🚀 Xai представили новый Grok-4 fast — дешёвый, быстрый и с контекстом в 2 млн токенов 🔥
🧠 Архитектура объединяет режимы рассуждений и обычной генерации в одной модели.
Это означает, что можно обрабатывать простые запросы, не тратя лишние вычислительные ресурсы.
💲 Цены радуют:
- Ввод: $0.20 / 1M токенов (fast) и $0.40 / 1M (full)
- Вывод: $0.50 / 1M токенов (fast) и $1.00 / 1M (full)
⚡ Дешево, быстро и с огромным контекстом.
https://x.com/xai/status/1969183326389858448
#ai #grok
🧠 Архитектура объединяет режимы рассуждений и обычной генерации в одной модели.
Это означает, что можно обрабатывать простые запросы, не тратя лишние вычислительные ресурсы.
💲 Цены радуют:
- Ввод: $0.20 / 1M токенов (fast) и $0.40 / 1M (full)
- Вывод: $0.50 / 1M токенов (fast) и $1.00 / 1M (full)
⚡ Дешево, быстро и с огромным контекстом.
https://x.com/xai/status/1969183326389858448
#ai #grok
❤14👍3🔥2
🚀 Новое исследование Hunyuan: Reinforcement Learning on Pre-training Data (RLPT)
Этот метод решает главную проблему масштабирования LLM - ограниченность размеченного текста.
🌟 RLPT даёт моделям возможность учиться рассуждениям напрямую на данных предобучения, без дорогой ручной разметки.
Как это работает:
1️⃣ Модель во время обучения сама исследует данные и учится более общим стратегиям рассуждений.
2️⃣ Никакой дополнительной разметки — награды извлекаются прямо из предобучающих данных.
3️⃣ Награды за предсказание следующего сегмента позволяют масштабировать RL на этапе предобучения.
Результаты:
✅ На Qwen3-4B-Base прирост: +3.0 (MMLU), +5.1 (MMLU-Pro), +8.1 (GPQA-Diamond), +6.0 (KOR-Bench), +6.6 (AIME24), +5.3 (AIME25).
✅ Чем больше вычислений, тем сильнее рост.
✅ Технология создаёт базу для дальнейших улучшений в RLVR.
📄 Подробнее: https://arxiv.org/pdf/2509.19249
#AI #RLPT #LLM #MachineLearning #NLP
@data_analysis_ml
Этот метод решает главную проблему масштабирования LLM - ограниченность размеченного текста.
🌟 RLPT даёт моделям возможность учиться рассуждениям напрямую на данных предобучения, без дорогой ручной разметки.
Как это работает:
1️⃣ Модель во время обучения сама исследует данные и учится более общим стратегиям рассуждений.
2️⃣ Никакой дополнительной разметки — награды извлекаются прямо из предобучающих данных.
3️⃣ Награды за предсказание следующего сегмента позволяют масштабировать RL на этапе предобучения.
Результаты:
✅ На Qwen3-4B-Base прирост: +3.0 (MMLU), +5.1 (MMLU-Pro), +8.1 (GPQA-Diamond), +6.0 (KOR-Bench), +6.6 (AIME24), +5.3 (AIME25).
✅ Чем больше вычислений, тем сильнее рост.
✅ Технология создаёт базу для дальнейших улучшений в RLVR.
📄 Подробнее: https://arxiv.org/pdf/2509.19249
#AI #RLPT #LLM #MachineLearning #NLP
@data_analysis_ml
❤14👍5🔥3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
- Выглядит как обычная таблица, но вместо формул — тысячи моделей
- Поддержка OpenAI-совместимых и локальных LLM
- Можно добавлять столбцы с промптами, редактировать данные вручную или через лайки
- Запуск онлайн или локально (Docker / pnpm)
- Полностью опенсорс (Apache-2.0), легко встроить в пайплайны
- Подходит для классификации, трансформации данных, синтетики и «vibe-тестов» моделей
⚡️ Попробовать
#AI #NoCode #datasets #HuggingFace #LLM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤15🔥4👍2👏2
🔥 Новая SOTA среди моделей на 1.5B параметров
QuestA 🤖 показывает двузначный прирост Pass@1 и даже обгоняет ранние 32B-модели:
- AIME24: 72.50% (+10.73%)
- AIME25: 62.29% (+12.79%)
- HMMT25: 41.67% (+10.11%)
🚀 Секрет в обучении: QuestA использует RL с scaffolded-problems — это снимает конфликт между лёгкими и сложными задачами и даёт более масштабируемое рассуждение.
🔓 Всё в открытом доступе:
- Модель: https://huggingface.co/foreverlasting1202/QuestA-Nemotron-1.5B
- Тренировочный пайплайн: https://github.com/foreverlasting1202/QuestA
- Статья: https://arxiv.org/abs/2507.13266
- Блог: https://mercurial-kidney-02d.notion.site/QuestA-Expanding-Reasoning-Capacity-in-LLMs-via-Question-Augmentation-216b21d08abb81a1bcecfe79e7d1e88a?pvs=73
#LLM #Reasoning #AI #SOTA
@data_analysis_ml
QuestA 🤖 показывает двузначный прирост Pass@1 и даже обгоняет ранние 32B-модели:
- AIME24: 72.50% (+10.73%)
- AIME25: 62.29% (+12.79%)
- HMMT25: 41.67% (+10.11%)
🚀 Секрет в обучении: QuestA использует RL с scaffolded-problems — это снимает конфликт между лёгкими и сложными задачами и даёт более масштабируемое рассуждение.
🔓 Всё в открытом доступе:
- Модель: https://huggingface.co/foreverlasting1202/QuestA-Nemotron-1.5B
- Тренировочный пайплайн: https://github.com/foreverlasting1202/QuestA
- Статья: https://arxiv.org/abs/2507.13266
- Блог: https://mercurial-kidney-02d.notion.site/QuestA-Expanding-Reasoning-Capacity-in-LLMs-via-Question-Augmentation-216b21d08abb81a1bcecfe79e7d1e88a?pvs=73
#LLM #Reasoning #AI #SOTA
@data_analysis_ml
❤6👍3🔥2