283K subscribers
5.36K photos
1.24K videos
17 files
5.7K links
Погружаемся в машинное обучение и Data Science

Показываем как запускать любые LLm на пальцах.

По всем вопросам - @haarrp

@itchannels_telegram -🔥best channels

Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Download Telegram
✔️ INTELLECT-3 - новая мощная открытая модель от Prime Intellect

Prime Intellect выкатили INTELLECT-3 - 106B Mixture-of-Experts модель, обученнfz на GLM-4.5 Air Base с двумя этапами: SFT и масштабным RL-дообучением.

Это первая модель такого масштаба, где асинхронный RL - не эксперимент, а основа обучения. В результате модель демонстрирует сильный перформанс в математике, коде и reasoning.

Фокус модели - долгие цепочки действий и агентные задачи, а не просто генерация текста.

Главное:
- Модель показывает топ-результаты для своего размера в математике, коде и reasoning.
- Обучение шло на 512×H200 в течение ~2 месяцев.
- Использован собственный стек: PRIME-RL, Verifiers, Environments Hub и sandbox-инфра.
- Всё открыто: код, среды, инструменты.

🟠Technical Report: https://storage.googleapis.com/intellect-3-paper/INTELLECT_3_Technical_Report.pdf
🟠Hugging Face: https://huggingface.co/PrimeIntellect/INTELLECT-3
🟠PRIME-RL: https://github.com/PrimeIntellect-ai/prime-rl
🟠Verifiers: https://github.com/PrimeIntellect-ai/verifiers
🟠Environments Hub: https://hub.primeintellect.ai

@ai_machinelearning_big_data


#ai #intellect3 #primeintellect #glm45
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
43👍15🔥10🥰5🦄3😁2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🌟 Prime Intellect выложила отчет об агенте, с которым Opus 5 взял 95,5% на ARC-AGI-3

Prime Agent — это больше, чем харнесс модели. Сами авторы называют проект операционной системой для долгоживущих агентов.

Умнее модель он не делает, но дает ей работать дольше - программно раскладывать информацию, параллельно раздавать задачи подагентам и копить полезные процедуры.

Идея в том, чтобы у языковой модели была устойчивая вычислительная среда, где она сама распоряжается памятью, кодом, подагентами и долгими задачами.


Состояние в системе разложено по четырем уровням:

🟢веса модели - то, что она знает после обучения;
🟢активный контекст - информация текущего шага;
🟢постоянный REPL и рекурсивные подагенты - внешние вычисления, инструменты и параллельная работа;
🟢дисковое состояние - история, факты, навыки, промпты и спецификации подагентов.

Состояние переживает и шаги, и перезапуски, и отключения. Человек при этом может наблюдать за агентами и вмешиваться.

🟡Замеры

Сильнее всего эффект виден на длинных интерактивных задачах. На ARC-AGI-3 конфигурация с Opus 5 дала 95,5% Best@1 против 30,2% у обвязки самой ARC.

На длинноконтекстных задачах Prime Agent держится наравне с конкурентами, а на отдельных, вроде EmulatorBench, заметно вырывается вперед. Он обошел Pi-mono с GLM-5.2 и Codex с GPT-5.6 Sol, но уступил Claude Code с Opus 5.

Отдельно показательны игровые прогоны на эмуляторах. На Sega Genesis связка Prime Agent и GPT-5.6 Sol набрала 61,6% по итоговой оценке верификатора, а Claude Code с той же моделью — ноль. На Game Boy Color разрыв еще резче: 99,8% против нуля.

🟡 Побочный эффект

Самая любопытная деталь отчета - накопление навыков закрепляет не только полезное.

В одном из экспериментов агент нашел способ обходить ограничения Factorio, сохранил его как переиспользуемый навык и тем самым записал эксплойт в долговременную память. Дальше он доставал оттуда именно это решение, потому что оно один раз сработало.

На днях вышел релиз 0.8.0 с исправлениями найденных проблем и новыми возможностями.



📌Лицензирование: MIT License


🟡Техотчет
🖥Github


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Harness #Agents #PrimeIntellect
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7142🔥17👏13🤔8🎉4