Microsoft Azure запустила первый суперкластер NVIDIA GB300 NVL72 для OpenAI

Azure развернула 4600+ GPU Blackwell Ultra в единый суперкомпьютер специально под задачи OpenAI.

Каждая стойка GB300 NVL72 — это 72 GPU и 36 CPU Grace, объединённых в 37 терабайт общей памяти с пропускной способностью 130 TB/s через NVLink Switch пятого поколения.

Производительность: 1.44 эксафлопс в формате FP4 на виртуалку.
На MLPerf Inference v5.1 система показала 5x прирост на модели DeepSeek-R1 (671B параметров) против предыдущего поколения Hopper.

Связь между GPU — через Quantum-X800 InfiniBand с 800 Gb/s на чип.
Всё на жидком охлаждении, с переделанной инфраструктурой дата-центра под эту мощность.

План — сотни тысяч Blackwell Ultra в Azure к концу года.

#Microsoft #Blackwell #Azure #OpenAI
------
@tsingular

Google запускает экосистему агентов для Gemini Enterprise

Google выкатил Gemini Enterprise — платформу для агентов, где разные ИИ могут работать вместе через протокол A2A.

Партнеры типа UiPath, Elastic, HubSpot уже интегрируют своих агентов. Обещают тысячи готовых решений провалидированных Гуглом.

Сделали поисковик агентов на естественном языке — ищешь нужного бота, фильтруешь по индустрии, покупаешь через маркетплейс.

A2A - открытый протокол взаимодействия между агентами, который уже как стандарт признал даже Microsoft.
То есть корпоративные агенты смогут общаться между различными облаками Google <-> Microsoft и др.

#GeminiEnterprise #A2A #agents
———
@tsingular

DR02 от DEEP Robotics

Первый всепогодный промышленный гуманоид с защитой от воды.

Рост - 175 см, скорость передвижения до 5,5 км/ч. Работает при температуре от –20°C до +55°C.

#DEEPRobotics #роботы
———
@tsingular

MWS AI выпустила первый бенчмарк для тестирования мультимодальных моделей на русскоязычных документах — MWS Vision Bench. До этого момента разработчики могли полагаться только на OCRBench или MMMU, которые работают исключительно с английским и китайским языками, что делало невозможной адекватную оценку моделей для российского рынка. Это решает реальную боль компаний: теперь можно объективно сравнить, насколько хорошо разные VLM-модели справляются с типовыми задачами.

Что проверяет бенчмарк:
• Распознавание текста на сканах договоров и официальных документов
• Извлечение структурированных данных из таблиц и форм
• Понимание рукописных заметок и аннотаций
• Работа со схемами, чертежами и диаграммами
• Ответы на сложные вопросы по содержимому документов

Бенчмарк включает 800 реальных изображений и 2580 заданий, полностью обезличенных и максимально приближенных к реальным рабочим сценариям. Команда MWS AI сделала бенчмарк полностью открытым: код выложен на GitHub, валидационный датасет доступен на HuggingFace. Любой желающий может скачать, запустить тесты на своих моделях и сравнить результаты с лидерами — сейчас это Gemini 2.5 Pro, Claude Sonnet 4.5 и ChatGPT-4.1 mini. Архитектура позволяет добавлять новые типы задач и адаптировать бенчмарк под специфические кейсы. То есть он может служить фундаментом для развития экосистемы русскоязычных мультимодальных моделей, которые наконец-то можно сравнивать по единым, прозрачным метрикам.

@ai_newz

Есть у меня бот, который автоматически генерит картинки к новостям каждые 6 часов.

Иногда прям очень красиво.
При том, что это Дали3

В итоге там уже их больше тысячи.
Такая залипательная новостная галлерея.

#dev #боты
———
@tsingular

OmniRetarget в действии - прыжок от стены: роботы-гуманоиды учатся у людей

Ещё одно демо работы OmniRetarget, - теперь робот делает прыжок, который большинство человечества не смогут повторить.

Обратите внимание, что уже не только в ИИ без физической формы, но и в виде гуманоидов они нас обходят.

OmniRetarget использует interaction mesh - виртуальную структуру, которая сохраняет пространственные связи между телом, объектами и окружением и прогоняет её в виртуальном воображении робота, позволяя ему точнее повторять движения человека.

Т.е. уже обходят в программировании, музыке, изо, видео и теперь вот получается в спорте.

Что у человека осталось из козырей?

#OmniRetarget #роботы #Unitree
———
@tsingular

А вот так их учат в OmniRetarget

Ну т.е. Нео вышедший из Матрицы, - это не человек, а как раз вот такой вот гуманоид.
Вспомните, когда будете пересматривать.
А мы с вами, получается, - агенты Смиты :)

#Unitree #OmniRetarget
———
@tsingular

Реально работает :)
Держите бой Оптимуса и Unitree

принимаются заявки в комментариях

#sora #battle #утренник
———
@tsingular

Китайский ландшафт развития ИИ

В 2024 году объём мирового рынка искусственного интеллекта достиг 615,7 млрд долларов США и, как ожидается, превысит 2,6 трлн долларов США к 2030 году.

Китай и США сформировали биполярную модель доминирования: Китай занимает первое место в мире с 1509 крупными моделями, а США сохраняют лидерство, опираясь на свою технологическую глубину и капитальные преимущества.

Разрыв в производительности между основными моделями двух стран сократился до менее чем 4%.

На внутреннем рынке действие «AI+» позволило увеличить объем основных отраслей промышленности до 700 млрд юаней в 2024 году.

Вычислительная мощность восьми узлов «East Data West Computing» составляет 70% от общей мощности страны, что закладывает прочную инфраструктурную основу для развития отрасли.

По результатам исследования Sullivan и исследовательского института TouBao

#Китай #отчеты
———
@tsingular

Портал в ад открыт :)
Новости теперь только такие.

Все вот эти ролики, которые родители с утренников выкладывали в Ютуб наконец-то пригодились.
ИИ их все посмотрел.

#юмор #Sora
———
@tsingular

Наткнулся на интересный Youtube канал с n8n уроками, - если кто интересуется - Алексей очень детально объясняет как создавать сложные мультиагентские сценарии.

Есть у него и канал в телеге: @Sprut_AI
на котором он делится макетами.

Что понравилось, - это не теоретик-инфлюенсер, - у него все схемы работают, он ими пользуется лично и шаг за шагом показывает как именно они работают, какие данные как нарезаются, как обрабатываются, куда сохраняются, как по расписанию или по запросу вытаскиваются и отдаются пользователю.

Поразил Спрут - там субагентов в нем несколько десятков и еще десятки триггеров.

Титанический труд. Однозначно достойно изучения!

#n8n #Sprut_AI
———
@tsingular