Forwarded from Machinelearning
Главный вывод из пятого ежегодного списка Top 100 AI Apps — экосистема ИИ начинает приходить в равновесие.
В веб-рейтинге появилось всего 11 новых имен, что заметно меньше, чем было мартовском отчете. В мобильном сегменте, напротив, новичков больше — целых 14, но это связано с тем, что App Store активно вычищают "клонов ChatGPT", освобождая место для оригинальных приложений.
Их флагманский ассистент Gemini занял 2 место после ChatGPT и в вебе, и на мобильных устройствах. Правда, разрыв пока существенный: в вебе Gemini набирает примерно 12% от трафика ChatGPT. А вот на мобильных платформах ситуация иная - у Gemini уже почти половина ежемесячно активных пользователей ChatGPT.
Интересная деталь: почти 90% мобильной аудитории Gemini сидит на Android, тогда как у ChatGPT доля Android-пользователей составляет 60%.
Помимо Gemini, в топ-10 ворвался Google AI Studio. Следом идeт NotebookLM на 13-м месте, а экспериментальная площадка Google Labs заняла 39-ю строчку, получив в мае 2025 года прирост трафика более чем на 13% после запуска видеомодели Veo 3.
Grok занял четвeртое место в вебе и 23-е на мобильных. Его мобильный рост особенно впечатляет: с нуля в конце 2024 года до более чем 20 миллионов MAU сейчас. В июле 2025 года, после релиза модели Grok 4, использование приложения подскочило почти на 40%.
У Марка Цукербкрга успехи скромнее: 46-е место в вебе и полное отсутствие в мобильном топе.
Perplexity продолжает уверенно расти, а вот Claude и DeepSeek показывают смешанные результаты. DeepSeek особенно сильно просел в вебе, потеряв более 40% трафика со своего пика в феврале 2025 года.
Сразу 3 компании, ориентированные на внутренний рынок, вошли в топ-20 веб-рейтинга: Quark от Alibaba (№9), Doubao от Bytedance (№12) и Kimi от Moonshot AI (№17). Более 75% их трафика приходится на Китай, где доступ к ChatGPT или Claude ограничен.
Ещё более поразительна картина на мобильных устройствах. По оценкам, 22 из 50 приложений в топе были разработаны в Китае, но используются преимущественно за его пределами. Особенно сильна их концентрация в категории "фото и видео": одна только компания Meitu представлена 5-ю продуктами, включая BeautyPlus и Wink. Bytedance также не отстаёт с ассистентами Doubao и Cici.
Это ChatGPT, Civitai, Poe, Perplexity, LeonardoAI, VEED, Gamma, QuiliBot, CutOut, Character AI, Midjourney, Photoroom, Eleven Labs и HuggingFace.
Из этой "звёздной" команды только 5 компаний разрабатывают собственные модели, 7 используют сторонние API или опенсорс-решения, а 2 являются агрегаторами моделей.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6🔥3❤2
Forwarded from Machinelearning
Это один из крупнейших договоров на облачные вычисления в истории.
Расходы на инфраструктуру для ИИ продолжают расти рекордными темпами, несмотря на опасения «перегрева» рынка.
⚡ Масштаб сделки:
- OpenAI потребуется 4,5 гигаватта мощности - это больше, чем две плотины Гувера, или электричество для 4 миллионов домов.
- Oracle уже демонстрирует рост: акции компании подскочили, а Ларри Эллисон (глава Oracle) за сутки заработал $101 млрд и стал самым богатым человеком на планете, обогнав Илона Маска.
Рынок ИИ-вычислений превращается в арену сделок планетарного масштаба — где стоимость инфраструктуры измеряется сотнями миллиардов долларов и требует энергопотребления на уровне целых стран.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #Cloud #OpenAI #Oracle #DataCenters
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤11👍4🔥2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Timeweb Cloud запустил агентов, совместимых с OpenAI
Провайдер сделал то, что может всерьез упростить жизнь разработчикам и девопсам — персональных агентов с OpenAI‑совместимым API. Это значит, что к агентам можно легко подключить готовые программы. Например, Cursor — умный редактор кода. А благодаря RAG получится собственный код-ассистент, обученный на внутренней документации, мануалах и кодовой базе компании.
Как это работает
1. Создаете агента в панели управления
2. Загружаете в базу знаний свои данные – документацию, стандарты кодирования, конфиги, мануалы по деплою. А дальше просто подключаете базу к агенту
3. Получаете API-эндпоинт совместимый с OpenAI
4. Подключаете агента к любому инструменту из экосистемы готовых решений Все, теперь AI-эксперта можно встроить прямо в вашу IDE и рабочий процесс.
Что под капотом
● Технология RAG: агент не просто болтает, а ищет ответы в предоставленных вами материалах, что гарантирует релевантность и точность
● Выбор моделей: от экономной GPT-4.1 nano до мощной GPT-5. Можно также подключить DeepSeek, Claude, Grok или Gemini
● Предсказуемый биллинг: оплата только за токены, пакеты обновляются каждый месяц
Как итог — не нужно самим поднимать, обучать и поддерживать инфраструктуру для корпоративного AI. Можно получить своего код-помощника за несколько кликов, не покидая привычную среду разработки.
Настроить своего агента
#devops #ai #openai #api #timewebcloud
Провайдер сделал то, что может всерьез упростить жизнь разработчикам и девопсам — персональных агентов с OpenAI‑совместимым API. Это значит, что к агентам можно легко подключить готовые программы. Например, Cursor — умный редактор кода. А благодаря RAG получится собственный код-ассистент, обученный на внутренней документации, мануалах и кодовой базе компании.
Как это работает
1. Создаете агента в панели управления
2. Загружаете в базу знаний свои данные – документацию, стандарты кодирования, конфиги, мануалы по деплою. А дальше просто подключаете базу к агенту
3. Получаете API-эндпоинт совместимый с OpenAI
4. Подключаете агента к любому инструменту из экосистемы готовых решений Все, теперь AI-эксперта можно встроить прямо в вашу IDE и рабочий процесс.
Что под капотом
● Технология RAG: агент не просто болтает, а ищет ответы в предоставленных вами материалах, что гарантирует релевантность и точность
● Выбор моделей: от экономной GPT-4.1 nano до мощной GPT-5. Можно также подключить DeepSeek, Claude, Grok или Gemini
● Предсказуемый биллинг: оплата только за токены, пакеты обновляются каждый месяц
Как итог — не нужно самим поднимать, обучать и поддерживать инфраструктуру для корпоративного AI. Можно получить своего код-помощника за несколько кликов, не покидая привычную среду разработки.
Настроить своего агента
#devops #ai #openai #api #timewebcloud
❤3🙈3👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вместо того, чтобы усложнять одну модель, авторы запускают несколько агентов параллельно и затем выбирают лучший результат.
Метод назвили **Behavior Best-of-N (bBoN).
Как работает:
- Каждый агент пробует решить задачу.
- Его действия переводятся в поведенческий нарратив - короткое описание, что реально изменилось на экране.
- Специальный судья сравнивает эти нарративы и выбирает лучший.
Результаты:
- GPT-5 с 10 параллельными агентами → 69.9% успеха
- Для примера у GPT-5 Mini → 60.2%
- Agent S3* набирает на +10% выше предыдущей SOTA
📄 Paper: http://arxiv.org/abs/2510.02250
💻 Code: http://github.com/simular-ai/Agent-S
📝 Blog: http://simular.ai/articles/agent-s3
@ai_machinelearning_big_data
#AI #Agents #AgentS3 #OSWorld #SimularAI #LLM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👎2🔥2
🐦 X открыл исходники алгоритма "For You"
Как работает лента рекомендаций в 7 шагах:
1️⃣ Сырые данные (вход):
- соцграф (кто кого фолловит),
- вовлечённость (лайки, ретвиты, ответы, закладки),
- данные о пользователе (клики, профиль, поведение).
2️⃣ Feature Engineering:
- GraphJet — граф твитов в реальном времени
- SimClusters — объединение в коммьюнити ("AI Twitter", "NBA Twitter")
- TwHIN — карта связей пользователь↔твит
- RealGraph — сила связей
- TweepCred — скоринг доверия
- Trust & Safety сигналы
3️⃣ Candidate Sourcing (Home Mixer):
Разные миксеры (CR Mixer, UTEG, FRS) вытягивают твиты из разных пулов → больше разнообразия.
4️⃣ Heavy Ranker (ML-модель):
Нейросеть предсказывает, что вам зайдёт: лайки, ретвиты, ответы, время чтения.
5️⃣ Фильтры и эвристики:
- социальное доказательство
- разнообразие авторов
- блок спама/NSFW/мутов
- баланс контента
- защита от «замыливания»
6️⃣ Микс:
Рекламные твиты + рекомендации «кого фолловить» → в ленту.
7️⃣ Что это значит для вас:
- выбери нишу
- пиши ценные посты
- отвечай по делу в своей теме
→ вырастишь аудиторию и найдёшь людей/идеи для бизнеса.
https://github.com/twitter/the-algorithm
#Twitter #ForYou #AI #RecommenderSystems
Как работает лента рекомендаций в 7 шагах:
1️⃣ Сырые данные (вход):
- соцграф (кто кого фолловит),
- вовлечённость (лайки, ретвиты, ответы, закладки),
- данные о пользователе (клики, профиль, поведение).
2️⃣ Feature Engineering:
- GraphJet — граф твитов в реальном времени
- SimClusters — объединение в коммьюнити ("AI Twitter", "NBA Twitter")
- TwHIN — карта связей пользователь↔твит
- RealGraph — сила связей
- TweepCred — скоринг доверия
- Trust & Safety сигналы
3️⃣ Candidate Sourcing (Home Mixer):
Разные миксеры (CR Mixer, UTEG, FRS) вытягивают твиты из разных пулов → больше разнообразия.
4️⃣ Heavy Ranker (ML-модель):
Нейросеть предсказывает, что вам зайдёт: лайки, ретвиты, ответы, время чтения.
5️⃣ Фильтры и эвристики:
- социальное доказательство
- разнообразие авторов
- блок спама/NSFW/мутов
- баланс контента
- защита от «замыливания»
6️⃣ Микс:
Рекламные твиты + рекомендации «кого фолловить» → в ленту.
7️⃣ Что это значит для вас:
- выбери нишу
- пиши ценные посты
- отвечай по делу в своей теме
→ вырастишь аудиторию и найдёшь людей/идеи для бизнеса.
https://github.com/twitter/the-algorithm
#Twitter #ForYou #AI #RecommenderSystems
👍4🔥2❤1🥰1
Модель Llama-Embed-Nemotron-8B от NVIDIA вышла на 1-е место в рейтинге MMTEB — став лучшей открытой и переносимой моделью эмбеддингов в мире.
Она установила новый стандарт в задачах поиска, реранжирования и семантического сходства более чем на 1000 языках, превзойдя решения Google GeminiEmbedding и Alibaba Qwen3-8B.
Построенная на базе Llama-3.1-8B, модель обучалась на 16 млн пар “запрос-документ”, прошла инструкционно-ориентированный fine-tuning и использует модельное слияние (model merging) для объединения многоязычного поиска в единую систему.
Это - большой шаг вперёд для open-source ИИ и многоязычных исследований.
https://huggingface.co/nvidia/omni-embed-nemotron-3b
#AI #NVIDIA #Llama #Embeddings #Multilingual #Retrieval #OpenSource #LLM #SemanticSearch #Nemotron #MMTEB #DeepLearning #AIResearch
Она установила новый стандарт в задачах поиска, реранжирования и семантического сходства более чем на 1000 языках, превзойдя решения Google GeminiEmbedding и Alibaba Qwen3-8B.
Построенная на базе Llama-3.1-8B, модель обучалась на 16 млн пар “запрос-документ”, прошла инструкционно-ориентированный fine-tuning и использует модельное слияние (model merging) для объединения многоязычного поиска в единую систему.
Это - большой шаг вперёд для open-source ИИ и многоязычных исследований.
https://huggingface.co/nvidia/omni-embed-nemotron-3b
#AI #NVIDIA #Llama #Embeddings #Multilingual #Retrieval #OpenSource #LLM #SemanticSearch #Nemotron #MMTEB #DeepLearning #AIResearch
❤5👍3🔥3
Forwarded from Machinelearning
Раньше процесс проходил через три этапа: распознавание речи, перевод текста и синтез новой речи, из-за чего задержка могла достигать десятков секунд.
Исследователи оптимизировали весь конвейер, сделали обработку более устойчивой и сократили время реакции. Перевод звучит естественнее, меньше «подправляется» в реальном времени, а паузы стали значительно короче.
Технология приближает момент, когда люди смогут свободно общаться, даже если не знают языка собеседника.
https://research.google/blog/real-time-speech-to-speech-translation
@ai_machinelearning_big_data
#Google #AI #Translation #SpeechToSpeech #GoogleResearch
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9❤5👍1🥰1