Forwarded from ML Underhood
Получили Best Paper Award на воркшопе ICML 2026!
Статья GraphPFN: A Prior-Data Fitted Graph Foundation Model получила статус лучшей работы на воркшопе Graph Foundation Models: A New Era for Graph Machine Learning💫
Машинное обучение на графах сейчас проходит примерно тот же путь, который несколько лет назад проделали NLP и CV — от узкоспециализированных моделей к foundation models. Именно вокруг этого строилась программа воркшопа.
Людмила Прохоренкова из Yandex Research приняла участие в панельной дискуссии вместе с известными исследователями в этой области из RWTH Aachen, Georgia Tech и ASU.
Поздравляем графовую команду!
#YaICML2026
ML Underhood
Статья GraphPFN: A Prior-Data Fitted Graph Foundation Model получила статус лучшей работы на воркшопе Graph Foundation Models: A New Era for Graph Machine Learning
Машинное обучение на графах сейчас проходит примерно тот же путь, который несколько лет назад проделали NLP и CV — от узкоспециализированных моделей к foundation models. Именно вокруг этого строилась программа воркшопа.
Людмила Прохоренкова из Yandex Research приняла участие в панельной дискуссии вместе с известными исследователями в этой области из RWTH Aachen, Georgia Tech и ASU.
Мы представили графовую foundation model, развивающую подход Prior-Data Fitted Networks (PFN). Она предобучается на миллионах специально сгенерированных синтетических графов, а затем может эффективно решать задачи на реальных данных как в режиме in-context learning, так и после дообучения. На широком наборе реальных графовых датасетов GraphPFN обходит все остальные протестированные модели.
Поздравляем графовую команду!
#YaICML2026
ML Underhood
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9❤3🔥3🤝1
Forwarded from ODS Events
Доброе утро! ☀️
В свежем выпуске "Капитанского мостика" Валентин Малых и Дмитрий Колодезев разбирают самую насыщенную неделю в мире ИИ: от геополитических разделений и нового российского закона о нейросетях (который, к счастью, коснется только госсектора) до глобального тренда на оптимизацию.
Смотрите видео на каналах ⤵️
ODS VK Video
ODS YouTube
📩 Присылайте новости для обсуждения в канал "Дата-капитаны" в mattermost (авторизуйтесь через ODS.ai).
В свежем выпуске "Капитанского мостика" Валентин Малых и Дмитрий Колодезев разбирают самую насыщенную неделю в мире ИИ: от геополитических разделений и нового российского закона о нейросетях (который, к счастью, коснется только госсектора) до глобального тренда на оптимизацию.
Смотрите видео на каналах ⤵️
ODS VK Video
ODS YouTube
📩 Присылайте новости для обсуждения в канал "Дата-капитаны" в mattermost (авторизуйтесь через ODS.ai).
👍1
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
⚡️ Полезный список лучших инструментов, чтобы запускать мощные LLM полностью бесплатно и локально на своём ноутбуке. Сейчас это №1 в трендах GitHub.
1. AnythingLLM
All-in-one workspace для чата с документами и создания агентов
http://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm
2. KoboldCpp
Лёгкий инструмент, особенно хорош для creative writing и сценариев с персонажами
http://github.com/LostRuins/koboldcpp
3. llama.cpp
Базовый движок. Очень эффективный и запускается почти на любом железе
http://github.com/ggml-org/llama.cpp
4. Open WebUI
Удобный веб-интерфейс в стиле ChatGPT, отлично работает с Ollama
http://github.com/open-webui/open-webui
5. GPT4All
Простое desktop-приложение со встроенным чатом по документам
http://github.com/nomic-ai/gpt4all
6. LocalAI
OpenAI-compatible API, который работает на разном железе и поддерживает много backend’ов
http://github.com/mudler/LocalAI
7. vLLM
Быстрый inference engine, когда нужны более быстрые ответы и работа в масштабе
http://github.com/vllm-project/vllm
@data_analysis_ml
1. AnythingLLM
All-in-one workspace для чата с документами и создания агентов
http://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm
2. KoboldCpp
Лёгкий инструмент, особенно хорош для creative writing и сценариев с персонажами
http://github.com/LostRuins/koboldcpp
3. llama.cpp
Базовый движок. Очень эффективный и запускается почти на любом железе
http://github.com/ggml-org/llama.cpp
4. Open WebUI
Удобный веб-интерфейс в стиле ChatGPT, отлично работает с Ollama
http://github.com/open-webui/open-webui
5. GPT4All
Простое desktop-приложение со встроенным чатом по документам
http://github.com/nomic-ai/gpt4all
6. LocalAI
OpenAI-compatible API, который работает на разном железе и поддерживает много backend’ов
http://github.com/mudler/LocalAI
7. vLLM
Быстрый inference engine, когда нужны более быстрые ответы и работа в масштабе
http://github.com/vllm-project/vllm
@data_analysis_ml
👍3❤2🤡2🔥1
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
⚡️ Демис Хассабис обычно не из тех, кто разгоняет хайп вокруг AGI.
Он годами был скорее умеренным голосом в индустрии: осторожные прогнозы, меньше громких обещаний, больше науки и проверки результатов. Поэтому его новый текст звучит особенно сильно.
Хассабис пишет, что AGI нельзя сравнивать с интернетом или смартфонами. По масштабу это ближе к электричеству или огню. Технология, которая меняет не отдельную индустрию, а саму логику развития цивилизации.
По его оценке, эффект может быть в десять раз больше промышленной революции и пройти в десять раз быстрее.
Да, AGI может резко ускорить медицину, физику, биологию, материалы, энергетику. Но Хассабис прямо говорит и о другой стороне: киберриски уже реальны, дальше могут появиться угрозы в био- и других чувствительных областях, а отдельная проблема - агентные системы, которые становятся всё автономнее.
Гонка за возможностями идёт быстрее, чем наше понимание того, как это безопасно контролировать.
Когда человек уровня Хассабиса говорит, что нужна серьёзная регуляторная инфраструктура уже в ближайшие годы, это звучит совсем иначе, чем очередной пост про сингулярность.
https://x.com/Machinelearrn/status/2076985021752082689
Он годами был скорее умеренным голосом в индустрии: осторожные прогнозы, меньше громких обещаний, больше науки и проверки результатов. Поэтому его новый текст звучит особенно сильно.
Хассабис пишет, что AGI нельзя сравнивать с интернетом или смартфонами. По масштабу это ближе к электричеству или огню. Технология, которая меняет не отдельную индустрию, а саму логику развития цивилизации.
По его оценке, эффект может быть в десять раз больше промышленной революции и пройти в десять раз быстрее.
Да, AGI может резко ускорить медицину, физику, биологию, материалы, энергетику. Но Хассабис прямо говорит и о другой стороне: киберриски уже реальны, дальше могут появиться угрозы в био- и других чувствительных областях, а отдельная проблема - агентные системы, которые становятся всё автономнее.
Гонка за возможностями идёт быстрее, чем наше понимание того, как это безопасно контролировать.
Когда человек уровня Хассабиса говорит, что нужна серьёзная регуляторная инфраструктура уже в ближайшие годы, это звучит совсем иначе, чем очередной пост про сингулярность.
https://x.com/Machinelearrn/status/2076985021752082689
👍6👏3❤1🔥1
Как проектировать ИИ-решения, которые работают не только в демо, но и в продакшене? Ответы — на Yandex AI Studio Series Summer Edition.
Серия событий с 16 по 30 июля объединит экспертов Яндекса и специалистов, которые создают продукты на базе ИИ или только начинают внедрять агентные технологии в свои процессы.
Что в программе:
— обзор новых возможностей и планов развития Yandex AI Studio;
— опыт создания ИИ-продукта за два месяца без команды разработки;
— архитектура масштабируемого контакт-центра на базе ИИ;
— кейсы применения ИИ-ассистентов для автоматизации процессов в ритейле и на производстве.
Финалом Summer Edition станет закрытый офлайн-митап 30 июля для самых активных участников. Команда Yandex AI Studio поделится планами развития продукта, ответит на вопросы и вручит подарки.
Регистрируйтесь по ссылке, чтобы узнать, какие подходы сегодня используют при разработке современных ИИ-продуктов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤡4❤3👍2🔥2
Forwarded from Machinelearning
После экстремального всплеска нагрузки на серверы OpenAI решили отключить плавающее пятичасовое окно в подписках Plus, Pro и Business и полностью обнулила текущую статистику потребления для всех аккаунтов.
Одновременно с этим инженеры компании повысили вычислительную эффективность модели GPT-5.6 Sol. Теперь она тратит заметно меньше доступного лимита при выполнении аналогичного объема задач.
Точных технических деталей не раскрывают, но оптимизация, вероятнее всего, связана со снижением расхода токенов.
Благодаря апдейту разработчики смогут дольше работать с объемным кодом, прежде чем столкнутся с еженедельными ограничениями, которые по-прежнему остаются в силе.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍1🔥1
Forwarded from random AI channel name
по результатам увлекательного и приятного обсуждения с уважаемыми из ии-Долины с раундами под пару сотен млн долл, которые тем не менее преисполнились, спешу поделиться такими инсайтами: бизнес ии компаний в Энтерпрайзе и длинном хвосте, а не в подписках и не в тек компаниях (что впрочем было очевидно) + у ИИ в Энтерпрайзе скоро случится айфон-лайк момент, потому что self improvement в rl для верифицируемых задач работает (мол мы довольны близки к аи2027 прогнозу если помните такой), а харнесс это был временный костыль (это уже мои 5 копеек). Короч, аги скоро.
ps. Не то чтобы прям сильно спорю с этой картиной мира, вот только в эффекте не уверен, не думаю, что увольнять кодеров и других будут, скорее увеличится пропускная способность, а ответственность все равно на людях будет там где цена ошибки высока.
pps. И еще мы не сможем заметить и хорошо аттрибуцировать эффект, ведь у нас нет второй такой планеты :)
ps. Не то чтобы прям сильно спорю с этой картиной мира, вот только в эффекте не уверен, не думаю, что увольнять кодеров и других будут, скорее увеличится пропускная способность, а ответственность все равно на людях будет там где цена ошибки высока.
pps. И еще мы не сможем заметить и хорошо аттрибуцировать эффект, ведь у нас нет второй такой планеты :)
🤡9😁2🤔2
Forwarded from Machine learning Interview
Kimi K3 может стать моментом DeepSeek 2.0
Первые бенчмарки выглядят очень сильно. Kimi K3 уже называют моделью, которая сокращает разрыв между китайскими open-weight моделями и закрытыми флагманами США. FT пишет, что K3 должна превзойти Opus 4.8 в ряде бенчмарков, но при этом всё ещё не дотягивает до закрытой Fable.
Opus 4.8 вышла в конце мая, Anthropic позиционировала её как заметное обновление для agentic-задач, reasoning и работы с инструментами. Если Kimi K3 действительно обходит её в части тестов, тезис «Китай стабильно отстаёт на 6–8 месяцев» становится всё слабее.
Отдельно Kimi-K3 уже вышла на первое место в Frontend Code Arena с 1679 pts, обойдя Claude Fable 5. В frontend она стала №1 в 6 из 7 доменов: Brand & Marketing, Reference-Based Design, Data & Analytics, Consumer Product, Simulations и Content Creation Tools.
Конечно, бенчмарки ещё нужно проверять реальным использованием: coding agents, большие репозитории, 3D, интерфейсы, долгие задачи, стабильность и цена.
Китайские модели всё ближе к frontier-уровню американских закрытых.
Kimi K3 - не Fable и не Mythos. Но она уже слишком близко к топовым западным моделям, чтобы относиться к ней как к «ещё одной open model».
kimi.com/code/docs/en/kimi-code/models
@machinelearning_interview
Первые бенчмарки выглядят очень сильно. Kimi K3 уже называют моделью, которая сокращает разрыв между китайскими open-weight моделями и закрытыми флагманами США. FT пишет, что K3 должна превзойти Opus 4.8 в ряде бенчмарков, но при этом всё ещё не дотягивает до закрытой Fable.
Opus 4.8 вышла в конце мая, Anthropic позиционировала её как заметное обновление для agentic-задач, reasoning и работы с инструментами. Если Kimi K3 действительно обходит её в части тестов, тезис «Китай стабильно отстаёт на 6–8 месяцев» становится всё слабее.
Отдельно Kimi-K3 уже вышла на первое место в Frontend Code Arena с 1679 pts, обойдя Claude Fable 5. В frontend она стала №1 в 6 из 7 доменов: Brand & Marketing, Reference-Based Design, Data & Analytics, Consumer Product, Simulations и Content Creation Tools.
Конечно, бенчмарки ещё нужно проверять реальным использованием: coding agents, большие репозитории, 3D, интерфейсы, долгие задачи, стабильность и цена.
Китайские модели всё ближе к frontier-уровню американских закрытых.
Kimi K3 - не Fable и не Mythos. Но она уже слишком близко к топовым западным моделям, чтобы относиться к ней как к «ещё одной open model».
kimi.com/code/docs/en/kimi-code/models
@machinelearning_interview
❤9👍5🔥2
The Self-Driving Company
Great read on how AI gets integrated into business by Replit: https://x.com/amasad/status/2077802290304684404
Great read on how AI gets integrated into business by Replit: https://x.com/amasad/status/2077802290304684404
X (formerly Twitter)
Amjad Masad (@amasad) on X
The Self-Driving Company