🔥 Новая эра ИИ уже здесь!

Наш амбассадор Руслан Dev подготовил обзор на одну из самых мощных моделей современности — Grok 3 Beta от xAI Илона Маска.

Читайте статью и узнайте:

⚡️ Как суперкомпьютер с 200 000 GPU сделал Grok 3 лидером в решении сложных задач.
🧠 Почему Grok 3 обходит GPT-4o и Claude 3.5 в математике, программировании и научных исследованиях.
🎮 Как модель создаёт игры на лету и справляется с рассуждениями нового уровня благодаря обучению на гигантском GPU-кластере.
🌐 Какие новые возможности получат подписчики и как бизнес уже автоматизирует процессы с помощью Grok 3.

🚀 Погрузитесь в будущее ИИ — читайте статью на DTF и на Нabr, а также делитесь впечатлениями в комментариях!

📰 В мире искусственного интеллекта происходят значительные события!

1. DeepSeek предупреждает о распространении ложной информации
7 февраля 2025 года китайская компания DeepSeek сообщила о появлении поддельных аккаунтов и ложной информации, связанных с их деятельностью. Компания призывает пользователей обращаться только к официальным ресурсам для получения достоверной информации.

2. Китайский бизнес активно внедряет разработки DeepSeek
Китайские компании, включая автопроизводителей, финансовые организации и телекоммуникационные корпорации, массово интегрируют новейшие разработки DeepSeek в свои процессы. Эксперты отмечают беспрецедентный интерес к модели DSR-1, что способствует повышению производительности и развитию искусственного интеллекта в стране.

3. Создание Альянса БРИКС по развитию искусственного интеллекта
В декабре 2024 года Российский фонд прямых инвестиций объявил о создании Альянса БРИКС по развитию искусственного интеллекта. Инициатива объединяет компании из России, Бразилии, Индии, Китая, Ирана и ОАЭ, направлена на координацию усилий в области ИИ и поддержку существующих проектов.

Будущее за искусственным интеллектом! Разворачивайте собственные модели ИИ на платформе immers.cloud.

Создаем свой Chain-of-Thoughts датасет с DeepSeek R1

Этот текст — краткая практическая рекомендация для разработчиков, которые хотят использовать открытую модель рассуждений DeepSeek R1 для генерации собственного синтетического датасета. Такой датасет позволит выполнить Chain-of-Thoughts файнтюнинг на весах любой базовой модели и, в конечном счете, создать собственную LRM, подобную DeepSeek.

1️⃣ Подготовка сервиса для генерации данных
Для начала необходимо развернуть сервис для генерации синтетических данных путем инференса модели DeepSeek. Уже есть готовые решения, например, synthetic-data-generator.

По умолчанию это приложение использует Llama-3.1-8B-Instruct, но если вам нужен DeepSeek, то:

— Разверните код генератора на GPU-сервере (это вы можете сделать на нашей платформе immers.cloud)
— В конфигурации замените переменную MODEL_COMPLETION на DeepSeek

2️⃣ Выбор модели
Выбор модели зависит от бюджета:

— Оптимальный вариант: развернуть дистиллированную версию, например, deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — это более бюджетное решение
— Альтернативный вариант: развернуть веса DeepSeek R1 (как я показывал в недавнем видео) — это даст наилучшее качество

3️⃣ Настройка генерации данных
После развертывания сервиса можно задать системный промпт, который определит домен вашего датасета.
Например:

Ты — помощник для решения технических задач из области программирования и математики.

Затем настройте ключевые параметры:
— Количество строк в датасете
— Число пар вопрос-ответ в каждом диалоге

Зачем это нужно?
Этот генератор — мощный инструмент для быстрого создания наборов данных, который облегчает рутину ML-разработчиков.

📢 В следующем посте разберем, как файнтюнить веса на синтетическом CoT-датасете!

@ruslandevlive — мысли о современных AI/ML-технологиях

🔎 Что такое Grok 3 DeepSearch и почему это важный шаг в развитии ИИ?

Grok 3 DeepSearch — это агент на базе модели Grok 3 от xAI, который автономно проводит углублённые исследования и извлекает информацию из различных онлайн-источников для ответов на сложные вопросы. В отличие от стандартных поисковиков, он не только находит данные, но и анализирует их, объясняя ход своих рассуждений.

Используя комбинацию Chain-of-Thoughts и RAG, Grok 3 может получать актуальную информацию в реальном времени, включая свежие новости и посты в X. Это даёт ему преимущество перед традиционными оффлайн-моделями.

Для работы таких интеллектуальных агентов требуется мощная инфраструктура с высокой скоростью генерации токенов.

Платформа immers.cloud обеспечивает это, предоставляя доступ к передовым видеокартам и отказоустойчивым серверам, что делает возможной обработку данных в RAG-пайплайне в реальном времени.

@ruslandevlive — мысли о современных AI/ML-технологиях

🚀 Встречайте обновленные образы Blender и Render в immers.cloud! Теперь еще удобнее и стабильнее:

Изменения:
🔹 Обновления Windows
Обновления за Март 2025 года привносят больше стабильности системы и вносят исправления безопасности.
🔹 Обновление Blender 4.3 -> 4.3.2
Добавлены обновления Blender с различными исправлениями: более быстрое сохранение проектов и корректная работа вьюпорта.
🔹 Добавлена программа просмотра изображений irfanView с плагинами
Теперь вы можете предпросматривать результаты вашего рендера в большем числе форматов, с более высокой точностью и скоростью отображения.

💡 Разверните образ и работайте без ограничений!

Проверьте обновления здесь:
👉 Blender (RU)
👉 Blender (EN)
👉 Full Render Pack (RU)
👉 Full Render Pack (EN)

Попробуйте и оцените новые возможности! 🎬

🧑‍💻 Правильная UV-развертка — ключ к качественным текстурам и безошибочному рендеру!

В статье нашего амбассадора Дани Грызлова вы узнаете, как избежать распространенных ошибок в процессе мэппинга и ускорить свою работу с помощью полезных аддонов. Не упустите шанс улучшить свои навыки в Blender и прокачать текстурирование!

👉 Читать статью: Как правильно делать UV-развертку и избежать ошибок в Blender

Как выбрать оптимальную инфраструктуру для агентских AI-систем: облако или выделенные кластеры?

Агентские AI-системы требуют мощной и надежной инфраструктуры, чтобы обеспечить бесперебойную работу и эффективное масштабирование.

В новой статье наш амбассадор Ruslan Dev делится своим опытом развертывания таких систем как в облаке, так и на выделенных кластерах, а также анализирует операционные расходы и сложности, с которыми сталкиваются разработчики.

Присоединяйтесь к обсуждению в комментариях и делитесь своим опытом с агентскими AI-системами!

📌 Читайте статью по ссылкам: DTF | VC | Habr