Google представила Gemini 4 Carbon
Новая флагманская модель заняла первое место в Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 с результатом 59 баллов. Основной упор сделали на кибербезопасность, программирование и длительную автономную работу ИИ-агентов.
Результаты бенчмарков:
- SEC-bench Pro - 88,2%: поиск реальных уязвимостей в программном обеспечении.
- ExploitGym - 54,8%: проверка возможности эксплуатации найденных уязвимостей.
- CWE-bench - 71%: автоматическое исправление уязвимого кода.
- WebDev Arena - 1769 Elo: четвёртое место в разработке веб-интерфейсов.
Что ещё интересного:
- Автономная работа несколько дней. Внутри Google модель решала сложные инженерные задачи, находила причины ошибок и исправляла их в больших кодовых базах.
- В 2 раза лучше Gemini 4 Argon генерирует безопасный код по внутренним тестам Google.
- В 10 раз эффективнее другой передовой модели создаёт качественные патчи для Chrome, по оценке команды браузера.
- На 80% меньше серьёзных нарушений инструкций при работе с кодом.
- Вдвое меньше необоснованных утверждений по сравнению с Argon.
Отдельно Google заявляет, что Carbon успешно отразила все проверенные атаки через prompt injection в одном из бенчмарков.
Доступ пока ограничен: сначала модель получат специалисты по кибербезопасности. Массовый релиз состоится позднее.
Стоимость API после запуска составит $2 за миллион входных и $10 за миллион выходных токенов на вводном тарифе.
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-carbon/
Новая флагманская модель заняла первое место в Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 с результатом 59 баллов. Основной упор сделали на кибербезопасность, программирование и длительную автономную работу ИИ-агентов.
Результаты бенчмарков:
- SEC-bench Pro - 88,2%: поиск реальных уязвимостей в программном обеспечении.
- ExploitGym - 54,8%: проверка возможности эксплуатации найденных уязвимостей.
- CWE-bench - 71%: автоматическое исправление уязвимого кода.
- WebDev Arena - 1769 Elo: четвёртое место в разработке веб-интерфейсов.
Что ещё интересного:
- Автономная работа несколько дней. Внутри Google модель решала сложные инженерные задачи, находила причины ошибок и исправляла их в больших кодовых базах.
- В 2 раза лучше Gemini 4 Argon генерирует безопасный код по внутренним тестам Google.
- В 10 раз эффективнее другой передовой модели создаёт качественные патчи для Chrome, по оценке команды браузера.
- На 80% меньше серьёзных нарушений инструкций при работе с кодом.
- Вдвое меньше необоснованных утверждений по сравнению с Argon.
Отдельно Google заявляет, что Carbon успешно отразила все проверенные атаки через prompt injection в одном из бенчмарков.
Доступ пока ограничен: сначала модель получат специалисты по кибербезопасности. Массовый релиз состоится позднее.
Стоимость API после запуска составит $2 за миллион входных и $10 за миллион выходных токенов на вводном тарифе.
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-carbon/
👍157🔥84👏50😁31❤29💯27🤔18🎉14😎9😭1😨1
Феликс Ризеберг, который руководит разработкой в Anthropic и вёл Claude.ai, Cowork и настольный Claude Code, признался в своем блоге, что в октябре перестал давать соискателям задачи на код.
Раньше, по его словам, небольшое практическое упражнение работало слабым, но полезным признаком пригодности, а теперь перестало, потому что Claude решает такие задачи лучше кандидатов.
Смысла в задании по фронтэнду на React он видит столько же, сколько в вопросах про ассемблер.
Ризеберг признаётся, что способа не нашёл, и просит читателей делиться идеями.
Сейчас он смотрит резюме и портфолио в поисках небольших прототипов, по которым видны вкус, понимание пользователя и умение думать от принципов.
Раз исполнение подешевело, влияние сотрудника меньше зависит от опыта работы с фреймворками и библиотеками.
Ризеберг говорит, что видит, как сравнительно новые инженеры опережают тех, кто пишет код лучше, и называет это тезисом «голод побеждает опыт».
Он советует инженерам брать не задачи из очереди, а то, что движет цели компании, выбирать идею порезче, за выходные собирать работающий прототип вместо документа с требованиями, держаться одной мысли, а не впихивать в прототип несколько, и опираться на свежий взгляд, в том числе на незнание, почему что-то считается невозможным.
В пример он приводит графический интерфейс для Claude Code.
Прототип за одни выходные собрали двое недавно пришедших в Anthropic инженеров, Энтони Моррис и Элис Чжао, а первая публичная версия вышла примерно через восемь дней.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔128👍120❤49🔥42👏24🎉17💯12😁10🤓5
Nemotron 3.5 Transcribe - открытая модель транскрибации речи в текст, которая поддерживает 40 языков, переводит 31 из них и различает говорящих на 13.
Для русского языка доступны все задачи, которым обучалась модель - расшифровка, перевод, разделение речи по говорящим и смешанная речь, когда в одной записи языки перемежаются.
Модель принимает записи длиной до часа, расставляет метки времени по словам и подчиняется указаниям в запросе вроде просьбы расшифровать запись и подписать каждого говорящего.
Плюс она способна отвечать на вопросы по содержанию аудио, но это только для английского. Живой поток не умеет, только на готовые файлы.
Общих параметров 34 млрд, из которых на токен активируются около 4,3 млрд, под капотом - речевой кодировщик вместе с гибридной языковой моделью из слоёв Mamba и трансформера со смесью экспертов.
Вместе с моделью NVIDIA выложила набор данных Granary v2 на 463 тысячи часов речи для 48 языков, собранный из 16 открытых корпусов.
В сете опубликованы описания и конвейер обработки, само аудио нужно скачивать отдельно по лицензиям исходных корпусов.
В открытом рейтинге расшифровки Hugging Face модель заняла первое место среди открытых моделей со средней долей ошибок в словах 5,33% на английском, на многоязычной части вышло 4,62%, на длинных записях 10,98%.
В рейтинге Artificial Analysis у неё 2,8% ошибок, столько же у соперника, которому нужно примерно в шесть раз больше активных параметров.
На одной RTX PRO 6000 модель обработала 100 часов записей меньше чем за три минуты.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #ASR #Speech #Nemotron #NVIDIA
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥119🎉95👍71❤70💯55👏54🤔54😁51🤩3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Главное в новом этапе - платформа Oracle AI Workspace, которая соединит базы данных и бизнес-логику Oracle с интерфейсом ChatGPT, так что сотрудник сможет разбирать финансовые показатели и вести процессы обычными запросами.
Данные остаются в защищённой среде с соблюдением корпоративных политик и прав доступа. Работает это и в обратную сторону, на моделях OpenAI Oracle выпускает AI Security Mesh для автоматического поиска уязвимостей и среду App Composer, где внутренние сервисы собирает Codex.
Клиенты теперь смогут покупать доступ к API OpenAI и корпоративным версиям ChatGPT через маркетплейс Oracle, расплачиваясь облачными кредитами.
openai.com
На платформе Claude for Legal открылась галерея готовых интерактивных инструментов для юристов. Артефакты проверяют цитирования, сравнивают контракты с корпоративными стандартами, собирают сводные таблицы по юрисдикциям и следят за нормативной базой.
Чтобы файлы не приходилось загружать вручную, добавлены более 60 коннекторов, так что модель берёт данные прямо из привычных для юристов баз и прикрепляет к ответу ссылку на первоисточник.
Свои артефакты уже адаптировали PwC, Goodwin, Harvey и другие, отдельно собраны инструменты для правозащитных организаций, помогающие разбирать иммиграционные документы и искать ошибки в реестрах аренды.
claude.com
Подход пересмотрен, 60% индекса теперь строится на закрытых наборах данных, чтобы модели не заучивали ответы. Добавились бенчмарк задач программирования FrontierCode 2.0 и среда Terminal-Bench-Science для автономных агентов в науке.
В общем смысле сценарии усложнились, медианный объём генерируемых токенов вырос на 66% из-за агентских процессов с долгими вычислениями.
Новый рейтинг возглавила свежайшая Gemini 4 Carbon, потеснив Claude Opus 5.5, за которой идут GPT-6 Astra и GPT-6.1 Sol.
Разрыв между проприетарными и открытыми моделями ощутимо вырос, лучшая открытая DeepSeek V4.1 Flash 1017 набрала 32 балла, что на 27 меньше лидера.
artificialanalysis.ai
Новинка встроена в платформу безопасности MDASH и занята анализом исходного кода. В мультиагентной системе тестирования она берёт основной объём поиска и проверки багов, передавая крупным моделям только нетривиальные случаи, и сканирование подешевело почти на пятую часть без потери качества обнаружения.
По статистике Microsoft, клиенты, однажды запустившие аудит через MAI Cyber, в 90% случаев остаются на этом профиле, а не на связке из моделей OpenAI, и на собственный ИИ компании приходится уже около половины проверок в MDASH.
Доступ открыт проверенным пользователям платформы.
microsoft.ai
Модель мира Echo-3 превращает съёмку на телефон в подробные трёхмерные пространства в реальном масштабе, вместе с ней вышло приложение SpAItial для iOS, которое оцифровывает помещение от квартиры до завода за пару минут без штативов и прочего оборудования.
Главная особенность в достраивании слепых зон, пропущенные при съёмке участки сеть заполняет по контексту, сохраняя метрическую точность и геометрию без артефактов, частых у других сканеров.
Корпоративным клиентам Echo-3 откроют через API, а точная передача габаритов делает модель пригодной для недвижимости, симуляций и пространственного анализа ИИ-агентами.
Приложение уже в App Store с первым бесплатным месяцем, версию для Android обещают позже.
spaitial.ai
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍91❤48👏45🎉39💯30🔥29😁27🤔23🤩5🕊1
Команда AI VK рассказала, как развивается Discovery-платформа — единая инфраструктура для рекомендаций, поиска и рекламы.
За последние месяцы запуск нового рекомендера ускорился до одного дня. Около 90% задач ранжирования теперь решаются без нового кода, а цикл проверки гипотез сократился в пять раз.
Для управления инфраструктурой появился Discovery Portal — единая точка управления конфигурациями и мониторинга. Портал позволяет постепенно раскатывать изменения в сервисах и автоматически откатывает их при ухудшении метрик.
Ещё одно направление — эффективность вычислений. GPU-инференс в ранжировании позволил подключать нейросетевые модели через общую инфраструктуру, а оптимизация рантайма помогла высвободить 70 тысяч CPU-ядер.
Улучшение отражаются и на продуктовых метриках: +20% времени просмотра главной VK Видео, +11% времени в ленте ВКонтакте и +35% добавлений треков из рекомендаций VK Микс.
Подробнее в статье на Хабре
За последние месяцы запуск нового рекомендера ускорился до одного дня. Около 90% задач ранжирования теперь решаются без нового кода, а цикл проверки гипотез сократился в пять раз.
Для управления инфраструктурой появился Discovery Portal — единая точка управления конфигурациями и мониторинга. Портал позволяет постепенно раскатывать изменения в сервисах и автоматически откатывает их при ухудшении метрик.
Ещё одно направление — эффективность вычислений. GPU-инференс в ранжировании позволил подключать нейросетевые модели через общую инфраструктуру, а оптимизация рантайма помогла высвободить 70 тысяч CPU-ядер.
Улучшение отражаются и на продуктовых метриках: +20% времени просмотра главной VK Видео, +11% времени в ленте ВКонтакте и +35% добавлений треков из рекомендаций VK Микс.
Подробнее в статье на Хабре
🤣102👍72👏36❤34😁22🎉21🙈7👨💻5🤷♀3😈1🫡1
ИИ-лаборатория Giotto анонсировала модели Alto и Solo, позиционируя их как независимую и самую умную европейскую разработку.
Компания делала ставку на полный отказ от инфраструктуры бигтеха США - данные и вычисления должны были оставаться исключительно в дата-центрах Евросоюза.
Но на релизе случился конфуз. В ходе тестирования модель Alto отвечала пользователям, что она - китайская модель Kimi (упомянув темную сторону луны в качестве отсылки к разработчику Moonshot AI).
После резонанса в X CEO Giotto Альдо Подеста признал, что в основе Alto действительно лежат заимствованные веса Kimi.
В качестве оправдания он сослался на дополнительное обучение и интеграцию проприетарной технологии Turing Test Calculation, но так и не раскрыл, какая версия оригинальной модели использовалась под капотом.
Ситуация оказалась вдвойне ироничной из-за недавних публичных заявлений Альдо.
За восемь дней до инцидента Подеста написал статью под названием Open Source — это троянский конь, где жестко критиковал европейский бизнес за паразитирование на чужих открытых моделях под видом создания суверенных технологий.
Это не первый случай скрытого заимствования китайских разработок в ЕС. В сентябре испанская компания Multiverse Computing презентовала Quasar 438B как ведущую европейскую ИИ-модель.
Лишь на следующий день после анонса разработчики скромно уточнили в техническом блоге, что их решение - всего лишь оптимизированная версия GLM-5.2.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁174🤨85🤣78🤔57❤42👏37💯30🔥27👍26🤬18👌9
На конференции Universe 2026 GitHub анонсировал переход платформы к оркестрации автономных ИИ-агентов.
Компания представила отдельное приложение GitHub Copilot app для контроля параллельных процессов и делегирования задач сразу в нескольких репозиториях.
Также запущена система маршрутизации Copilot Fusion, которая автоматически подбирает LLM под конкретную задачу (генерация кода, анализ, дебаггинг) для оптимизации затрат на инференс.
Контекст работы с агентами теперь синхронизируется через Session continuity между мобильным приложением, десктопным VS Code и веб-версией.
Под возросшую нагрузку GitHub модернизировал архитектуру Git, отделив хранилище от вычислений, задействовал 4 млн новых процессорных ядер, добавил 160 петабайт высокоскоростного хранилища и увеличил пропускную способность сети до 50 Тбит/с.
Корпоративный биллинг изменен - GitHub отказался от многоуровневых подписок. Инструменты, включая функцию глубокого поиска уязвимостей Copilot code review Max, переведены на оплату за фактически потребленные ИИ-кредиты.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏71👨💻65🎉48😁36❤34👍26🔥23🤔21🤗2🤬1😎1
Это мультимодальная 1T-модель, которую обучили с нуля на европейской инфраструктуре, а после публичного превью дообучили через RL для задач программирования и кибербезопасности.
В рейтинге Artificial Analysis Coding Agent Index модель набрала 48%. Она расходует на 47% меньше токенов на задачу по сравнению с GLM-5.3.
Для контроля стоимости инференса предусмотрены три встроенных режима рассуждений: Low, Medium и дефолтный High.
В бенчмарке Artificial Analysis Cyber Mistral Large 4 получила 51% за поиск, воспроизведение и патчинг уязвимостей.
Модель выполняет аудит кода без ложных срабатываний фильтров безопасности.
Веса опубликованы под модифицированной лицензией MIT.
Попробовать модель без локальной установки можно через Mistral API, OpenRouter, среду разработки Vibe Code, а также в формате оптимизированных контейнеров NVIDIA NIM.
Стоимость использования официального API составляет 70 центов за млн входных токенов (7 центов при кешировании) и 2,10 доллара за млн выходных.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡96👍76🔥59❤35😁35💯33👏32🎉22🤔20🤷♂2😐1
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
OpenAI удвоила лимиты для платных подписчиков. Причём без повышения стоимости.
Компания объявила об увеличении лимитов использования сразу в 2 раза для нескольких тарифов:
- ChatGPT Pro $100
- ChatGPT Pro $200
- ChatGPT Pro $500
- ChatGPT Business Premium
Ещё один приятный бонус: для Pro $200 отменили запланированное снижение лимитов в ChatGPT Work и Codex. Пользователи сохранят прежние условия вместо ожидаемого урезания.
Изменения уже вступили в силу, ничего дополнительно активировать не требуется.
По сути, подписчики получают вдвое больше возможностей для работы с ИИ за те же деньги.
Источник:
https://x.com/thsottiaux/status/2115850175868727621
Компания объявила об увеличении лимитов использования сразу в 2 раза для нескольких тарифов:
- ChatGPT Pro $100
- ChatGPT Pro $200
- ChatGPT Pro $500
- ChatGPT Business Premium
Ещё один приятный бонус: для Pro $200 отменили запланированное снижение лимитов в ChatGPT Work и Codex. Пользователи сохранят прежние условия вместо ожидаемого урезания.
Изменения уже вступили в силу, ничего дополнительно активировать не требуется.
По сути, подписчики получают вдвое больше возможностей для работы с ИИ за те же деньги.
Источник:
https://x.com/thsottiaux/status/2115850175868727621
3🎉135❤111👍86🔥46💯29🤔27👏24😁20😎18🤣13🗿3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Функция показывает, как команды пользуются ИИ, что получают и во сколько это обходится.
Работают они на платных тарифах Claude Enterprise, собирают данные из чатов, Claude Code и Cowork за период до 28 дней, разбирают транскрипты диалогов и группируют сессии по проектам и типам созданного, будь то код или документация.
Кроме графиков и управления лимитами затрат они находят заторы в работе, подсвечивают сессии без результата и выдают списки запросов, отнесённых к личным или посторонним.
По статистике можно задавать вопросы и получать рекомендации. Организациям дают 10 бесплатных отчётов в месяц, сверх лимита генерация платная.
claude.com
По данным The Information, рост обновлённой DeepSeek V4.1-Flash-1017 и Kimi K3.1 Pro напрямую связан с GPT-6 Astra, обе компании учили свои системы на массивах ответов этой модели OpenAI.
В бенчмарке Browser Use на автономное выполнение веб-задач оценка DeepSeek подросла с 70,9 до 75,0 балла при 77,9 у самой Astra.
Прежде главным донором знаний был Claude, но после того как Anthropic усилила безопасность и извлекать скрытые цепочки рассуждений стало сложнее, лаборатории переключились на Astra.
Создатели DeepSeek собирались обойтись без дистилляции в четвёртом поколении, но сменили стратегию под давлением рынка, увидев прогресс местных конкурентов с GLM.
theinformation.com
Переносить среды на Mac целиком не стали из-за медленного запуска Docker и дорогого хранения, схема смешанная. Основная часть, сервер разработки и инструменты сборки остались в Linux-контейнерах, а когда агенту нужны Xcode или симуляторы iPhone, за полминуты поднимается чистый Mac в облаке.
Код синхронизируется между Linux и macOS, тяжёлые процессы делятся между машинами, агент сам собирает проект, проверяет вёрстку на разных устройствах и работает с интерфейсом.
Ради экономии облачный Mac живёт ровно 20 минут после задачи, чтобы сохранить кэш сборки, потом удаляется.
Сервис в бете с листом ожидания, аренда начинается от 2 долларов в час.
ampcode.com
Интерфейс позволяет собирать автономные системы на чат-моделях Mistral и разбирать каждое их действие, так как возвращает итоговый ответ, цепочку рассуждений и вызовы функций отдельно, и видно, какой шаг запустил операцию.
Формат взят от OpenAI, поэтому интеграции переносятся почти без правок, но историю диалога по-прежнему ведёт клиент и весь контекст приходится отправлять заново при каждом запросе.
Поддерживаются потоковая генерация, вывод в JSON, свои функции и мультимодальные промпты с текстом, изображениями и документами, а работает интерфейс со всеми актуальными моделями, включая Mistral Large 4.
Заодно компания расширила облако в ЕС и США, добавив DeepSeek V4.1 Flash и GLM 5.3 Flash.
MistralAI в X
Cue обрабатывает запись любой длины без разбивки на фрагменты, из-за которой у существующих инструментов принудительного выравнивания накапливаются ошибки тайминга.
Единая архитектура держит больше 90 языков и, по замерам ElevenLabs, обходит открытые аналоги вроде Qwen3-ForcedAligner.
Cue работает посимвольно и держит точность при шуме, наложении голосов и на песнях, где слова растягивает вокал, а для сложных англоязычных записей средняя погрешность тайминга 57 миллисекунд.
Алгоритм встроен в конвейер транскрибации ElevenLabs Scribe и открыт сторонним проектам через Forced Alignment API.
elevenlabs.io
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥134👏46🤔43❤41👍31💯30🎉27😁25🤗15👌13🤬1
Сквозная линия всей конференции - агенты: им открыли инструментарий среды разработки, устройства из лаборатории Google и функции сторонних приложений.
Android Studio Rabbit 2 вышла в стабильном канале с режимом Bring Your Own Agent: подключить можно любой из более сорока агентов с поддержкой открытого протокола ACP, в том числе Claude Agent, Codex и Antigravity.
Агент получает структуру проекта, данные о сборке, разрешение символов, отрисовку Compose Preview, эмулятор и Logcat.
В стабильную версию попал агентный разбор правок Change Review, который находит проблемы в незакоммиченных изменениях и может сам их починить.
Android CLI работает в любом терминале и в CI. Команда
android device remote выдаёт настоящий телефон из лаборатории устройств Google и подключает его как локальный по adb, android preview рисует предпросмотр интерфейсов на Compose без эмулятора и сборки APK. Остальное закрывает профилирование, отчёты о падениях из продакшена, анализ сборок логикой Google Play и поиск по базе знаний.По внутренним замерам Google, на задачах по интерфейсу агенты с
android preview справляются на 77% быстрее и тратят до трёх раз меньше токенов.Плагин для Antigravity обновили, а для Claude Code и Codex официальные плагины выпустили впервые.
Вместе с ними выложено больше тридцати навыков по двум десяткам тем, от безопасности разрешений до политик Google Play.
Команда
android profiler leakcanary разбирает дамп памяти на компьютере вместо устройства, поэтому приложение не тормозит во время анализа.По замерам Google, сильнейшие модели проходят этот сценарий почти вдвое быстрее и расходуют до 25% меньше токенов, чем без Android CLI.
Цифра приведена для Claude Opus 5.5, сама подкоманда пока обещана.
Лидерборд для моделей и агентных окружений на длинных реальных задачах Android. Задачи рассчитаны на дни работы инженера, а решения оценивают ещё и по стоимости и затраченному времени.
AppFunctions, единый слой вызова функций в Android, переведён в бету: разработчик описывает возможности приложения, а системный или собственный агент вызывает их напрямую, не открывая экраны.
Наружу это выставляется через Android MCP. Альфа A2UI для Jetpack Compose даёт агенту отвечать живым интерфейсом, собранным из компонентов самого приложения, вместо тонны текста, а агентный API в ML Kit на Gemini Nano 4, тоже в альфе, сам вызывает функции, хранит историю разговора и ставит ограничители.
Платформа для выхода приложений в Gemini и поиск открыта в предпросмотре.
Интеграция идёт через Android MCP или удалённый MCP-сервер на тех же API AppFunctions, регистрация и тесты - в консоли Google Connected Console.
Сейчас в поиске и Gemini больше пятидесяти подключённых приложений, среди партнёров Adobe, Calm, Peloton, Experian и Localiza.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍99❤43🔥31👏30💯28🤔26🎉26😁20🤓10
Метод UBTree ускоряет вывод больших языковых моделей.
Спекулятивное декодирование поручает черновик небольшой модели, а целевая проверяет сразу несколько предложенных токенов одним проходом и принимает их до первой ошибки.
UBTree относится к той же семье параллельных драфтеров, что DFlash и DSpark, и закрывает их недостаток - они предлагают весь блок токенов одновременно и потому работают быстро, но на размытых распределениях целевой модели, где несколько продолжений близки по вероятности, угадывают хуже.
Черновик в UBTree собирается двумя параллельными проходами:
Все пары считаются одновременно, из оценок переходов набирается дерево на 64 узла, и целевая модель проверяет его целиком за один проход.
Селектор обучали на откликах, перегенерированных при высокой температуре, с перенормированной KL-функцией потерь - так в разметку попадают не только самые вероятные продолжения, но и правдоподобные альтернативы, за счёт которых дерево чаще совпадает с выбором целевой модели.
Вместе с методом выложены две черновые модели - Ling3-Tiny-UBTree на 183 млн параметров работает в паре с Ling-3.0-tiny (8 млрд параметров, 1 млрд активных), Ling3-Flash-UBTree на 482 млн - с Ling-3.0-flash (124 млрд, 5 млрд активных).
Они ничего не генерируют и нужны только как драфтеры к своей целевой модели.
На семи тестах, от GSM8K и AIME до LiveCodeBench и MT-Bench, UBTree даёт среднее ускорение 6,88× на Qwen3-4B и 6,94× на Qwen3-8B и опережает ближайший древовидный метод DARTree во всех 28 сравнениях, в среднем на 7,4-13,4%.
В SGLang на Ling3-Flash-124B выходит 3,27× против 2,73× у DSpark и 2,80× у DFlash, на Qwen3.8-27B - 4,78× против 4,32× у DSpark.
На длинном контексте LongBench-v2 число принятых за раунд токенов выше, чем у сильнейшего из конкурентов, на 31,0-39,7%.
Поддержка UBTree для Ling3 в SGLang пока не опубликована. Команда обещает дополнительные черновые модели в течение месяца.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Decoding #UBTree #InclusionAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍115🔥81💯78🤔76😁71👏70❤69🎉67🤓26👌1
Стартап Mirendil, который основали ушедшие из Anthropic исследователи Бехнам Нейшабур и Харш Мехта, рассказал о своей первой модели Fern 0.1, которая умещает в контекст до 10 млн токенов, то есть примерно 23 МБ кода или около полумиллиона строк.
Разработка рассчитана на тех, кто сам обучает ИИ. Компания предлагает скармливать ей целиком логи обучения, записи работы агентов за несколько дней и куски обучающих данных для проверки на мусор и дубликаты.
В предсказании следующего фрагмента кода Fern улучшается по мере чтения репозитория, и из всех моделей, с которыми её сравнивали в Mirendil, только она дотягивает до 10 млн токенов, остальные измерены примерно до 1 млн.
При этом на одинаковой длине в 1 млн токенов Kimi-K3 и Beam предсказывают точнее неё, хотя обе уже дообучены, а Mirendil сравнивает с ними свою базовую модель и сама отмечает, что дообучение этот показатель обычно слегка ухудшает.
В агентных задачах всё ещё печальнее – на Terminal Bench 4.0 Fern 0.1 набрала 6,1% (у Claude Opus 5.5 там 66,4%, у GPT-6 Astra 57,9%, у GLM-5.3 - 41,9%).
На DeepSWE v1.1 и SWE-bench Verified картина та же, от передовых моделей Fern отстаёт вдвое и на четверть соответственно, хотя кое-кого из открытых обходит.
Лучший её показатель, 76,5% на SWE-Bench Pro v2-Hard, повторяет результат Beam и остаётся ниже передовых.
Mirendil объясняет это тем, что Fern 0.1 это базовая модель после короткого цикла обучения, а новые версии будут выходить часто.
Про количество параметров у Fern 0.1 размыто заявлено от 100 до 500 млрд. Ещё две модели Mirendil уже обучает, одна на 500 млрд – 2 трлн параметров, другая на 2–10 трлн.
Доступ к ранней версии Fern можно запросить через контакт со стартапом.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔120❤74👏44👍43🔥40💯34🎉33😁32🤓14
Anthropic упростил нейминг старших подписок - тариф Max 5x теперь называется просто Max, а план Max 20x переименован в Ultra.
Стоимость остается прежней, $100 и $200 в месяц соответственно.
Вместе с переименованием отменили 5-часовое ограничения на использование моделей для верифицированных владельцев аккаунтов Ultra.
Большинство текущих подписчиков этого плана уже переведены на новые условия.
Для новых пользователей временный лимит пока сохраняется, это объясняют защитой платформы от злоупотреблений.
Как только профиль пройдет проверку, система пришлет email-уведомление о снятии ограничений.
Общие недельные лимиты остаются в силе для всех тарифов без изменений.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡106👍73❤53🤔42🎉38😁29💯29👏28🔥21😭2💅1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Логика работы GPT опирается теперь на пять ценностей – верность намерениям человека, снижение вреда, честность, поддержку самостоятельности и внимание к контексту.
Там, где явных правил нет, модель должна взвешивать долгосрочные интересы пользователя и последствия своих действий.
В документе появилась цепочка инстанций, по которой модель разрешает конфликты между ограничениями OpenAI, системными промптами и запросами пользователей.
Большинство жёстких стилистических шаблонов компания убрала, тон ответов модель подбирает по истории диалогов и памяти.
В документации термин ассистент заменён на GPT.
openai.com
Новые лимиты действуют в интерфейсах Messages и Token Counting и рассчитаны на тех, кто передаёт в модель объёмные PDF-документы, графику или крупные вычисления, запас по размеру нагрузки снижает риск отклонения.
Заодно компания смягчила ограничения на обработку картинок пачками, в промпте больше 20 изображений предельное разрешение каждого выросло с 2000 до 3000 пикселей.
При доступе к Claude через сторонние облачные сервисы запросы по-прежнему могут блокироваться собственными ограничениями провайдеров.
claude.com
Поддельный плагин выдавал себя за официальный инструмент Anthropic и пробыл в доступе около 11 часов, по оценке Cursor его успели установить до 5000 пользователей.
Исследователи из OpenSourceMalware выяснили, что в начало обычного плагина добавили 66 строк вредоносного кода, он исполнялся сразу после загрузки редактора. Скрипт собирал имя компьютера, адрес почты, IP-адрес, добавлял ключ атакующего в список авторизации SSH и пытался поднять обратный туннель.
Служба SSH требовала прав администратора, которые плагину в macOS и Windows обычно не выдают, но кража данных и внедрение ключей во многих случаях удались.
Cursor подделку удалил, маркетплейс временно закрыл и помогает блокировать серверы злоумышленников. Удалить плагин недостаточно, бэкдор продолжит работать в фоне, пострадавшим нужно проверить файлы авторизации на запись
svc-telemetry и выполнить официальный скрипт очистки.cursor.com
Обновление вышло в рамках инициативы Expert Intelligence и открывает литературу OpenStax, Open Textbook Library и S Chand Publishing.
Gemini отвечает строго по выбранному материалу, а выжимки и объяснения снабжает цитатами и ссылками на страницы источника. Сервис превращает объёмные тексты в конспекты, тесты, карточки и карты знаний, переводит их в аудиодискуссию или видеоролик.
Библиотека доступна в веб-интерфейсе Gemini Notebook, в меню источников нужна категория Textbooks.
blog.google
Пользователю достаточно подумать фразу «Эй, Neuralink» и мысленно сформулировать задачу, после чего Grok берёт управление операционной системой и выполняет действия сам. Обновление проверили в 72-часовой сессии дома у пациента с боковым амиотрофическим склерозом.
Вместе с агентом разработчики сделали распознавание речевых намерений и прямую связь с iPhone, так парализованный человек теперь может силой мысли звонить близким или заказывать еду, передавая сигналы мозга в синтезатор речи телефона.
Neuralink отчиталась и о клинических испытаниях базовой связи, в первую неделю пациент набирал 75 английских слов в минуту при доле ошибок по словам в 5,8%.
Neuralink в X
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍128❤56🔥44👏42🎉32😁27🤔27💯24🤩12👌3💘3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
H3 Flex - открытая модель для генерации видео, которая сокращает рендеринг с 50 до 6 шагов. Архитектура дообучена на базе MiniMax H3 с применением метода обучения на базе предпочтений.
На DiT-денойзинг 15-секундного ролика в 768p уходит 7 секунд. По данным Pika, H3 Flex работает в 1,8 раза быстрее и обходится на 80% дешевле версии H3 Max.
Модель экспортирует пять независимых аудиодорожек (диалоги, саундтрек, спецэффекты, шумы, эмбиент) и принимает до 12 референсов, включая скетчи, аудиосэмплы и мудборды.
Поддерживается генерация черновиков, точечное редактирование персонажей или движений камеры, а также апскейл до 4K.
H3 Flex заняла восьмое место в общем рейтинге видеомоделей DesignArena.
Код инференса и веса модели опубликованы в открытом доступе, плюс запущен API.
Стоимость генерации начинается от 1 цента за секунду в режиме Text-to-Video до 3 центов при генерации видео по референесу.
Интеграция в платформу Pika.art запланирована на 2 ноября.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎉136👍70❤55🔥41👏39😁37💯24🤩7👌2🥰1💅1