This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Notebook LM от Google теперь можно строить вот такие интерактивные майнд-мапы
Напоминаем, что Notebook LM – это очень крутой инструмент для изучения статей, любых других pdf-ок, сайтов или роликов YouTube. Он может взглянуть на источник и: ответить на вопросы, доступно объяснить содержание или даже сгененировать небольшой подкаст в стиле вопрос-ответ.
И вот теперь кроме всего этого там можно по одной кнопке генерировать целые Mindmap'ы. Получится дерево, по которому можно ходить, проваливаться глубже по веткам и тем самым быстро находить и понимать нужную информацию.
Ну красота же notebooklm.google
Напоминаем, что Notebook LM – это очень крутой инструмент для изучения статей, любых других pdf-ок, сайтов или роликов YouTube. Он может взглянуть на источник и: ответить на вопросы, доступно объяснить содержание или даже сгененировать небольшой подкаст в стиле вопрос-ответ.
И вот теперь кроме всего этого там можно по одной кнопке генерировать целые Mindmap'ы. Получится дерево, по которому можно ходить, проваливаться глубже по веткам и тем самым быстро находить и понимать нужную информацию.
Ну красота же notebooklm.google
❤142👍53🔥41
Лаборатория Metr выпустила интересное исследование: они обнаружили своеобразный закон Мура для ИИ-агентов
Ключевой вопрос сегодняшнего дня: когда агенты смогут автономно работать над длительными проектами? Наши системы уже пишут код лучше 95% людей, отвечают на вопросы уровня PhD и решают международные мат.олимпиады на золотые медали.
Но заменить ими хотя бы одного сотрудника (даже совсем зеленого стажера) все еще невозможно. Это замаскированный парадокс Моравека.
Так вот оказалось, что продолжительность задач, которые может выполнять ИИ, удваивается примерно каждые 7 месяцев.
Измеряли это так: засекали, сколько времени на выполнение задачи нужно человеку, затем прогоняли эту же задачу через агента, и смотрели, как он справится. Получается зависимость, которую можно наблюдать на графике 2. А если тренд заскейлить, то получается график 1.
Кстати, примерно такая же тенденция наблюдается на бенчмарках, например на SWE-bench. На самом деле, ускорение 3-4x в год – это довольно быстро. Получается, что примерно к 2027 мы доберемся до задач, которые у людей занимают целый рабочий день.
metr.org/blog/2025-03-19-measuring-ai-ability-to-complete-long-tasks/
Ключевой вопрос сегодняшнего дня: когда агенты смогут автономно работать над длительными проектами? Наши системы уже пишут код лучше 95% людей, отвечают на вопросы уровня PhD и решают международные мат.олимпиады на золотые медали.
Но заменить ими хотя бы одного сотрудника (даже совсем зеленого стажера) все еще невозможно. Это замаскированный парадокс Моравека.
Так вот оказалось, что продолжительность задач, которые может выполнять ИИ, удваивается примерно каждые 7 месяцев.
Измеряли это так: засекали, сколько времени на выполнение задачи нужно человеку, затем прогоняли эту же задачу через агента, и смотрели, как он справится. Получается зависимость, которую можно наблюдать на графике 2. А если тренд заскейлить, то получается график 1.
Кстати, примерно такая же тенденция наблюдается на бенчмарках, например на SWE-bench. На самом деле, ускорение 3-4x в год – это довольно быстро. Получается, что примерно к 2027 мы доберемся до задач, которые у людей занимают целый рабочий день.
metr.org/blog/2025-03-19-measuring-ai-ability-to-complete-long-tasks/
👍86🔥38❤15🤔8🌚6😁4😐3🫡3❤🔥1🕊1
o1-pro теперь доступна в API, но есть нюанс
Цена на нее (лучше присядьте) – 150$ / М input и 600$ / М output. Это, для сравнения:
– В 4 раза дороже GPT-4.5
– В 10 раз дороже o1
– В 136 раз дороже o3-mini
– В 274 раза дороже DeepSeek R1
Надеемся, тренд на снижение цен в этом году сохранится, иначе модели с такой стоимостью можно считать практически бесполезными для разработчиков😭
Цена на нее (лучше присядьте) – 150$ / М input и 600$ / М output. Это, для сравнения:
– В 4 раза дороже GPT-4.5
– В 10 раз дороже o1
– В 136 раз дороже o3-mini
– В 274 раза дороже DeepSeek R1
Надеемся, тренд на снижение цен в этом году сохранится, иначе модели с такой стоимостью можно считать практически бесполезными для разработчиков
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁128🔥18🕊11🗿8👍4🤯4❤🔥1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Гуманоид Atlas от Boston Dynamics на новом демо просто поразил всех плавностью и точностью движений
Такое чувство, что он вовсе и не железный. Деталей обучения стартап не раскрывает, но верхнеуровнево пайплайн трейна примерно такой:
1. Сбор данных человеческих движений. Они используют специальные костюмы с захватом движений, собирают данные, а затем перекладывают их на робота с учетом его анатомии. Получается примерное целевое поведение.
2. Дальше – RL в симуляторе. Для выучивания оптимальной политики для каждого движения требуется примерно 150 миллионов запусков. В реальности это заняло бы годы, но в симуляторе – вполне подъемно. Алгоритмами RL и симулятором, кстати, занимаются не сами BD, им помогает RAI Institute.
3. Затем файнтюн sim-to-real, то есть перенос выученных политик из симуляции на реального робота и дообучение, чтобы устранить небольшие расхождения реальной физики с симуляцией.
* Конечно, цель тут – это zero-shot transfer, когда робот после обучения в симуляторе может сразу выполнять задачу в реальном мире без корректировок. Но симуляторы пока не настолько совершенны, и исследователи пишут, что активно над этим работают.
Такое чувство, что он вовсе и не железный. Деталей обучения стартап не раскрывает, но верхнеуровнево пайплайн трейна примерно такой:
1. Сбор данных человеческих движений. Они используют специальные костюмы с захватом движений, собирают данные, а затем перекладывают их на робота с учетом его анатомии. Получается примерное целевое поведение.
2. Дальше – RL в симуляторе. Для выучивания оптимальной политики для каждого движения требуется примерно 150 миллионов запусков. В реальности это заняло бы годы, но в симуляторе – вполне подъемно. Алгоритмами RL и симулятором, кстати, занимаются не сами BD, им помогает RAI Institute.
3. Затем файнтюн sim-to-real, то есть перенос выученных политик из симуляции на реального робота и дообучение, чтобы устранить небольшие расхождения реальной физики с симуляцией.
* Конечно, цель тут – это zero-shot transfer, когда робот после обучения в симуляторе может сразу выполнять задачу в реальном мире без корректировок. Но симуляторы пока не настолько совершенны, и исследователи пишут, что активно над этим работают.
1🔥111❤50👍33🤯11❤🔥1⚡1👏1🤩1🏆1🫡1
Яндекс выкатил YandexART 2.5 Pro: вызов Midjourney и подписка на коммерческое использование генераций
Компания показала сразу две версии — YandexART 2.5 и YandexART 2.5 Pro. По результатам SbS-тестирования линейка превосходит Midjourney 6.1, а также выигрывает в сравнениях или находится в паритете с Ideogram, Dall-E 3 и Flux.
Что интересного под капотом:
🟦 Впервые применена техника «супирования» — особый вид файнтюна, объединяющий лучшие подходы в обучении. Это позволило радикально снизить количество дефектов на изображениях.
🟦 Автокодировщик VAE заменён с 4-канального на 16-канальный, то есть в 4 раза увеличен размер латентного пространства, в котором работает диффузионная модель. Это повышает её разрешающую способность для работы с большим числом мелких деталей.
🟦 Датасет расширен почти до 1 млрд пар изображений и описаний. Для улучшения точности задействовали визуально-лингвистическую модель (VLM), которая не только генерирует подробные описания, но и оценивает соответствие изображений промптам.
🟦 Генерация текста на латинице улучшена на 30% по сравнению с предыдущей версией.
🟦 В результате модели стали лучше следовать инструкциям в промптах и более уверенно создавать картинки с указанным количеством предметов нужных форм, цветов, размеров и других характеристик.
YandexART 2.5 уже доступна всем пользователям Шедеврума, а прошка — в новой подписке за 100 рублей в месяц (всего 1 евро, что?). Подписка включает приоритетную очередь генерации, 4K без водяных знаков и полные коммерческие права на использование. Больше технических подробностей выложили на Хабре.
Тестим?
Компания показала сразу две версии — YandexART 2.5 и YandexART 2.5 Pro. По результатам SbS-тестирования линейка превосходит Midjourney 6.1, а также выигрывает в сравнениях или находится в паритете с Ideogram, Dall-E 3 и Flux.
Что интересного под капотом:
YandexART 2.5 уже доступна всем пользователям Шедеврума, а прошка — в новой подписке за 100 рублей в месяц (всего 1 евро, что?). Подписка включает приоритетную очередь генерации, 4K без водяных знаков и полные коммерческие права на использование. Больше технических подробностей выложили на Хабре.
Тестим?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤77🔥35🤪25👍16😁5🙈5🗿3🍌2😐2🫡1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
А вы уже видели новую рекламу Perplexity в стиле Игры в кальмара? Они даже актера Ли Чжон Чжэ с главной роли позвали. Но особенно порадовал «Poogle» 😐
Маркетинг ИИ, который мы заслужили
Маркетинг ИИ, который мы заслужили
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁185🔥59👍19🤪7❤6🦄4🎅1
OpenAI выкатили в API три новые аудио-модели
🔷 Первые две – speech2text. Они лучше Whisper, и вообще заявляют SOTA. Говорят, что к тому же будут хорошо работать с акцентами, шумом и быстрой речью.
Отличие между двумя этими моделями – в размерах (ну и цене): первая gpt-4o-transcribe, вторая – gpt-4o-mini-transcribe. Разницу в метриках и приросты оцените сами 👆
🔷 Третья моделька – gpt-4o-mini-tts – позанятнее. Это, наоборот, text2speech, то есть модель, проговаривающая текст. Но не просто проговаривающая, а с той интонацией и тем голосом, которые зададите вы. Поиграться уже можно здесь www.openai.fm/
🔷 Ну и новая либа для агентов Agents SDK теперь тоже поддерживает аудио, так что с этого дня там можно создавать всякие говорящие штуки.
openai.com/index/introducing-our-next-generation-audio-models/
Отличие между двумя этими моделями – в размерах (ну и цене): первая gpt-4o-transcribe, вторая – gpt-4o-mini-transcribe. Разницу в метриках и приросты оцените сами 👆
openai.com/index/introducing-our-next-generation-audio-models/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍60🔥27❤16
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
«Мы не добъемся человеческого уровня интеллекта, просто масштабируя LLM. Этого не будет никогда, без вариантов»
Категоричный Лекун снова в здании: на своем новом интервью он в очередной раз заявил, что LLM сегодня – это просто попугаи с огромной памятью, которые не приведут нас к AGI.
😭
Категоричный Лекун снова в здании: на своем новом интервью он в очередной раз заявил, что LLM сегодня – это просто попугаи с огромной памятью, которые не приведут нас к AGI.
«Может показаться, что ты разговариваешь с PhD. Но это не так. Это просто машина со способностями повторять, она не сможет изобрести решение для новой проблемы»
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
7👍231💯82🤔36🔥14🤪13❤10😁8🤯3💋3🗿3🙈2
Google отдали исходный код сетки AlexNet в музей
AlexNet был изобретен в 2012 Ильей Суцкевером, Джеффри Хинтоном и Алексом Крижевским. Модельку обучили всего на двух видеокартах прямо в спальне у Алекса (отсюда и название).
Оригинальная работа называется "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks", и она действительно стала исторической и на тот перевернула компьютерное зрение. Сегодня это одна из самых цитируемых статей в мире.
И вот спустя 13 лет Google опенсорсят исходный код. И не просто опенсорсят, а отдают его в музей Computer History Museum (CHM). Над этим релизом музей совместно с Google работали пять лет, собирая по кусочкам именно те скрипты, написанные первооткрывателями. Теперь все лежит в репозитории тут, и можно прикоснуться к истории.
Экспонат который мы заслужили
AlexNet был изобретен в 2012 Ильей Суцкевером, Джеффри Хинтоном и Алексом Крижевским. Модельку обучили всего на двух видеокартах прямо в спальне у Алекса (отсюда и название).
Оригинальная работа называется "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks", и она действительно стала исторической и на тот перевернула компьютерное зрение. Сегодня это одна из самых цитируемых статей в мире.
И вот спустя 13 лет Google опенсорсят исходный код. И не просто опенсорсят, а отдают его в музей Computer History Museum (CHM). Над этим релизом музей совместно с Google работали пять лет, собирая по кусочкам именно те скрипты, написанные первооткрывателями. Теперь все лежит в репозитории тут, и можно прикоснуться к истории.
Экспонат который мы заслужили
❤🔥160🔥47❤29👍19🤔6😐6👨💻2😁1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Робот подарил CEO Nvidia новую кожанку
Такое вот видео запостил в Твиттере робо-стартап 1X. Тут их робот NEO дарит Дженсену Хуангу новую куртку. И вы только посмотрите, какие details, какой fabric💅
Ладно, если серьезно, подарки конечно неспроста: Nvidia и 1X объявили о сотрудничестве. И оказывается, ту новую модель GROOT N1, на которой работал милейший робот с конференции Nvidia (пост-разбор) они тоже создавали вместе. 1Х собирали почти все данные, на которых обучался GROOT, а также тестировали систему.
Хотя, помимо этого, известно, что 1Х также создают и собственную модельку для своих гуманоидов. А еще как раз сегодня стартап объявил, что готов тестировать своих роботов в реальных условиях, и в 2025 планирует продать несколько сотен экземпляров первым пользователям.
Такое вот видео запостил в Твиттере робо-стартап 1X. Тут их робот NEO дарит Дженсену Хуангу новую куртку. И вы только посмотрите, какие details, какой fabric
Ладно, если серьезно, подарки конечно неспроста: Nvidia и 1X объявили о сотрудничестве. И оказывается, ту новую модель GROOT N1, на которой работал милейший робот с конференции Nvidia (пост-разбор) они тоже создавали вместе. 1Х собирали почти все данные, на которых обучался GROOT, а также тестировали систему.
Хотя, помимо этого, известно, что 1Х также создают и собственную модельку для своих гуманоидов. А еще как раз сегодня стартап объявил, что готов тестировать своих роботов в реальных условиях, и в 2025 планирует продать несколько сотен экземпляров первым пользователям.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤56😁38👍19🔥9🤗3🤔1
Интересная (и неочевидная) мысль от Андрея Карпаты: кнопка "Новый диалог" в чат-ботах – не что иное, как костыль
В перспективе мы не должны каждый раз переходить в новый чат. Вместо этого, по идее, должен быть один бесконечный диалог. Как с человеком.
Сейчас это не реализовано нигде, по простой причине: у такой системы должно быть бесконечное контекстное окно или, иными словами, хорошо развитая долгосрочная и краткосрочная память. А мы пока так не умеем (хотя Альтман когда-то обещал бесконечный контекст). И вообще тут много нюансов:
➖ Скорость и цена инференса
➖ Способности (будет ли механизм внимания насколько же эффективным на действительно огромных последовательностях?)
➖ Много шумных данных (тоже к вопросу перформанса)
➖ Несоответствие данных на трейне и тесте. Очень сложно обучать instruct модели на многомиллионных последовательностях токенов.
➖ А размечать такие данные вообще почти невозможно
... и все же тема занятная. Интересно, когда индустрия доберется до какого-нибудь приемлемого решения.
think about it
В перспективе мы не должны каждый раз переходить в новый чат. Вместо этого, по идее, должен быть один бесконечный диалог. Как с человеком.
Сейчас это не реализовано нигде, по простой причине: у такой системы должно быть бесконечное контекстное окно или, иными словами, хорошо развитая долгосрочная и краткосрочная память. А мы пока так не умеем (хотя Альтман когда-то обещал бесконечный контекст). И вообще тут много нюансов:
... и все же тема занятная. Интересно, когда индустрия доберется до какого-нибудь приемлемого решения.
think about it
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤116👍52🤔21🔥6😁2❤🔥1🤯1💯1