Две работы AI VK Research представили на KDD 2026
На конференции показали работы про рекомендательные системы, но с разных сторон: в первой исследователи используют REINFORCE и multi-step off-policy correction для оптимизации рекомендаций на уровне сессии, а во второй рассматривают MDP на основе матричной факторизации для candidate generation.
Отдельно интересно, что обе темы связаны не столько с улучшением очередного этапа модели, сколько с самой постановкой задачи: как учитывать последовательность действий пользователя и эффективнее строить пространство кандидатов.
Что ещё обсуждали на KDD, какие тренды сейчас заметны в recsys и как выглядела презентация этих работ, рассказал старший исследователь AI VK Research Артём Матвеев в репортаже с конференции.
На конференции показали работы про рекомендательные системы, но с разных сторон: в первой исследователи используют REINFORCE и multi-step off-policy correction для оптимизации рекомендаций на уровне сессии, а во второй рассматривают MDP на основе матричной факторизации для candidate generation.
Отдельно интересно, что обе темы связаны не столько с улучшением очередного этапа модели, сколько с самой постановкой задачи: как учитывать последовательность действий пользователя и эффективнее строить пространство кандидатов.
Что ещё обсуждали на KDD, какие тренды сейчас заметны в recsys и как выглядела презентация этих работ, рассказал старший исследователь AI VK Research Артём Матвеев в репортаже с конференции.
Telegram
AI VK Hub
Репортаж с KDD 2026 ⬆️
На прошлой неделе команда AI VK Research участвовала в KDD 2026 — одной из ключевых мировых ML-конференций. Наши ребята представили результаты двух своих исследований, посвящённых развитию рекомендательных систем.
Что обсуждали на…
На прошлой неделе команда AI VK Research участвовала в KDD 2026 — одной из ключевых мировых ML-конференций. Наши ребята представили результаты двух своих исследований, посвящённых развитию рекомендательных систем.
Что обсуждали на…
🥱11🥴4🤣2
Полный инженерный курс по AI-агентам на русском: от tool calling до production
Курс инженерный, а не обзорный. Здесь почти нет рассуждений о том, «изменит ли ИИ мир», зато есть: минимальные работающие реализации каждого механизма, лабораторные с критериями приёмки, шаблоны для копирования, чек-листы перед релизом, каталог антипаттернов и набор бенчмарков, по которым можно честно сравнить две версии своего агента.
Качество агента почти никогда не упирается в модель. Оно упирается в инженерию вокруг модели: как описаны инструменты, что попадает в контекст, где стоят проверки, что происходит при третьей подряд ошибке и сколько это стоит за тысячу запусков. Модель - двигатель. Курс -про всё остальное в автомобиле.
https://github.com/justxor/Aiagentsfullcourse
Курс инженерный, а не обзорный. Здесь почти нет рассуждений о том, «изменит ли ИИ мир», зато есть: минимальные работающие реализации каждого механизма, лабораторные с критериями приёмки, шаблоны для копирования, чек-листы перед релизом, каталог антипаттернов и набор бенчмарков, по которым можно честно сравнить две версии своего агента.
Качество агента почти никогда не упирается в модель. Оно упирается в инженерию вокруг модели: как описаны инструменты, что попадает в контекст, где стоят проверки, что происходит при третьей подряд ошибке и сколько это стоит за тысячу запусков. Модель - двигатель. Курс -про всё остальное в автомобиле.
https://github.com/justxor/Aiagentsfullcourse
❤16👍13🔥7
Идея в speculative decoding: маленькая модель примерно на 300M параметров заранее предлагает сразу несколько токенов, а основная модель проверяет весь блок за один проход.
На H100 LFM2.5-8B-A1B в MATH500 ускорилась с 428 до 1362 токенов/с — в 3,18 раза.
На MacBook Pro с M4 Max LFM2.5-1.2B-Instruct в HumanEval — со 136 до 389 токенов/с, почти в 2,9 раза.
Для LFM2.5-2.6B среднее ускорение составило 2,67× на H100 и 2,27× на M4 Max.
В BFCL-сценариях с несколькими tool calls DSpark почти вдвое сократил среднюю задержку LFM2.5-2.6B.
При greedy decoding результат остаётся идентичным обычной генерации, поэтому ускорение не меняет точность модели.
Чекпоинты уже выложены на Hugging Face, поддержка идёт в llama.cpp и SGLang.
Read more: http://liquid.ai/blog/lfm2.5-dspark
> LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Instruct-DSpark: http://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Instruct-DSpark
> LiquidAI/LFM2.5-2.6B-DSpark: http://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-2.6B-DSpark
> LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B-DSpark: http://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B-DSpark
> SGLang: https://github.com/sgl-project/sglang/pull/31041
> llama.cpp: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/27383
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥3🥰3❤🔥1
OpenAI запустила AI Futures - блог о том, как ИИ может изменить власть и общество
Новый проект команды Strategic Futures посвящён не только технологиям, но и тому, что произойдёт с правами, свободой и влиянием людей, если AI станет действительно трансформирующим.
Один из ключевых тезисов: главный долгосрочный риск может быть не только в самих моделях, а в концентрации власти.
Автономные системы способны дать государствам больше силы без зависимости от людей, а автоматизированная бюрократия и богатство, создаваемое дата-центрами, потенциально могут уменьшить роль человеческого труда, налогов и даже общественного согласия.
Независимо от отношения к таким прогнозам, одно ясно: AI постепенно становится не просто технологией, а фактором, который может перестроить само устройство общества.
https://openai.com/index/introducing-ai-futures/
Новый проект команды Strategic Futures посвящён не только технологиям, но и тому, что произойдёт с правами, свободой и влиянием людей, если AI станет действительно трансформирующим.
Один из ключевых тезисов: главный долгосрочный риск может быть не только в самих моделях, а в концентрации власти.
Автономные системы способны дать государствам больше силы без зависимости от людей, а автоматизированная бюрократия и богатство, создаваемое дата-центрами, потенциально могут уменьшить роль человеческого труда, налогов и даже общественного согласия.
Независимо от отношения к таким прогнозам, одно ясно: AI постепенно становится не просто технологией, а фактором, который может перестроить само устройство общества.
https://openai.com/index/introducing-ai-futures/
👍8❤4🔥3
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Private Safety Processing - механизм для API и корпоративных клиентов, работающий по принципу нулевого хранения данных. Он разбирает серии запросов и ищет признаки злонамеренного использования, но сотрудники OpenAI при этом не видят ни промптов, ни ответов модели.
Данные либо вообще не покидают периметр клиента, либо лежат на серверах OpenAI зашифрованными ключом самого заказчика. Если система замечает риск, наружу уходит только технический сигнал о типе угрозы, без содержания диалога.
Пока Private Safety Processing в закрытом тестировании. Публичный релиз с технической документацией обещают в сентябре. У пользователей ChatGPT на тарифах Free, Plus, Go и Pro настройки приватности не меняются.
openai.com
Anthropic вместе со своим подразделением Ode покупает ИИ-интегратора Casper Studios. Сумма сделки не раскрывается. Для Ode, запущенного в июле 2026 года, это первое приобретение.
Ode делает автоматизацию под заказ на моделях Anthropic. Casper Studios и раньше была авторизованным партнером Anthropic, среди ее клиентов - Netflix, Pepsi и хедж-фонды.
Смысл покупки в том, что у самих заказчиков не хватает специалистов по ИИ. Команда Casper как раз умеет доводить внедрение до конца на стороне клиента - собирает внутренние датасеты, стыкует модели с существующей ИТ-инфраструктурой и встраивает Claude в рабочие процессы.
theinformation.com
Стартап представил модель GEN-1.5 с обучением в контексте. Чтобы освоить новый навык, в контекстное окно подается видео на 3-12 секунд, и оно работает как промпт.
На простых задачах (открыть банку или вытащить купюру) модель справляется в 59% случаев. Если все же дообучить - показатель поднимается до 83%.
Претрейн занял восемь месяцев на датасетах физических взаимодействий. GEN-1.5 умеет сцеплять два промпта в последовательность, учиться на демонстрациях из симуляции и повторять моторику человеческих рук.
generalistai.com
Generate Music собирает фоновые треки, Generate Speech озвучивает текст, Generate Sound Effects делает эффекты под конкретную сцену. Adobe заявляет, что все созданное не требует лицензионных отчислений и годится для коммерческого использования.
В платформу завезли Gemini Omni Flash от Google - она работает с видео, аудио, изображениями и текстом. Модель пополнила существующий набор, где уже есть Runway, Luma AI и Kling AI.
Заодно у Firefly AI Assistant появился дневной лимит бесплатных генераций.
adobe.com
Модель сделана для разговора в реальном времени - под телефонных ИИ-агентов и голосовых помощников. Режим Expressive Mode смотрит на контекст диалога и добавляет в речь живые реакции (смех, шепот, вздохи), подбирая их под эмоциональный фон разговора.
Отдельно переделали то, как модель общается с собеседником - теперь она подключена к потоковой расшифровке Scribe v2 Realtime и умеет отличает законченную мысль от угуканья в знак согласия. Перебивать человека она стала реже.
v3 Conversational знает 70 языков и держит акценты. Работает через API и платформу ElevenAgents, базовая цена - 5 центов за 1000 символов.
ElevenLabs в X
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5❤4👍2
🐳 DeepSeek показала мультимодальную Flash-модель для AI-агентов
DeepSeek представила экспериментальную
Самое интересное — результаты на visual-agent бенчмарках: по заявленным тестам модель уже приближается к Opus 4.8, а в некоторых сценариях даже обходит её.
И всё это у Flash-версии, то есть у более лёгкой и дешёвой модели.
Если результаты подтвердятся шире, это хороший сигнал для рынка: сильные visual agents могут стать заметно дешевле и доступнее без необходимости использовать самые тяжёлые frontier-модели.
https://x.com/Machinelearrn/status/2090746817042362667
DeepSeek представила экспериментальную
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp — мультимодальную модель для агентов, которым нужно не только читать текст, но и понимать изображения и интерфейсы.Самое интересное — результаты на visual-agent бенчмарках: по заявленным тестам модель уже приближается к Opus 4.8, а в некоторых сценариях даже обходит её.
И всё это у Flash-версии, то есть у более лёгкой и дешёвой модели.
Если результаты подтвердятся шире, это хороший сигнал для рынка: сильные visual agents могут стать заметно дешевле и доступнее без необходимости использовать самые тяжёлые frontier-модели.
https://x.com/Machinelearrn/status/2090746817042362667
❤11👍7🔥3
🔥 Python + AI без игрушечных демок. Курс для тех, кто хочет собирать рабочие системы.
Stepik: «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач»
63 урока, 382 шага, практика с кодом и автопроверкой.
Внутри: RAG, tool calling, агенты, evals, MCP, Ollama, vLLM, pgvector + HNSW, безопасный text-to-SQL, prompt injection, кэш, очереди и sandbox для агентного кода.
Плюс реальные автоматизации: почта, отчёты, боты, вебхуки и браузерные сценарии.
Для тех, кто уже знает Python и хочет перейти к production AI.
⏳ 72 часа скидка 55%
https://stepik.org/a/295921
Stepik: «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач»
63 урока, 382 шага, практика с кодом и автопроверкой.
Внутри: RAG, tool calling, агенты, evals, MCP, Ollama, vLLM, pgvector + HNSW, безопасный text-to-SQL, prompt injection, кэш, очереди и sandbox для агентного кода.
Плюс реальные автоматизации: почта, отчёты, боты, вебхуки и браузерные сценарии.
Для тех, кто уже знает Python и хочет перейти к production AI.
⏳ 72 часа скидка 55%
https://stepik.org/a/295921
❤6👍3🔥2
OpenAI, похоже, пытается перевести пользователей ChatGPT на более жёстко измеряемое потребление
На фоне жалоб, что лимиты у части пользователей начали заканчиваться быстрее, появилась версия: OpenAI постепенно балансирует бесплатное/безлимитное использование ChatGPT с более контролируемым потреблением в Codex и ChatGPT Work.
Сам Tibo сообщил, что Codex уже достиг 20 млн активных пользователей, а всем пользователям Codex и ChatGPT Work выдадут дополнительный «banked reset», который можно будет использовать позже.
При этом OpenAI отдельно говорит, что расследует сообщения о слишком быстром расходовании лимитов и пока не видит системной аномалии.
Если гипотеза верна, логика понятна: уменьшать убытки на тяжёлых подписках, точнее привязывать compute к выручке и использовать более дешёвые модели как fallback после исчерпания лимитов.
На фоне жалоб, что лимиты у части пользователей начали заканчиваться быстрее, появилась версия: OpenAI постепенно балансирует бесплатное/безлимитное использование ChatGPT с более контролируемым потреблением в Codex и ChatGPT Work.
Сам Tibo сообщил, что Codex уже достиг 20 млн активных пользователей, а всем пользователям Codex и ChatGPT Work выдадут дополнительный «banked reset», который можно будет использовать позже.
При этом OpenAI отдельно говорит, что расследует сообщения о слишком быстром расходовании лимитов и пока не видит системной аномалии.
Если гипотеза верна, логика понятна: уменьшать убытки на тяжёлых подписках, точнее привязывать compute к выручке и использовать более дешёвые модели как fallback после исчерпания лимитов.
🔥6👍3🥰2⚡1
⚡️ Anthropic спрятала Claude Mythos 5 внутри Claude Security
Теперь обычный клиент Claude Enterprise может получить пользу от Mythos 5 через Claude Security - без прямого доступа к самой модели.
Схема простая:
GitHub-репозиторий → Claude Security → Mythos 5 сканирует код → на выходе уязвимости, severity, confidence и предложенные исправления.
То есть Mythos 5 фактически становится специализированным security-движком внутри продукта.
Есть важное ограничение: свободно промптить Mythos из Claude Security нельзя. Это не отдельный чат с моделью, а встроенный инструмент анализа репозитория.
https://x.com/claudeai/status/2090852314319880425
Теперь обычный клиент Claude Enterprise может получить пользу от Mythos 5 через Claude Security - без прямого доступа к самой модели.
Схема простая:
GitHub-репозиторий → Claude Security → Mythos 5 сканирует код → на выходе уязвимости, severity, confidence и предложенные исправления.
То есть Mythos 5 фактически становится специализированным security-движком внутри продукта.
Есть важное ограничение: свободно промптить Mythos из Claude Security нельзя. Это не отдельный чат с моделью, а встроенный инструмент анализа репозитория.
https://x.com/claudeai/status/2090852314319880425
🔥13❤6👍4
«NVIDIA решила ARC-AGI-3» или не совсем ?
Сейчас по сети расходится громкий результат NVIDIA, но сравнение оказалось запутаннее заголовков.
Результат NVIDIA получен на публичном наборе ARC-AGI-3, а не на закрытом/semi-private бенчмарке, который используется для официального leaderboard. Сам ARC Prize прямо предупреждает, что public set проще и не должен использоваться как официальный показатель прогресса.
Плюс речь идёт не просто о «модели NVIDIA»: агентная система использует Claude Opus 5 внутри harness.
А знаменитые 30,16% Opus 5 - это как раз подтверждённый результат на semi-private evaluation, а не сопоставимый score на public set.
Поэтому сравнивать эти цифры напрямую нельзя: разные наборы задач + разные agent harness.
https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-avo-reaches-100-on-arc-agi-3-demonstrating-a-frontier-level-general-purpose-architecture-for-long-horizon-autonomous-agents/
Сейчас по сети расходится громкий результат NVIDIA, но сравнение оказалось запутаннее заголовков.
Результат NVIDIA получен на публичном наборе ARC-AGI-3, а не на закрытом/semi-private бенчмарке, который используется для официального leaderboard. Сам ARC Prize прямо предупреждает, что public set проще и не должен использоваться как официальный показатель прогресса.
Плюс речь идёт не просто о «модели NVIDIA»: агентная система использует Claude Opus 5 внутри harness.
А знаменитые 30,16% Opus 5 - это как раз подтверждённый результат на semi-private evaluation, а не сопоставимый score на public set.
Поэтому сравнивать эти цифры напрямую нельзя: разные наборы задач + разные agent harness.
https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-avo-reaches-100-on-arc-agi-3-demonstrating-a-frontier-level-general-purpose-architecture-for-long-horizon-autonomous-agents/
❤6🔥3👍2
🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: https://t.me/+S4hinvO3QI43ZjNi
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: https://t.me/+S4hinvO3QI43ZjNi
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.
👍5❤3🔥2💯1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Чистое механическое месиво.
Во время предгоночного теста перед полумарафоном гуманоидных роботов Beijing Yizhuang 2026.
Во время предгоночного теста перед полумарафоном гуманоидных роботов Beijing Yizhuang 2026.
🤣17🔥5💔3❤2👍1