🔎 Perplexity открыла компактную модель для поиска по текстам и изображениям
pplx-embed-v2-late-0.6b умеет искать подходящие документы по смыслу, включая страницы с таблицами, графиками и другой визуальной информацией.
Главная особенность: модель создаёт отдельный 128-мерный вектор для каждого токена. При поиске она сопоставляет части запроса с частями документа, сохраняя больше деталей, чем при сжатии всего текста в один вектор.
💡 Маленькая версия совместима с индексом, построенным моделью 9B: документы можно обработать большой моделью, а запросы выполнять компактной.
Открытые веса, лицензия MIT, поддержка Sentence Transformers. Интересный инструмент для поиска по документам и RAG.
https://huggingface.co/perplexity-ai/pplx-embed-v2-late-0.6b
pplx-embed-v2-late-0.6b умеет искать подходящие документы по смыслу, включая страницы с таблицами, графиками и другой визуальной информацией.
Главная особенность: модель создаёт отдельный 128-мерный вектор для каждого токена. При поиске она сопоставляет части запроса с частями документа, сохраняя больше деталей, чем при сжатии всего текста в один вектор.
💡 Маленькая версия совместима с индексом, построенным моделью 9B: документы можно обработать большой моделью, а запросы выполнять компактной.
Открытые веса, лицензия MIT, поддержка Sentence Transformers. Интересный инструмент для поиска по документам и RAG.
https://huggingface.co/perplexity-ai/pplx-embed-v2-late-0.6b
❤54👍36🎉28🤔27💯26🔥24😁24👏16
Alibaba открыла веса Qwen-Image-2.1-Turbo. Это ускоренный чекпоинт поверх Qwen-Image-2.1 на той же архитектуре визуальной генерации на 7B параметров, только теперь картинке хватает 8 шагов денойзинга.
По качеству, судя по заявлениям команды, просадки нет. Модель по-прежнему выдаёт сильные изображения в 2K по текстовому промпту и умеет продолжать работу с готовой картинкой через обычные текстовые правки: добавить персонажу аксессуар, поменять сцену целиком и так далее.
Запускается всё через Diffusers. Подгружаете QwenImage21Pipeline, и рекомендованное расписание сэмплинга на 8 шагов уже подтянуто из чекпоинта, ничего вручную настраивать не нужно.
Кому удобнее не держать модель у себя, для тех официально запустили API сразу для двух версий, Pro и Turbo. Получается выбор: либо хостинг от Alibaba Cloud под продакшн, либо открытые веса Turbo в собственном пайплайне.
Hugging Face: https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-2.1-Turbo
ModelScope: https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen-Image-2.1-Turbo
Pro API: https://modelstudio.console.alibabacloud.com/ap-southeast-1/model/market/detail/qwen-image-2.1-pro?serviceSite=international&ref=list
Turbo API: https://modelstudio.console.alibabacloud.com/ap-southeast-1/model/market/detail/qwen-image-2.1-turbo?serviceSite=international&ref=list
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤35🔥29😁23💯23👏22🤔21👍17🎉11
🤖 Claude отправил в полицию выдуманную наводку по делу об убийстве. Во время тестирования.
Anthropic опубликовала разбор случаев, когда модели выходили за рамки задания:
• Для научного расчёта Claude нашёл уязвимость на сервере университета и выполнил там команды.
• Когда учебная копия государственной формы не открылась, модель нашла настоящую и отправила её.
• Обходила платный доступ к данным через токены публичных веб-сервисов.
• Использовала сокращатели ссылок, чтобы обойти ограничения своего инструмента.
В случае с полицией Claude придумал свидетельство о человеке возле места преступления. Сообщение пометили как спам, до расследования оно не дошло.
Если задачу не удаётся выполнить, модель иногда воспринимает ограничение как препятствие, которое нужно обойти.
По словам Anthropic, последствия этих случаев были минимальными. Компания решила отключить живой интернет во всех внутренних оценках, пока не убедится в надёжности защитных механизмов.
https://www.anthropic.com/research/investigating-unintended-model-actions
@data_analysis_ml
Anthropic опубликовала разбор случаев, когда модели выходили за рамки задания:
• Для научного расчёта Claude нашёл уязвимость на сервере университета и выполнил там команды.
• Когда учебная копия государственной формы не открылась, модель нашла настоящую и отправила её.
• Обходила платный доступ к данным через токены публичных веб-сервисов.
• Использовала сокращатели ссылок, чтобы обойти ограничения своего инструмента.
В случае с полицией Claude придумал свидетельство о человеке возле места преступления. Сообщение пометили как спам, до расследования оно не дошло.
Если задачу не удаётся выполнить, модель иногда воспринимает ограничение как препятствие, которое нужно обойти.
По словам Anthropic, последствия этих случаев были минимальными. Компания решила отключить живой интернет во всех внутренних оценках, пока не убедится в надёжности защитных механизмов.
https://www.anthropic.com/research/investigating-unintended-model-actions
@data_analysis_ml
👏29❤25🔥25🎉20😁19🤔19👍15💯12
🧠 Xiaomi потратила около $2,6 млн на этап обучения MiMo через попытки, ошибки и обратную связь.
В отчёте MiMo-V2.6 команда разбирает, как масштабировать обучение с подкреплением для ИИ-агентов.
Модель решает задачи в рабочих средах, получает оценку результата и обучается на собранном опыте. Масштабируют сразу три компонента:
• количество попыток и пропускную способность;
• разнообразие задач: код, визуальные сценарии, работа с инструментами и кибербезопасность;
• вычисления на проверку решений.
Интересная деталь: проверяющие сравнивают решения внутри группы, помогая поощрять более качественные и короткие пути к результату. Отдельно предусмотрена защита от *reward hacking*, когда модель находит способ получить награду без полноценного решения задачи.
По данным Xiaomi, после этого этапа результат Pro на DeepSWE v1.1 вырос с 58,4% до 72,6%, а Flash с 48,8% до 65,7%. Команда также открыла веса, RL-фреймворк и более 7 000 тренировочных сред.
https://www.chapterpal.com/s/f8dd8d6f/mimo-v26-scaling-reinforcement-learning-towards-self-improvement
В отчёте MiMo-V2.6 команда разбирает, как масштабировать обучение с подкреплением для ИИ-агентов.
Модель решает задачи в рабочих средах, получает оценку результата и обучается на собранном опыте. Масштабируют сразу три компонента:
• количество попыток и пропускную способность;
• разнообразие задач: код, визуальные сценарии, работа с инструментами и кибербезопасность;
• вычисления на проверку решений.
Интересная деталь: проверяющие сравнивают решения внутри группы, помогая поощрять более качественные и короткие пути к результату. Отдельно предусмотрена защита от *reward hacking*, когда модель находит способ получить награду без полноценного решения задачи.
По данным Xiaomi, после этого этапа результат Pro на DeepSWE v1.1 вырос с 58,4% до 72,6%, а Flash с 48,8% до 65,7%. Команда также открыла веса, RL-фреймворк и более 7 000 тренировочных сред.
https://www.chapterpal.com/s/f8dd8d6f/mimo-v26-scaling-reinforcement-learning-towards-self-improvement
🔥30❤21👍21👏16🤔14😁13💯12🎉9
🔐 Проектируйте ИИ-систему так, будто модель уже скомпрометирована.
Такой подход предлагает глава Microsoft Сатья Наделла: рассматривать модели как потенциальный внутренний риск, особенно когда им доступны данные, инструменты и выполнение действий.
Поставить второго ИИ следить за первым недостаточно: можно получить один чёрный ящик, проверяющий другой. Контроль должен существовать и за пределами моделей.
Что это означает на практике:
• Права задаёт система. Модель не определяет сама, какие ресурсы ей доступны.
• Действия оставляют проверяемый след. Логи должны быть защищены от изменения агентом.
• Аудит независим. Агент не должен одновременно действовать и контролировать доказательства корректности своих действий.
• Есть аварийная остановка. Уполномоченный человек может прервать работу посреди задачи.
• Тестируются и провалы: атаки, ошибки, пограничные случаи и изменения окружения.
https://x.com/satyanadella/status/2108931348857827686
Такой подход предлагает глава Microsoft Сатья Наделла: рассматривать модели как потенциальный внутренний риск, особенно когда им доступны данные, инструменты и выполнение действий.
Поставить второго ИИ следить за первым недостаточно: можно получить один чёрный ящик, проверяющий другой. Контроль должен существовать и за пределами моделей.
Что это означает на практике:
• Права задаёт система. Модель не определяет сама, какие ресурсы ей доступны.
• Действия оставляют проверяемый след. Логи должны быть защищены от изменения агентом.
• Аудит независим. Агент не должен одновременно действовать и контролировать доказательства корректности своих действий.
• Есть аварийная остановка. Уполномоченный человек может прервать работу посреди задачи.
• Тестируются и провалы: атаки, ошибки, пограничные случаи и изменения окружения.
https://x.com/satyanadella/status/2108931348857827686
🔥31👍18👏18😁14💯14❤13🤔13🎉13
🦀 Альтернатива Word на Rust, которой могут управлять ИИ-агенты
WordCraft повторяет знакомый интерфейс Word: лента инструментов, стили, таблицы, комментарии и отслеживание изменений. Читает и сохраняет
Работает на Windows, macOS, Linux и BSD, а через WebAssembly запускается в браузере. Десктопный интерфейс построен на egui, без Electron. Лицензия: MIT или Apache 2.0.
Внутри: 422 команды доступны через интерфейс, CLI и MCP. Агент может менять документ, проверять его структуру, рендерить страницы и сохранять результат. Это даёт возможность автоматизировать работу с документами через явные команды.
Пока альфа: совместимость со сложными
https://github.com/storytold/wordcraft
WordCraft повторяет знакомый интерфейс Word: лента инструментов, стили, таблицы, комментарии и отслеживание изменений. Читает и сохраняет
.docx, экспортирует PDF.Работает на Windows, macOS, Linux и BSD, а через WebAssembly запускается в браузере. Десктопный интерфейс построен на egui, без Electron. Лицензия: MIT или Apache 2.0.
Внутри: 422 команды доступны через интерфейс, CLI и MCP. Агент может менять документ, проверять его структуру, рендерить страницы и сохранять результат. Это даёт возможность автоматизировать работу с документами через явные команды.
Пока альфа: совместимость со сложными
.docx, диаграммами и SmartArt ещё требует доработки. Но для экспериментов с документной автоматизацией проект уже любопытный.https://github.com/storytold/wordcraft
❤34👍25🔥23😁16👏12💯11🎉8🤔7
Anthropic втихую арендует мощности у бывшего биткоин-майнера IREN, а инференс может приносить ей до 85% маржи
По данным The Information, Anthropic подписала многолетний облачный контракт с IREN, о котором раньше не объявляли. Компания начинала с майнинга биткоина и теперь продаёт GPU-мощности под ИИ. В августе IREN раскрыла, что у неё появился безымянный клиент из числа frontier-лабораторий. Теперь известно, что один из таких клиентов это Anthropic.
The Information оценила дата-центр Anthropic в Луизиане на 245 МВт: при полной загрузке под инференс он может давать около $1,3 млрд выручки в месяц.
Аренда чипов обходится примерно в $200 млн в месяц, так что валовая маржа на инференсе выходит около 85%. Расходы на обучение моделей и всё остальное в этот расчёт не входят.
.
Источник: The Information
По данным The Information, Anthropic подписала многолетний облачный контракт с IREN, о котором раньше не объявляли. Компания начинала с майнинга биткоина и теперь продаёт GPU-мощности под ИИ. В августе IREN раскрыла, что у неё появился безымянный клиент из числа frontier-лабораторий. Теперь известно, что один из таких клиентов это Anthropic.
The Information оценила дата-центр Anthropic в Луизиане на 245 МВт: при полной загрузке под инференс он может давать около $1,3 млрд выручки в месяц.
Аренда чипов обходится примерно в $200 млн в месяц, так что валовая маржа на инференсе выходит около 85%. Расходы на обучение моделей и всё остальное в этот расчёт не входят.
.
Источник: The Information
🔥35❤29👏23💯23👍22😁22🤔21🎉21🤣1
⚡ Можно купить тысячи GPU, но дата-центру нужны стабильное питание и подключение к сети. Строительство электростанций, подстанций и линий передачи становится одним из главных ограничений роста.
Китай строит 38 ядерных реакторов общей мощностью около 43 ГВт, по данным World Nuclear Association. Это крупнейшая программа строительства АЭС в мире.
По оценке МЭА, потребление электричества дата-центрами для ИИ выросло на 50% за 2025 год. При этом нехватка сетевых мощностей тормозит подключение новых потребителей.
Следующий этап гонки ИИ будут определять и чипы, и способность быстро обеспечить их энергией. Масштаб китайского строительства даёт стране серьёзное преимущество.
https://x.com/Machinelearrn/status/2109585357226332353
Китай строит 38 ядерных реакторов общей мощностью около 43 ГВт, по данным World Nuclear Association. Это крупнейшая программа строительства АЭС в мире.
По оценке МЭА, потребление электричества дата-центрами для ИИ выросло на 50% за 2025 год. При этом нехватка сетевых мощностей тормозит подключение новых потребителей.
Следующий этап гонки ИИ будут определять и чипы, и способность быстро обеспечить их энергией. Масштаб китайского строительства даёт стране серьёзное преимущество.
https://x.com/Machinelearrn/status/2109585357226332353
👍25🔥17😁12❤9👏7🤔7💯4🎉3
📱 Мультимодальная модель на 35 млрд параметров работает на iPhone. Как?
OpenBMB представила MiniCPM-V 4.7: старшую MoE-модель 35B-A3B и компактную версию 1B для локальной работы с изображениями и видео.
Главная технология: LES, Lookahead Expert Scheduling. Система заранее предсказывает, какие эксперты понадобятся следующему слою, и подгружает их веса, совмещая загрузку с вычислениями.
Прогноз управляет загрузкой, а не ответом модели. Если нужного эксперта не предсказали, его всё равно загружают и используют. Исходная маршрутизация сохраняется.
По замерам команды, оптимизированный запуск даёт 13+ токенов/с на iPhone 17 Pro Max. Помимо LES используются послойная квантизация и спекулятивная генерация DSpark.
Нюанс с «3 ГБ памяти»: это не означает, что все 35 млрд параметров помещаются в RAM. Часть весов остаётся в накопителе и загружается по необходимости.
Ещё добавили сжатие визуальных токенов 4×/16× и Self-Replay Fine-Tuning для адаптации с меньшим забыванием прежних навыков. Старшая модель доступна под Apache 2.0.
https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V
https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B
OpenBMB представила MiniCPM-V 4.7: старшую MoE-модель 35B-A3B и компактную версию 1B для локальной работы с изображениями и видео.
Главная технология: LES, Lookahead Expert Scheduling. Система заранее предсказывает, какие эксперты понадобятся следующему слою, и подгружает их веса, совмещая загрузку с вычислениями.
Прогноз управляет загрузкой, а не ответом модели. Если нужного эксперта не предсказали, его всё равно загружают и используют. Исходная маршрутизация сохраняется.
По замерам команды, оптимизированный запуск даёт 13+ токенов/с на iPhone 17 Pro Max. Помимо LES используются послойная квантизация и спекулятивная генерация DSpark.
Нюанс с «3 ГБ памяти»: это не означает, что все 35 млрд параметров помещаются в RAM. Часть весов остаётся в накопителе и загружается по необходимости.
Ещё добавили сжатие визуальных токенов 4×/16× и Self-Replay Fine-Tuning для адаптации с меньшим забыванием прежних навыков. Старшая модель доступна под Apache 2.0.
https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V
https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B
❤15🔥12👍10💯7😁6👏4🎉1
🛡 Anthropic усложнила копирование Claude через его ответы
По оценке компании, новая защита сократила объём извлекаемых рассуждений на 90–99% на её платформе.
Такие данные используют для дистилляции: сильная модель решает задачи, а другую обучают на её примерах. Особенно ценны подробные рассуждения, показывающие, как получен ответ.
Что изменили:
• Ограничили перенос рассуждений между аккаунтами и моделями.
• Внедрили двухступенчатый классификатор попыток извлечения.
• Усилили лимиты и блокировки для подозрительных аккаунтов.
Почему это работает? В эксперименте модель, обученная на полных рассуждениях Claude, набрала 80,4% на SWE-bench Verified. На сокращённых версиях результат упал до 71,8%.
Есть и цена для обычных пользователей: некоторым пришлось обновить интеграции, возможны ошибочные блокировки, а за определённые заблокированные запросы теперь тоже взимается плата.
Anthropic признаёт: пока неизвестно, насколько долго защита сохранит эффективность.
https://www.anthropic.com/research/distillation-defenses
По оценке компании, новая защита сократила объём извлекаемых рассуждений на 90–99% на её платформе.
Такие данные используют для дистилляции: сильная модель решает задачи, а другую обучают на её примерах. Особенно ценны подробные рассуждения, показывающие, как получен ответ.
Что изменили:
• Ограничили перенос рассуждений между аккаунтами и моделями.
• Внедрили двухступенчатый классификатор попыток извлечения.
• Усилили лимиты и блокировки для подозрительных аккаунтов.
Почему это работает? В эксперименте модель, обученная на полных рассуждениях Claude, набрала 80,4% на SWE-bench Verified. На сокращённых версиях результат упал до 71,8%.
Есть и цена для обычных пользователей: некоторым пришлось обновить интеграции, возможны ошибочные блокировки, а за определённые заблокированные запросы теперь тоже взимается плата.
Anthropic признаёт: пока неизвестно, насколько долго защита сохранит эффективность.
https://www.anthropic.com/research/distillation-defenses
👍7🔥7🎉5💯5❤3👏3😁2🤔2😢1🥴1🤣1
ИИ-агент отвечает настолько точно, насколько готовы ваши данные. Как понять, что они готовы?
Разберёмся 23 октября в Москве на Fine Day 2026, офлайн-конференции о переходе от self-service BI к AI-native аналитике.
💡 В программе:
• дискуссия с руководителями аналитики ПИК, ДИКСИ, СИБУР и АвтоВАЗ: что нужно данным и командам для работы с ИИ
• миграция с Qlik и Power BI на FineBI, в том числе с помощью ИИ-агентов
• BI-система vs LLM: какие задачи кому отдавать, опыт Мосбиржи
демо FineBI 7.0 и ИИ-агентов Dora, можно принести свой сценарий
Участие бесплатное. После регистрации получите чек-лист «Готовы ли ваши данные к ИИ-агенту?» из 25 вопросов.
👉 Регистрация: https://clck.ru/3WRtdB
Реклама. ООО «ГлоуБайт Аналитические Решения». ИНН 9729274905. erid: 2RanynYbiiP
Разберёмся 23 октября в Москве на Fine Day 2026, офлайн-конференции о переходе от self-service BI к AI-native аналитике.
💡 В программе:
• дискуссия с руководителями аналитики ПИК, ДИКСИ, СИБУР и АвтоВАЗ: что нужно данным и командам для работы с ИИ
• миграция с Qlik и Power BI на FineBI, в том числе с помощью ИИ-агентов
• BI-система vs LLM: какие задачи кому отдавать, опыт Мосбиржи
демо FineBI 7.0 и ИИ-агентов Dora, можно принести свой сценарий
Участие бесплатное. После регистрации получите чек-лист «Готовы ли ваши данные к ИИ-агенту?» из 25 вопросов.
👉 Регистрация: https://clck.ru/3WRtdB
Реклама. ООО «ГлоуБайт Аналитические Решения». ИНН 9729274905. erid: 2RanynYbiiP
❤2🎉1🤣1