This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
✨ HuMo : еще один релиз от ByteDance
Модель, ориентированная на создание видео, где главным элементом является человек, с контролем через разные модальности: текст, изображения, аудио.
> на входи модель может принимать: текст + изображение, текст + аудио, текст + аудио
> поддержка сохранения образа персонажа и синхронизации движений с аудио
> модель основана на **Wan 2.1** и Whisper Large v3
https://huggingface.co/bytedance-research/HuMo
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ByteDance #HuMo #VideoGeneration #Multimoda
Модель, ориентированная на создание видео, где главным элементом является человек, с контролем через разные модальности: текст, изображения, аудио.
> на входи модель может принимать: текст + изображение, текст + аудио, текст + аудио
> поддержка сохранения образа персонажа и синхронизации движений с аудио
> модель основана на **Wan 2.1** и Whisper Large v3
https://huggingface.co/bytedance-research/HuMo
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ByteDance #HuMo #VideoGeneration #Multimoda
❤51👍20🔥12
Forwarded from Machine learning Interview
⚛️🔬🚀 PsiQuantum привлекла рекордные $1 млрд для строительства квантового компьютера с 1 млн кубитов к 2028 году — это крупнейший раунд финансирования в истории квантовых технологий.
📈 Теперь компания оценена в $7 млрд и напрямую конкурирует с Google и IBM в гонке за создание полнофункциональной машины.
💰 Среди инвесторов: BlackRock, Temasek, Baillie Gifford и венчурное подразделение Nvidia.
Квантовые компьютеры рассматриваются как ключ к созданию новых материалов и разработке лекарств, с чем классические методы справиться не могут. Но реальная польза от них появится только тогда, когда кубиты будут достаточно стабильны, а коррекция ошибок станет рабочим стандартом. PsiQuantum делает ставку на фотонные кубиты — частицы света, которые можно производить на обычных полупроводниковых фабриках и использовать с меньшим количеством криогенного оборудования. Именно эта ставка может позволить компании обойти конкурентов.
⚠️ Вызовы
- Полной коррекции ошибок пока нет
- Ранее цель на 2024 год по готовой системе была сорвана
- 1 млн физических кубитов нужен, чтобы получить лишь несколько надёжных логических кубитов для долгих программ
🌍 Контекст
- Конкуренты активно растут: Quantinuum собрал $600M (оценка $10B), IQM — $300M
- IonQ, Rigetti и D-Wave взлетели в капитализации до $22B (с <$5B в ноябре)
- Nvidia участвует в проекте, несмотря на осторожные прогнозы (20 лет до работающих систем), делая ставку на гибридный путь: квантовые + GPU суперкомпьютеры
🏗️ Первую полную квантовую установку PsiQuantum планирует построить в Австралии при поддержке правительства (A$940M), а вторую — в Чикаго.
🔗 Подробнее: https://ft.com/content/0a16281f-6bb4-4e60-a6f0-3a9d6f8d764a
#quantum #ai #nvidia #google #ibm #hardware #future
📈 Теперь компания оценена в $7 млрд и напрямую конкурирует с Google и IBM в гонке за создание полнофункциональной машины.
💰 Среди инвесторов: BlackRock, Temasek, Baillie Gifford и венчурное подразделение Nvidia.
Квантовые компьютеры рассматриваются как ключ к созданию новых материалов и разработке лекарств, с чем классические методы справиться не могут. Но реальная польза от них появится только тогда, когда кубиты будут достаточно стабильны, а коррекция ошибок станет рабочим стандартом. PsiQuantum делает ставку на фотонные кубиты — частицы света, которые можно производить на обычных полупроводниковых фабриках и использовать с меньшим количеством криогенного оборудования. Именно эта ставка может позволить компании обойти конкурентов.
⚠️ Вызовы
- Полной коррекции ошибок пока нет
- Ранее цель на 2024 год по готовой системе была сорвана
- 1 млн физических кубитов нужен, чтобы получить лишь несколько надёжных логических кубитов для долгих программ
🌍 Контекст
- Конкуренты активно растут: Quantinuum собрал $600M (оценка $10B), IQM — $300M
- IonQ, Rigetti и D-Wave взлетели в капитализации до $22B (с <$5B в ноябре)
- Nvidia участвует в проекте, несмотря на осторожные прогнозы (20 лет до работающих систем), делая ставку на гибридный путь: квантовые + GPU суперкомпьютеры
🏗️ Первую полную квантовую установку PsiQuantum планирует построить в Австралии при поддержке правительства (A$940M), а вторую — в Чикаго.
🔗 Подробнее: https://ft.com/content/0a16281f-6bb4-4e60-a6f0-3a9d6f8d764a
#quantum #ai #nvidia #google #ibm #hardware #future
❤40👍23🔥8🤷♂5
Google Research придумали новый способ сделать большие языковые модели быстрее и дешевле.
Что это такое:
Сначала отвечает маленькая модель. Если задача слишком сложная - подключается большая. Так экономятся ресурсы, но качество может прыгать.
Маленькая модель угадывает сразу несколько слов вперёд. Большая быстро проверяет данные и подтверждает. Скорость выше, но большая модель всё равно тратит много ресурсов.
Это комбинация: маленькая модель иногда отвечает полностью сама, а иногда используется как ускоритель для большой. В итоге получаем меньше затрат, больше скорости и то же качество.
- быстрее, чем обычная спекулятивная декодировка
- дешевле и качественнее, чем каскады
- удобнее настраивать баланс «скорость ↔ качество»
При том же уровне качества, что и у спекулятивной декодировки, новый метод работает быстрее (генерирует больше токенов за один вызов большой модели).
А в задачах математических рассуждений получен явный апгрейд по скорости при сохранении или даже улучшении качества.
LLM всё чаще используются в поиске, чатах, ассистентах. Чтобы они реально были полезными, их нужно ускорять и удешевлять. *Speculative cascades* помогают это сделать без потери качества.
🔗 Подробнее: https://research.google/blog/speculative-cascades-a-hybrid-approach-for-smarter-faster-llm-inference/
@ai_machinelearning_big_data
#AI #LLM #Inference #SpeculativeDecoding #Cascades #GoogleResearch
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3🔥49❤23👍15😁4
Это text-image модель, которая может генерировать изображения в 2K.
Теперь модель можно запускать локально. Для этого необходимо минимум 24GB VRAM.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #HunyuanImage #StableDiffusion #ImageGeneration
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥75❤25👍16😁2❤🔥1💔1💘1
⚡️В Москве прошла Big Tech Night — квартирник для разработчиков, инженеров и исследователей. Сбер стал ключевым партнёром и одним из самых активных участников. Хард-трек открыл Андрей Белевцев, старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие» Сбера. Он рассказал про последние тренды в генеративном искусственном интеллекте, Top of Mind-решения для бизнеса на основе GigaChat и AI-инструменты для разработчиков.
А после — самое главное: живое общение! 🤝 До самого вечера гости нетворкили, спорили об AI-агентах и архитектуре интеллектуальных систем. Говорили по душам — о профессии, культуре и о том, о чём обычно молчат в презентациях.
А после — самое главное: живое общение! 🤝 До самого вечера гости нетворкили, спорили об AI-агентах и архитектуре интеллектуальных систем. Говорили по душам — о профессии, культуре и о том, о чём обычно молчат в презентациях.
❤29😁18👍11🔥5🥱4🌚2🤔1🍾1🙈1
Anthropic описывает, как правильно создавать инструменты (tools) для AI-агентов: так, чтобы они были максимально полезными, эффективными и надёжными. Особый акцент сделан на том, как использовать самих агентов для прототипирования, тестирования и оптимизации инструментов.
Как писать эффективные инструменты для агентов
- Делай быстрые прототипы и сразу проверяй, как агент с ними работает.
- Тестируй на реальных сценариях, а не на абстрактных примерах.
- Анализируй логи и поведение агента, чтобы находить ошибки и непонятные места.
- Избегай дублирования: один инструмент должен выполнять одну чёткую задачу.
- Используй понятные имена и структуры (`machinelearning_create_task`, `mla_list_users`).
- Возвращай только нужные данные, не перегружай ответ лишним. Добавляй фильтрацию и пагинацию.
- Пиши описания так, чтобы их понял даже человек, который не в теме: чётко, без двусмысленностей, с примерами входа и выхода.
Что это дает:
- Улучшает способность AI-агентов решать реальные задачи.
- Минимизирует ошибки: неверное использование инструментов, лишние токены, избыточные вызовы.
- Повышает надёжность и предсказуемость поведения агентов.
- Упрощает масштабирование — добавление новых инструментов и задач.
@ai_machinelearning_big_data
#Anthropic #claude #aiagents #ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍42❤20🔥9💘2
Теперь каждый чип будет заточен под конкретный этап LLM-инференса.
Инференс делится на два шага:
- Prefill - первая стадия. Требует огромной вычислительной мощности, но почти не использует память.
- Decode - вторая стадия. Наоборот, сильно нагружает память, но вычислений нужно меньше.
Раньше, например, R200 объединял в одном GPU и мощные вычислительные блоки, и много памяти. В итоге это было дорого и неэффективно:
- при Prefill простаивает память,
- при Decode — простаивают вычислительные блоки.
- Rubin CPX - оптимизирован для Prefill
• 20 PFLOPS вычислений
• 128 GB GDDR7
• 2 TB/s пропускная способность
- R200 — GPU под Decode
• 288 GB HBM4
• 20.5 TB/s памяти
📆 Планы компании:
- **2024–2025**-— линейка Blackwell (B200, GB300): рост вычислений и памяти.
- 2026–2027 - Rubin разделится:
• VR200 — для Decode (максимум HBM).
• CPX — для Prefill (много вычислений, дешёвая память).
- 2027 — VR300 Ultra: 66.7 PFLOPS и 1024 GB HBM4E.
Nvidia перестраивает линейку так, чтобы каждый GPU работал максимально эффективно именно под свой этап инференса.
#Nvidia #GPU #AI #Blackwell #Rubin #LLM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍121❤40🔥15🤔7🤬3