Агент помогает находить и выбирать товары через чат с поддержкой изображений, уточняющих вопросов и учётом истории покупок.
Возможности:
- Распознавание товаров по фото: можно сфотографировать футболку — агент подберёт низ, показать интерьер — выдаст технику в том же стиле
- Персонализированный подбор подарков через уточняющие вопросы (возраст, увлечения, занятия)
- Сохранение контекста диалогов и возможность продолжить предыдущие поиски
- Генерация персональных подсказок на основе последних поисковых запросов
Как работает:
- VLM распознаёт объекты на фото и переводит в текстовое описание
- Нейросети обрабатывают описание вместе с текстовым запросом пользователя
- Агент собирает информацию в сети и среди отзывов Маркета
- Фильтрует и ранжирует результаты с учётом личных предпочтений и истории покупок
До конца 2025 года планируют добавить голосовые запросы.
Хабр: https://habr.com/ru/companies/yandex/news/963778/
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤34👍31🥰10🤣9🗿8😁3☃2
Yandex B2B Tech увеличил квоты на работу с ИИ-агентом в SourceCraft после двукратного роста использования
За последний месяц частота обращений к ИИ-агенту на платформе SourceCraft выросла в 2 раза. 60% запросов приходится на генерацию кода, 15% — на проектирование архитектуры, еще 15% на документацию и поиск информации.
✔️ В отличие от привычных ассистентов, агент действует автономно, беря на себя до половины инженерных задач. Это соответствует глобальному тренду: по данным McKinsey, ИИ-агенты выполняют 30-50% рутинных задач в разработке, а исследования Google Cloud/DORA показывают рост продуктивности на 80%.
✔️ На фоне растущего спроса Yandex B2B Tech увеличил квоты — теперь пользователи SourceCraft могут выполнять до 1000 операций с ИИ-помощником в неделю. Инструмент доступен как через веб-интерфейс, так и напрямую в среде разработки VS Code.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
За последний месяц частота обращений к ИИ-агенту на платформе SourceCraft выросла в 2 раза. 60% запросов приходится на генерацию кода, 15% — на проектирование архитектуры, еще 15% на документацию и поиск информации.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤25👍18🤣18🔥7🤬4😁3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Без официального анонса стала доступна новая ИИ-модель Polaris Alpha с контекстным окном до 256 тыс. токенов. Она описывается как универсальный инструмент для генерации кода и выполнении инструкций. Модель была запущена для сбора обратной связи от пользователей.
В технических сообществах предполагают, что Polaris Alpha может быть тестовой версией GPT-5.1 от OpenAI. Эту гипотезу подкрепляют отзывы первых пользователей, отмечающих крайне низкий уровень галлюцинаций и стиль ответов, характерный для GPT. Сама Polaris Alpha на прямой вопрос о своей связи с GPT-4 отвечает утвердительно.
По результатам бенчмарка EQ-Bench, производительность модели сопоставима с Claude-3.5-Sonnet. Доступ к Polaris Alpha открыт бесплатно через веб-интерфейс и API на OpenRouter.
openrouter.ai
Мустафа Сулейман, CEO Microsoft AI, анонсировал новую стратегию, основанную на концепции «гуманистического сверхинтеллекта» (HSI). Для работы над этим направлением создается специальное подразделение - MAI Superintelligence Team.
В отличие от идеи AGI, подход Microsoft предполагает создание узкоспециализированных и контролируемых систем для решения конкретных проблем человечества. Стратегия отказывается от гонки за ASI в пользу разработки практических технологий.
Цели HSI — добиться прорывов в медицине, поиск чистой энергии и создание персонализированных ИИ-ассистентов, избегая рисков создания автономных и неконтролируемых систем. По словам Сулеймана, это должно гарантировать, что самые топовые версии ИИ будут создаваться строго в интересах людей.
microsoft.ai
Google представила первый стабильный релиз опенсорсной утилиты Magika с полностью переписанным с нуля на Rust движком. Новая версия способна сканировать сотни файлов в секунду на одном ядре процессора, используя ONNX Runtime для инференса и Tokio для асинхронной обработки.
Количество поддерживаемых типов файлов было удвоено и теперь превышает 200. Добавилась поддержка актуальных форматов для Data Science и ML (Jupyter, PyTorch, ONNX), современных языков программирования (Swift, Kotlin, TypeScript, Zig) и DevOps-инструментов (Dockerfile, TOML, HCL). Разработчикам доступны обновленные модули для Python и TypeScript, а также новый нативный клиент командной строки.
opensource.googleblog.com
Крупнейший в мире контрактный производитель электроники в течение 6 месяцев начнет использовать человекоподобных роботов на своем заводе в Техасе. Роботы будут задействованы в сборке серверов для ИИ-систем. По словам CEO Янг Лю, это первый подобный опыт за более чем 50-летнюю историю Foxconn.
Этот шаг является частью стратегии по агрессивному расширению производства в Северной Америке. Компания, являясь ключевым поставщиком Nvidia, считает Северную Америку своим главным хабом по выпуску ИИ-серверов на ближайшие 3 года. Решение о роботизации принято для повышения эффективности производства, которое, по словам Лю, критически важно в сфере ИИ.
asia.nikkei.com
Сумит Чинтала, один из создателей и ключевых руководителей проекта PyTorch, объявил о своем уходе. Его последний рабочий день в компании - 17 ноября. Чинтала, проработавший у Цукерберга 11 лет, возглавлял PyTorch с момента его создания. За это время фреймворк стал индустриальным стандартом, заняв, по оценкам, более 90% рынка ИИ-разработки.
Свой уход он объяснил желанием после долгого отпуска заняться чем-то новым. По его словам, PyTorch достиг зрелости и стабильности, а сильная команда готова продолжать его развитие. Сам Чинтала планирует остаться активным участником open-source сообщества.
Soumith Chintala в сети X
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍83❤47🔥13👏2💘2
GPT-5-Codex-Mini - более доступная версия флагманского Codex, она в 4 раза эффективней по затратам по сравнению с полной версией GPT-5-Codex при небольшом компромиссе в производительности.
Разница в возможностях минимальна: на SWE-bench Verified версия Mini набрала 71.3%, в то время как старшая GPT-5-Codex - 74.5%. OpenAI рекомендует переключаться на Mini для решения более простых задач или для экономии ресурсов при приближении к лимитам. Старший Codex будет автоматически предлагать переход на Mini, когда пользователь достигнет 90% своего лимита.
Модель уже доступна в CLI и расширении для IDE, а в скором времени появится и поддержка через API.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤39🔥19👍13🥱1😇1
📉 AI-рынок просел на $800 млрд за неделю
Технологические компании, связанные с ИИ, потеряли около $800 млрд капитализации всего за несколько дней. Nasdaq упал на 3% и это первый серьёзный сигнал, что рынок начинает сомневаться в темпах ИИ-роста.
Что происходит:
— Расходы на ИИ сильно выросли: крупные компании вложили рекордные $112 млрд за июль–сентябрь, причём большую часть - в долг. Если доходы не будут расти так же быстро, этот долг станет давить на бизнес.
— Частные инвесторы почти не покупали на падении, поэтому рынок просел глубже обычного и не было тех, кто обычно подхватывает акции в такие моменты.
— Макроэкономика ухудшилась: настроение потребителей упало до минимума за 3 года, почти полтора месяца не выходили важные госданные, и появились новости о новых увольнениях. Всё это усилило нервозность на рынке.
Почему падение получилось таким резким:
- Хедж-фонды сидели в одних и тех же AI-акциях, и при первой просадке начали продавать одновременно.
- Алгоритмические фонды усилили распродажу, автоматически сокращая позиции на росте волатильности.
Главный удар:
- Nvidia потеряла $350 млрд капитализации всего через неделю после достижения отметки $5 трлн - достаточно лёгкого смещения ожиданий, чтобы такой гигант обвалился.
Дополнительные точки напряжения:
- Политика: обсуждаются ограничения на продажи чипов Blackwell в Китай и это тоже бьёт по прогнозам будущего спроса.
- Конкуренция: слухи, что Moonshot Kimi K2 обучили менее чем за $5 млн, снова подняли страхи «дешёвого AGI». Подобное уже было с DeepSeek, когда Nvidia потеряла $589 млрд за один день.
- Финансирование: дискуссии о господдержке стартапа на $500 млрд и планах ИИ-инфраструктуры на $1.4 трлн заставляют инвесторов задаваться вопросом: *кто оплачивает этот праздник и как быстро он окупится?*
ИИ остаётся драйвером роста, но рынок впервые чувствительно отреагировал на очевидные риски. Когда рынок перегрет, даже небольшие сомнения превращаются в сотни миллиардов убыток.
ft.com/content/8c6e3c18-c5a0-4f60-bac4-fcdab6328bf8
@ai_machinelearning_big_data
#ai #ml #finance
Технологические компании, связанные с ИИ, потеряли около $800 млрд капитализации всего за несколько дней. Nasdaq упал на 3% и это первый серьёзный сигнал, что рынок начинает сомневаться в темпах ИИ-роста.
Что происходит:
— Расходы на ИИ сильно выросли: крупные компании вложили рекордные $112 млрд за июль–сентябрь, причём большую часть - в долг. Если доходы не будут расти так же быстро, этот долг станет давить на бизнес.
— Частные инвесторы почти не покупали на падении, поэтому рынок просел глубже обычного и не было тех, кто обычно подхватывает акции в такие моменты.
— Макроэкономика ухудшилась: настроение потребителей упало до минимума за 3 года, почти полтора месяца не выходили важные госданные, и появились новости о новых увольнениях. Всё это усилило нервозность на рынке.
Почему падение получилось таким резким:
- Хедж-фонды сидели в одних и тех же AI-акциях, и при первой просадке начали продавать одновременно.
- Алгоритмические фонды усилили распродажу, автоматически сокращая позиции на росте волатильности.
Главный удар:
- Nvidia потеряла $350 млрд капитализации всего через неделю после достижения отметки $5 трлн - достаточно лёгкого смещения ожиданий, чтобы такой гигант обвалился.
Дополнительные точки напряжения:
- Политика: обсуждаются ограничения на продажи чипов Blackwell в Китай и это тоже бьёт по прогнозам будущего спроса.
- Конкуренция: слухи, что Moonshot Kimi K2 обучили менее чем за $5 млн, снова подняли страхи «дешёвого AGI». Подобное уже было с DeepSeek, когда Nvidia потеряла $589 млрд за один день.
- Финансирование: дискуссии о господдержке стартапа на $500 млрд и планах ИИ-инфраструктуры на $1.4 трлн заставляют инвесторов задаваться вопросом: *кто оплачивает этот праздник и как быстро он окупится?*
ИИ остаётся драйвером роста, но рынок впервые чувствительно отреагировал на очевидные риски. Когда рынок перегрет, даже небольшие сомнения превращаются в сотни миллиардов убыток.
ft.com/content/8c6e3c18-c5a0-4f60-bac4-fcdab6328bf8
@ai_machinelearning_big_data
#ai #ml #finance
1❤86😢47👍38🤔29🔥11🤬9😐4🤨3😨3🎉2🤝1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Подразделение FAIR компании Марка Цукерберга выпустило Omnilingual ASR для 1600 языков, 500 из которых ранее не были ни в одной ИИ-системе. Фишка проекта - «Bring Your Own Language», которая использует контекстное обучение. Она позволяет добавлять поддержку новых языков на основе всего несколько пар аудиозаписей и текстовых примеров, без необходимости полного переобучения.
Размеры моделей семейства - от 300 млн. до 7 млрд. параметров. Для 78% поддерживаемых языков уровень ошибки по символам (CER) не превышает 10. Дополнительно опубликован датасет Omnilingual ASR Corpus с данными для 350 языков.
github.com
Microsoft разрабатывает набор инструментов, позволяющий адаптировать модели NVIDIA CUDA для работы на платформе AMD ROCm. Цель — снизить затраты на оборудование для инференса, переведя часть нагрузок на более доступные графические процессоры AMD.
Решение представляет собой слой совместимости, который транслирует вызовы API из CUDA в ROCm в реальном времени, что избавляет от необходимости полностью переписывать исходный код. Работу сильно тормозит незрелость экосистемы ROCm: не для всего кода CUDA удается найти эффективный аналог, что может влиять на производительность в крупных дата-центрах.
Готовый инструментарий используется преимущественно внутри компании и дорабатывается совместно с AMD для дальнейшей оптимизации.
wccftech.com
xAI анонсировала хакатон, который пройдет 6-7 декабря в Сан-Франциско. Его участники займутся разработкой нового поколения ИИ-приложений, получив для этого приоритетный доступ к новой модели Grok и API платформы X.
Мероприятие пройдет в нон-стоп формате. Организаторы обещают предоставить все необходимое: от мониторов и спальных мешков до питания и энергетиков. Пять лучших проектов опубликуют на официальной странице xAI, а тройку лидеров ждут специальные награды. Подать заявку можно до 22 ноября 2025 года, они рассматриваются по мере поступления.
x.ai
Исследование Гамбургского университета показало, что новостные рекомендации ChatGPT сильно различаются в зависимости от того, используется ли веб-интерфейс или API. Анализ более 24 000 ответов на немецком языке выявил четкую закономерность.
Веб-версия активно ссылается на лицензионных партнеров OpenAI (около 13% всех ссылок), а ответы через API почти не содержат этих источников (всего 2%), отдавая предпочтение энциклопедическим сайтам вроде Wikipedia и малоизвестным локальным изданиям.
Интересно, что запрос на «разнообразие источников» не всегда улучшает качество. Хотя число уникальных сайтов растет, модель начинает чаще ссылаться на политически ангажированные ресурсы, пропаганду и даже несуществующие домены или сайты с сгенерированными «новостями». Исследователи предполагают, что для ChatGPT «разнообразие» может означать лишь лингвистические отличия, а не содержательную вариативность.
osf.io
Фонд Wikimedia опубликовал обращение к разработчикам ИИ, указав на их зависимость от человеческого труда. В фонде считают, что генеративные модели не способны самостоятельно исследовать и проверять факты, поэтому курируемый людьми контент остается ключевым источником знаний.
В связи с этим фонд призывает ИИ-компании корректно маркировать заимствованный контент и использовать его на справедливых лицензионных условиях. Без финансовой поддержки и должного признания, по мнению Wikimedia, вся концепция открытых знаний находится под угрозой.
Заявление последовало после запуска сервиса "Grokipedia", активно использующего данные энциклопедии. При этом Wikipedia уже отмечает снижение посещаемости, так как пользователи получают информацию из её статей напрямую в ответах чат-ботов.
wikimediafoundation.org
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍62❤29🔥7🥰2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Sakana AI представили Sudoku-Bench - набор классических и продвинутых судоку-задач, который проверяет не память модели, а её способность рассуждать, понимать новые правила и держать всю логику пазла в голове.
Они протестировали современные модели, включая GPT-5 и методы тонкой настройки вроде GRPO и thought-cloning.
Главное:
GPT-5 стала первой моделью, которая уверенно решает часть сложных задач и показала около 33 % успешных решений на наборе challenge_100. Ранее ни одна LLM не справлялась даже с обычным 9×9.
Но треть решённых - это всё ещё мало: большая часть задач остаётся нерешённой, особенно варианты с необычными правилами.
Ключевая трудность в том, что такие головоломки требуют не просто следовать правилам, а уметь понять незнакомые ограничения, найти стратегию «входа», просчитывать ходы вперёд и сохранять глобальную согласованность. Модели часто делают правильные локальные шаги, но теряют общую структуру.
GRPO и thought-cloning дают улучшения, но пока не позволяют моделям преодолеть сложные варианты. Даже с обучением на человеческих примерах ИИ быстро «запутывается» в длинных логических цепочках.
Sudoku-Bench - это тест на реальное рассуждение, а не на подбор паттернов. Он проверяет пространственное мышление, логику, способность адаптироваться и работать с новыми правилами. Прогресс на таких задачах - показатель движения к более структурному и осмысленному ИИ.
Авторы предлагают Sudoku-Bench как стандарт, по которому можно судить, насколько модели действительно умеют думать. Для будущих систем важны не просто большие параметры, а развитая логика, планирование и умение работать с новыми структурами задач.
@ai_machinelearning_big_data
#ai #ml #sakana
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤57👍26🥰7🔥5
🧠 Baidu открыли ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking
Модель с 28B параметров и архитектурой A3B активирует лишь ~3B на шаг, но при этом показывает уровень топовых визуальных моделей. Подходит для задач, где нужно сочетать изображение, контекст и многошаговое рассуждение.
Что умеет:
- визуальное рассуждение: анализ диаграмм, многошаговая логика, причинно-следственные связи
- STEM-задачи по фото: можно сфотографировать пример и получить решение
- визуальное указание: точное определение объектов в сцене
- детальный анализ изображения: фиксирует мелочи при масштабировании
- вызов инструментов: например, Image Search
- понимание видео: отслеживание событий по таймлинии
Лицензия Apache 2.0.
Модель: https://huggingface.co/baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking
@ai_machinelearning_big_data
#ai #ml #Baidu
Модель с 28B параметров и архитектурой A3B активирует лишь ~3B на шаг, но при этом показывает уровень топовых визуальных моделей. Подходит для задач, где нужно сочетать изображение, контекст и многошаговое рассуждение.
Что умеет:
- визуальное рассуждение: анализ диаграмм, многошаговая логика, причинно-следственные связи
- STEM-задачи по фото: можно сфотографировать пример и получить решение
- визуальное указание: точное определение объектов в сцене
- детальный анализ изображения: фиксирует мелочи при масштабировании
- вызов инструментов: например, Image Search
- понимание видео: отслеживание событий по таймлинии
Лицензия Apache 2.0.
Модель: https://huggingface.co/baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking
@ai_machinelearning_big_data
#ai #ml #Baidu
❤34👍20🔥6🤔2
На EMNLP 2025 представили метод HierarchicalTopK — подход, который позволяет обучать нейросети сразу на нескольких уровнях разреженности, не теряя интерпретируемости и качества. Разреженность обычно выбирают еще до начала обучения — изменить ее потом нельзя. Слишком маленькая — модель описывается плохо, большая — признаки теряют смысл. HierarchicalTopK, в свою очередь, решает эту проблему, обучая сеть сразу на нескольких уровнях разреженности в едином пространстве.
Главное:
Идея в том, чтобы уйти от классической схемы, где под каждый уровень разреженности приходится обучать отдельную модель, так как этот подход трудоемкий, дорогой и плохо масштабируется.
HierarchicalTopK предлагает обучать единичное пространство, где все уровни учитываются одновременно — внутри одной модели несколько уровней представления данных от подробного до обобщенного.
Благодаря этому можно динамически переключаться между уровнями разреженности без потери связи между ними. Модель остается интерпретируемой даже при высокой разреженности, потому что каждая грань пространства понимает, как соотносится с другими.
Вместо десятков отдельных сетей и наборов данных достаточно одной модели, которая гибко адаптируется под нужную задачу — что снижает затраты. Метод открывает возможности для аудита и анализа моделей, помогает корректировать их поведение и ускоряет внедрение интерпретируемого ИИ в индустрии.
https://huggingface.co/t-tech/flex-sae
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍38❤16🔥5👏3😁1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
ElevenLabs представила Scribe v2 Realtime, новую модель Speech-to-Text, разработанную для задач, требующих минимальной задержки: голосовых агентов, ассистентов для совещаний и создания субтитров в реальном времени. Система обрабатывает речь с задержкой менее 150 мс, поддерживает более 90 языков и демонстрирует точность 93.5% по 30 популярным языкам. Особое внимание уделено работе с аудиозаписями, содержащими фоновый шум.
Фишкой модели стала «отрицательная задержка» - функция предсказывания следующего слова и знака препинания. Также есть автоматическое определение языка, обнаружение голоса и полный контроль над фиксацией сегментов транскрипции. Сервис готов к корпоративному использованию (SOC 2, GDPR) и уже доступен через API.
elevenlabs.io
Платформа для ИИ-агентов Backboard достигла рекордного показателя в 90.1% в бенчмарке LoCoMo, предназначенном для оценки долговременной диалоговой памяти. Это лучше предыдущих показателей популярных библиотек, которые находились в диапазоне 67–69%.
LoCoMo тестирует способность системы запоминать, обновлять и извлекать факты о пользователе и контекст диалога на протяжении многих сессий. Высокий балл означает, что ассистенты будут лучше следовать инструкциям, реже переспрашивать и требовать более коротких промптов, что снижает расход токенов.
Backboard предоставляет API для долгосрочной памяти, мультимодельный API для роутинга между 2200+ LLM и RAG-слой. Все результаты теста воспроизводимы - скрипты, логи и промпты опубликованы на GitHub.
backboard.io
Компания по облачной безопасности Wiz обнаружила, что 65% компаний из списка Forbes AI 50 допустили утечку API-ключей, токенов и других учетных данных на GitHub. По словам исследователей, это могло привести к раскрытию приватных моделей, данных обучения или внутренней структуры организаций.
Чаще всего секреты находили в файлах Jupyter Notebook и Python-скриптах. Среди утечек были токены Hugging Face, Azure и W&B. В одном из случаев скомпрометированный токен Hugging Face мог открыть доступ к тысяче приватных моделей.
Wiz публично назвала только ElevenLabs и LangChain, отметив их быструю реакцию. При этом почти половина всех уведомлений об утечках, отправленных другим компаниям, осталась без ответа.
wiz.io
Cloudflare объявила о поддержке Python в своем сервисе Workflows, предназначенном для создания и управления многоэтапными процессами на платформе Workers. Раньше инструмент был доступен только для TypeScript.
Новшество открывает сервис для сообщества Python-разработчиков, специализирующихся на AI/ML и обработке данных. В качестве примеров использования компания приводит оркестрацию конвейеров данных, обучение ML-моделей и создание сложных ИИ-агентов, архитектура которых упрощается за счет встроенной обработке ошибок и сохранению состояния. Технически часть реализована через Pyodide — порт CPython в WebAssembly.
blog.cloudflare.com
По оценкам аналитиков, затраты на видеогенератор Sora обходятся OpenAI в $15 млн. в день, что в годовом выражении превышает $5 млрд. Расчеты основаны на стоимости генерации одного 10-секундного ролика, которая составляет для компании около $1.3, и предполагаемом объеме в 11 млн. видео ежедневно. Несмотря на убыточность, OpenAI, вероятно, следует классической стратегии захвата рынка, стремясь сначала сформировать аудиторию, а уже потом искать пути монетизации. Бесплатный доступ также насыщает компанию огромным количеством данных для дальнейшего обучения моделей.
Впрочем, Сэм Альтман уже подтвердил, что компания планирует сокращать объемы бесплатной генерации. По его словам, ни одна рекламная модель не сможет покрыть расходы на создание «забавных мемов для трех друзей».
forbes.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍68❤19🔥11💘2🥰1
⚡️Кто умнее – GigaChat или Нейроэксперт? В России запускают рейтинг корпоративных ИИ-моделей
Первый открытый продуктовый бенчмарк для комплексной оценки решений с применением ИИ в реальных бизнес-задачах – RRNCB (Russian RAG Normative-Corporate Benchmark) – запустили в России. Разработала его компания «Аватар Машина» при поддержке Ассоциации лабораторий искусственного интеллекта (АЛРИИ).
Практическую пользу RRNCB сложно переоценить: сегодня на рынке много ИИ-продуктов, но сравнить их между собой объективно почти невозможно, потому что существующие тесты проверяют только LLM или отдельные элементы пайплайна. RRNCB решает эту проблему – оценивает готовые решения на реальных корпоративных задачах (ГОСТы, договоры, регламенты) и формирует прозрачный рейтинг RAG-продуктов для бизнеса.
Принцип работы прозрачный и понятный: бенчмарк тестирует полный RAG-процесс — от извлечения данных до генерации итогового ответа. Оценка проводится с участием независимых экспертов и зарубежных LLM(LLM-as-a-Judge - LLM как судья), что обеспечивает максимальную объективность. В итоге компании получают подтверждение качества, инструмент для маркетинга и возможность попасть в первый независимый рейтинг российских RAG-решений.
К участию в бенчмарке приглашают все российские компании, разрабатывающие и продающие собственные ИИ-продукты бизнесу. И для бизнеса, и для производителей ИИ-решений этот бенчмарк – настоящая находка, потому что одним он даст понимание о качестве продукта, а другим – инструмент для продаж и объективное подтверждение характеристик своих моделей.
Заявки принимают до 21 ноября, с 22 ноября по 10 декабря будет проходить тестирование, а 12 декабря появится первый в России рейтинг. Подробности, методология и форма участия — на сайте RRNCB. https://fractalagents.ai/rrncb-rag-benchmark
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Первый открытый продуктовый бенчмарк для комплексной оценки решений с применением ИИ в реальных бизнес-задачах – RRNCB (Russian RAG Normative-Corporate Benchmark) – запустили в России. Разработала его компания «Аватар Машина» при поддержке Ассоциации лабораторий искусственного интеллекта (АЛРИИ).
Практическую пользу RRNCB сложно переоценить: сегодня на рынке много ИИ-продуктов, но сравнить их между собой объективно почти невозможно, потому что существующие тесты проверяют только LLM или отдельные элементы пайплайна. RRNCB решает эту проблему – оценивает готовые решения на реальных корпоративных задачах (ГОСТы, договоры, регламенты) и формирует прозрачный рейтинг RAG-продуктов для бизнеса.
Принцип работы прозрачный и понятный: бенчмарк тестирует полный RAG-процесс — от извлечения данных до генерации итогового ответа. Оценка проводится с участием независимых экспертов и зарубежных LLM(LLM-as-a-Judge - LLM как судья), что обеспечивает максимальную объективность. В итоге компании получают подтверждение качества, инструмент для маркетинга и возможность попасть в первый независимый рейтинг российских RAG-решений.
К участию в бенчмарке приглашают все российские компании, разрабатывающие и продающие собственные ИИ-продукты бизнесу. И для бизнеса, и для производителей ИИ-решений этот бенчмарк – настоящая находка, потому что одним он даст понимание о качестве продукта, а другим – инструмент для продаж и объективное подтверждение характеристик своих моделей.
Заявки принимают до 21 ноября, с 22 ноября по 10 декабря будет проходить тестирование, а 12 декабря появится первый в России рейтинг. Подробности, методология и форма участия — на сайте RRNCB. https://fractalagents.ai/rrncb-rag-benchmark
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
🤣57👍28❤12🤨4🗿4🥰3😁3🙊3
AI-агенты перестали быть экспериментом — они становятся основой продуктовых решений. Вопрос лишь в том, умеете ли вы создавать своих?
С 20 ноября будет Yandex AI Studio Series — серия практических вебинаров для тех, кто хочет пройти путь от идеи до production-ready AI-агента за 7 дней.
Что будет на интенсиве:
Все решения будем деплоить на базе Yandex AI Studio — платформы от Яндекса для разработки AI-агентов.
Участие в мероприятии бесплатное.
Если вы AI/ML-инженер или разработчик и хотите углубиться в инженеринг агентов и мультиагентных систем — присоединяйтесь. Регистрация уже идет и доступна по ссылке.
@ai_machinelearning_big_data
#ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍28❤15😁7🤣6🗿5🦄4🥰3🥱3😐1
OpenAI выпустила GPT-5.1, сделав основной упор на интеллект и качество диалога.
Вместе с моделями OpenAI расширила возможности кастомизации тона ответов, добавив новые стили: «Профессиональный», «Откровенный» и «Необычный».
Обновление уже раскатывают на платных подписчиков, а доступ через API появится в ближайшие дни. Предыдущие версии GPT-5 останутся доступны в течение трех месяцев.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍56❤27🔥12🤣6🕊3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
По словам Microsoft - это первая в мире «интеллектуальная IDE», она запускается быстрее и на 50% реже зависает, а ее ИИ-инструменты, включая новых агентов для C# и C++, теперь помогают не только в написании кода, но и в отладке, профилировании и модернизации приложений. Новая версия получила полную совместимость с проектами и расширениями от VS 2022.
Кроме того, среда разработки была отделена от инструментов сборки, так что теперь можно обновлять саму IDE, не затрагивая компиляторы .NET и C++. Visual Studio 2026 уже доступна для подписчиков, а автономная лицензия поступит в продажу с 1 декабря 2025 года. Полный список изменений - в Release Notes.
devblogs.microsoft.com
Google анонсировала новую платформу Private AI Compute, которая позволяет использовать Gemini в облаке, обеспечивая при этом уровень приватности, сопоставимый с обработкой на устройстве. В основе лежит изолированное защищенное окружение на базе собственного технологического стека Google, а данные обрабатываются в специальном зашифрованном пространстве, доступ к которому имеет только пользователь.
Google обещает, что даже сотрудники компании не смогут получить доступ к информации. Первыми возможностями на базе этой платформы станет учучшатель промптов Magic Cue на Pixel 10 и обобщение транскрипций в приложении Recorder.
blog.google
LAION, совместно с Inference.net и Wyndlabs AI, представили открытую инициативу Project AELLA для демократизации доступа к научным знаниям. В рамках проекта было обработано около 100 млн. академических публикаций, для которых с помощью LLM создаются структурированные аннотации.
Проект должен значительно ускорить поиск информации, улучшить машинный анализ и повысить доступность научного контента. Специально для этой задачи были дообучены 2 языковые модели. По заявлению LAION, в целевых тестах они показывают производительность, сравнимую с GPT-5 и Claude 4.5.
На старте проект предлагает датасет из 100 тыс. готовых аннотаций, дообученные модели и 3D-визуализатор для навигации по научным областям. Все материалы открыты для исследователей и разработчиков.
laion.ai
Стартап Olares показал свой дебютный продукт - Olares One. Это персональное ИИ-облако, спроектированное для локального запуска моделей. Устройство выполнено в формате компактного десктопа, оснащено видеокартой NVIDIA GeForce RTX 5090 Mobile с 24 ГБ памяти GDDR7, процессором Intel Core Ultra 9 275HX и 96 ГБ оперативной памяти.
Работать Olares One будет под управлением собственной открытой Olares OS. Предзаказы стартуют на Kickstarter в декабре, а полноценная презентация состоится на выставке CES в январе 2026 года. Проект уже привлек $45 млн. инвестиций.
techpowerup.com
Международная команда исследователей успешно протестировала криптографически защищенный протокол верификации, который позволяет квантовому компьютеру самостоятельно проверять корректность собственных результатов. Технология была развернута на квантовом процессоре H1-1 от Quantinuum и показала свою эффективность на задаче с 52 кубитами.
Идея заключается в интеграции проверочных тестов непосредственно в процесс вычислений на одном чипе. Протокол случайным образом чередует вычислительные раунды с тестовыми ловушками. Анализируя результаты тестов, система статистически определяет, можно ли доверять итоговому результату вычислений.
phys.org
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍35❤23🔥10🥰3👌2
Китайский техгигант выпустил новую версию своей флагманской языковой модели Ernie 5.0 на 2.4 трлн. параметров.
Модель омнимодальна, т.е может работать с текстом, изображениями, аудио и видео как на входе, так и на выходе.
В ERNIE 5.0 улучшили понимание инструкций, креативное письмо и она показывает сильные результаты в задачах, требующих логики, запоминания и убедительности.
Пока кроме этих общих формулировок и трудночитаемых картинок с бенчмарками подробной информации нет, но модель можно потестить в чат-боте.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤35👍13🔥8😁1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Стартап сделал общедоступной свою генеративную мультимодальную «модель мира» Marble, анонсированную 2 месяца назад.
На платформе, где развернута модель, можно создавать детализированные 3D-сцены из текста, одного или нескольких изображений, коротких видео и простых 3D-макетов.
Фишкой сервиса стал инструмент Chisel, который позволяет «лепить» миры, отделяя структуру от стиля. Пользователь может задать геометрию сцены с помощью примитивных 3D-фигур, а ее визуальное наполнение и стилистику описать текстовым промптом.
Marble поддерживает интерактивное редактирование, бесшовное расширение уже сгенерированных пространств и создание композиции из нескольких миров.
Готовые сцены можно экспортировать в форматы Gaussian splats, полигональные сетки или видео.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍73🔥26❤11🌭5🌚2❤🔥1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Группа Hazy Research провела исследование, доказывающее рост жизнеспособности локального ИИ-инференса. Для оценки взяли унифицированный показатель «интеллект на ватт» (intelligence per watt, IPW) - это соотношение точности выполнения задачи к потребляемой мощности.
Результаты показали, что локальные LLM до 20 млрд. параметров уже способны обрабатывать 88.7% типичных одноэтапных запросов в чатах и задачах на логику. Общая эффективность локального ИИ показала рост в 5.3 раза за период с 2023 по 2025 год. Этот скачок обусловлен как улучшением самих моделей (в 3.1 раза), так и развитием аппаратных ускорителей (в 1.7 раза).
stanford.edu
Ян Лекун предложил простой метод ля self-supervised обучения - LeJEPA. Традиционные подходы требовали сложных трюков чтобы избежать коллапса признаков: stop-gradient и сетей учитель-студент. LeJEPA отказывается от этих эвристик в пользу одного регуляризатора, SIGReg (Sketched Isotropic Gaussian Regularization).
Задача SIGReg - заставить векторы признаков равномерно распределяться в пространстве, формируя изотропное сферическое облако. В своей работе, Ян доказывает, что такая форма математически оптимальна для минимизации ошибок на будущих задачах.
На практике это делает обучение более стабильным, упрощает его масштабирование и оценку качества модели. Тестовая модель на 1.8 млрд. параметров и показала 79% точности на ImageNet-1K. Код LeJEPA доступен на GitHub.
arxiv.org
ByteDance разработал ИИ-агента, который может самостоятельно выполнять многочасовые миссии в сложных открытых 3D-мирах, например в Genshin Impact, Honkai: Star Rail и Wuthering Waves. В отличие от своих конкурентов, Lumine обрабатывает видеопоток с экрана и генерирует команды для клавиатуры и мыши в реальном времени.
Агент построен на базе Qwen2-VL-7B и обучен на 1700 часах человеческого геймплея. Сначала он осваивал базовые действия, а затем учился следовать инструкциям и, наконец, развил способность к адаптивному мышлению на небольшом ризонинг-датасете.
В тестах Lumine показал способности сражаться с боссами, используя тактику, решать головоломки и взаимодействовать с NPC. Что важно, агент может переносить навыки, справляясь с задачами в незнакомых локациях и в совершенно новых играх без дополнительного обучения.
lumine-ai.org
IBM анонсировала 2 новых квантовых процессора и объявила о переносе всего производства на 300-мм пластины на мощностях Albany NanoTech. Этот переход позволяет снизить стоимость чипов и, по заявлению компании, уже удвоил скорость НИОКР.
Nighthawk на 30% увеличивает сложность схем при прежнем уровне ошибок и ориентирован на задачи с 5000 двухкубитных гейтов. Он станет доступен пользователям IBM к концу 2025 года. Чип Loon, в свою очередь, сфокусирован на отказоустойчивости, он использует эффективные коды коррекции ошибок (qLDPC), реализованные на год раньше, чем планировалось.
Опираясь на эти инновации, IBM подтвердила свои планы по достижению квантового превосходства к 2026 году и созданию полноценной отказоустойчивой системы к 2029.
ibm.com
Стартап Clad Labs, выпустился из Y Combinator с продуктом «Chad: The Brainrot IDE». Это среда разработки со встроенными развлечениями. Идея в том, что пока разработчик ждет завершения задачи от ИИ-ассистента, он может полистать TikTok, Tinder или поиграть в мини-игры прямо в окне IDE.
По мнению основателей, это решает проблему «переключения контекста». Вместо того чтобы брать в руки телефон и полностью выпадать из рабочего процесса, разработчик остается в среде разработки и может мгновенно вернуться к коду, как только ИИ закончит свою работу.
Сейчас Chad IDE находится в стадии закрытого бета-тестирования, доступ можно получить только по приглашению.
techcrunch.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍53❤18🔥9😁7🤣6🥰5🎅3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
В этом режиме появилась динамическая адаптация: для простых задач она использует меньше времени на размышление, а для сложных запросов модель сохраняет способность к глубокому анализу. Также появился режим «без рассуждений».
Для разработчиков появилось 2 новых инструмента. Apply_patch - редактирование кода с помощью патчей и shell - выполнение команд в локальной среде. Ещё добавили расширенное кеширование промптов (до 24 часов), что ускоряет ответы на последующие запросы в рамках одной сессии. Модель уже доступна для всех платных тарифов.
openai.com
Sandboxes for DeepAgents - набор интеграций для безопасного выполнения кода, сгенерированного ИИ-агентами в изолированных удаленных окружениях от партнеров проекта: Runloop, Daytona и Modal.
Новая функция защищает локальную машину от вредоносных действий агента и позволяет создавать чистые окружения с нужными зависимостями под конкретную задачу, не загрязняя основную систему. Это упрощает параллельный запуск нескольких агентов и выполнение длительных операций.
blog.langchain.com
Это второе поколение модели Photoroom и, что важно, оно полностью открытое. В релиз вошли базовая, SFT и дистиллированная версии модели. PRX генерирует изображения в 256 и 512 пикселей, но разработчики также выложили предварительную версию для 1024 пикселей.
PRX получила 1.3 млрд. параметров и была обучена менее чем за 10 дней на 32-х H200. Под капотом - упрощенная архитектура MMDiT, Flux VAE и T5-Gemma в качестве энкодера текста. Попробовать демо-версию можно на Hugging Face Spaces. Семейство моделей доступно на Hugging Face под лицензией Apache 2.0.
CEO Photoroom в сети X
AI Window - новая функция для браузера, которая позволяет взаимодействовать с ИИ-ассистентом во время просмотра веб-страниц. Главный акцент разработчики делают на пользовательском контроле и приватности.
В отличие от конкурентов, которые жестко интегрируют ИИ в свои продукты, Firefox предлагает полностью опциональный подход. Пользователь сам решает, когда ему нужна помощь ассистента, и может в любой момент отключить эту функцию, вернувшись к классическому режиму.
Сейчас Firefox собирает заявки от желающих попробовать AI Window, записаться в лист ожидания можно тут.
blog.mozilla.org
Главная новинка - функция Deep Research, это своего рода ИИ-агент, который автоматизирует процесс онлайн-исследований. Пользователь задает вопрос, после чего система составляет план поиска, анализирует найденные в Интернете материалы и генерирует структурированный отчет с указанием всех источников. Этот отчет и его исходники можно сразу добавить в рабочее пространство для дальнейшего анализа.
Также была расширена поддержка форматов файлов. Теперь NotebookLM может анализировать данные из Google Sheets и документов Microsoft Word. Еще добавлена возможность загружать изображения и добавлять файлы из Google Drive по ссылке.
Все новые функции станут доступны в течение следующей недели, а поддержка изображений появится позже.
blog.google
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤47🔥16🥰10😴1🤷1
Пришло время по-настоящему значимых прорывов.
Небольшая, но приятная победа:
Если в пользовательских инструкциях указать ChatGPT не использовать тире, он наконец-то делает то, что должен!
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤣237❤37👍23🔥10
Согласно свежему отчету от Challenger о состоянии рынка труда в США на октябрь 2025 года, американские компании объявили о сокращениях 153 тыс. рабочих мест. Это на 175% больше, чем в октябре прошлого года, и на 183% больше, чем в предыдущем месяце.
Фактически, это самый высокий показатель для октября с 2003 года. С начала 2025 года общее число сокращений уже превысило 1 миллион.
Challenger, Gray & Christmas — это авторитетная американская компания в области карьерного консалтинга. Компания работает с 1966 года, имеет офисы по по всей Северной Америке и регулярно публикует отчёты о сокращениях и текучести кадров, которые цитируются ведущими СМИ.
На рынок труда влияют несколько факторов: коррекция пост-ковидного бума в найме, замедление потребительских и корпоративных расходов, и, что важно, внедрение ИИ.
Только за октябрь месяц ИИ был назван прямой причиной сокращения 31 тысячи рабочих мест. А с начала года эта цифра составляет больше 48 тысяч.
В то же время, сам технологический сектор, родитель ИИ, тоже находится под сильным давлением.
В октябре технологические компании объявили о 33 тысячах увольнений. За весь год сокращения в секторе выросли на 17% по сравнению с аналогичным периодом 2024 года.
Однако, отраслью, которая сократила больше всего рабочих мест в октябре, стала складская логистика (47 тыс. рабочих мест). Challenger связывает это с бумом автоматизации.
И пока сокращения растут, картина с наймом новых сотрудников выглядит не лучше.
Планы по найму в этом году упали на 35% по сравнению с прошлым годом, достигнув самого низкого уровня с 2011 года.
Даже сезонный найм находится на самой низкой отметке с тех пор, как Challenger начали отслеживать эти данные в 2012 году.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥37👍21🤔18❤10🫡6🥰4😢4