Google научила обычные смарт-часы выявлять признаки гипертонии без измерения давления
Google Research представила ИИ-систему AI-PPG-ACC-HTN, которая определяет вероятность повышенного артериального давления по данным стандартных датчиков умных часов. Исследование опубликовано в Nature.
Модель использует два сигнала: PPG, оптические измерения пульсовой волны, и акселерометр, который улавливает микровибрации запястья, связанные с работой сердца.
Нейросеть обучали на 492 347 часах записей от 2109 участников. Затем проверили на 196 добровольцах, сравнивая результаты с суточным мониторингом давления.
Результаты:
90% специфичности и 65,8% чувствительности при первичном выявлении гипертонии.
90,9% специфичности и 78,4% чувствительности при подтверждающей проверке у участников с ранее выявленным повышенным давлением.
Интересна сама архитектура: одномерная CNN извлекает признаки из 15-секундных фрагментов сигналов, затем эмбеддинги усредняются за несколько дней и передаются в логистическую регрессию.
Модель не пытается предсказать точные значения 120/80. Она анализирует долговременные физиологические изменения, характерные для гипертонии.
Пока это исследовательская технология. Она не заменяет тонометр и медицинскую диагностику, но потенциально позволит обнаруживать повышенный риск с помощью часов, которые человек уже носит каждый день.
Исследование: https://research.google/blog/detecting-signs-of-hypertension-using-wearable-sensors/
Google Research представила ИИ-систему AI-PPG-ACC-HTN, которая определяет вероятность повышенного артериального давления по данным стандартных датчиков умных часов. Исследование опубликовано в Nature.
Модель использует два сигнала: PPG, оптические измерения пульсовой волны, и акселерометр, который улавливает микровибрации запястья, связанные с работой сердца.
Нейросеть обучали на 492 347 часах записей от 2109 участников. Затем проверили на 196 добровольцах, сравнивая результаты с суточным мониторингом давления.
Результаты:
90% специфичности и 65,8% чувствительности при первичном выявлении гипертонии.
90,9% специфичности и 78,4% чувствительности при подтверждающей проверке у участников с ранее выявленным повышенным давлением.
Интересна сама архитектура: одномерная CNN извлекает признаки из 15-секундных фрагментов сигналов, затем эмбеддинги усредняются за несколько дней и передаются в логистическую регрессию.
Модель не пытается предсказать точные значения 120/80. Она анализирует долговременные физиологические изменения, характерные для гипертонии.
Пока это исследовательская технология. Она не заменяет тонометр и медицинскую диагностику, но потенциально позволит обнаруживать повышенный риск с помощью часов, которые человек уже носит каждый день.
Исследование: https://research.google/blog/detecting-signs-of-hypertension-using-wearable-sensors/
👍17❤8🔥5
Кэт Ву, отвечавшая за развитие Claude Code и покинувшая Anthropic 4 ноября, переходит в OpenAI, где возглавит продуктовое управление направлением Core Products.
Глава разработки ChatGPT и Codex Тибо Сотьё уже публично поприветствовал новую коллегу фразой «CatGPT».
На новом месте Кэтрин планирует сосредоточиться на создании агентов, способных полностью забирать на себя рутинную работу, сохраняя при этом за разработчиками итоговый контроль.
Переход руководителей разного уровня между конкурентами подчеркивает продолжающуюся борьбу за кадры между ИИ-лабораториями - вместе с Катрин из Anthropic в стан OpenAI также ушёл менеджер по развитию Остин Лау.
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤19🤔9👍4🔥4
💀️️️️️️ Tencent не обещает открыть исходный код своей лучшей ИИ-модели
На Future Science Prize 2026 главного научного сотрудника Tencent по ИИ спросили: если Hunyuan станет лучшей ИИ-моделью в мире, продолжит ли компания публиковать её в открытом доступе?
Прямого «да» не последовало.
Вместо этого он объяснил, почему лаборатории вообще открывают свои модели. Пока модель не занимает лидирующих позиций, открытый доступ помогает привлечь разработчиков, расширить экосистему и ускорить развитие технологий за счёт обмена знаниями.
Но по мере роста возможностей моделей ситуация меняется.
Он отдельно выделил риски в кибербезопасности и биологии. Современные модели могут получить опасные возможности даже без специального обучения атакующим действиям.
Например, развитие навыков программирования и логического рассуждения само по себе способно дать модели инструменты для поиска уязвимостей и проведения кибератак.
На Future Science Prize 2026 главного научного сотрудника Tencent по ИИ спросили: если Hunyuan станет лучшей ИИ-моделью в мире, продолжит ли компания публиковать её в открытом доступе?
Прямого «да» не последовало.
Вместо этого он объяснил, почему лаборатории вообще открывают свои модели. Пока модель не занимает лидирующих позиций, открытый доступ помогает привлечь разработчиков, расширить экосистему и ускорить развитие технологий за счёт обмена знаниями.
Но по мере роста возможностей моделей ситуация меняется.
Он отдельно выделил риски в кибербезопасности и биологии. Современные модели могут получить опасные возможности даже без специального обучения атакующим действиям.
Например, развитие навыков программирования и логического рассуждения само по себе способно дать модели инструменты для поиска уязвимостей и проведения кибератак.
🤣18🔥9❤5🤨3😢2👍1🍌1
Китайская разведка могла использовать близкую знакомую главы NVIDIA, чтобы шпионить за ним. Bloomberg и NYT раскрыли детали
По данным The New York Times, американская разведка считает, что китайская исполнительница Alice Huang (Huang Le), руководитель компании Megaspeed, была завербована Министерством государственной безопасности Китая.
Её задачей якобы было собирать информацию о Дженсене Хуанге, главе NVIDIA, и потенциально влиять на решения компании относительно поставок передовых AI-чипов в Китай.
История приобретает ещё больший масштаб из-за бизнеса Megaspeed:
- В 2024-2026 годах связанные с компанией структуры закупили оборудование NVIDIA на миллиарды долларов.
- Компания арендует вычислительные мощности дата-центров в Юго-Восточной Азии Alibaba.
- Американские власти подозревают, что через подобные схемы передовые ускорители могли попадать в Китай в обход экспортных ограничений.
По данным NYT, информация о предполагаемой операции содержалась в разведывательной записке, распространённой среди высокопоставленных чиновников администрации Трампа.
NVIDIA заявляет, что взаимодействие Дженсена Хуанга с Alice Huang было обычным общением с клиентом. Компания утверждает, что не передавала ей конфиденциальную информацию. Китай отвергает обвинения.
Теперь совет директоров NVIDIA начал независимое расследование, а три комитета Палаты представителей США запросили закрытый брифинг с Дженсеном Хуангом.
Источники: The New York Times, TechCrunch.
По данным The New York Times, американская разведка считает, что китайская исполнительница Alice Huang (Huang Le), руководитель компании Megaspeed, была завербована Министерством государственной безопасности Китая.
Её задачей якобы было собирать информацию о Дженсене Хуанге, главе NVIDIA, и потенциально влиять на решения компании относительно поставок передовых AI-чипов в Китай.
История приобретает ещё больший масштаб из-за бизнеса Megaspeed:
- В 2024-2026 годах связанные с компанией структуры закупили оборудование NVIDIA на миллиарды долларов.
- Компания арендует вычислительные мощности дата-центров в Юго-Восточной Азии Alibaba.
- Американские власти подозревают, что через подобные схемы передовые ускорители могли попадать в Китай в обход экспортных ограничений.
По данным NYT, информация о предполагаемой операции содержалась в разведывательной записке, распространённой среди высокопоставленных чиновников администрации Трампа.
NVIDIA заявляет, что взаимодействие Дженсена Хуанга с Alice Huang было обычным общением с клиентом. Компания утверждает, что не передавала ей конфиденциальную информацию. Китай отвергает обвинения.
Теперь совет директоров NVIDIA начал независимое расследование, а три комитета Палаты представителей США запросили закрытый брифинг с Дженсеном Хуангом.
Источники: The New York Times, TechCrunch.
🤣17❤13👍3🔥2👌1
Агрегатор моделей открыл доступ для бесплатного тестирования стелс-модели под названием Crouton Alpha.
Она предлагает контекстное окно на 1 млн токенов, мультимодальность с поддержкой текста, изображений, аудио и видео, поддерживает сложные рассуждения и вызов внешних инструментов.
В Х сообщество предполагает, что это неанонсированная модель из семейства Muse.
Гипотеза строится на технических совпадениях- региональные ограничения и базовые параметры инференса Crouton Alpha практически идентичны настройкам API моделей Muse.
Главной уликой стал бенчмарк с редким японским словом - анонимная новинка допустила в ответе ту же специфическую ошибку, что и модели линейки Muse, тогда как 93 другие популярные LLM обработали этот промпт иначе.
Единственный факт, ставящий теорию под сомнение, заключается в том, что поведение алгоритмов токенизации Crouton Alpha не совпадает с существующими версиями Muse, поэтому истинное происхождение модели пока остается нераскрытым.
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤17👍5🔥5
Анализ данных (Data analysis)
Китайская разведка могла использовать близкую знакомую главы NVIDIA, чтобы шпионить за ним. Bloomberg и NYT раскрыли детали По данным The New York Times, американская разведка считает, что китайская исполнительница Alice Huang (Huang Le), руководитель компании…
Больше мемов
😁80❤10🔥2🤣1
Иногда очистка данных отнимает больше времени, чем сам анализ. Часть этой работы уже можно доверить LLM, но только если понимать, как всё настроить и проверить результат.
Все подходы покажут на AI Analytics Week — бесплатном онлайн-интенсиве Школы анализа данных Яндекса. С 23 по 27 ноября на реальных кейсах компании разберут, где ИИ-инструменты помогают в повседневной аналитике:
1. Автоматическая очистка данных с LLM
2. RAG-пайплайны и формирование контекста
3. Работа с тепловыми картами
4. Эксперименты с LLM: от расчёта выборки и стратификации до геоаналитики
Занятия — видео в предзаписи на YouTube и VK с возможностью задать вопрос. Интенсив рассчитан на тех, кто уже работает с SQL, Python и базовой статистикой и знает основы ML.
Подать заявку можно до 22 ноября включительно по ссылке.
Все подходы покажут на AI Analytics Week — бесплатном онлайн-интенсиве Школы анализа данных Яндекса. С 23 по 27 ноября на реальных кейсах компании разберут, где ИИ-инструменты помогают в повседневной аналитике:
1. Автоматическая очистка данных с LLM
2. RAG-пайплайны и формирование контекста
3. Работа с тепловыми картами
4. Эксперименты с LLM: от расчёта выборки и стратификации до геоаналитики
Занятия — видео в предзаписи на YouTube и VK с возможностью задать вопрос. Интенсив рассчитан на тех, кто уже работает с SQL, Python и базовой статистикой и знает основы ML.
Подать заявку можно до 22 ноября включительно по ссылке.
👍5❤3🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Модель на 800 млн параметров обошла Qwen 9B и Gemma 4 в генерации Linux-команд
На Hugging Face появился
Что умеет:
Пишешь обычным языком: «Найди все большие файлы в текущей директории».
Модель возвращает одну Bash-команду в структурированном JSON с кратким объяснением.
Она также умеет отказываться от неподходящих запросов (`refuse`) и сообщать о неоднозначных (`unsure`).
Результаты на тесте из 471 задачи:
- dale-0.8B: 79,4%
- Qwen3.5-9B: 62,8%
- Gemma 4 E4B: 62,8%
- Qwen3.5-4B: 54,6%
- Qwen3.5-0.8B: 14,9%
По заявленным автором результатам, небольшая специализированная модель обошла значительно более крупные универсальные модели.
Технические характеристики:
- 0,8 млрд параметров.
- GGUF, квантование Q4_K_M.
- Размер файла: около 529 МБ.
- Запуск на CPU через llama.cpp.
- Медианная задержка: 1,72 секунды на ноутбуке 2020 года.
- Лицензия Apache 2.0.
Модель лежит в основе CLI-инструмента
Модель: https://huggingface.co/manuelgscom/dale-0.8b-GGUF
GitHub: https://github.com/manuelgscom/dale
@data_analysis_ml
На Hugging Face появился
dale-0.8b-GGUF - специализированная модель, которая превращает обычные текстовые запросы в команды Bash для Linux.Что умеет:
Пишешь обычным языком: «Найди все большие файлы в текущей директории».
Модель возвращает одну Bash-команду в структурированном JSON с кратким объяснением.
Она также умеет отказываться от неподходящих запросов (`refuse`) и сообщать о неоднозначных (`unsure`).
Результаты на тесте из 471 задачи:
- dale-0.8B: 79,4%
- Qwen3.5-9B: 62,8%
- Gemma 4 E4B: 62,8%
- Qwen3.5-4B: 54,6%
- Qwen3.5-0.8B: 14,9%
По заявленным автором результатам, небольшая специализированная модель обошла значительно более крупные универсальные модели.
Технические характеристики:
- 0,8 млрд параметров.
- GGUF, квантование Q4_K_M.
- Размер файла: около 529 МБ.
- Запуск на CPU через llama.cpp.
- Медианная задержка: 1,72 секунды на ноутбуке 2020 года.
- Лицензия Apache 2.0.
Модель лежит в основе CLI-инструмента
dale. Он может предлагать команды, запрашивать подтверждение перед выполнением и классифицировать опасные операции.Модель: https://huggingface.co/manuelgscom/dale-0.8b-GGUF
GitHub: https://github.com/manuelgscom/dale
@data_analysis_ml
👍17🔥8❤7😁1
Anthropic готовит политическую кампанию на $30 млн, чтобы сделать ИИ одной из главных тем выборов в США в 2028 году.
Связанная с Anthropic организация Public First Action планирует влиять на президентскую гонку, выборы в Конгресс, губернаторские кампании и выборы генеральных прокуроров и законодателей штатов.
В распоряжении организации и связанных с ней структур сейчас около $30 млн.
Цели на 2027 год:
- Добиться принятия федерального законодательства об ИИ без отмены полномочий штатов вводить собственные правила.
- Поддерживать кандидатов, выступающих за безопасность ИИ.
- Противодействовать политическим кампаниям технологических компаний.
В служебной записке организация также раскритиковала конкурирующий проиндустриальный суперкомитет Leading the Future, назвав его результаты на промежуточных выборах «провалом».
При этом Public First предупредила, что политическое влияние Big Tech в сфере ИИ ещё далеко не закончилось.
В документе прямо говорится о необходимости «противостоять, дискредитировать и в конечном итоге преодолеть» кампанию оппонентов, поддерживаемую технологической индустрией.
Источник: Semafor.
Связанная с Anthropic организация Public First Action планирует влиять на президентскую гонку, выборы в Конгресс, губернаторские кампании и выборы генеральных прокуроров и законодателей штатов.
В распоряжении организации и связанных с ней структур сейчас около $30 млн.
Цели на 2027 год:
- Добиться принятия федерального законодательства об ИИ без отмены полномочий штатов вводить собственные правила.
- Поддерживать кандидатов, выступающих за безопасность ИИ.
- Противодействовать политическим кампаниям технологических компаний.
В служебной записке организация также раскритиковала конкурирующий проиндустриальный суперкомитет Leading the Future, назвав его результаты на промежуточных выборах «провалом».
При этом Public First предупредила, что политическое влияние Big Tech в сфере ИИ ещё далеко не закончилось.
В документе прямо говорится о необходимости «противостоять, дискредитировать и в конечном итоге преодолеть» кампанию оппонентов, поддерживаемую технологической индустрией.
Источник: Semafor.
😐10👍6🔥5❤3🌭3💔1
Forwarded from Machinelearning
Anthropic представила Claude Fable 5.2 и Mythos 5.2: 1000 ИИ-агентов формализовали доказательство теоремы Ферма за 30 часов
Новые модели получили серьёзные улучшения в программировании, математике, научных исследованиях и кибербезопасности.
Что удалось сделать:
- Математика: 1000 агентов формализовали доказательство Великой теоремы Ферма на Lean за 30 часов. Предыдущей исследовательской версии Claude потребовалось 11 дней.
- Физика: Fable 5.2 решила две открытые задачи, связанные с физикой чёрных дыр.
- Электроника: спроектировала три работающих устройства с печатными платами, корпусами и программным обеспечением.
- Программирование: более 90% изменений, попадающих в основной код Anthropic, теперь пишутся Claude при участии людей.
- Кибербезопасность: Mythos 5.2 обнаруживает на 10,2% больше уязвимостей, чем Opus 5.5, по внутреннему тесту Anthropic.
Производительность и цена:
- До 30% быстрее предыдущего поколения.
- $8 за миллион входящих токенов.
- $40 за миллион исходящих токенов.
- Fast Mode: до 2,5 раза быстрее за $16/$80 за миллион токенов.
В чём разница?
Fable 5.2 и Mythos 5.2 используют одну базовую модель, но отличаются защитными механизмами.
Fable доступна широкому кругу пользователей. Mythos предназначена для проверенных организаций, работающих в кибербезопасности и биомедицинских исследованиях.
Claude Fable 5.2 уже доступна через Claude, API, AWS, Google Cloud и Microsoft Azure.
Официальный анонс: https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-2
Новые модели получили серьёзные улучшения в программировании, математике, научных исследованиях и кибербезопасности.
Что удалось сделать:
- Математика: 1000 агентов формализовали доказательство Великой теоремы Ферма на Lean за 30 часов. Предыдущей исследовательской версии Claude потребовалось 11 дней.
- Физика: Fable 5.2 решила две открытые задачи, связанные с физикой чёрных дыр.
- Электроника: спроектировала три работающих устройства с печатными платами, корпусами и программным обеспечением.
- Программирование: более 90% изменений, попадающих в основной код Anthropic, теперь пишутся Claude при участии людей.
- Кибербезопасность: Mythos 5.2 обнаруживает на 10,2% больше уязвимостей, чем Opus 5.5, по внутреннему тесту Anthropic.
Производительность и цена:
- До 30% быстрее предыдущего поколения.
- $8 за миллион входящих токенов.
- $40 за миллион исходящих токенов.
- Fast Mode: до 2,5 раза быстрее за $16/$80 за миллион токенов.
В чём разница?
Fable 5.2 и Mythos 5.2 используют одну базовую модель, но отличаются защитными механизмами.
Fable доступна широкому кругу пользователей. Mythos предназначена для проверенных организаций, работающих в кибербезопасности и биомедицинских исследованиях.
Claude Fable 5.2 уже доступна через Claude, API, AWS, Google Cloud и Microsoft Azure.
Официальный анонс: https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-2
❤15👍7🔥5
Anthropic объяснила, как правильно промптить Claude Fable 5.2. Старые инструкции могут мешать новой модели работать эффективно.
Anthropic опубликовала техническое руководство для разработчиков ИИ-агентов. В нём собраны особенности новой модели и рекомендации по настройке системных промптов.
Самое интересное:
1. Правильно выбирайте уровень reasoning
-
-
-
-
2. Не позволяйте агенту останавливаться раньше времени
Модель иногда завершает работу, перечислив оставшиеся задачи. Anthropic рекомендует явно прописывать в системном промпте требование доводить работу до конца.
3. Дайте модели право улучшать архитектуру
Инструкция
4. Контролируйте субагентов
Избыточная делегация увеличивает расходы. Нужно явно указывать, когда запуск дополнительных агентов оправдан.
5. Следите за системными инструкциями
Накопившиеся ограничения и запреты могут заставлять модель запрашивать лишние подтверждения и избегать обычных действий.
6. Не забывайте про прогресс
Claude может долго выполнять вызовы инструментов без обычных текстовых сообщений. Anthropic рекомендует использовать
Отдельно разобраны миграция с предыдущих моделей, сохранение контекста, обработка отказов и формирование итоговых отчётов.
Руководство: https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/prompting-claude-fable-5-2
Anthropic опубликовала техническое руководство для разработчиков ИИ-агентов. В нём собраны особенности новой модели и рекомендации по настройке системных промптов.
Самое интересное:
1. Правильно выбирайте уровень reasoning
-
low - быстрые задачи и простые агенты.-
medium - повседневная разработка.-
high - сложный код и исследования.-
xhigh и max - наиболее сложные задачи, но с большим расходом токенов.2. Не позволяйте агенту останавливаться раньше времени
Модель иногда завершает работу, перечислив оставшиеся задачи. Anthropic рекомендует явно прописывать в системном промпте требование доводить работу до конца.
3. Дайте модели право улучшать архитектуру
Инструкция
This codebase is yours заметно повышает вероятность объединения дублирующегося кода. В экспериментах Anthropic это происходило примерно в половине случаев против менее 10% без инструкции.4. Контролируйте субагентов
Избыточная делегация увеличивает расходы. Нужно явно указывать, когда запуск дополнительных агентов оправдан.
5. Следите за системными инструкциями
Накопившиеся ограничения и запреты могут заставлять модель запрашивать лишние подтверждения и избегать обычных действий.
6. Не забывайте про прогресс
Claude может долго выполнять вызовы инструментов без обычных текстовых сообщений. Anthropic рекомендует использовать
thinking.display: "updates", чтобы показывать пользователю промежуточный прогресс.Отдельно разобраны миграция с предыдущих моделей, сохранение контекста, обработка отказов и формирование итоговых отчётов.
Руководство: https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/prompting-claude-fable-5-2
Claude Platform Docs
Prompting Claude Fable 5.2
Prompting patterns specific to Claude Fable 5.2 and Claude Mythos 5.2: effort, early stopping, approvals, code ownership, progress updates, subagents, caution that builds up, instructions written for earlier models, final reports, and refusals.
👍19❤7🔥4💔2
Meituan выпустила веса LongCat-2.5: 1,6 трлн параметров и полностью китайские чипы 🔥
Meituan открыла веса новой модели LongCat-2.5.
Основные характеристики:
- 1,6 трлн параметров всего.
- 48 млрд активных параметров (A48B).
- Обучение полностью проведено на китайских отечественных чипах.
- MIT License - открытая лицензия.
Веса уже доступны на Hugging Face:
https://huggingface.co/meituan-longcat
Meituan открыла веса новой модели LongCat-2.5.
Основные характеристики:
- 1,6 трлн параметров всего.
- 48 млрд активных параметров (A48B).
- Обучение полностью проведено на китайских отечественных чипах.
- MIT License - открытая лицензия.
Веса уже доступны на Hugging Face:
https://huggingface.co/meituan-longcat
🔥13❤4🥰2