На WWDC 2026 главной темой конференции стала Siri AI - заново переработанная версия голосового ассистента, построенная на основе моделей Google Gemini.
Siri AI получила более естественный, разговорный характер с возможностью регулировки темпа и выразительности речи ассистента, а сам голос звучит ближе к человеческому, чем прежний синтетический.
Ассистент учитывает личный контекст и содержимое экрана. Появилось отдельное приложение-чатбот, через которое можно задавать вопросы, генерировать тексты и изображения, анализировать файлы.
Функции визуального интеллекта позволяют спрашивать о том, что видит камера или проанализировать снимок экрана.
Apple Intelligence использует обработку данных на устройстве и частные облачные вычисления, обещая, что данные пользователей используются только для выполнения текущего запроса и недоступны Apple или третьим лицам.
Новая Siri и расширенные функции Apple Intelligence в iOS 27, iPadOS 27, macOS 27, watchOS 27 и visionOS 27 будут работать начиная с iPhone 16 и новее, а также на Pro-версиях iPhone 15, iPad mini с чипом A17 Pro и устройствах iPad и Mac с чипом M1 и новее.
Из часов поддерживаются Apple Watch Series 10+, Ultra 2+, а также SE 3.
Быстрее всего ИИ будет работать на iPhone Air, iPhone 17 Pro и 17 Pro Max, iPad с чипом M4 и Mac с M3 при объёме оперативной памяти не менее 12 ГБ.
Релиз Siri AI запланирован на осень 2026 года и поначалу только на английском языке. В странах ЕС ассистент на iPhone и iPad на старте доступен не будет. В Китае Siri AI также не появится сразу.
Конференция стала последней для Тима Кука в роли генерального директора. 1 сентября он передаёт пост старшему вице-президенту по аппаратной инженерии Джону Тернусу.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1⚡78❤22🤣16🎉14👍13👏9🔥4👌2🗿2🤩1
После 2-х лет тишины проект получил свежее обновление. Возвращение продиктовано бумом искусственного интеллекта: из-за скачка мировых цен на память IT-индустрии потребовались новые способы снижения расходов на инфраструктуру.
CacheLib позволяет выносить большие объемы кэша из дорогой оперативки на более доступные и емкие SSD без существенной потери производительности.
Инструмент предоставляет масштабируемый механизм гибридного кэширования, который автоматически и прозрачно распределяет данные между разными уровнями памяти.
Движок отличается крайне низкими накладными расходами благодаря поточномуу API и структурам данных без копирования, требуя минимум места для хранения метаданных.
Еще одна особенность CacheLib - отказоустойчивость: библиотека умеет сохранять свое состояние, предотвращая потерю прогретого кэша при перезапуске приложений.
Хотя официальный чейнджлог со списком изменений разработчики не опубликовали, актуальный релиз уже доступен на GitHub.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍114🔥31👏25💯18❤11🤣2🥰1
Компания находится в шаге от релиза Claude Fable 5 - публичной адаптации архитектуры Mythos, которая развивается в рамках закрытого проекта Glasswing.
Оригинальная модель Mythos умеет автономно находить уязвимости нулевого дня и выполнять многоступенчатые хакерские атаки. Чтобы безопасно вывести технологию на рынок, Anthropic разделит релиз.
Базовая версия Mythos останется эксклюзивом для государств и профильных партнеров, а Fable 5 станет общедоступным флагманом для разработчиков.
В публичной Fable 5 будут вшиты строгие системные ограничения на сетевое проникновение и эксплуатацию вредоносного кода, при этом она сохранит возможности Mythos (сложную логику, работу со сверхдлинным контекстом и многоэтапное автономное выполнение задач).
Ожидается, что официальный анонс Fable 5 состоится 10 июня на конференции Code with Claude в Токио.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤67⚡55🤔26👍16🤣10🎉8✍5🔥5🥰1👏1🤬1
🔒Orion soft представил StarGuard AI — платформу для безопасной работы с LLM в корпоративной среде.
Решение позволяет централизованно управлять доступом к большим языковым моделям, включая ChatGPT, Claude, DeepSeek, GigaChat, YandexGPT и локальные LLM, обеспечивая контроль использования ИИ в компании.
StarGuard AI работает как reverse proxy-шлюз между пользователями, корпоративными системами и языковыми моделями. Платформа анализирует запросы и ответы, выявляет чувствительные данные, jailbreak-атаки, prompt-инъекции и нецелевой контент, а также ведет аудит взаимодействия с ИИ.
Решение поддерживает интеграцию с OpenWebUI, IDE, AI-агентами и корпоративными платформами и ориентировано на крупный бизнес, промышленность, финансовый сектор и государственные организации.
Решение позволяет централизованно управлять доступом к большим языковым моделям, включая ChatGPT, Claude, DeepSeek, GigaChat, YandexGPT и локальные LLM, обеспечивая контроль использования ИИ в компании.
По данным независимого исследования К2 Кибербезопасности и «Лаборатории Касперского» только 22% компаний выделили на отдельный бюджет на безопасность ИИ, при этом 61% компаний стремятся контролировать использование сотрудниками сторонних ИИ-сервисов, но испытывают технологические и организационные сложности.
StarGuard AI работает как reverse proxy-шлюз между пользователями, корпоративными системами и языковыми моделями. Платформа анализирует запросы и ответы, выявляет чувствительные данные, jailbreak-атаки, prompt-инъекции и нецелевой контент, а также ведет аудит взаимодействия с ИИ.
Решение поддерживает интеграцию с OpenWebUI, IDE, AI-агентами и корпоративными платформами и ориентировано на крупный бизнес, промышленность, финансовый сектор и государственные организации.
👍41🤔40👏12❤5🤣5🔥3🎉2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
В ближайшие недели компания проведёт первый крупный редизайн ChatGPT с 2022 года. Сервис трансформируется из диалогового чат-бота в платформу автономных агентов.
Обновлённый интерфейс интегрирует партнёрские сервисы для самостоятельного выполнения многошаговых задач без дополнительных промптов и переключения между приложениями.
Смена курса обусловлена низкой рентабельностью чат-бота. Перед IPO OpenAI смещает фокус на B2B-сегмент и реструктуризирует продуктовые команды. Бизнес-модель переориентируется на корпоративных клиентов со стабильной монетизацией по аналогии со стратегией Anthropic.
ft.com
Anthropic наняла бывшего инженера OpenAI Клайва Чана для разработки собственных ИИ-чипов. До этого у компании не было профильного аппаратного подразделения.
В OpenAI Чан проектировал кастомный кремний и участвовал в партнёрстве с Broadcom. До этого он разрабатывал чипы для обучения ML-моделей в Tesla Autopilot, где отвечал за архитектуру дата-центров и энергоэффективные вычисления.
Найм Чана должен помочь Anthropic сформировать команду аппаратных инженеров. Переход на собственное железо планируется для снижения себестоимости вычислений и повышения маржинальности.
Clive Chan в сети Х
Google заказала у Intel производство более 3 млн TPU на 2028 год. Nvidia пока не заключила контракт, но тестирует техпроцессы Intel для будущей GPU-архитектуры Feynman. Причина переноса заказов - из-за нехватки производственных линий у TSMC.
Глава TSMC подтвердил, что индустрия не сможет покрыть спрос на ИИ-чипы в ближайшие несколько лет. Дефицит позволил Intel привлечь новых клиентов на фоне прошлых финансовых убытков и срывов дедлайнов.
Параллельно SK Hynix проверяет совместимость своей памяти с новыми технологиями упаковки Intel.
theinformation.com
Японский стартап открыл исследовательскую лабораторию рекурсивного самосовершенствования (RSI). Цель - создание сетей, которые итеративно переписывают, тестируют и оптимизируют собственный код.
Компания рассчитывает, что алгоритмическая эволюция позволит отказаться от парадигмы масштабирования вычислений.
В портфеле стартапа уже есть система LLM-Squared, где одни LLM создают алгоритмы обучения для других, и платформа AI Scientist, автоматизирующая научные исследования.
Следующий этап дорожной карты Sakana AI - разработка автономных агентов, способных улучшать свою архитектуру без участия человека.
sakana.ai
По данным неопубликованного отчета KPMG, только 26% компаний полностью контролируют свои расходы на ИИ. 50% ведут ограниченный мониторинг, а 22% узнают о затратах постфактум из выставленных счетов. Причина - неготовность финансовых отделов к токенизированному биллингу и динамическому ценообразованию.
Из-за непрогнозируемой нагрузки потребление ресурсов в отдельных проектах возрастает до 6 раз. Это приводит к исчерпанию годовых бюджетов на облачные вычисления и API за несколько месяцев. По итогам текущего квартала ожидается пересмотр расходов после получения бизнесом реальных счетов от ИИ-провайдеров.
Текущую ситуацию сравнивают с закупками облачных мощностей во время пандемии, за которыми последовало сокращение инфраструктурных бюджетов.
wsj.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔113❤24💔19😐15👍13🤓8🤨6🔥5⚡1👏1🤣1
⚡️Релиз Claude Fable 5
Бенчмарки выглядят очень солидно, верим ?)
Во время раннего тестирования Stripe заявила, что Fable 5 сжала месяцы инженерной работы до нескольких дней. В Ruby-кодовой базе на 50 млн строк модель за один день провела миграцию по всему репозиторию - работу, которая вручную заняла бы у целой команды больше двух месяцев.
Модель уже доступна для пользователей.
https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5
Бенчмарки выглядят очень солидно, верим ?)
Во время раннего тестирования Stripe заявила, что Fable 5 сжала месяцы инженерной работы до нескольких дней. В Ruby-кодовой базе на 50 млн строк модель за один день провела миграцию по всему репозиторию - работу, которая вручную заняла бы у целой команды больше двух месяцев.
Модель уже доступна для пользователей.
https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5
⚡104❤45👍23🏆16🔥7
Сэм Альтман и научный руководитель компании Якуб Пахоцки опубликовали программный текст под названием "Built to benefit everyone: our plan".
В нём авторы заявляют, что "полностью автоматизировать всё - не то будущее, которое мы хотим", называя такой сценарий не приносящим удовлетворения и опасным.
По мере роста возможностей ИИ роль человека не уменьшается. Люди должны задавать направление, расставлять приоритеты и решать, что вообще стоит делать.
Заявление контрастирует с тем, как компания описывала свои планы прошлой осенью
В октябре 2025 года, когда OpenAI сменила некоммерческий статус на коммерческий, Альтман и Пахоцки обозначили цель: создать к марту 2028 года полностью автономного ИИ-учёного, способного самостоятельно вести научные проекты, а к сентябрю 2026 года - ассистента уровня стажёра.
В новом тексте та же веха 2028 года сформулирована уже по другому
Компания рассчитывает, что к этому сроку значительная часть её исследований будет вестись ИИ в тандеме с людьми.
Альтман и Пахоцки называют нынешний момент началом "третьей фазы" OpenAI - перехода от разработчика продуктов к партнёру по внедрению.
С этой логикой связана дочерняя структура DeployCo, чьи инженеры работают внутри компаний-клиентов, встраивая ИИ в их процессы.
Реакция в сообществе трактует этот разворот как косвенное признание того, что внедрение ИИ даётся труднее, чем выпуск чат-бота.
Одновременно OpenAI предложила создать международную организацию для координации разработчиков ИИ и снижения катастрофических рисков. Этот орган должен позволять согласованные действия, включая замедление разработки передовых систем, когда это потребуется.
Похожую идею несколькими днями ранее высказала Anthropic.
Что стоит за смягчением риторики OpenAI в тексте не объясняется. Как компания намерена сочетать призыв к возможному замедлению разработок с собственными целями по их ускорению, тоже загадка.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🤔88👍26❤15👏12😁10🤣4🤝4🤩1🙈1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
В ближайшие 5 лет Пекин планирует объединить разрозненные дата-центры страны в общую инфраструктуру для форсированного развития ИИ-отрасли.
Операционным управлением займутся телеком-гиганты China Mobile и China Telecom, которые должны обеспечить полную связность сети к 2028 году. С учетом модернизации энергосистем общие затраты на проект могут достичь полутриллиона долларов. Основное финансирование обеспечат выпуск гособлигаций и целевые фонды.
План жестко квотирует закупки - не менее 80% оборудования, включая ИИ-чипы, должно поставляться локальными производителями. Для NVIDIA и AMD это означает радикальное сокращение присутствия на китайском рынке.
Масштабная инфраструктурная стройка вошла в государственную стратегию "Шести больших сетей" и призвана обеспечить КНР независимость для лидерства в глобальной ИИ-гонке.
bloomberg.com
Новинка генерирует аудио до окончания реплики спикера, балансируя между накоплением контекста и скоростью вывода. Алгоритм поддерживает более 70 языков и сохраняет оригинальную интонацию, темп и высоту голоса.
Технология сразу пошла в конечные продукты. Обновление разворачивается в мобильном Google Translate. Для корпоративных клиентов тестируется интеграция в Google Meet с поддержкой более 2000 языковых комбинаций в рамках одной конференции.
Превью-версия модели доступна в AI Studio и через Gemini Live API. Сгенерированные аудиодорожки маркируются SynthID.
blog.google
Китайская компания выпустила модель MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed на 1 трлн параметров со скоростью вывода 1000 токенов в секунду.
Пропускной способности добились совместно с разработчиками фреймворка TileRT за счёт квантования в FP4 и спекулятивного декодирования DFlash. Скорость генерации выросла в 10 раз по сравнению с прошлыми версиями. Xiaomi позиционирует модель для систем автоматизированного принятия решений с минимальной задержкой.
Доступ к UltraSpeed API стоит в 3 раза дороже базовой MiMo-V2.5-Pro. Открытая версия с весами FP4 опубликована на HuggingFace.
С 9 по 23 июня проходит закрытое корпоративное тестирование облачной версии. В день выделяется 10 слотов на сессии до 30 минут, доступ предоставляется по заявкам.
xiaomi.com
Гарвардская школа бизнеса и Perplexity опубликовали отчет об эффективности автономного агента Computer. По сравнению со стандартным поиском платформы агент экономит 87% времени на интеллектуальные задачи и снижает условные затраты на труд на 94% (на базе данных о зарплатах в США).
ИИ-поиск требует постоянных действий пользователя при средней сессии в 33 секунды, а основные часы съедает ручная работа человека. Агент Computer берет весь цикл на себя и работает автономно около 26 минут.
Опросы пользователей зафиксировали медианное ускорение рутины в 25 раз. Доля сессий с негативной оценкой результатов выдачи при переходе на агента снизилась с 2,9% до 1,3%.
perplexity.ai
Goldman Sachs и JPMorgan Chase разрабатывают фьючерсные контракты, привязанные к стоимости аренды GPU. Инструмент нужен для хеджирования рисков дефолта и обесценивания оборудования по кредитам, выданным на создание ИИ-инфраструктуры.
Чикагская товарная биржа и Межконтинентальная биржа планируют начать торги контрактами на компьют в этом году, если инициативу одобрит регулятор.
Механизм позволит банкам открывать короткие позиции для компенсации убытков при падении арендных ставок. Облачные провайдеры, в свою очередь, смогут фиксировать прибыль и защищаться от ценовой волатильности.
Пока регуляторы США оценивают механизмы защиты от манипуляций, на зарубежных площадках уже работают альтернативные платформы ставок на динамику стоимости аренды NVIDIA H100.
theinformation.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍125❤30🔥23👏11🤓10🤩6💯5😁3🎉2🥰1
Третий год подряд в Москве пройдет Turbo ML Conf – конференцию по AI и ML
⚡️ Организаторы держат фокус на практической пользе и реальных кейсах внедрения. Конференция традиционно соберет в одном месте ML-инженеров, исследователей, продактов, техлидов AI/ML-команд и других специалистов из крупнейших российских компаний.
Ключевой темой станет — разработка современных моделей, их архитектурные особенности и интеграция в конечные продукты.
🟡 Программа конференции разделена на три ключевых направления
Первый трек Turbo ML Conf 2026 — Fundamental Advances & Exploratory R&D — архитектура и обучение современных моделей, их интерпретируемость, безопасное поведение и способность к рассуждению и самокоррекции.
Второй – Applied ML at Scale & Business Impact — внедрение ML в продукты, интеграция классических и GenAI-моделей, обеспечение их предсказуемости, влияние AI на пользовательский опыт и бизнес-метрики.
Третий трек – ML Infrastructure, Platforms & Engineering Core — технологическое ядро ML-систем: архитектуры, пайплайны данных и масштабного обучения, методы дообучения, низкоуровневая оптимизация инференса и инфраструктура.
Спикерами станут более 20 практиков и руководителей команд ИИ из Т-Банка, Яндекса, Авито, Сбера и Института AIRI, которые также будут участвовать в разборах реальных кейсов.
Участие в конференции – бесплатно, но количество мест ограничено.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Ключевой темой станет — разработка современных моделей, их архитектурные особенности и интеграция в конечные продукты.
Первый трек Turbo ML Conf 2026 — Fundamental Advances & Exploratory R&D — архитектура и обучение современных моделей, их интерпретируемость, безопасное поведение и способность к рассуждению и самокоррекции.
Второй – Applied ML at Scale & Business Impact — внедрение ML в продукты, интеграция классических и GenAI-моделей, обеспечение их предсказуемости, влияние AI на пользовательский опыт и бизнес-метрики.
Третий трек – ML Infrastructure, Platforms & Engineering Core — технологическое ядро ML-систем: архитектуры, пайплайны данных и масштабного обучения, методы дообучения, низкоуровневая оптимизация инференса и инфраструктура.
Спикерами станут более 20 практиков и руководителей команд ИИ из Т-Банка, Яндекса, Авито, Сбера и Института AIRI, которые также будут участвовать в разборах реальных кейсов.
Участие в конференции – бесплатно, но количество мест ограничено.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍89🔥26👏24❤9😁8👌5💯4🤝1🗿1
DiffusionGemma — это новая экспериментальная открытая модель Google с ускорением вывода до 4 раз на выделенных GPU.
Вместо предсказания слово за словом она генерирует целые блоки текста одновременно.
Это позволяет модели самостоятельно исправлять ошибки и форматировать сложный markdown в реальном времени.
goo.gle/4vG0xcI
Вместо предсказания слово за словом она генерирует целые блоки текста одновременно.
Это позволяет модели самостоятельно исправлять ошибки и форматировать сложный markdown в реальном времени.
goo.gle/4vG0xcI
👍95🔥52👏15❤9🥰5😁3👀1
UniRL построен вокруг концепции универсального цикла:
сгенерировать примеры → оценить их → посчитать преимущества → обновить политику → синхронизировать веса обратно с воркерами роллаута.
Большинство RL-стеков заточены под одну модальность, UniRL применяет этот цикл к text2image, text/image2video, VL, LLM, связке LLM+диффузия и унифицированным авторегрессионно-диффузионным архитектурам.
Точка входа загружает конфиг и создаёт доменный тренер, который координирует подключаемые движки (train-side, SGLang, vLLM-Omni), алгоритмы, наборы моделей и сервисы наград поверх общего рантайма - Ray, FSDP2-шардинг, Transfer Queue, синхронизация весов LoRA или full.
Flow-DPPO для flow matching и диффузионных моделей.
Метод заменяет клиппинг отношения вероятностей прямым ограничением по дивергенции.
В экспериментах TencentHY на SD3.5, FLUX2-9B и FLUX.1-dev метод показал более высокие награды и меньшую подверженность катастрофическому забыванию, чем базовые Flow-GRPO, Flow-CPS, GRPO-Guard и Diffusion-NFT.
DRPO для текстовых LLM
Это RL на уровне токенов с квадратичным регуляризатором, взвешенным по преимуществу.
DRPO проявил себя в режиме FP8, где GRPO и SPO часто теряли устойчивость. Проверяли на математических задачах на нескольких моделях линейки Qwen3 и на DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B.
Команда планирует расширить набор алгоритмов для новых семейств, распространить Flow-DPPO и DRPO на большее число моделей и добавить новые бэкенды наград и движки в разных доменах.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Framework #RL #UniRL #TencentHY
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍75🔥23🤩18❤12👏4🎉2👌2⚡1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Этим летом функции интерактивной визуализации, обычно доступные только на тарифах Pro и Ultra, станут временно бесплатными для всех пользователей поиска Google.
Компания уже делала нечто подобное в 2022 году, но тогда возможности были далеко не такими функциональными, как сейчас.
На сложные запросы о тактике команд поисковик сможет генерировать не просто текстовые ответы, а интерактивные графические схемы, наглядно объясняющие расстановку сил и конкретные игровые ситуации на поле.
Помимо этого, компания существенно обновляет спортивный интерфейс и функциональность приложения Gemini. Оно научилось в реальном времени подтягивать актуальные результаты матчей, генерируя динамические виджеты со статистикой, анимациями и медиафайлами.
Изменения также затронули страницу live-результатов: появилась обновленная панель турнирных таблиц и улучшенная интеграция с сервисами трансляций.
Развертывание функционала уже идет полным ходом и станет доступно к началу турнира.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏77🎉35🤩20❤12👍5🤔2☃1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Сэм Альтман сообщил сотрудникам, что выход на биржу откладывается на год. Поданный проспект эмиссии он назвал маневром для сохранения тактической свободы. В качестве альтернативы сотрудникам предложили выкупить их акции по цене $687,69 за штуку.
Задержка объясняется прогрессом в разработке самообучающегося ИИ. По мнению главы OpenAI, в период непредсказуемого развития технологий компании безопаснее оставаться непубличной.
Дополнительный фактор переноса - размещение акций Anthropic. Конкурент показывает лучшие метрики роста, тогда как OpenAI сжигает капитал.
В июне компания планирует выпустить новую модель с индексом 5.6, которую внутри оценивают как серьезный шаг вперед по сравнению с GPT-5.5.
theinformation.com
Данные компании разместят в сервисе Hugging Face Buckets, который оснащен встроенной CDN и оптимизирован для работы с весами моделей.
Главная причина миграции в отсутствии платы за исходящий трафик. Единое хранилище позволит Arcee AI избежать вендор-лока и запускать обучающие кластеры у любых облачных провайдеров без затрат на перенос данных.
На Hugging Face лаборатория поддерживает более 200 проектов. Среди них - файнтюн SuperNova на базе Llama 3.1, семейство моделей Trinity и открытый датасет The-Tome, включающий 1,75 млн образцов для обучения ИИ-агентов.
huggingface.co
Google обновила платформу NotebookLM. Система перешла на Gemini 3.5 и движок Antigravity, получила поддержку автономных агентов и возможность запуска кода.
Каждый блокнот теперь оснащается облачным инстансом, который включает более 100 скиллов для выполнения кода и анализа данных. В тестах новая архитектура превосходит предыдущую в 65% случаев по 5 ключевым метрикам.
В сервисе появилась возможность начинать исследования без загрузки данных через агентный поиск релевантных материалов. Результаты попадают в базу с сохранением атрибуции.
Расширились форматы экспорта: PDF-отчеты с графиками, структурированные данные, таблицы Excel, презентации PowerPoint, а также изображения с помощью Nano Banana.
Обновление доступно пользователям с подпиской AI Ultra и корпоративным клиентам.
blog.google
North Mini Code - open-source модель для программирования и координации агентов, построена на архитектуре MoE с 30 млрд общих и 3 млрд активных параметров. Модель обучена управлять субагентами, проектировать архитектуру систем и проводить код-ревью.
В бенчмарке Artificial Analysis Coding Index новинка набрала 33,4 балла. В сравнении с Devstral Small 2 на аналогичной аппаратной нагрузке пропускная способность генерации текста выше в 2,8 раза. Задержка между токенами ниже на 30% при сопоставимом времени до вывода первого токена.
Веса опубликованы на Hugging Face. Тестовый доступ открыт через API и платформу Model Vault.
cohere.com
Технология Sureel AI создает цифровые отпечатки аудиозаписей, декомпозируя их на базовые элементы. Алгоритмы определяют, попал ли контент артиста в тренировочный датасет ИИ-модели или использовался при генерации нового трека.
Дополнительный модуль системы выявляет дипфейки, клонирование голоса и копирование визуального стиля. Архитектура платформы поддерживает работу с видео и изображениями, в базе стартапа проиндексированы миллионы цифровых активов.
Лейбл сохранит проект как независимую платформу, рассчитывая сделать ее стандартом для музыкальной индустрии.
wmg.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍66🔥23❤20🤔10👏3😍2
DiffusionGemma - экспериментальная языковая модель с открытыми весами, которая заимствовала подход из генерации изображений, где диффузионные модели превращают шум в картинку.
Модель построена на семействе Gemma 4, а сам механизм диффузии восходит к более ранней разработке Gemini Diffusion.
Под капотом MoE на 26 млрд общих и 3,8 млрд активных параметров. После квантования модель умещается в 18 ГБ VRAM.
По словам Google, на одном GPU модель работает до 4 раз быстрее сопоставимой авторегрессионной модели.
Nvidia приводит около 1000 токенов в секунду на H100, 150 - на DGX Spark и до 800 - на DGX Station.
Google заявляет более 700 токенов в секунду на GeForce RTX 5090.
На устройствах с общей памятью (например на Apple Silicon) разница с обычными моделями, вероятно, окажется меньше, а в облаке с параллельными запросами преимущество вовсе исчезает - в этом сценарии диффузия может повышать издержки.
Для задач, где оно критично, Google по-прежнему рекомендует обычные модели Gemma 4, а DiffusionGemma позиционирует как инструмент для исследователей и разработчиков.
Сильной стороной компания называет задачи, не предполагающие строго последовательного порядка: вставку текста в готовый абзац, заполнение пропусков в коде, работу со структурированными данными.
Веса опубликованы на Hugging Face под Apache 2.0. Модель работает с Transformers, vLLM и MLX.
Запустить её можно также через Model Garden и Nvidia NIM, а бесплатно потестить на build.nvidia.com.
Для дообучения предлагаются собственный JAX-тулбокс Hackable Diffusion, Unsloth и NeMo от Nvidia.
Google собрала руководство для разработчиков, а Маартен Гроотендорст - визуальное объяснение работы модели.
@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
❤46🤔41🔥32👍12👌7👏2
Руководитель Codex Тибо Соттио объявил в соцсети X о 100-дневной программе: каждый день компания будет выбирать одного пользователя, который, по её оценке, делает с Codex впечатляющую или особенно полезную работу, и на месяц повышать ему лимиты использования в 10 раз.
В комментариях ожидаемо начался ад: часть твиттерских назвала акцию щедрым стимулом, другие интересуются, зачем сильному продукту подобные активности, а третьи просто стали публиковать свои проекты.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁80❤75🤔36👍23🤨9👏6🔥2🎉1🕊1🏆1💘1