📌 Anthropic опубликовала результаты масштабного опроса пользователей Claude.

В декабре 2025 года Anthropic провела масштабное качественное исследование: специальная версия Claude брала интервью у пользователей сервиса по всему миру.

За одну неделю в нем приняли участие 80 508 человек из 159 стран на 70 языках. По заявлению Anthropic, это крупнейшее и наиболее многоязычное исследование, которое когда-либо проводилось.

Методика отличалась от стандартных опросов. Модель спрашивала о надеждах на ИИ, опыте его использования и страхах, а затем адаптировала follow-up вопросы на основе ответов.

Классифицировать и анализировать результаты тоже помогал Claude: он кластеризовал темы, выбирал репрезентативные цитаты и оценивал преобладающие настроения.

🟡Что люди хотят от ИИ

Самый распространенный запрос - профессиональная эффективность (19%): людям нужно, чтобы ИИ взял на себя рутину, оставив им стратегические задачи.

На втором месте личностный рост и эмоциональное благополучие (14%), далее - управление бытовыми задачами и когнитивная поддержка (14%).

Примечательно: когда интервьюер спрашивал, что за желанием продуктивности стоит на самом деле, многие раскрывались. Оказывалось, что дело не в работе как таковой, а в том, чтобы успевать к детям, проводить время с родителями или просто жить свою жизнь.

Примерно 81% участников сказали, что ИИ уже в какой-то мере оправдал их ожидания.

Чаще всего называли ускорение рабочих процессов (32%), когнитивное партнерство (17%) и обучение (10%).

Отдельно выделяется категория доступности: люди с нарушениями обучаемости, слуха, речи описывают ИИ как явление, которой у них раньше не было.

🟡Страхи конкретнее надежд

Главное беспокойство - ненадежность и галлюцинации (27%), следом идут угрозы занятости (22%) и потеря автономии (22%).

Важный паттерн: опасения, связанные с рынком труда, сильнее всего коррелируют с общим негативным отношением к ИИ.

Исследование зафиксировало 5 устойчивых противоречий, которые люди переживают одновременно, не выбирая одну из сторон:

🟢обучение - когнитивная деградация;
🟢качество решений - ненадежность;
🟢эмоциональная поддержка - зависимость;
🟢экономия времени - ускорение темпа жизни;
🟢экономические возможности - вытеснение с рынка труда.

У пользователей, ценящих ИИ за эмоциональную поддержку, втрое выше страхя зависимости от него.

🟡Региональный разрыв

В Африке, Латинской Америке и Южной Азии смотрят на ИИ заметно оптимистичнее, чем пользователи из Северной Америки и Западной Европы.

В развивающихся регионах ИИ воспринимается прежде всего как инструмент возможностей: для предпринимательства, образования, обхода инфраструктурных ограничений. В богатых странах фокус смещается на управление сложностью уже насыщенной жизни и регуляторные вопросы.

Anthropic обещает вернуться с новыми опросами позже планирует продолжить исследование: следующая волна интервью будет про влияние Claude на благополучие людей в долгосрочной перспективе.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Архитектурные задачи в переводе

Ещё недавно машинный перевод был набором довольно сложных пайплайнов: модели подбирали наиболее вероятные соответствия словам и фразам и собирали перевод как конструктор.

С приходом нейросетей архитектура упростилась — появилась единая модель, которая обрабатывает текст по предложениям. А с внедрением больших языковых моделей произошёл следующий сдвиг: теперь система генерирует перевод, удерживая контекст на уровне крупных блоков и выбирая формулировки в зависимости от стиля.

От этого меняется и вся логика построения сервиса. Чтобы сохранить баланс скорости и точности, используется гибридная архитектура, где лёгкие модели работают на простых задачах, а тяжёлые большие языковые модели подключаются в сложных случаях.

Такой подход позволяет совмещать качество с эффективностью, и делает перевод ближе к тому, как работает человек, но в промышленном масштабе.

🟡 Статья

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

⚡️ Unitree выпустила четвероногого робота As2

As2 предлагается в 3 версиях: AIR, PRO и EDU.

Вся линейка построена на одной механической базе: 18 кг, 12 степеней свободы, промышленные крестовые подшипники и моторы PMSM с низкой инерцией. Корпус - алюминиевый сплав с высокопрочным пластиком.

Базовая электроника тоже унифицирована: 8-ядерный CPU, Wi-Fi 6, Bluetooth 5.2, HD-камера, микрофон, динамик.

As2 AIR (бюджетный вариант)
Максимальный крутящий момент суставов 65 Нм, скорость до 3 м/с, грузоподъемность при ходьбе до 10 кг, подъем по склону до 30°. Батарея на 8000 мАч, без быстрой зарядки. Нет GPS, 4G, LiDAR и ISS 3.0. Это минимально рабочая конфигурация.

As2 PRO
Крутящий момент 75 Нм, скорость до 3,7 м/с, нагрузка до 13 кг, подъём 40°. Сюда добавили LiDAR, GPS, 4G, система ISS 3.0 для отслеживания сопровождаемого объекта, защита IP54. Батарея на 15 000 мАч с быстрой зарядкой обеспечивает до 4 часов хода налегке и до 13 км с нагрузкой 13 кг.

As2 EDU (платформа для разработчиков).
Характеристики ходовой части совпадают с PRO, но максимальный момент до 90 Нм, а нагрузка при ходьбе до 15 кг. Главное отличие: поддержка API, станция для автономной зарядки и опциональный вычислительный модуль NVIDIA Jetson Orin NX. Это единственная версия, которую можно программировать под собственные задачи.

Все 3 модели получают OTA-обновления через платформу UniStore и работают при температурах от −20 до +50 °C. Цен в открытых источниках пока нет.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Data Science и Data Engineering: какое направление выбрать в 2026 году?

🎧 1 апреля пройдет День открытых дверей онлайн-магистратуры НИЯУ МИФИ «Специалист по работе с данными и ИИ» в партнёрстве с Яндекс Практикумом.

На встрече обсудят:

💙 как рост ИИ трансформируют рынок труда
💙 4 трека для развития: ML, CV, NLP и Data Engineering
💙 какие задачи усложняются и где усиливается конкуренция

И расскажут, как за 2 года освоить фундаментальную базу, собрать портфолио из проектов и получить диплом магистра без отрыва от работы.

Подключайтесь онлайн 1 апреля в 19:00 мск.

🏃‍♀️ Записаться на ДОД

🌟 Unsloth Studio: опенсорный no-code веб-интерфейс для LLM.

Unsloth Studio - это локальный комбайн, который объединяет подготовку данных, обучение, инференс и экспорт модели в одном месте.

Под капотом кастомные Triton-ядра с собственным backprop. По сравнению со стандартными CUDA-реализациями это дает 2х прирост скорости обучения и снижение потребления по VRAM на 70%.

Поддерживаются полный файн-тюнинг, претрейн, LoRA, QLoRA, 4-bit, 16-bit и FP8. Всего совместимо более 500 моделей, включая Llama 4, Qwen 3.5 и Gemma 3.

Для работы с данными есть визуальный нодовый редактор Data Recipes. Studio принимает PDF, DOCX, CSV и JSONL, генерирует синтетические датасеты и автоматически конвертирует данные в форматы ChatML или Alpaca.

Помимо стандартного SFT, Studio умеет в GRPO, которая не требует отдельной critic-модели и потребляет на 80% меньше VRAM, что делает обучение ризонинг-моделей реалистичным на локальном железе.

Модели на 8B и 70B параметров (например, Llama 3.1, Llama 3.3, DeepSeek-R1) можно файн-тюнить на одной RTX 4090 или 5090, а не на кластере, но есть и поддержка multi-GPU.

В режиме инференса Studio умеет: tool calling, выполнение кода прямо в чате, работу с изображениями, аудио, PDF и DOCX. Из коробки - веб-поиск и автонастройка параметров инференса.

Экспорт результатов - одной кнопкой в GGUF, vLLM или Ollama. Studio сама мерджит LoRA-адаптеры с базовой моделью.

Работает на Windows, Linux и macOS (на Mac пока только инференс, поддержка MLX-обучения анонсирована), есть Docker. AMD-пользователи могут обучать через Unsloth Core, поддержка в Studio обещана позже.


📌Лицензирование: AGPL-3.0.


🟡Документация
🖥Github


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Framework #Train #UnslothStudio

🌟 Xiaomi релизнула 3 модели: LLM, омнимодальную и TTS.

🟡MiMo-V2-Pro

Флагман. Триллион параметров суммарно, 42 млрд. активных при инференсе, архитектура MoE с гибридным вниманием и контекстным окном в 1 миллион токенов. До официального анонса модель тестировалась на OpenRouter под именем Hunter Alpha.

🟢Artificial Analysis Intelligence Index - 49 баллов, это 8 место в мире и 2 среди китайских LLM.

🟢PinchBench - 84,0 (3 место, сразу за Claude Sonnet 4.6).

🟢ClawEval - 61,5, тоже 3 место, выше GPT-5.2.

Реальная агентская эффективность на GDPval-AA: Elo 1434 (лучший результат среди китайских моделей).

Цена API: $1 вход / $3 выход за млн. токенов при контексте 256K и $2 вход / $6 выход для контекста 256К-1М.

🟡 MiMo-V2-Omni

Принимает текст, изображения, видео и аудио через единую базу с отдельными энкодерами для каждой модальности. Параметры не раскрыты. Модель поддерживает непрерывную обработку аудио длиной свыше 10 часов в одном запросе.

🟢MM-BrowserComp - 52,0, на GPDVal AA - 1435, оба выше Gemini 3 Pro.

Цена: $0,40 вход / $2,00 выход.

На демонстрации модель прошла цикл онлайн-покупки автономно: нашла отзывы на Xiaohongshu, сравнила продавцов на JD.com, поторговалась с поддержкой, оформила заказ.

Второе демо: получила одно текстовое задание, сняла 15-секундный ролик из 4 сцен, синтезировала звук, исправила ошибку рендеринга шрифта, загрузила на TikTok и опубликовала.

🟡MiMo-V2-TTS

Модель обучена на сотнях миллионов часов аудио, и допилена через многомерный RL. Синтезирует речь с управлением эмоциями на уровне отдельных предложений, поёт с сохранением высоты и ритма, воспроизводит китайские диалекты: сычуаньский, хэнаньский, кантонский, тайваньский. Поддержка других языков не заявлена.

Форматные маркеры в тексте: пунктуацию, частицы и выделение сама переводит в просодику без дополнительной разметки.

Доступ на ограниченный период - бесплатно. Сроки предложения не указаны.

Кстати, команду MiMo возглавляет Ло Фули, один из ключевых авторов DeepSeek R1.

Все модели релиза доступны через API на platform.xiaomimimo.com и в MiMo Studio.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml