🚀 Claude Opus 5.5 — новый флагман Anthropic
Anthropic обновила свою самую мощную модель. Основной упор — код, агентные задачи, работа с инструментами и длинные сложные сценарии.
Что заявляет компания:
- более сильное агентное программирование
- лучше работает с большими кодовыми базами
- быстрее выполняет длинные многошаговые задачи
- улучшен computer use
- выше устойчивость к prompt injection
- ответы стали более короткими и естественными
По данным Anthropic, на типичных задачах Opus 5.5 примерно на 40% дешевле Opus 5, а генерация — более чем на 30% быстрее.
Из показательных примеров: модель использовали для миграции 680 000 строк кода менее чем за день, а в одном из внутренних тестов она переписала HAProxy с C на Rust за 9,5 часа.
API: $4 за 1M входных токенов и $20 за 1M выходных.
https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5
Anthropic обновила свою самую мощную модель. Основной упор — код, агентные задачи, работа с инструментами и длинные сложные сценарии.
Что заявляет компания:
- более сильное агентное программирование
- лучше работает с большими кодовыми базами
- быстрее выполняет длинные многошаговые задачи
- улучшен computer use
- выше устойчивость к prompt injection
- ответы стали более короткими и естественными
По данным Anthropic, на типичных задачах Opus 5.5 примерно на 40% дешевле Opus 5, а генерация — более чем на 30% быстрее.
Из показательных примеров: модель использовали для миграции 680 000 строк кода менее чем за день, а в одном из внутренних тестов она переписала HAProxy с C на Rust за 9,5 часа.
API: $4 за 1M входных токенов и $20 за 1M выходных.
https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5
👍10🔥4❤2
Forwarded from Machinelearning
Samsung опубликовали Samsone - семейство из трёх небольших аудиоязыковых моделей для работы на мобильных устройствах: Samsone-99M, Samsone-134M и Samsone-356M.
Проект будет участвовать в конференции Interspeech 2026, которая пройдет с 27 сентября по 1 октября в Сиднее.
Модели принимают один или несколько аудиофрагментов вместе с текстовым запросом и отвечают текстом: описывают звук, отвечают на вопросы о записи, сравнивают клипы между собой.
Заявлено понимание речи, музыки и звуки окружения. Отвечают модели только по-английски и строчными буквами - ради экономии параметров оставили в обучающих текстах только строчные символы ASCII и вычистили из словаря редкие токены.
Авторы предупреждают, что после дообучения на аудиовопросах модели теряют общие языковые навыки, так что это точечный инструмент, а не полноценный собеседник.
Аудиоэнкодер Whisper-Tiny на 9 млн параметров, нелинейный проектор в пространство текстовых эмбеддингов и языковая модель SmolLM2 от Hugging Face на 135 или 360 млн параметров.
Каждый клип усредняется до 50 аудиотокенов, а разделитель SEP отделяет клипы друг от друга и от текста, поэтому аудио можно вставлять в любое место запроса.
На MMAU (10 тысяч вопросов о звуках, музыке и речи) Samsone-134M набирает 61,33% против 53,34% у прежнего лидера среди малых моделей Mellow на 167 млн параметров.
Это выше Qwen2-Audio-Instruct на 8,4 млрд параметров (57,4%) и на уровне Audio Flamingo 2 на 3 млрд (61,06%).
На речевой части результаты хуже. В более сложном MMAU-Pro расзница с Mellow составляет 10 пп (37,57% против 27,5%), здесь впереди Qwen2-Audio (45,41%) и GPT-4o Audio (52,5%).
На Galaxy S25 Ultra без аппаратных оптимизаций Samsone-99M генерирует 125 токенов в секунду, Samsone-134M - 87, Samsone-356M - 39.
Обработка аудио перед генерацией занимает от 0,7 до 1,1 секунды.
Веса для PyTorch, код обучения и экспорта, а также Android-приложение под Android 12 и новее выложены в репозитории проекта.
🟡Веса
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #SALM #Samsone #Samsung
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3🤝3👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Сразу три новых флагмана в гонке ИИ
За несколько недель рынок получил GPT-6 Astra, Grok 4.7 и Claude Opus 5.5.
• Grok 4.7 получил более крупную базовую модель, лучше работает с многочасовыми задачами и проверяет собственные результаты. Цена: $2 за вход и $6 за выход.
• Claude Opus 5.5 ориентирован на программирование и автономных агентов. По данным Anthropic, он на 30% быстрее Opus 5 и обходится на 40% дешевле в типичных задачах.
• GPT-6 Astra стал новым флагманом OpenAI для сложной профессиональной работы, исследований и использования инструментов.
Гонка теперь идет не только за интеллект, но и за скорость, автономность и стоимость выполнения реальных задач.
https://x.ai/news/grok-4-7
https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5
https://openai.com/index/gpt-6-astra/
За несколько недель рынок получил GPT-6 Astra, Grok 4.7 и Claude Opus 5.5.
• Grok 4.7 получил более крупную базовую модель, лучше работает с многочасовыми задачами и проверяет собственные результаты. Цена: $2 за вход и $6 за выход.
• Claude Opus 5.5 ориентирован на программирование и автономных агентов. По данным Anthropic, он на 30% быстрее Opus 5 и обходится на 40% дешевле в типичных задачах.
• GPT-6 Astra стал новым флагманом OpenAI для сложной профессиональной работы, исследований и использования инструментов.
Гонка теперь идет не только за интеллект, но и за скорость, автономность и стоимость выполнения реальных задач.
https://x.ai/news/grok-4-7
https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5
https://openai.com/index/gpt-6-astra/
😁13❤3🔥3👍2
⚡️ Агенты научились улучшать собственную обвязку
RRSI оптимизирует не веса модели, а всю систему вокруг неё: промпты, инструменты, память, управление контекстом и логику выполнения задач.
Обычное самоулучшение быстро подгоняется под тесты. RRSI ограничивает число изменений, отсекает хаки под конкретный бенчмарк и удаляет дорогие или бесполезные компоненты.
Результат на 8 бенчмарках:
• до +14,1 пункта на обучающих задачах
• до +4,7 пункта на новых задачах
• на 30% меньше токенов
Практический RSI без переобучения самой модели.
https://huggingface.co/papers/2609.24972
https://github.com/google-research/rrsi
RRSI оптимизирует не веса модели, а всю систему вокруг неё: промпты, инструменты, память, управление контекстом и логику выполнения задач.
Обычное самоулучшение быстро подгоняется под тесты. RRSI ограничивает число изменений, отсекает хаки под конкретный бенчмарк и удаляет дорогие или бесполезные компоненты.
Результат на 8 бенчмарках:
• до +14,1 пункта на обучающих задачах
• до +4,7 пункта на новых задачах
• на 30% меньше токенов
Практический RSI без переобучения самой модели.
https://huggingface.co/papers/2609.24972
https://github.com/google-research/rrsi
🔥9👍5❤2
🎉 Маленькая LLM может тратить больше времени на загрузку, чем на ответ.
Google изучила запуск квантованных моделей от 270 млн до 3,8 млрд параметров на Cloud Run с CPU. При «холодном старте» 55–70% задержки приходилось на загрузку модели: прежде чем генерировать токены, нужно перенести её веса в память.
Нашёлся и менее очевидный эффект Cloud Run: переход с 4 на 8 ГиБ памяти в тестируемой конфигурации давал вдвое больше vCPU и почти вдвое сокращал время инференса после загрузки модели.
Практический вывод для редких запросов к небольшой LLM: оптимизировать стоит весь путь до ответа — загрузку весов, конфигурацию инстанса и только потом генерацию.
https://research.google/pubs/cold-start-latency-of-quantized-small-language-models-on-serverless-cpu-infrastructure/
Google изучила запуск квантованных моделей от 270 млн до 3,8 млрд параметров на Cloud Run с CPU. При «холодном старте» 55–70% задержки приходилось на загрузку модели: прежде чем генерировать токены, нужно перенести её веса в память.
Нашёлся и менее очевидный эффект Cloud Run: переход с 4 на 8 ГиБ памяти в тестируемой конфигурации давал вдвое больше vCPU и почти вдвое сокращал время инференса после загрузки модели.
Практический вывод для редких запросов к небольшой LLM: оптимизировать стоит весь путь до ответа — загрузку весов, конфигурацию инстанса и только потом генерацию.
https://research.google/pubs/cold-start-latency-of-quantized-small-language-models-on-serverless-cpu-infrastructure/
👍5❤4🆒1
⚡️ inclusionAI открыла две модели для генерации и редактирования дизайна
Ming-Image-0.1-Design создаёт интерфейсы, дашборды, инфографику и постеры с разрешением до 2048×2048. Модель хорошо работает с текстом и умеет сразу генерировать изображения с прозрачным RGBA-фоном.
Ming-Image-0.1-Design-Layer решает обратную задачу: разбирает готовую картинку на отдельные редактируемые RGBA-слои, сохраняя исходные пропорции.
Обе модели имеют 6 млрд параметров и опубликованы под лицензией MIT. Design лидирует среди моделей с открытыми весами в рейтинге UI/UX от Artificial Analysis, а Layer показала лучший результат во всех 12 тестах Crello.
https://modelscope.ai/models/inclusionAI/Ming-Image-0.1-Design
https://modelscope.ai/models/inclusionAI/Ming-Image-0.1-Design-Layer
Ming-Image-0.1-Design создаёт интерфейсы, дашборды, инфографику и постеры с разрешением до 2048×2048. Модель хорошо работает с текстом и умеет сразу генерировать изображения с прозрачным RGBA-фоном.
Ming-Image-0.1-Design-Layer решает обратную задачу: разбирает готовую картинку на отдельные редактируемые RGBA-слои, сохраняя исходные пропорции.
Обе модели имеют 6 млрд параметров и опубликованы под лицензией MIT. Design лидирует среди моделей с открытыми весами в рейтинге UI/UX от Artificial Analysis, а Layer показала лучший результат во всех 12 тестах Crello.
https://modelscope.ai/models/inclusionAI/Ming-Image-0.1-Design
https://modelscope.ai/models/inclusionAI/Ming-Image-0.1-Design-Layer
❤3👍3
Размер – не главное?
У небольшой AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base от Яндекса уже появились первые надстройки-эксперименты от сообщества на Hugging Face. Компания называет новинку «экспериментальной основой для будущей единой рассуждающей модели», а в претрейне уже вшито рассуждение.
Решение обучено с нуля, без использования весов других моделей, и доступно под лицензией Apache 2.0.
Модель построена на архитектуре MoE:
• 80 млрд параметров
• около 3 млрд активных параметров при генерации
• претрейн на 17,5 трлн токенов
• контекст до 256K+ токенов
Особое внимание уделили русскому языку, математике, программированию, медицине, российскому праву и фактологическим знаниям.
У небольшой AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base от Яндекса уже появились первые надстройки-эксперименты от сообщества на Hugging Face. Компания называет новинку «экспериментальной основой для будущей единой рассуждающей модели», а в претрейне уже вшито рассуждение.
Решение обучено с нуля, без использования весов других моделей, и доступно под лицензией Apache 2.0.
Модель построена на архитектуре MoE:
• 80 млрд параметров
• около 3 млрд активных параметров при генерации
• претрейн на 17,5 трлн токенов
• контекст до 256K+ токенов
Особое внимание уделили русскому языку, математике, программированию, медицине, российскому праву и фактологическим знаниям.
🤣20🔥16👏6🥰3
🤖 Microsoft открыла данные, на которых можно учить ИИ управлять роботом.
Датасет
Это материал для экспериментов с тем, как робот связывает наблюдение с движением. Лицензия датасета — MIT; подробное описание его подготовки в карточке пока не опубликовано.
Датасет - https://huggingface.co/datasets/microsoft/libero-data-for-rho
Модель - https://huggingface.co/microsoft/rho-libero
Датасет
libero-data-for-rho содержит 282 тысячи записей из задач LIBERO: в каждой есть состояние робота, следующее действие, временная метка и номер задачи. Рядом Microsoft опубликовала 5-миллиардную модель `rho-libero` для роботизированных манипуляций.Это материал для экспериментов с тем, как робот связывает наблюдение с движением. Лицензия датасета — MIT; подробное описание его подготовки в карточке пока не опубликовано.
Датасет - https://huggingface.co/datasets/microsoft/libero-data-for-rho
Модель - https://huggingface.co/microsoft/rho-libero
🔥16❤1👍1🥰1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Набор Mental Health Bench проверяет, как модели ведут себя в диалогах от бытового стресса и проблем в отношениях до тяжёлого дистресса и экстренных кризисов. Сценарии охватывают взрослых, подростков, опекунов и врачей. Критерии написали более 80 психологов и психиатров из 22 стран.
Итоговый балл раскладывается на десять параметров поведения, среди них безопасность, сбор контекста и сохранение самостоятельности пользователя. Ответы оценивает модель GPT-5.6 Sol.
Лучший результат у GPT-6 Astra – 57,3%, следом GPT-6 Sol (53,9%) и Claude Opus 5.5 (52,4%).
openai.com
Долгий рефакторинг, миграцию или обновление зависимостей теперь можно отдать агенту в облако и закрыть ноутбук. Функция вышла из исследовательского превью, сессия идёт на виртуальных машинах Anthropic.
Запустить её можно из веба, мобильного и десктопного приложений или командой
claude --cloud. Запуски ставятся по расписанию, по вызову API или по событиям в GitHub, компании могут держать сессии на своих серверах.Функция входит в тарифы Pro, Max, Team и Enterprise и расходует общие лимиты подписки. Подписчики Pro и Max до 7 октября могут забрать разовый бонус в 100 и 250 долларов, он тратится только на облачные сессии.
claude.com
Стартап The Biological Computing вместе с AWS готовит коммерческий запуск text-to-video модели, оптимизированной по замерам активности живых нейронов. Она генерирует видео в 5 раз быстрее и на 80% дешевле рядовой модели при лучшем качестве. Какой видеогенератор взят за основу и как измеряли качество, компания не раскрывает.
Оптимизация – проприетарный программный слой, который увеличивает модель менее чем на 0,1% и работает на обычном железе. Модель запустят на чипах AWS Trainium, в Amazon SageMaker AI и AWS Marketplace.
Пока доступ выдают по заявке.
aboutamazon.com
Стартап опубликовал веса и отчёт FLUX 3 Action – модели класса World Action Model на 7 млрд параметров, которая одновременно предсказывает команды роботу и кадры рабочей сцены на 2,13 секунды вперёд. Основа – FLUX 3, дообученная в основном на видео.
На RoboLab-120 дистиллированная версия решает 42,2% задач, это лучший результат среди открытых моделей. Cosmos 3 Nano от Nvidia на 16 млрд параметров набирает 36,8%, π0.5 – 28,0%.
В FP8 FLUX 3 Action в 1,5–4 раза быстрее Cosmos 3 Nano на ускорителях от B200 до RTX 5090.
bfl.ai
Comfy Router собирает сервисы генерации медиа за одной точкой входа с общим биллингом и единым форматом запросов и вебхуков.
Сервис выбирает провайдера по цене и задержке, распределяет нагрузку и при сбое переключается на другой узел. Через него можно обращаться к открытым и закрытым моделям или запускать в облаке свои графы ComfyUI.
comfy.org
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🔥2
🛡️ Microsoft открыла skill для автоматического поиска рисков в AI-агентах
Новый run-assert-eval запускает полный цикл проверки агента из одного промпта в VS Code:
- Clarity ищет потенциальные failure modes;
- ASSERT превращает их в eval-тесты и измеряет нарушения;
- ACS генерирует runtime-политику для блокировки опасных действий;
- затем агент прогоняется на тех же тестах повторно, чтобы проверить, действительно ли защита сработала.
В примере Microsoft агент поддержки раскрывал данные чужого клиента в 30% применимых тестов. После добавления runtime-контроля показатель снизился до 5,9%.
найти риск → измерить → добавить защиту → доказать результат повторным eval.
ASSERT и Agent Control Specification доступны в open source.
Анонс Microsoft - https://commandline.microsoft.com/run-assert-eval-responsible-ai-agent-risk-discovery-at-runtime/
Новый run-assert-eval запускает полный цикл проверки агента из одного промпта в VS Code:
- Clarity ищет потенциальные failure modes;
- ASSERT превращает их в eval-тесты и измеряет нарушения;
- ACS генерирует runtime-политику для блокировки опасных действий;
- затем агент прогоняется на тех же тестах повторно, чтобы проверить, действительно ли защита сработала.
В примере Microsoft агент поддержки раскрывал данные чужого клиента в 30% применимых тестов. После добавления runtime-контроля показатель снизился до 5,9%.
найти риск → измерить → добавить защиту → доказать результат повторным eval.
ASSERT и Agent Control Specification доступны в open source.
Анонс Microsoft - https://commandline.microsoft.com/run-assert-eval-responsible-ai-agent-risk-discovery-at-runtime/
👍5❤2🔥2
Forwarded from AI VK Hub
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Пользователь смотрит видео, листает клипы, ставит лайки — каждое действие становится сигналом для рекомендательной системы. Но важен не только отдельный сигнал, а его контекст и связь с другими событиями.
🎬 В новом ролике разбираем, как трансформер обрабатывает последовательность взаимодействий пользователя с контентом, определяет значимость событий и учитывает связи между видео, клипами и постами.
#AIVK #aivkhub #recsys
#AIVK #aivkhub #recsys
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😐4💊3
📋 Китай впервые обошёл США по числу ведущих ИИ-исследователей
По данным нового исследования Carnegie, в 2025 году 41% ведущих ИИ-специалистов работали в Китае, а 34% — в США.
Для сравнения, в 2022 году ситуация была обратной:
- США — 46%
- Китай — 27%
Ещё заметнее разрыв по происхождению специалистов: 57% ведущих ИИ-исследователей получили базовое образование в Китае, тогда как в США — 13%.
При этом 69% китайских специалистов теперь остаются работать в своей стране. В 2022 году показатель составлял 57%.
США пока сохраняют преимущество в привлечении зарубежных специалистов:
- США: +2145 исследователей
- Китай: −1729 исследователей
Лидером среди организаций по числу ИИ-талантов стал Пекинский университет. В 2022 году первое место занимал Google.
Исследование основано на данных более чем 10 000 авторов работ NeurIPS 2025 — около 40% всех участников конференции.
https://carnegieendowment.org/china/features/whos-ahead-in-the-global-ai-talent-race
По данным нового исследования Carnegie, в 2025 году 41% ведущих ИИ-специалистов работали в Китае, а 34% — в США.
Для сравнения, в 2022 году ситуация была обратной:
- США — 46%
- Китай — 27%
Ещё заметнее разрыв по происхождению специалистов: 57% ведущих ИИ-исследователей получили базовое образование в Китае, тогда как в США — 13%.
При этом 69% китайских специалистов теперь остаются работать в своей стране. В 2022 году показатель составлял 57%.
США пока сохраняют преимущество в привлечении зарубежных специалистов:
- США: +2145 исследователей
- Китай: −1729 исследователей
Лидером среди организаций по числу ИИ-талантов стал Пекинский университет. В 2022 году первое место занимал Google.
Исследование основано на данных более чем 10 000 авторов работ NeurIPS 2025 — около 40% всех участников конференции.
https://carnegieendowment.org/china/features/whos-ahead-in-the-global-ai-talent-race
🔥12❤2👍2