Forwarded from NN
GPT-6 Astra поможет вкатиться в геймдев и 3D-дизайн: у новой модели круто прокачали пространственное мышление.
Первые тестеры уже создают модели в Blender с кучей деталей и вайбкодят игры на UE5 и Unity. Для создания ассетов Astra перебирает сотни материалов для воссоздания локаций и объектов. С ней даже можно генерировать кат-сцены.
Получить играбельное демо после одного промта стало сильно проще. Кажется, скоро Steam завалят DIY-проектами.
Первые тестеры уже создают модели в Blender с кучей деталей и вайбкодят игры на UE5 и Unity. Для создания ассетов Astra перебирает сотни материалов для воссоздания локаций и объектов. С ней даже можно генерировать кат-сцены.
Получить играбельное демо после одного промта стало сильно проще. Кажется, скоро Steam завалят DIY-проектами.
❤7🤯6🔥2⚡1😁1🤔1
Forwarded from e/acc
Astra по индексу Epoch.ai (ECI - 50 наборов топовых тестов и статистически сводит их в одну шкалу) уже обгоняет прогнозы проекта AI-2027
Напомню, что согласно модели
- в ноябре 2027 появляется AI-кодер который почти без человеческой помощи может автоматизировать работу над ИИ-рисерчем для достижения ASI
- в конце 2028 появляется ASI - то есть ИИ, у которого разрыв в способностях с лучшими людьми в 2 раза больше, чем разрыв между лучшими людьми и медианным профессионалом практически во всех когнитивных задачах.
Прошлый перформанс не гарантия будущего, но пока что за последние 3 года реальный прогресс оказывался куда быстрее, чем большинство оптимистичных прогнозов.
Напомню, что согласно модели
- в ноябре 2027 появляется AI-кодер который почти без человеческой помощи может автоматизировать работу над ИИ-рисерчем для достижения ASI
- в конце 2028 появляется ASI - то есть ИИ, у которого разрыв в способностях с лучшими людьми в 2 раза больше, чем разрыв между лучшими людьми и медианным профессионалом практически во всех когнитивных задачах.
Прошлый перформанс не гарантия будущего, но пока что за последние 3 года реальный прогресс оказывался куда быстрее, чем большинство оптимистичных прогнозов.
🔥10👍5🤔4⚡2🤣1
Z.ai запускает Sovereign Partner Program (ZSP)
Следующий этап внедрения AI — локальная инфраструктура, локальная экспертиза и сильные экосистемные партнёрства. Z.ai открывает программу для партнёров, готовых привести модель GLM в свою страну и строить локальные AI-возможности.
Что даёт программа партнёрам:
• Ранний доступ к будущим релизам GLM
• Поддержку FDE и совместную инженерию
• Совместный go-to-market и работу с enterprise-клиентами
• Развитие локального токен-бизнеса
• Совместные запуски и активацию на рынке
Цель простая: дать партнёрам развернуть GLM на собственной инфраструктуре, обслуживать клиентов локально и выстраивать долгосрочные AI-компетенции в своих странах.
Набор первой когорты партнёров уже открыт.
Заявка →
https://forms.gle/7NRCUKyBjpb7BCBw8
Сайт → z.ai
#ZSP #GLM #SovereignAI #EnterpriseAI #AIInfrastructure
---
@tsingular
Следующий этап внедрения AI — локальная инфраструктура, локальная экспертиза и сильные экосистемные партнёрства. Z.ai открывает программу для партнёров, готовых привести модель GLM в свою страну и строить локальные AI-возможности.
Что даёт программа партнёрам:
• Ранний доступ к будущим релизам GLM
• Поддержку FDE и совместную инженерию
• Совместный go-to-market и работу с enterprise-клиентами
• Развитие локального токен-бизнеса
• Совместные запуски и активацию на рынке
Цель простая: дать партнёрам развернуть GLM на собственной инфраструктуре, обслуживать клиентов локально и выстраивать долгосрочные AI-компетенции в своих странах.
Набор первой когорты партнёров уже открыт.
Заявка →
https://forms.gle/7NRCUKyBjpb7BCBw8
Сайт → z.ai
#ZSP #GLM #SovereignAI #EnterpriseAI #AIInfrastructure
---
@tsingular
🏆7🔥2❤1⚡1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Астра превратила 6 картин Винсента ван Гога в городок.
Прогуляться можно тут:
https://van-goghs-town.surge.sh/
#Astra #VincentVanGogh
------
@tsingular
Прогуляться можно тут:
https://van-goghs-town.surge.sh/
#Astra #VincentVanGogh
------
@tsingular
🔥11⚡3🤩3😢1😭1
160 тысяч чипов Huawei во Внутренней Монголии: DeepSeek строит крупнейший суверенный кластер
По данным Bloomberg и китайских медиа, DeepSeek развернет не менее 160 000 ускорителей Huawei Ascend 950DT для гигаваттного дата-центра во Внутренней Монголии. Это станет крупнейшим кластером на китайском кремнии.
🏗 Гигаваттный хаб на севере Китая:
Издания iFeng и IT Times подтверждают: комплекс строят под гигаватты мощности.
Регион выбрали из-за избытка ветровой энергии и холодного климата для пассивного охлаждения.
Партия из 160 000 чипов пойдет на первую очередь:
Чипы пойдут строго под инференс: отдачу ответов пользователям и API.
Обучение новых моделей компания продолжает вести на кластерах NVIDIA.
Опыт показал: учить флагманы на софте CANN рискованно, а обслуживать пользователей уже выгодно.
⚡️ По эффективности подбирается вплотную к NVIDIA H200:
Чип Ascend 950DT спроектирован под генерацию токенов.
В кристалл упаковали 144 ГБ HBM-памяти стандарта HiZQ с пропускной способностью 4 ТБ/с.
Для сравнения: эталон NVIDIA H200 предлагает 141 ГБ и 4,8 ТБ/с.
По шине памяти Huawei подошла к лидеру, хотя по вычислениям на техпроцессе SMIC N+2 держится на уровне Hopper (H100), уступая Blackwell.
⏳ Риски поставок:
Главное препятствие сделки: производственные лимиты самой Huawei.
Из-за дефицита оборудования упаковки памяти выпуск ограничен сотнями тысяч штук в год на всю страну.
Huawei вынуждена делить квоты между DeepSeek, ByteDance, Tencent и госзаказами.
Поэтому поставка 160 000 чипов займет более года.
💼 Зачем бизнесу и индустрии:
DeepSeek подает пример технологического прагматизма.
Компания разводит нагрузку: претрейн оставляет на картах США, а массовый инференс переносит на отечественные рельсы.
Заказ такого масштаба окупает инвестиции в китайский кремний и закрепляет за Huawei статус второго мирового полупроводникового полюса.
#DeepSeek #Huawei #железо #кластер #Китай
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube
По данным Bloomberg и китайских медиа, DeepSeek развернет не менее 160 000 ускорителей Huawei Ascend 950DT для гигаваттного дата-центра во Внутренней Монголии. Это станет крупнейшим кластером на китайском кремнии.
🏗 Гигаваттный хаб на севере Китая:
Издания iFeng и IT Times подтверждают: комплекс строят под гигаватты мощности.
Регион выбрали из-за избытка ветровой энергии и холодного климата для пассивного охлаждения.
Партия из 160 000 чипов пойдет на первую очередь:
Чипы пойдут строго под инференс: отдачу ответов пользователям и API.
Обучение новых моделей компания продолжает вести на кластерах NVIDIA.
Опыт показал: учить флагманы на софте CANN рискованно, а обслуживать пользователей уже выгодно.
⚡️ По эффективности подбирается вплотную к NVIDIA H200:
Чип Ascend 950DT спроектирован под генерацию токенов.
В кристалл упаковали 144 ГБ HBM-памяти стандарта HiZQ с пропускной способностью 4 ТБ/с.
Для сравнения: эталон NVIDIA H200 предлагает 141 ГБ и 4,8 ТБ/с.
По шине памяти Huawei подошла к лидеру, хотя по вычислениям на техпроцессе SMIC N+2 держится на уровне Hopper (H100), уступая Blackwell.
⏳ Риски поставок:
Главное препятствие сделки: производственные лимиты самой Huawei.
Из-за дефицита оборудования упаковки памяти выпуск ограничен сотнями тысяч штук в год на всю страну.
Huawei вынуждена делить квоты между DeepSeek, ByteDance, Tencent и госзаказами.
Поэтому поставка 160 000 чипов займет более года.
💼 Зачем бизнесу и индустрии:
DeepSeek подает пример технологического прагматизма.
Компания разводит нагрузку: претрейн оставляет на картах США, а массовый инференс переносит на отечественные рельсы.
Заказ такого масштаба окупает инвестиции в китайский кремний и закрепляет за Huawei статус второго мирового полупроводникового полюса.
#DeepSeek #Huawei #железо #кластер #Китай
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube
🔥10❤2🏆2⚡1
Ещё немного новостей с другой планеты.
Гибриды роботов-гуманоидов и манипуляторов.
#роботы #Китай
———
@tsingular
Гибриды роботов-гуманоидов и манипуляторов.
#роботы #Китай
———
@tsingular
🔥14👾2⚡1
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
Появились сообщения, что в GPT-6 Astra используется техника recurrent depth - одни и те же Transformer-блоки с общими весами прогоняются несколько раз подряд.
Вместо того чтобы каждый раз добавлять новые слои и параметры, модель может повторно использовать уже существующие блоки и выполнять больше внутреннего вычисления над одним состоянием.
По сути:
hidden state → Transformer block → тот же block → тот же block → результатТакой подход близок к семейству Recurrent Reasoning Models (RRM), которое исследователи активно изучают как способ увеличить глубину рассуждения без пропорционального роста числа параметров.
Интересно, что похожую идею разбирали ещё весной этого года в работе про recurrent reasoning models:
https://arxiv.org/abs/2603.02193
PS: OpenAI публично архитектуру Astra пока не раскрывала, поэтому recurrent depth остаётся сообщаемой, но не подтверждённой компанией особенностью модели.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8❤1✍1⚡1😢1
Forwarded from ChillHouse (Alexey Moiseenkov)
Major release от нашей небольшой лабы. Поддержка спекулятивного декодинга в нашем инференс движке.
Для начала Qwen3.6 27B, поддержка Qwen3.8 27B и Muse Glimmer в пути.
Мы сильно превосходим все возможные стеки для Apple Silicon по производительности. Потому что взяли и все сделали как ко-дизайн: кернелы, квантизация и спекуляция. Все с нуля, все свое.
Попробовать можно уже сегодня
M checkpoint - поменьше
L checkpoint (lossless)
Все модели которые мы поддерживаем лежат тут, будем рады если попробуете что-то еще.
Бенчи тут. Можно изучить как и что измерено и насколько лучше.
Подробнее про релиз блог пост
Для начала Qwen3.6 27B, поддержка Qwen3.8 27B и Muse Glimmer в пути.
Мы сильно превосходим все возможные стеки для Apple Silicon по производительности. Потому что взяли и все сделали как ко-дизайн: кернелы, квантизация и спекуляция. Все с нуля, все свое.
Попробовать можно уже сегодня
M checkpoint - поменьше
L checkpoint (lossless)
Все модели которые мы поддерживаем лежат тут, будем рады если попробуете что-то еще.
Бенчи тут. Можно изучить как и что измерено и насколько лучше.
Подробнее про релиз блог пост
🔥11✍3❤2⚡1
Доброе утро от OpenAI.
Astra доступна всем, в том числе по API.
Кому нужны эти выходные? :)
#Astra #OpenAI
———
@tsingular
Astra доступна всем, в том числе по API.
Кому нужны эти выходные? :)
#Astra #OpenAI
———
@tsingular
🔥14 7😁3❤2⚡1
Ну, традиционно, проверяем сначала венком сонетов.
промпт
Красиво но не идеально.
проверяем в комментарии, я пока целиком почитаю.
#венок #Astra
———
@tsingular
промпт
найди последние новости за 48 часов по Astra от OpenAI и Напиши венок сонетов о выходе GPT6 Astra.
Красиво но не идеально.
проверяем в комментарии, я пока целиком почитаю.
#венок #Astra
———
@tsingular
🔥1👌1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Итого из 210 (14х14+14) строк вопросы у меня к 16-ти, - 7.6% - примерно столько осталось до AGI
Будем теперь так считать.
Получается Astra на 92..4% AGI в режиме Medium.
Сейчас попробую Ultra с тем же промптом
#Astra #венок
———
@tsingular
Будем теперь так считать.
Получается Astra на 92..4% AGI в режиме Medium.
Сейчас попробую Ultra с тем же промптом
#Astra #венок
———
@tsingular
🔥4⚡2✍1👻1
Astra Ultra написала свою версию венка сонетов.
Пошёл вычитывать.
Проверяйте
#венок #Astra
———
@tsingular
Пошёл вычитывать.
Проверяйте
#венок #Astra
———
@tsingular
👍6🤗2❤1
Сингулярность на одной машине: рой из 110 агентов переписал треть кодовой базы Hermes
Сооснователь Nous Research под ником Teknium натравил автономный рой на собственный репозиторий Hermes Agent с задачей рефакторинга.
Результат эксперимента выглядит как первое задокументированное рекурсивное самосовершенствование софта в проде.
⚡️ Масштаб автономного роя:
Один гигантский пулл-реквест объединил работу сотен процессов без участия человека.
Субагенты рекурсивно плодили дочерних агентов под локальные ветки, параллельно прогоняя тесты и проверяя архитектуру.
Статистика обновления поражает масштабом:
- 1 652 задачи и 111 352 вызова инструментов.
- Около 110 агентов, запущенных одновременно на одной машине.
4 271 коммит, затронувший 2 655 файлов проекта.
- Более 1,2 миллиона строк суммарного диффа.
🧹 Обратный закон кодогенерации:
Принято считать, что нейросети лишь раздувают код избыточными простынями и дублями.
Здесь рой агентов сработал наоборот: Hermes удалил более трети кодовой базы (~375 000 строк кода), полностью сохранив исходное поведение системы.
Архитектуру избавили от костылей, сделав код быстрее и понятнее для новых моделей.
⚙️ Доступно в релизе:
Отрефакторенное ядро уже смержено в основную ветку и раскатывается по пользователям.
Фреймворк стал заметно чище и бережливее к контекстному окну.
Обновить среду можно стандартной командой
💼 Зачем бизнесу и индустрии:
Разработчики привыкли к агентам, решающим точечные задачи: закрыть тикет, поправить тест, написать метод.
Здесь показана слаженная координация уровня полноценного инженерного департамента: сотня агентов синхронно перепахивает ядро сложного проекта, не роняя тесты.
Когда инструмент начинает сам вычищать собственный исходный код, понятие предела сложности уходит в прошлое.
Интересно это на стареньком Fable 5.1 было сделано или уже на новой GPT6-Astra ?
#Hermes #NousResearch #агенты #кодинг
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube
Сооснователь Nous Research под ником Teknium натравил автономный рой на собственный репозиторий Hermes Agent с задачей рефакторинга.
Результат эксперимента выглядит как первое задокументированное рекурсивное самосовершенствование софта в проде.
⚡️ Масштаб автономного роя:
Один гигантский пулл-реквест объединил работу сотен процессов без участия человека.
Субагенты рекурсивно плодили дочерних агентов под локальные ветки, параллельно прогоняя тесты и проверяя архитектуру.
Статистика обновления поражает масштабом:
- 1 652 задачи и 111 352 вызова инструментов.
- Около 110 агентов, запущенных одновременно на одной машине.
4 271 коммит, затронувший 2 655 файлов проекта.
- Более 1,2 миллиона строк суммарного диффа.
🧹 Обратный закон кодогенерации:
Принято считать, что нейросети лишь раздувают код избыточными простынями и дублями.
Здесь рой агентов сработал наоборот: Hermes удалил более трети кодовой базы (~375 000 строк кода), полностью сохранив исходное поведение системы.
Архитектуру избавили от костылей, сделав код быстрее и понятнее для новых моделей.
⚙️ Доступно в релизе:
Отрефакторенное ядро уже смержено в основную ветку и раскатывается по пользователям.
Фреймворк стал заметно чище и бережливее к контекстному окну.
Обновить среду можно стандартной командой
hermes update в консоли или через меню настроек настольного клиента.💼 Зачем бизнесу и индустрии:
Разработчики привыкли к агентам, решающим точечные задачи: закрыть тикет, поправить тест, написать метод.
Здесь показана слаженная координация уровня полноценного инженерного департамента: сотня агентов синхронно перепахивает ядро сложного проекта, не роняя тесты.
Когда инструмент начинает сам вычищать собственный исходный код, понятие предела сложности уходит в прошлое.
Интересно это на стареньком Fable 5.1 было сделано или уже на новой GPT6-Astra ?
#Hermes #NousResearch #агенты #кодинг
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube
🤯13 11🔥3 3❤1⚡1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
2 из 210
это 0.95%
Итого Astra Ultra - по рекурсивной работе - 99.5%, - абсолютный чемпион so far
Страшно представить что сейчас с её помощью разработают те у кого на Ультру безлимит.
Каждое утро будет новый шок, - реально Сингулярность.
Обновление Гермеса покажутся цветочками.
#Astra #венок
———
@tsingular
это 0.95%
Итого Astra Ultra - по рекурсивной работе - 99.5%, - абсолютный чемпион so far
Страшно представить что сейчас с её помощью разработают те у кого на Ультру безлимит.
Каждое утро будет новый шок, - реально Сингулярность.
Обновление Гермеса покажутся цветочками.
#Astra #венок
———
@tsingular
🔥26 14👍6😁1🤯1
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
Утекли предполагаемые бенчмарки Gemini 4 - цифры выглядят безумно 🤯
В сети разошлась таблица с прогнозируемыми результатами Gemini 4:
- 99,9%+ — ARC-AGI-3
- 99,1% — FrontierMath Tier 4 v2
- 72,8% — Terminal-Bench Science 0.1
- 70,2% — HealthBench Professional
- 62,3% — Terminal-Bench 4.0
- 48,7% — AutomationBench
- 98,6% — BenchCAD
В этой таблице Gemini 4 опережает GPT-6 Astra и Fable 5.1 на всех перечисленных тестах. Особенно сильный скачок якобы приходится на математику, scientific reasoning, работу в терминале и agentic-задачи.
Сам Gemini 4 реален: Google уже подтвердил, что запустил для него свой «самый амбициозный pre-training run» на сегодняшний день.
В сети разошлась таблица с прогнозируемыми результатами Gemini 4:
- 99,9%+ — ARC-AGI-3
- 99,1% — FrontierMath Tier 4 v2
- 72,8% — Terminal-Bench Science 0.1
- 70,2% — HealthBench Professional
- 62,3% — Terminal-Bench 4.0
- 48,7% — AutomationBench
- 98,6% — BenchCAD
В этой таблице Gemini 4 опережает GPT-6 Astra и Fable 5.1 на всех перечисленных тестах. Особенно сильный скачок якобы приходится на математику, scientific reasoning, работу в терминале и agentic-задачи.
Сам Gemini 4 реален: Google уже подтвердил, что запустил для него свой «самый амбициозный pre-training run» на сегодняшний день.
🔥14⚡6❤2🏆2👻2😁1
Forwarded from e/acc
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
А вот что сделал чувак на реддите за 24 часа: полностью работает из браузера, мультиплеер, можно играть с друзьями.
Играть тут: https://astralwar.io/
Если ваши первые 24 часа тупежа в Астре выглядят не так, то вы что-то делаете не правильно.
Играть тут: https://astralwar.io/
Если ваши первые 24 часа тупежа в Астре выглядят не так, то вы что-то делаете не правильно.
🔥21 6🤩5⚡2👍1🤯1🗿1
А что дальше?
Ну дальше как то так.
Интеллект превзойдет создателей.
Счет уже на месяцы пошёл.
Просто представьте, что модели уровня Астры к китайскому НГ в открытом бесплатном доступе будут 100%
#сингулярность
------
@tsingular
Ну дальше как то так.
Интеллект превзойдет создателей.
Счет уже на месяцы пошёл.
Просто представьте, что модели уровня Астры к китайскому НГ в открытом бесплатном доступе будут 100%
#сингулярность
------
@tsingular
😁8🤯2🤩2🆒1