AlphaXiv становится все прикольнее и прикольнее: теперь в него завезли анализ кодовой базы статьи

Представьте: вы читаете какую-то статью, у вас появляется вопрос и вы задаете его встроенному ассистенту. А тот, отвечая на него, анализирует не только текст статьи, но и репозиторий к ней (если такой имеется). Таким образом, ответы получаются более технически точными и без додумок, если в тексте что-то описано нечетко.

Также можно попросить бота объяснить кусочки кода или даже адаптировать его под ваш проект.

Итого, в AlphaXiv теперь есть: бесплатный встроенный ассистент для разбора статей, имеющий доступ к любым другим исследованиям, анализ кода и генератор конспектов 🍯

Ура, наконец-то не походка Байдена: FigureAI рассказали, как они научили своего робота ходить по-человечески

Естественная ходьба для роботов – это не так просто, как кажется, потому что так намного сложнее контролировать равновесие и перенос веса по сравнению с ходьбой с согнутыми коленями на полной стопе (а именно так сейчас предвигаются почти все гуманоиды).

Но Figure запарились и теперь походка их роботов Helix действительно похожа на человеческую. И снова в основе всего обучения – RL и симуляция, но при этом переход Sim-to-Real в стартапе умудрились сделать в zero-shot, вообще без доп. тюнинга. То есть:

1. Собрали кучу данных (годы в реальной жизни)
2. Смоделировали все в высокоточной физической симуляции буквально за несколько часов
3. Обученные политики напрямую перебросили в реальные экшены робота

Кажется, Figure первые, кому удался такой трюк, и получилось это с помощью двух вещей:

(1) в симулятор добавляли вариативность среды, чтобы модель получилась устойчивой и умела обобщать навыки на разную физику;

(2) во время инференса очень часто и точно трекаются крутящие моменты двигателей. Идея в том, что чем чаще робот получает такой фидбэк, тем быстрее он может заметить и отреагировать на любые отклонения от планового движения.

Здорово, в общем. Напоминаем, что в 2025 Figure планируют запустить целый завод по производству роботов и начать тестировать их в настоящих домах.

OpenAI начали встраивать MCP от Anthropic в свои продукты

Природа настолько очистилась Model Context Protocol от антропиков стал настолько популярным и так быстро оказался золотым стандартом, что даже OpenAI не устояли и объявили о том, что будут его использовать.

Сейчас они уже встроили MCP в библиотеку Agents SDK (пост о ней). То есть теперь при разработке агентов к ним можно прикручивать серверы MCP и тем самым расширять их скиллы.

Также обещают завести протокол в API и дескотопное приложение (вот это будет особенно круто).

Что такое MCP? Это открытый протокол, который стандартизирует то, как приложения/сайты/базы данных предоставляют контекст LLM. Раньше, чтобы ваша моделька "увидела" и могла постоянно использовать данные из внешнего источника (ну, например, гугл календаря), приходилось каждый раз плясать с бубном и реализовывать все с нуля.

А теперь есть MCP, и он работает как часы со всеми возможными локальными и удаленными источниками данных. Подробнее – в этом и этом постах.

Протокол крут и все его полюбили, потому что он (а) понятный и супер удобный и (б) достаточно безопасный. Смотрите сами: таких MCP уже наплодили миллион для абсолютно всего, вот здесь есть готовые на любой вкус.

Пошел слух, что Anthropic релизит Sonnet 3.7 с контекстом 500к токенов (сейчас 200к)

Если правда, то будет имба для кодинга

Про влияние бума ИИ на рекомендательные системы рассказал Николай Савушкин, руководитель направления рекомендательных систем в Яндексе.

Рекомендательные системы развиваются значительно медленнее, чем нашумевшие LMM. Комьюнити для разработки нужен доступ к реальным пользователям и данным об их поведении в сервисах, чего у исследователей часто нет. Но технологическая основа рекомендаций продолжает развиваться, хоть и не так активно из-за специфики направления.

Подробнее об этом и о том, что ждёт рекомендательные системы в будущем, здесь

Рынок text2image ожил буквально за пару дней: Midjourney планируют запускать седьмую версию своей модели на следующей неделе

Об этом сообщают инсайдеры, побывавшие на Weekly Office Hours стартапа.

Забавный факт: между выходами Midjourney v1 и v6 прошло всего 22 месяца. Между v6 и v7 прошло 16. Довольно сильная смена темпа, так что ждем что-то крутое.

P.S. Обещаем, это последняя на сегодня новость про генераторы картинок

Вы не поверите, но GPT-4o теперь лучшая модель для кодинга

OpenAI только что обновили чекпоинт модели, и результаты на арене по сравнению с прошлой версией скакнули вот так:

- Math 14 место -> 2 место
- Hard Prompts 7 место -> 1 место
- Coding 5 место -> 1 место
- В целом 5 место -> 2 место

Сами разработчики пишут, что теперь моделька лучше следует инструкциям и воспринимает сложные промпты, лучше креативит и использует меньше эмодзи (ура)

На всех платных новый чекпоинт уже раскатили. Фри юзерам будет доступно в течение нескольких недель.