Феномен GLM-5.2
Кажется, Z.ai – это новый DeepSeek. По крайней мере, их свежая модель GLM-5.2 навела не меньше шума, чем R1 в свое время.
Это реально опенсорс нового уровня: на арене модель обошла Opus 4.8 на кодинге, а на Design Arena (приготовьтесь) забрала первое место у Claude Fable 5.
Плюсом контекст до 1М токенов и отличные показатели при работе с длинными многошаговыми задачами.
Три варианта, как попробовать модель:
1. Если вдруг вы – обладатель 8хH100, то можете запустить локально, веса лежат вот тут под лицензией MIT.
2. В чате chat.z.ai, но только по подписке GLM Coding Plan.
3. Самый простой и дешевый вариант: в API. В нашем сервисе DS Lab API цена на GPM-5.2 прямо сейчас снижена в два раза, до 25 июня она ниже, чем у официального провайдера. Пользуйтесь: dslab.tech/ai/models/llm/glm-5.2
Кажется, Z.ai – это новый DeepSeek. По крайней мере, их свежая модель GLM-5.2 навела не меньше шума, чем R1 в свое время.
Это реально опенсорс нового уровня: на арене модель обошла Opus 4.8 на кодинге, а на Design Arena (приготовьтесь) забрала первое место у Claude Fable 5.
Плюсом контекст до 1М токенов и отличные показатели при работе с длинными многошаговыми задачами.
Три варианта, как попробовать модель:
1. Если вдруг вы – обладатель 8хH100, то можете запустить локально, веса лежат вот тут под лицензией MIT.
2. В чате chat.z.ai, но только по подписке GLM Coding Plan.
3. Самый простой и дешевый вариант: в API. В нашем сервисе DS Lab API цена на GPM-5.2 прямо сейчас снижена в два раза, до 25 июня она ниже, чем у официального провайдера. Пользуйтесь: dslab.tech/ai/models/llm/glm-5.2
❤155🔥68🤯36👍18🗿13😁10😎7🤔6🎄4⚡2😍1
Sakana AI выпустили в общий доступ систему оркестрации агентов Fugu. В некоторых конфигурациях она превосходит Fable 5.
Sakana Fugu была анонсирована еще в апреле, мы подробно о ней писали вот тут: t.me/data_secrets/9104. Два месяца система провела в бете, и вот, наконец, ей можно свободно пользоваться.
https://sakana.ai/fugu/
Сама по себе Fugu является небольшой языковой моделью, которая обучена вызывать другие LLM. То есть вместо того чтобы вручную прописывать механизмы, роли и рабочие процессы моделей (как это обычно делают), Sakana обучили модельку, которая хорошо умеет решать, кого вызвать, в какой роли и с какими подзадачами – и делает это адаптивно под конкретный запрос. Если интересно закопаться в механику, то почитайте вот эти две статьи: Trinity и Conductor.
По поводу оплаты. Если вы используете обычный Fugu, то платите только за одну используемую топовую модель, . Fugu Ultra – тот самый, который обгоняет Fable и Mythos – стоит $5/$30 за миллион input/output. Плюс есть подписки.
В общем-то, довольно демократично. Ну и бенчмарки красивые. Надо пробовать.
Sakana Fugu была анонсирована еще в апреле, мы подробно о ней писали вот тут: t.me/data_secrets/9104. Два месяца система провела в бете, и вот, наконец, ей можно свободно пользоваться.
https://sakana.ai/fugu/
Сама по себе Fugu является небольшой языковой моделью, которая обучена вызывать другие LLM. То есть вместо того чтобы вручную прописывать механизмы, роли и рабочие процессы моделей (как это обычно делают), Sakana обучили модельку, которая хорошо умеет решать, кого вызвать, в какой роли и с какими подзадачами – и делает это адаптивно под конкретный запрос. Если интересно закопаться в механику, то почитайте вот эти две статьи: Trinity и Conductor.
По поводу оплаты. Если вы используете обычный Fugu, то платите только за одну используемую топовую модель, . Fugu Ultra – тот самый, который обгоняет Fable и Mythos – стоит $5/$30 за миллион input/output. Плюс есть подписки.
В общем-то, довольно демократично. Ну и бенчмарки красивые. Надо пробовать.
❤81👍36🔥16😁8🗿4🍾3⚡2
Data Secrets
Sakana AI выпустили в общий доступ систему оркестрации агентов Fugu. В некоторых конфигурациях она превосходит Fable 5. Sakana Fugu была анонсирована еще в апреле, мы подробно о ней писали вот тут: t.me/data_secrets/9104. Два месяца система провела в бете…
Пробуйте: dslab.tech/ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤53👍31🤯11🔥9🤨7🗿5🤩2🕊1🎄1
Интересно. Google DeepMind заключили партнерство с киностудией A24
Это та студия, которая выпустила «Марти Великолепный», «Все везде и сразу» и «Закулисье реальности».
Google вкладывают в них 75 миллионов долларов и объявили, что будут вместе заниматься разработкой ИИ-технологий для всех этапов производства кино.
Ждем Gemini Omni Pro…
Это та студия, которая выпустила «Марти Великолепный», «Все везде и сразу» и «Закулисье реальности».
Google вкладывают в них 75 миллионов долларов и объявили, что будут вместе заниматься разработкой ИИ-технологий для всех этапов производства кино.
Ждем Gemini Omni Pro…
2❤127👍34🔥23🗿8🤯6☃3🍾2🆒1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Два твита == минус 250 миллиардов долларов
После того, как о своем уходе из DeepMind в OpenAI и Anthropic объявили два ключевых сотрудника (Ноам Шазир и Джон Джампер) акции компании упали аж на 6%. Это один из худших дней акций Alphabet за последний год.
F😐
После того, как о своем уходе из DeepMind в OpenAI и Anthropic объявили два ключевых сотрудника (Ноам Шазир и Джон Джампер) акции компании упали аж на 6%. Это один из худших дней акций Alphabet за последний год.
F
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁164
Обновленная GPT‑5.5‑Cyber обошла Mythos на поиске уязвимостей в коде
openai.com/index/daybreak-securing-the-world/
OpenAI объявили, что выводят модель из превью, и теперь партнерам и отдельным кибербезопасникам будет доступна полная версия GPT-5.5-Cyber.
На CyberGym – основном крупном бенче по работе с уязвимостями – модель набрала 85.6%. Mythos на нем же набирает 83.8%.
Самое интересное, что в списке партнеров, которым предоставляется модель, фигурируют не только американские компании. Наверное, правительство США должно это ограничить, как и в случае с Anthropic. Правда? Правда же?…
openai.com/index/daybreak-securing-the-world/
OpenAI объявили, что выводят модель из превью, и теперь партнерам и отдельным кибербезопасникам будет доступна полная версия GPT-5.5-Cyber.
На CyberGym – основном крупном бенче по работе с уязвимостями – модель набрала 85.6%. Mythos на нем же набирает 83.8%.
Самое интересное, что в списке партнеров, которым предоставляется модель, фигурируют не только американские компании. Наверное, правительство США должно это ограничить, как и в случае с Anthropic. Правда? Правда же?…
😁334🤯35🔥21👍12❤6☃4👌4
Почему AI не ускорил разработку в 10 раз
Последние два года все обсуждают, как агенты пишут код. Но в реальных больших продуктах выясняется неожиданная вещь: даже после массового внедрения AI ускорение часто составляет не иксы, а только десятки процентов. Встает вопрос: почему?
Вот тут нашли совсем свежий интересный доклад на эту тему. Выступает Артур Василов, руководитель мобильной разработки Яндекс Браузера. Он рассказал, что они разными способами измеряли эффекты от ИИ, и увидели похожую картину: да, разработчики действительно работают быстрее, но нет, революции пока не произошло.
Причина в том, что кодинг – лишь одна часть большого конвейера. Помимо него есть менеджеры, дизайн, тестирование, кодревью, релизы и множество других этапов. Если ускорить только написание кода, узкое место просто смещается дальше по цепочке.
Поэтому глобально новый тренд в бигтехах, в том числе в Яндексе, не столько на ИИ-агентов как ассистентов, сколько на автоматизацию целых процессов. Команда выделяет повторяющиеся инженерные задачи, которые раньше никто не автоматизировал из-за высокой стоимости разработки, и автоматизирует их с помощью ИИ.
Например, в Яндексе куча людей работают над конфликтами и ошибками при выходе новых версий Chromium. Раньше почти вся эта работа выполнялась вручную. Теперь для таких сценариев строятся специализированные AI-пайплайны, которые помогают разбирать и исправлять подобные проблемы автоматически.
Именно в автоматизации вот таких больших кусков инженерной рутины и лежит основной резерв для ускорения разработки, и это уже действительно будет ускорение в разы.
Последние два года все обсуждают, как агенты пишут код. Но в реальных больших продуктах выясняется неожиданная вещь: даже после массового внедрения AI ускорение часто составляет не иксы, а только десятки процентов. Встает вопрос: почему?
Вот тут нашли совсем свежий интересный доклад на эту тему. Выступает Артур Василов, руководитель мобильной разработки Яндекс Браузера. Он рассказал, что они разными способами измеряли эффекты от ИИ, и увидели похожую картину: да, разработчики действительно работают быстрее, но нет, революции пока не произошло.
Причина в том, что кодинг – лишь одна часть большого конвейера. Помимо него есть менеджеры, дизайн, тестирование, кодревью, релизы и множество других этапов. Если ускорить только написание кода, узкое место просто смещается дальше по цепочке.
Поэтому глобально новый тренд в бигтехах, в том числе в Яндексе, не столько на ИИ-агентов как ассистентов, сколько на автоматизацию целых процессов. Команда выделяет повторяющиеся инженерные задачи, которые раньше никто не автоматизировал из-за высокой стоимости разработки, и автоматизирует их с помощью ИИ.
Например, в Яндексе куча людей работают над конфликтами и ошибками при выходе новых версий Chromium. Раньше почти вся эта работа выполнялась вручную. Теперь для таких сценариев строятся специализированные AI-пайплайны, которые помогают разбирать и исправлять подобные проблемы автоматически.
Именно в автоматизации вот таких больших кусков инженерной рутины и лежит основной резерв для ускорения разработки, и это уже действительно будет ускорение в разы.
🤔101❤38👍34🗿28💯7🤨5🔥3🤯3☃1🕊1🆒1
Ходят слухи, что Anthropic собираются выпускать новую модель
Пару дней назад какие-то инсайдеры говорили, что у них якобы уже готов Mythos 5.1 и соответствующая версия Fable, но по понятным причинам эти модели пока будут жить только внутри стартапа.
Теперь пишут, что на этой неделе антропики собираются выпускать Sonnet 5: модель уже заметили в логах у некоторых провайдеров. Ожидаем 1М контекста, хорошие показатели в кодинге и выгодное соотношение цена/качество.
Решили долго не горевать, дистиллировать Fable в "Sonnet 5" и выпустить заново👨🦯
Пару дней назад какие-то инсайдеры говорили, что у них якобы уже готов Mythos 5.1 и соответствующая версия Fable, но по понятным причинам эти модели пока будут жить только внутри стартапа.
Теперь пишут, что на этой неделе антропики собираются выпускать Sonnet 5: модель уже заметили в логах у некоторых провайдеров. Ожидаем 1М контекста, хорошие показатели в кодинге и выгодное соотношение цена/качество.
Решили долго не горевать, дистиллировать Fable в "Sonnet 5" и выпустить заново
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁281❤58👍27
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Anthropic выпустили Claude Tag, и Андрей Карпаты назвал это третьим мощным редизайном UX в истории LLM
Теперь Claude можно добавить как члена команды в канал Slack, вызывать его через @ и делегировать ему задачи.
Он тут же пойдет выполнять таску и вернется с результатами в тот же чат, где можно продолжить диалог и смерджить готовый код, не отрываясь от основной переписки с коллегами. Причем разговор с Claude может перехватить любой человек из канала. Пример⬆️
Обновление создано для более проактивного и бесшовного стиля работы агента. По словам Anthropic, теперь 65% кода внутри стартапа создается именно благодаря внутренней версии Claude Tag.
www.anthropic.com/news/introducing-claude-tag
А Андрей Карпаты написал про Claude Tag следующее:
Теперь Claude можно добавить как члена команды в канал Slack, вызывать его через @ и делегировать ему задачи.
Он тут же пойдет выполнять таску и вернется с результатами в тот же чат, где можно продолжить диалог и смерджить готовый код, не отрываясь от основной переписки с коллегами. Причем разговор с Claude может перехватить любой человек из канала. Пример
Обновление создано для более проактивного и бесшовного стиля работы агента. По словам Anthropic, теперь 65% кода внутри стартапа создается именно благодаря внутренней версии Claude Tag.
www.anthropic.com/news/introducing-claude-tag
А Андрей Карпаты написал про Claude Tag следующее:
Это новая парадигма для взаимодействия с Claude. Имхо, это 3-й крупный редизайн LLM UIUX. Первый заключался в том, что LLM - это веб-сайт, на который вы заходите; второй – в том, что это приложение, которое вы загружаете на свой компьютер. Третий же про то, что это автономная, стойкая, асинхронная сущность с общеорганизационными инструментами и контекстом, работающая вместе с командами людей. Понимание этого займет некоторое время, но это работает, и это потрясающе.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥161❤57🔥25🤯22😁15👍11🤔11
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
GLM-5.2 теперь можно запустить локально
Unsloth сделали отличные GGUF 2-bit и 4-bit. Модель 2-bit сохраняет ~82% точности модели и при этом уменьшает потребление памяти на 84%. Запускается на 256GB Mac.
Можно взять даже 1-bit, и все равно будет норм. На простом примере по сравнению с Claude 4.8 Opus и GPT-5.5 модель ведет себя удивительно хорошо⬆️
huggingface.co/unsloth/GLM-5.2-GGUF
Инструкция по запуску
Unsloth сделали отличные GGUF 2-bit и 4-bit. Модель 2-bit сохраняет ~82% точности модели и при этом уменьшает потребление памяти на 84%. Запускается на 256GB Mac.
Можно взять даже 1-bit, и все равно будет норм. На простом примере по сравнению с Claude 4.8 Opus и GPT-5.5 модель ведет себя удивительно хорошо
huggingface.co/unsloth/GLM-5.2-GGUF
Инструкция по запуску
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🕊100❤59👍36🔥23🤨10😁8🤔4🍾3☃1💯1🫡1
Архитектура разработана с нуля вместе с Broadcom, а назвали чип Jalapeño. Предназначен халапеньо специально для инференса LLM и соответсвующих систем а-ля Codex.
Сейчас чип проходит стадию тестирования, но ранние внутренние замеры уже показали, что он перформит лучше текущей SOTA на целый ватт.
openai.com/index/openai-broadcom-jalapeno-inference-chip/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2❤97🤯29👍22😁10🍾4🔥3👏3😎1
Авито открыли набор на две магистратуры по ML, разработанные совместно с МФТИ и ВШЭ
Самые интересные образовательные программы получаются, когда бигтех приходит в университет не только с финансированием, а еще и с собственными задачами, данными и экспертами. И это как раз случай Авито.
Прямо сейчас открылась отличная возможность поступить в их магистратуры на ML-программы «Прикладное машинное обучение и анализ данных» с МФТИ и «Машинное обучение в цифровом продукте» с ФКН ВШЭ. В основе программ – реальные кейсы компании, а часть занятий будут вести действующие специалисты Авито. Всего в подготовке материалов участвовали более 300 сотрудников.
Стек довольно широкий: это и классический ML, и компьютерное зрение, и рекомендательные системы, и аналитика, и генеративный ИИ. При этом речь идет не про абстрактное изучение алгоритмов, а про применение всего, что вы проходите, в продуктовой среде.
Отдельный плюс: поступать можно из любого региона России. Ждут всех, кто готов всерьез погружаться в ML и перенимать знания из первых рук, от практикующих специалистов.
Подробнее о программах:
– «Машинное обучение (ML) в цифровом продукте» в ФКН НИУ ВШЭ
– «Прикладное машинное обучение и анализ данных» в МФТИ
Самые интересные образовательные программы получаются, когда бигтех приходит в университет не только с финансированием, а еще и с собственными задачами, данными и экспертами. И это как раз случай Авито.
Прямо сейчас открылась отличная возможность поступить в их магистратуры на ML-программы «Прикладное машинное обучение и анализ данных» с МФТИ и «Машинное обучение в цифровом продукте» с ФКН ВШЭ. В основе программ – реальные кейсы компании, а часть занятий будут вести действующие специалисты Авито. Всего в подготовке материалов участвовали более 300 сотрудников.
Стек довольно широкий: это и классический ML, и компьютерное зрение, и рекомендательные системы, и аналитика, и генеративный ИИ. При этом речь идет не про абстрактное изучение алгоритмов, а про применение всего, что вы проходите, в продуктовой среде.
Отдельный плюс: поступать можно из любого региона России. Ждут всех, кто готов всерьез погружаться в ML и перенимать знания из первых рук, от практикующих специалистов.
Подробнее о программах:
– «Машинное обучение (ML) в цифровом продукте» в ФКН НИУ ВШЭ
– «Прикладное машинное обучение и анализ данных» в МФТИ
😁32🗿15❤10👍7🤯4🤨2⚡1🔥1🎉1🆒1
Когда языковые модели читают текст, они не просто обрабатывают токен за токеном. В каком-то смысле они испытывают от чтения эмоции.
www.goodfire.ai/research/stories-in-space#
Рисерчеры из GoodFire продолжают исследовать так называемую геометрию LLM. Некоторое время назад они показали, что мысли моделей организованы в виде определенных форм. Например, числа – это окружности, и складывая одно число с другим, LLM на самом деле суммируют множество бубликов: t.me/data_secrets/9223.
Теперь они обнаружили новые любопытные детали. Оказывается, внутри моделей существует целый ландшафт эмоциональных состояний.
Ученые взяли LLama, давали ей читать рассказы и наблюдали за состоянием активаций. Так вот по мере чтения модель как бы перемещается по некоторому многомерному пространству состояний, "испытвая" те или иные эмоции в зависимости от того, что происходит в тексте в данный момент.
Причем если визуализировать соответствующие разным эмоциям состояния модели, то получается структура, очень похожая на классическую психологическую модель эмоций человека. Например, радость находится рядом с интересом, страх и гнев имеют схожую высокую интенсивность и тд.
Еще по этой карте можно предсказывать дальнейшие ответы модели. И если искусственно подталкивать активации в направлении определенной эмоции, настроение и суть генераций меняется.
Красиво
www.goodfire.ai/research/stories-in-space#
Рисерчеры из GoodFire продолжают исследовать так называемую геометрию LLM. Некоторое время назад они показали, что мысли моделей организованы в виде определенных форм. Например, числа – это окружности, и складывая одно число с другим, LLM на самом деле суммируют множество бубликов: t.me/data_secrets/9223.
Теперь они обнаружили новые любопытные детали. Оказывается, внутри моделей существует целый ландшафт эмоциональных состояний.
Ученые взяли LLama, давали ей читать рассказы и наблюдали за состоянием активаций. Так вот по мере чтения модель как бы перемещается по некоторому многомерному пространству состояний, "испытвая" те или иные эмоции в зависимости от того, что происходит в тексте в данный момент.
Причем если визуализировать соответствующие разным эмоциям состояния модели, то получается структура, очень похожая на классическую психологическую модель эмоций человека. Например, радость находится рядом с интересом, страх и гнев имеют схожую высокую интенсивность и тд.
Еще по этой карте можно предсказывать дальнейшие ответы модели. И если искусственно подталкивать активации в направлении определенной эмоции, настроение и суть генераций меняется.
Красиво
1❤196❤🔥49🤯39
Anthropic снова обвинили китайцев в незаконной дистилляции Claude
Никогда такого не было, и вот опять.
Стартап утверждает, что операторы, связанные с Alibaba Qwen, провели крупнейшую на данный момент «атаку» на Claude: они зафиксировали около 28.8 млн взаимодействий через почти 25 000 фейковых аккаунтов за полтора месяца.
Основной целью, по словам Anthropic, было извлечь способности моделей в сфере кодинга, ризонинга и tool use.
Сейчас Anthropic направили нескольким сенаторам официальное письмо, в котором попросили Конгресс отреагировать. Но пока ответа от правительства нет, как и комментариев от Alibaba.
Никогда такого не было, и вот опять.
Стартап утверждает, что операторы, связанные с Alibaba Qwen, провели крупнейшую на данный момент «атаку» на Claude: они зафиксировали около 28.8 млн взаимодействий через почти 25 000 фейковых аккаунтов за полтора месяца.
Основной целью, по словам Anthropic, было извлечь способности моделей в сфере кодинга, ризонинга и tool use.
Сейчас Anthropic направили нескольким сенаторам официальное письмо, в котором попросили Конгресс отреагировать. Но пока ответа от правительства нет, как и комментариев от Alibaba.
1👏111😎63😁55🔥14🗿14