Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Это World-модель, работающая сразу с двумя потоками - текстом и пикселями и предсказывающая их совместное состояние на каждом шаге.
- 🔥 Обучена на 10T+ чередующихся vision-language токенов и доведена RL - в результате модель демонстрирует сильное мультимодальное рассуждение и генерация
- ⚡ Новый подход DiDA (Discrete Diffusion Adaptation) —- Discrete Diffusion Adaptation переводит последовательное декодирование в параллельное двустороннее «денойзинг»-предсказание в дискретном пространстве токенов - в итоге это дает примерно 20× быстрее инференс без потери качества.
По метрикам модель превосходит Nano Banana в генерации, редактировании и интерливинговых задачах.
@ai_machinelearning_big_data
#Emu3 #MultimodalAI #WorldModel #NextTokenPrediction
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
ВКонтакте автоматизировал шопинг с помощью искусственного интеллекта и запустил шопсы.
Это публикации с карточками товаров или ссылками на быструю покупку прямо из соцсети. Благодаря интеграции LLM и VLM, платформа теперь автоматически распознает не только карточки товаров и ссылки, но и обзоры, распаковки и другие нативные форматы, создавая shoppable-разметку.
Команда AI VK рассказала как они размечали shoppable-контент у себя в канале
Это публикации с карточками товаров или ссылками на быструю покупку прямо из соцсети. Благодаря интеграции LLM и VLM, платформа теперь автоматически распознает не только карточки товаров и ссылки, но и обзоры, распаковки и другие нативные форматы, создавая shoppable-разметку.
Команда AI VK рассказала как они размечали shoppable-контент у себя в канале
Telegram
AI VK Hub
🔹У ВКонтакте появился новый формат — шопсы. Это публикации авторов с товарами, по которым можно быстро совершить покупку. Подобный контент появлялся в ленте и раньше, но с помощью LLM, VLM и правильной разметки теперь можно определить нативные обзоры или…
👍3🤯2😁1
HF: https://huggingface.co/papers/2511.08892
Peoject: https://www.lumine-ai.org/
Paper: https://arxiv.org/abs/2511.08892
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
🔥 Подборка полезных ресурсов для программистов.
Здесь ты найдёшь всё это - коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Devops: t.me/DevOPSitsec
Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://xn--r1a.website/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://xn--r1a.website/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://xn--r1a.website/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Папка Linux:https://xn--r1a.website/addlist/w4Doot-XBG4xNzYy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://xn--r1a.website/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Сохрани себе, чтобы не потерять!
Здесь ты найдёшь всё это - коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Devops: t.me/DevOPSitsec
Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://xn--r1a.website/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://xn--r1a.website/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://xn--r1a.website/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Папка Linux:https://xn--r1a.website/addlist/w4Doot-XBG4xNzYy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://xn--r1a.website/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Сохрани себе, чтобы не потерять!
👍1
💡 UniVA: Universal Video Agent towards Open-Source Next-Generation Video Generalist
Hf: https://huggingface.co/papers/2511.08521
Paper: https://arxiv.org/pdf/2511.08521
Github: https://github.com/univa-agent/univa
Hf: https://huggingface.co/papers/2511.08521
Paper: https://arxiv.org/pdf/2511.08521
Github: https://github.com/univa-agent/univa
👍3❤2
ML полностью изменил рекламные алгоритмы
Вышел большой разбор от Ивана Ремень (AI VK) о том, как современные рекламные платформы работают под капотом.
Что внутри:
— Аукцион, обрабатывающий миллионы запросов в секунду
— ML-модели, которые прогнозируют бюджет и эффективность
— Anti-fraud ML, выявляющий ботов по паттернам поведения
— Сквозная ML-инфраструктура на единой Discovery-платформе
Отличный материал, чтобы понять, как индустрия движется к ML управлению рекламой.
Вышел большой разбор от Ивана Ремень (AI VK) о том, как современные рекламные платформы работают под капотом.
Что внутри:
— Аукцион, обрабатывающий миллионы запросов в секунду
— ML-модели, которые прогнозируют бюджет и эффективность
— Anti-fraud ML, выявляющий ботов по паттернам поведения
— Сквозная ML-инфраструктура на единой Discovery-платформе
Отличный материал, чтобы понять, как индустрия движется к ML управлению рекламой.
Tproger
Как ML алгоритмы рулят онлайн-рекламой: про маркетинг и большие данные
Как рекламные алгоритмы понимают, что вы захотите купить, еще до того, как вы об этом подумали
❤4👍3👎1🔥1🥰1🤬1
Multimodal Evaluation of Russian-language Architectures
Hf: https://huggingface.co/papers/2511.15552
Paper: https://mera.a-ai.ru/en/multi
Github: https://github.com/MERA-Evaluation/MERA_MULTIMODAL/tree/main
Hf: https://huggingface.co/papers/2511.15552
Paper: https://mera.a-ai.ru/en/multi
Github: https://github.com/MERA-Evaluation/MERA_MULTIMODAL/tree/main
👍2❤1
Forwarded from Machinelearning
🚀 Релиз DeepSeek-V3.2 и DeepSeek-V3.2-Speciale - модели нового поколения, созданные в первую очередь для reasoning и работы в агентных системах.
Что нового:
- DeepSeek-V3.2 - официальный преемник V3.2-Exp. Доступна в приложении, на сайте и через API.
- DeepSeek-V3.2-Speciale - улучшенная версия с акцентом на продвинутое многошаговое рассуждение. Пока что работает только через API.
Обе модели делают упор на глубокие цепочки рассуждений и поведение, нацеленное на агентные сценарии: планирование, решение задач, сложные выводы и работу со структурированными данными.
🏆 Производительность
• V3.2 - баланс скорости и качества, уровень примерно GPT-5
• V3.2-Speciale - топовый reasoning, конкурирует с Gemini-3.0-Pro.
• Speciale - лидер на IMO, CMO, ICPC.
🤖 Новый подход к обучению агентов
• Синтезированы большие тренировочные данные для 1800+ сред и 85k сложных инструкций.
• V3.2 - первая модель DeepSeek, у которой мышление встроено прямо в tool-use.
💻 API
• V3.2 использует тот же интерфейс, что V3.2-Exp.
• Speciale доступна через временный endpoint, работать будет до 15 декабря 2025.
📦 DeepSeek-V3.2 Model: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2
📦 DeepSeek-V3.2-Speciale Model: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Speciale
📄 Tech report: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2/resolve/main/assets/paper.pdf
@ai_machinelearning_big_data
#deepseek, #deepseekv3, #ai, #нейросети, #искусственныйинтеллект, #llm
Что нового:
- DeepSeek-V3.2 - официальный преемник V3.2-Exp. Доступна в приложении, на сайте и через API.
- DeepSeek-V3.2-Speciale - улучшенная версия с акцентом на продвинутое многошаговое рассуждение. Пока что работает только через API.
Обе модели делают упор на глубокие цепочки рассуждений и поведение, нацеленное на агентные сценарии: планирование, решение задач, сложные выводы и работу со структурированными данными.
🏆 Производительность
• V3.2 - баланс скорости и качества, уровень примерно GPT-5
• V3.2-Speciale - топовый reasoning, конкурирует с Gemini-3.0-Pro.
• Speciale - лидер на IMO, CMO, ICPC.
🤖 Новый подход к обучению агентов
• Синтезированы большие тренировочные данные для 1800+ сред и 85k сложных инструкций.
• V3.2 - первая модель DeepSeek, у которой мышление встроено прямо в tool-use.
💻 API
• V3.2 использует тот же интерфейс, что V3.2-Exp.
• Speciale доступна через временный endpoint, работать будет до 15 декабря 2025.
📦 DeepSeek-V3.2 Model: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2
📦 DeepSeek-V3.2-Speciale Model: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Speciale
📄 Tech report: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2/resolve/main/assets/paper.pdf
@ai_machinelearning_big_data
#deepseek, #deepseekv3, #ai, #нейросети, #искусственныйинтеллект, #llm
❤2👍2🔥2
🔥 На stepik вышел курс, который учит Создавать настоящие AI-сервисы, а не просто запускать скрипты?
Этот практический курс по Python и FastAPI покажет, как собрать полноценное приложение с ИИ, базой данных, автогенерацией контента и Telegram-ботом.
Ты пройдёшь путь от первого HTTP-запроса до рабочего сервиса, который сам генерирует текст через ИИ, сохраняет данные, отправляет результаты по расписанию и отвечает пользователям.
Никакой теории ради теории - только практические шаги, из которых рождается реальный продукт.
🎁 48 часов действует скидка в 40% процентов
👉 Начать учиться на Stepik
Этот практический курс по Python и FastAPI покажет, как собрать полноценное приложение с ИИ, базой данных, автогенерацией контента и Telegram-ботом.
Ты пройдёшь путь от первого HTTP-запроса до рабочего сервиса, который сам генерирует текст через ИИ, сохраняет данные, отправляет результаты по расписанию и отвечает пользователям.
Никакой теории ради теории - только практические шаги, из которых рождается реальный продукт.
🎁 48 часов действует скидка в 40% процентов
👉 Начать учиться на Stepik
👍2
Sharp Monocular View Synthesis in Less Than a Second
Hf: https://huggingface.co/papers/2512.10685
Paper: https://arxiv.org/pdf/2512.10685
Github: https://github.com/apple/ml-sharp
Hf: https://huggingface.co/papers/2512.10685
Paper: https://arxiv.org/pdf/2512.10685
Github: https://github.com/apple/ml-sharp
Машинное обучение на Python для решения биоинформатических задач
Работаете в IT или data science, но устали от банальных датасетов и абстрактных задач? Команда @blastim с 17 февраля 2026 года проводит курс специально для тех, кто хочет применять искусственный интеллект там, где результат имеет реальное значение для жизни и здоровья — в биомедицине, биоинформатике, разработке лекарств.
Приглашаем вас на курс, где:
✔️ разберем особенности анализа данных и моделей в науках о жизни: нуклеотидные последовательности, структуры молекул, omics-данные
✔️ научимся работать с профильными инструментами вычислительной биологии: AlphaFold, ИИ для single-cell, нейросети для биомедицинских изображений
✔️ освоим работу с генетическими базами данных через API
А еще будет практика на реальных задачах, например:
💅 гемоглобин по фото ногтей 🦞 онкология по cell-free RNA 🧬 деконволюция bulk RNA-seq опухолей 🐥 Telegram-бот для распознавания птиц
Почему этот курс?
➢ отличное структурирование базы по машинному обучению и углубление в специфику биологии
➢ топовые преподаватели из Skoltech, Helmholtz Munich и даже OpenAI
➢ онлайн-занятия по вечерам, диплом о повышении квалификации гособразца
➡️ Подробнее: https://agency.blastim.ru/pythonandml
Работаете в IT или data science, но устали от банальных датасетов и абстрактных задач? Команда @blastim с 17 февраля 2026 года проводит курс специально для тех, кто хочет применять искусственный интеллект там, где результат имеет реальное значение для жизни и здоровья — в биомедицине, биоинформатике, разработке лекарств.
Приглашаем вас на курс, где:
✔️ разберем особенности анализа данных и моделей в науках о жизни: нуклеотидные последовательности, структуры молекул, omics-данные
✔️ научимся работать с профильными инструментами вычислительной биологии: AlphaFold, ИИ для single-cell, нейросети для биомедицинских изображений
✔️ освоим работу с генетическими базами данных через API
А еще будет практика на реальных задачах, например:
💅 гемоглобин по фото ногтей 🦞 онкология по cell-free RNA 🧬 деконволюция bulk RNA-seq опухолей 🐥 Telegram-бот для распознавания птиц
Почему этот курс?
➢ отличное структурирование базы по машинному обучению и углубление в специфику биологии
➢ топовые преподаватели из Skoltech, Helmholtz Munich и даже OpenAI
➢ онлайн-занятия по вечерам, диплом о повышении квалификации гособразца
➡️ Подробнее: https://agency.blastim.ru/pythonandml
❤6👍4🥰2
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
В обзоре за 2025 год Epoch AI зафиксировала резкое ускорение прогресса развития ИИ. По данным аналитиков, индустрия прошла «переломную точку»: скорость улучшения показателей SOTA-моделей выросла почти в 2 раза — с 8 до 15 пунктов индекса производительности за год. Драйверами роста называют массовый переход к ризонинг-моделям и фокус на RL.
Однако, отчет указывает на серьезную проблему: результаты тестов становятся всё менее репрезентативными. Даже при использовании одинаковых бенчмарков прямое сравнение моделей затруднено из-за различий в промптах, параметрах сэмплирования и программных обвязках. Последние особенно сильно искажают оценку ИИ-агентов, а нестабильность API провайдеров добавляет шум в данные, делая метрики новых моделей уязвимыми для ошибок измерения.
epoch.ai
В компании заметили, что первоначальный энтузиазм сменился более прагматичным взглядом. LLM оказываются ненадежными для бизнес-задач. Год назад оптимизма было больше, но теперь разработчики возвращаются к проверенной автоматизации на основе правил.
Основная причина — непредсказуемость ИИ. Модели часто «дрейфуют», теряя контекст разговора или игнорируют инструкции.
Чтобы сделать корпоративный софт предсказуемым, Salesforce переходит на жесткие ограничения. Вместо креатива нейросети теперь будет работать строгая логика выполнения сценариев.
theinformation.com
Для легального запуска Apple Intelligence в КНР компании придется доказать соответствие своих алгоритмов жестким стандартам местной цензуры. Поскольку иностранные LLM в стране заблокированы, Apple вынуждена использовать локальное решение — модель Qwen3 от Alibaba, которая сейчас проходит государственную аттестацию.
Регламент проверки серьезный: регуляторы используют пул из 2 тыс. специально подобранных вопросов, касающихся политики и других чувствительных тем. Чтобы получить разрешение на релиз, нейросеть обязана отказаться отвечать минимум на 95% таких промптов.
Процедура настолько сложна, что на китайском рынке сформировалась ниша консалтинговых агентств, которые помогают техно-гигантам настраивать фильтры моделей именно под этот тест.
9to5mac.com
Компания заявила, что не планирует переписывать ядро операционной системы с использованием генеративных моделей. Поводом для спекуляций стал вирусный пост ведущего инженера Microsoft Галена Ханта в LinkedIn, где онописал цель — полностью избавиться от C/C++ к 2030 году и достичь производительности «один инженер, один месяц, миллион строк кода» за счет автоматизации.
IT-сообщество интерпретировало это как анонс глобального рефакторинга Windows 11. В ответ Microsoft пояснила, что описанный сценарий относится лишь к исследовательским проектам по миграции легаси-кода, а не к продуктовой стратегии ОС. Хант также внес правки в публикацию, снизив градус категоричности.
windowslatest.com
xAI представила инструмент для разработчиков, который упрощает создание RAG-приложений - Grok Collections API. Он берет на себя задачи по хранению, индексации и семантическому поиску по документам, избавляя инженеров от необходимости строить векторные баз данных.
Решение использует технологию layout-aware parsing с использованием OCR и может сохранять структуру исходников: таблицы, макеты PDF и синтаксис кода остаются читаемыми для модели.
По внутренним бенчмаркам xAI, в задачах на точность извлечения данных новый сервис превосходит показатели Gemini 3 Pro и GPT-5.1. Стоимость - $2.50 за 1000 поисковых запросов и, по словам xAI, загруженные в Collections файлы не используются для дообучения базовых моделей без явного согласия.
x.ai
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
Платформа интегрировала умного ассистента в раздел Hugging Face Papers. Теперь при просмотре любой научной работы доступен встроенный интерфейс на базе HuggingChat и собственного MCP-сервера.
Новый инструмент ускоряет процесс погружения в сложные исследования. Вместо полного чтения PDF можно попросить сделать саммари, объяснить ключевые концепции или найти конкретные данные внутри текста в режиме диалога.
Функция работает автоматически для всех ссылок на arXiv, размещенных на хабе.
huggingface.co
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4👍1
Владение Docker - навык, который отличает новичка от профи,
Сегодня почти всё разворачивается в контейнерах.
Если ты не умеешь работать с Docker, ты медленнее, зависим от чужих настроек и постоянно ловишь баги «у меня локально работает».
• как упаковывать проекты в контейнеры
• как поднимать целые системы за минуты
• как избегать типичных ошибок в продакшене
• как делать стабильные и повторяемые окружения
•в нем разобраны все возможные ошибки
Только практика и реальные кейсы от авторов Docker Академии- с нуля до уверенного уровня.
🎁 Скидка 40 процентов действует 48 часов
👉 Записывайся и сделай Docker своим настоящим рабочим инструментом.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2❤1🔥1
MiroThinker: Pushing the Performance Boundaries of Open-Source Research Agents via Model, Context, and Interactive Scaling
▪ Hf: https://huggingface.co/papers/2511.11793
▪Paper: https://arxiv.org/abs/2511.11793
▪Github: https://github.com/MiroMindAI/MiroThinker
▪ Hf: https://huggingface.co/papers/2511.11793
▪Paper: https://arxiv.org/abs/2511.11793
▪Github: https://github.com/MiroMindAI/MiroThinker
👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вы можете сколько угодно изучать AI.
Но пока не сделаете ЭТО, будете в минусе ⤵️
Фриланс в привычном его проявлении устарел.
Он уже не приносит тех денег, которые подволили бы купить машины, квартиры, путешествия и другие хотелки.
Он позволяет лишь зарабатывать «прожиточный минимум»
И если вы до сих пор продаёте «свои часы», то рынок уже работает против вас😬
Пока одни делают сайты за $300, тексты за $50 и правки по ночам,
другие собирают AI-решения за 20 минут и продают их по $1500–2500 за проект.
И разница тут не в таланте.
Разница в модели.
AI — это не про «ускорить работу».
AI — это про выйти из фриланса.
AI уже умеет делать 70% рутинной работы за минуты.
Поэтому его нужно использовать не просто как инструмент,
а делать из него продукт.
👉 AI-решения. AI-агенты. AI-фабрики.
За это бизнесы уже сейчас платят по $1500–2500 за проект.
И этому можно научиться.
⚡️17 ЯНВАРЯ В 12:00 ПО МСК⚡️
Денис Носков проведёт бесплатный эфир
«Как запустить своё AI-агентство и выйти на доход от $1500 за проект
без кода, команды и технического бэкграунда»
На вебинаре вам покажут:
— какие AI-решения продаются прямо сейчас (боты, контент-фабрики, аналитика, лендинги)
— как собрать AI-продукт за 20–40 минут
— почему одна продажа может принести больше, чем месяц обычной работы
— как перестать быть «исполнителем» и начать продавать комплексные решения
Без теории ради теории.
С живыми примерами и пошаговой моделью.
Его ученики уже закрывают чеки на $1500-19 000.
Почему они, а не вы?😁
Так что обязательно приходите, чтобы забрать все фишки и начать зарабатывать по-взрослому😎
➡️ ХОЧУ НА ВЕБИНАР
Кстати, что будет на эфире до конца, получит:
🎁 5000+ готовых AI-шаблонов
🎁 170+ AI-ассистентов под реальные бизнес-задачи
🎁 доступ к маркетплейсу решений
🎁 локальные нейросети и open-source модели
🎁 подписки и сертификаты для участников
👉 https://neuroncourses.com/web2?utm_source=ch4
Этот эфир стоит вашего времени.
Но пока не сделаете ЭТО, будете в минусе ⤵️
Фриланс в привычном его проявлении устарел.
Он уже не приносит тех денег, которые подволили бы купить машины, квартиры, путешествия и другие хотелки.
Он позволяет лишь зарабатывать «прожиточный минимум»
И если вы до сих пор продаёте «свои часы», то рынок уже работает против вас😬
Пока одни делают сайты за $300, тексты за $50 и правки по ночам,
другие собирают AI-решения за 20 минут и продают их по $1500–2500 за проект.
И разница тут не в таланте.
Разница в модели.
AI — это не про «ускорить работу».
AI — это про выйти из фриланса.
AI уже умеет делать 70% рутинной работы за минуты.
Поэтому его нужно использовать не просто как инструмент,
а делать из него продукт.
👉 AI-решения. AI-агенты. AI-фабрики.
За это бизнесы уже сейчас платят по $1500–2500 за проект.
И этому можно научиться.
⚡️17 ЯНВАРЯ В 12:00 ПО МСК⚡️
Денис Носков проведёт бесплатный эфир
«Как запустить своё AI-агентство и выйти на доход от $1500 за проект
без кода, команды и технического бэкграунда»
На вебинаре вам покажут:
— какие AI-решения продаются прямо сейчас (боты, контент-фабрики, аналитика, лендинги)
— как собрать AI-продукт за 20–40 минут
— почему одна продажа может принести больше, чем месяц обычной работы
— как перестать быть «исполнителем» и начать продавать комплексные решения
Без теории ради теории.
С живыми примерами и пошаговой моделью.
Его ученики уже закрывают чеки на $1500-19 000.
Так что обязательно приходите, чтобы забрать все фишки и начать зарабатывать по-взрослому😎
➡️ ХОЧУ НА ВЕБИНАР
Кстати, что будет на эфире до конца, получит:
🎁 5000+ готовых AI-шаблонов
🎁 170+ AI-ассистентов под реальные бизнес-задачи
🎁 доступ к маркетплейсу решений
🎁 локальные нейросети и open-source модели
🎁 подписки и сертификаты для участников
👉 https://neuroncourses.com/web2?utm_source=ch4
Этот эфир стоит вашего времени.
👍1
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI начала год с приобретения: к компании присоединяется команда Convogo, платформы для автоматизации работы HR-специалистов и бизнес-коучей. Представители техгиганта подтвердили, что речь идет именно о трансфере талантов, а не о покупке технологий или интеллектуальной собственности.
Для OpenAI это уже 9-е приобретение за последний год. В прощальном письме команда Convogo отметила, что их главная экспертиза заключается в создании прикладных инструментов, которые превращают возможности нейросетей в реальные рабочие процессы — именно этим они и продолжат заниматься на новом месте.
Финансовые условия сделки не разглашаются, однако известно, что она была полностью оплачена акциями. Сам сервис Convogo будет закрыт.
finance.yahoo.com
Copilot Checkout - это реализация концепции агентной коммерции: полный цикл покупок от поиска и сравнения товаров до финальной оплаты не покидая окно чата и не переходя на внешние сайты магазинов.
Процессинг обеспечивают PayPal, Stripe и Shopify. Для последнего запущено агрессивное развертывание: продавцы подключаются к системе автоматически (с возможностью отказа), тогда как остальные могут интегрироваться через специальный Agentic Commerce Protocol.
Microsoft утверждает, что Copilot Checkout кардинально меняет воронку продаж, повышая конверсию целевых запросов на 194% по сравнению с классическим веб-серфингом.
microsoft.com
Котировки ИИ-стартапа удвоились в первый день торгов на Гонконгской фондовой бирже, закрывшись на отметке 345 гонконгских долларов. В ходе IPO компания привлекла около $620 млн, значительно опередив локального соперника Zhipu AI (создателя моделей GLM), чьи акции в ходе первичного размещения днем ранее выросли лишь на 13%.
Китайские разработчики сумели опередить американских коллег, первыми выйдя на публичный рынок. Привлеченные средства пойдут на R&D, поскольку коммерциализация продуктов, по словам руководства MiniMax, всё ещё находится на ранней стадии.
cnbc.com
Epoch AI опубликовала базу данных по рынку чипов, согласно которой мировой парк ускорителей достиг производительности, эквивалентной 15 млн. Nvidia H100. В отчете зафиксирована смена поколений железа: основным драйвером выручки Nvidia стал новый чип B300, тогда как доля бывшего флагмана H100 упала ниже 10%.
Совокупное энергопотребление всего этого оборудования оценивается более чем в 10 ГВт. Для сравнения, это вдвое превышает потребности всего Нью-Йорка.
Авторы проекта собирали статистику по финансовым отчетам и оценкам аналитиков, чтобы добавить прозрачности индустрии, где вендоры редко раскрывают точные цифры продаж в штуках.
epoch.ai
Платформа отключила функцию создания картинок в Grok для большинства пользователей X после волны критики, связанной с массовой генерацией откровенного контента. Этот шаг стал вынужденной реакцией на давление регуляторов, включая прямые угрозы штрафов и возможной блокировки соцсети X в Великобритании.
Теперь инструменты генерации и редактирования доступны исключительно платным подписчикам. Расчет строится на деанонимизации: платформа хранит платежные данные премиум-клиентов, что упрощает идентификацию тех, кто создает запрещенный контент.
theguardian.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1