable-diffusion
10. Segment Anything
Модель от Meta для сегментации изображений - мощный инструмент для компьютерного зрения.
https://github.com/facebookresearch/segment-anything
#AI #MachineLearning #LLM #GitHub #Python #DataScience
👍12❤6🍌2🔥1