Forwarded from Machinelearning
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.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Agents #Workshop #RaindropAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8👍8
Китайские кандзи теперь стали бенчмарком для VLLM
Вышел открытый Chronicles-OCR - новый визуальный бенчмарк для проверки, насколько хорошо мультимодальные модели понимают древние китайские иероглифы.
Идея очень крутая: модели дают не современные аккуратные символы из шрифта, а реальные исторические формы письма за 3000 лет эволюции.
В датасете:
• 7 исторических стилей письма - от гадательных костей до скорописи
• 2800 сбалансированных изображений
• разные физические носители, где символы выглядят совсем не как “чистый OCR”
• задачи на поиск символов, распознавание, разбор древнего текста и классификацию стиля письма
Почему это интересно?
Потому что обычный OCR проверяет, умеет ли модель читать текст. А Chronicles-OCR проверяет другое: понимает ли VLLM, как меняется визуальная форма одного и того же знака во времени, на разных материалах и в разных стилях письма.
Для мультимодальных моделей это больное место. Символ может быть тем же самым по смыслу, но визуально выглядеть как совершенно другой объект. И здесь сразу видно, где модель реально “видит”, а где просто угадывает по паттернам.
Paper: https://arxiv.org/abs/2605.11960
GitHub: https://github.com/VirtualLUOUCAS/Chronicles-OCR
Вышел открытый Chronicles-OCR - новый визуальный бенчмарк для проверки, насколько хорошо мультимодальные модели понимают древние китайские иероглифы.
Идея очень крутая: модели дают не современные аккуратные символы из шрифта, а реальные исторические формы письма за 3000 лет эволюции.
В датасете:
• 7 исторических стилей письма - от гадательных костей до скорописи
• 2800 сбалансированных изображений
• разные физические носители, где символы выглядят совсем не как “чистый OCR”
• задачи на поиск символов, распознавание, разбор древнего текста и классификацию стиля письма
Почему это интересно?
Потому что обычный OCR проверяет, умеет ли модель читать текст. А Chronicles-OCR проверяет другое: понимает ли VLLM, как меняется визуальная форма одного и того же знака во времени, на разных материалах и в разных стилях письма.
Для мультимодальных моделей это больное место. Символ может быть тем же самым по смыслу, но визуально выглядеть как совершенно другой объект. И здесь сразу видно, где модель реально “видит”, а где просто угадывает по паттернам.
Paper: https://arxiv.org/abs/2605.11960
GitHub: https://github.com/VirtualLUOUCAS/Chronicles-OCR
👍10🔥9❤8😱3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Я, закидывающий всю кодовую базу в Claude, чтобы найти одну пропущенную точку с запятой.
😁45❤9🤣6👍4🔥2
⚡️ SkyClaw-v1.0: новая модель под tool use и агентные задачи
Skywork представила SkyClaw-v1.0 - агентную модель, оптимизированную под OpenClaw, Hermes и Nanobot.
Фокус на сценариях, где модель должна работать с инструментами и вести задачу в несколько ходов: выбрать tool, собрать аргументы, обработать ответ, продолжить выполнение и не развалиться на длинной цепочке действий.
Вместе с основной версией вышла SkyClaw-v1.0-lite - более быстрая и дешёвая версия для сценариев, где важна стоимость запуска.
Модель обучали в собственном окружении OpenClaw: с качественными инструментами и синтетическими задачами, собранными из реальных пользовательских паттернов. То есть её специально подгоняли под агентную работу, а не просто добавили tool calling поверх обычной языковой модели.
По заявлению Skywork, на PinchBench, Claw-Eval и Skywork-Claw-Bench обе версии обходят:
- Minimax 2.7
- DeepSeek V4 Flash
- Qwen 3.6 35B A3B
- Qwen 3.6 27B
https://www.apifree.ai/model/skywork-ai/skyclaw-v1?tab=api
Skywork представила SkyClaw-v1.0 - агентную модель, оптимизированную под OpenClaw, Hermes и Nanobot.
Фокус на сценариях, где модель должна работать с инструментами и вести задачу в несколько ходов: выбрать tool, собрать аргументы, обработать ответ, продолжить выполнение и не развалиться на длинной цепочке действий.
Вместе с основной версией вышла SkyClaw-v1.0-lite - более быстрая и дешёвая версия для сценариев, где важна стоимость запуска.
Модель обучали в собственном окружении OpenClaw: с качественными инструментами и синтетическими задачами, собранными из реальных пользовательских паттернов. То есть её специально подгоняли под агентную работу, а не просто добавили tool calling поверх обычной языковой модели.
По заявлению Skywork, на PinchBench, Claw-Eval и Skywork-Claw-Bench обе версии обходят:
- Minimax 2.7
- DeepSeek V4 Flash
- Qwen 3.6 35B A3B
- Qwen 3.6 27B
https://www.apifree.ai/model/skywork-ai/skyclaw-v1?tab=api
👍11🔥7❤5
Андрей Карпаты перешёл в Anthropic
Один из самых известных людей в индустрии - сооснователь OpenAI, бывший директор по ИИ в Tesla, автор легендарных лекций по нейросетям - официально объявил о переходе в Anthropic.
В твите он написал, что ближайшие несколько лет на фронтире LLM будут особенно формирующими, и он рад вернуться к R&D в команде Anthropic. Образовательные проекты, включая Eureka Labs, обещает не бросать и вернуться к ним позже.
Карпаты последние пару лет фактически был «свободным агентом» - выпускал собственные туториалы, строил Eureka Labs, считался одной из самых независимых фигур в ИИ.
Его выбор в пользу Anthropic, а не OpenAI, xAI или Google, многое говорит о том, где сейчас концентрируется самая интересная исследовательская работа.
С учётом недавнего policy paper Anthropic про 2028 год и фронтирные модели - у компании явно идёт серьёзная фаза найма под большие задачи.
https://x.com/karpathy/status/2056753169888334312
@data_analysis_ml
Один из самых известных людей в индустрии - сооснователь OpenAI, бывший директор по ИИ в Tesla, автор легендарных лекций по нейросетям - официально объявил о переходе в Anthropic.
В твите он написал, что ближайшие несколько лет на фронтире LLM будут особенно формирующими, и он рад вернуться к R&D в команде Anthropic. Образовательные проекты, включая Eureka Labs, обещает не бросать и вернуться к ним позже.
Карпаты последние пару лет фактически был «свободным агентом» - выпускал собственные туториалы, строил Eureka Labs, считался одной из самых независимых фигур в ИИ.
Его выбор в пользу Anthropic, а не OpenAI, xAI или Google, многое говорит о том, где сейчас концентрируется самая интересная исследовательская работа.
С учётом недавнего policy paper Anthropic про 2028 год и фронтирные модели - у компании явно идёт серьёзная фаза найма под большие задачи.
https://x.com/karpathy/status/2056753169888334312
@data_analysis_ml
1❤22👍13🔥7😁3🤔2🌭2🥴1
Промышленный ИИ окончательно перестает быть теорией, и на ЦИПР-2026 это показали максимально прикладно.
«Норникель» уже встроил ИИ в цепочку от измельчения руды до выпуска концентрата. Алгоритмы в реальном времени подбирают режимы и меняют параметры, а ключевой фактор, как говорят в Норникеле, скорость: решения принимаются за секунды. На масштабе это дает около 10 млрд рублей в год уже сейчас, с ориентиром 50 млрд к 2030.
Важно, что это не про замену человека, оператор остается в контуре и контролирует безопасность. По сути, это модель «усиленного человека», а не автономного ИИ.
Еще один сдвиг, который прозвучал на ЦИПР: импортозамещение — только первый этап. Поверх него строятся собственные системы с ИИ, от предиктивной аналитики до управления добычей.
И главное: промышленный ИИ уходит от универсальных моделей к доменным. В выигрыше не самый большой LLM, а тот, кто глубже понимает конкретный процесс. Именно такие узкие, встроенные решения сейчас и становятся драйвером industrial AI.
«Норникель» уже встроил ИИ в цепочку от измельчения руды до выпуска концентрата. Алгоритмы в реальном времени подбирают режимы и меняют параметры, а ключевой фактор, как говорят в Норникеле, скорость: решения принимаются за секунды. На масштабе это дает около 10 млрд рублей в год уже сейчас, с ориентиром 50 млрд к 2030.
Важно, что это не про замену человека, оператор остается в контуре и контролирует безопасность. По сути, это модель «усиленного человека», а не автономного ИИ.
Еще один сдвиг, который прозвучал на ЦИПР: импортозамещение — только первый этап. Поверх него строятся собственные системы с ИИ, от предиктивной аналитики до управления добычей.
И главное: промышленный ИИ уходит от универсальных моделей к доменным. В выигрыше не самый большой LLM, а тот, кто глубже понимает конкретный процесс. Именно такие узкие, встроенные решения сейчас и становятся драйвером industrial AI.
😁8🔥7❤1👏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Бывший CEO Google Эрик Шмидт выступил на выпускной церемонии Университета Аризоны с речью про ИИ - и зал встретил это не восторгом, а свистом.
Его освистали после фразы:
Для студентов, которые выходят на рынок труда, где вакансий меньше, конкуренции больше, а компании всё чаще прикрывают сокращения словами про автоматизацию, такая фраза звучит не как вдохновение, а как предупреждение.
Шмидт, по сообщениям, ушёл со сцены со слезами на глазах. Получился редкий момент, когда технооптимизм столкнулся не с критиками из Twitter, а с аудиторией, которой в этом будущем предстоит жить первой.
Его освистали после фразы:
«Вам не обязательно интересоваться ИИ. Какую бы карьеру вы ни выбрали, ИИ всё равно будет иметь к ней отношение».
Для студентов, которые выходят на рынок труда, где вакансий меньше, конкуренции больше, а компании всё чаще прикрывают сокращения словами про автоматизацию, такая фраза звучит не как вдохновение, а как предупреждение.
Шмидт, по сообщениям, ушёл со сцены со слезами на глазах. Получился редкий момент, когда технооптимизм столкнулся не с критиками из Twitter, а с аудиторией, которой в этом будущем предстоит жить первой.
😁29💔4😱2💯2❤1
Forwarded from Machinelearning
Google выкатили сразу два больших релиза: Gemini Omni и Gemini 3.5 Flash
Похоже, Google снова пытается перехватить повестку в ИИ.
Первый релиз - Gemini Omni. Это семейство мультимодальных моделей, которые работают почти со всем сразу: текстом, кодом, изображениями, видео и даже виртуальными мирами.
Модель может принимать разные типы контента и не просто «понимать» их, а редактировать, дополнять и превращать в новые форматы:
- добавить эффекты в видео со смартфона
- сделать картину из грубого наброска
- собрать образовательный подкаст по фото
- работать с кодом, текстом, визуалом и видео в одном контексте
Первая модель семейства - Gemini Omni Flash - должна стать доступна уже сегодня.
Второй релиз - Gemini 3.5 Flash.
Google называет её своей самой сильной моделью для агентов и кодинга. Главное отличие - не просто быстрые ответы, а способность планировать работу по большим кодовым базам, рассуждать на длинной дистанции и запускать subagents параллельно.
По словам Google DeepMind, Gemini 3.5 Flash обходит 3.1 Pro на agentic и coding-бенчмарках вроде Terminal-Bench 2.1, GDPval-AA и MCP Atlas, при этом стоит заметно дешевле фронтирных моделей.
Если коротко:
- Gemini Omni - модель для всего: текст, код, картинки, видео, миры
- Gemini 3.5 Flash - ставка на агентов, кодинг и работу с большими проектами
Ещё выкатили Antigravity 2.0 - инструмент для создания и оркстрации множества ИИ-агентов.
Интересно, насколько хорошо модель будет работать как исполнитель: в IDE, браузере, видео, агентных workflow и реальных продуктах.
Релиз https://x.com/GoogleDeepMind/status/2056786446636212467
Попробовать: https://gemini.google.com/app
Похоже, Google снова пытается перехватить повестку в ИИ.
Первый релиз - Gemini Omni. Это семейство мультимодальных моделей, которые работают почти со всем сразу: текстом, кодом, изображениями, видео и даже виртуальными мирами.
Модель может принимать разные типы контента и не просто «понимать» их, а редактировать, дополнять и превращать в новые форматы:
- добавить эффекты в видео со смартфона
- сделать картину из грубого наброска
- собрать образовательный подкаст по фото
- работать с кодом, текстом, визуалом и видео в одном контексте
Первая модель семейства - Gemini Omni Flash - должна стать доступна уже сегодня.
Второй релиз - Gemini 3.5 Flash.
Google называет её своей самой сильной моделью для агентов и кодинга. Главное отличие - не просто быстрые ответы, а способность планировать работу по большим кодовым базам, рассуждать на длинной дистанции и запускать subagents параллельно.
По словам Google DeepMind, Gemini 3.5 Flash обходит 3.1 Pro на agentic и coding-бенчмарках вроде Terminal-Bench 2.1, GDPval-AA и MCP Atlas, при этом стоит заметно дешевле фронтирных моделей.
Если коротко:
- Gemini Omni - модель для всего: текст, код, картинки, видео, миры
- Gemini 3.5 Flash - ставка на агентов, кодинг и работу с большими проектами
Ещё выкатили Antigravity 2.0 - инструмент для создания и оркстрации множества ИИ-агентов.
Интересно, насколько хорошо модель будет работать как исполнитель: в IDE, браузере, видео, агентных workflow и реальных продуктах.
Релиз https://x.com/GoogleDeepMind/status/2056786446636212467
Попробовать: https://gemini.google.com/app
👍10
Claude Computer Use: Anthropic наконец объяснила, почему агенты промахиваются по кнопкам
Anthropic выложила практический гайд по computer/browser use для Claude. И там не про «магических агентов будущего», а про скучную инженерию, из-за которой агент либо работает, либо кликает мимо кнопки.
Главный инсайт: точность кликов часто ломается не из-за модели, а из-за скриншотов.
Если отправлять в API нативный 4K-скрин, Claude всё равно может увидеть его в уменьшенном виде. Модель возвращает координаты по одной картинке, а ваш harness кликает по другой системе координат. Итог - стабильные промахи.
Что рекомендует Anthropic:
- заранее downscale скриншотов
- для Claude 4.6 держаться около 1280×720
- для Opus 4.7 можно начинать с 1080p
- не отправлять native 4K без подготовки
- всегда масштабировать координаты обратно в реальный экран
- сначала давать текстовую инструкцию, потом изображение
- для мелких UI-элементов включать zoom или использовать клавиатуру
- логировать transcript и накладывать predicted clicks поверх скриншота
Отдельно интересно про модели. Sonnet 4.6 у них точнее для механических кликов, Opus 4.7 уже почти догнал по click accuracy, но даёт больше reasoning и больший pixel budget.
Самый полезный вывод: browser agent - это не «дал промпт и забыл».
Это система из модели, скриншотов, координат, DPI, zoom, DOM, клавиатуры, логов и fallback-методов. Если хотя бы один слой настроен криво, агент будет выглядеть глупым, хотя проблема вообще не в интеллекте модели.
Агенты становятся реальными не тогда, когда модель «умнее».
А тогда, когда вокруг неё собран нормальный runtime.
https://claude.com/blog/best-practices-for-computer-and-browser-use-with-claude
Anthropic выложила практический гайд по computer/browser use для Claude. И там не про «магических агентов будущего», а про скучную инженерию, из-за которой агент либо работает, либо кликает мимо кнопки.
Главный инсайт: точность кликов часто ломается не из-за модели, а из-за скриншотов.
Если отправлять в API нативный 4K-скрин, Claude всё равно может увидеть его в уменьшенном виде. Модель возвращает координаты по одной картинке, а ваш harness кликает по другой системе координат. Итог - стабильные промахи.
Что рекомендует Anthropic:
- заранее downscale скриншотов
- для Claude 4.6 держаться около 1280×720
- для Opus 4.7 можно начинать с 1080p
- не отправлять native 4K без подготовки
- всегда масштабировать координаты обратно в реальный экран
- сначала давать текстовую инструкцию, потом изображение
- для мелких UI-элементов включать zoom или использовать клавиатуру
- логировать transcript и накладывать predicted clicks поверх скриншота
Отдельно интересно про модели. Sonnet 4.6 у них точнее для механических кликов, Opus 4.7 уже почти догнал по click accuracy, но даёт больше reasoning и больший pixel budget.
Самый полезный вывод: browser agent - это не «дал промпт и забыл».
Это система из модели, скриншотов, координат, DPI, zoom, DOM, клавиатуры, логов и fallback-методов. Если хотя бы один слой настроен криво, агент будет выглядеть глупым, хотя проблема вообще не в интеллекте модели.
Агенты становятся реальными не тогда, когда модель «умнее».
А тогда, когда вокруг неё собран нормальный runtime.
https://claude.com/blog/best-practices-for-computer-and-browser-use-with-claude
❤9👍6🤣4🔥3😁2
GitHub взломали через расширение для VS Code. Утекли тысячи внутренних репозиториев
GitHub сообщил о компрометации одного из сотрудников компании. По предварительным данным, атака прошла через заражённое расширение для VS Code.
В результате злоумышленники получили доступ примерно к 4 000 внутренних репозиториев.
И, конечно, история уже вышла за рамки «внутреннего инцидента»: хакеры выставили похищенные данные на продажу за $50 000.
GitHub обещает позже опубликовать подробный отчёт и итоги расследования.
По текущей оценке, активность злоумышленника свелась к эксфильтрации только внутренних репозиториев GitHub. Заявления атакующего о ~3 800 репозиториях, по словам компании, в целом соответствуют результатам их расследования.
Чтобы снизить риски, GitHub оперативно провёл ротацию критических секретов — вчера и в течение ночи, начав с учётных данных с наибольшим потенциальным влиянием. Команда продолжает анализировать логи, проверять ротацию секретов и отслеживать возможную последующую активность; при необходимости будут предприняты дополнительные меры.
https://x.com/github/status/2056949168208552080
@data_analysis_ml
GitHub сообщил о компрометации одного из сотрудников компании. По предварительным данным, атака прошла через заражённое расширение для VS Code.
В результате злоумышленники получили доступ примерно к 4 000 внутренних репозиториев.
И, конечно, история уже вышла за рамки «внутреннего инцидента»: хакеры выставили похищенные данные на продажу за $50 000.
GitHub обещает позже опубликовать подробный отчёт и итоги расследования.
По текущей оценке, активность злоумышленника свелась к эксфильтрации только внутренних репозиториев GitHub. Заявления атакующего о ~3 800 репозиториях, по словам компании, в целом соответствуют результатам их расследования.
Чтобы снизить риски, GitHub оперативно провёл ротацию критических секретов — вчера и в течение ночи, начав с учётных данных с наибольшим потенциальным влиянием. Команда продолжает анализировать логи, проверять ротацию секретов и отслеживать возможную последующую активность; при необходимости будут предприняты дополнительные меры.
https://x.com/github/status/2056949168208552080
@data_analysis_ml
❤13🔥6👍5😁2💔1
Tencent выкатил переводчик, который помещается почти куда угодно
Tencent Hunyuan открыли Hy-MT2 - серию мультиязычных моделей для перевода с Dense и MoE-вариантами.
Главная фишка не в том, что это «ещё одна модель для перевода». Самое интересное - маленькая версия на 1.8B параметров.
Её ужали через AngelSlim до 1.25-bit, и теперь модель занимает всего 440 МБ. При этом на Apple A15 она работает в 1.5 раза быстрее, чем обычный 4-bit inference.
То есть нормальный on-device перевод уже не выглядит как фантазия, где нужно жертвовать либо скоростью, либо размером.
Что заявляют по моделям:
• поддержка 33 языков и 5 китайских диалектов
• версия 1.8B обходит Microsoft Translate и другие коммерческие API на FLORES-200
• версии 7B и 30B-A3B обходят DeepSeek-V4-Pro
• 7B достигает 97.9% от уровня Gemini 3.1 Pro Think
• 30B-A3B достигает 98.6% от уровня Gemini 3.1 Pro Think
• все три модели показывают 96-99% от Gemini 3.1 Pro Think на реальных и доменных бенчмарках
Плюс Tencent вместе с моделями открыли IFMTBench - бенчмарк для проверки того, насколько хорошо переводческие модели следуют инструкциям.
🤖 https://modelscope.ai/collections/Tencent-Hunyuan/Hy-MT2
Tencent Hunyuan открыли Hy-MT2 - серию мультиязычных моделей для перевода с Dense и MoE-вариантами.
Главная фишка не в том, что это «ещё одна модель для перевода». Самое интересное - маленькая версия на 1.8B параметров.
Её ужали через AngelSlim до 1.25-bit, и теперь модель занимает всего 440 МБ. При этом на Apple A15 она работает в 1.5 раза быстрее, чем обычный 4-bit inference.
То есть нормальный on-device перевод уже не выглядит как фантазия, где нужно жертвовать либо скоростью, либо размером.
Что заявляют по моделям:
• поддержка 33 языков и 5 китайских диалектов
• версия 1.8B обходит Microsoft Translate и другие коммерческие API на FLORES-200
• версии 7B и 30B-A3B обходят DeepSeek-V4-Pro
• 7B достигает 97.9% от уровня Gemini 3.1 Pro Think
• 30B-A3B достигает 98.6% от уровня Gemini 3.1 Pro Think
• все три модели показывают 96-99% от Gemini 3.1 Pro Think на реальных и доменных бенчмарках
Плюс Tencent вместе с моделями открыли IFMTBench - бенчмарк для проверки того, насколько хорошо переводческие модели следуют инструкциям.
🤖 https://modelscope.ai/collections/Tencent-Hunyuan/Hy-MT2
❤26👍9🔥6🤣3
Qwen выкатила Qwen3.7-Max: модель под агентов.
Alibaba показала Qwen3.7-Max - новый флагман семейства, который явно целят не в «ответь на вопрос», а в полноценную агентную работу.
Главный акцент - кодинг и long-horizon задачи. Модель обещают как основу для агентов, которые умеют не только писать куски кода, но и вести задачу end-to-end: собирать фронтенд-прототипы, делать многофайловые рефакторы, дебажить реальные проблемы и работать через инструменты.
Самая громкая заявка - 35 часов автономной работы над задачей по оптимизации kernel. Больше 1000 tool calls и без постоянного ручного контроля. Если это стабильно повторяется не только в демо, это уже другой класс агентных сценариев.
Что ещё заявляют:
- coding agent для реальной разработки, а не игрушечных сниппетов
- офисный ассистент через MCP-интеграции
- multi-agent orchestration для сложных рабочих процессов
- совместимость с разными агентными оболочками
- работа через Claude Code, OpenClaw, Qwen Code или свой стек
- доступ через Alibaba Model Studio и Qwen Studio
📖 Blog: https://qwen.ai/blog?id=qwen3.7
✅ Qwen Studio: https://chat.qwen.ai/?models=qwen3.7-max
⚡️ API：https://modelstudio.console.alibabacloud.com/ap-southeast-1?tab=doc#/doc/?type=model&url=2840914_2&modelId=qwen3.7-max&serviceSite=international
@data_analysis_ml
Alibaba показала Qwen3.7-Max - новый флагман семейства, который явно целят не в «ответь на вопрос», а в полноценную агентную работу.
Главный акцент - кодинг и long-horizon задачи. Модель обещают как основу для агентов, которые умеют не только писать куски кода, но и вести задачу end-to-end: собирать фронтенд-прототипы, делать многофайловые рефакторы, дебажить реальные проблемы и работать через инструменты.
Самая громкая заявка - 35 часов автономной работы над задачей по оптимизации kernel. Больше 1000 tool calls и без постоянного ручного контроля. Если это стабильно повторяется не только в демо, это уже другой класс агентных сценариев.
Что ещё заявляют:
- coding agent для реальной разработки, а не игрушечных сниппетов
- офисный ассистент через MCP-интеграции
- multi-agent orchestration для сложных рабочих процессов
- совместимость с разными агентными оболочками
- работа через Claude Code, OpenClaw, Qwen Code или свой стек
- доступ через Alibaba Model Studio и Qwen Studio
📖 Blog: https://qwen.ai/blog?id=qwen3.7
✅ Qwen Studio: https://chat.qwen.ai/?models=qwen3.7-max
⚡️ API：https://modelstudio.console.alibabacloud.com/ap-southeast-1?tab=doc#/doc/?type=model&url=2840914_2&modelId=qwen3.7-max&serviceSite=international
@data_analysis_ml
❤20🔥9👍7
По данным The Information, в первом квартале OpenAI получила около $5,7 млрд выручки. Anthropic за тот же период - примерно $4,7 млрд.
На бумаге OpenAI впереди.
Но у Anthropic годовая выручка в пересчёте с последнего месяца уже якобы достигла $45 млрд. У OpenAI - около $25 млрд. То есть в квартальном отчёте OpenAI ещё выглядит лучше, но по текущей скорости рост Anthropic уже вырвалась вперёд.
Главный драйвер роста OpenAI - Codex, продажи бизнесу и тестирование рекламы в ChatGPT. Но у Anthropic, судя по цифрам, месячная выручка после первого квартала выросла больше чем в два раза.
- Anthropic, по оценкам, выходит к первой операционной прибыли примерно на $600 млн
- OpenAI всё ещё теряет около $1,22 на каждый заработанный доллар
- рост ChatGPT не дотянул до цели в 1 млрд пользователей
- OpenAI при этом продолжает поднимать гигантские раунды финансирования
Получается странный разворот. Компания, которая громче всех ассоциируется с ИИ-бумом, сжигает деньги быстрее, чем превращает аудиторию в устойчивую экономику.
А Anthropic, которую долго воспринимали как догоняющего конкурента, может оказаться бизнесом с более здоровой моделью.
На бумаге OpenAI впереди.
Но у Anthropic годовая выручка в пересчёте с последнего месяца уже якобы достигла $45 млрд. У OpenAI - около $25 млрд. То есть в квартальном отчёте OpenAI ещё выглядит лучше, но по текущей скорости рост Anthropic уже вырвалась вперёд.
Главный драйвер роста OpenAI - Codex, продажи бизнесу и тестирование рекламы в ChatGPT. Но у Anthropic, судя по цифрам, месячная выручка после первого квартала выросла больше чем в два раза.
- Anthropic, по оценкам, выходит к первой операционной прибыли примерно на $600 млн
- OpenAI всё ещё теряет около $1,22 на каждый заработанный доллар
- рост ChatGPT не дотянул до цели в 1 млрд пользователей
- OpenAI при этом продолжает поднимать гигантские раунды финансирования
Получается странный разворот. Компания, которая громче всех ассоциируется с ИИ-бумом, сжигает деньги быстрее, чем превращает аудиторию в устойчивую экономику.
А Anthropic, которую долго воспринимали как догоняющего конкурента, может оказаться бизнесом с более здоровой моделью.
🔥8👍6❤5
Японцы показали компонент для чипов, который может стать ответом на энергетический ад ИИ
Университет Токио разработал компонент, который обрабатывает данные до 1000 раз быстрее обычных методов и при этом не разгоняет тепловыделение.
Но главная цифра даже не скорость.
По заявке разработчиков, энергопотребление может упасть до 1/100 от текущего уровня. Если очень грубо перевести это на масштаб дата-центров, объект, который сегодня потребляет энергию как 80 000 домов, теоретически мог бы уложиться в уровень около 800 домов.
Прототип чипа ожидается только к 2030 году, а коммерческое применение - ещё позже.
Университет Токио разработал компонент, который обрабатывает данные до 1000 раз быстрее обычных методов и при этом не разгоняет тепловыделение.
Но главная цифра даже не скорость.
По заявке разработчиков, энергопотребление может упасть до 1/100 от текущего уровня. Если очень грубо перевести это на масштаб дата-центров, объект, который сегодня потребляет энергию как 80 000 домов, теоретически мог бы уложиться в уровень около 800 домов.
Прототип чипа ожидается только к 2030 году, а коммерческое применение - ещё позже.
🔥12👍11❤7
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
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
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
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
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
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