Анализ данных (Data analysis)
50.7K subscribers
3.63K photos
458 videos
1 file
2.96K links
Data science, наука о данных.

@haarrp - админ

РКН: clck.ru/3FmyAp
Download Telegram
Forwarded from Machinelearning
🌟 Xiaomi релизнула 3 модели: LLM, омнимодальную и TTS.

🟡MiMo-V2-Pro

Флагман. Триллион параметров суммарно, 42 млрд. активных при инференсе, архитектура MoE с гибридным вниманием и контекстным окном в 1 миллион токенов. До официального анонса модель тестировалась на OpenRouter под именем Hunter Alpha.

🟢Artificial Analysis Intelligence Index - 49 баллов, это 8 место в мире и 2 среди китайских LLM.

🟢PinchBench - 84,0 (3 место, сразу за Claude Sonnet 4.6).

🟢ClawEval - 61,5, тоже 3 место, выше GPT-5.2.

Реальная агентская эффективность на GDPval-AA: Elo 1434 (лучший результат среди китайских моделей).

Цена API: $1 вход / $3 выход за млн. токенов при контексте 256K и $2 вход / $6 выход для контекста 256К-1М.

🟡 MiMo-V2-Omni

Принимает текст, изображения, видео и аудио через единую базу с отдельными энкодерами для каждой модальности. Параметры не раскрыты. Модель поддерживает непрерывную обработку аудио длиной свыше 10 часов в одном запросе.

🟢MM-BrowserComp - 52,0, на GPDVal AA - 1435, оба выше Gemini 3 Pro.

Цена: $0,40 вход / $2,00 выход.

На демонстрации модель прошла цикл онлайн-покупки автономно: нашла отзывы на Xiaohongshu, сравнила продавцов на JD.com, поторговалась с поддержкой, оформила заказ.

Второе демо: получила одно текстовое задание, сняла 15-секундный ролик из 4 сцен, синтезировала звук, исправила ошибку рендеринга шрифта, загрузила на TikTok и опубликовала.


🟡MiMo-V2-TTS

Модель обучена на сотнях миллионов часов аудио, и допилена через многомерный RL. Синтезирует речь с управлением эмоциями на уровне отдельных предложений, поёт с сохранением высоты и ритма, воспроизводит китайские диалекты: сычуаньский, хэнаньский, кантонский, тайваньский. Поддержка других языков не заявлена.

Форматные маркеры в тексте: пунктуацию, частицы и выделение сама переводит в просодику без дополнительной разметки.

Доступ на ограниченный период - бесплатно. Сроки предложения не указаны.

Кстати, команду MiMo возглавляет Ло Фули, один из ключевых авторов DeepSeek R1.


Все модели релиза доступны через API на platform.xiaomimimo.com и в MiMo Studio.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍117🔥1
Forwarded from Machinelearning
🌟 Holo3: SOTA-агентная модель для управления десктопными приложениями.

Парижский стартап H Company выпустил семейство мультимодальных моделей Holo3, предназначенных для управления графическими интерфейсами.

H Company (ранее Holistic AI) публично вышла на рынок в начале 2024 года. Основатели: Шарль Кантор, бывший исследователь Стэнфорда, и Лоран Сифр, ветеран Google DeepMind и один из ключевых участников проекта AlphaGo.

Посевной раунд составил $220 млн - один из крупнейших в истории европейского венчура. Среди инвесторов: Эрик Шмидт, Юрий Мильнер, Бернар Арно, Ксавье Ньель, а также Amazon, Samsung и UiPath.


🟡Обе модели семейства на архитектуре Mixture-of-Experts

Старшая Holo3-122B-A10B доступна только на платформе H Company по цене 40 центов за миллион входящих и 3 доллара за миллион выходных токенов.

Младшая версия Holo3-35B-A3B выложена на Hugging Face под лицензией Apache 2.0 и также доступна бесплатно через Inference API с ограничением в 10 PRM. В платном режиме - 0,25/1.8 доллара за миллион входных/выходных токенов.

🟡Holo3 учили по замкнутому циклу из 3 стадий

Сначала по заданным сценариям генерируются синтетические примеры навигации по интерфейсам.

Затем данные расширяются за пределы исходных условий, чтобы модель учитывала нестандартные ситуации.

На финальном этапе все примеры проходят курируемый отбор и обучение с подкреплением.

Для тренировки H Company построила генератор синтетических корпоративных сред, в котором агенты создают веб-приложения по спецификациям сценариев, формируя верифицируемые задачи разной сложности.

На базе этих сред разработан H Corporate Benchmarks - набор из 486 многошаговых задач в 4 категориях: электронная коммерция, бизнес-ПО, инструменты совместной работы и межприложенческие сценарии.

Последние требуют координации между несколькими системами одновременно (скажем, извлечь цены из PDF, сопоставить их с бюджетами сотрудников и автоматически разослать персонализированные письма с одобрением или отказом).

🟡Тесты

Флагманская Holo3-122B-A10B набрала 78,85% на бенчмарке OSWorld-Verified - это лучший результат на ведущем тесте взаимодействия с рабочим столом.


📌Лицензирование: Apache 2.0 License.


🟡Статья
🟡Модель


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #MMLM #Holo3 #HCompany
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
6👍4🔥2
Forwarded from Machinelearning
⚡️ Anthropic запустила проект Glasswing.

Project Glasswing - инициатива по защите критической программной инфраструктуры с помощью ИИ.

Поводом стали возможности разрабатываемой модели Claude Mythos Preview, которая, по оценке самой компании, превосходит почти всех специалистов по поиску и эксплуатации уязвимостей в коде.

За несколько недель работы Mythos Preview обнаружила тысячи 0-day уязвимостей, в том числе во всех крупных операционных системах и браузерах. Среди раскрытых примеров:

🟢27-летняя ошибка в OpenBSD, позволяющая удаленно обрушить систему через одно подключение;

🟢16-летний баг в FFmpeg, который автотесты не замечали после 5 млн. прогонов;

🟢автономно собранная цепочка эксплойтов в ядре Linux, поднимающая права обычного пользователя до полного контроля над машиной.

Модель находила уязвимости и писала эксплойты без участия человека. Все упомянутые баги уже исправлены, для остальных Anthropic уже опубликовала криптографические хэши описаний и раскроет детали после выхода патчей.


🟡Mythos не выйдет в общий доступ.

Партнеры Glasswing получат модель для оборонительных задач: локального поиска уязвимостей, тестирования бинарников, защиты конечных точек и пентестов. Доступ открыт более чем 40 организациям, поддерживающим критическую и open-source-инфраструктуру.

К проекту присоединились AWS, Apple, Broadcom, Cisco, CrowdStrike, Google, JPMorganChase, Linux Foundation, Microsoft, NVIDIA и Palo Alto Networks.

Anthropic выделяет до $100 млн. в кредитах на использование модели и $4 млн. прямых пожертвований: $2,5 млн в Alpha-Omega и OpenSSF через Linux Foundation и $1,5 млн. для Apache Software Foundation.

После этапа превью, модель будет доступна участникам Glasswing по цене $25 за миллион входных и $125 за миллион выходных токенов через Claude API, Amazon Bedrock, Vertex AI и Microsoft Foundry.

Защитные механизмы для моделей такого класса Anthropic планирует обкатать на ближайшем релизе Claude Opus, который не несет сопоставимых рисков.

Anthropic уже обсуждает возможности Mythos Preview (как атакующие, так и защитные) с американскими госструктурами.

Подробности о возможностях модели, ее свойствах и общих характеристиках доступны в Claude Mythos Preview system card.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
13🤯7🔥2
🌟 VimRAG: мультимодальный RAG-агент, который держит контекст в виде графа памяти.

Tongyi Lab (Alibaba Group) опубликовала VimRAG - фреймворк агентного RAG для работы с текстом, изображениями и видео.

Проект развивает прошлогодний VRAG-RL и решает проблему мультимодального RAG: визуальные данные тяжелые по токенам, но семантически разрежены, а классическая ReAct-история забивает контекст шумом и провоцирует повторные бесполезные запросы к поиску.


Вместо журнала наблюдений VimRAG моделирует рассуждение как динамический направленный ацикличный граф. Каждая вершина хранит подзапрос, действие агента, текстовое саммари и банк визуальных токенов.

Ребра фиксируют логические зависимости между шагами. Такой граф позволяет агенту отличать тупиковую ветку от новой гипотезы и не уходить в циклы повторных поисков.

🟡 Поверх графа работает Graph-Modulated Visual Memory Encoding.

Бюджет визуальных токенов распределяется с учетом исходящей степени в графе, экспоненциального временного затухания (имитация забывания) и рекурсивной обратной связи от потомков.

Ключевым фрагментам достается высокое разрешение, а второстепенные кадры сжимаются или отбрасываются. Для видео задействована способность VLM привязывать содержимое к временной шкале (извлечение ключевых кадров по таймкодам).

🟡Третий компонент - Graph-GPO.

GGPO строит критический путь от корня к ответу и накладывает градиентную маску, исключая тупиковые узлы из положительных примеров, а ценные ретривы - из отрицательных.

По графикам обучения это дает более быструю сходимость, чем базовый GSPO без прунинга.


🟡Тесты

🟢VimRAG обходит Vanilla RAG, ReAct, VideoRAG, UniversalRAG, MemAgent и Mem1 на 9 бенчмарках (HotpotQA и SQuAD до SlideVQA, MMLongBench, LVBench и XVBench).

🟢На Qwen3-VL-8B-Instruct средний скор поднимается с 43,6 до 50,1, на 4B-версии - с 40,6 до 45,2.

При этом средняя длина траектории ниже, чем у ReAct и Mem1: структурированная память съедает меньше действий на ответ.

В репозитории доступны:

🟠тренировочный фреймворк VRAG-RL, демо VRAG на тестовой Qwen2.5-VL-7B-VRAG через vLLM (нужна A100 80GB);

🟠демо на API Qwen3.5-Plus через DashScope (с визуализацией DAG рассуждения и расширенным ризонингом).

Поисковый движок построен на FAISS и поддерживает эмбеддинги GVE-3B/7B и Qwen3-VL-Embedding-2B/8B. Индексировать можно изображения, PDF (через конвертацию) и нарезанное на чанки видео.

Код трейна самого VimRAG обещают выложить после внутреннего ревью Alibaba.



🟡Arxiv
🟡Модель
🖥GitHub

#AI #ML #RAG #VRAG #TongyiLab
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
12👍7🔥4
Forwarded from Machinelearning
🚨 Claude «деградировал» и это видно по логам.

Senior AI Director из AMD разобрала сессии Claude за январь-март и картина получилась неприятная.

Модель стала думать меньше. Медианная длина reasoning упала примерно с 2200 до 600 символов. Это сразу бьёт по качеству решений.

Параллельно выросло количество API-запросов - почти в 80 раз с февраля на март. Меньше анализа, больше попыток, больше ретраев и сжигания токенов.

Поведение тоже поменялось. Модель чаще «сдаётся» или начинает спрашивать, продолжать ли дальше. За 17 дней таких кейсов было 173, до 8 марта - ноль.

Ещё одна неприятность падение reads-per-edit (reads-per-edit = сколько файлов / участков кода модель посмотрела перед правкой). Было 6.6, стало 2.0. То есть Claude теперь хуже изучает код перед изменениями.

Плюс выросло количество противоречий. Модель чаще переобувается по ходу ответа.

Пользователи замечают, что Клод начинает игнорировать такие вещи, как CLAUDE.md. Просто не хватает «бюджета мышления», чтобы учитывать контекст.

Что интресно, наблюдается зависимость от времени суток. Худшие результаты в 5–7 вечера по PST, ночью качество заметно выше. Похоже, это напрямую связано с загрузкой GPU.

Claude всё ещё мощный, но его поведение стало менее стабильным и сильно зависит от нагрузки

Замечали ли вы, что Claude стал тупее в последнее время ?🤯


Директор по AI в AMD проанализировала 6 852 сессии Claude Code и показала, что модель сильно ухудшили.

234 760 вызовов инструментов, 17 871 блоков размышлений, 3 месяца логов.

После этого Anthropic ответили и фактически подтвердили её выводы.

Пожалуй, самый чистый и показательный аудит AI за 2026 год 👇

https://github.com/anthropics/claude-code/issues/42796#issuecomment-4194007103

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml #claude
👍228🔥6💯5😢2🤣2😁1
Forwarded from Machinelearning
📌TIME назвал 10 самых влиятельных компаний 2026 года в сфере ИИ

Издание опубликовало расширенную версию рейтинга TIME100 Most Influential Companies - впервые выбрав их по отраслевому принципу.

🟡ByteDance

Владелец TikTok стал одним из ведущих ИИ-разработчиков Китая: его ассистент Doubao набрал более 155 млн еженедельных пользователей. В 2026 году компания, оценённая примерно в $550 млрд, потратит $14 млрд на чипы Nvidia (при условии одобрения экспорта со стороны США).

🟡Amazon

Корпорация запустила Project Rainier - один из крупнейших вычислительных ИИ-кластеров в мире, работающий примерно на 500 тыс. собственных чипов Trainium2 и обслуживающий модели Anthropic.

🟡Zhipu

Китайская компания первой среди местных LLM-разработчиков вышла на биржу в Гонконге и в феврале представила модель GLM-5 на 744 млрд параметров. По данным самой компании, её моделями пользуются более 4 млн корпоративных клиентов и разработчиков, а годовая выручка достигла около $107 млн.

🟡OpenAI

Число еженедельных пользователей ChatGPT превысило 900 млн, ежемесячная выручка — $2 млрд. Параллельно OpenAI заключила контракт с Пентагоном и столкнулась с исками, в которых ChatGPT, по утверждению истцов, мог сыграть крайне деструктивную роль по отношению к людям.

🟡Alphabet

Под руководством Сундара Пичаи Google вернулся в число лидеров ИИ: модели Gemini поднялись в верхушку рейтингов возможностей, а годовая выручка Alphabet впервые превысила $400 млрд. ИИ-функции компании встроены в Gmail, Maps, YouTube и сервис беспилотных такси Waymo.

🟡Meta*

В 2025 году Meta показала рекордную рекламную выручку, частично за счёт ИИ-обработки данных собственных соцсетей, и продолжает вкладываться в исследователей и дата-центры. В марте этого года суд признал Meta ответственной за вред психике несовершеннолетнего пользователя и присудили истцу $6 млн; компания заявила, что обжалует решение.

🟡Anthropic

Claude стал первой ИИ-системой, допущенной в засекреченные сети США, и, по сообщениям СМИ, использовался при планировании военных операций. После отказа Anthropic снять ограничения на массовую слежку и автономное оружие Белый дом объявил компанию риском цепочки поставок.

🟡Alibaba

Семейство открытых моделей Qwen превысило миллиард скачиваний и породило более 200 тыс. производных моделей. Гендиректор Эдди У заявил, что за пять лет компания рассчитывает превысить $100 млрд внешней выручки от облака и ИИ.

🟡Mistral

Французский стартап, оценённый примерно в $14 млрд, делает ставку на открытые модели и развёртывание на инфраструктуре заказчика; среди её клиентов - ASML, TotalEnergies, HSBC и министерство вооружённых сил Франции. В начале 2026 года её годовая выручка достигла $400 млн (примерно в 20 раз больше, чем годом ранее).

🟡Hugging Face

Платформа стала своего рода «GitHub для ИИ»: на ней размещено свыше 2 млн моделей и 500 тыс. датасетов, аккаунты есть более чем у 30% компаний из списка Fortune 500. Компания развивает инструменты для ИИ-агентов и в 2025 году представила открытого робота Reachy Mini.

* Компания Meta признана в России экстремистской организацией и запрещена


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
18👍4🔥4🥱2
Forwarded from Machinelearning
🌟 Raindrop открыла исходный код локального отладчика агентов Workshop

Инструмент интегрируется с Claude Code, Cursor и другими кодинг-агентами.

Raindrop - стартап из 9 человек, основанный в 2023 году, который позиционирует себя одним из первых, кто оформил мониторинг для ИИ-агентов как отдельный продуктовый класс.


При использовании Workshop модель получает прямой доступ к трассировкам выполнения, читает их, пишет оценочные тесты и правит код, замыкая цикл самовосстановления.

Если агент в проде отклоняется от ожидаемого поведения, разработчик вызывает кодинг-агента прямо в терминале. Тот читает трассу через Workshop, пишет оценку под падающий сценарий, правит код и перезапускает прогон.

Цикл повторяется автоматически, пока не пройдут все проверки.


Workshop работает локально и стримит данные в реальном времени. Каждый токен, вызов инструмента и шаг рассуждения попадает в интерфейс по мере выполнения, без поллинга.

Есть режим воспроизведение, который берёт трассу из продакшена и прогоняет её через ваш экземпляр агента, запущенный локально.

Заявлена поддержка TypeScript, Python, Go и Rust, а также фреймворков Vercel AI SDK, OpenAI Agents SDK, Anthropic SDK, Claude Agent SDK, LangChain, LangGraph, CrewAI, Mastra, Pydantic AI и DSPy.


📌 Лицензирование: MIT License


🟡Документация
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Agents #Workshop #RaindropAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
8👍8
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✔️Сэм Альтман форсирует выход OpenAI на IPO в сентябре

OpenAI готовит заявку на первичное размещение акций на сентябрь. Сэм Альтман торопит процесс, несмотря на позицию финансового директора Сары Фрайар о необходимости дополнительного времени на подготовку.

На этой неделе суд отклонил иск Илона Маска, обвинявшего OpenAI в незаконном переходе от некоммерческой лаборатории к коммерческой структуре. Закрытие дела устранило одно из юридических препятствий для листинга.

Перед размещением OpenAI предстоит обосновать инвесторам бизнес-модель. Основные проблемы - затраты на дата-центры и невыполнение внутренних KPI по выручке и пользователям.

На стратегию также влияет конкуренция: из-за темпов роста Anthropic в корпоративном секторе OpenAI пришлось корректировать план развития.
wsj.com

✔️ Белый дом предлагает тестировать ИИ-модели за 90 дней до релиза

Администрация США предложила внедрить систему добровольной оценки ИИ-моделей перед выходом на рынок. Инициативу обсуждали на закрытой встрече Управления национальной кибербезопасности США с руководителями ИИ-лабораторий.

Новые правила предполагают передачу правительству доступа к флагманским моделям за 90 дней до релиза. Компании лоббируют сокращение окна тестирования до 14 дней. Критерии отбора систем определят АНБ, УНКБ и Управление по научно-технической политике. Аудит пройдет в конфиденциальном режиме при участии Министерства обороны США.

Поводом для создания механизма стала Mythos от Anthropic. По данным спецслужб, на закрытых тестах система смогла эксплуатировать уязвимости нулевого дня, после чего ведомства ускорили разработку правил превентивного контроля.
theinformation.com

✔️ Инструменты CapCut будут встроены в интерфейс Google Gemini

Google добавит инструменты видеоредактора CapCut в интерфейс Gemini. Пользователи смогут монтировать видео и редактировать фото напрямую в диалоговом окне.

Интеграция объединит этапы создания контента: генерацию идей, написание сценария через LLM, склейку и экспорт ролика в одном интерфейсе.

Точная дата релиза совместного продукта пока неизвестна.
Cupcut в сети Х

✔️ Gemini начнет генерировать контекстную рекламу в поиске Google

Google тестирует диалоговые рекламные форматы в поиске на базе Gemini. В ИИ-режиме выдачи модель генерирует текст контекстного объявления с объяснением, как продукт решает задачу из запроса пользователя. Блоки сохранят обязательную пометку о спонсорстве.

Интеграция включает несколько форматов: адаптация креатива под узкие запросы, встраивание коммерческих предложений в сгенерированные рекомендации и персональное обоснование для покупки товаров.

Вместо статичных форм сбора лидов Google добавила встроенного в объявление интерактивного чат-бота, который отвечает на вопросы по базе знаний сайта компании.

В рамках программы Direct Offers, Gemini научилась динамически собирать персональные скидочные наборы. Продавцы, работающие по протоколу UCP смогут закрывать сделки через чекаут напрямую в поисковом интерфейсе.
blog.google

✔️ AMD представила процессоры Ryzen AI Max 400

Новая серия построена на базе архитектуры Strix Halo. Чипы поддерживают до 192 ГБ объединенной памяти стандарта LPDDR5X по 256-битной шине и допускают ручное выделение до 160 ГБ в качестве видеопамяти для встроенной графики. Это позволяет локально запускать LLM размером 300 млрд параметров.

Флагманский 16-ядерный чип Ryzen AI Max+ PRO 495 работает на частоте до 5,20 ГГц. Встроенный GPU RDNA 3.5 задействует 40 вычислительных блоков на частоте до 3,00 ГГц. Производительность интегрированного NPU составляет 55 TOPS.

В серию также вошли младшие модели с графикой на 32 блока: 12-ядерный PRO 490 и 8-ядерный PRO 485. Релиз потребительских версий запланирован на конец года.
techpowerup.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
4👍3🔥1
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✔️ Спецслужбы США получат $9 млрд на чипы и доступ к модели Mythos

Белый дом одобрил выделение $9 млрд АНБ и ЦРУ на закупку ускорителей Nvidia Grace Blackwell. Цель - создание изолированной ИИ-инфраструктуры.

Спецслужбы закупят в обход Пентагона невыпущенную модель Mythos от Anthropic. Технические требования Mythos позволяют развернуть ее на серверах предыдущего поколения, пока строятся новые дата-центры.

Ранее Минобороны США настаивало на праве использовать алгоритмы для любых законных целей, против чего выступала Anthropic. В итоговом контракте этот пункт убрали. Вместо него прописан прямой запрет применять Mythos для анализа данных и слежки за гражданами США.

Ожидается, что документ станет юридическим шаблоном для будущих контрактов со всеми ИИ-разработчиками.
nytimes.com

✔️ OpenAI открыла вакансию исследователя рисков автономного ИИ

Команда Preparedness в OpenAI открыла вакансию исследователя рисков автономного развития ИИ с зарплатой $445 000.

В задачи специалиста войдет разработка инструментов интерпретируемости, защита от отравления данных и внедрение метрик для оценки скорости автоматизации труда инженеров.

По планам Сэма Альтмана, к сентябрю 2026 года компания запустит автоматизированного ИИ-стажера для исследований. Появление полностью автономных R&D-систем прогнозируется к 2028 году.
businessinsider.com

✔️ В преддверии WWDC Apple зарегистрировала портал Genai

Apple добавила поддомен genai.apple.com на свои DNS-серверы. Страница пока недоступна, назначение этого портала неизвестно.

Ожидается, что 8 июня на WWDC 2026 компания представит iOS 27, iPadOS 27 и macOS 27. В новых версиях Siri получит интерфейс чат-бота и функцию распознавания экранного контекста.

Apple Intelligence расширит функциональность базовых сервисов. Voice Control начнет распознавать команды на естественном языке без жестких шаблонов. Алгоритмы Visual Intelligence смогут напрямую парсить данные с визиток или сканировать состав продуктов, а Safari получит автогенерацию названий для групп вкладок.

Также заявлена поддержка создания быстрых команд с помощью ИИ и генерация автоматических субтитров для видео.
macrumors.com

✔️ Релиз Grok V9-Medium ожидается через 2-3 недели

xAI завершила претрейн модели Grok V9-Medium на 1.5T параметров. Публичный релиз ожидается через две-три недели.

Сейчас команда проводит файн-тюнинг, после чего перейдёт к этапу RL. По словам Илона Маска, первые внутренние тесты показали положительные результаты.

На этапе дополнительного обучения разработчики задействовали массив данных от редактора Cursor. xAI рассчитывает, что это улучшит показатели модели в кодинге по сравнению с предыдущей версией v8-small.
Elon Musk в сети Х

✔️ Команда LeRobot выпустила чертежи и ПО для сборки двуногого робота

LeRobot (подразделение Hugging Face) выпустила open-source проект двуногого робота. Детали корпуса печатаются на 3D-принтере, стоимость сборки со стандартными приводами составляет около $2500.

В релиз вошли инструменты симуляции, алгоритмы калибровки, sim-to-real пайплайны и базовые модели обучения ходьбе. Пока для сборки доступна только нижняя часть платформы. Интеграция плечевого пояса и обучение моторике всего тела заявлены в дорожной карте.

Использование 3D-печати позволяет самостоятельно перепечатывать сломанные детали и не прерывать исследования локомоции на время ожидания запчастей.
huggingface.co

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2👍2🔥1
Forwarded from Machinelearning
✔️ DeepSeek привлекает около $7,4 млрд инвестиций

Китайская компания проводит первый в своей истории раунд привлечения внешнего капитала около 50 млрд юаней ($7,4 млрд).

По данным агентства Reuters, после вложений компанию оценят в 350–400 млрд юаней ($52–59 млрд).

Крупнейшими внешними инвесторами могут стать интернет-холдинг Tencent и производитель аккумуляторов CATL: первый рассматривает вложение 10 млрд юаней, второй - 5 млрд.

Основатель DeepSeek Liang Wenfeng, по словам источников, внесёт 20 млрд юаней собственных средств (это самый крупный частный взнос в раунде).


Переговоры также ведутся с государственным фондом поддержки ИИ КНР, а также с NetEase и JD.com. Общее число инвесторов, как ожидается, не превысит десяти. Среди возможных участников называют гонконгские IDG Capital и Monolith Management.

На фоне западных сделок раунд выглядит скромно: Anthropic в прошлом месяце привлёк $65 млрд, OpenAI в марте - $122 млрд.

О планах выхода на биржу DeepSeek пока не заявлял.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
8👍4😍2🤣1