NVIDIA совместно с Университетом Гонконга разработала ToolOrchestra - методику обучения дирижеров для ИИ-агентов, и выпустила на ее основе модель Orchestrator-8B.
Это модель, базирующаяся на архитектуре Qwen3 предназначена для оркестрации других моделей и инструментов. Вместо того чтобы решать задачу в одиночку, модель чередует этапы рассуждения с вызовом внешних инструментов.
В ее арсенале поисковые движки, интерпретаторы кода и другие LLM, от узкоспециализированных математических до универсальных гигантов Claude и Llama-Nemotron.
Обучение проводилось с помощью GRPO, который поощрял модель не только за точность, но и за экономическую эффективность.
В результате решение получилось в 2,5 раза быстрее и на 70% дешевле в эксплуатации, чем использование одной лишь флагманской модели для всех этапов задачи, а сама Orchestrator-8B набрала 37,1% в сложнейшем бенчмарке Humanity's Last Exam , обойдя GPT-5 (35,1%).
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Orchestrator #NVIDIA
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤66👍34🔥11🦄3🤬2❤🔥1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
В Школе анализа данных, где готовят специалистов по ИИ, началось обучение по применению ИИ в естественно-научных исследованиях. На программу подали заявки ученые из 37 регионов - больше всего запросов получили от экспертов в областях физики, медицины и химии. В итоге зачислили 50 молодых исследователей: от магистрантов до кандидатов наук из Москвы, Петербурга, Уфы, Иркутска, Владивостока и Екатеринбурга.
Участники изучают основы ИИ и сразу применяют инструменты в своих задачах. С каждой командой работает эксперт ШАДа: помогает выбрать методы и спланировать эксперимент. Если проекту нужны тяжелые вычисления, подключаются мощности Yandex Cloud.
Команда из Institute of Science Tokyo анонсировала фреймворк PianoKPM Net, способный с высокой точностью определять активность мышц рук без использования нательных датчиков. Обычно для этого требуется инвазивная и дорогая электромиография, но новая архитектура реконструирует паттерны мышечных сокращений, анализируя только видеозапись.
В основе системы - уникальный датасет, собранный на базе 12 часов игры профессиональных пианистов, где визуальные данные синхронизированы с реальными сигналами мышц. Технология превращает обычную камеру в диагностический инструмент, что важно для реабилитационной медицины, спортивной аналитики и создания продвинутых интерфейсов «человек-компьютер». Авторы планируют выложить датасет и модель в открытый доступ.
techxplore.com
Project Prometheus поглотил разработчика агентного ИИ General Agents. Сделка прошла в закрытом режиме еще летом и сопровождалась переходом команды инженеров из DeepMind и Tesla в структуру Prometheus. Цель Prometheus: создание ИИ-систем для поддержки сложных производств автомобилестроения и космической отрасли.
Главный актив General Agents - технология Ace для автономного управления интерфейсами и приложениями. Хотя изначально Ace создавался для автоматизации рутинны на ПК, в рамках Prometheus эти наработки, судя по всему, будут масштабированы для индустриальных сценариев.
wired.com
Глава направления Sora в OpenAI Билл Пиблз сообщил, что бесплатные аккаунты теперь ограничены всего 6 видеогенерациями в сутки, так как текущие графические процессоры буквально плавятся от запросов. Это ограничение не выглядит временным: компания прямо предлагает докупать генерации по мере необходимости, хотя условия для подписчиков ChatGPT Plus и Pro пока остались прежними.
Google приняла аналогичные меры, урезав бесплатный доступ к инструменту Nano Banana Pro до 2 изображений в день. Техгигант предупредил, что лимиты могут меняться динамически и без уведомлений. Кроме того, под ограничения попал и доступ бесплатных пользователей к модели Gemini 3 Pro.
theverge.com
ИИ-поисковик получил функцию "persistent memory", которая позволяет запоминать предпочтения, интересы и детали предыдущих диалогов. Теперь система автоматически создает "постоянный контекст" пользователя, а ответы становятся персонализированными и требуют меньше уточняющих запросов.
Perplexity извлекает факты из хранилища памяти и напрямую использует их при формировании ответа. Этот контекстный слой работает поверх любой выбранной модели без потери накопленных знаний о пользователе. Функция полностью управляема: сбор данных можно отключить в настройках, а в режиме инкогнито история не сохраняется.
perplexity.ai
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤59👍26🔥8😁4🦄4
Ostris, разработчик популярного пакета для обучения диффузионных моделей добавил поддержку обучения для Z-Image Turbo с помощью De-Distill адаптера.
AI Toolkit — это универсальный набор инструментов для обучения диффузионных моделей на потребительском оборудовании. Он может запускаться как в GUI, так и в командной строке. Набор разработан так, чтобы быть простым в использовании, но при этом обладать всеми возможными функциями.
По первым тестам, обучение возможно на 12+ VRAM, а обучение персонажа на 17 изображениях длительностью 3000 шагов на RTX 5090 занимает примерно полтора часа.
Подробный гайд по процессу автор тулкита обещает выпустить в ближайшие дни.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤40🔥15🥰5🦄3👍2
MedSAM-3 - исследовательский проект, который переносит возможности сегментации по текстовым запросам из общего домена в медицинский.
Несмотря на мощь оригинальной SAM 3, тесты показали ее слабую применимость к клиническим данным: базовая модель часто путает анатомические структуры и не понимает специфические термины.
MedSAM-3 решает эту проблему, позволяя врачам выделять объекты на снимках МРТ, КТ, УЗИ и гистопатологии с помощью естественного языка. Например, по запросу
«сегментируй опухоль молочной железы».В основе - дизайн SAM 3 с двойным трансформером. На обучении заморозили энкодеры изображений и текста, чтобы сохранить сильные визуальные приоритеты оригинала, а вот компоненты детектора прошли SFT на медицинских датасетах. Это позволило сохранить мощный базис оригинальной SAM 3, но добавить ей понимание медицинской специфики.
В посттрейн-тестах наилучшую производительность показала конфигурация MedSAM-3 T+I, где текстовые подсказки были объединены с ограничивающими рамками. Такой подход позволил тестовой модели обойти классический U-Net и первую версию MedSAM на бенчмарках BUSI (Dice score - 0.7772) и Kvasir-SEG.
Он использует мультимодальную LLM (в экспериментах - Gemini 3 Pro) в качестве планировщика, который анализирует запрос, выстраивает цепочку рассуждений и итеративно управляет процессом сегментации.
В эксперименте c Gemini 3 Pro, на том же тестовом наборе BUSI, метрика Dice выросла с 0.7772 до 0.8064.
⚠️ Проект пока на стадии техотчета, но разработчики обещают опубликовать код и веса модели в ближайшее время. Так что тем, кто занимается ИИ в медицине - рекомендуем следить за репозиторием на Github.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Segmentation #MedSAM3
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥54👍20❤16💋5🥰3🦄3🤔2🗿1
Kling AI — это сервис для генерации видео китайской компании Kuaishou (Kwai). Наибольшую известность он получил как аналог OpenAI Sora, способный создавать по текстовому описанию видеоролики с поддержкой консистентности персонажей и продвинутыми инструментами.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍29🔥21🥰4❤2👏2🦄1