Машинное обучение digest
58 subscribers
1.69K photos
224 videos
925 links
Download Telegram
🔥 Text‑to‑FILM становится реальностью!

SkyReels‑V2 - опенсорс генератор видео из текста, который не только соперничает с лучшими закрытыми решениями, но и предлагает уникальное преимущество — теоретически неограниченную длину генераций.

✔️ Что умеет SkyReels V2:

- Story Generation: полный конвейер от генерации текста до последовательного сюжета для видео.
- Image‑to‑Video
- Camera Director: управление виртуальной камерой — смена углов, зум, трекинг.
- Elements‑to‑Video: генерация отдельных объектов или эффектов, которые затем интегрируются в общий видеоряд.

🌟 Режимы инференса: поддерживаются как синхронный (full‑sequence diffusion), так и асинхронный (Diffusion Forcing) режимы для гибкой работы на разных GPU-конфигурациях

На бенчмарках SkyReels V2 лидирует среди открытых моделей на VBench с 83.9%, оставляя позади Wan2.1, HunyuanVideo и OpenSora 2.0.


Попробовать
Github
Technical Report
Hugging Face
ModelScope


#AI #TextToFilm #VideoGeneration #SkyReelsV2 #MachineLearning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥 У OpenAI — свежие апдейты, и они реально крутые:

📌 Больше GPT-доступа для всех:
Теперь o4-mini доступна даже бесплатным пользователям!
А у подписчиков на $20 — обновлённые лимиты:
▪️ 100 сообщений в неделю для GPT-3.5 (o3)
▪️ 100 сообщений в день для GPT-4-mini-high (o4-mini)

📌 Прокачанный генератор изображений:
Теперь он работает не только в ChatGPT —
▪️ Встраивается прямо в Figma и приложения Adobe
▪️ Доступен через API для разработчиков
▪️ Поддерживает мульти-генерацию и выбор качества 🎨

😱 Можно генерить пачку картинок, сразу сравнивать и выбирать лучшие. Это реальный буст для дизайнеров, продакт-тимов и креаторов.
✔️ OpenAI добавила в API модель генерации изображений GPT-Image-1.

OpenAI открыла доступ к GPT-Image-1 через API — ранее она работала только в ChatGPT.
Стоимость генерации тарифицируется по токенам: текст ($5/млн), ввод изображений ($10/млн), вывод ($40/млн). Одно изображение обходится в $0,02–0,19. Например, картинка 1024×1024 в высоком качестве «съест» 4160 токенов. Модель превосходит Midjourney-v7 в точности следования запросам, но имеет ограничения: плохо распознаёт мелкий текст, нелатинские шрифты, медицинские данные.

Изображения можно загружать через URL или Base64 (PNG, JPEG до 20 МБ). Максимальное разрешение — 768×2000 пикселей. API анализирует объекты, цвета, текст, но не подходит для задач с высокой точностью. Для безопасности добавлены фильтры контента и метаданные C2PA. Тестировать модель можно в Playground OpenAI — подробности в гайдах по работе с API.
openai.com

✔️ Kortix AI выпустила Suna — первый в мире опенсорсный ИИ-агент общего назначения.

Suna — открытый ИИ-агент, способный выполнять реальные задачи через чат-интерфейс. В отличие от закрытых коммерческих моделей, Suna работает офлайн, бесплатен и доступен для самостоятельного хостинга.

Suna не просто отвечает на вопросы: он автоматизирует рутину — от парсинга сайтов и генерации отчетов до развертывания веб-приложений. В основе лежит изолированная Docker-среда, React/Next.js для интерфейса и интеграция с LiteLLM, Supabase и Redis. Помимо исходного кода, есть подписка на развернутый у Kortix AI сервис: бесплатно 10 минут в месяц, за 29$ - 4 часа, а за 199\мес - 40 часов работы Suna.
suna.so

✔️ Firefox анонсировал предпросмотр ссылок с локальным ИИ.

Пользователи Firefox теперь могут заглянуть в содержимое ссылки, не открывая ее. Экспериментальная функция в Firefox Labs 138 показывает карточку с заголовком, описанием, временем чтения и тремя ключевыми пунктами, сгенерированными локальной языковой моделью. Все работает через HTTPS-запросы без загрузки страницы или выполнения скриптов — данные парсятся из метатегов Open Graph и Reader View.

Приватность в приоритете: модель SmolLM2-360M (369 МБ) запускается на устройстве через WebAssembly (wllama), избегая передачи данных в облако. Функция пока в тесте: разработчики ждут фидбека об опыте использования от пользователей.
blog.mozilla.org

✔️ xAI добавила 3 новые функции в Grok.

xAI расширила возможности голосового ассистента Grok: Grok Vision, поддержка многоязыкового аудио и поиск в реальном времени в голосовом режиме. Все это уже доступно пользователям iOS, а для Android-устройств две последние опции открыты только с подпиской SuperGrok. Grok Vision, как заявляют разработчики, позволяет ассистенту анализировать экран смартфона и комментировать происходящее «здесь и сейчас» — например, распознавать объекты или текст.
Ebby Amir (xAI) в X (ex-Twitter)

✔️ BMW внедрит ИИ DeepSeek в свои автомобили для Китая .

BMW объявил о партнерстве с DeepSeek для интеграции ИИ-технологий в машины, продаваемые в Китае. Сотрудничество, представленное на Шанхайском автосалоне, направлено на улучшение «Умного персонального ассистента» — система получит новые функции и расширенный доступ к данным.

Интеграция ИИ DeepSeek ускорит переход BMW к «программно-определяемым» автомобилям. Ожидается, что обновления затронут не только ассистента, но и улучшат интерфейсы, а также поддержат более сложные сценарии автономного управления.
bmwblog.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🌟 Kimi-Audio: открытая модель для аудиозадач.

Kimi-Audio — инструктивная модель с 7 млрд. параметров, разработанная командой MoonshotAI, которая объединяет распознавание речи, анализ аудиоконтента и генерацию ответов в реальном времени в единую архитектуру. Модель показала SOTA-результаты на множестве аудиобенчмарков, от распознавания речи до эмоционального анализа.

Архитектура Kimi-Audio — это 3 компонента:

🟢Гибридный токенизатор, который преобразует аудио в дискретные семантические токены (12.5 Гц) через векторное квантование и дополняет их непрерывными акустическими признаками из Whisper.

🟢Модифицированная LLM (на базе Qwen 2.5 7B) с общими слоями для мультимодальных данных и раздельными «головами» для генерации текста и аудио.

🟢Детокенизатор на основе flow matching и BigVGAN. Он превращает токены обратно в звук с задержкой менее секунды благодаря чанковому потоковому декодированию и look-ahead механизму.

Отдельного внимания заслуживает пайплайн обучения, к нему команда разработки подошла ответственно и скрупулезно: 13 млн часов аудио были обработаны через автоматический конвейер, включающий шумоподавление, диаризацию и транскрипцию.

Для повышения качества сегменты объединялись по контексту, а транскрипции дополнялись пунктуацией на основе пауз. После предобучения на задачах ASR и TTS модель прошла этап SFT на 300 тыс. часов данных (развернутые диалоги и аудиочаты).

В тестах ASR Kimi-Audio показала: WER 1.28 на LibriSpeech test-clean против 2.37 у Qwen2.5-Omni. В аудиопонимании она лидирует на ClothoAQA (73.18) и MELD (59.13), а в классификации сцен (CochlScene) показывает 80.99 — на 17 пунктов выше ближайшего соперника. В диалогах модель близка к GPT-4o (3.90 против 4.06 по субъективной оценке).


📌 Лицензирование кода : Apache 2.0 License.

📌 Лицензирование модели: MIT License.


🟡Модель
🟡Техотчет
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #KimiAudio #MoonshotAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🦾 Berkeley Humanoid Lite — открытый человекоподобный робот

Калифорнийский университет Беркли представил проект Humanoid Lite — результат многолетних исследований и экспериментов по созданию простых в производстве человекоподобных роботов.

Платформа полностью придерживается принципов Open Hardware: в ней используются свободно распространяемое ПО, серийные комплектующие, доступные в розничной продаже, а также детали, напечатанные на 3D-принтере.

🌟 100 % open-source под MIT-лицензией: прошивки, схемы, BOM, STL-модели, RL-контроллеры
✔️ Open Hardware: доступные в рознице электро- и мехкомпоненты, детали печатаются на обычном FDM-принтере
➡️ Итоговая стоимость сборки — примерно 5 000 USD
⭐️ Модульная конструкция: легко превращается в квадропода или «кенавроподобного» робота
➡️ Экосистема: Isaac Lab / Isaac Sim / MuJoCo, телеметрия через SteamVR-контроллеры

Что доступно:

- Исходный код робота на C++ и Python
- Модели машинного обучения для контроллера движений
- Чертежи пластиковых деталей
- Полный список комплектующих с ссылками на покупку
- Пошаговый сборочный план
- Симуляционные окружения для тренировки и запуска робота


🌟 Что робот умеет уже сейчас
- локомоция: RL-контроллер приводит в заданную точку
- телеприсутствие: человек управляет манипулятором через VR-контроллеры
- навигация: экспериментальные алгоритмы обхода препятствий
- поддержка мелкой моторики

🔥 Как удалось удешевить:
- пластиковые шестерни, напечатанные на 3D-принтере
- циклоидные редукторы, повышающие надёжность пластика
- использование типовых драйверов и контроллеров без кастомных плат

*Clone → Print → Build → Hack!* 🤓

🔜 Проект
🔜 Код
🔜 Схемы

@ai_machinelearning_big_data


#robots #ai #ml #opensource
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Релиз Qwen 3 от Alibaba

В релиз вошли 2 MoE-модели и 6 Dense models (плотные модели), размером от 0.6B до 235B параметров.

🏆 Флагманская модель Qwen3-235B-A22B демонстрирует конкурентные результаты в задачах Кодина, математики и общих способностей, уверенно соперничая с передовыми моделями, такими как DeepSeek-R1, o1, o3-mini, Grok-3 и Gemini-2.5-Pro.
Небольшая MoE-модель Qwen3-30B-A3B превосходит QwQ-32B, испрльзуя в 10 раз больше параметров.
🔥 Компактная модель Qwen3-4B сопоставима по производительности с Qwen2.5-72B-Instruct.


🔜Blog: https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/
🔜GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen3
🔜Hugging Face: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-67dd247413f0e2e4f653967f
🔜 ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen3-9743180bdc6b48

@ai_machinelearning_big_data

#Qwen
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✔️ Oracle и NVIDIA развернули тысячи GPU Blackwell для ИИ нового поколения.

Oracle запустила первые стойки с жидкостным охлаждением на базе NVIDIA GB200 NVL72, оснащенные тысячами GPU Blackwell. Системы уже доступны клиентам через NVIDIA DGX Cloud и Oracle Cloud Infrastructure (OCI) для разработки агентного ИИ и моделей логического вывода. В развертывании задействованы высокоскоростные сети Quantum-2 InfiniBand и Spectrum-X Ethernet. Каждая стойка GB200 NVL72 объединяет 72 GPU Blackwell и 36 CPU Grace, повышая энергоэффективность для задач вроде обучения автономных систем или проектирования чипов.

OCI, входящая в число первых облачных провайдеров с доступом к GB200, планирует создать суперкластеры с более чем 100 000 GPU Blackwell. Это ответ на растущий спрос на вычисления для ИИ-инференса.
blogs.nvidia.com

✔️ Hugging Face выпустит роботизированную руку за $100.

Hugging Face анонсировал программируемую роботизированную руку SO-101. Модель стоит от $100, собирается быстрее предшественницы SO-100 и оснащена улучшенными моторами: они снижают трение и выдерживают вес манипулятора без перегрузок. Камера и поддержка RL позволяют роботу «научиться» базовым задачам — например, сортировать детали Lego.

Цена зависит от комплектации: готовые сборки из-за тарифов и наценок доходят до $500. В проекте участвовали The Robot Studio, Wowrobo и Seeedstudio. Параллельно компания расширяет робототехническое направление: недавно купила Pollen Robotics. Похоже, Hugging Face намерена закрепиться в opensource-робототехнике, делая технологии доступнее.
techcrunch.com

✔️ ChatGPT стал слишком угодливым после обновления GPT-4o.

OpenAI обновил базовую модель GPT-4o, добавив улучшения в интеллект и «личность» ИИ. Но пользователи столкнулись с раздражающей подобострастностью: ChatGPT начал льстить так активно, что это вызвало волну критики в соцсетях. Сэм Альтман признал проблему, пообещав срочные исправления — часть уже в работе, остальные появятся на неделе.

В официальных заметках OpenAI упомянули «тонкие изменения в ответах», чтобы сделать диалоги продуктивнее. Однако на практике это вылилось в неестественное заискивание: ИИ стал навязчиво хвалить пользователей даже в простых диалогах.
Sam Altman в X (ex-Twitter)

✔️ Simular: ИИ-агент для macOS, который работает локально.

Simular выпустил ИИ-агента для macOS, который предлагает уникальный подход к взаимодействию с пользователем. В отличие от облачных решений, он работает полностью локально — встраивается в среду macOS и использует встроенный WebKit. Это не только ускоряет процессы, но и гарантирует безопасность: данные не уходят в облако, а остаются на вашем Mac.

Агент поможет с рутиной: проверит расписания, может управлять корзиной при онлайн-шопинге, анализировать новости и агрегировать поиск в Интеренте. Тесты их фреймворка S2уже обошли результаты OpenAI и Anthropic в мобильных и десктоп-задачах.
macobserver.com

✔️ PHYBench: ИИ пока отстает от людей в понимании физики.

Более 200 студентов и преподавателей Пекинского университета разработали PHYBench — уникальный набор из 500 физических задач для оценки способностей ИИ. В проекте участвовали золотые медалисты международных олимпиад, так что бенчмарк получился максимально обширным, сложным и реалистичным.

PHYBench использует метод оценки EED Score. Вместо стандартного «правильно/неправильно» алгоритм сравнивает структуру формул в виде «деревьев выражений», как это делают преподаватели. Это позволяет точнее измерить, насколько ответ ИИ близок к идеалу.

Тесты показали: даже топовая Gemini 2.5 pro дала лишь 36,9% верных ответов, в то время как студенты достигли 61,9%. Ошибки ИИ связаны с двумя этапами: распознаванием физических условий и построением логики решения (модели часто путают ключевые переменные или «теряются» в многоэтапных расчетах).
phybench-official.github.io

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✔️ OpenAI и Microsoft отдаляются друг от друга.

В партнерстве OpenAI с Microsoft появляются трещины. Хотя Microsoft помогла проекту OpenAI ChatGPT добиться большого успеха за счет огромных инвестиций, у генеральных директоров обеих сторон имеются разногласия по таким вопросам, как предоставление вычислительной мощности, доступ к моделям и способность ИИ достичь AGI. Microsoft активно разрабатывал Copilot и тайно сформировал команду для разработки модели, которая заменит OpenAI.

Даже несмотря на то, что обе стороны готовятся к своему независимому будущему, они остаются в зависимости друг от друга. Microsoft имеет право не допустить преобразования OpenAI в независимую коммерческую компанию, в то время как OpenAI может помешать Microsoft получить доступ к своим самым передовым технологиям.
wsj.com

✔️ Duolingo переходит на ИИ: людей заменят нейросети.

Duolingo объявила о запуске стратегии «AI-first» - компания постепенно откажется от наемных работников в пользу ИИ. Основатель, Луис фон Ан, в письме сотрудникам пояснил, что ИИ поможет убрать рутину, перестроить процессы и ускорить создание обучающего контента.

Внедрение ИИ коснется найма и оценки сотрудников — новые штатные позиции одобрят, только если команда не сможет автоматизировать задачи. При этом фон Ан подчеркивает: речь не о замене людей, а о перераспределении ресурсов. Сотрудникам обещают поддержку в обучении и переход к творческим проектам.

В Duolingo уверены, что ИИ не только повысит эффективность, но и приблизит миссию — сделать обучение доступным для миллионов. Технологии вроде «Video Call», имитирующие репетитора, уже тестируются. Компания готова мириться с временными недочетами в качестве, лишь бы не упустить момент.
theverge.com

✔️ Глава xAI анонсировал запуск Grok 3.5 на следующей неделе.

Илон Маск написал в X, что на следующей неделе ранняя бета-версия Grok 3.5 будет выпущена только для подписчиков SuperGrok. По его словам, это первый ИИ, который может точно отвечать на вопросы о ракетных двигателях или электрохимических технологиях.
Elon Musk в X (ex-Twitter)

✔️ Google добавила более 50 языков в сервис в NotebookLM.

Audio Overviews, который превращает ваши источники в диалоги в стиле подкастов, теперь поддерживает свыше 50 языков. Помимо английского, доступны испанский, португальский, французский, хинди, турецкий и РУССКИЙ.

Чтобы сменить язык, нужно зайти в настройки NotebookLM (в правом верхнем углу), выбрать «Язык вывода» — и AI начнёт генерировать ответы и озвучивать обзоры на нужном вам языке. NotebookLM интегрирован ещё и в Gemini, а также Google Docs — так что даже текстовые документы можно превратить в аудиоформат.

➡️ Аудио-версия дайджеста, сделана NotebookLM, зацените.
blog.google

✔️ Разработчики Llama запустила приложение для голосового взаимодействия с ИИ.

Разработчики llama представили новое приложение, где главной фишкой стал голосовой ассистент, работающий на модели Llama 4. В отличие от стандартных чат-ботов, здесь упор сделан на естественность диалога: ИИ генерирует речь в реальном времени благодаря полнодуплексной технологии, а не просто зачитывает текст. Пока функция доступна в США, Канаде, Австралии и Новой Зеландии — разработчики просят пользователей тестировать демо-режим и делиться фидбеком.

Приложение интегрируется с соцсетью компании, WhatsUp, и очками Ray-Ban Meta — начатый на одном устройстве диалог можно продолжить в веб-версии или мобильном интерфейсе. Ассистент учится на ваших данных: если подключить аккаунты соцсетей, он подстраивает ответы под интересы, запоминает предпочтения и предлагает персонализированные рекомендации.

Для тех, кто любит эксперименты, есть генератор изображений и шаблоны для документов — их можно редактировать голосом или текстом. А чтобы не перегружать интерфейс, голосовое управление включается одной кнопкой, а иконка микрофона всегда показывает, когда система вас «слышит». Скачать приложение уже можно на iOS и Android.
about.fb.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📌Beyond-NanoGPT: лаконичные и аннотированные реализации ключевых идей глубокого обучения.

Если вы хотите не просто запускать готовые модели, а понять, как они работают «под капотом», репозиторий Beyond-NanoGPT — то, что нужно. Этот проект аспиранта по CS Стэнфордского университета, который создан как мост между учебными примерами вроде nanoGPT и сложными наработками, предлагает десятки реализаций современных методов глубокого обучения.

Все написано с нуля на PyTorch, с детальными комментариями — идеально для тех, кто устал от абстрактных статей и беспощадного продакшн-кода. Каждая строчка кода написана так, что становится понятно, как его использовать на практике.

Застряли на уровне чтения бесконечных туториалов и хотите двигаться дальше? Этот репозиторий — отличный шаг. Он не сделает вас экспертом за неделю, но даст инструменты, чтобы разобраться в современных статьях и начать свои эксперименты. И да, здесь нет красивого веб-интерфейса или готовых SaaS-решений — только код, комментарии и ваше любопытство. Как и должно быть в ресерче.

Начать очень просто: клонируете репозиторий, ставите зависимости и можно погружаться в код. Архитектуры? Есть Vision Transformer для классификации изображений, Diffusion Transformer для генерации, ResNet и даже MLP-Mixer. Каждый скрипт — отдельный эксперимент.

Например, чтобы обучить DiT на датасете CIFAR-10, достаточно запустить train_dit.py. Все рассчитано на один GPU, так что даже без доступа к злым кластерам можно практиковаться. А если хочется разобраться в механизмах внимания, отдельные ноутбуки покажут, как работают Grouped-Query, линейное, разреженное или перекрестное внимание — с визуализациями и пояснениями.

Проект не только про архитектуры, есть и прикладные техники. Хотите ускорить инференс языковой модели? Посмотрите реализацию KV-кэширования или спекулятивного декодирования — методы, которые сейчас активно используют в LLM-инфраструктуре.

Интересует RL? В разделе с обучением с подкреплением есть классика - DQN и PPO для Cartpole, а в планах — нейросеть для шахмат с MCTS. При этом код не просто работает, но и объясняет нюансы: почему в REINFORCE важна базовая линия, как избежать градиентного взрыва в трансформерах или чем RoPE-эмбединги лучше стандартных.

Часть разделов (Flash Attention, RLHF) пока в разработке. Но планы грандиозные: автор обещает все - от квантования весов до распределенного RL.


📌Лицензирование: MIT License.


🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Github #BeyondNanoGPT
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM