Анализ данных (Data analysis)
45.2K subscribers
2.12K photos
232 videos
1 file
1.91K links
Data science, наука о данных.

@haarrp - админ

@itchannels_telegram - 🔥 главное в ит

@ai_machinelearning_big_data - ML

@machinelearning_interview - вопросы с собесдований по Ml

РКН: clck.ru/3FmyAp
Download Telegram
Forwarded from Machinelearning
📄 ML NEWS

🤖 Microsoft Research только что опубликовали новую версию AutoGen - суперпопулярного фреймворка для работы с агентами с открытым исходным кодом

AutoGen v0.4 это переработанный фреймворк, в котором значительно улучшена масштабируемость, добавлена модульность и новая система отладки процессов agentic AI за счет внедрения асинхронной архитектуры, управляемой событиями.
Github

🖥 Google представил архитектуру Titans, которая возможно станет очень важным элементом развития больших языковых моделей (LLM) в 2025 году.

Архитектура состоит из 3х типов памяти:
- Краткосрочная память – для оперативной обработки данных.
- Долгосрочная память – для всей сохранения значимой информации.
- Постоянная память – для фиксации важной информации.
По заявлениям разработчиков Titans может эффективно обрабатывать контекст превышающим 2 миллионов токенов.
Подробнее

🖥 ChatGPT теперь таск-менеджер:
ИИ теперь способен инициировать диалог благодаря новой функции Tasks. Ранее он только отвечал на запросы, а теперь способен самостоятельно выполнять задачи.

Tasks позволяют пользователям давать ChatGPT задачи с указанием времени выполнения.
Подробнее

📱 DeepSeek V3 вышел на айфонах
Приложение доступно AppStore бесплатно и работает очень быстро
Скачать можно здесь.

⚡️ Выпущена новая открытая модель Omni!
MiniCPM-o 2.6 - это новая мультимодальная модель с 8B параметрами, работающая на edge девайсах.
- 8B параметров (SigLip-400M + Whisper-300M + ChatTTS-200M + Qwen2.5-7B)
- Превосходит GPT-4V в vision задачах с 70. 2 баллами на OpenCompass
- Лучшие в своем классе возможности двуязычной речи с разговором в реальном времени и клонированием голоса
Model

👩‍💻 Stable point-aware 3D от Stability AI

Свежий инструмент с открытым исходным кодом, который отлично справляется с созданием 3D объектов по одному изображению.
Github

@ai_machinelearning_big_data


#news #ml #digest #Stability #chatgpt #google #microsoft #deepSeek #MiniCPM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
🌟 Google только что выпустили новую модель Gemini 2.0 Flash Thinking

Контекст с 1 миллионом токенов (5-х больше, чем o1 Pro)

#1 на арене чат-ботов
👑

Модель показала наивысший результат, обогнав Gemini-Exp-1206

+ 17 очков прироста по сравнению с предыдущей контрольной точкой 1219

- №1 по всем направлениям (генерации кода), за исключением управления стилем.

• AIME: 73.3%
• GPQA: 74.2%
• MMMU: 75.4%

Модель доступна в ai-gradio

pip install --upgrade "ai-gradio[gemini]"

Они так же выпустили Gemini2.0 Pro.

https://aistudio.google.com/prompts/new_chat?model=gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21

#google #gemini
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
А вот и Gemini 2.5 Pro Experimental — самая интеллектуальная модель Google

Теперь это лучшая не ризонинг модель, которая опередила на бенчмарках Sonnet 3.5.

Без оптимизаций Gemini 2.5 Pro Experimental лидирует в таких математических и научных бнчмарках GPQA и AIME 2025.

Кроме того, модель набрала 18,8 % баллов на последнем экзамене человечества.

💡Это экспериментальный релиз демонстрирует передовые результаты во многих бенчмарках и прекрасно справляется со сложными задачами и предоставлять более точные ответы.

https://blog.google/technology/google-deepmind/gemini-model-thinking-updates-march-2025/#gemini-2-5-pro

#google #Gemini
🤖 Google запускает A2A — новый протокол общения между ИИ-агентами

Google представил Agent2Agent (A2A) — открытый стандарт для обмена задачами между ИИ-агентами в разных сервисах и компаниях.
Это что-то вроде MCP, но с упором на безопасность, мультимодальность и совместимость с корпоративной инфраструктурой.

🔑 Главное:
A2A — task-first: агенты обмениваются не сообщениями, а задачами с жизненным циклом (create, update, cancel, complete).
Автоопределение возможностей: каждый агент публикует JSON-«визитку» с описанием своих способностей (capability discovery).
HTTP, SSE, JSON-RPC — всё работает на веб-стеке, легко встраивается в существующие API.
Поддержка текста, аудио и видео — мультимодальность встроена по умолчанию.
Security-first: в отличие от ранних протоколов (как MCP), здесь продумана авторизация и защита данных.

В теории — это мощный инструмент для автоматизации бизнес-процессов.

На практике — уже критикуют за перегруз и неясные перспективы. Но с ресурсами Google — у проекта есть шанс стать отраслевым стандартом.

📌 Отличие между MCP и A2A:
🧠 MCP (Multi-Agent Communication Protocol) — это:
➡️ Протокол, придуманный, чтобы LLM-агенты могли "болтать" друг с другом.
💬 Основан на сообщениях — один агент пишет другому что-то вроде чата, и тот отвечает.
⚙️ Подходит для простых сценариев: «Скажи это», «Спроси у другого», «Придумай план».

Но:
– Без жёсткой структуры
– Нет встроенной безопасности
– Не поддерживает длинные сложные процессы (например, запланировать и потом отчитаться)
– Не заточен под задачи типа "запусти и следи"

🧠 A2A (Agent2Agent) — это:
➡️ Google-версия MCP, но с упором на бизнес и инфраструктуру.
📦 Вместо чатов — структурированные задачи, у которых есть статусы: created, accepted, completed, failed, cancelled.
📛 Поддерживает авторизацию, описание возможностей агента, обратную связь, долгие процессы, аудио и видео.

Проще говоря:
– MCP — это «чат между ИИ»
– A2A — это «Jira для агентов» — задачи, статусы, ролевая модель, безопасность.

google.github.io/A2A

#Google #A2A #agents #AI #protocols #interop #infrastructure