Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥴6😐4❤3👍2🤯1😱1🥱1
Claude 5 Fable - кратко:
- почти на всех проверенных бенчмарках модель показывает уровень SOTA
- особенно сильна в разработке, работе со знаниями, vision-задачах и научных исследованиях
- чем длиннее и сложнее задача, тем сильнее Fable 5 отрывается от других моделей Claude
- модель эффективнее расходует токены, чем прошлые версии Claude
- Fable 5 удерживает фокус на задачах длиной в миллионы токенов и улучшает результат, используя собственные заметки
Fable 5 - это не просто «лучше бенчмарки». Она эффективнее, дольше работает без потери контекста, лучше управляет длинными задачами и даёт больше возможностей для сложных агентных сценариев.
GPT-5.6 уже близко.
Интересно, выпустит ли OpenAI свой аналог Mythos.
Во время раннего тестирования Stripe заявила, что Fable 5 сжала месяцы инженерной работы до нескольких дней. В Ruby-кодовой базе на 50 млн строк модель за один день провела миграцию по всему репозиторию - работу, которая вручную заняла бы у целой команды больше двух месяцев.
https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5
- почти на всех проверенных бенчмарках модель показывает уровень SOTA
- особенно сильна в разработке, работе со знаниями, vision-задачах и научных исследованиях
- чем длиннее и сложнее задача, тем сильнее Fable 5 отрывается от других моделей Claude
- модель эффективнее расходует токены, чем прошлые версии Claude
- Fable 5 удерживает фокус на задачах длиной в миллионы токенов и улучшает результат, используя собственные заметки
Fable 5 - это не просто «лучше бенчмарки». Она эффективнее, дольше работает без потери контекста, лучше управляет длинными задачами и даёт больше возможностей для сложных агентных сценариев.
GPT-5.6 уже близко.
Интересно, выпустит ли OpenAI свой аналог Mythos.
Во время раннего тестирования Stripe заявила, что Fable 5 сжала месяцы инженерной работы до нескольких дней. В Ruby-кодовой базе на 50 млн строк модель за один день провела миграцию по всему репозиторию - работу, которая вручную заняла бы у целой команды больше двух месяцев.
https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5
🔥16❤10👍8
Готов к космическому разгону AI‑продукта?
Приходи на One Day Offer для Product Analysts! 🚀
20 июня команда GigaChat планирует найти будущего коллегу — продуктового аналитика, который поможет вывести LLM‑платформу на новую орбиту.
Ты будешь:
✔️ анализировать поведение пользователей;
✔️ проводить A/B‑тесты;
✔️ создавать дашборды;
✔️ работать с метриками.
А ещё ты станешь частью крупнейшего IT‑комьюнити.
Хочешь влиять на продукт для миллионов? Регистрируйся на One Day Offer прямо сейчас!
Приходи на One Day Offer для Product Analysts! 🚀
20 июня команда GigaChat планирует найти будущего коллегу — продуктового аналитика, который поможет вывести LLM‑платформу на новую орбиту.
Ты будешь:
✔️ анализировать поведение пользователей;
✔️ проводить A/B‑тесты;
✔️ создавать дашборды;
✔️ работать с метриками.
А ещё ты станешь частью крупнейшего IT‑комьюнити.
Хочешь влиять на продукт для миллионов? Регистрируйся на One Day Offer прямо сейчас!
❤2👍1😁1
CUDA 13.3 - это не просто очередной апдейт тулкита NVIDIA, а шаг к более высокоуровневому GPU-программированию.
Главное изменение - CUDA Tile теперь доступен в C++. Это модель, где разработчик описывает вычисления через тайлы, а низкоуровневые детали вроде параллелизма, перемещения данных, асинхронности и работы с памятью берёт на себя компилятор. Для C++-команд это важно: можно встраивать tile-подход в существующие CUDA-кодовые базы, не переписывая всё вокруг нового DSL.
Что ещё добавили:
- CUDA Tile C++ для более компактных и переносимых GPU-кернелов
- поддержку Hopper с Compute Capability 9.0
- CompileIQ - автонастройку компилятора под конкретные кернелы
- CUDA Python 1.0 как стабильную версию Python-интерфейса к CUDA
- обновления для checkpointing, IPC и работы с контекстами
- улучшения для tensor interoperability
Самое интересное здесь не «ещё немного быстрее», а смена уровня абстракции. NVIDIA постепенно двигает CUDA от ручного управления потоками, памятью и синхронизацией к модели, где разработчик описывает вычисления, а компилятор сам ищет эффективный путь к железу.
Для AI-инфраструктуры это особенно важно. Кастомные кернелы для attention, GEMM и инференса остаются узким местом, но писать их руками дорого и сложно. CUDA 13.3 делает этот слой доступнее для C++, Python и production-команд, которые хотят выжимать производительность без полного погружения в низкоуровневую CUDA-магию.
NVIDIA явно строит не просто GPU, а полный стек: язык, компилятор, runtime, Python-интерфейсы и инструменты автооптимизации.
https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-cuda-13-3-enhances-gpu-development-with-tile-programming-in-c-compiler-autotuning-and-python-updates
Главное изменение - CUDA Tile теперь доступен в C++. Это модель, где разработчик описывает вычисления через тайлы, а низкоуровневые детали вроде параллелизма, перемещения данных, асинхронности и работы с памятью берёт на себя компилятор. Для C++-команд это важно: можно встраивать tile-подход в существующие CUDA-кодовые базы, не переписывая всё вокруг нового DSL.
Что ещё добавили:
- CUDA Tile C++ для более компактных и переносимых GPU-кернелов
- поддержку Hopper с Compute Capability 9.0
- CompileIQ - автонастройку компилятора под конкретные кернелы
- CUDA Python 1.0 как стабильную версию Python-интерфейса к CUDA
- обновления для checkpointing, IPC и работы с контекстами
- улучшения для tensor interoperability
Самое интересное здесь не «ещё немного быстрее», а смена уровня абстракции. NVIDIA постепенно двигает CUDA от ручного управления потоками, памятью и синхронизацией к модели, где разработчик описывает вычисления, а компилятор сам ищет эффективный путь к железу.
Для AI-инфраструктуры это особенно важно. Кастомные кернелы для attention, GEMM и инференса остаются узким местом, но писать их руками дорого и сложно. CUDA 13.3 делает этот слой доступнее для C++, Python и production-команд, которые хотят выжимать производительность без полного погружения в низкоуровневую CUDA-магию.
NVIDIA явно строит не просто GPU, а полный стек: язык, компилятор, runtime, Python-интерфейсы и инструменты автооптимизации.
https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-cuda-13-3-enhances-gpu-development-with-tile-programming-in-c-compiler-autotuning-and-python-updates
❤9🔥6🥰2
Отличные новости из нового исследования, опубликованного в Nature. Слово «историческое» тут действительно уместно.
Пациент впервые получил генную терапию, которая должна заставить повреждённые нейроны глаза снова вести себя как молодые клетки.
Важно, что речь не об обычных клетках глаза. Мишень терапии — нейроны центральной нервной системы, похожие на клетки мозга. Обычно после повреждения они почти не восстанавливаются.
Если подход сработает, это станет ранним признаком того, что медицина может научиться чинить нервную ткань, которую раньше считали необратимо повреждённой.
https://www.nature.com/articles/d41586-026-01836-7
Пациент впервые получил генную терапию, которая должна заставить повреждённые нейроны глаза снова вести себя как молодые клетки.
Важно, что речь не об обычных клетках глаза. Мишень терапии — нейроны центральной нервной системы, похожие на клетки мозга. Обычно после повреждения они почти не восстанавливаются.
Если подход сработает, это станет ранним признаком того, что медицина может научиться чинить нервную ткань, которую раньше считали необратимо повреждённой.
https://www.nature.com/articles/d41586-026-01836-7
❤25🔥7👍4