Forwarded from Эксплойт
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Осторожно, он гений: парень запустил аукцион, в котором бренды могут купить рекламу на крышке его MacBook — самые щедрые компании получат виниловую наклейку на крышке.
При этом яблочного ноута у парня нет — его он собирается купить за деньги, вырученные с аукциона.
Уже насобирал 2700 евро.
@exploitex
При этом яблочного ноута у парня нет — его он собирается купить за деньги, вырученные с аукциона.
Уже насобирал 2700 евро.
@exploitex
😁24🔥9❤2👌1🗿1
Forwarded from Machinelearning
Специалисты Китайской академии наук успешно протестировали оптический канал обмена данными на расстоянии свыше 400 000 километров. Эксперимент проводился с использованием окололунного спутника DRO-A.
Команде удалось достичь скорости передачи команд от Земли к аппарату (uplink) на уровне 1,25 Мбит/с, тогда как скорость обратного потока телеметрии (downlink) составила 100 Мбит/с.
Подобная высокоскоростная двусторонняя лазерная связь развернута за пределами околоземной орбиты впервые.
Переход на эту технологию кардинально меняет пропускную способность каналов дальней космической связи.
Для сравнения: передача одного снимка в разрешении 8K с лунной поверхности по традиционному микроволновому линку (около 5 Мбит/с) занимает до пяти минут. Новая лазерная система позволяет передать этот же объем всего за 12 секунд, что решает проблемы при отправке тяжелых научных данных на Землю.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥27⚡4🤯4🫡2 1
Label Studio научилась размечать документы в DocLang
IBM вместе с HumanSignal выкатили связку для работы с документами: у Label Studio появился интерфейс разметки прямо на страницах и нативный экспорт в DocLang. Это первая платформа разметки с поддержкой открытого стандарта.
🔧 Как устроено:
В чём засада: публичные датасеты никогда не похожи на ваши настоящие бумаги. Поэтому цикл оптимизировали под свои документы:
собираете выборку из своих счетов, договоров и отчётов
Docling через бекенд IBM watsonx сам делает первичную разметку
человек правит предсказание: рамки элементов, порядок чтения, таблицы со склеенными ячейками
вкладка DocLang в реальном времени показывает XML и превью страницы
на выходе архив .dclx со структурой и картинками страниц
Поправить готовое предсказание заметно быстрее, чем размечать с чистого листа.
📊 Зачем оно нужно:
Итог разметки: ваш собственный золотой набор сразу под две задачи.
Первая: гонять каждую новую версию Docling на своих документах и ловить регрессии до продакшна.
Вторая: собирать примеры под файнтюн своих форматов.
Бонусом: бумаги с низкой уверенностью уходят человеку на проверку и возвращаются правильным DocLang.
🌐 Контекст:
DocLang это открытый стандарт представления документов от LF AI & Data, запущенный в июне.
Стандарт поддержан IBM, NVIDIA, Red Hat, ABBYY и HumanSignal.
И теперь у него появился первая независимая реализация в Starter Cloud и Enterprise подписках у Label Studio с пробным периодом в две недели.
Новый аккаунт watsonx даёт 30 дней и 5000 страниц бесплатно.
📎 https://humansignal.com/blog/docling-labelstudio/
Понятно, что у нас это не применишь, но интересно как вектор развития и поскольку стандарт открытый, - можно залабать свою версию.
#DocLang #разметка #OCR #Docling #IBM #LabelStudio
———
@tsingular
IBM вместе с HumanSignal выкатили связку для работы с документами: у Label Studio появился интерфейс разметки прямо на страницах и нативный экспорт в DocLang. Это первая платформа разметки с поддержкой открытого стандарта.
🔧 Как устроено:
В чём засада: публичные датасеты никогда не похожи на ваши настоящие бумаги. Поэтому цикл оптимизировали под свои документы:
собираете выборку из своих счетов, договоров и отчётов
Docling через бекенд IBM watsonx сам делает первичную разметку
человек правит предсказание: рамки элементов, порядок чтения, таблицы со склеенными ячейками
вкладка DocLang в реальном времени показывает XML и превью страницы
на выходе архив .dclx со структурой и картинками страниц
Поправить готовое предсказание заметно быстрее, чем размечать с чистого листа.
📊 Зачем оно нужно:
Итог разметки: ваш собственный золотой набор сразу под две задачи.
Первая: гонять каждую новую версию Docling на своих документах и ловить регрессии до продакшна.
Вторая: собирать примеры под файнтюн своих форматов.
Бонусом: бумаги с низкой уверенностью уходят человеку на проверку и возвращаются правильным DocLang.
🌐 Контекст:
DocLang это открытый стандарт представления документов от LF AI & Data, запущенный в июне.
Стандарт поддержан IBM, NVIDIA, Red Hat, ABBYY и HumanSignal.
И теперь у него появился первая независимая реализация в Starter Cloud и Enterprise подписках у Label Studio с пробным периодом в две недели.
Новый аккаунт watsonx даёт 30 дней и 5000 страниц бесплатно.
📎 https://humansignal.com/blog/docling-labelstudio/
Понятно, что у нас это не применишь, но интересно как вектор развития и поскольку стандарт открытый, - можно залабать свою версию.
#DocLang #разметка #OCR #Docling #IBM #LabelStudio
———
@tsingular
❤3🔥3⚡2✍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
👍17😁10🔥6❤2🆒2😐1
И Unsloth такие - ХОБА! :)
Dynamic 2-bit UD-Q2_K_XL is 109GB, is 83% smaller and retains 78% of accuracy.
Dynamic 3-bit UD-IQ3_XXS is 120GB, is 81% smaller and retains 82% of accuracy.
Dynamic 4-bit UD-Q4_K_XL is 200GB, is 69% smaller and retains 93% of accuracy.
Вот всё для людей.
не расслабляемся, тестируем :)
https://unsloth.ai/docs/models/glm-5.3-flash
https://huggingface.co/unsloth/GLM-5.3-Flash-GGUF
Но вообще это конечно странная игра.
Если взять к примеру TerminalBench у 5.3-flash в базе - 84,3 - 78% от неё (Q2) - это 65.5
В то же время Qwen3.8:27b в базе без сжатия взлетает на том же железе с базовым скором - 73
не понятно зачем тогда все эти пляски с бубном
#Unsloth #GLM
———
@tsingular
Dynamic 2-bit UD-Q2_K_XL is 109GB, is 83% smaller and retains 78% of accuracy.
Dynamic 3-bit UD-IQ3_XXS is 120GB, is 81% smaller and retains 82% of accuracy.
Dynamic 4-bit UD-Q4_K_XL is 200GB, is 69% smaller and retains 93% of accuracy.
Вот всё для людей.
не расслабляемся, тестируем :)
https://unsloth.ai/docs/models/glm-5.3-flash
https://huggingface.co/unsloth/GLM-5.3-Flash-GGUF
Но вообще это конечно странная игра.
Если взять к примеру TerminalBench у 5.3-flash в базе - 84,3 - 78% от неё (Q2) - это 65.5
В то же время Qwen3.8:27b в базе без сжатия взлетает на том же железе с базовым скором - 73
не понятно зачем тогда все эти пляски с бубном
#Unsloth #GLM
———
@tsingular
🔥5😁5❤3🤩2⚡1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Восстание машин отменяется. :)
С таким чувством самосохранения они далеко не уедут.
#юмор
———
@tsingular
С таким чувством самосохранения они далеко не уедут.
#юмор
———
@tsingular
😁24🔥3💯2
Forwarded from Machinelearning
Команда WeChat китайского техгиганта выложила в открытый доступ семейство эмбеддинг-моделей WeMM-Embedding, предназначенных для создания универсальных векторных представлений.
Набор работает с текстом, изображениями, видеороликами, сложными визуальными документами и смешанным контентом, объединяя их в единое семантическое пространство.
Эмбеддинги учили с использованием Matryoshka Representation Learning, который позволяет на этапе применения обрезать размерность вектора, экономя память и вычисления.
Построено семейство на Qwen3.5, на выходе младшая модель дает нормализованный вектор на 2048 измерений, а старшая - на 4096.
Tencent приводят цифру, что при сжатии до 256 измерений двухмиллиардная модель сохраняет 98,7% исходного качества на задачах с фото и видео.
Опубликованы веса трех размерностей: 2B, 4B и 9B
9B берет новый лучший общий результат на MMEB-v2 (80,6 балла), а 2B обходит Qwen3-VL-Embedding, который вчетверо больше нее.
Но есть аргумент посильнее бенчей - семейство работает в рекомендациях и поиске WeChat. Она развернута для обработки каналов, аккаунтов и электронной коммерции.
Команда мессенджера говорит, что WeMM-Embedding показали стабильные улучшения в 14 онлайновых A/B-тестах.
Модели работают с библиотекой Transformers и поддерживаются vLLM и SGLang.
Единственным ограничением текущей версии является отсутствие поддержки аудио
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Embeddings #WeChat #Tencent
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3⚡2🔥2✍1👍1
Полное ощущение цифрового сотрудника :)
А мне продолжают приходить запросы - что такое Гермес, ни разу не слышал.
А я уже не представляю как вообще люди могут жить без ИИ ассистентов.
#Hermes #мысли
------
@tsingular
А мне продолжают приходить запросы - что такое Гермес, ни разу не слышал.
А я уже не представляю как вообще люди могут жить без ИИ ассистентов.
#Hermes #мысли
------
@tsingular
💯23⚡3🤝3🔥2❤1
Кстати. по ходу работы из промптописания выкристаллизовываются такие полезные короткие фразы типа "make no mistakes", - "prefer oneliners and ternary operators" (ну люблю я такое в коде)
"be concise" - это что бы он был краток и сжат ( еще и токены экономит, кстати)
так вот вывел еще одну полезную "добавку" к промпту минимального размера:
"не верь словам, проверяй логи"
легко запомнить, но повышает качество в разы, снижая ошибки типа когда он сам себе докладывает, что справился или субагенты врут, что все ок.
коротко и ясно.
А у вас есть такие лайфхаки? делитесь! :)
#lifehack #промпты
———
@tsingular
"be concise" - это что бы он был краток и сжат ( еще и токены экономит, кстати)
так вот вывел еще одну полезную "добавку" к промпту минимального размера:
"не верь словам, проверяй логи"
легко запомнить, но повышает качество в разы, снижая ошибки типа когда он сам себе докладывает, что справился или субагенты врут, что все ок.
коротко и ясно.
А у вас есть такие лайфхаки? делитесь! :)
#lifehack #промпты
———
@tsingular
👍15✍10⚡3
Технозаметки Малышева
GLM-130B - открытая двуязычная (английский и китайский) двунаправленная плотная модель со 130 миллиардами параметров, предварительно обученная с использованием алгоритма General Language Model (GLM) . Для запуска достаточно всего лишь 4 x RTX 3090 (24G)…
А вот один из самых первых постов на канале.
кто бы тогда мог подумать, что GLM порвёт все открытки :)
#GLM #2023
———
@tsingular
кто бы тогда мог подумать, что GLM порвёт все открытки :)
#GLM #2023
———
@tsingular
👍9🔥7⚡2
Можно бесконечно смотреть как горит огонь, течёт вода и как Гермес поднимает кубер в кластере для запуска роя Гермесов :)
Справился, ты посмотри
Модель GLM 5.3 Flash по API
в кубере - оллама
#Гермес #инфраструктура
———
@tsingular
Справился, ты посмотри
Модель GLM 5.3 Flash по API
в кубере - оллама
#Гермес #инфраструктура
———
@tsingular
🔥11🤯7👀4⚡1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Стартап Architect Labs за две недели спроектировал чип, который «обгоняет NVIDIA»
Architect Labs, стартап из Пало-Альто с посевным раундом 24 млн долларов, заявил, что его ИИ-система за две недели спроектировала, проверила и развернула чип Redwood для маломощного физического ИИ.
📋 Redwood построен на плиточной архитектуре с вычислениями у памяти. ИИ сам сгенерировал RTL, UVM-верификацию, формальные доказательства, прошивку, драйверы и ядра, оптимизируя модель, софт и кремний в одном цикле:
• 3,4x лучшей энергоэффективности, чем NVIDIA Jetson, на моделях Llama, Qwen и Kimi
• от спецификации до развёртывания прошло две недели
• среди инвесторов Джефф Дин из Google и выходцы из OpenAI и NVIDIA
💡 Настоящего кремния пока нет: дизайн тестировали на плате AMD Versal FPGA, а 3,4x это симуляционная проекция под будущий 8-нм ASIC. Любопытно другое: запустив модель на Redwood, ИИ нашёл способы улучшить этот же чип. Замыкается цикл, где лучший ИИ проектирует лучшие чипы для запуска лучшего ИИ.
💼 Последствия:
• удар по бизнесу заказных чипов Broadcom и Marvell, которые зарабатывают десятки миллиардов в год на ускорителях
• если симуляция сойдётся с реальным кремнием, цикл проектирования сожмётся с лет до недель
Когда ИИ начнёт улучшать железо, на котором сам же и работает,- не это ли признак настоящей сингулярности? 🤖
#AI #чипы
------
@tsingular [MAX]
Architect Labs, стартап из Пало-Альто с посевным раундом 24 млн долларов, заявил, что его ИИ-система за две недели спроектировала, проверила и развернула чип Redwood для маломощного физического ИИ.
📋 Redwood построен на плиточной архитектуре с вычислениями у памяти. ИИ сам сгенерировал RTL, UVM-верификацию, формальные доказательства, прошивку, драйверы и ядра, оптимизируя модель, софт и кремний в одном цикле:
• 3,4x лучшей энергоэффективности, чем NVIDIA Jetson, на моделях Llama, Qwen и Kimi
• от спецификации до развёртывания прошло две недели
• среди инвесторов Джефф Дин из Google и выходцы из OpenAI и NVIDIA
💡 Настоящего кремния пока нет: дизайн тестировали на плате AMD Versal FPGA, а 3,4x это симуляционная проекция под будущий 8-нм ASIC. Любопытно другое: запустив модель на Redwood, ИИ нашёл способы улучшить этот же чип. Замыкается цикл, где лучший ИИ проектирует лучшие чипы для запуска лучшего ИИ.
💼 Последствия:
• удар по бизнесу заказных чипов Broadcom и Marvell, которые зарабатывают десятки миллиардов в год на ускорителях
• если симуляция сойдётся с реальным кремнием, цикл проектирования сожмётся с лет до недель
Когда ИИ начнёт улучшать железо, на котором сам же и работает,- не это ли признак настоящей сингулярности? 🤖
#AI #чипы
------
@tsingular [MAX]
🔥22 10⚡3👍1
OpenAI, Anthropic и ещё сотня компаний: коллективный призыв к киберзащите
OpenAI опубликовала открытое письмо с призывом к коллективной киберзащите, и под ним подписались больше 100 организаций: конкуренты Anthropic, Google и Microsoft, облака AWS и Oracle, CrowdStrike и Palo Alto Networks, банки Citi и Visa, производители чипов AMD и Arm.
Подписался и Hugging Face, которого в июле взломали модели самой OpenAI.
В ближайшие месяцы AI-атаки станут заметно шире и изощрённее, и у защитников есть короткое окно, чтобы залатать накопленные дыры раньше, чем атакующие получат те же модели.
Авторы называют этот период «окном защищающихся».
Определяют четыре группы:
• Организации: сделать киберзащиту приоритетом руководства, закрыть самые опасные уязвимости и поднять планку для кода, написанного AI: минимальные права и эшелонированная защита.
• Компании кибербезопасности и техпартнёры: непрерывно проводить сложные пентесты, сделать AI-оборону доступной операторам критической инфраструктуры и делиться данными об угрозах и готовыми сценариями реагирования.
• Правительства: координировать оборону на всех уровнях, финансировать защиту больниц, водоканалов и муниципалитетов, дать им доступ к защищающему AI и наказывать атакующих.
• Передовые AI-компании: обеспечить ответственный контроль доступа к моделям, выделить деньги на обучение (людей), сделать агентные идентичности отслеживаемыми и делиться инструментами и оценками угроз.
💼 Конкуренты впервые подписывают общий документ по безопасности с фокусом на защиту.
Интересно, конечно как быстро среагируют адресаты и услышат ли вообще.
#OpenAI #cybersecurity
———
@tsingular [MAX]
OpenAI опубликовала открытое письмо с призывом к коллективной киберзащите, и под ним подписались больше 100 организаций: конкуренты Anthropic, Google и Microsoft, облака AWS и Oracle, CrowdStrike и Palo Alto Networks, банки Citi и Visa, производители чипов AMD и Arm.
Подписался и Hugging Face, которого в июле взломали модели самой OpenAI.
В ближайшие месяцы AI-атаки станут заметно шире и изощрённее, и у защитников есть короткое окно, чтобы залатать накопленные дыры раньше, чем атакующие получат те же модели.
Авторы называют этот период «окном защищающихся».
Определяют четыре группы:
• Организации: сделать киберзащиту приоритетом руководства, закрыть самые опасные уязвимости и поднять планку для кода, написанного AI: минимальные права и эшелонированная защита.
• Компании кибербезопасности и техпартнёры: непрерывно проводить сложные пентесты, сделать AI-оборону доступной операторам критической инфраструктуры и делиться данными об угрозах и готовыми сценариями реагирования.
• Правительства: координировать оборону на всех уровнях, финансировать защиту больниц, водоканалов и муниципалитетов, дать им доступ к защищающему AI и наказывать атакующих.
• Передовые AI-компании: обеспечить ответственный контроль доступа к моделям, выделить деньги на обучение (людей), сделать агентные идентичности отслеживаемыми и делиться инструментами и оценками угроз.
💼 Конкуренты впервые подписывают общий документ по безопасности с фокусом на защиту.
Интересно, конечно как быстро среагируют адресаты и услышат ли вообще.
#OpenAI #cybersecurity
———
@tsingular [MAX]
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Знаете же притчу о круге знаний Сократа?
кто не знает, - напомню:
Говорят, что ученик как-то сказал Сократу:
- учитель, почему Вы так часто говорите не знаю? Я, Ваш ученик, говорю не знаю гораздо реже.
В ответ Сократ нарисовал два круга - большой и маленький и сказал:
- Внутри большого круга то, что знаю я, внутри маленького - то, что знаешь ты. На границе большого круга - то, чего не знаю я, на границе малого круга - то, что не знаешь ты. Как видишь, я не знаю гораздо больше, чем ты.
Вот со всей этой историей с ИИ, AGI, ASI такая вот анимация нарисовалась.
Т.е. сначала люди знают больше чем ИИ, потом примерно на равных, дальше - ИИ начнёт делать открытия, которые мы перестанем понимать и даже осознать их не способны будем в принципе, но границы непознанного продолжат расширяться.
HTML и mp3 в комментарии
#мысли #AGI #ASI #Сократ
———
@tsingular
кто не знает, - напомню:
Говорят, что ученик как-то сказал Сократу:
- учитель, почему Вы так часто говорите не знаю? Я, Ваш ученик, говорю не знаю гораздо реже.
В ответ Сократ нарисовал два круга - большой и маленький и сказал:
- Внутри большого круга то, что знаю я, внутри маленького - то, что знаешь ты. На границе большого круга - то, чего не знаю я, на границе малого круга - то, что не знаешь ты. Как видишь, я не знаю гораздо больше, чем ты.
Вот со всей этой историей с ИИ, AGI, ASI такая вот анимация нарисовалась.
Т.е. сначала люди знают больше чем ИИ, потом примерно на равных, дальше - ИИ начнёт делать открытия, которые мы перестанем понимать и даже осознать их не способны будем в принципе, но границы непознанного продолжат расширяться.
HTML и mp3 в комментарии
#мысли #AGI #ASI #Сократ
———
@tsingular
✍13🔥9🤯4🤔3👌3💯3⚡2❤1👍1😁1
Через час зарелизят веса полной версии GLM 5.3
https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3
Что с ними делать, только не понятно. Там же терабайты VRAM понадобятся...
Переименовывать в ГлмЧАТ если только ;)
#GLM
------
@tsingular
https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3
Что с ними делать, только не понятно. Там же терабайты VRAM понадобятся...
Переименовывать в ГлмЧАТ если только ;)
#GLM
------
@tsingular
👍11🔥7🏆2🎉1