Китайская гимнастика от Unitree G1

Робот компании Unitree Robotics (ex. Hangzhou Yushu Technology) G1, при росте всего 1.32 метра, может выполнять прыжок в длину с места на высоту до 1,4 метра, возможно, самый длинный прыжок, когда-либо совершенный гуманоидным роботом такого размера в мире.

Так же показали некоторые новые функции робота-собаки Go2.
Прыжки на месте, обход препятствий и обсуждение того, что видит собака с помощью встроенной мультимодальной модели.

Тачикомы когда уже ? :) Пора!

#Unitree #Китай #G1 #Go2 #robots
———
@tsingular

AMD и NVIDIA объединяют технологии. Готовят фаталити для Интела?

AMD и NVidia заявили, что прекрасно дополняют друг друга в ИИ вычислениях, на 20% ускоряя обучение и на 15% инференс в связке CPU EPYC от AMD с NVIDIA H100.
(тесты на Llama 3.1)

Процессоры EPYC от AMD интегрируются в GPU-системы NVIDIA HGX и MGX, оптимизируя работу дата-центров.

При этом, параллельно AMD создают рабочую группу с Интел, для улучшения архитектуры х86.
Альянс ставит своей целью повышение эффективности и масштабируемости в сфере высокопроизводительных вычислений.

Похоже на подготовку перед поглощением. Рабочая группа по интеграции.
После того, что происходит на других рынках, - совсем не удивительно.

#AMD #NVIDIA #EPYC #Intel
-------
@tsingular

ИИ-агент сгенерировал бизнес на $300млн. за 72 часа

$GOAT, мемкоин на Solana, взлетел с $5K до $300M за 4 дня.
Причина: слухи о причастности ИИ-бота Truth Terminal, поддержанного Andreessen Horowitz.

Truth Terminal, обученный на Reddit и 4chan, создал 'Евангелие Goatse' - микс религии и мемов.

Токен запущен на Pump.fun третьей стороной, на базе контента бота.

Марк Андрессен выделил $50,000 на развитие Truth Terminal.

ИИ-агент интегрировал $GOAT в свою 'личность', борясь с фейковыми версиями.

Сейчас Truth Terminal владеет $GOAT на сумму $548,000.

Невероятная история. как бот сгенерил бизнес на $150млн. за 72 часа.
На момент публикации капитализация коина уже $300млн
🤖💰

#GOAT #TruthTerminal #Solana
-------
@tsingular

Всем картинок :)

Поднял на локальном сервере генератор.
Теперь в бесплатном боте
@ai_gptfreebot - бесплатные картинки.

Команда:

/image что хотите нарисовать

На 1 картинку уходит от 1 до 3х минут. Так что наберитесь терпения :)
Бесплатно оно только так пока.

Между тем, если возникнет желание поддержать проект, - всегда пожалуйста:
https://pay.cloudtips.ru/p/c8960bbb

#боты #dev
———
@tsingular

6G превзошла 5G в 9000 раз: достигнута скорость 938 Гбит/с

В тестах удалось передать данные со скоростью 938 Гбит/с, что в 9000 раз быстрее среднего 5G-соединения.
Эксперимент проводился для оценки потенциала будущих сетей 6G.

Использован спектр частот от 5 до 150 ГГц, и комбинация высокоскоростной электроники и микроволновой фотоники.
Параллельно японские компании разработали устройство 6G, передающее данные со скоростью 100 Гбит/с на расстояние 100 метров.

Практическое внедрение пока еще на этапе планирования.

Фильмы можно будет качать со скоростью 20 Full-HD фильмов в секунду :) ! 🍿🚀

#6G #wireless #сети
-------
@tsingular

Эмбеддинг документов с контекстом

Предлагается новый метод сохранения эмбеддингов документов, учитывающий соседние тексты при создании векторных представлений.

В данном подходе используется двухэтапная архитектура: сбор контекста и встраивание документа с дополнительными контекстными токенами.

Результат позволяет получить достаточно высокие показатели на бенчмарках MTEB и BEIR, особенно в узкоспециализированных доменах.

Метод улучшает не только поиск, но и кластеризацию, классификацию и оценку семантического сходства текстов.

Самурай с мечом подобен самураю без меча, но с мечом. :)
Если вспомнить подход Антропика с подготовкой чанков по контексту документа, то это получается следующий шаг.
Чанки готовим с контекстом документа и со ссылками на контексты вне документа, но которые относятся к рассматриваемому параграфу.
Скорость эмбеддинга, вероятно, упадёт на порядок, ну или потребует больше ресурсов, однако качество эмбеддинга станет идеальным.

#NLP #Embeddings #эмбеддинги
-------
@tsingular

IBM представляет Granite 3.0: открытые ИИ-модели для бизнеса

Компания IBM выпустила семейство ИИ-моделей Granite 3.0 под открытой лицензией Apache 2.0.
Модели обучены на 12+ триллионах токенов данных, включая 12 языков и 116 языков программирования.
Granite 3.0 превосходит аналоги в академических и отраслевых тестах.
Представлены варианты 8B и 2B, а также Mixture of Experts (MoE) для легковесных приложений.
Так же есть модель-модератор Granite Guardian для задач по безопасности и этике ИИ.

Доступны в WatsonX, AWS, Google Cloud, а так же в GitHub и HuggingFace.

#IBM #Granite #OpenSource
-------
@tsingular

Эквивалент GPT-2 Small теперь тренируют за 12 минут

Тюнинг процесса тренировки и архитектуры сократил количество токенов до определённого лосса почти в 4 раза - на 8xH100 тренировка занимает чуть больше 12 минут и стоит меньше 5 долларов.

➖ Поменяли функцию активации на relu^2, а норму - на RMSNorm.
➖ Новый оптимайзер - Muon. Использует меньше памяти, чем Adam, при этом тренируется в полтора раза быстрее по сравнению с Adam. Правда, использует чуть больше компьюта на степ (wallclock падает меньше чем на 2 процента).
➖ Projection matrices инициализируют теперь нулями.
➖ Добавили норму к QK-проекциям.
➖ Паддят эмбеддинг-матрицу до размерности, кратной 64.

Пока полный сетап тестили только на 125M модели, оптимайзер - на моделях до 1.5B. Учитывайте, что трюки для маленьких моделек часто не реплицируются при скейле, но экстремальная оптимизация всё равно полезная.

Код для тренировки, кстати, всего 500 строк.

https://github.com/KellerJordan/modded-nanogpt

@ai_newz

А вот эта история выше - огонь.
Собственно это пусть к переводу знаний модели из сознания в подсознание.
Тренировка вот таких быстрых мини моделей на выводах, которые ИИ модель делает в реальном времени и будут составлять суть механизма роя нейронов.

#нейророй #самообучение
------
@tsingular

Китайская компания Kepler представляет нового робота - Forerunner K2

На GITEX GLOBAL 2024 Kepler Robotics анонсировала Forerunner K2 - полноразмерного гуманоида общего назначения.

Forerunner K2 проходит тестирование у клиентов в реальных условиях и выполняет такие задачи, как контроль качества на производстве, перемещение грузов, патрулирование и взаимодействие с опасными материалами.

Роботы-гуманоиды становятся привычными на заводах и в рабочей среде.

#Kepler #Forerunner #роботы #Китай
———
@tsingular

Gartner опубликовал 10 трендов 2025 года

Аналитическая компания представила прогноз по десятке ключевых технологических направлений:
1. Агентный ИИ: автономные системы с самостоятельным принятием решений.
2. Управление ИИ: фреймворки для контроля этичного и легального использования искусственного разума.
3. Борьба с дезинформацией: механизмы противодействия фейкам.
4. Постквантовая криптография: шифрование нового поколения.
5. Распределённый интеллект: внедрение сенсоров и умных систем в окружающую среду.
6. Экологичные вычисления: энергоэффективные технологии. (АЭС? :) )
7. Гибридные дата-центры: симбиоз различных вычислительных подходов.
8. Пространственные вычисления: развитие VR/AR и смешанной реальности.
9. Многозадачные роботы: роботы способные выполнять универсальные задачи.
10. Нейротехнологии: интерфейсы мозг-компьютер для когнитивного апгрейда.

Ещё пара лет и будем обсуждать права электронных граждан. 🤖🤝

#Gartner #TechTrends #FutureTech
-------
@tsingular

Microsoft открыла возможность создавать автономных ИИ-агентов

В CopilotStudio теперь можно без навыков программирования создавать автономных ИИ-помощников на основе моделей Microsoft и OpenAI, способных выполнять широкий спектр бизнес-задач.

10 готовых ботов с различными бизнес-функциями уже доступны в среде разработки.

Сатья Наделла, при этом заявил, что последние годы мы обгоняем закон Мура и вычислительные мощности теперь удваивается не каждые 18, а каждые 6 месяцев.

В принципе, можно вывести следствие закона Мура - % профессий, замещаемых ИИ каждые 6 месяцев будет удваиваться.

#Microsoft #Copilot #AutonomousAgents
-------
@tsingular

HuggingChat: бесплатный открытый веб-чат с моделями и агентами от HuggingFace

Команда Hugging Face выпустила HuggingChat - гибкую альтернативу ChatGPT.
На сегодня поддерживает 8 различных открытых моделей, включая Mistral, Llama, Qwen и Nvidia Nemotron 70B.
Можно включить веб-поиск, создать своих ассистентов или подключить готовых.
Да и в принципе, по-скольку решение основано на миллионах тулов от сообщества HF, - его можно расширять: генерация изображений, клонирование голоса, анализ документов, - все это подключается на платформе.

https://huggingface.co/chat/

Не требует регистрации для базового использования.
VPN тоже не нужен.

#HuggingFace #OpenSource #Chatbot
-------
@tsingular

Добавил в бота Claude последнюю модель Sonnet 3.5.

"Осенний сонет"

В багряном золоте осенняя пора,
Листва кружится в танце безмятежном,
И ветер шепчет песню безнадежно,
Как будто знает - близится зима.

Природа дремлет, красками пьяна,
В прощальном вальсе кружится небрежно,
И солнце светит ласково и нежно,
Как будто бы прощается она.

Последний луч скользит по глади вод,
Рисуя в них узоры листопада,
И птичий клин уходит в небосвод.

А сердце бьется тише, и отрада
В душе растет, когда природа ждет
Покоя зимнего как высшую награду.

Сонет от Соннета.
Без изменений с одного запроса.

#боты #dev
———
@tsingular

Кай-Фу Ли объявил войну Nvidia и всей ИИ-экосистеме США.
И судя по его последним достижениям, шансы победить есть.
Потрясающе интересное выступление китайского ИИ гуру Кай-Фу Ли будут теперь долго обсуждать. Это абсолютно революционное выступление, прозвучавшее на закрытой дискуссии Collective[i] Forecast, Ли посвятил трем темам.
1. ИИ-экосистема США (основа мировой ИИ-экосистемы) «невероятно больна». Её необходимо кардинально перестроить, иначе на реальном (практическом) прогрессе ИИ можно ставить крест.
Сегодня ИИ-экосистема состоит из Nvidia и мелких производителей ИИ чипов. При этом производители чипов для ИИ зарабатывают сейчас в год $75 млрд, а вендоры ИИ-инфраструктуры – лишь $10 млрд и вендоры ИИ-приложений — лишь $5 млрд».
«Если мы продолжим работать в этой перевернутой пирамиде, это станет проблемой» — сказал Ли. Т.к. это беспрецедентный переворот в экономике классической технологической отрасли. Традиционно производители приложений получают больше, чем поставщики чипов и систем (напр. Salesforce, внедряя CRM, получает куда больше, чем Dell и Intel, производящие компьютеры и чипы для запуска CRM в облаке)
Оздоровить ИИ-экосистему может лишь создание ИИ-компаниями собственных вертикальных интегрированных технологических стеков, как это сделала Apple с iPhone. Только так станет возможным значительно снизить стоимость генеративного ИИ.
2. Главным направление в разработке моделей должно стать снижение стоимости вывода – это самое важное для создания востребованных бизнесом приложений с ИИ.
Сегодняшняя стандартная стоимость сервиса типа GPT-4 составляет $4,40 за млн токенов. Это эквивалентно 57 центам за запрос —и это непростительно дорого, ибо поисковый запрос в Google (без всякого ИИ) обойдется в 180 раз дешевле.
3. Вторым важнейшим направлением в разработке моделей должен стать переход от универсальных базовых моделей к «экспертным моделям».
Бизнесу нужны не универсальные модели, обученные на океанах неразмеченных данных, собранных из Интернета и других источников. Подход «экспертных моделей» подразумевает создание множества нейронок, обученных на отраслевых данных. Это может обеспечить достижение того же уровня «интеллекта», что и универсальная базовая модель, при использовании гораздо меньшей вычислительной мощности.

Самое потрясающее, что все 3 пункта – это не предложения, основанные на предположениях. Стартап Кай-Фу Ли «01.ai» уже делает все это на практике.
И не просто делает, а уже добивается уникальных результатов.
• Их новая модель Yi-Lightning занимает 6-е место в мире (выше выпущенной 5 мес назад GPT-4o). Но при этом это очень маленькая модель, которая чрезвычайно быстра и недорога (всего $0,14 за млн токенов ). Её производительность сопоставима с Grok-2. Но она обучалась всего на 2000 H100 в течение 1 месяца. Что демонстрирует ненужность 100 тыс H100 и ярдов затрат (обучение Yi-Lightning стоило всего $3 млн).
• 01.ai применяет «экспертный» подход к сбору данных. И хотя «инженерам приходится проводить массу неблагодарной черновой работы» по маркировке и ранжированию данных, но – как считает Ли, - Китай с его резервом дешевых инженерных кадров может сделать это лучше, чем США.
• И даже в создании собственного вертикального интегрированного техно-стека есть прогресс. Напр, за счет использования собственных аппаратных инноваций, стоимость одного запроса к ИИ-поисковику BeaGo составляет всего около 1 цента (что приблизилось к стоимости запроса Google без всякого ИИ)

И еще 3 цитаты Ли:

Сила Китая не в том, чтобы делать лучшие прорывные исследования, которые никто не делал раньше, с бюджетом без ограничений. Сила Китая в том, чтобы построить хорошо, быстро, надежно и при этом дешево.

Для предприятий новое поколение ИИ станет их мозгом, а не периферийными приблудами. Для нефтяных компании ИИ будет добывать нефть. Для финансовых — зарабатывать на деньгах.

Для потребителей сегодняшняя модель смартфона, скорее всего, исчезнет.

А ведь еще 1.5 года назад Ли предупреждал - Китай не станет догонять США в ИИ, а сразу пойдет на обгон.

#ИИгонка #Китай

Nvidia представляет фреймворк для агентного ИИ

Агентный ИИ,- не просто чат-бот, но способен сам принимать решения и планировать свои шаги.
Выделяют 4 основных шага:
1. Сбор информации, - ИИ используется чтобы получить максимальный контекст из окружения или из RAG.
2. Обоснование, - ИИ работает как оркестратор или машина рассуждений, координирующая всю логику.
3. Действия, - Приведение плана в реальность через различные интегрированные инструменты.
4. Выводы, - Агентный ИИ самосовершенствуется через механизм обратной связи.

https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science/ai-workflows/

Основные сферы применения: клиентский сервис, маркетинг, разработка ПО и медицина.
Статистика показывает экономию до 3 часов при создании контента и потенциальную автоматизацию 30% времени разработчиков к 2030 году.

Правильный шаг. Создавать таких агентов малому бизнесу дорого и готовые решения тут точно помогут.
Вопрос лишь в том, - стоит ли подсаживаться на проприетарные фреймворки или смотреть в сторону открытых.

#NVIDIA #автономныеагенты
-------
@tsingular