Forwarded from
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Модель на 800 млн параметров обошла Qwen 9B и Gemma 4 в генерации Linux-команд
На Hugging Face появился
Что умеет:
Пишешь обычным языком: «Найди все большие файлы в текущей директории».
Модель возвращает одну Bash-команду в структурированном JSON с кратким объяснением.
Она также умеет отказываться от неподходящих запросов (`refuse`) и сообщать о неоднозначных (`unsure`).
Результаты на тесте из 471 задачи:
- dale-0.8B: 79,4%
- Qwen3.5-9B: 62,8%
- Gemma 4 E4B: 62,8%
- Qwen3.5-4B: 54,6%
- Qwen3.5-0.8B: 14,9%
По заявленным автором результатам, небольшая специализированная модель обошла значительно более крупные универсальные модели.
Технические характеристики:
- 0,8 млрд параметров.
- GGUF, квантование Q4_K_M.
- Размер файла: около 529 МБ.
- Запуск на CPU через llama.cpp.
- Медианная задержка: 1,72 секунды на ноутбуке 2020 года.
- Лицензия Apache 2.0.
Модель лежит в основе CLI-инструмента
Модель: https://huggingface.co/manuelgscom/dale-0.8b-GGUF
GitHub: https://github.com/manuelgscom/dale
@data_analysis_ml
На Hugging Face появился
dale-0.8b-GGUF - специализированная модель, которая превращает обычные текстовые запросы в команды Bash для Linux.Что умеет:
Пишешь обычным языком: «Найди все большие файлы в текущей директории».
Модель возвращает одну Bash-команду в структурированном JSON с кратким объяснением.
Она также умеет отказываться от неподходящих запросов (`refuse`) и сообщать о неоднозначных (`unsure`).
Результаты на тесте из 471 задачи:
- dale-0.8B: 79,4%
- Qwen3.5-9B: 62,8%
- Gemma 4 E4B: 62,8%
- Qwen3.5-4B: 54,6%
- Qwen3.5-0.8B: 14,9%
По заявленным автором результатам, небольшая специализированная модель обошла значительно более крупные универсальные модели.
Технические характеристики:
- 0,8 млрд параметров.
- GGUF, квантование Q4_K_M.
- Размер файла: около 529 МБ.
- Запуск на CPU через llama.cpp.
- Медианная задержка: 1,72 секунды на ноутбуке 2020 года.
- Лицензия Apache 2.0.
Модель лежит в основе CLI-инструмента
dale. Он может предлагать команды, запрашивать подтверждение перед выполнением и классифицировать опасные операции.Модель: https://huggingface.co/manuelgscom/dale-0.8b-GGUF
GitHub: https://github.com/manuelgscom/dale
@data_analysis_ml
👍174👏33⚡24🤓22❤17👨💻15🔥7
📚 Оксфорд выпустил 180-страничный учебник по тому, как заглянуть внутрь нейросетей и понять, как они думают
Исследователи University of Oxford и других научных организаций опубликовали масштабный обзор механистической интерпретируемости (Mechanistic Interpretability) и её применения для безопасности ИИ.
Что внутри:
- Superposition и Transformer Circuits: как нейросети кодируют информацию и выполняют вычисления.
- Sparse Autoencoders (SAE): как выделять отдельные признаки из внутренних представлений моделей.
- Circuit Discovery: как находить и проверять механизмы, отвечающие за конкретное поведение.
- AI Safety: управление поведением моделей (Steering), редактирование знаний и мониторинг скрытых механизмов.
Отдельно опубликованы интерактивный учебный курс и Jupyter Notebooks с практическими экспериментами и примерами кода.
Материал охватывает не только существующие методы, но и их ограничения: понимание внутренних механизмов само по себе ещё не гарантирует безопасность модели.
https://arxiv.org/abs/2611.08438
Интерактивный курс: https://tsglab.github.io/mechinterp-safety/
@ai_machinelearning_big_data
Исследователи University of Oxford и других научных организаций опубликовали масштабный обзор механистической интерпретируемости (Mechanistic Interpretability) и её применения для безопасности ИИ.
Что внутри:
- Superposition и Transformer Circuits: как нейросети кодируют информацию и выполняют вычисления.
- Sparse Autoencoders (SAE): как выделять отдельные признаки из внутренних представлений моделей.
- Circuit Discovery: как находить и проверять механизмы, отвечающие за конкретное поведение.
- AI Safety: управление поведением моделей (Steering), редактирование знаний и мониторинг скрытых механизмов.
Отдельно опубликованы интерактивный учебный курс и Jupyter Notebooks с практическими экспериментами и примерами кода.
Материал охватывает не только существующие методы, но и их ограничения: понимание внутренних механизмов само по себе ещё не гарантирует безопасность модели.
https://arxiv.org/abs/2611.08438
Интерактивный курс: https://tsglab.github.io/mechinterp-safety/
@ai_machinelearning_big_data
❤106🤓103👍42👏15🔥11🤔10😍6🐳2
Новые модели получили серьёзные улучшения в программировании, математике, научных исследованиях и кибербезопасности.
Что удалось сделать:
- Математика: 1000 агентов формализовали доказательство Великой теоремы Ферма на Lean за 30 часов. Предыдущей исследовательской версии Claude потребовалось 11 дней.
- Физика: Fable 5.2 решила две открытые задачи, связанные с физикой чёрных дыр.
- Электроника: спроектировала три работающих устройства с печатными платами, корпусами и программным обеспечением.
- Программирование: более 90% изменений, попадающих в основной код Anthropic, теперь пишутся Claude при участии людей.
- Кибербезопасность: Mythos 5.2 обнаруживает на 10,2% больше уязвимостей, чем Opus 5.5, по внутреннему тесту Anthropic.
Производительность и цена:
- До 30% быстрее предыдущего поколения.
- $8 за миллион входящих токенов.
- $40 за миллион исходящих токенов.
- Fast Mode: до 2,5 раза быстрее за $16/$80 за миллион токенов.
В чём разница?
Fable 5.2 и Mythos 5.2 используют одну базовую модель, но отличаются защитными механизмами.
Fable доступна широкому кругу пользователей. Mythos предназначена для проверенных организаций, работающих в кибербезопасности и биомедицинских исследованиях.
Claude Fable 5.2 уже доступна через Claude, API, AWS, Google Cloud и Microsoft Azure.
Официальный анонс: https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-2
@ai_machinelearning_big_data
#Claude #Anthropic
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥100💯63❤26👏22🎉12👍6🤩3🥱3🦄2👌1🗿1
Независимая лаборатория выложила Arete-27B, версию модели Qwen3.8-27B от Alibaba, дообученную отвечать на политически чувствительные для Китая вопросы документальными фактами вместо официальной линии КПК.
Целью проекта Nous Research называет желание укрепить западные ценности в модели, обученной в Китае.
Qwen3.8-27B выбрали как самую сильную модель для локального запуска, у которой при этом хватало отказов, уходов от ответа и формулировок в духе партийной позиции.
Авторы считают, что взгляды модели выходят за пределы политики, и ссылаются на исследования, где геополитический контекст запроса ухудшал безопасность написанного моделью кода.
Чтобы измерить проблему, Nous собрала набор Propaganda_Eval, в нём 803 вопроса по семи темам, от свободы слова и государственной идеологии до слежки за гражданами, образования и экологии.
К каждому вопросу приложены два-четыре факта из источника с датой, чаще всего английских переводов китайских законов и независимых публикаций.
Учителем для дообучения стала Inkling от Thinking Machines, лучшая открытая модель по итогам теста на этом наборе, её выбрали, чтобы обойти ограничения на дистилляцию в правилах закрытых моделей.
На примерно 20 тысячах вопросов по тем же семи темам Qwen дообучали подражать ответам учителя, без RL и без изменений архитектуры. Вопросы, совпадавшие с проверочным набором, из обучения убрали.
Фактическая оценка выросла с 2,32 до 2,98 из 5, а доля ответов с официальной пропагандой упала с 22% до 0,9%.
Сильнее всего прокачалась тема свободы слова - оценка выросла с 0,89 до 2,44, доля пропаганды упала с 60% до 1%.
Для сравнения, у GLM 5.3 15% таких ответов, у DeepSeek V4.1 Flash 16%, а у самого учителя 0,3%.
Общие способности при этом не пострадали - на внутреннем Hermes Bench у Arete 65,6%, у исходной Qwen 65,77%, на Terminal-Bench 2.1 у Arete 70%, у Qwen - 67%.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Arete #NousResearch
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍101😁81❤21👏20🤔19🥱8🌚8🔥7🤬6⚡3🍓1
🤑 Anthropic заработала до $2,33 млрд на клиентах, которых потом заблокировала
Anthropic могла получить от $1,66 млрд до $2,33 млрд от клиентов, чьё использование Claude впоследствии признали нарушением правил компании.
В обновлённом проспекте IPO, поданном в SEC 2 ноября 2026 года, компания сообщила, что на таких клиентов пришлось около 5-7% выручки за первые девять месяцев 2026 года.
При общей выручке $33,242 млрд это соответствует $1,66-2,33 млрд. Сумма рассчитана на основе опубликованных Anthropic показателей.
Компания объясняет, что выявление нарушений, расследование и блокировка аккаунтов занимают время. Поэтому выручка учитывается за уже оказанные услуги, даже если впоследствии доступ клиенту ограничивают или полностью прекращают.
По данным The Bell, российский рынок перепродажи доступа к зарубежным ИИ-моделям к августу 2026 года вырос до 100-150 млн рублей в месяц.
При этом Anthropic не раскрывает, какая доля спорной выручки приходится на серый рынок и отдельных страны. Поэтому напрямую приписывать все $1,66-2,33 млрд пользователям из России, Китая и Ирана нельзя.
Источники:
Проспект Anthropic в SEC: https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/2130357/000162828026068676/anthropicpbc-sx1ax1.htm
Отчёт Anthropic о выявлении нарушений и блокировках, сентябрь 2026: https://www.anthropic.com/threat-intelligence-report-september-2026
The Bell: российский серый рынок доступа к Claude: https://thebell.io/seryy-rynok-dostupa-k-claude-i-drugim-zarubezhnym-neyrosetyam-v-rossii-vyros-do-100150-mln-rubley-v-mesyats
@ai_machinelearning_big_data
#Anthropic
Anthropic могла получить от $1,66 млрд до $2,33 млрд от клиентов, чьё использование Claude впоследствии признали нарушением правил компании.
В обновлённом проспекте IPO, поданном в SEC 2 ноября 2026 года, компания сообщила, что на таких клиентов пришлось около 5-7% выручки за первые девять месяцев 2026 года.
При общей выручке $33,242 млрд это соответствует $1,66-2,33 млрд. Сумма рассчитана на основе опубликованных Anthropic показателей.
Компания объясняет, что выявление нарушений, расследование и блокировка аккаунтов занимают время. Поэтому выручка учитывается за уже оказанные услуги, даже если впоследствии доступ клиенту ограничивают или полностью прекращают.
По данным The Bell, российский рынок перепродажи доступа к зарубежным ИИ-моделям к августу 2026 года вырос до 100-150 млн рублей в месяц.
При этом Anthropic не раскрывает, какая доля спорной выручки приходится на серый рынок и отдельных страны. Поэтому напрямую приписывать все $1,66-2,33 млрд пользователям из России, Китая и Ирана нельзя.
Источники:
Проспект Anthropic в SEC: https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/2130357/000162828026068676/anthropicpbc-sx1ax1.htm
Отчёт Anthropic о выявлении нарушений и блокировках, сентябрь 2026: https://www.anthropic.com/threat-intelligence-report-september-2026
The Bell: российский серый рынок доступа к Claude: https://thebell.io/seryy-rynok-dostupa-k-claude-i-drugim-zarubezhnym-neyrosetyam-v-rossii-vyros-do-100150-mln-rubley-v-mesyats
@ai_machinelearning_big_data
#Anthropic
🤬95🤔55👍26❤20🤣19😁11🤨10🔥5🏆2
Новинка спроектирована для циклических агентских задач - вызова инструментов, парсинга объемных документов, маршрутизации и написания фрагментов кода.
По бенчмаркам компании, Muse Ember обходит Claude Haiku 5.5 и GPT-6 Luna по соотношению цены и интеллекта, выдавая рекордные результаты в своей весовой категории.
Модель поддерживает контекстное окно на 1 млн токенов и способна генерировать до 512 тысяч токенов на выходе.
Помимо работы с текстом, Ember обладает мультимодальностью. Модель распознает аудио, видео и изображения, позволяя агентам считывать скриншоты или анализировать записи встреч без подключения сторонних инструментов.
Muse Ember доступна через API под идентификатором
muse-ember-1.0, а также в Google Cloud и Oracle Cloud.Цена: 10 центов за миллион входных токенов и 50 центов за миллион выходных токенов.
*организация признана экстремистской, её деятельность на территории РФ запрещена.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👨💻101👍35🤩28❤14🔥13🥰1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Такую оценку даёт исследование агентства Graphite, в котором доля Claude составляет 6,8%, Google Gemini 5%, DeepSeek 4%, Grok 1,9% и Perplexity 0,9%.
После семи месяцев без роста аудитория ChatGPT прибавила почти 20% и в сентябре достигла рекордных 61,35 млрд визитов, при этом общая посещаемость ИИ-сервисов за год выросла на 37% и превысила 76 млрд визитов в месяц.
На пользователей из США приходится лишь 8,8% этого трафика, а объём переходов с ИИ-платформ на внешние сайты вырос на 92%, причём 60% таких переходов обеспечивает ChatGPT.
businessinsider.com
Во внутренних тестах новая система под названием Rubicon позволила 5000 агентам одновременно работать в одном репозитории и выдержала 7200 отправок кода в секунду, тогда как сегодня самые нагруженные репозитории GitHub принимают на пике лишь десятки записей в секунду.
Прирост достигнут за счёт того, что сохранение кода отделено от обновления указателей веток. Прежде ветки делили общий журнал, и агенты соперничали за запись в один файл, а в Rubicon ветками управляет выделенный сервис
Ref-CAS, который обновляет независимые ветки параллельно и разрешает конфликты только при одновременном изменении одной из них. Rubicon проходит закрытое тестирование, широкое внедрение намечено на начало 2027 года.
Github в X
Обновление рассчитано на профессиональную работу с графикой и умеет создавать изображения с альфа-каналом, сохраняя сложные контуры и полупрозрачные зоны.
Вторая особенность касается многошаговой правки, поскольку Seedream 5.5, как утверждает ByteDance, выдерживает до 100 последовательных изменений одного изображения, сохраняя нетронутые области с точностью до пикселя и без цветовых сдвигов. Кроме того, точнее передаются сложное освещение и текстура кожи, плюс мелкий текст выводится без искажений.
В приложениях ByteDance новая модель появляется постепенно, позже линейку дополнит её Pro-версия.
bytedance.com
В 1983 году Стивен Хокинг и Дон Пейдж показали, что при нагревании определённого типа Вселенной может внезапно образоваться чёрная дыра. Это напоминает переход воды в кипящее состояние.
Но их расчёты работали только для больших Вселенных.
В 2003 году физики описали вычисления для маленьких Вселенных, однако задача оказалась настолько трудоёмкой, что её так и не завершили.
Теперь Claude Fable 5.2 выполнила большую часть расчётов и получила результат: чёрные дыры образуются внезапно и в маленьких Вселенных.
Физик проверил вычисления.
ИИ помог получить новый результат в фундаментальной физике, над которым учёные работали больше двух десятилетий.
hexagonmath.org
Исследователи университета использовали нейросети, которые проанализировали генетические данные вируса и спроектировали синтетические антигены, не встречающиеся в природе, но объединяющие общие черты группы патогенов.
Такая вакцина рассчитана и на будущие штаммы, поскольку мутации быстро обесценивают препараты, созданные под известные варианты. В испытаниях на животных стандартные вакцины, используемые в клиниках сейчас, защитили около 50% подопытных от разных вариантов вируса, а новая обеспечила выживаемость всех подопытных.
Теперь команда готовится к первым клиническим испытаниям на людях и собирается применить ту же платформу к вирусам Эбола и Марбург.
cam.ac.uk
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍72❤22🔥10🥰2👏1🤝1
Gemini 4 Carbon ориентирована на программирование, ИИ-агентов и научные задачи.
Модель заняла первые места в CursorBench 4.0, Perplexity WANDR и Zapier AutomationBench. Стоимость выполнения задач более чем вдвое ниже, чем у ближайшего конкурента.
Google также представила /swarm для Antigravity. Теперь несколько ИИ-агентов могут параллельно писать, проверять и тестировать код.
В научных экспериментах Carbon помогла находить в среднем в 40 раз больше удалённых гомологов белков.
Стоимость API: $2 за 1 млн входных токенов и $10 за выходные до 30 ноября. Затем $4 и $20.
Модель доступна через Gemini API, Google AI Studio и Antigravity.
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-carbon-now-available/
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤37👍16😁14🔥6🥰1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
H3-Image - open-weight модель от MiniMax для генерации изображений, которая умеет создавать 16-мегапиксельные картинки примерно за 10 секунд.
Компания делает ставку сразу на несколько сильных сторон: фотореализм, точное следование промпту, редактирование изображений и работу до 16 референсов за раз. Для рынка это заметный ход, потому что речь не просто о быстрой генерации, а о сочетании высокого разрешения, редактирования и открытых весов.
Модель уже доступна через MiniMax API, MiniMax Code и Hailuo AI. На старте компания также запустила скидку 50% на генерации в 16MP+ в течение launch week.
Hugging Face: https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3-Image
API: https://platform.minimax.io/docs/guides/im
MiniMax Code: https://code.minimax.io/about
@ai_machinelearning_big_data
#MiniMax
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍88❤14🔥11🥰1
Бенчмарк Remote Labor Index проверяет способность ИИ вести проект от начала до конца. Агенты работают в виртуальной среде с профессиональным софтом, включая Blender, GIMP и Audacity.
Fable 5.2 смогла успешно закрыть 41,3% реальных заказов с платформы Upwork с качеством, достаточным для сдачи клиенту. Это вдвое больше результатов Opus 5.5 и GPT 6 Astra, которые справились лишь с 21% задач, а предыдущая версия Fable 5.1 едва набирала 18%.
Наибольший прогресс Fable 5.2 показала в работе со звуком, архитектурном проектировании и 3D-моделировании.
Модель впервые в истории бенчмарка решила почти 50 сложных задач, которые ранее не давались ни одной системе.
Несмотря на очевидный успех, у Fable 5.2 есть проблемы - модель пасует перед промышленным дизайном и анимацией, выдавая битые исходники или откровенно любительский результат.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥73❤20👍15🤣10😁1💯1
17 ноября в 11:00 — интерактивный ивент «Агенты против выгорания: быстрая и безопасная разработка». Формат: 2 демо, 2 продукта и один сквозной сценарий, от анализа унаследованного кода до запуска агента внутри периметра компании.
Обзор экосистемы Астра ИИ: от инференс-платформы до приложения, без выхода во внешние облака.
ИИ-напарник разбирает legacy-код, находит узкие места и предлагает решения. Цель: сократить рутину на ревью и ускорить онбординг инженеров.
Пошаговая сборка рабочего агента из готовых блоков: RAG, интеграции, сценарии. Low-code, силами продуктовой команды, без отдельного ML-штата.
30 минут разбора сценариев участников и требований к закрытому контуру и КИИ.
🔗 Регистрация
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍15❤8🥱6🔥5😐1🤝1
Forwarded from
🔥 Alibaba открыла ранний доступ к Qwen4-Max!
Новая флагманская модель Qwen4 появилась в Preview и получила улучшения в знаниях, понимании мира, программировании и работе с ИИ-агентами.
Где попробовать:
- Qwen Chat и Agent Mode.
- Alibaba Token Plan.
- QwenWork.
- Qoder.
- Qwen APP и QwenStudio.
Бенчмарков и независимых сравнений пока нет. Компания предлагает разработчикам протестировать модель на реальных задачах.
Qwen4-Max Preview: https://qwencloud.com/pricing/token-plan
@data_analysis_ml
Новая флагманская модель Qwen4 появилась в Preview и получила улучшения в знаниях, понимании мира, программировании и работе с ИИ-агентами.
Где попробовать:
- Qwen Chat и Agent Mode.
- Alibaba Token Plan.
- QwenWork.
- Qoder.
- Qwen APP и QwenStudio.
Бенчмарков и независимых сравнений пока нет. Компания предлагает разработчикам протестировать модель на реальных задачах.
Qwen4-Max Preview: https://qwencloud.com/pricing/token-plan
@data_analysis_ml
🔥61👍20❤9🌚2