This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
GigaChat 3.5 Ultra: меньше, быстрее, сильнее
Сегодня Сбер выкатил в open source GigaChat 3.5 Ultra — новую 432B-модель под MIT-лицензией. Это первый в open source гибрид GatedDeltaNet и MLA, доведённый до сотен миллиардов параметров, — с собственным рецептом обучения, который был собран больше чем в 1500 экспериментах. Модель выросла в коде, математике, агентных сценариях и на аренах — и при этом стала на 40% меньше, чем GigaChat 3.1 Ultra.
Что внутри:
• Собственная гибридная архитектура MLA + GatedDeltaNet с уникальной стабилизирующей обвязкой, без которой такой гибрид на этом масштабе просто не обучается;
• Gated Attention — модель может локально приглушать слишком сильный сигнал из attention-слоя;
• GatedNorm — нормализация с явным гейтом для управления масштабом сигнала между признаками. Команда Сбера выкладывает подобную стабилизирующую оптимизацию в опенсорс первыми в мире;
• Примерно в 4 раза меньше KV-кеша на токен, в ту же память помещается в 2,14 раза больше контекста, throughput под нагрузкой +20%;
• Две MTP-головы и ускорение генерации до 2,2 раза;
• FP8 на всех этапах обучения без потери качества относительно bf16 — свои Triton- и CUDA-ядра;
• Новый этап online RL после SFT и DPO.
Результаты:
- GigaChat-3.5-Ultra-Base обходит DeepSeek V3.2 Exp Base и DeepSeek V4 Flash Base в среднем по нашему набору general-, math- и code-бенчмарков (полные таблицы — в статье);
- GigaChat-3.5-Ultra-Instruct сравним с DeepSeek V3.2 по среднему скору, будучи в полтора раза меньше;
- По LLM-судье MiniMax-M2.7 средний win-rate против GigaChat 3.1 Ultra — 75,9%, а против GPT-5 — 68.7%.
Весь стек — данные (свой LLM-парсинг веба, 600+ языков программирования в коде), архитектура, рецепт обучения, инфраструктура — сделан командой Сбера end-to-end. Подробности, включая детали реализации гейтов и рецепт стабилизации, — в статье на Habr.
HuggingFace | GitVerse
Сегодня Сбер выкатил в open source GigaChat 3.5 Ultra — новую 432B-модель под MIT-лицензией. Это первый в open source гибрид GatedDeltaNet и MLA, доведённый до сотен миллиардов параметров, — с собственным рецептом обучения, который был собран больше чем в 1500 экспериментах. Модель выросла в коде, математике, агентных сценариях и на аренах — и при этом стала на 40% меньше, чем GigaChat 3.1 Ultra.
Что внутри:
• Собственная гибридная архитектура MLA + GatedDeltaNet с уникальной стабилизирующей обвязкой, без которой такой гибрид на этом масштабе просто не обучается;
• Gated Attention — модель может локально приглушать слишком сильный сигнал из attention-слоя;
• GatedNorm — нормализация с явным гейтом для управления масштабом сигнала между признаками. Команда Сбера выкладывает подобную стабилизирующую оптимизацию в опенсорс первыми в мире;
• Примерно в 4 раза меньше KV-кеша на токен, в ту же память помещается в 2,14 раза больше контекста, throughput под нагрузкой +20%;
• Две MTP-головы и ускорение генерации до 2,2 раза;
• FP8 на всех этапах обучения без потери качества относительно bf16 — свои Triton- и CUDA-ядра;
• Новый этап online RL после SFT и DPO.
Результаты:
- GigaChat-3.5-Ultra-Base обходит DeepSeek V3.2 Exp Base и DeepSeek V4 Flash Base в среднем по нашему набору general-, math- и code-бенчмарков (полные таблицы — в статье);
- GigaChat-3.5-Ultra-Instruct сравним с DeepSeek V3.2 по среднему скору, будучи в полтора раза меньше;
- По LLM-судье MiniMax-M2.7 средний win-rate против GigaChat 3.1 Ultra — 75,9%, а против GPT-5 — 68.7%.
Весь стек — данные (свой LLM-парсинг веба, 600+ языков программирования в коде), архитектура, рецепт обучения, инфраструктура — сделан командой Сбера end-to-end. Подробности, включая детали реализации гейтов и рецепт стабилизации, — в статье на Habr.
HuggingFace | GitVerse
1😁205❤113🔥78🗿34👏21🤨16🫡13🤔3😍2🏆2❤🔥1
Anthropic нашли внутри Claude внутреннее пространство, где хранятся его мысли
Стартап выпустил одну из самых интересных работ по интерпретируемости за последнее время. Они обнаружили, что в LLM есть отдельный небольшой внутренний набор нейронных активаций, который используется как рабочая память для сложного мышления: так называемый J-space.
Мы часто представляем LLM как огромную мешанину чисел, где знания и рассуждения размазаны по миллиардам параметров. Но похоже, что это не совсем так.
Любопытно, что человеческий мозг работает похожим образом. Есть когнитивная теория, утверждающая, что он состоит из множества специализированных подсистем, которые работают независимо; но иногда какая-то информация попадает в небольшой общий workspace, становится доступной сразу многим областям мозга и может использоваться для рассуждений и принятия решений. И вот именно такой механизм исследователи обнаружили в Claude.
Вот как работает J-space:
— Название происходит от разработанной учеными техники Jacobian Lens. Она позволяет по текущим активациям понимать, какие токены с большей вероятностью появятся в будущем. При этом то, что они появятся – далеко не факт, но это значит, что модель о них думает и держит их в J-space, чтобы использовать в рассуждениях. По сути, это чтение мыслей Claude.
— Если спросить Claude, о чем он думает, то содержимое J-space хорошо совпадает с ответом модели. Другие внутренние представления таким свойством не обладают. А еще модель умеет сознательно менять J-space. Например, если сказать ей «думай о слонах, пока решаешь задачу», то эта концепция появится в J-space. При решении сложной задачи промежуточные шаги тоже появляются именно внутри J-space, даже если их при этом нет в цепочках мыслей.
— Если полностью отключить J-space, то у модели почти исчезают способности, требующие сложного мышления и многошагового рассуждения. Например, она больше не может сочинять стихи.
Самое важное во всем этом то, что J-space можно читать и менять. Anthropic приводят пример: исследователи специально внедряли модели скрытую цель во время обучения и затем наблюдали, как эта цель проявляется в J-space, хотя в ответах напрямую она ни разу не озвучивалась. При этом изменяя активации в J-space, они могли менять дальнейшие решения модели.
Потенциально это путь к тому, чтобы создавать (полностью?) безопасные и контролируемые модели. По крайней мере, сегодня Anthropic уже сделали черный ящик немного более прозрачным.
www.anthropic.com/research/global-workspace
Стартап выпустил одну из самых интересных работ по интерпретируемости за последнее время. Они обнаружили, что в LLM есть отдельный небольшой внутренний набор нейронных активаций, который используется как рабочая память для сложного мышления: так называемый J-space.
Мы часто представляем LLM как огромную мешанину чисел, где знания и рассуждения размазаны по миллиардам параметров. Но похоже, что это не совсем так.
Любопытно, что человеческий мозг работает похожим образом. Есть когнитивная теория, утверждающая, что он состоит из множества специализированных подсистем, которые работают независимо; но иногда какая-то информация попадает в небольшой общий workspace, становится доступной сразу многим областям мозга и может использоваться для рассуждений и принятия решений. И вот именно такой механизм исследователи обнаружили в Claude.
Вот как работает J-space:
— Название происходит от разработанной учеными техники Jacobian Lens. Она позволяет по текущим активациям понимать, какие токены с большей вероятностью появятся в будущем. При этом то, что они появятся – далеко не факт, но это значит, что модель о них думает и держит их в J-space, чтобы использовать в рассуждениях. По сути, это чтение мыслей Claude.
— Если спросить Claude, о чем он думает, то содержимое J-space хорошо совпадает с ответом модели. Другие внутренние представления таким свойством не обладают. А еще модель умеет сознательно менять J-space. Например, если сказать ей «думай о слонах, пока решаешь задачу», то эта концепция появится в J-space. При решении сложной задачи промежуточные шаги тоже появляются именно внутри J-space, даже если их при этом нет в цепочках мыслей.
— Если полностью отключить J-space, то у модели почти исчезают способности, требующие сложного мышления и многошагового рассуждения. Например, она больше не может сочинять стихи.
Самое важное во всем этом то, что J-space можно читать и менять. Anthropic приводят пример: исследователи специально внедряли модели скрытую цель во время обучения и затем наблюдали, как эта цель проявляется в J-space, хотя в ответах напрямую она ни разу не озвучивалась. При этом изменяя активации в J-space, они могли менять дальнейшие решения модели.
Потенциально это путь к тому, чтобы создавать (полностью?) безопасные и контролируемые модели. По крайней мере, сегодня Anthropic уже сделали черный ящик немного более прозрачным.
www.anthropic.com/research/global-workspace
3❤233🔥81👍43🤯14🤔11😁8🗿4👌2🏆2 1
Data Secrets
Anthropic нашли внутри Claude внутреннее пространство, где хранятся его мысли Стартап выпустил одну из самых интересных работ по интерпретируемости за последнее время. Они обнаружили, что в LLM есть отдельный небольшой внутренний набор нейронных активаций…
Смешной пример из исследования: Claude говорят не думать о мосте в Сан-Франциско во время ответа на вопрос, и в ответ на это во внутреннем пространстве мыслей модели сначала появляется слово «мост», а затем «damn» («черт»).
Ближе к человеку, чем кажется
Ближе к человеку, чем кажется
6😁484 45❤21🔥7🍓4👍3🤯3☃2😍1🍾1
Пока ждем GPT-5.6 Sol (должен выйти уже в ближайшие часы), ловите веселые новости из Китая
Их министерство коммерции собирается ограничить доступ иностранцев к фронтирным моделям страны.
В частности, чиновники уже провели встречи с представителями Alibaba, ByteDance и Z.ai и обсудили соответствующие меры. Сообщается, что относится новые правила будут даже к моделям с открытыми весами😭
Кроме того, государство собирается ограничить возможности иностранных инвестиций, а разглашение запатентованных технологий ИИ будут рассматривать как преступление против национальной безопасности.
Больше никаких квенов…
Их министерство коммерции собирается ограничить доступ иностранцев к фронтирным моделям страны.
В частности, чиновники уже провели встречи с представителями Alibaba, ByteDance и Z.ai и обсудили соответствующие меры. Сообщается, что относится новые правила будут даже к моделям с открытыми весами
Кроме того, государство собирается ограничить возможности иностранных инвестиций, а разглашение запатентованных технологий ИИ будут рассматривать как преступление против национальной безопасности.
Больше никаких квенов…
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🤯216 69🤨20👍10😁10❤7🫡7😭6 5🤗2❤🔥1
Оп, Anthropic продлили доступ к Fable по подписке до 12 июля!
Чего только не сделаешь, когда конкуренты выпускают новую модель✨
Чего только не сделаешь, когда конкуренты выпускают новую модель
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1😁266🔥39❤21 14🤯3😎2💯1🫡1
GPT-5.6 выходит завтра – официальный анонс от OpenAI
Все три модели выйдут одновременно. В линейке, напоминаем, будет:
1. Sol, самая крупная и мощная, примерно на уровне Mythos, и при этом дешевле в два раза.
2. Terra, промежуточный вариант. Уровень Opus 4.8.
3. Luna, самый дешевая и быстрая модель.
Тем временем уже сейчас стартап расширяет превью доступ. Так что некоторые счастливчики могут попробовать модели уже сейчас.
Все три модели выйдут одновременно. В линейке, напоминаем, будет:
1. Sol, самая крупная и мощная, примерно на уровне Mythos, и при этом дешевле в два раза.
2. Terra, промежуточный вариант. Уровень Opus 4.8.
3. Luna, самый дешевая и быстрая модель.
Тем временем уже сейчас стартап расширяет превью доступ. Так что некоторые счастливчики могут попробовать модели уже сейчас.
1❤121👍39🔥36🦄6🤯5👏2😁2🤩1🫡1🎄1
Полный I'll be back: "Терминатор 2" возвращают в кинотеатры. Джеймс Кэмерон заявил, что это "послание надежды, в котором хорошие парни побеждают ИИ"
В этом году фильму исполняется 35 лет. Дистрибьюторы конвертнули картину в 4к и 3D, и готовятся снова выпустить ее на экраны 28 августа. Вот что сказал по этому поводу Кэмерон:
Он что-то знает?
В этом году фильму исполняется 35 лет. Дистрибьюторы конвертнули картину в 4к и 3D, и готовятся снова выпустить ее на экраны 28 августа. Вот что сказал по этому поводу Кэмерон:
Я думаю, спустя 35 лет уже можно раскрывать спойлеры, так что СПОЙЛЕР: хорошие парни побеждают искусственный суперинтеллект! И, возможно, это именно тот посыл надежды, который всем нам не помешает этим летом.
Он что-то знает?
😁160❤35🤔14 13🔥6👍4🍓3❤🔥1🤯1🎄1 1
Anthropic бесплатно раздают пол года Claude Max 20x
Стартап запустил программу "Claude for Open Source". Условия относительно простые, и любой, кто так или иначе связан с опенсорсом, может получить в подарок пол года самого мощного тарифа антропиков. Сорвать куш можно, если:
– Вы автор библиотеки или поддерживаете ее: 500+ зависимых репозиториев, 100+ зависимых пакетов или 200 000+ суммарных загрузок в месяц в любом реестре;
– Вы являетесь официальным коммиттером или мейнтейнером крупного проекта (аля CPython, Rust, Kubernetes, Linux и др);
– Вы просто активно контрибьютите: за последний год у вас было 100+ принятых PR в чужие репозитории;
– Вы создаете проекты, в которые контрибьютит сообщество: за последний год в один из ваших репозиториев было принято 20+ PR от уникальных внешних участников;
– Вы поддерживаете критически важную инфраструктуру: один из ваших репозиториев имеет OpenSSF Criticality Score 0.4 или выше.
Если не подходите под критерии, но делаете что-то полезное для сообщества, Anthropic все равно советуют подаваться. Форма для подачи: https://claude.com/contact-sales/claude-for-oss
Стартап запустил программу "Claude for Open Source". Условия относительно простые, и любой, кто так или иначе связан с опенсорсом, может получить в подарок пол года самого мощного тарифа антропиков. Сорвать куш можно, если:
– Вы автор библиотеки или поддерживаете ее: 500+ зависимых репозиториев, 100+ зависимых пакетов или 200 000+ суммарных загрузок в месяц в любом реестре;
– Вы являетесь официальным коммиттером или мейнтейнером крупного проекта (аля CPython, Rust, Kubernetes, Linux и др);
– Вы просто активно контрибьютите: за последний год у вас было 100+ принятых PR в чужие репозитории;
– Вы создаете проекты, в которые контрибьютит сообщество: за последний год в один из ваших репозиториев было принято 20+ PR от уникальных внешних участников;
– Вы поддерживаете критически важную инфраструктуру: один из ваших репозиториев имеет OpenSSF Criticality Score 0.4 или выше.
Если не подходите под критерии, но делаете что-то полезное для сообщества, Anthropic все равно советуют подаваться. Форма для подачи: https://claude.com/contact-sales/claude-for-oss
2 90❤49😁19🔥11🎉2👍1👌1😎1
Релиз пришел откуда не ждали. Это первая модель от xAI (теперь уже SpaceX), ориентированная на кодинг и агентов. Итак:
– По бенчмаркам в целом уровень GPT-5.5 и Opus 4.8, но на SWE Pro пока не дотягивает.
– При этом модель быстрее и дешевле. Цена: 2$/6$ за миллион input/output.
– Также обещают 80 токенов в секунду и экономичный расход токенов: модель тратит примерно в 4 раза меньше токенов на ответ, чем тот же Opus 4.8.
Очень даже неплохо. Модельку можно потестить в Cursor или через API, а также бесплатно в Grok Build: x.ai/cli.
https://x.ai/news/grok-4-5
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍112❤34😁11🔥5🫡3👌2🏆1
Data Secrets
Новый Grok-4.5 уже доступен в нашем API-сервисе DS Lab
Теперь попробовать модель можно без VPN и иностранной карты. Цены: 200р/1М input, 600р/1М output.
Пробуйте: https://dslab.tech/ai/models/llm/grok-4.5
Теперь попробовать модель можно без VPN и иностранной карты. Цены: 200р/1М input, 600р/1М output.
Пробуйте: https://dslab.tech/ai/models/llm/grok-4.5
👍23⚡12❤9😁6🤨1🦄1