🧠 StepFun‑Prover Preview: 32B‑модель обучилась доказывать теоремы, общаясь с Lean 4

📌 Что делает классический prover :
Он просто перебирает возможные доказательства, не зная, в каком направлении двигаться. Это как угадывать код на замке: пробуешь один вариант, не подошло — пробуешь следующий.

📌 Что делает новая модель StepFun‑Prover)
Она "разговаривает" с Lean 4 — проверяющей системой формальных доказательств. Если модель предлагает доказательство и Lean выдает предупреждение или ошибку, модель читает это как обратную связь и учится. В следующий раз она делает более точную попытку.

🧠 В итоге:

Вместо перебора 30+ вариантов вслепую, как у обычных систем, модель с первого раза решает до 70 % задач, потому что понимает и учитывает отклик от системы.

Это как решать задачу в школе, где тебе не просто говорят «неправильно», а объясняют, что именно не так — и ты быстро учишься.

🔍 Как это работает:
- Исходные задачи из Lean очищаются и превращаются в набор для обучения синтаксису и вызовам тактик.
- На этих данных обучаются 7B и 32B‑модели на базе DeepSeek, с последующей правкой ошибок Kimina‑Prover.
- Модель учится смешивать обычный текст, код на Lean и sandbox‑ответы — всё в одном длинном контексте.
- Вознаграждение бинарное: если Lean-программа принимает доказательство — 1, иначе — 0.

📈 Результат:
- 32B‑модель обходит конкурентов на 72B более чем на 5 % (при этом использует **1 попытку вместо 32**).
- Увеличение длины контекста с 4K до 20K токенов повышает pass@1 с 58 % до 70 %.
- Модель сокращает доказательства, читая варнинги и на лету рефакторя тактики.

📦 Open‑веса (7B и 32B) выйдут скоро — можно будет запускать даже на скромном GPU.

📄 Paper: https://arxiv.org/abs/2507.20199

👿 26 августа Яндекс проведёт в Санкт-Петербурге Data Dojo: мероприятие для сообщества ML-экспертов

Будем обсуждать востребованные направления машинного обучения, разбирать реальные задачи из соревнований и общаться с руководителями команд, чтобы узнать больше о карьере ML’щика в Яндексе.

Николай Савушкин, руководитель команды рекомендательных технологий в Поиске, расскажет, как устроена персонализация и как работают большие генеративные модели в рекомендательных системах Яндекса. А Алексей Колесов, руководитель команды NLP, поделится, каких успехов за последнее время добилась команда R&D в Яндексе, и какие вызовы стоят перед ними в ближайший год.

Вечером — дискуссия с секретным гостем, а после — afterparty с музыкой и напитками.

Если хотите стать спикером, необходимо заполнить специальную форму до 13 августа. Программный комитет выберет одну из заявок и пригласит её автора выступить на встрече.

Если хотите участвовать, то нужно заполнить анкету до 20 августа.

🪷 В додзё не приходят случайно. Набирайтесь мудрости в сильнейшем ML-комьюнити.

🚀 Опенсорс от OpenAI теперь в Yandex Cloud AI Studio

OpenAI впервые с 2019 года открыла исходники своих рассуждающих моделей — gpt‑oss‑120b и gpt‑oss‑20b. Уже сегодня их можно гонять по API в Yandex Cloud.

⚡ Сравнимо с o3‑mini и o4‑mini, в ряде задач — лучше GPT‑4o и o1
⚡ Настраиваемая интенсивность reasoning + скорость генерации
⚡ Хостинг и обработка данных в РФ — полное соответствие ФЗ‑152
⚡ Без мороки с мощностями, обновлениями и мониторингом

💡 Для чего: автоматизация рекрутмента и саппорта, анализ документов, первичная коммуникация с клиентами. Цена вопроса – 10 или 30 копеек за 1000 токенов в зависимости от модели.

Скоро — вызов функций и поиск в интернете прямо в ответе.

@machinelearning_interview

Лайк, если тоже устали от хайпа вокруг ИИ

Нужен ли он бизнесу? Поймете с ML Impact – медиа про реальную пользу технологий в бизнесе от команды Selectel.

Собрали понятные материалы без технической воды:

- как технологии Edge AI трансформируют бизнес в 2025 году,
- как не переплатить за автоматизацию,
- как подготовить бизнес к запуску ML-проекта.

Переходите и читайте, чтобы внедрить ИИ в бизнес осознанно и без рисков: https://slc.tl/czuon

Реклама. АО «Селектел», ИНН 7810962785, ERID: 2VtzqvwetLH

💾 Awesome-Efficient-LLM — коллекция методов оптимизации больших языковых моделей. Этот репозиторий объединяет последние исследования по ускорению и сжатию LLM: от квантования и sparse-методов до архитектурных оптимизаций. Особенно полезны разделы про speculative inference и mixture-of-experts — ключевые направления для реального развертывания моделей.

Проект полезен инженерам, которые хотят внедрить LLM в production с минимальными затратами ресурсов. Все работы отсортированы по дате публикации и области применения.

🤖 GitHub

@machinelearning_interview

🧠 GPT‑5 по утечкам (или PR самого OpeAI) набрал 90% на SimpleBench — это уровень человека

По слухам, новый бенчмарк от Copilot показывает, что GPT‑5 достигает 90% точности на SimpleBench — наборе из ~200 сложных вопросов с множественным выбором.

❓ Что тестирует SimpleBench:
• Пространственно-временное мышление
• Социальную логику
• Адверсариальные ловушки на здравый смысл

📌 Почему это важно:
90% — это уже уровень человеческого здравого смысла в таких задачах. А ведь модели до этого еле приближались к этим значениям даже с цепочками размышлений.

Если слух подтвердится — GPT‑5 не просто умнее. Он начинает понимать контекст как человек.

@machinelearning_interview

Невероятные достижения Chatgpt-5

@machinelearning_interview

🚀 Qwen3-30B-A3B-2507 и Qwen3-235B-A22B-2507 теперь поддерживают контекст до 1 млн токенов!

🔧 Технологии под капотом:
• Dual Chunk Attention (DCA) — метод экстраполяции длины, который делит длинные последовательности на управляемые блоки, сохраняя глобальную связность.
• MInference — разреженное внимание, уменьшающее вычислительные затраты за счёт фокуса на ключевых токенах.

💡 Что это даёт:
- Более высокая точность генерации на длинных контекстах
- До 3× быстрее инференс на последовательностях, близких к 1M токенов
- ✅ Полная совместимость с vLLM и SGLang для эффективного развёртывания

📄 Подробности и включение функции — в карточках моделей:
https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507
https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507

#Qwen #LLM #AI #LongContext