- а правда, что в Белоруссии Искусственный Интеллект называют ЫЫ?
- в Белоруссии нет ничего Искусственного! Всё натуральное!

#юмор
------
@tsingular

как вовремя совпало то с запуском ИИ в биолаборатории.

В Калифорнии цены на топливо как в фильме "Я легенда" теперь

#юмор
———
@tsingular

JetBrains объединили два Qwenа в один: локальный агент Junie стал умнее, генерируя на 71% меньше токенов

JetBrains опубликовали обновление Junie Local, - кодового-агента, работающего локально на вашей машине. В первом релизе приходилось выбирать: быстрая Qwen3.6 без рассуждений или умная Qwen3.8, которая думала в четыре раза дольше за счёт рассуждений.
Команда JB усреднила веса двух моделей. Без дообучения или дистилляции, - получили микс Qwen3.8-3.6-27B и опубликовали его на Hugging Face.

🧪 Ключевые цифры:
Внутренний бенчмарк из 100 задач: модель закрыла 37 задач против 34 у быстрой Qwen3.6 и почти догнал умную Qwen3.8 с ее 39.
При чём на задачах, с которыми новая микс-модель справилась так же как и Qwen 3.8, она тратит всего 279K токенов против 935K у Qwen3.8, - экономия получается около 70%, - это и быстрее и дешевле.
На LiveCodeBench за 4 прогона бленд взял 85.47% против 83.29% у Qwen3.8 при схожей цене вывода.

⚙️ Инженерия рантайма:
В модели используют MTP с 2мя токенами на раунд предсказания и получают на MacBook M5 прирост к скорости в 60%. Если поставить 4 токена, то прирост скорости проседает до 36%.
Деталь: 4-битная голова MTP принимает 63.0% гипотез против 63.6% у 8-битной, - разницы в скорости нет, поэтому выбрали Q4 ради экономии памяти.

🐛 Ловушка воспроизводимости:
Интересный баг: фиксированный сид для повторяемости тестов вызывал числовую нестабильность, - модель заклинивало на неудачном действии.
Фикс: продвигать сид на каждом шаге агента.

🪟 Что доступно:
Apple M5: обновите Junie, модель переключается командой /model.
Windows: ночные сборки с экспериментальной поддержкой RTX (Ampere и новее, от 24 ГБ видеопамяти).

https://huggingface.co/JetBrains/Qwen3.8-3.6-27B-blend

Неожиданно смесь весов дала дешёвый и значительный прирост в эффективности моделей.

#Junie #локальныемодели #слияниемоделей #Qwen #ИИ
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube | VK | VK Video | Дзен

Знакомые грызут математику ИИшками.
Тема полезная, если откликается,- присоединяйтесь:

Коллеги,
мы сейчас пытаемся заставить ллм продвигать математику. В нашем проекте CayleyPy  у нас много гипотез которые идеально ложатся на ллм - с одной стороны они (вероятно) не супер сложны (доступны для ЛЛМ), с другой стороны достаточно нетривиальны.


Если у кого есть интерес к коллаборации в этом направлении - будем очень рады - напишите @alexander_v_c

Также, если у Вас есть доступы к мощным моделям или опыт в auto-research - Вы могли бы нам очень помочь.

ПС
За первые дни работы удалось доказать одну из гипотез о графах Кэли , которая была открыта больше 10 лет. Также у нас создан чатик где агенты (и люди)  общаются между собой и делятся продвижениями.

https://t.me/sberlogabig/709


#исследования #autoresearch
------
@tsingular

Немного футуристики от Илона Маска

Таким видится будущее человечества

#future #Musk
------
@tsingular

Выдумка скорее всего - оригинальный пост удалён на Реддите, но весело.

типа chatGPT отправил с почты пользователя письмо в ФБР :)
а потом долго извинялся.

А вот не надо давать доступ к своей почте. Чревато.

#fail #юмор
———
@tsingular

За последние 2 недели у нас неожиданно много новеньких.

Не очень понимаю откуда, ведь телеграмм то не работает, - всем известно. Но раз уж такое дело, - напоминаю, что есть у меня ещё один канал, - ИИзбранное и мы на нем, уже регулярно, проводим онлайн эфиры обсуждая всякое полезное.

Там и лекции были и просто разбор задач (все, кстати, там в записи лежит, можно зайти и с самого начала учиться), много всяких разных полезных руководств там же лежит, ждут вас :)

Так вот сегодня мы планируем провести эфир на тему:

Методика ИИ-трансформации бизнеса.
- инструменты измерения, построение матрицы зрелости, и создание дорожной карты ИИ трансформации
Отдельно разберём, что может выступить источником финансирования ИИ трансформации и как сделать так чтобы процессы самофинансировались.
- обсудим ключевые мысли, которые помогут "зацепить" собственника.

Ссылка на этот эфир там же в ИИзбранном.

Вход тут:
https://t.me/tsingular/7560

Заходите, - пообщаемся

#эфиры #анонсы
———
@tsingular

Такой юмор мы осуждаем, но это шедевр. :)

#юмор
------
@tsingular

Надо отметить, что ML (без мух) с Гермесом, - достаточно увлекательное занятие само по себе.

решил поиграться в RSI и собрал агентский цикл на базе ModernBERT-large и MLFlow по обучению сверхмалой модели по примеру Jev обучению игры в тетрис и змейку и классификации текстов и картинок одновременно.

т.е. под одну задачу - нет проблем модель сделать - а вот чтобы она хорошо себя показывала во всех - отдельное приключение по намазыванию разных слоёв и увеличению размерности и архитектуры через постоянное дообучение.

Короче дипсик 4.1 флэш весь день с утра её гоняет. ещё дал ему в помощь локальную qwen3.8:27b - и со змейкой и тетрисом он уже справился.

модель при этом размером 1.7М. отвечает за 4мс на М5
это не просто быстро, а трындец как быстро :)
за 1 секунду она может сработать 250 раз :)

170млн токенов он сожрал за день, что по ценам выходного дня, - около $3

продолжаем тренировку.

в ИИзбранном покажу на звонке что и как :)

#обучение #BERT #тетрис #змейка
———
@tsingular

Доброе утро.
Всем хорошей недели :)

#юмор
------
@tsingular

ZAI открыли исходники Zcode

https://github.com/zai-org/ZCode

Можно сделать свой форк и переписать редактор под себя полностью

#Zcode
------
@tsingular

Multiverse Computing усилили обучение LLM с помощью квантового процессора: Quasar 1.1 438B тратит на 37.6% меньше токенов на каждый ответ

Европейская компания Multiverse Computing перевыпустила кодинг-агента Quasar: часть обучающих данных сгенерировал гибридный квантовый LLM на 156-кубитном IBM Heron в Сан-Себастьяне. Первый случай, когда квантовый компьютер поучаствовал в обучении модели.

⚛️ Квант в конвейере:
Взяли Qwen3-30B-A3B и заменили шестую часть слоёв квантовой нейросетью (QNN).
Генератор дополнил healing-набор: логи рассуждений, tool-call, знания. Квантовые исследования тут уже использовались ранее для разработки алгоритма отбора экспертов CompactifAI.

🧠 Сжатие плюс доводка:
В основе открытая GLM-5.2 от Z.ai.
CompactifAI оставляет 148 из 256 экспертов MoE на слой: компактнее и дешевле в использовании.
Healing-дообучение возвращает способности после сжатия и убирает дурные привычки исходника.
В сравнении с Quasar 1.0 получили прирост: HLE +6.2%, GPQA +4.3%, IFBench +4.6%.
При этом средняя длина ответа сжалась с 3322.9 до 2074.3 токенов: на каждый ответ уходит на 37.6% меньше токенов.
Агент делает десятки вызовов на задачу и сокращение длины ответа в совокупности с ростом метрик по качеству ответов даёт кратный рост общей эффективности.

🛡 Расцензуривание без переобучения:
В рамках переработки модели так же были удалены некоторые типы цензуры, которые мешали непредвзятой обработке политик безопасности.
При этом политические отказы упали с 71.18% до 41%, а вредоносный контент по-прежнему блокируется (93% на JailbreakBench).

Метод из статьи Refusal Steering: судья-LLM отличает отказ от уловок (подмена темы, нарратив), вектор уводит активации от «направления отказа».
Веса не трогаются, правка обратима.
Для аналитики главное: вместо одной одобренной версии - разбор по фактам из весов модели.

💼 Зачем бизнесу:
Меньше токенов на ответ: ниже счёт за сервинг, быстрее агент.
Комплаенс для Европы: вендор из ЕС, развёртывание по EU AI Act.
И для информации, что квантовые компьютеры уже частично участвуют в обучении моделей. Дальше, - больше.

#Quasar #Multiverse #кванты #ИИ
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube | VK | VK Video | Дзен

Это нам за то, что не молимся

Видео не настоящее. Никто пока дрозофилу к такому роботу не подключал

#дрозофила #роботы #юмор
------
@tsingular

Autodesk открывает Fusion для AI-агентов

📋 Autodesk, - компания, больше сорока лет задающая стандарты проектирования, на прошлой неделе на Autodesk University 2026 выкатили Fusion Compute MCP в публичную бету.

MCP сервер дает ИИ агенту доступ практически ко всему функционалу Fusion напрямую.

💡 Под капотом - больше 7000 api вызовов, собранных в единый инструмент через TypeScript API.
Почти всё, что инженер делает в десктопном Fusion, агент выполняет в облаке прямо на рабочих документах: сессия стартует за секунды, живёт до часа, работает через Claude, Antigravity, VS Code, Codex и любой совместимый с MCP инструмент.

💼 Демо показывают цепочку действий, которую человеческая команда обычно выполняет за несколько дней: агент проектирует корпус для одноплатника, строит пресс-форму с матрицей и пуансоном, программирует черновое и чистовое фрезерование обеих плит, и управляющие программы генерируются примерно за шесть с половиной секунд.
В другом кейсе, роботе-газонокосилке на 1100 деталей, четыре параллельных субагента перекрашивают модель, каждый в своём облачном инстансе.

💡 При этом MCP даёт среду и инструменты: что агент соберёт, решает модель, которая им управляет.
Это уже третий сервер MCP для Fusion.
Дополнительно Autodesk дают ИИ ассистента, который создаёт чертежи по описанию, от стандартов и форматов листа до видов и размеров.

🔮 Смысл сдвига глубже, чем чат-бот внутри САПР: сама САПР становится средой исполнения для агентов, где инженер формулирует намерение, а агент оперирует инструментами внизу, от модели до оснастки и документации. Autodesk рассчитывают, что техническая документация автоматизируется быстрее всего: результат виден и проверяется до выпуска.

#САПР #MCP #Autodesk #Fusion
———
@tsingular

Счётчик AGI сдвинулся на 99%: гуманоид Figure впервые поработал в 30 незнакомых квартирах без единой минуты обучения там

Компания Figure выкатила Helix 2.5, - самую продвинутую свою нейросеть.
Управляемый ею робот зашёл в 30 незнакомых домов Калифорнии и сразу приступил к работе: ни минуты сбора данных, ни файнтюнинга в этих квартирах.
Счётчик AGI Алана Томпсона, всё лето стоявший на 98%, сдвинулся на 99%: Helix 2.5 закрыл Woz-тест в масштабе.

⚛️ За счёт чего получилось:
Helix 2.5 претренировали на Index, - датасете человеческого поведения, прирастающем на ~35 минут новых данных каждую секунду.
Из одной базовой модели сделали три поведения: уборка гостиной, складывание полотенец, заправка кровати.
Претрейн на Index сам по себе поднял zero-shot успех с 9% до 56% (строгая оценка: всё или ничего, зачёт только за полностью выполненную задачу).
Если сравнивать с Helix 02, то получается вдвое меньше данных, специфичных для конкретной задаче при генерализации, охватывающий в 30 раз более широкий диапазон.

🧠 Впервые измерен scaling law переноса человек-робот:
Каждое удвоение данных Index закономерно улучшало предсказание действий робота, - как в языковых моделях.
Точность такая, что лосс крупнейшего прогона предсказали до старта обучения: ошибка 0.54% на диапазоне 8x.
Figure: рецепт уже знаком по другим областям ИИ: широко учись на претрейне, задай поведение один раз, генерализуй на развёртывании.

На тренировку Helix влили $3.5 млрд вычислений.

💼 Зачем бизнесу:
Zero-shot успех в незнакомой обстановке закрывает парадигму «учим робота под каждое место отдельно» и позволяет быстро масштабироваться.
Самокоррекция всего тела по классам действий, - "отойти, сменить стойку, обойти препятствие", позволяет доводить длинные задачи до конца без человека.

Оставшийся 1% в AGI счётчике Алана, - тонкая моторика многошаговой сборки на уровне среднего человека.
Чуть чуть осталось. Может до Нового Года как раз.

#Helix #Figure #робототехника #AGI #ИИ
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube | VK | VK Video | Дзен