GLM-5-Turbo: Нативная модель для OpenClaw

Z.ai представили GLM-5-Turbo — фундаментальную модель, оптимизированную под архитектуру OpenClaw уже на этапе обучения.

🛠 Технические параметры:
— Объем: 200K контекст, 128K выход.
— Функции: Thinking Mode, Context Caching, Native MCP, Structured JSON.

🧠 OpenClaw Native:
— Tool Calling: Точный вызов внешних инструментов без сбоев в многошаговых задачах.
— Time Dimensions: Нативное понимание временных триггеров и запланированных задач.
— Long-chain: Стабильность в длинных логических цепочках и высокая пропускная способность.
— Бенчмарки: Модель прошла оптимизацию под ClawBench для работы в бизнес-сценариях.

💼 Зачем бизнесу:
GLM-5-Turbo убирает барьер между диалогом и исполнением действий. Это база для развертывания автономных роев агентов, управляющих сложной логикой без потери контекста.

неужели GLM перестанить тупить на Крабе?
Проверяем.

#ZAI #GLM5 #OpenClaw #Turbo
───
@tsingular

🧠 Новый подход к архитектуре нейросетей: Attention Residuals

Исследователи предложили переосмыслить одну из базовых идей глубоких нейросетей - residual connections.

До сих пор такие соединения работали очень просто:
каждый слой добавляет свой результат к предыдущим слоям через фиксированное накопление.

Но у этого подхода есть проблемы:
• информация постепенно «размывается»
• растёт скрытое состояние
• модели сложнее извлекать важные представления из прошлых слоёв

Теперь предложена новая идея - Attention Residuals.

Вместо обычного сложения слоёв модель использует attention, чтобы выбирать, какие представления из предыдущих слоёв действительно нужны.

Проще говоря:

модель сама решает, к каким слоям прошлого стоит “вернуться”.

Что это даёт:

🔹 сеть может избирательно извлекать нужные представления
🔹 уменьшается эффект «размывания» информации
🔹 контролируется рост скрытых состояний
🔹 глубина сети используется гораздо эффективнее

Чтобы это работало на больших моделях, авторы предложили механизм Block AttnRes.

Он делит сеть на блоки и применяет сжатое attention между ними, делая кросс-слойное внимание масштабируемым.

По результатам экспериментов:

• около 1.25× выигрыша по вычислениям
• <2% увеличение latency на инференсе
• стабильный рост качества на downstream-задачах

Метод протестировали на архитектуре Kimi Linear:

• 48B параметров всего
• 3B активных параметров

Если идея подтвердится на больших LLM, это может стать новым стандартом для глубинных архитектур нейросетей.

https://github.com/MoonshotAI/Attention-Residuals/blob/master/Attention_Residuals.pdf

🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max

@data_analysis_ml

Для гиков: Лора для Z-Image для знаменитостей

Пока Нанабанана шарахается от известных имен, китайские друзья натренировали Лору для Зимажа на огромном датасете со знаменитостями.

Лора и полный список знаменитостей тут:
https://huggingface.co/nphSi/Z-Image-Lora

Галерея с сотировкой по алфавиту:
https://huggingface.co/spaces/nphSi/Lookalike-LoRA-Index

@cgevent

это вам не шутки

#шутки #юмор
———
@tsingular

Покусились на святое! :)

#юмор
—-
@tsingular

ИМБА от Сергея Пименова на базе китайского фреймворка MiroFish

Помните на той неделе обсуждали фреймворк?
Сергей с командой его развернули, русифицировали и поставили интересный эксперимент:

Представьте: вы загружаете в цифровую песочницу вселенную «СССР: ЦИКЛ» — с её уникальным тоном, логикой и персонажами — и спрашиваете ИИ-толпу:

«Что произойдёт, если блогеры из этой вселенной внезапно появятся в социальных сетях нашего мира?»

В течение двух часов виртуальные агенты обсуждали, спорили, выдвигали версии и формировали общественную реакцию — как настоящее, живое сообщество с нюансами, эмоциями и органическим развитием мнений.

Полная версия в PDF в комментарии

Получается, можно спокойно формировать предпросмотр того, как реальные люди воспримут ваш продукт, кампанию или даже вымышленную вселенную.

Подходит для:

— брендов и стартапов, которым важно понять, как их идея «зайдёт» в реальную среду

— маркетологов, тестирующих концепции

— авторов проектов, ищущих валидацию глубины мира и убедительности историй

— стратегов, которым нужна не статистика, а прореагировавшее сообщество

За деталями обращайтесь на Фабрику контента к Сергею.

На ближайшем эфире сможете задать вопросы как она работает :)
Или может даже Сергей покажет.

#MiroFish #ФабрикаКонтента #pimenov
———
@tsingular

NVIDIA DLSS 5 — GPT-момент для графики

NVIDIA анонсировала DLSS 5 — самый значимый прорыв в компьютерной графике со времён рейтрейсинга в реальном времени (2018).

Суть технологии:
Не просто апскейлинг — теперь нейросеть генерирует фотореалистичное освещение и материалы прямо в реальном времени, в 4K, на основе цвета и motion vectors каждого кадра.

Модель понимает семантику сцены: кожа, волосы, ткань, условия освещения — и применяет корректный рендеринг (subsurface scattering, шин ткани, отражения) без брутфорс-рендера.

Ключевые цифры:

DLSS 4.5 генерировал 23 из 24 пикселей

DLSS 5 — полный нейрорендер поверх 3D-сцены

Real-time, до 4K, frame-consistent (не генеративный хаос)

Интеграция:
- Тот же Streamline framework что и у DLSS/Reflex
- Контроль для художников: интенсивность, цветокоррекция, маскинг
- Поддержка: Bethesda, CAPCOM, Ubisoft, Warner Bros., Tencent и др.

Игры с поддержкой на старте: Starfield, Assassin's Creed Shadows, Resident Evil Requiem, Hogwarts Legacy, The Elder Scrolls IV: Oblivion Remastered и ещё ~10 тайтлов.
Релиз: осень 2026.

По сути — NVIDIA делает то же, что OpenAI сделала с генерацией текста: заменяет детерминированный пайплайн нейросетевым, но сохраняет контроль и предсказуемость для производства.

#NVIDIA #DLSS5 #GraphicsAI #RealTimeRendering
———
@tsingular

NVIDIA GTC Keynote 2026

https://www.youtube.com/watch?v=jw_o0xr8MWU

Много про будущее.
Плюс промо ролик обновили.
Красиво.

#Nvidia
———
@tsingular

рейтинг ведущих инференс партнёров NVidia

полезное на случай если будете искать где модели взять в облаке

#nvidia #cloud
———
@tsingular

новое железо Nvidia Vera Rubin + Groq3

Планируют выпускать десятки тысяч карт в неделю.
В плане производства - выпускать карты для 1 гигваттного датацентра в месяц.

Суммарный прирост скорости в 350 раз за 3 года.

#nvidia #groq
———
@tsingular

Крышесносная штука - виртуальная среда для строительства датацентров.

нужно будет потом отдельно ролик вырезать с демкой как он работает.

#Nvidia #AIFactory
———
@tsingular

Краб в телевизоре :)

#openclaw
———
@tsingular

Nemoclaw - корпоративный стек для openclaw

корпоративные политики, безопасность и все что нужно для энтерпрайза.
чтобы ваши крабы не нарушали правила.

#nemoclaw #openclaw
———
@tsingular

showreel openclaw @ GTC Keynote 2026

#openclaw #reel
———
@tsingular

ИИ выходит из виртуальных миров в физический

#physicalai #Olaf
———
@tsingular