⚡️ 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
🔥17❤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
😐5💊4
📋 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
🚀 LongCat-2.5-Preview: 1.6 трлн параметров и контекст на 1 млн токенов
Вышла LongCat-2.5-Preview - новая мультимодальная модель, заточенная под длинные агентные задачи.
Главное:
- 1.6T параметров
- около 48B активных параметров
- контекст до 1 млн токенов
- нативная мультимодальность
- фокус на long-horizon tasks
Модель рассчитана не только на чат, но и на работу через:
- терминал;
- браузер;
- GUI;
- таблицы;
- инструменты для дизайна.
API: https://longcat.ai/platform/
Chat: https://longcat.ai/chat/
Вышла LongCat-2.5-Preview - новая мультимодальная модель, заточенная под длинные агентные задачи.
Главное:
- 1.6T параметров
- около 48B активных параметров
- контекст до 1 млн токенов
- нативная мультимодальность
- фокус на long-horizon tasks
Модель рассчитана не только на чат, но и на работу через:
- терминал;
- браузер;
- GUI;
- таблицы;
- инструменты для дизайна.
API: https://longcat.ai/platform/
Chat: https://longcat.ai/chat/
🔥6❤3👍2