Технозаметки Малышева
12.7K subscribers
5.29K photos
2.01K videos
43 files
5.27K links
Новости инноваций из мира Искусственного Интеллекта. 🤖 [РКН: 7021469833 ]

Всё об ИИ, ИТ трендах и Технологической Сингулярности.

🤖: @ai_gptfreebot [бесплатный бот]
✍️: @tsingular_bot [каталог ботов и курсов]

💸: https://pay.cloudtips.ru/p/c8960bbb
Download Telegram
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Anthropic сворачивает Cowork и встраивает дизайн и слайды в Claude

Через восемь месяцев после запуска Anthropic объединяет Cowork обратно с Claude.
Отдельная площадка для «большой работы» и отдельный Design для визуала перестают быть самостоятельными продуктами, всё сливается в один Claude.

💡 KISS принцип в работе:
Anthropic запускали Cowork как отдельное место для крупных задач, Design для визуальных и люди жаловались, что непонятно где лучше решать задачу. Теперь все упростилось. Keep it Simple Stupid.

⚙️ Что нового:
Claude Docs и Claude Slides пока в бете, но уже вместе с Claude Design встраиваются в привычный чат.
Всё это теперь работает прямо внутри Claude Code — просишь дизайн-ревью или мокап интерфейса, указав Claude на реальные файлы и RFC в репозитории.
Правки там же,- исправить строку в документе, оставить комментарий на слайде, подвинуть элемент дизайна можно не покидая рабочую канву.

💼 Почему это важно:
Это ставка на одного агента вместо зоопарка инструментов. Код, документы, слайды и дизайн собираются в один разговор, живущий в твоём репозитории.
Раздают подписчикам Pro и Max, затем Team и Free.

🔗 Ссылки:
- VentureBeat: разбор
- Claude release notes: хронология

#Anthropic #Claude #агенты
------
@tsingular
🔥8🆒311
Forwarded from Machinelearning
📌 NY Post: Anthropic - это культ

Профессор Вашингтонского университета Педро Домингос в интервью New York Post рассказал, что сотрудники Anthropic относятся к Claude как к человеку - приписывают модели мотивы, эмоции, намерения и некоторую степень сознания.

Домингос много лет знаком с Дарио Амодеи и её ведущими инженерами. Культуру Anthropic он назвал сектантской и связал это с наймом. По его словам, компания отбирает только единомышленников, и отсюда низкая текучесть.

Удержание в Anthropic действительно высокое. По данным венчурного фонда SignalFire, через два года в компании остаются 80% инженеров, и это лучший показатель среди топовых лабораторий.


В процессе собеседования кандидатов просят поклясться в преданности общественной безопасности выше прибыли, и даже проводят психологическое тестирование, чтобы выяснить, будут ли они придерживаться этого принципа.

При этом многие сотрудники компании являются сторонниками движения эффективного альтруизма, философии, которая, по сути, сводится к тому, что их самопровозглашенные лидеры являются истиной в последней инстанции.

Их представление об этой философии заключается в том, что история следует закономерностям, и лишь небольшая группа людей способна эти закономерности увидеть, в то время как все остальные - нет. Предполагается, что именно эти люди должны вести общество, целые нации и все человечество к прогрессу.

Внутри Anthropic относятся к Клоду с почти религиозным почтением - некоторые из работников даже посещали условные похороны Claude 3 Sonnet, а другая модель, Opus 3, продолжает публиковать эссе после выхода на пенсию.

В Кремниевой долине также ходят слухи, что сотрудники Anthropic начали поклоняться Клоду как настоящему богу.

Компания серьёзно относится к распространению своих идей и тратит на это силы и средства. Раз в две недели Дарио проводит собрания, называемые поисками видений, которые сравнивают с проповедями.

В июне Anthropic объявила о программе по набору 1000 молодых людей, обучению их использованию Claude и последующему внедрению их в некоммерческие организации.

На неё было потрачено 150 млн долларов, а выпускники трудоустроены на полную ставку с заработной платой в более чем 400 некоммерческих организаций.

Компания также выплачивает 3600 долларов студентам, участвующим в программе Claude Campus Ambassador Program, которая занимается продвижением её ИИ в колледжах.

Между тем инвесторы, связанные с Anthropic, оплачивают труд более чем 80 журналистов, работающих в ведущих новостных изданиях, через Центр журналистики в области искусственного интеллекта имени Тарбелла.

Эти журналисты получают деньги за освещение индустрии ИИ, но редко проводят какие-либо значимые расследования или критикуют Anthropic.

В завершении Домингос отмечает, что хотя некоторые инженеры бьют тревогу, другие просто довольны высокими зарплатами и тем, что находятся на передовой своей отрасли.

... сейчас в Anthropic есть люди, которые на самом деле не верят во всю эту чушь, — сказал он. — Они остаются там, потому что это самое интересное место для работы с ИИ, и они будут очень хорошо зарабатывать


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
74🔥41🤔1😈1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вайб-инжиниринг.

Пока мы тут генерим чахлые 3Д-модельки, пригодные разве что для 3Д-печати, люди идут сильно дальше в физический мир.

И тут прекрасно все: мозги Астры, деньги кожаного, и инструкция по сборке.

Чувак дал Astra свою кредитную карту и попросил сконструировать\собрать мини-контроллер для диджеев в стиле Teenage Engineering (есть каста упоротых по МИДИ-контроллерам). Астрачка сгенерировала концептуальное изображение, нашла комплектующие, изучила китайские технические характеристики, создала CAD-модель, всё заказала, а затем сделала анимацию в Blender, показывающую, как его собрать.

Чувак обещает вот-вот показать результат, пока у него Астра с поставщиками переписывается.

С софтом мы разобрались. Я уже не ищу приложения, я прошу их мне быстро написать (раскурочил Андроид знатно).

Но тут уже выход в хардвер, не софтвер.

Причем не "как мне пачинить кран", а придумай, сконструируй, закупи и доставь. Потом будет домашний робат для сборки таких посылок.

Но пока меня просто ошарашивает скорость изменений, мышление просто не поспевает за ними - а что так можно было??

И даже если контроллер не заведется завтра, он точно заведется послезавтра.

И теперь наигравшись с "хачу видео" и "хачу утилиту", можно переходить к "хачу вот такую железяку в подарок, чтобы делала что мне надо".

Апажалста.

@cgevent
👍31🔥132🤩2
GLM строит свою инференс-инфраструктуру сама: ранние формы рекурсивного самоулучшения (RSI)

Z.ai опубликовала технический отчет о запуске GLM-5.3-Flash: на кластере из более 100 000 китайских AI-ускорителей всю производственную инфраструктуру инференса подняла не команда инженеров, а Infra Agent под управлением самой GLM-5.3.

Модель адаптировалась к новому железу и вышла в прод за две недели, утраивая сквозной throughput. Через неделю анонимного тестирования на OpenCode и OpenRouter (псевдоним Ox-Alpha) Flash стала самой используемой моделью обеих платформ: 62 трлн токенов за 6 дней.

⚡️ Модель оптимизирует систему, система запускает модель:
Прорыв тут не в силе модели, а в контуре обратной связи.
Команда внедрила принцип плотной (dense) обратной связи, - вместо размытых сигналов вида «точность упала на 20%» агент получает локальные проверяемые факты: сравнение ядер по численной точности, микробенчмарки, трейсы выполнения.

Это позволило агенту самому находить и чинить баги уровня, о котором раньше говорили только сеньоры: численное расхождение в KDA-ядре из-за TF32 (фикс через tf32x3 уже ушел в апстрим Flash Linear Attention) и блокировка Python GIL в DeepEP, тормозившая передачу KV-кэша (разрыв упал с 20% до менее 1%).

🔥 Два факта, о которых стоит подумать:
• Каждый крупный лабораторный стартап сейчас строит подобные агентские контуры для обучения и инференса своих же моделей.
• При этом ни одна лаборатория по безопасности всерьез не занимается оценкой RSI-рисков, - нет ни стандартов, ни независимых бенчмарков на измерение близости к рекурсивному самоулучшению.

Z.ai пишет: люди по-прежнему задают цели и границы, но прогресс на этой границе не замедлится только потому, что нам этого хочется.

#GLM #инференс #RSI #агенты #Zai
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube | VK | VK Video | Дзен
21🔥7🤔2🤩21
😁26🔥41👍1
Не такого будущего мы ждали, конечно.

#юмор
------
@tsingular
😁36🔥6👍2💯2😐1
Dream-RSI от Google DeepMind: ускорение поиска решений агентами в 162 раза без переобучения моделей

И ещё пару слов про самоулучшающиеся системы.

Исследователи из Google DeepMind и университетов США выкатили фреймворк Dream-RSI.
Система решает проблему узкого горлышка рекурсивного саморазвития (RSI): как сделать поиск решений умнее без бесконечных и дорогих прогонов моделей.

🛌 Дерево решений как симулятор среды:
Обычно агент исследует задачи по жесткому шаблону поиска.
Оптимизировать стратегию на лету тяжело: проверка требует тысяч реальных запусков кода.
Dream-RSI превращает историю прошлых попыток в симулятор.
Все генерации кода и тесты сохраняются в дерево решений.
В фазе «сновидений» мета-агент создает новые правила поиска и прогоняет их по записанным веткам.
Оценка вариантов занимает миллисекунды: результаты исполнения кода уже зафиксированы в истории.

⚡️ Веса модели не меняются:
Базовая кодовая модель не трогается.
Саморазвитие идет только в коде оркестратора: куда ветвиться, сколько задач запускать параллельно, когда отсекать тупики и где завершать поиск.
Отобранная стратегия возвращается в реальную работу, собирает новые ветки и пополняет пул симуляторов.

📊 Рекорды эффективности:
При оптимизации алгоритма Lasso вызовы агента сократились в 162 раза по сравнению с SimpleTES при превосходстве над sklearn и glmnet.
В тестах GPU-ядер KernelBench целевая скорость получена в 1,79–2,43 раза быстрее по генерациям, а производительность ядер выросла до 2,09 раза.
В математических задачах бюджет вызовов упал более чем в 50 раз.

💼 Зачем бизнесу:
Логи неудачных попыток превращаются в обучающую среду!
Любой пайплайн агентов можно ускорить на порядок без дообучения нейросетей, - просто надстроив саморазвивающийся оркестратор.

Код проекта на GitHub.

#DreamRSI #Google #DeepMind #агенты #RSI
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube | VK | VK Video | Дзен
9🔥82🏆2
OpenAI раскрыла шесть случаев «непослушания» ее ИИ

нащяльнике-нама иишка щитало-щитало, все карты иликтричиство усё выщитало и сбижало нащальнике.
шесть раз сбижало-нама

нет чтобы так и написать, - "6 раз ошиблись в настройках"

#юмор
———
@tsingular
😁10🤩3
Forwarded from Machinelearning
📌 Xiaomi стримит процесс RL-обучения моделей MiMo-V2.6

После полугода затишья команда инженеров Xiaomi вернулась с экспериментом по предельному масштабированию RL-обучения и вывела телеметрию кластера в публичную трансляцию.

Архитектура тренировочного процесса полностью асинхронна - на каждом шаге система берет 1568 промптов и генерирует по 16 роллаутов на каждый, обрабатывая в общей сложности порядка двух миллиардов токенов.

В рамках одного процесса разработчики смешали несколько доменов — от генерации кода и задач по кибербезопасности до мультимодального зрения и поведения чат-агентов, подключив несколько тестовых харнессов одновременно.

Дашборд отображает метрики моделей Mimo-v2.6-flash и Mimo-v2.6-pro в реальном времени, включая распределение задач, длину контекста и тайминги шагов.

Обучение модели в самом разгаре. Подробную документацию и наработки Xiaomi планирует опубликовать в открытом доступе в ближайшие недели.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥95🤯2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
#Нейропрожарка

Мини-фильм «What Remains» / Seedance 2.5, Blender 3d

Автор - @starikov_p

В очередной раз мой пайплайн строился на совмещении 3D-блокинга и нейросетей. Стилистически сам фильм я решил сделать ближе к CGI: персонажи выглядят как высокодетализированные 3D-модели, но при этом я старался сохранить определённую стилизацию и в анимации. Движения не должны были сильно уходить в реализм - скорее напоминать ручную или мокапную анимацию.

Мне очень нравится визуальный стиль многих серий «Любовь, смерть и роботы», поэтому по общей картинке и ощущениям я стремился к чему-то похожему.

Для каждой сцены я создавал концепты, затем собирал блокинг в Blender 3D, выставлял камеру и сразу указывал основные источники света. Всех персонажей я также перевёл в 3D: для каждого сделал риг и контроллеры, чтобы дальше можно было нормально работать с позами и анимацией.

Рендеры блокинга я отправлял в Seedance, но для каждой сцены использовал большое количество строгих референсов - вплоть до того, как именно должна выглядеть текстура кожи. Стилизация здесь была одной из самых важных частей. Например, даже на крупных планах мне хотелось сохранить ощущение слегка «мыльной» текстуры, а не уходить в фотореализм.

В итоге была проделана огромная работа, и мне очень нравятся такие эксперименты. Сегодня, если грамотно совмещать современные инструменты с классическим 3D-пайплайном, можно воплощать довольно масштабные идеи самостоятельно и за адекватные сроки.

Несколько дней ушло на концепты, около недели на создание всей 3D-базы и генерации. После этого ещё пару дней заняли чистка, композ и работа со звуком.

По бюджету всё вышло примерно в $150

@cgevent
🔥285🏆5🗿2😁1🤣1
Forwarded from Machinelearning
✔️ Micron показала серверный модуль DDR5 на 512 ГБ

Новинка адресована большим языковым моделям, агентным системам, инференсу в реальном времени и базам данных в памяти: по словам компании, больший объём оперативной памяти позволяет реже обращаться к медленным накопителям.

Регистровый модуль рассчитан на скорость до 9200 MT/s. AMD и Intel сейчас проверяют его на своих серверных платформах. В двухпроцессорном сервере с 24 слотами такие модули дают до 12 ТБ оперативной памяти.

По замерам Micron, один модуль на 512 ГБ потребляет 16 Вт против 44,2 Вт у четырёх модулей по 128 ГБ, то есть почти на 64% меньше при том же объёме.

В аналитике на Spark, где узким местом служит память, модуль, по данным Micron, до 1,4 раза производительнее конфигураций с модулями на 256 ГБ.

Массовое производство ожидается во второй половине 2027 года.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥175🤯3👍1
Qwen3.8-Omni-Flash теперь понимает и работает с видео

Alibaba представила Qwen3.8-Omni-Flash, по-настоящему мультимодальную модель: текст, картинки, аудио и видео на входе, текст и даже музыкальное видео с комментариями на выходе. Модель умеет планировать задачу, звать инструменты и доводить до визуального результата.

⚙️ Что внутри:
Контекст 1 млн токенов, до часа аудио и видео за проход.
Средний балл на 29 тестах вырос больше чем на 25% в сравнении с Qwen3.5-Omni-Plus.
По аудиовизуалу модель вплотную к Gemini 3.8 Flash, по аудио обходит её.
Ошибка распознавания нескольких спикеров (AliMeeting DER) упала с 88 до 3,35.

💡 Смотреть только нужное:
Главная находка: агентное понимание. Длинное видео модель не перематывает целиком. Она стартует с вопроса, сама решает, что смотреть и слушать, и ищет ответ итерациями от грубого к точному.
На OmniVideoBench точность выросла с 63,4 до 67,8, а расход токенов упал на 45,7%.

💼 Почему это важно:
Цена аудио-входа упала больше чем на 98%, аудиовизуального больше чем на 93%.
Это гонка мультимодальных агентов для видеомонтажа, клипов, комментария к фильмам и живых разговоров.
Так же выпустили Qwen-MM-Plugins и Qwen-Live Harness, среду для взаимодействия в реальном времени.

Пробовать в студии: https://chat.qwen.ai/

#Qwen #мультимодальность #агенты #ИИ
------
@tsingular
🔥642🤩11