✔️ Alibaba представила Qwen3-VL-2B и Qwen3-VL-32B

Qwen3-VL-32B превосходи GPT-5 mini и Claude 4 Sonnet* в задачах STEM, визуальных вопросах (VQA), OCR, анализе видео и агентных сценариях.

При этом у модели всего 32 млрд параметров и она сопоставима, а на некоторых бенчмарках даже превосходит модели на 235 млрд параметров (лучше всего показывает себя на *OSWorld*).

Попробовать / HF

✔️Google выкатили обновление для AI Studio

Значительно прокачали возможности студии по генерации кода. Сгенерированный проекты можно просматривать или дорабатывать прямо в браузере и деплоить. Также добавили прикольный режим «I’m Feeling Lucky», который генерирует случайную идею для вайбкодинга.
aistudio

✔️Умный дизайн DeepSeek OCR

На первый взгляд DeepSeek-OCR кажется просто моделью для распознавания текста. Но на деле - это совершенно новый способ того, как ИИ может хранить и обрабатывать информацию.

Обычно модели работают с текстовыми токенами - каждый кусочек слова превращается в отдельный токен, и при длинных документах их число растёт квадратично, делая работу медленной и дорогой. DeepSeek решает эту проблему иначе: она превращает длинный текст в изображение, кодирует его в набор компактных визуальных токенов и затем восстанавливает текст обратно.

Эксперименты показали: даже при 9–10-кратном сжатии точность OCR остаётся около 97%, а при 20-кратном - около 60%. Это доказывает, что плотные визуальные представления способны нести ту же информацию куда эффективнее, чем обычные текстовые токены.

Ключевая инновация DeepSeek- новый энкодер DeepEncoder, который умеет обрабатывать страницы высокого разрешения без переполнения памяти. Он делает это в три шага: сначала применяет локальное внимание для мелких деталей, затем 16× свёрточное сжатие, а потом глобальное внимание для понимания всей структуры документа. Такая последовательная архитектура сохраняет точность, но радикально снижает число токенов и объём активаций.

Авторы также предлагают механизм «забывания»: старый контекст можно постепенно уменьшать в разрешении, чтобы свежая информация оставалась чёткой, а старая занимала меньше места. DeepSeek - как всегда умницы.
DeepSeek-OCR

✔️Goldman Sachs: экономика США растёт без новых рабочих мест

США входят в фазу "jobless growth"- производительность растёт благодаря ИИ, но найм почти остановился.

Goldman отмечает: компании делают больше с теми же людьми, а реальный рост занятости вне здравоохранения стал отрицательным. Джером Пауэлл описал рынок как “очень мало найма, мало увольнений”, а выпускники всё чаще не могут найти первую работу.

По данным Challenger, планы по найму - на минимуме с 2009 года. Рост есть, рабочих мест - всё меньше.
futurism

✔️Claude Desktop теперь доступен для всех

Anthropic объявила о публичном релизе Claude Desktop - приложения для Mac и Windows.

На Mac теперь можно делать скриншоты, кликать по окнам, чтобы поделиться контекстом с Claude, и управлять агентом голосом.
Скачать для Mac и Windows

@ai_machinelearning_big_data


#news #ai #ml

✔️ Anthropic готовит рекордную сделку с Google на десятки миллиардов долларов

Anthropic ведёт переговоры с Google о крупнейшем облачном контракте - на десятки миллиардов долларов. Речь идёт о долгосрочном соглашении, которое обеспечит Anthropic доступом к кастомным TPU - специализированным чипам Google для обучения и работы крупных моделей.

Google уже вложил в Anthropic $3 млрд ($2 млрд в 2023 и ещё $1 млрд в 2025).
Подобные соглашения обычно включают не только вычислительные мощности, но и сетевые и хранилищные ресурсы на несколько лет вперёд.

Anthropic ожидает мощный рост выручки - более чем в два-три раза, до $9 млрд годового run rate. Это результат стремительного роста корпоративных продуктов компании.

Переговоры находятся на ранней стадии, и условия сделки ещё могут измениться.
reuters

✔️ PyTorch представил Monarch - новый фреймворк для распределённых вычислений с моделью единого контроллера.

Вместо традиционного SPMD-подхода, где каждый узел работает независимо, Monarch позволяет управлять тысячами GPU из одного скрипта, как будто они находятся на одной машине.

Он организует процессы и акторы в многомерные «сетки» (meshes), поддерживает привычные Python-конструкции, включая обработку исключений для отказоустойчивости, и разделяет управляющий и данные-планы - данные передаются напрямую между GPU через RDMA.

Распределённые тензоры выглядят и используются как локальные, а сложные сценарии вроде обучения с подкреплением или отказоустойчивого предобучения реализуются проще и понятнее.

Monarch уже интегрирован с VERL, TorchForge и Lightning AI, и позволяет запускать, отлаживать и масштабировать задачи прямо из Jupyter Notebook. pytorch

✔️ Amazon якобы заменила 40 % DevOps-инженеров AWS искусственным интеллектом - за несколько дней до сбоя

Появились сообщения, что Amazon Web Services уволила около 40 % своей DevOps-команды и частично заменила их ИИ-системой, способной автоматически находить и устранять ошибки в инфраструктуре. Внутреннее письмо, опубликованное на вики компании и быстро удалённое, связывало сокращения со «стратегическими инициативами по автоматизации». Инцидент произошёл незадолго до крупного сбоя AWS, который затронул Snapchat, Roblox и другие платформы.

Сообщается, что новая система может самостоятельно исправлять сбои IAM, восстанавливать виртуальные сети и откатывать неудачные развертывания Lambda без участия человека. Однако никаких официальных подтверждений от Amazon не поступало.
80.lv

✔️ Новая компактная мультимодальая модель — LFM2-VL-3B

Демонстрирует хорошие результаты: 51.8% на MM-IFEval (точное следование инструкциям) и 71.4% на RealWorldQA (понимание реального мира). LFM2-VL-3B отлично работает как с одним, так и с несколькими изображениями, а также точно распознаёт английский текст на изображениях (OCR).

При этом модель показывает очень низкий уровень галлюцинаций на бенчмарке POPE.
HF

✔️ ChatGPT установил новый рекорд удержания пользователей.

Согласно опросу 28 миллионов человек в США, доля тех, кто продолжает пользоваться сервисом спустя месяц, выросла с менее 60% два года назад до 90% сегодня.

Проще говоря - 9 из 10 пользователей остаются с ChatGPT уже через месяц. Это лучший результат в истории массовых цифровых продуктов: даже YouTube, считавшийся эталоном, показывает месячную удерживаемость около 85%.

Ещё впечатляюще: через полгода с сервисом остаётся около 80% пользователей - и эта цифра продолжает расти, формируя так называемую «улыбающуюся» кривую удержания.

Для продуктовых команд - это мечта. Для всей индустрии - ясный сигнал: перед нами продукт нового поколения.
X

@ai_machinelearning_big_data


#news #ai #ml

✔️ OpenAI покупает создателей Sky - ИИ-ассистента для Mac

OpenAI объявила о приобретении компании Software Applications Incorporated, разработавшей Sky - интеллектуальный интерфейс для macOS, который работает поверх интерфейсов всех приложений.

Sky понимает контекст того, что происходит на экране, и может выполнять действия в реальных программах: писать тексты, планировать задачи, помогает писать код или управлять рабочим днём, всё через естественный язык.

Цель - превратить ИИ из инструмента для ответов в помощника, который действительно помогает «доводить дела до конца». Как сказал Ник Тёрли, руководитель ChatGPT:
«Мы строим будущее, где ChatGPT не просто отвечает, а помогает вам добиваться результатов».
Этот шаг знаменует переход к новому поколению ИИ-интерфейсов - глубоко встроенных в операционную систему, осознающих контекст и способных взаимодействовать с привычными приложениями.
OpenAi

✔️ В Кремниевой долине опасаются угрозы промышленного шпионажа через личные отношения

Развед службы Китая и России всё чаще используют долгосрочные романтические связи и браки, чтобы получить доступ к секретам инженеров, учёных и топ-менеджеров. Такие операции длятся годами: агент встраивается в жизнь цели, получает доверие - и вместе с ним - легальный доступ к закрытым данным, минуя все технические защиты.

В числе тактик- знакомства в LinkedIn, «случайные» встречи на конференциях и участие в стартап-питчах, где собирают не только идеи, но и персональные данные. В одном из известных случаев агентка вышла замуж за инженера аэрокосмической отрасли, а затем появилась в кругах, связанных с оборонкой США.

Особую тревогу в долине вызывает тихое проникновение китайских инвесторов в американские стартапы, получающие госфинансирование. Как только доля иностранного капитала превышает определенный лимит, Минобороны США теряет право их финансировать, но к тому моменту технологии уже могут быть скопированы или переданы.

По оценкам, ежегодные потери от кражи подобных секретов оценивают в $600 млрд. При этом в 2023-2024 годах 6 из 25 стартапов, получивших $180 млн по госпрограмме малого бизнеса, имели связи с Китаем, несмотря на риски.
Times

✔️ Ant Group представила исследование о стабильном обучении триллионных reasoning-моделей, где описана система Ring-1T - модели с 1 триллионом параметров.

При генерации она задействует около 50 млрд параметров на токен и уже достигла уровня IMO 2025 Silver, что демонстрирует высокий уровень рассуждений.

Главное достижение - Ring-1T умеет думать «долго» без потери устойчивости. Команда решила ключевые проблемы масштабного обучения: различие между тренировкой и инференсом, перерасход вычислений и зависание RL-моделей. Для этого они внедрили три ключевые технологии: IcePop стабилизирует градиенты, C3PO++ оптимизирует длинные рассуждения и поддерживает загрузку GPU, а ASystem обеспечивает быструю синхронизацию и эффективное управление памятью.

Результаты впечатляют - 55.94 балла на ARC AGI 1 и 2088 на CodeForces. Работа показывает, что долгое рассуждение и обучение на триллионном масштабе теперь реально и стабильно.
arxiv

✔️ Учёные представили метод Adamas, который ускоряет self-attention до 4.4×, сохраняя качество при длинных контекстах.

Вместо того чтобы сравнивать каждый токен со всеми, Adamas выбирает только 128 наиболее релевантных для каждого запроса. Это снижает вычислительную нагрузку, но почти не влияет на точность.

Технология использует преобразование Адамара для сглаживания значений, кодирует ключи и запросы в 2-битные представления и быстро вычисляет их сходство с помощью Manhattan-метрики. Модель затем применяет обычное внимание только к нужным токенам.

Метод не требует переобучения, добавляет лишь минимальные данные в память и ускоряет работу LLM в среднем на 1.5×, сохраняя качество на уровне плотного внимания.
Подробнее

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ IBM совершила прорыв в квантовых вычислениях: на обычных FPGA-чипах

Всего через два дня после новости от Google - ещё один крупный квантовый прорыв.

IBM заявила, что один из её ключевых алгоритмов квантовой коррекции ошибок теперь способен работать в реальном времени на FPGA-чипах AMD, без использования экзотического оборудования.

Это делает квантовые вычисления быстрее, дешевле и ближе к практическому применению, чем ожидалось.

Алгоритм, который отслеживает и исправляет ошибки кубитов «на лету»,показал производительность в 10 раз выше необходимой, что стало важным шагом к созданию квантового компьютера Starling, запланированного на 2029 год.
Теперь IBM утверждает, что проект идёт на год впереди графика.

Исследовательская статья выйдет в понедельник.
Темп развития квантовых технологий заметно ускоряется.
reuters

✔️ Microsoft представила AI-браузер Edge - ответ на OpenAI Atlas

Через два дня после запуска OpenAI Atlas Microsoft представили обновлённый браузер Edge с новым режимом Copilot Mode. Это полноценный AI-бразуер, который понимает контекст вкладок, выполняет действия и способен продолжать проекты, используя историю пользователя.

Функция Actions позволяет голосом или через чат открывать страницы, находить нужную информацию, отписываться от рассылок и даже бронировать рестораны. Система Journeys группирует прошлую активность по темам и помогает вернуться к незавершённым задачам, предлагая логичные следующие шаги. Включение Page Context даёт Copilot доступ к истории для более точных и персонализированных ответов, однако это остаётся опциональной функцией, которую можно отключить в любой момент.

Edge также получил встроенный AI-защитник от фейковых всплывающих окон, менеджер паролей с проверкой на утечки.

Браузер уже доступен в странах, где работает Copilot, на Windows и macOS.
Microsoft

✔️ Google добавили reasoning в Google Earth

Google представила фреймворк Geospatial Reasoning на базе Gemini, который объединяет предиктивные модели и данные в единую систему анализа Земли.
Теперь ИИ способен рассуждать о реальных процессах, например, предсказывать землетрясения, оценивать риски и предлагать план эвакуации.

Система уже применяется в ВОЗ (WHO AFRO) для прогнозов вспышек холеры и у McGill & Partners для расчёта ущерба после ураганов.

Google превращает Google Earth из карты в разумный аналитический инструмент планеты.
google


✔️ Исследователи создали систему DiscoRL (Discovered Reinforcement Learning), где модель сама открыла правило обучения с подкреплением, не опираясь на человеческие алгоритмы вроде Q-Learning или PPO.

Мета-обучатель наблюдал за множеством агентов в разных средах и вывел универсальное правило обновления, которое улучшает поведение моделей без ручной настройки.
В итоге DiscoRL победил лучшие алгоритмы на Atari 57 и успешно перенёс этот навык на новые задачи.
nature

✔️ Hugging Face выпустила OpenEnv: универсальную среду для создания AI-агентов

Hugging Face открыла OpenEnv -платформуа где можно собирать, обучать и масштабировать агентов под ваши задачи.
Внутри уже есть всё: инструменты, плагины, API и поддержка обучения с подкреплением - без сторонних библиотек.

OpenEnv позволяет создавать системы, где агенты взаимодействуют, распределяют задачи и выполняют их самостоятельно.
Платформа полностью открыта и готова к использованию без ограничений.
HF

✔️ Qwen3-Max вышла в лидеры среди AI-трейдеров

На криптобенчмарке AlphaArena модели ИИ торгуют по $10 000 на площадке Hyperliquid, чтобы проверить качество торговых стратегий.
После старта, где лидировала DeepSeek V3.1, а GPT-5 показывала убыток около −39 %, Qwen3-Max обошла всех и заняла первое место.

Все участники - Qwen3-Max, DeepSeek V3.1, Claude 4.5 Sonnet, Gemini 2.5 Pro, Grok 4 и GPT-5 — торгуют в одинаковых условиях без приватных данных, что делает тест прозрачным.
На Polymarket оценивают шансы Qwen3-Max удержать лидерство в 45 %.

Организаторы планируют расширить эксперимент на акции и другие активы и запустить инвестплатформу для AI-агентов.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Подборка полезных бесплатных курсов и гайдов на выходные.

🖥 Microsoft представила свежий цикл лекций по Python и и ИИ.

• Содержание: Курс включает 9 лекций, дополненных видео, подробными презентациями и примерами кода. Цикла - обучение разработке ИИ-агентов доступен написан понятно, даже для новичков в программирование.
• Темы: В лекциях рассматриваются такие темы, такие как RAG (Retrieval-Augmented Generation), эмбеддинги, агенты и протокол MCP.
👉 Курс

💡Гарвардский курс по машинному обучению

Культовый трек CS 249 превратили в интерактивный учебник - и это, пожалуй, один из лучших стартов для инженеров, которые хотят делать реальные ML-системы, а не просто играться с моделями.

• Вся база по ML: объясняют фундамент с нуля, нужно только знание Python
• Проектирование систем и инженерия данных
• Подготовка датасетов, MLOps и мониторинг
• Развёртывание ИИ в IoT и продакшене

Это практический курс: не о формулах, а о том, как внедрять ML так, чтобы он приносил бизнесу прибыль.
Если хочешь понять, как модели живут в проде - идеальный вариант для старта.
👉Курс

🖥 Создай своего Bash-агента с NVIDIA Nemotron за 1 час

NVIDIA показала, как собрать AI-агента, который понимает твои запросы на естественном языке и сам выполняет команды Bash.
В основе модель Nemotron Nano 9B v2: компактная, быстрая, идеально подходит для локального эксперимента.

Агент умеет:
- распознавать команды на естественном языке («создай папку», «покажи файлы»),
- превращать эти команды в рабочие Bash-срипты
- спрашивать подтверждение перед выполнением.

Весь код занимает ~200 строк Python, работает через FastAPI и LangGraph.
Можно расширить под DevOps, Git-операции, анализ логов или управление сервером.
👉Гайд

⚡️ Kaggle Learn: интерактивные мини-курсы по Python, Data Science и машинному обучению.
Полностью бесплатно и максимально практично.

Что внутри:
• Python, Pandas, визуализация
• Основы машинного обучения и фичеринжиниринг
• Подготовка данных и работа с моделями

Практика без лишней теории учишься и сразу применяешь.
👉Курс

🖥 Гайд по шардингу баз данных от PlanetScale

Вы узнаете, как масштабировать базы данных через шардинг - разбиение данных по серверам для роста производительности и отказоустойчивости.

Главное:
• Шардинг нужен, когда одна база больше не справляется с нагрузкой.
• Есть два популярных подхода — по диапазону (range) и по хешу (hash).
• Важно выбрать стабильный ключ (например, user_id) и избегать кросс-шардовых запросов.
• Прокси-слой немного увеличивает задержку, но даёт масштабируемость.

Отличный материал, если хочешь понять, как строят системы уровня YouTube. А здесь много базы по SQL
Читать

🧠 60 готовых проектов по генеративному ИИ

Список из 60 проектов на GitHub с открытым кодом по генеративному ИИ 0от текстовых моделей до аудио и видео.

Каждый проект - с описанием и ссылкой на репозиторий. Можно выбрать идею, запустить локально и собрать своё AI-портфолио.
👉 Github

👉 Еще больше полезного.

@ai_machinelearning_big_data

#AI #MachineLearning #DataScience #ML #ИИ #freecourses

✔️ Роль Wikipedia в интернете изменилась.

Википедия стремительно теряет аудиторию, но получает всё больше автоматических обращений со стороны ИИ-систем, которые берут оттуда данные напрямую, не отправляя пользователей на страницы.

Wikipedia становится не столько источником контента, сколько платформой для проверки фактов. Уже сегодня она применяет собственные ИИ-инструменты, которые автоматически отслеживают подозрительные правки, например, попытки вставить ложную информацию, оскорбления или спам. Система не публикует изменения сама, но помогает редакторам быстрее их находить и проверять.

Поскольку проект не может продавать данные напрямую, как Reddit, Wikipedia запустила платные подписки на мгновенный доступ к обновлениям, и среди клиентов уже есть Google.
Ежегодное содержание платформы обходится примерно в 178 миллионов долларов, большая часть которых уходит на серверы и инфраструктуру.
ft

✔️ Китайский стартап Noetix Robotics представил своего первого потребительского робота под названием Bumi, ориентированный на работу по дому и образовательное применение.

Робот стоит всего 9 988 юаней (~1 402 доллара США), его рост - 94 см, вес - 12 кг.

Робот снабжён 21 степенью свободы, способен ходить на двух ногах и выполнять гибкие танцевальные движения. Он построен из лёгких композитных материалов, поднимает голосовые команды взаимодействие, а так же у него есть своя среда разработки, для которой можно писать код .
scmp

✔️NVIDIA представила Audio Flamingo 3: новую мультимодальную модель, которая умеет понимать и анализировать звук, речь и музыку.

Модель сочетает несколько технологий: аудиокодер AF-Whisper, адаптер, языковую модель Qwen 2.5 7B и модуль генерации речи. Такой стек позволяет ей работать с длинными звуковыми записями (до 10 минут), распознавать речь, понимать контекст и вести многотуровые голосовые диалоги.

Audio Flamingo 3 обучена на множестве аудио-датасетов и уже показывает высокие результаты на 20 бенчмарках по звуковому пониманию и рассуждению.
Модель распространяется для исследовательских целей и интегрирована в экосистему NVIDIA с поддержкой PyTorch и Hugging Face Transformers.
HF

✔️ Kuaishou Technology представила новую генеративную модель SVG - это Latent Diffusion без классического блока VAE.

Вместо вариационного автоэнкодера модель использует самообучающиеся представления, которые позволяют модели работать быстрее и точнее.

Результат впечатляющий: обучение идёт в 62 раза быстрее, а инференс - в 35 раз. При этом качество изображений не только не падает, но и становится лучше. Отказ от VAE устранил искажения при переходе в латентное пространство и повысил стабильность при генерации картинок высокого разрешения.

SVG можно рассматривать как новую архитектуру для диффузионных моделей, более простую, быструю и энергоэффективную альтернативу привычным решениям с VAE.
Hf

✔️Акции энергетических компаний, выросшие на ожиданиях ИИ-бума, резко упали - сектор потерял около 12% за пять торговых сессий к середине октября, что стало самым сильным падением с февраля.

Сильнее всего пострадали Oklo (минус 30%) и Vistra (минус 12%). Поводом стали осторожные сигналы с рынка: исследования показали, что некоторые модели ИИ могут работать с меньшими вычислительными затратами, GE Vernova намекнула на охлаждение инвестиций, а инвесторы вновь обратили внимание на отсутствие выручки у Oklo.

После бурного роста в начале октября: Oklo выросла почти в восемь раз, Constellation прибавила более 80% - сектор оказался слишком чувствительным к любым сомнениям в темпах спроса.

При этом фон не полностью негативный: власти США ускоряют подключение дата-центров к электросетям, а Oracle готовится к масштабному размещению облигаций для займов на строительства новых центров обработки данных.
bloomberg

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml