✔️ Omnilingual ASR: опенсорсная система распознавания речи для 1600 языков от FAIR.

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 создаёт инструмент для запуска CUDA-кода на видеокартах AMD.

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 проведет 24-часовой хакатон.

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

✔️ Выбор новостных источников ChatGPT зависит от способа доступа.

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

✔️ Wikipedia хочет справедливого лицензирования своего контента.

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

AI дает ответ, но не по теме?

LLM отвечают на любой вопрос — даже когда не знают ответ, часто галлюцинируют и опираются на недостоверные источники.

С сервисом Evolution Managed RAG от Cloud.ru вы можете легко и быстро создать AI-помощника для семантического поиска по документам, сайту или базе знаний.

С помощью такого помощника можно:
😶‍🌫️сократить время на поиск

😶‍🌫️автоматизировать рутину

😶‍🌫️повысить точность ответов модели

В Evolution Managed RAG от Cloud.ru все уже готово к использованию, без подбора векторных баз данных и сложной настройки. Просто загрузите ваши документы в хранилище — сервис автоматически обработает их, создав базу знаний для AI-помощника.

Попробуйте

✅🧐🎁😌👹😋😡🙊😍🤷‍♂️👹

🔍 Хотите сделать шаг от экспериментальных AI-прототипов к полноценным продакшен-агентам?

Мы подготовили среду, инструменты и пригласили экспертов — ждём только вас. 20 ноября стартует Yandex AI Studio Series — серия вебинаров для тех, кто уже работает с AI и хочет развивать агентные решения.

🚀 Что вас ждёт:
- 4 онлайн-трансляции с сессией вопросов и ответов.
- Разбор сценариев с применением LLM, VLM, Realtime API, MCP, RAG, Workflows и других технологий.
- Предзаписанный воркшоп для самостоятельной практики.
- Квиз и приятные сюрпризы.
- Нетворкинг в продуктовом комьюнити.
- Офлайн-встреча в офисе Яндекса в Москве.

Все решения будем деплоить на базе Yandex AI Studio — платформы от Яндекса для разработки AI-агентов.

В программе:
- Разберём, что такое агенты и мультиагентные системы.
- Покажем, как собрать голосового и поискового агента, а также агента для обработки документов.
- Как применить знания на практике в собственных AI-проектах.

Если вы уже применяете AI и хотите вывести свои решения на новый уровень — присоединяйтесь.

📌 Регистрация