This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚨 Джейкоб Коксон, бывший исследователь Anthropic, чей пост об угрозах ИИ набрал 143 млн показов за сутки, заявил в эфире Fox News:
«Ядерное оружие мы контролировать умеем. ИИ - пока нет»
Бывший исследователь Anthropic Джейкоб Коксон выступил на Fox News после своего резонансного заявления об уходе из компании.
Он назвал ИИ «возможно, самой опасной технологией, которую когда-либо создавало человечество». Его опасения связаны с системами, способными ускорять разработку собственных преемников: возможности растут, а надёжный контроль над ними ещё не обеспечен.
Однако сравнение с ядерным оружием само по себе не доказывает неизбежность катастрофы. Для оценки таких заявлений нужны конкретные сценарии, данные и объяснение того, где существующие меры защиты могут не сработать.
https://x.com/Machinelearrn/status/2098015444368003400
«Ядерное оружие мы контролировать умеем. ИИ - пока нет»
Бывший исследователь Anthropic Джейкоб Коксон выступил на Fox News после своего резонансного заявления об уходе из компании.
Он назвал ИИ «возможно, самой опасной технологией, которую когда-либо создавало человечество». Его опасения связаны с системами, способными ускорять разработку собственных преемников: возможности растут, а надёжный контроль над ними ещё не обеспечен.
Однако сравнение с ядерным оружием само по себе не доказывает неизбежность катастрофы. Для оценки таких заявлений нужны конкретные сценарии, данные и объяснение того, где существующие меры защиты могут не сработать.
https://x.com/Machinelearrn/status/2098015444368003400
🤣15❤4👍4🔥2🤔1
А что меняется, когда ML встречается с медицинскими данными?
Спойлер: довольно многое.
Можно получить AUC 0.95 — и при этом сделать совершенно бесполезное исследование.
Можно получить отличный результат на данных одной клиники — и потерять его на другой из-за другого сканера, протокола или популяции.
Можно обучить красивую 3D-сеть там, где простой baseline был бы честнее.
А можно взять открытый медицинский датасет и сделать из него хорошую исследовательскую работу.
Я Мария, ML-исследователь, работаю с медицинскими данными и веду канал про Medical AI.
Там я собираю и разбираю:
— интересные статьи и новые модели;
— медицинские датасеты и задачи;
— medical imaging; — методологию ML-исследований;
— идеи для исследований и собственных проектов;
— и просто всё интересное, что происходит сейчас на стыке ML и медицины.
Если Data Science вам уже знаком и интересно посмотреть, как ML работает на реальных медицинских задачах, — добро пожаловать.
Спойлер: довольно многое.
Можно получить AUC 0.95 — и при этом сделать совершенно бесполезное исследование.
Можно получить отличный результат на данных одной клиники — и потерять его на другой из-за другого сканера, протокола или популяции.
Можно обучить красивую 3D-сеть там, где простой baseline был бы честнее.
А можно взять открытый медицинский датасет и сделать из него хорошую исследовательскую работу.
Я Мария, ML-исследователь, работаю с медицинскими данными и веду канал про Medical AI.
Там я собираю и разбираю:
— интересные статьи и новые модели;
— медицинские датасеты и задачи;
— medical imaging; — методологию ML-исследований;
— идеи для исследований и собственных проектов;
— и просто всё интересное, что происходит сейчас на стыке ML и медицины.
Если Data Science вам уже знаком и интересно посмотреть, как ML работает на реальных медицинских задачах, — добро пожаловать.
👍9❤4🔥3🤣2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤖 Xiaomi-Robotics-U0-4B: генерация сцен для обучения роботов
Xiaomi представила модель на 4 млрд параметров, которая создаёт и редактирует сцены с роботами по текстовым инструкциям и изображениям.
Можно менять объекты, их расположение, конструкцию робота и ракурсы камер, сохраняя структуру задачи и согласованность изображений с разных точек обзора. Также поддерживается генерация изображений по тексту.
Практическое применение - создание разнообразных обучающих данных, чтобы робот справлялся с незнакомой обстановкой.
В исследовании полная U0 на 38 млрд параметров заняла первое место в World Arena в категории генерации видео для робототехники. Использование сгенерированных данных повысило успешность π0.5 на реальных задачах вне обучающего распределения с 36,9% до 63,2%. Эти результаты относятся к полной системе.
Для U0-4B заявлены Apache 2.0, код инференса и интерфейс Gradio.
Модель - https://modelscope.ai/models/XiaomiRobotics/Xiaomi-Robotics-U0-4B
Статья - https://arxiv.org/abs/2607.11643
Xiaomi представила модель на 4 млрд параметров, которая создаёт и редактирует сцены с роботами по текстовым инструкциям и изображениям.
Можно менять объекты, их расположение, конструкцию робота и ракурсы камер, сохраняя структуру задачи и согласованность изображений с разных точек обзора. Также поддерживается генерация изображений по тексту.
Практическое применение - создание разнообразных обучающих данных, чтобы робот справлялся с незнакомой обстановкой.
В исследовании полная U0 на 38 млрд параметров заняла первое место в World Arena в категории генерации видео для робототехники. Использование сгенерированных данных повысило успешность π0.5 на реальных задачах вне обучающего распределения с 36,9% до 63,2%. Эти результаты относятся к полной системе.
Для U0-4B заявлены Apache 2.0, код инференса и интерфейс Gradio.
Модель - https://modelscope.ai/models/XiaomiRobotics/Xiaomi-Robotics-U0-4B
Статья - https://arxiv.org/abs/2607.11643
👍5🔥5🥰4❤1
КосмоХакатон в Нижнем Новгороде - 11–13 сентября 🚀
Участвовать можно очно на площадке или онлайн из любой точки России — задачи, критерии и рейтинг общие.
Что предстоит решать:
1. Как удержать связь и работоспособность спутниковой группировки, когда меняются условия эксплуатации и часть аппаратов выходит из строя.
2. Что в космических сервисах сделать общественным, что отдать рынку и как всё это закупать и финансировать при жёстких бюджетах.
🏆 Призовой фонд площадки — 1 200 000 ₽
💻 Очный и онлайн-форматы
🛰 Команды от 3 до 5 человек. Собери свою или присоединяйся к другим на нашей платформе
🚀 Лучшие команды выходят в финал в Москве 25–27 сентября
Детали и расписание: https://космохакатон.рф/nizhny/
Участвовать можно очно на площадке или онлайн из любой точки России — задачи, критерии и рейтинг общие.
Что предстоит решать:
1. Как удержать связь и работоспособность спутниковой группировки, когда меняются условия эксплуатации и часть аппаратов выходит из строя.
2. Что в космических сервисах сделать общественным, что отдать рынку и как всё это закупать и финансировать при жёстких бюджетах.
🏆 Призовой фонд площадки — 1 200 000 ₽
💻 Очный и онлайн-форматы
🛰 Команды от 3 до 5 человек. Собери свою или присоединяйся к другим на нашей платформе
🚀 Лучшие команды выходят в финал в Москве 25–27 сентября
Детали и расписание: https://космохакатон.рф/nizhny/
🥱2❤🔥1❤1🕊1🥴1
🚨 Слухи: OpenAI решила гипотезу Ходжа
В соцсетях обсуждают возможное решение ещё одной задачи тысячелетия. Параллельно распространяются заявления, что OpenAI или Anthropic близки к доказательству гипотезы Бёрча - Свиннертона-Дайера.
За решение каждой предусмотрена премия $1 млн.
Но публичных доказательств и официальных подтверждений этих сообщений найти не удалось. На сайте Института Клэя гипотеза Ходжа по-прежнему имеет статус нерешённой.
Если результаты подтвердятся, это станет крупным достижением ИИ в математике. Пока заявления об AGI и гонке за решениями перед IPO остаются интерпретациями авторов слухов.
Статус гипотезы Ходжа - https://www.claymath.org/millennium/hodge-conjecture/
В соцсетях обсуждают возможное решение ещё одной задачи тысячелетия. Параллельно распространяются заявления, что OpenAI или Anthropic близки к доказательству гипотезы Бёрча - Свиннертона-Дайера.
За решение каждой предусмотрена премия $1 млн.
Но публичных доказательств и официальных подтверждений этих сообщений найти не удалось. На сайте Института Клэя гипотеза Ходжа по-прежнему имеет статус нерешённой.
Если результаты подтвердятся, это станет крупным достижением ИИ в математике. Пока заявления об AGI и гонке за решениями перед IPO остаются интерпретациями авторов слухов.
Статус гипотезы Ходжа - https://www.claymath.org/millennium/hodge-conjecture/
🤣10❤4👍3🔥2
🔐 Anthropic заявила о 151 млн обращений к Claude для обучения Qwen
Reuters пересказал сентябрьский отчёт компании об использовании её моделей в кибератаках и извлечении данных для обучения конкурентов.
По утверждению Anthropic:
* С Alibaba связаны более 151 млн обращений за май–июль через свыше 3 500 подставных аккаунтов.
* Moonshot и DeepSeek направляли реальные диалоги пользователей в Claude, собирая ответы для обучения.
* Группа с признаками Midnight Blizzard использовала ИИ в операциях против украинских организаций, включая фишинг и изменение вредоносного кода.
Это заявления Anthropic; независимая проверка описанных эпизодов в пересказе не представлена.
Reuters - https://www.reuters.com/legal/litigation/anthropic-disrupts-russian-chinese-ai-campaigns-targeting-its-claude-models-2026-09-10/
Reuters пересказал сентябрьский отчёт компании об использовании её моделей в кибератаках и извлечении данных для обучения конкурентов.
По утверждению Anthropic:
* С Alibaba связаны более 151 млн обращений за май–июль через свыше 3 500 подставных аккаунтов.
* Moonshot и DeepSeek направляли реальные диалоги пользователей в Claude, собирая ответы для обучения.
* Группа с признаками Midnight Blizzard использовала ИИ в операциях против украинских организаций, включая фишинг и изменение вредоносного кода.
Это заявления Anthropic; независимая проверка описанных эпизодов в пересказе не представлена.
Reuters - https://www.reuters.com/legal/litigation/anthropic-disrupts-russian-chinese-ai-campaigns-targeting-its-claude-models-2026-09-10/
👍15🔥10❤4👌2👏1
🤖 RAG Engineering: создание production-ready AI-систем — новый курс на Mentorix
Поиск и ответы по документам компании, качество которых измеряется числами: гибридный поиск, реранкер, оценка на скрытом наборе вопросов, агентный цикл и сервис с правами доступа.
⚙️ Стек: Qdrant · PostgreSQL с pgvector · BM25 · парсинг PDF · MCP · FastAPI — практика на настоящих системах в браузере
🧩 325 шагов · 100 тестов · 65 задач
💻 Чекер считает метрику сам — подогнать ответ под неё нельзя
🎯 Базовый конвейер находит нужный фрагмент меньше чем в половине случаев. Ваша работа — поднять эту цифру до цели
🎓 Сертификат · доступ навсегда
🏷 −45% скидка действует 24 часа
12 990 ₽ → 7 145 ₽
➜ Забрать курс со скидкой
━━━━━━━━━━━━━━
На платформе также есть бесплатные курсы:
🤖 LLM для разработчика: от вызова API до RAG
🐍 Основы Python · 🧩 Тренажёр Python
SQL с нуля · 🐳 Docker: первые шаги
📚 Все бесплатные курсы Mentorix
Поиск и ответы по документам компании, качество которых измеряется числами: гибридный поиск, реранкер, оценка на скрытом наборе вопросов, агентный цикл и сервис с правами доступа.
⚙️ Стек: Qdrant · PostgreSQL с pgvector · BM25 · парсинг PDF · MCP · FastAPI — практика на настоящих системах в браузере
🧩 325 шагов · 100 тестов · 65 задач
💻 Чекер считает метрику сам — подогнать ответ под неё нельзя
🎯 Базовый конвейер находит нужный фрагмент меньше чем в половине случаев. Ваша работа — поднять эту цифру до цели
🎓 Сертификат · доступ навсегда
🏷 −45% скидка действует 24 часа
➜ Забрать курс со скидкой
━━━━━━━━━━━━━━
На платформе также есть бесплатные курсы:
🤖 LLM для разработчика: от вызова API до RAG
🐍 Основы Python · 🧩 Тренажёр Python
SQL с нуля · 🐳 Docker: первые шаги
📚 Все бесплатные курсы Mentorix
😁5❤3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Unity подключила Claude Code, Codex и Grok к разработке игр 🎮
Компания опубликовала официальный плагин с 31 готовым скиллом для Unity 6+.
Агенту можно поручить конкретную задачу обычным текстом:
* создать экран настроек
* подключить внутриигровые покупки
* настроить физику или навигацию
* собрать мультиплеер и голосовой чат
* исправить проблемы со спрайтами
* настроить звук, локализацию, шейдеры и URP
Агент определяет нужную область Unity и загружает соответствующие инструкции. Плагин поддерживает Claude Code, Codex и Grok, устанавливается через их CLI и не содержит MCP-серверов или хуков.
Репозиторий и команды установки - https://github.com/Unity-Technologies/unity-agent-plugin#install
Компания опубликовала официальный плагин с 31 готовым скиллом для Unity 6+.
Агенту можно поручить конкретную задачу обычным текстом:
* создать экран настроек
* подключить внутриигровые покупки
* настроить физику или навигацию
* собрать мультиплеер и голосовой чат
* исправить проблемы со спрайтами
* настроить звук, локализацию, шейдеры и URP
Агент определяет нужную область Unity и загружает соответствующие инструкции. Плагин поддерживает Claude Code, Codex и Grok, устанавливается через их CLI и не содержит MCP-серверов или хуков.
Репозиторий и команды установки - https://github.com/Unity-Technologies/unity-agent-plugin#install
❤8👍4🔥4
Forwarded from AI VK Hub
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В AI VK разработали новую технологию — нейропрофиль. Она объединила историю действий пользователя ВКонтакте, в VK Видео и VK Клипах в единую последовательность событий и повышает точность рекомендаций во всех трёх сервисах.
#aivkhub #video #discovery #нейропрофиль
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤣11❤4👍3🔥1🤨1
🐟 Sakana AI представила Fugu Max и Fugu Ultra v2 - обновление системы оркестрации AI-агентов
Fugu распределяет задачи между несколькими моделями, подбирая подходящую по возможностям и стоимости.
Fugu Max использует расширенный набор моделей с открытыми весами и специализированных моделей, включая NVIDIA Nemotron. По заявлению Sakana, система приближается к ведущим моделям по качеству при стоимости в 2–6 раз ниже.
Fugu Ultra v2 ориентирована на максимальное качество. По данным компании:
* опережает Opus 5 и Fable 5 на Chartography
* на DeepSWE превосходит модели, у которых цена за токен в 3–5 раз выше
* при этом Fable 5, Fable 5.1 и GPT-6-Astra не входят в её набор агентов
Модели внутри системы можно заменять. Такая архитектура рассчитана на снижение зависимости от отдельных поставщиков и сохранение работы при изменениях доступности API.
[Попробовать Fugu - https://sakana.ai/fugu
Анонс Sakana AI - https://sakana.ai/fugu-max-release/
Fugu распределяет задачи между несколькими моделями, подбирая подходящую по возможностям и стоимости.
Fugu Max использует расширенный набор моделей с открытыми весами и специализированных моделей, включая NVIDIA Nemotron. По заявлению Sakana, система приближается к ведущим моделям по качеству при стоимости в 2–6 раз ниже.
Fugu Ultra v2 ориентирована на максимальное качество. По данным компании:
* опережает Opus 5 и Fable 5 на Chartography
* на DeepSWE превосходит модели, у которых цена за токен в 3–5 раз выше
* при этом Fable 5, Fable 5.1 и GPT-6-Astra не входят в её набор агентов
Модели внутри системы можно заменять. Такая архитектура рассчитана на снижение зависимости от отдельных поставщиков и сохранение работы при изменениях доступности API.
[Попробовать Fugu - https://sakana.ai/fugu
Анонс Sakana AI - https://sakana.ai/fugu-max-release/
❤12🔥6👍5
Метод сначала строит проверенную цепочку вызовов API, а затем формулирует пользовательский запрос под полученное решение.
Цепочка растёт по шагам: система предлагает подходящие API, тестирует их параллельно, выбирает лучший вызов и обновляет запрос с ответом. Отчёты о выполнении служат «текстовыми градиентами» - обратной связью, которая направляет построение следующего шага.
Для экспериментов использовали базу из 16 тыс.+ API из ToolBench. Доля успешно сгенерированных примеров достигла 99,8%. По данным авторов, метод создаёт более сложные цепочки с меньшими затратами, чем базовый подход с поиском решения под готовый запрос.
На датасете ToolGrad-500 дообучили Gemma 3 размером 1B, 4B и 12B. Качество работы с инструментами выросло у всех трёх моделей.
Результаты на BFCL с другим набором инструментов:
* ToolGrad-12B - 83,1
* Gemini 2.5 Pro - 83,2
* Claude 4.5 Opus - 82,8
* GPT-5 - 74,4
Данные генерировала Gemini 2.5 Flash-Lite. Обученная на них 12B-модель превзошла своего «учителя» в этой оценке.
https://research.google/blog/toolgrad-efficient-tool-use-dataset-generation-with-textual-gradients/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🔥1🥰1
🚀 Последний шанс зайти на КосмоХакатон — старт сегодня
Сразу два этапа, 11–13 сентября: Нижний Новгород и Благовещенск. Задачи от компаний отрасли — от сервисной модели космических услуг до мониторинга паводков по спутниковым снимкам. Призовые на каждой площадке, общий фонд серии 7,2 млн рублей.
Участвовать можно очно или онлайн из любой точки России, командами 3–5 человек. Своей команды нет — собери на платформе.
Не успеваешь на эти — Питер и Красноярск идут 18–20 сентября. А лучшие команды всех этапов выходят в финал в Москве.
Регистрация и детали здесь: космохакатон.рф/
Сразу два этапа, 11–13 сентября: Нижний Новгород и Благовещенск. Задачи от компаний отрасли — от сервисной модели космических услуг до мониторинга паводков по спутниковым снимкам. Призовые на каждой площадке, общий фонд серии 7,2 млн рублей.
Участвовать можно очно или онлайн из любой точки России, командами 3–5 человек. Своей команды нет — собери на платформе.
Не успеваешь на эти — Питер и Красноярск идут 18–20 сентября. А лучшие команды всех этапов выходят в финал в Москве.
Регистрация и детали здесь: космохакатон.рф/
👍1🥰1🍌1
👁 Исследователи DeepMind, Гарварда и Стэнфорда обсуждают путь к AGI через зрение
В статье Visual General Intelligence авторы предлагают развивать ИИ, который учится на изображениях, видео, трёхмерной геометрии и взаимодействии с окружающей средой.
Такая система должна уметь:
* строить модель мира — понимать объекты, пространство и связи между ними;
* запоминать изменения — сохранять представление о происходящем между наблюдениями;
* предсказывать последствия действий и учитывать скрытые части сцены;
* собирать недостающую информацию — выбирать, куда посмотреть перед действием;
* учиться на новом опыте, обновляя накопленные знания.
Среди возможных компонентов — генерация видео, реконструкция сцен, долговременная память, непрерывное обучение и робототехника.
Оценивать такие системы авторы предлагают по способности предсказывать, адаптироваться и действовать в незнакомой среде. Ответов на вопросы по картинкам и реалистичного видео для этого недостаточно.
Работа объединяет несколько исследовательских подходов. Готовой архитектуры AGI в ней пока нет.
Статья - https://arxiv.org/abs/2608.25924
В статье Visual General Intelligence авторы предлагают развивать ИИ, который учится на изображениях, видео, трёхмерной геометрии и взаимодействии с окружающей средой.
Такая система должна уметь:
* строить модель мира — понимать объекты, пространство и связи между ними;
* запоминать изменения — сохранять представление о происходящем между наблюдениями;
* предсказывать последствия действий и учитывать скрытые части сцены;
* собирать недостающую информацию — выбирать, куда посмотреть перед действием;
* учиться на новом опыте, обновляя накопленные знания.
Среди возможных компонентов — генерация видео, реконструкция сцен, долговременная память, непрерывное обучение и робототехника.
Оценивать такие системы авторы предлагают по способности предсказывать, адаптироваться и действовать в незнакомой среде. Ответов на вопросы по картинкам и реалистичного видео для этого недостаточно.
Работа объединяет несколько исследовательских подходов. Готовой архитектуры AGI в ней пока нет.
Статья - https://arxiv.org/abs/2608.25924
❤4👍1🔥1