Microsoft открыл бесплатный доступ к модели o1 в Copilot
Продвинутая функция анализа Think Deeper, ранее доступная только премиум-клиентам, стала общедоступной.
Технология, требующая около 30 секунд на обработку запроса, позволяет решать комплексные задачи, включая:
- многосторонний анализ проблем
- пошаговое планирование
- создание программного кода
- сравнительную оценку вариантов
Мустафа Сулейман, глава Microsoft AI, анонсировал обновление через LinkedIn, подчеркнув важность демократизации искусственного интеллекта.
Как DS всех подстегнул-то!
Теперь школьники смогут генерировать домашку за 30 секунд, а программисты - писать код без Stack Overflow 🎓
#Microsoft #Copilot #ThinkDeeper
-------
@tsingular
Продвинутая функция анализа Think Deeper, ранее доступная только премиум-клиентам, стала общедоступной.
Технология, требующая около 30 секунд на обработку запроса, позволяет решать комплексные задачи, включая:
- многосторонний анализ проблем
- пошаговое планирование
- создание программного кода
- сравнительную оценку вариантов
Мустафа Сулейман, глава Microsoft AI, анонсировал обновление через LinkedIn, подчеркнув важность демократизации искусственного интеллекта.
Как DS всех подстегнул-то!
Теперь школьники смогут генерировать домашку за 30 секунд, а программисты - писать код без Stack Overflow 🎓
#Microsoft #Copilot #ThinkDeeper
-------
@tsingular
👍12🔥6❤🔥2
Китайско-российский алгоритм ускоряет GPU Nvidia в 800 раз
Учёные из Шенженьского технологического института (основан Пекинским совместно с МГУ) создали революционный метод оптимизации вычислений на GPU NVIDIA.
Решение оптимизирует перидинамические расчёты, сокращая время моделирования с нескольких суток до считанных минут.
Прорыв позволяет выполнять сложные инженерные симуляции на обычных потребительских видеокартах вместо специализированных суперкомпьютеров.
Технология найдёт применение в проектировании аэрокосмических аппаратов и мостостроении.
Реверс-инжиниринг творит чудеса. 🔍
Это не значит, что ты сможешь запустить сверхумную модель на калькуляторе, но маленькая, предположительно, будет летать очень быстро.
Опять же если это правда окажется, но, вроде, ещё не 1 апреля.
#Nvidia #GPU #Китай #МГУ #реверс
------
@tsingular
Учёные из Шенженьского технологического института (основан Пекинским совместно с МГУ) создали революционный метод оптимизации вычислений на GPU NVIDIA.
Решение оптимизирует перидинамические расчёты, сокращая время моделирования с нескольких суток до считанных минут.
Прорыв позволяет выполнять сложные инженерные симуляции на обычных потребительских видеокартах вместо специализированных суперкомпьютеров.
Технология найдёт применение в проектировании аэрокосмических аппаратов и мостостроении.
Реверс-инжиниринг творит чудеса. 🔍
Это не значит, что ты сможешь запустить сверхумную модель на калькуляторе, но маленькая, предположительно, будет летать очень быстро.
Опять же если это правда окажется, но, вроде, ещё не 1 апреля.
#Nvidia #GPU #Китай #МГУ #реверс
------
@tsingular
🔥12👍1
Forwarded from Семейка продактов (Tatiana Sushchenko)
Буквально вчера Сатья Наделла (CEO Microsoft) козырнул знаниями экономики и упомянул о Парадоксе Джевонса в отношении ИИ.
Кстати, да.
Парадокс Уильяма Джевонса сводится к тому, что когда технический прогресс увеличивает эффективность использования какого-либо ресурса, это приводит не к уменьшению, а к значительному увеличению его потребления. Удивительно это открытие тем, что было сделано в 1865 году на примере угля.
Например, энергосберегающие лампы с одной стороны экономичнее, а с другой, свет выключать совсем перестали.
Дата-центры становятся энергоэффективнее, дешевле, и облако начинают использовать так интенсивно, что энергозатраты только растут.
Согласно текущим мнениям, с ИИ ожидается ровно та же картина. Рост и Рост. Он будет становиться доступнее, и будет приводить к созданию новых рабочих мест, вместо ожидаемого сокращения.
Оптимистичненько. Будем посмотреть.
Таня, [ex-B2B 👩💻]
@productsgossip
Кстати, да.
Парадокс Уильяма Джевонса сводится к тому, что когда технический прогресс увеличивает эффективность использования какого-либо ресурса, это приводит не к уменьшению, а к значительному увеличению его потребления. Удивительно это открытие тем, что было сделано в 1865 году на примере угля.
Например, энергосберегающие лампы с одной стороны экономичнее, а с другой, свет выключать совсем перестали.
Дата-центры становятся энергоэффективнее, дешевле, и облако начинают использовать так интенсивно, что энергозатраты только растут.
Согласно текущим мнениям, с ИИ ожидается ровно та же картина. Рост и Рост. Он будет становиться доступнее, и будет приводить к созданию новых рабочих мест, вместо ожидаемого сокращения.
Оптимистичненько. Будем посмотреть.
Таня, [ex-B2B 👩💻]
@productsgossip
GeekWire
Microsoft CEO says AI use will ‘skyrocket’ with more efficiency amid craze over DeepSeek
(GeekWire FIle Photo / Todd Bishop) In an apparent response to the attention on a new AI model out of China, Microsoft CEO Satya Nadella posted online
✍12👍11😍1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🤖 N8N: Как создать своего AI-помощника для автоматизации всего и вся
Нашел крутейший туториал по n8n - платформе для автоматизации, о которой раньше как-то мало говорили. А зря! (спасибо @Dustycopter за подсказку про n8n, а то бы не известно когда взялся за него)
Автор показывает, как создать персонального AI-ассистента (у него это уже 2 версия,- улучшенная), который:
- Управляет календарем (создает встречи, отправляет приглашения)
- Работает с почтой (отправляет/читает письма)
- Ищет информацию через Wikipedia/Hacker News
- Следит за проектами
- Отправляет сообщения в Slack
Самое крутое - архитектура на основе мини-агентов! 🤯
Вместо того чтобы давать одному агенту кучу инструментов (что обычно приводит к путанице), автор создал систему специализированных агентов:
- Email-агент для работы с почтой
- Calendar-агент для календаря
- Research-агент для поиска информации
- Project-агент для управления задачами
Главный агент-руководитель просто решает, кому делегировать задачу. Например: "Так, нужно отправить письмо - это к email-агенту!"
И что особенно порадовало - там есть крутая фича $fromAI для автоматического заполнения параметров. Больше не нужно собирать большой промт для разбора переменных, а можно их вытащить маленькими промптами на входе в компонент. Получается прозрачнее. 🎉
А еще можно подключить векторную базу данных (Pinecone) и научить агента отвечать на вопросы по вашим документам. Идеально для корпоративных политик, FAQ и т.д.
В общем, если интересно пощупать реальное применение AI-агентов - очень советую глянуть. Там даже есть бесплатное комьюнити, где авторы делятся шаблонами.
Как всегда перевёл для вас ElevenLabs.
Если считаете, что все это полезно, - поддержать все эти переводы можно поставив звёздочку к посту или по ссылке.
#n8n #переводы #уроки #nocode
———
@tsingular
Нашел крутейший туториал по n8n - платформе для автоматизации, о которой раньше как-то мало говорили. А зря! (спасибо @Dustycopter за подсказку про n8n, а то бы не известно когда взялся за него)
Автор показывает, как создать персонального AI-ассистента (у него это уже 2 версия,- улучшенная), который:
- Управляет календарем (создает встречи, отправляет приглашения)
- Работает с почтой (отправляет/читает письма)
- Ищет информацию через Wikipedia/Hacker News
- Следит за проектами
- Отправляет сообщения в Slack
Самое крутое - архитектура на основе мини-агентов! 🤯
Вместо того чтобы давать одному агенту кучу инструментов (что обычно приводит к путанице), автор создал систему специализированных агентов:
- Email-агент для работы с почтой
- Calendar-агент для календаря
- Research-агент для поиска информации
- Project-агент для управления задачами
Главный агент-руководитель просто решает, кому делегировать задачу. Например: "Так, нужно отправить письмо - это к email-агенту!"
И что особенно порадовало - там есть крутая фича $fromAI для автоматического заполнения параметров. Больше не нужно собирать большой промт для разбора переменных, а можно их вытащить маленькими промптами на входе в компонент. Получается прозрачнее. 🎉
А еще можно подключить векторную базу данных (Pinecone) и научить агента отвечать на вопросы по вашим документам. Идеально для корпоративных политик, FAQ и т.д.
В общем, если интересно пощупать реальное применение AI-агентов - очень советую глянуть. Там даже есть бесплатное комьюнити, где авторы делятся шаблонами.
Как всегда перевёл для вас ElevenLabs.
Если считаете, что все это полезно, - поддержать все эти переводы можно поставив звёздочку к посту или по ссылке.
#n8n #переводы #уроки #nocode
———
@tsingular
203👍24🔥4❤2
Forwarded from GigaDev — разработка GigaChat
🚀 Релиз новой модели GigaChat-20B-A3B-instruct-v1.5!
Представляем обновленную версию с улучшенным alignment, что привело к значительному росту метрик арен
📈 Результаты:
• Arena Hard RU: 20.8 → 29.6 (+8.8)
• Arena General: 41.1 → 49.1 (+8)
• остальные метрики на тех же значениях
🔋 Поддержка контекста: 131К токенов
🎉 Важно! Модель теперь доступна в популярных инструментах:
• llama.cpp
• ollama
• llama-cpp-python
• lm-studio, небольшой гайд.
⚡️ На М4 Pro в Q6 достигает 52 token / sec
💾 Мы подготовили различные GGUF квантизации для тестирования под разные задачи и ресурсы.
🔗 Ссылки:
• HuggingFace (fp32, bf16, int8)
• GGUF версии (bf16, q8, q6, q5, q4)
• Ollama (bf16, q8, q6, q5, q4)
Представляем обновленную версию с улучшенным alignment, что привело к значительному росту метрик арен
📈 Результаты:
• Arena Hard RU: 20.8 → 29.6 (+8.8)
• Arena General: 41.1 → 49.1 (+8)
• остальные метрики на тех же значениях
🔋 Поддержка контекста: 131К токенов
🎉 Важно! Модель теперь доступна в популярных инструментах:
• llama.cpp
• ollama
• llama-cpp-python
• lm-studio, небольшой гайд.
⚡️ На М4 Pro в Q6 достигает 52 token / sec
💾 Мы подготовили различные GGUF квантизации для тестирования под разные задачи и ресурсы.
🔗 Ссылки:
• HuggingFace (fp32, bf16, int8)
• GGUF версии (bf16, q8, q6, q5, q4)
• Ollama (bf16, q8, q6, q5, q4)
GitHub
GitHub - ggml-org/llama.cpp: LLM inference in C/C++
LLM inference in C/C++. Contribute to ggml-org/llama.cpp development by creating an account on GitHub.
🔥8👍3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Новый год в Китае в самом разгаре.
Робопёс отжигает по полной.
Фейрверки просто - огонь. :)
Только мирные технологии, настоящий праздник!
#Китай #роботы
———
@tsingular
Робопёс отжигает по полной.
Фейрверки просто - огонь. :)
Только мирные технологии, настоящий праздник!
#Китай #роботы
———
@tsingular
🔥15🕊3⚡2
Amazon Q Developer научился генерировать и тестировать код в реальном времени
AWS запустила крупное обновление Amazon Q Developer.
Сервис получил систему автоматического тестирования генерируемого программного кода в защищенной среде.
Функционал включает выявление ошибок, синхронизацию с проектом и до трех попыток автоматического исправления.
Devfile настраивает изолированную песочницу для безопасного исполнения.
Система анализирует существующую кодовую базу и предлагает улучшения на основе результатов тестов.
Среда выполнения контролируется через конфигурацию без доступа к закрытым ресурсам.
Сегодня день релизов :)
#Amazon #AWS #DevOps
-------
@tsingular
AWS запустила крупное обновление Amazon Q Developer.
Сервис получил систему автоматического тестирования генерируемого программного кода в защищенной среде.
Функционал включает выявление ошибок, синхронизацию с проектом и до трех попыток автоматического исправления.
Devfile настраивает изолированную песочницу для безопасного исполнения.
Система анализирует существующую кодовую базу и предлагает улучшения на основе результатов тестов.
Среда выполнения контролируется через конфигурацию без доступа к закрытым ресурсам.
Сегодня день релизов :)
#Amazon #AWS #DevOps
-------
@tsingular
👏5🔥3
Blackwell RTX 5090: дефицит, дефекты и $6000 за карту
Запуск видеокарт серии Blackwell обернулся катастрофой снабжения.
RTX 5090 с рекомендованной ценой $1999 перепродают на eBay за $6000.
MSI отложила старт до 6 февраля из-за дефектов дизайна процессоров.
Производственные мощности TSMC отданы приоритетно дата-центрам ($30.8 млрд) вместо игрового сегмента ($3.3 млрд).
Низкий выход годных чипов усугубляет дефицит поставок.
5090 пока не покупаем
#Nvidia #5090 #TSMC
-------
@tsingular
Запуск видеокарт серии Blackwell обернулся катастрофой снабжения.
RTX 5090 с рекомендованной ценой $1999 перепродают на eBay за $6000.
MSI отложила старт до 6 февраля из-за дефектов дизайна процессоров.
Производственные мощности TSMC отданы приоритетно дата-центрам ($30.8 млрд) вместо игрового сегмента ($3.3 млрд).
Низкий выход годных чипов усугубляет дефицит поставок.
5090 пока не покупаем
#Nvidia #5090 #TSMC
-------
@tsingular
👻7😐5🤨2👍1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Для всех, кто страдает от того, что DeepSeek API штормит, запилил короткое видео как создать ключ под Inference Providers в Hugging Face и начать использовать DS.
Делов на пару минут и тысячи моделей HF будут вам доступны по API.
(для самых внимательных: ключ из видео уже удалён :) )
p.s. Видео из серии как вскипятить воду, но точно знаю некоторых, кому это будет полезно, поэтому вот :)
#HuggingFace #Inference #demo
———
@tsingular
Делов на пару минут и тысячи моделей HF будут вам доступны по API.
(для самых внимательных: ключ из видео уже удалён :) )
p.s. Видео из серии как вскипятить воду, но точно знаю некоторых, кому это будет полезно, поэтому вот :)
#HuggingFace #Inference #demo
———
@tsingular
👍10✍1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Deepseek теперь в браузере!
Забавную игрушку сделали на базе WebGPU и разместили в HuggingFace.
Идея проекта,- он скачивает Deepseek Janus-Pro-1B и запускает в браузере на вашей машине.
Т.е. исполняется локально.
Можно по PDF пообщаться или картинку нарисовать или просто поговорить с 1B понять что это такое.
Пробуем тут
Исходники (сделано на базе transformers.js)
#JanusPro #WebGPU #transformers
———
@tsingular
Забавную игрушку сделали на базе WebGPU и разместили в HuggingFace.
Идея проекта,- он скачивает Deepseek Janus-Pro-1B и запускает в браузере на вашей машине.
Т.е. исполняется локально.
Можно по PDF пообщаться или картинку нарисовать или просто поговорить с 1B понять что это такое.
Пробуем тут
Исходники (сделано на базе transformers.js)
#JanusPro #WebGPU #transformers
———
@tsingular
🔥3👍2
DeepSeek использует идеи, которые Шмидхубер предложил еще в 2015-2018 годах:
DeepSeekR1 (2025): Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning. arXiv 2501.12948
Концепция RL prompt engineer (2015) - система, которая активно учится формулировать промпты для абстрактного мышления и планирования. arXiv:1210.0118
"One Big Net For Everything" (2018) [arXiv 1802.08864] - объединение RL-системы и языковой модели в единую нейросеть через дистилляцию. По сути, это то, что сейчас называют RL Chain of Thought.
Интересно, что базовые принципы дистилляции (сжатия знаний от "учителя" к "ученику") были предложены еще в 1991 году! 🎓
Тогда эта техника использовалась для решения проблемы затухающего градиента через предварительное обучение без учителя (кстати, та самая "P" в ChatGPT).
Идеи циклически возвращаются в новом обличии. То, что было революционным в 90-х, сейчас становится основой для современных LLM.
Пост в Х
Не знаю как это работает, но вот именно эти циклы обратной связи я видел во сне в 2001м
#Schmidhuber #RL #deepseek
———
@tsingular
DeepSeekR1 (2025): Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning. arXiv 2501.12948
Концепция RL prompt engineer (2015) - система, которая активно учится формулировать промпты для абстрактного мышления и планирования. arXiv:1210.0118
"One Big Net For Everything" (2018) [arXiv 1802.08864] - объединение RL-системы и языковой модели в единую нейросеть через дистилляцию. По сути, это то, что сейчас называют RL Chain of Thought.
Интересно, что базовые принципы дистилляции (сжатия знаний от "учителя" к "ученику") были предложены еще в 1991 году! 🎓
Тогда эта техника использовалась для решения проблемы затухающего градиента через предварительное обучение без учителя (кстати, та самая "P" в ChatGPT).
Идеи циклически возвращаются в новом обличии. То, что было революционным в 90-х, сейчас становится основой для современных LLM.
Пост в Х
Не знаю как это работает, но вот именно эти циклы обратной связи я видел во сне в 2001м
#Schmidhuber #RL #deepseek
———
@tsingular
👍8
От Талоса до ChatGPT: 3000-летняя история ИИ
История искусственного интеллекта начинается в Древней Греции с мифического робота Талоса и автоматов Гомера.
Средневековые изобретатели из династии Бану Муса создали первую программируемую машину, а термин 'алгоритм' обязан своим происхождением Аль-Хорезми.
Современная эра ИИ стартовала с работ Тьюринга (1936), определившего теоретические основы вычислений.
Джон Маккарти в 1955 ввёл сам термин 'artificial intelligence' и создал Lisp - прародитель Python и JavaScript.
От первого чатбота ELIZA (1965) технология эволюционировала до применения в генетике, медицине и бизнес-процессах.
Получается, люди мечтали об ИИ с древних времен.
Интересная иллюстрация хронологии работ над ИИ.
#история #обучение
-------
@tsingular
История искусственного интеллекта начинается в Древней Греции с мифического робота Талоса и автоматов Гомера.
Средневековые изобретатели из династии Бану Муса создали первую программируемую машину, а термин 'алгоритм' обязан своим происхождением Аль-Хорезми.
Современная эра ИИ стартовала с работ Тьюринга (1936), определившего теоретические основы вычислений.
Джон Маккарти в 1955 ввёл сам термин 'artificial intelligence' и создал Lisp - прародитель Python и JavaScript.
От первого чатбота ELIZA (1965) технология эволюционировала до применения в генетике, медицине и бизнес-процессах.
Получается, люди мечтали об ИИ с древних времен.
Интересная иллюстрация хронологии работ над ИИ.
#история #обучение
-------
@tsingular
✍5⚡2🆒1
OpenAI выпустила o3-mini: быстрее, умнее, доступнее
OpenAI только что представила o3-mini — новую модель в линейке рассуждающих (reasoning) систем.
- Модель заточена под STEM-задачи: математику, программирование и науку
- На сложных математических тестах (AIME 2024) o3-mini в режиме "high reasoning" достигает точности 83.6%
- В соревновательном программировании (Codeforces) набирает впечатляющие 2073 ELO
- Отвечает на 24% быстрее предшественника o1-mini: в среднем 7.7 секунд до первого ответа против 10.16
Интересный момент: впервые reasoning-модель станет доступна бесплатным пользователям ChatGPT. А для платных подписчиков втрое увеличили лимит — со скромных 50 до 150 сообщений в день.
OpenAI добавила в o3-mini поиск по интернету, хотя называют это "ранним прототипом".
Модель поддерживает три режима размышления (новое поле в API - reasoning effort): low, medium и high.
По сути, можно заставить её "думать усерднее" на сложных задачах или работать быстрее, когда важна скорость.
Для разработчиков особенно приятно появление function calling и Structured Outputs — теперь маленькая модель может делать почти всё, что умеет её старшая версия.
В общем, похоже на серьезную заявку в борьбе за рынок "умных, но экономных" AI-помощников.
Сэм обещал, - Сэм сделал. :)
Го тестировать!
В Веб версии пока нет. Модель доступна по API и в Playground
Называется o3-mini
Модель доступна только разработчикам 3-5 тира!
Если у вас молодой аккаунт - вам её пока не дадут.
ЦЕНЫ:
200k context length
Input: $1.10 / 1M tokens
Cached input: $0.55 / 1M tokens
Output: $4.40 / 1M tokens
#OpenAI #o3mini
———
@tsingular
OpenAI только что представила o3-mini — новую модель в линейке рассуждающих (reasoning) систем.
- Модель заточена под STEM-задачи: математику, программирование и науку
- На сложных математических тестах (AIME 2024) o3-mini в режиме "high reasoning" достигает точности 83.6%
- В соревновательном программировании (Codeforces) набирает впечатляющие 2073 ELO
- Отвечает на 24% быстрее предшественника o1-mini: в среднем 7.7 секунд до первого ответа против 10.16
Интересный момент: впервые reasoning-модель станет доступна бесплатным пользователям ChatGPT. А для платных подписчиков втрое увеличили лимит — со скромных 50 до 150 сообщений в день.
OpenAI добавила в o3-mini поиск по интернету, хотя называют это "ранним прототипом".
Модель поддерживает три режима размышления (новое поле в API - reasoning effort): low, medium и high.
По сути, можно заставить её "думать усерднее" на сложных задачах или работать быстрее, когда важна скорость.
Для разработчиков особенно приятно появление function calling и Structured Outputs — теперь маленькая модель может делать почти всё, что умеет её старшая версия.
В общем, похоже на серьезную заявку в борьбе за рынок "умных, но экономных" AI-помощников.
Сэм обещал, - Сэм сделал. :)
Го тестировать!
В Веб версии пока нет. Модель доступна по API и в Playground
Называется o3-mini
Модель доступна только разработчикам 3-5 тира!
Если у вас молодой аккаунт - вам её пока не дадут.
ЦЕНЫ:
200k context length
Input: $1.10 / 1M tokens
Cached input: $0.55 / 1M tokens
Output: $4.40 / 1M tokens
#OpenAI #o3mini
———
@tsingular
🔥7
Forwarded from Сиолошная
Как бесплатным юзерам пользоваться o3-mini:
1) нужно зайти в аккаунт (это бесплатно, но нужен VPN из РФ) на chat.com
2) ввести свой запрос
3) нажать кнопочку «Reason» (на картинке)
4) Наслаждаться 10-60 секундами, пока модель думает над ответом
А если нажать кнопочку «Search», так она ещё и в интернете поищет! (правда пока функция экспериментальная и может плохо работать)
UPD: если кнопки нет — попробуйте а) обновить страницу б) перезайти в аккаунт в) сменить VPN (в EU пока у одного знакомого не работает). Если не помогло — попробуйте завтра, может быть конкретно до вас ещё не докатилось обновление.
1) нужно зайти в аккаунт (это бесплатно, но нужен VPN из РФ) на chat.com
2) ввести свой запрос
3) нажать кнопочку «Reason» (на картинке)
4) Наслаждаться 10-60 секундами, пока модель думает над ответом
А если нажать кнопочку «Search», так она ещё и в интернете поищет! (правда пока функция экспериментальная и может плохо работать)
UPD: если кнопки нет — попробуйте а) обновить страницу б) перезайти в аккаунт в) сменить VPN (в EU пока у одного знакомого не работает). Если не помогло — попробуйте завтра, может быть конкретно до вас ещё не докатилось обновление.
👍7