🔥 Сразу три релиза за день: Qwen 3.8, DeepSeek V4 Pro и Grok 4.6
• Qwen3.8-2.4T-A95B - Qwen открыла веса своего самого большого монстра.
2,4 трлн параметров, 95B активных, 512 экспертов и контекст до 1 млн токенов. По eval команды, Qwen3.8-Max получает 86,6 на TerminalBench 2.1 и 93,0 на PaperBench, уже вплотную заходя на территорию закрытых frontier-моделей.
• DeepSeek V4 Pro 0813 - финальная Pro-версия появилась в официальном API.
Контекст 1 млн токенов, до 384K output, Responses API и tool calling. Цена особенно агрессивная: $0,435 за 1 млн входных токенов при cache miss и $0,87 за выход, а при cache hit вход падает до $0,003625. По опубликованным DeepSeek цифрам, Terminal-Bench 2.1 вырос с 72,1% до 87,9%, CyberGym с 52,7% до 83,3%, DeepSWE с 12,8% до 62,7%.
• Релиз Grok 4.6
Модель набрала 61 на Artificial Analysis Intelligence Index, столько же, сколько GPT-5.6 Sol, и обошла его на CursorBench, FrontierCode и AA-Briefcase. При этом GPT-5.6 Sol остаётся впереди на DeepSWE и Terminal-Bench. xAI отдельно прокачивала модель через agentic RL для coding, web development, CAD и kernel optimization, а на длинных задачах стала чаще появляться самостоятельная проверка результата.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #Qwen #DeepSeek #Grok #LLM #Agents
• Qwen3.8-2.4T-A95B - Qwen открыла веса своего самого большого монстра.
2,4 трлн параметров, 95B активных, 512 экспертов и контекст до 1 млн токенов. По eval команды, Qwen3.8-Max получает 86,6 на TerminalBench 2.1 и 93,0 на PaperBench, уже вплотную заходя на территорию закрытых frontier-моделей.
• DeepSeek V4 Pro 0813 - финальная Pro-версия появилась в официальном API.
Контекст 1 млн токенов, до 384K output, Responses API и tool calling. Цена особенно агрессивная: $0,435 за 1 млн входных токенов при cache miss и $0,87 за выход, а при cache hit вход падает до $0,003625. По опубликованным DeepSeek цифрам, Terminal-Bench 2.1 вырос с 72,1% до 87,9%, CyberGym с 52,7% до 83,3%, DeepSWE с 12,8% до 62,7%.
• Релиз Grok 4.6
Модель набрала 61 на Artificial Analysis Intelligence Index, столько же, сколько GPT-5.6 Sol, и обошла его на CursorBench, FrontierCode и AA-Briefcase. При этом GPT-5.6 Sol остаётся впереди на DeepSWE и Terminal-Bench. xAI отдельно прокачивала модель через agentic RL для coding, web development, CAD и kernel optimization, а на длинных задачах стала чаще появляться самостоятельная проверка результата.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #Qwen #DeepSeek #Grok #LLM #Agents
🔥76❤45👍37🎉6👏4❤🔥1👾1
Хлоя Бакалар, возглавлявшая профильное направление в OpenAI, покинула компанию в июле, проработав на своей должности меньше года.
Об ее уходе не сообщалось публично, пока на ситуацию не обратило внимание издание Financial Times.
Бакалар была единственным штатным специалистом по этике в компании, и сейчас эта позиция пустует.
В OpenAI она отвечала за этичное развитие моделей, принципы взаимодействия человека и ИИ, а также исследовала проблемы, связанные с концепцией машинного сознания.
До перехода в стартап Сэма Альтмана Бакалар шесть лет занимала аналогичную должность у Марка Цукерберга.
Представители OpenAI подтвердили информацию об увольнении, отметив, что отныне этическими аспектами занимаются команды разработки моделей.
Её уход продолжил серию увольнений среди специалистов, отвечающих за контроль над ИИ в компании.
Практически одновременно с Бакалар об уходе объявил руководитель систем безопасности Йоханнес Хайдеке, а ранее в июле OpenAI покинул глава отдела элайнмента Джошуа Ачиам.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔74🤣35❤19😢10🤨6😐4👍2🔥1🥰1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Авторы популярного фреймворка выпустили кроссплатформенный инструмент, позволяющий запускать и обучать модели на локальном оборудовании.
Unsloth Desktop работает на Windows, macOS и Linux, поддерживает форматы MLX, GGUF, а также диффузионные модели для генерации изображений, аудио и видео.
Движок оптимизирован под широкий парк железа, включая обычные CPU и мульти-GPU конфигурации от NVIDIA, AMD, Intel и Apple.
Приложение может напрямую подключать агентов Claude Code, OpenAI Codex, Hermes Agent, OpenClaw и OpenCode к локальным LLM.
Для процессов дообучения Unsloth обещает двукратный прирост скорости при снижении VRAM на 70%.
Из коробки приложение предлагает приватный веб-поиск, RAG, поддержку стандарта MCP, а также экспорт весов в форматы NVFP4 и GGUF.
Проект полностью открыт в репозитории на Github, там же можно найти установочные файлы под каждую из заявленных ОС и набор готовых ноутбуков для инференса и обучения популярных моделей.
Документация - на сайте Unsolth.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍56🔥33❤18
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI выпустила предварительную версию десктопного приложения ChatGPT для Linux. Клиент собирает в одном окне обычный чат, Work и Codex.
Есть сборки
.deb и .rpm под x64 и ARM64. Официально поддержаны Ubuntu 24.04 и 26.04 LTS, Debian 13, Fedora 43 и 44.Пользователям других дистрибутивов, пока идёт превью этап, придётся по-прежнему работать через браузер или ставить неофициальные сборки.
OpenAI в X
Гендиректор компании Сундар Пичаи назвал Gemini самым быстрорастущим продуктом в истории Google и 14-м её сервисом, который преодолел миллиардный рубеж.
В феврале было 750 млн человек, в мае - 900 млн, в июле - 950 млн. Последние 50 млн пришли за один месяц. На iOS аудитория перевалила за 100 млн.
Голосом с Gemini общаются 63% пользователей. В режиме Gemini Live каждый пятый запрос идёт с камерой или показом экрана, а школьники прикладывают файл к 38% запросов. Каждый день Gemini генерирует больше 150 млн изображений.
blog.google
Новая языковая модель вчетверо дешевле июньской версии. Токенов на задачу она тратит на 25% меньше, а выживаемость кода (доля написанного моделью, которая остаётся в проекте) выросла на 4%.
В тестах MAI-Code-1.1-Flash обходит предыдущую версию и компактные Haiku 4.5 и GPT-5.4 mini, но проигрывает DeepSeek-V4-Flash и по баллам, и по цене генерации. Сравнение с DeepSeek Microsoft вынесла только в техотчёт, в пресс-релиз оно не попало.
Microsoft продолжает вытеснять чужие модели своими - семейство MAI постепенно становится вариантом по умолчанию в ИИ-сервисах компании.
microsoft.ai
Команда Tongyi Lab выложила веса Wan-Animate-2. Модель берёт движение с одного видео и переносит его на персонажа, а потом строит готовую сцену с разных ракурсов. Она справляется с необычными пропорциями тел и любым соотношением сторон кадра.
Из пайплайна убрали скелетный риггинг, оценку поз и сжатие признаков движения. Теперь модель сама сопоставляет движение с телом персонажа. По данным Alibaba, качество не уступает Kling и Dreamina.
Веса лежат на Hugging Face и ModelScope. Также доступна версия Wan-Animate-2-Lite - для цифровых аватаров и трансляций.
Для видео в 720p нужно восемь ускорителей A800. Lite-версия выдаёт 24 FPS в разрешении 400×720 на четырёх H100.
Alibaba Wan в X
Французский стартап начал хостить сторонние модели на своих серверах. Первой стала GLM-5.2, она развёрнута на инфраструктуре Mistral с теми же гарантиями хранения данных и местного контроля, что и собственные продукты компании.
Заодно компания вывела в общий доступ региональные эндпоинты в Европе или США и запустила приоритетный тариф с гарантией доступности.
Суверенный ИИ Mistral теперь понимает как контроль над серверами и правилами обработки данных, а не как обязательное обучение моделей с нуля.
Ранее независимые исследователи выяснили, что архитектура флагманской Mistral Large 3 похожа на DeepSeek V3. В сети шутят, что Европе больше не нужно переупаковывать азиатские модели - достаточно дать им свои серверы.
mistral.ai
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍146🎉22❤17🔥14👏12😁6💯4🦄1
Исследователи из Т-Технологий представили в Южной Корее техрепорт кросс-доменного датасета T-ECD, который выложили в открытый доступ прошлой осенью.
T-ECD содержит 135 млрд анонимизированных взаимодействий, основанных на данных пяти доменов электронной коммерции. В техрепорте описали структуру датасета, привели результаты сравнения T-ECD с другими открытыми индустриальными датасетами и бенчамарки разных классов рекомендательных моделей.
Для собственных экспериментов с датасетом можно использовать данные только одного домена или small версию T-ECD, которую можно использовать для проверки гипотез и обучения моделей даже без GPU.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💯41👏19👍12❤6🤓5🔥3🎉3
Игорь Бабушкин, бывший сооснователь xAI получил огромные инвестиции для своего стартапа River AI, основанного всего два месяца назад.
Инвесторы сделали ставку на богатый опыт Игоря и крайне востребованную концепцию создания ИИ-моделей с открытым исходным кодом, которые обучаются, настраиваются и контролируются самими пользователями.
Продукт River AI - это гибкий ИИ-ассистент, способный работать в единой связке на разных устройствах, но опирающийся исключительно на локальное оборудование пользователя.
На фоне растущего в индустрии недовольства цензурой, принудительными маркировками и блокировками, стартап предлагает бизнесу возможность реального владения искусственным интеллектом.
Представленный на старте API позволяет трансформировать модели с открытыми весами в проприетарные корпоративные решения, сокращая время дообучения до нескольких минут.
По словам Бабушкина, главная миссия River AI - не дать нескольким закрытым лабораториям монополизировать контроль над передовыми технологиями.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥101🎉61🤩16❤14🤣12👍10👏4🤔3🤬1
Через три недели после 3.6 Flash Google обновила рабочую модель линейки - ту, на которую разработчики вешают основную нагрузку.
Вводная цена вдвое ниже прежней - 0,75 доллара за миллион входных токенов и 3,75 за миллион выходных.
Действует она до 31 декабря 2026 года, с 1 января - 1,50 и 7,50 доллара соответственно.
По замерам Google, модель прибавила в отладке, решении задач по тикетам и генерации кода, готового к продакшену.
43,6% против 34,4% у 3.6 Flash на FrontierCode 1.1 Main и 65,3% против 49,0% на DeepSWE v1.1.
Во фронтенде 3.7 Flash собирает работающие макеты и приложения за меньшее число промптов и точнее повторяет образец - будь то скриншот, картинка или целая дизайн-система.
На WebDev Arena у неё 1588 очков Elo против 1538 у предшественницы.
3.7 Flash стала заметно лучше извлекать знания из объемных и сложных документов в сфере финансов, юриспруденции и биологии.
На AutomationBench, где модель прогоняют через реальные бизнес-процессы, 30,4% против 17,0% у версии 3.6
Агентское поведение стало более дисциплинированное. Модель тщательнее планирует многошаговые задачи и вызовы инструментов, чаще уточняет намерение пользователя и реже требует ручного вмешательства и перезапусков.
Модель доступна в Google AI Studio, Android Studio и Google Antigravity, компаниям - в Gemini Enterprise.
Подписчики Google AI Pro и Ultra получают её через агента Gemini Spark.
Вместе с моделью обновили защиту от злоупотреблений в химической, биологической, радиологической и ядерной областях и в наступательной кибербезопасности.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍57👨💻32🤩12❤9🔥3😁3👏2🙏1🤝1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
В API модели появился режим Ultrafast - на железе Cerebras GPT-5.6 Sol выдаёт 750 токенов в секунду, что в 14 раз быстрее обычного режима.
Режим рассчитан на задачи, где важна каждая миллисекунда - разбор системных сбоев, быстрая финансовая аналитика, поддержка клиентов в реальном времени.
Пока Ultrafast доступен в превью ограниченному числу клиентов. Доступ будут расширять по мере ввода новых мощностей.
openai.com
Если сделка состоится, она станет крупнейшей в истории компании, а инженеры Decart перейдут в подразделение, которое отвечает за производительность моделей и их способность рассуждать.
Самый ценный актив - закрытый софт Decart для работы с ИИ-чипами. Он оптимизирует загрузку оборудования и удешевляет обучение и инференс. Есть у стартапа и продукты - Lucy, модель для изменения видео на лету, и Oasis, движок для генерации интерактивных сред.
Раньше купить Decart собиралась Nvidia, но её предложение перебили. Среди возможных покупателей называли также Amazon, Nebius и SpaceX.
bloomberg.com
Исследовательское подразделение Google встроило многоязычную модель SL2T в клавиатуру Gboard и в Live Transcribe на смартфонах Pixel 11.
Ради приватности SL2T не обрабатывает видеопоток, она считывает лишь координаты ключевых точек рук и позы тела.
Обучали модель на 100 тысячах часов записей больше чем на 50 жестовых языках. На бенчмарке FLEURS-ASL модель набрала 70 баллов по метрике BLEURT.
Пока работает только пара американский жестовый язык - английский. Список языков и устройств Google обещает расширить.
deepmind.google
12 августа поиск Google начал показывать, что глава OpenAI умер. Источником стала его статья в Википедии, за день её правили 22 раза, добавив утверждения об убийстве и подменив имя.
Алгоритмы Google подтянули искажённые данные в выдачу сами, без участия человека. В компании сбой подтвердили.
Редакторы Википедии откатили правки меньше чем за час. Сейчас статья под защитой - править её могут не все.
businessinsider.com
Studio 2.0 - это цифровая рабочая станция (DAW), где рядом с дорожками появился чат с ассистентом. Текстом можно попросить спеть партию, собрать плагин под задачу или разложить дорожки в сессии. Плагины пока генерируются бесплатно, позже за них начнут списывать кредиты.
Появилась поддержка MIDI. Клипы на таймлайне работают как промпты для генерации звука. Готовый трек теперь можно разложить на стемы - отдельные дорожки вокала, ударных и остальных партий.
Из привычных инструментов добавили wavetable-синтезатор, запись и редактирование MIDI и кривые автоматизации.
Studio 2.0 доступна только подписчикам тарифа Premier, зато без лимитов на экспорт.
suno.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍70❤28🔥17👏7💯6😁3🌚2🤗2❤🔥1🥱1🎅1
Forwarded from Фонд «Вольное Дело»
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Какие качества нужны специалисту по ИИ?
Этот вопрос мы задали ведущим учёным и исследователям, которые при поддержке фонда Олега Дерипаска «Вольное Дело» провели в Первом университетском лицее летнюю школу по искусственному интеллекту для студентов со всей страны. Вот что они ответили:
Олег Рогов, руководитель группы «Доверенные и безопасные интеллектуальные системы» института AIRI
💬 Важно развиваться как специалисту в своей области. Современные модели превосходно генерируют ответы. Однако самый важный скилл, который необходим специалисту завтрашнего дня, — это искусство правильно заданного вопроса.
Пётр Анохин, руководитель группы нейрокогнитивной архитектуры института AIRI
👨🔬 Научная интуиция и понимание того, как предложить новую гипотезу, очень важны. Поэтому, если вы хотите быть исследователем, я советую получить высшее образование именно в научной среде.
Елизавета Гончарова, научный сотрудник института AIRI
⚖️ К результату можно прийти с очень разными качествами: кому-то помогает усидчивость, кому-то, наоборот, драйв. Наверное, лучше всего золотая середина, но иногда полезно побывать и на гранях, чтобы понять, как они работают. А главное – интерес, с ним точно всё получится.
Иван Оселедец, генеральный директор института AIRI, декан факультета искусственного интеллекта МГУ
🧠 На мой взгляд, это, конечно, умение критически мыслить. Сами знания не так важны, как навыки, умение рассуждать, мыслить, критиковать, не доверять. А знания искусственный интеллект достанет тебе быстрее, чем любая книжка.
Владислав Куренков, руководитель группы «Адаптивные агенты» Института AIRI
💪 Главное качество – это любопытство, а на втором месте – трудолюбие и умение продолжать, несмотря ни на что. Потому что в науке большую часть времени сталкиваешься с неудачами. Модель мира в нашей голове не всегда правильная, поэтому приходится постоянно ошибаться, учиться на этих ошибках и идти дальше.
Как прошла летняя школа в лицее, смотрите в сюжете программы «Вести Кубань».
Фонд Олега Дерипаска «Вольное Дело»
Этот вопрос мы задали ведущим учёным и исследователям, которые при поддержке фонда Олега Дерипаска «Вольное Дело» провели в Первом университетском лицее летнюю школу по искусственному интеллекту для студентов со всей страны. Вот что они ответили:
Олег Рогов, руководитель группы «Доверенные и безопасные интеллектуальные системы» института AIRI
💬 Важно развиваться как специалисту в своей области. Современные модели превосходно генерируют ответы. Однако самый важный скилл, который необходим специалисту завтрашнего дня, — это искусство правильно заданного вопроса.
Пётр Анохин, руководитель группы нейрокогнитивной архитектуры института AIRI
👨🔬 Научная интуиция и понимание того, как предложить новую гипотезу, очень важны. Поэтому, если вы хотите быть исследователем, я советую получить высшее образование именно в научной среде.
Елизавета Гончарова, научный сотрудник института AIRI
⚖️ К результату можно прийти с очень разными качествами: кому-то помогает усидчивость, кому-то, наоборот, драйв. Наверное, лучше всего золотая середина, но иногда полезно побывать и на гранях, чтобы понять, как они работают. А главное – интерес, с ним точно всё получится.
Иван Оселедец, генеральный директор института AIRI, декан факультета искусственного интеллекта МГУ
🧠 На мой взгляд, это, конечно, умение критически мыслить. Сами знания не так важны, как навыки, умение рассуждать, мыслить, критиковать, не доверять. А знания искусственный интеллект достанет тебе быстрее, чем любая книжка.
Владислав Куренков, руководитель группы «Адаптивные агенты» Института AIRI
💪 Главное качество – это любопытство, а на втором месте – трудолюбие и умение продолжать, несмотря ни на что. Потому что в науке большую часть времени сталкиваешься с неудачами. Модель мира в нашей голове не всегда правильная, поэтому приходится постоянно ошибаться, учиться на этих ошибках и идти дальше.
Как прошла летняя школа в лицее, смотрите в сюжете программы «Вести Кубань».
Фонд Олега Дерипаска «Вольное Дело»
❤58🤣37🤔19👍9👏8👨💻3🤬2🤨2😨2🥰1
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
🚀 Z.ai представила GLM-5.3 - новую открытую модель с упором на код и кибербезопасность.
У GLM-5.3 та же базовая модель, что и у GLM-5.2. В Z.ai говорят, что весь прирост получили уже после pre-training - за счёт масштабирования post-training.
Больше исполняемых сред, более длинные задачи, сильнее verifiers и больше reinforcement learning.
Результат особенно заметен в кибербезопасности: на ExploitBench результат вырос с 24,4% до 54,4%, а в ExploitGym модель за два часа решила 105 задач против 29 у GLM-5.2.
То есть pre-training даёт модели знания и сырой интеллект, а post-training учит реально им пользоваться: планировать, вызывать инструменты, проверять решения, исправлять ошибки и работать на длинном горизонте.
Технический разбор:
https://z.ai/blog/glm-5.3
@data_analysis_ml Полезные мл ресурсы
У GLM-5.3 та же базовая модель, что и у GLM-5.2. В Z.ai говорят, что весь прирост получили уже после pre-training - за счёт масштабирования post-training.
Больше исполняемых сред, более длинные задачи, сильнее verifiers и больше reinforcement learning.
Результат особенно заметен в кибербезопасности: на ExploitBench результат вырос с 24,4% до 54,4%, а в ExploitGym модель за два часа решила 105 задач против 29 у GLM-5.2.
То есть pre-training даёт модели знания и сырой интеллект, а post-training учит реально им пользоваться: планировать, вызывать инструменты, проверять решения, исправлять ошибки и работать на длинном горизонте.
Технический разбор:
https://z.ai/blog/glm-5.3
@data_analysis_ml Полезные мл ресурсы
🔥65👍54❤9🎉8👏4
По данным финансовой платформы Ramp, бизнес не спешит переходить на самую мощную из доступных моделей Anthropic.
За первый месяц после релиза на Fable 5 пришлось всего 6% от общего числа купленных через API токенов.
Рамп оговаривается, что выборка данных для Fable получена из собственной системы по управлению расходами токенов и несколько смещена в сторону технологических компаний.
Фактическое внедрение Fable, вероятно, еще ниже этих оценок, если предположить, что Fable 5 используется в основном для кодинга.
Главной причиной слабого старта аналитики называют завышенный прайс - при цене $10 за миллион входных и $50 за миллион выходных токенов модель обходится вдвое дороже, чем GPT-5.6 Sol от OpenAI.
В результате флагман Anthropic принес на четверть меньше выручки, чем топовое решение главного конкурента, несмотря на свою более высокую производительность.
Слабые продажи Fable 5 вскрыли другую проблему - компаниям всё сложнее просчитать реальную окупаемость топовых ИИ-решений.
Прирост в качестве ответов часто оказывается неочевидным в рутинных рабочих задачах и не оправдывает переплату.
На фоне того, как разрыв в возможностях между коммерческими гигантами и открытыми решениями сокращается до нескольких месяцев, корпоративные пользователи всё активнее мигрируют на open-source.
Эта тенденция уже привела к замедлению темпов роста клиентской базы как у Anthropic, так и у OpenAI.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤84👍52🤔21🔥6😁6🤨5🤣4😭3
Сбер ищет талантливых разработчиков GenAI продуктов, которые любят нестандартные задачи и готовы к амбициозному вызову
Программа Sber500 x DISRUPT — это первая инициатива в России, которая не просто ищет готовые стартапы, а целенаправленно собирает команды для разработки генеративного ИИ с чистого листа.
Вы соло-фаундер, член мини-команды разработчиков или продуктовой студии? У вас есть экспертиза и желание создать что-то новое, но нет готового продукта? Идеально.
Выберите одну из десятков гипотез и создайте на ее основе GenAI решение, которое завоюет сердца миллионов пользователей, а Сбер обеспечит ресурсами: облаками, токенами и наставниками. У вас будет всего три месяца на создание и проверку продукта.
* Главный критерий победы — не красивая презентация, а реальный интерес аудитории.
* Призовой фонд 30 млн рублей разделят до четырех лучших команд.
* Заявки принимаются строго до 1 сентября.
Переходите по ссылке и подавайте заявку
Программа Sber500 x DISRUPT — это первая инициатива в России, которая не просто ищет готовые стартапы, а целенаправленно собирает команды для разработки генеративного ИИ с чистого листа.
Вы соло-фаундер, член мини-команды разработчиков или продуктовой студии? У вас есть экспертиза и желание создать что-то новое, но нет готового продукта? Идеально.
Выберите одну из десятков гипотез и создайте на ее основе GenAI решение, которое завоюет сердца миллионов пользователей, а Сбер обеспечит ресурсами: облаками, токенами и наставниками. У вас будет всего три месяца на создание и проверку продукта.
* Главный критерий победы — не красивая презентация, а реальный интерес аудитории.
* Призовой фонд 30 млн рублей разделят до четырех лучших команд.
* Заявки принимаются строго до 1 сентября.
Переходите по ссылке и подавайте заявку
🔥53😁23👨💻16❤11👍7🙈7💯5🥱4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В свежем обновлении плагина компания перенесла сессии Claude Cowork в панель браузера.
Расширение и раньше умело считывать контекст открытых вкладок, кликать по элементам и заполнять формы, но теперь объединили веб-серфинг с комплексной автоматизацией.
Благодаря новой интеграции навыки, плагины и коннекторы ассистента работают в вебе без дополнительных настроек.
Например, можно поручить агенту многоэтапные задачи: собрать метрики из аналитических дашбордов, навести порядок в Google Drive или внести свежие данные в CMS.
Все сессии синхронизируются через аккаунт и не привязываются к устройству.
Anthropic предупреждает о рисках скрытых инструкций на веб-страницах и не рекомендует использовать ИИ для обработки чувствительной и финансовой информации.
Обновление доступно в Chrome Web Store для платных подписок.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍106❤27🔥23🎉5👌4🤣2👏1
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
Qwen выпустила Qwen3.8-27B.
27 млрд параметров, Apache 2.0, контекст 262K токенов с возможностью расширения до 1 млн. Есть поддержка текста, изображений и видео, thinking mode, tool use и агентных сценариев.
По опубликованным бенчмаркам модель набрала 61,7 в SWE-bench Pro, 90,3 в LiveCodeBench, 84,3 в OSWorld-Verified и 81,9 в AndroidWorld.
Qwen3.8-27B можно запускать через Transformers, vLLM и SGLang. Также доступны варианты для llama.cpp, Ollama и LM Studio.
https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B
27 млрд параметров, Apache 2.0, контекст 262K токенов с возможностью расширения до 1 млн. Есть поддержка текста, изображений и видео, thinking mode, tool use и агентных сценариев.
По опубликованным бенчмаркам модель набрала 61,7 в SWE-bench Pro, 90,3 в LiveCodeBench, 84,3 в OSWorld-Verified и 81,9 в AndroidWorld.
Qwen3.8-27B можно запускать через Transformers, vLLM и SGLang. Также доступны варианты для llama.cpp, Ollama и LM Studio.
https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B
👍102🔥45👨💻45❤19🤓15👏7🎉3🥱2🥰1
Главный упор сделали на обработку перегруженных страницы, где текст, изображения и подписи идут плотно и наслаиваются друг на друга.
По данным Mistral, модель точнее определяет границы каждого элемента - рамки не съезжают, изображения не наезжают одно в другое по ошибке.
На нагруженных технических диаграммах модель реже теряет блоки, а текстовые выноски считывает как самостоятельные объекты, а не сливает в один массив.
Отдельно заявлена работа с многоколоночными документами, OCR 4.1 сохраняет исходную структуру страницы и отдает каждую колонку отдельной областью текста.
В настроенных процессах тем, кто пользуется моделью, менять ничего не нужно. Алиас
mistral-ocr-latest уже переводит существующие интеграции на новую версию.Руками модель можно попробовать в Mistral Studio.
@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
👍77❤55👏13🔥8👌2🥰1
Американские компании начали активно использовать робособак для охраны дата-центров, спортивных объектов и даже сельскохозяйственных угодий с ценными культурами.
Главным драйвером автоматизации стала экономика. По оценкам аналитиков Business Insider, использование автономной машины для покрытия одной круглосуточной смены обходится на 80–130 тысяч долларов дешевле, чем содержание штата охранников.
Индустрия физической безопасности в США давно страдает от высокой текучести кадров. Причина кроется в низких зарплатах - медианный годовой доход охранника в 2024 году составил немногим более 38 тысяч долларов.
Кадровый дефицит и потребность бизнеса в оптимизации расходов открыли окно возможностей для технологических стартапов. Например, профильная компания Asylon уже развернула около 50 роботов для корпоративных клиентов по всей стране.
Центр труда Калифорнийского университета отмечает, что полная замена людей роботами в ближайшее время невозможна, но рынок ждет трансформация - патрулирование территорий полностью перейдет к роботам, а людям оставят реагирование на инциденты и выполнение задач, требующих нестандартного мышления.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔113👍27🤨21👌16❤5🔥5🤣5👏3😨2🥰1