Alibaba выпустила open-source фреймворк, который похож на смесь OpenClaw и Claude Cowork 🤯
Что он умеет:
• долгосрочная память (long-term memory)
• может работать локально через Ollama
• поддерживает бесплатные модели, например Qwen 3.5
• self-hosting, система skills и многое другое
Ссылка:
https://github.com/agentscope-ai/CoPaw
Что он умеет:
• долгосрочная память (long-term memory)
• может работать локально через Ollama
• поддерживает бесплатные модели, например Qwen 3.5
• self-hosting, система skills и многое другое
Ссылка:
https://github.com/agentscope-ai/CoPaw
👍19❤7😍4
⚡️ Вышла новая модель Minimax M2.7 и релиз получился очень мощным.
Что интересного:
• 🧠 Self-evolving модель
M2.7 — одна из первых моделей, которая помогала улучшать саму себя.
Во время RL-обучения она запускала 100+ автономных циклов оптимизации, что дало около 30% внутреннего улучшения.
• 💻 Крутые результаты в кодинге
— 56.2% на SWE-Pro (почти уровень Claude Opus 4.6)
— 55.6% на VIBE-Pro
— может находить и исправлять production-баги менее чем за 3 минуты
• 🔬 Агент для ML-исследований
— 66.6% medal rate на MLE Bench Lite
— фактически на уровне Gemini 3.1 в задачах ML-исследований.
• 📊 Офисная и аналитическая работа
— ELO 1495 на GDPval-AA (лучший open-source результат)
— 97% точность выполнения задач
— может делать полный аналитический workflow:
анализ данных → отчёт → модель → презентация.
• 🤖 Нативная multi-agent архитектура
Модель изначально рассчитана на работу нескольких агентов вместе.
• 🎭 OpenRoom
Новый open-source демо-проект с интерактивными AI-персонажами, которые могут взаимодействовать друг с другом.
https://www.minimax.io/news/minimax-m27-en
🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max
@data_analysis_ml
Что интересного:
• 🧠 Self-evolving модель
M2.7 — одна из первых моделей, которая помогала улучшать саму себя.
Во время RL-обучения она запускала 100+ автономных циклов оптимизации, что дало около 30% внутреннего улучшения.
• 💻 Крутые результаты в кодинге
— 56.2% на SWE-Pro (почти уровень Claude Opus 4.6)
— 55.6% на VIBE-Pro
— может находить и исправлять production-баги менее чем за 3 минуты
• 🔬 Агент для ML-исследований
— 66.6% medal rate на MLE Bench Lite
— фактически на уровне Gemini 3.1 в задачах ML-исследований.
• 📊 Офисная и аналитическая работа
— ELO 1495 на GDPval-AA (лучший open-source результат)
— 97% точность выполнения задач
— может делать полный аналитический workflow:
анализ данных → отчёт → модель → презентация.
• 🤖 Нативная multi-agent архитектура
Модель изначально рассчитана на работу нескольких агентов вместе.
• 🎭 OpenRoom
Новый open-source демо-проект с интерактивными AI-персонажами, которые могут взаимодействовать друг с другом.
https://www.minimax.io/news/minimax-m27-en
🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max
@data_analysis_ml
👍17🔥9❤4🍌2
⚡️ Загадочная модель Hunter Alpha появилась в сети и уже наделала много шума
По данным Reuters, на OpenRouter внезапно обнаружили новую ИИ-модель под названием Hunter Alpha.
И самое интересное - это может быть не просто ноунейм 👇
Есть слухи, что это скрытая тестовая версия DeepSeek V4.
Что известно на данный момент:
- около 1 триллиона параметров
- контекст до 1 миллиона токенов
- стиль рассуждений очень похож на chain-of-thought, как у DeepSeek
Во время тестирования модель сама указала:
- обучалась преимущественно на китайских данных
- knowledge cutoff — май 2025
И это практически полностью совпадает с тем, что ранее заявляли про DeepSeek.
Что это может быть:
👉 ранний тест перед релизом
👉 “тихий” запуск без анонса
👉 или хорошо замаскированная модель
Но главное здесь другое:
рынок снова движется в сторону
гигантских моделей + длинного контекста + сильного reasoning
И если это действительно DeepSeek V4 -
нас ждёт новый скачок в возможностях ИИ.
👉 https://www.reuters.com/business/media-telecom/mystery-ai-model-has-developers-buzzing-is-this-deepseeks-latest-blockbuster-2026-03-18/
🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max
@data_analysis_ml
По данным Reuters, на OpenRouter внезапно обнаружили новую ИИ-модель под названием Hunter Alpha.
И самое интересное - это может быть не просто ноунейм 👇
Есть слухи, что это скрытая тестовая версия DeepSeek V4.
Что известно на данный момент:
- около 1 триллиона параметров
- контекст до 1 миллиона токенов
- стиль рассуждений очень похож на chain-of-thought, как у DeepSeek
Во время тестирования модель сама указала:
- обучалась преимущественно на китайских данных
- knowledge cutoff — май 2025
И это практически полностью совпадает с тем, что ранее заявляли про DeepSeek.
Что это может быть:
👉 ранний тест перед релизом
👉 “тихий” запуск без анонса
👉 или хорошо замаскированная модель
Но главное здесь другое:
рынок снова движется в сторону
гигантских моделей + длинного контекста + сильного reasoning
И если это действительно DeepSeek V4 -
нас ждёт новый скачок в возможностях ИИ.
👉 https://www.reuters.com/business/media-telecom/mystery-ai-model-has-developers-buzzing-is-this-deepseeks-latest-blockbuster-2026-03-18/
🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max
@data_analysis_ml
❤14👍11🔥4
Forwarded from Machinelearning
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.
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.
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.
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.
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
👍11❤7🔥1
⚠️ Отчёты выглядят убедительно. Графики растут. Решения принимаются быстро. Но один вопрос может обрушить всю картину: насколько качественные ваши данные?
Проблема плохих данных редко заметна сразу. Она проявляется позже — в сломанных маркетинговых акциях, ошибках кредитного скоринга, неверных управленческих решениях и потерянной прибыли.
👨💻 На открытом уроке 1 апреля в 20:00 МСК разберём, как на практике выявлять проблемы в данных и предотвращать их последствия. Вы узнаете, что такое Data Quality, какие 6 ключевых метрик качества данных используют международные стандарты, и как автоматизировать контроль данных с помощью современных инструментов. На занятии проведём экспресс-аудит данных на реальном примере и покажем, как находить ошибки, которые напрямую влияют на бизнес-показатели.
➡️ Открытый урок проходит в преддверии старта курса «Качество данных / Data Quality». Принять участие: https://tglink.io/f683f51a044aad?erid=2W5zFHtJhRT
#реклама
О рекламодателе
Проблема плохих данных редко заметна сразу. Она проявляется позже — в сломанных маркетинговых акциях, ошибках кредитного скоринга, неверных управленческих решениях и потерянной прибыли.
👨💻 На открытом уроке 1 апреля в 20:00 МСК разберём, как на практике выявлять проблемы в данных и предотвращать их последствия. Вы узнаете, что такое Data Quality, какие 6 ключевых метрик качества данных используют международные стандарты, и как автоматизировать контроль данных с помощью современных инструментов. На занятии проведём экспресс-аудит данных на реальном примере и покажем, как находить ошибки, которые напрямую влияют на бизнес-показатели.
➡️ Открытый урок проходит в преддверии старта курса «Качество данных / Data Quality». Принять участие: https://tglink.io/f683f51a044aad?erid=2W5zFHtJhRT
#реклама
О рекламодателе
❤4👍4🥰1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Runway представила серьёзный прорыв в генерации видео с помощью ИИ на конференции NVIDIA GTC.
Компания показала новую модель, способную генерировать видео в высоком разрешении в настоящем реальном времени.
Ключевая фишка — time-to-first-frame менее 100 мс.
Это значит, что HD-видео начинает генерироваться и воспроизводиться практически мгновенно после команды.
Этот превью-ресёрч был разработан совместно с NVIDIA и работает на их новой архитектуре Vera Rubin.
Такая скорость — важный шаг к созданию General World Model (GWM-1) от Runway.
Технология выходит за рамки обычной генерации видео и движется в сторону живых, интерактивных сред в реальном времени.
https://x.com/runwayml/status/2034284298769985914
🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max
@data_analysis_ml
Компания показала новую модель, способную генерировать видео в высоком разрешении в настоящем реальном времени.
Ключевая фишка — time-to-first-frame менее 100 мс.
Это значит, что HD-видео начинает генерироваться и воспроизводиться практически мгновенно после команды.
Этот превью-ресёрч был разработан совместно с NVIDIA и работает на их новой архитектуре Vera Rubin.
Такая скорость — важный шаг к созданию General World Model (GWM-1) от Runway.
Технология выходит за рамки обычной генерации видео и движется в сторону живых, интерактивных сред в реальном времени.
https://x.com/runwayml/status/2034284298769985914
🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max
@data_analysis_ml
👍13🔥9❤6
Data Science и Data Engineering: какое направление выбрать в 2026 году?
🎧 1 апреля пройдет День открытых дверей онлайн-магистратуры НИЯУ МИФИ «Специалист по работе с данными и ИИ» в партнёрстве с Яндекс Практикумом.
Подключайтесь онлайн 1 апреля в 19:00 мск.
🏃♀️ Записаться на ДОД
На встрече обсудят:💙 как рост ИИ трансформируют рынок труда💙 4 трека для развития: ML, CV, NLP и Data Engineering💙 какие задачи усложняются и где усиливается конкуренция
И расскажут, как за 2 года освоить фундаментальную базу, собрать портфолио из проектов и получить диплом магистра без отрыва от работы.
Подключайтесь онлайн 1 апреля в 19:00 мск.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9❤6👍5
Разбор рынка ПО: от структуры до методологий
Рынок ПО сегодня — это сочетание облачных решений, on-premise-инфраструктуры и быстро растущих сегментов вроде ИИ и ИБ. Это делает его сложнее не только для анализа, но и для интерпретации.
На вебинаре разберут, как меняется структура рынка в России и мире, как распределяются роли между игроками и какие модели развития выглядят устойчивыми. Отдельный блок посвятят аналитике: почему отчёты дают разные цифры и как это связано с подходами к подсчёту.
📍 25 марта в 12:00 (МСК) — онлайн
Спикеры — представители Apple Hills Digital, iKS-Consulting, Yandex Cloud и JP Innovative.
Регистрируйтесь, чтобы получить целостное понимание рынка, а не набор разрозненных оценок
Рынок ПО сегодня — это сочетание облачных решений, on-premise-инфраструктуры и быстро растущих сегментов вроде ИИ и ИБ. Это делает его сложнее не только для анализа, но и для интерпретации.
На вебинаре разберут, как меняется структура рынка в России и мире, как распределяются роли между игроками и какие модели развития выглядят устойчивыми. Отдельный блок посвятят аналитике: почему отчёты дают разные цифры и как это связано с подходами к подсчёту.
📍 25 марта в 12:00 (МСК) — онлайн
Спикеры — представители Apple Hills Digital, iKS-Consulting, Yandex Cloud и JP Innovative.
Регистрируйтесь, чтобы получить целостное понимание рынка, а не набор разрозненных оценок
❤7
🤖 Claude-to-IM Skill: AI Coding Agent for IM Platforms
Этот репозиторий предоставляет мост между Claude Code/Codex и популярными мессенджерами, такими как Telegram, Discord, Feishu и QQ. Пользователи могут взаимодействовать с AI-агентами для программирования через удобный интерфейс, получая ответы в реальном времени.
🚀 Основные моменты:
- Поддержка четырех платформ: Telegram, Discord, Feishu, QQ
- Интерактивная настройка с пошаговыми инструкциями
- Контроль разрешений на использование инструментов
- Возможность просмотра ответов в реальном времени
- Сохранение сессий после перезапуска
📌 GitHub: https://github.com/op7418/Claude-to-IM-skill
#javascript
Этот репозиторий предоставляет мост между Claude Code/Codex и популярными мессенджерами, такими как Telegram, Discord, Feishu и QQ. Пользователи могут взаимодействовать с AI-агентами для программирования через удобный интерфейс, получая ответы в реальном времени.
🚀 Основные моменты:
- Поддержка четырех платформ: Telegram, Discord, Feishu, QQ
- Интерактивная настройка с пошаговыми инструкциями
- Контроль разрешений на использование инструментов
- Возможность просмотра ответов в реальном времени
- Сохранение сессий после перезапуска
📌 GitHub: https://github.com/op7418/Claude-to-IM-skill
#javascript
❤9😍3
🚀 OpenAI усиливает ставку на разработчиков
OpenAI покупает Astral - команду, стоящую за популярными Python-инструментами (uv, Ruff, ty).
Это не просто сделка.
Это шаг к контролю над реальным workflow разработчиков.
И на этом фоне Codex уже показывает мощный рост:
• рост пользователей в 3 раза
• рост использования в 5 раз с начала года
• более 2 млн активных пользователей в неделю
Начинается настоящая гонка:
Claude vs Codex ⚔️
Как уже говорил Дарио:
лучшая AI-компания с лучшим инструментом для программирования, это фундамент общей победы.
Побеждает не просто модель. Побеждает экосистема вокруг разработчиков.
И сейчас OpenAI явно ускоряется.
https://openai.com/index/openai-to-acquire-astral/
🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max
@data_analysis_ml
OpenAI покупает Astral - команду, стоящую за популярными Python-инструментами (uv, Ruff, ty).
Это не просто сделка.
Это шаг к контролю над реальным workflow разработчиков.
И на этом фоне Codex уже показывает мощный рост:
• рост пользователей в 3 раза
• рост использования в 5 раз с начала года
• более 2 млн активных пользователей в неделю
Начинается настоящая гонка:
Claude vs Codex ⚔️
Как уже говорил Дарио:
лучшая AI-компания с лучшим инструментом для программирования, это фундамент общей победы.
Побеждает не просто модель. Побеждает экосистема вокруг разработчиков.
И сейчас OpenAI явно ускоряется.
https://openai.com/index/openai-to-acquire-astral/
🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max
@data_analysis_ml
👍17🔥10❤4🥴4
Первый «ИИ-стажёр» от OpenAI ожидается уже к сентябрю, а полноценная система запланирована к 2028 году.
Благодаря развитию reasoning-моделей и агентных систем вроде Codex, такие инструменты уже показывают резкий рост продуктивности — задачи, которые раньше занимали недели, теперь решаются за дни. Однако они всё ещё сталкиваются с проблемами надёжности и безопасности.
Тем не менее, OpenAI движется по пути создания полностью автономных исследователей.
https://x.com/techreview/status/2034969397513629914
🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max
@data_analysis_ml
Благодаря развитию reasoning-моделей и агентных систем вроде Codex, такие инструменты уже показывают резкий рост продуктивности — задачи, которые раньше занимали недели, теперь решаются за дни. Однако они всё ещё сталкиваются с проблемами надёжности и безопасности.
Тем не менее, OpenAI движется по пути создания полностью автономных исследователей.
https://x.com/techreview/status/2034969397513629914
🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max
@data_analysis_ml
👍11🔥5❤3
🚀 Релиз LongCat-Flash-Prover - это одна из самых сильных open-source моделей для формальной математики.
Модель строит и проверяет доказательства как в реальной математике.
Внутри
• 🧠 Не один агент, а гибрид экспертов - модель генерирует и отбирает лучшие цепочки рассуждений
• ⚙️ Алгоритм HisPO - держит длинную логику без развала
• 🔍 Жесткая проверка:
- Lean4 (формальная математика)
- AST-анализ
- проверка корректности
→ галлюцинации почти убраны
📊 Результаты:
• 97.1% на MiniF2F (всего 72 попытки)
• 41.5% на PutnamBench (очень сложные задачи)
Это уже уровень, где open-source начинает догонять топовые research-модели.
📄 Paper: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Prover/blob/main/LongCat_Flash_Prover_Technical_Report.pdf
📂 GitHub: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Prover
🤗 Hugging Face: https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Prover
🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max
@data_analysis_ml
Модель строит и проверяет доказательства как в реальной математике.
Внутри
• 🧠 Не один агент, а гибрид экспертов - модель генерирует и отбирает лучшие цепочки рассуждений
• ⚙️ Алгоритм HisPO - держит длинную логику без развала
• 🔍 Жесткая проверка:
- Lean4 (формальная математика)
- AST-анализ
- проверка корректности
→ галлюцинации почти убраны
📊 Результаты:
• 97.1% на MiniF2F (всего 72 попытки)
• 41.5% на PutnamBench (очень сложные задачи)
Это уже уровень, где open-source начинает догонять топовые research-модели.
📄 Paper: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Prover/blob/main/LongCat_Flash_Prover_Technical_Report.pdf
📂 GitHub: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Prover
🤗 Hugging Face: https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Prover
🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max
@data_analysis_ml
❤11👍6🔥6
🔥 Полезная подборка каналов только код, практика и самые передовые инструменты, которые используют разработчики прямо сейчас.👇
🖥 ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data
🖥 Python: t.me/pythonl
🖥 Linux: t.me/linuxacademiya
🖥 C++ t.me/cpluspluc
🖥 Docker: t.me/DevopsDocker
🖥 Хакинг: t.me/linuxkalii
🖥 Devops: t.me/DevOPSitsec
👣 Golang: t.me/Golang_google
🖥 Аналитика: t.me/data_analysis_ml
🖥 Javascript: t.me/javascriptv
🖥 C#: t.me/csharp_ci
🖥 Java: t.me/javatg
🖥 Базы данных: t.me/sqlhub
👣 Rust: t.me/rust_code
🤖 Технологии: t.me/vistehno
💰 Экономика и инвестиции в ИИ t.me/financeStable
💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
🖥 Подборка по Golang: https://xn--r1a.website/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
⚡️ Лучшие ИИ ресурсы: https://xn--r1a.website/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Max ИИ: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max Ml: https://max.ru/vistehno
Max python: https://max.ru/pythonl
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Max Java: https://max.ru/javatg
Max Sql: https://max.ru/sqlhub
Max Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
Анализ данных: https://max.ru/data_analysis_ml
C++ : https://max.ru/cpluspluc
C#: https://max.ru/csharp_ci
🖥 Chatgpt бот в тг: t.me/Chatgpturbobot
📚 Бесплатные ит-книги: https://xn--r1a.website/addlist/HwywK4fErd8wYzQy
💰 Экономика и инвестиции в ИИ t.me/financeStable
💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
⚡️ Лучшие ИИ ресурсы: https://xn--r1a.website/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Max ИИ: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max Ml: https://max.ru/vistehno
Max python: https://max.ru/pythonl
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Max Java: https://max.ru/javatg
Max Sql: https://max.ru/sqlhub
Max Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
Анализ данных: https://max.ru/data_analysis_ml
C++ : https://max.ru/cpluspluc
C#: https://max.ru/csharp_ci
📚 Бесплатные ит-книги: https://xn--r1a.website/addlist/HwywK4fErd8wYzQy
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4❤3👍3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Андрей Карпаты: спрос на софт взлетит, но это временно
Он отметил важный сдвиг:
Теперь код стал ephemeral (эфемерным, временным).
Его можно:
— переписать за секунды
— адаптировать под любого пользователя
— менять прямо на лету
Фактически весь digital-мир начинает пересобираться в реальном времени.
Что это значит:
• 📈 В краткосрочной перспективе
Спрос на разработку резко растёт,
потому что теперь можно сделать гораздо больше за то же время.
• 🤯 В долгосрочной перспективе
Даже те, кто создаёт AI, понимают:
они могут автоматизировать собственную работу.
Мы приходим к новой реальности: код больше не статичный продукт -
это динамический поток, который постоянно меняется.
Полное интервью: https://www.youtube.com/watch?v=kwSVtQ7dziU&t=1s
🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max
@data_analysis_ml
Он отметил важный сдвиг:
Теперь код стал ephemeral (эфемерным, временным).
Его можно:
— переписать за секунды
— адаптировать под любого пользователя
— менять прямо на лету
Фактически весь digital-мир начинает пересобираться в реальном времени.
Что это значит:
• 📈 В краткосрочной перспективе
Спрос на разработку резко растёт,
потому что теперь можно сделать гораздо больше за то же время.
• 🤯 В долгосрочной перспективе
Даже те, кто создаёт AI, понимают:
они могут автоматизировать собственную работу.
Мы приходим к новой реальности: код больше не статичный продукт -
это динамический поток, который постоянно меняется.
Полное интервью: https://www.youtube.com/watch?v=kwSVtQ7dziU&t=1s
🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max
@data_analysis_ml
❤15👍8🤣5🎉2🔥1