Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Без официального анонса стала доступна новая ИИ-модель Polaris Alpha с контекстным окном до 256 тыс. токенов. Она описывается как универсальный инструмент для генерации кода и выполнении инструкций. Модель была запущена для сбора обратной связи от пользователей.
В технических сообществах предполагают, что Polaris Alpha может быть тестовой версией GPT-5.1 от OpenAI. Эту гипотезу подкрепляют отзывы первых пользователей, отмечающих крайне низкий уровень галлюцинаций и стиль ответов, характерный для GPT. Сама Polaris Alpha на прямой вопрос о своей связи с GPT-4 отвечает утвердительно.
По результатам бенчмарка EQ-Bench, производительность модели сопоставима с Claude-3.5-Sonnet. Доступ к Polaris Alpha открыт бесплатно через веб-интерфейс и API на OpenRouter.
openrouter.ai
Мустафа Сулейман, CEO Microsoft AI, анонсировал новую стратегию, основанную на концепции «гуманистического сверхинтеллекта» (HSI). Для работы над этим направлением создается специальное подразделение - MAI Superintelligence Team.
В отличие от идеи AGI, подход Microsoft предполагает создание узкоспециализированных и контролируемых систем для решения конкретных проблем человечества. Стратегия отказывается от гонки за ASI в пользу разработки практических технологий.
Цели HSI — добиться прорывов в медицине, поиск чистой энергии и создание персонализированных ИИ-ассистентов, избегая рисков создания автономных и неконтролируемых систем. По словам Сулеймана, это должно гарантировать, что самые топовые версии ИИ будут создаваться строго в интересах людей.
microsoft.ai
Google представила первый стабильный релиз опенсорсной утилиты Magika с полностью переписанным с нуля на Rust движком. Новая версия способна сканировать сотни файлов в секунду на одном ядре процессора, используя ONNX Runtime для инференса и Tokio для асинхронной обработки.
Количество поддерживаемых типов файлов было удвоено и теперь превышает 200. Добавилась поддержка актуальных форматов для Data Science и ML (Jupyter, PyTorch, ONNX), современных языков программирования (Swift, Kotlin, TypeScript, Zig) и DevOps-инструментов (Dockerfile, TOML, HCL). Разработчикам доступны обновленные модули для Python и TypeScript, а также новый нативный клиент командной строки.
opensource.googleblog.com
Крупнейший в мире контрактный производитель электроники в течение 6 месяцев начнет использовать человекоподобных роботов на своем заводе в Техасе. Роботы будут задействованы в сборке серверов для ИИ-систем. По словам CEO Янг Лю, это первый подобный опыт за более чем 50-летнюю историю Foxconn.
Этот шаг является частью стратегии по агрессивному расширению производства в Северной Америке. Компания, являясь ключевым поставщиком Nvidia, считает Северную Америку своим главным хабом по выпуску ИИ-серверов на ближайшие 3 года. Решение о роботизации принято для повышения эффективности производства, которое, по словам Лю, критически важно в сфере ИИ.
asia.nikkei.com
Сумит Чинтала, один из создателей и ключевых руководителей проекта PyTorch, объявил о своем уходе. Его последний рабочий день в компании - 17 ноября. Чинтала, проработавший у Цукерберга 11 лет, возглавлял PyTorch с момента его создания. За это время фреймворк стал индустриальным стандартом, заняв, по оценкам, более 90% рынка ИИ-разработки.
Свой уход он объяснил желанием после долгого отпуска заняться чем-то новым. По его словам, PyTorch достиг зрелости и стабильности, а сильная команда готова продолжать его развитие. Сам Чинтала планирует остаться активным участником open-source сообщества.
Soumith Chintala в сети X
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12❤5👍3
Forwarded from Machinelearning
OpenAI выпустила GPT-5.1, сделав основной упор на интеллект и качество диалога.
Вместе с моделями OpenAI расширила возможности кастомизации тона ответов, добавив новые стили: «Профессиональный», «Откровенный» и «Необычный».
Обновление уже раскатывают на платных подписчиков, а доступ через API появится в ближайшие дни. Предыдущие версии GPT-5 останутся доступны в течение трех месяцев.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍3🗿2🔥1
Forwarded from Machinelearning
Андрей Карпаты
Его идея в том, что вместо того, чтобы задавать вопрос одной LLM, вы можете объединить их в «Совет моделей».
LLM Council - это простое локальное веб-приложение, с интерфейсом как у ChatGPT, но с той разницей, что запрос отправляется через Openrouter нескольким LLM. Полученные ответы перекрестно оцениваются и ранжируются, и, наконец, «модель-председатель совета» формирует окончательный ответ.
Более подробно процесс выглядит так:
Запрос отправляется всем моделям по отдельности, и их ответы собираются. Ответы каждой модели отображаются в отдельной вкладке, чтобы можно было их посмотреть вручную.
Каждая модель получает ответы других моделей. При этом идентификаторы анонимизированы, чтобы исключить «игру в любимчиков» при оценке чужих результатов. На этом этапе ответы ранжируются их по точности и глубине анализа.
Модель-председатель принимает все ответы моделей и компилирует их в единый окончательный ответ.
⚠️ Для использования нужен API-ключ OpenRouter.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLMCouncil #Github
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥16❤3👍3🙈2🫡1
⚡️ VK RecSys Challenge проходит на датасете VK-LSVD — одном из самых масштабных датасетов для рекомендательных систем.
Датасет хронологический, без повторных user–item, с полными метаданными пользователей и клипов. Есть подсэмплы и гибко конфигурируемые выборки (urX / ipX / upX), что делает его удобным для тестирования retrieval-моделей, ранжирования и гибридных систем. Предоставлен шаблон пайплайна для воспроизводимых экспериментов.
На сам VK RecSys Challenge все еще принимают заявки, регистрация открыта до 15 декабря. Призовой фонд — 2 500 000 рублей.
https://habr.com/ru/companies/vk/articles/970350/
#RecSys #ML #Datasets #VK
Датасет хронологический, без повторных user–item, с полными метаданными пользователей и клипов. Есть подсэмплы и гибко конфигурируемые выборки (urX / ipX / upX), что делает его удобным для тестирования retrieval-моделей, ранжирования и гибридных систем. Предоставлен шаблон пайплайна для воспроизводимых экспериментов.
На сам VK RecSys Challenge все еще принимают заявки, регистрация открыта до 15 декабря. Призовой фонд — 2 500 000 рублей.
https://habr.com/ru/companies/vk/articles/970350/
#RecSys #ML #Datasets #VK
❤5🔥2🥰1🤔1
Forwarded from Machinelearning
Линейка включает флагманскую Mistral Large 3 и компактные Ministral-модели - все под лицензией Apache 2.0 с коммерческим использованием.
Модели оптимизированы для широкого спектра задач: от работы на устройствах с ограниченными ресурсами до корпоративных нагрузок.
- Mistral Small 3 вышла на уровень свыше 81 % на MMLU: для компактной модели это очень высокий показатель при низких задержках.
- Mistral Medium 3.1 заняла верхние позиции в LM Arena: первое место в категории English (no style control), второе, в общем зачёте, плюс топ-3 в задачах кодирования и длинных запросов.
- Medium 3.1 показывает около 90 % качества «тяжёлых» моделей, но при существенно меньших ресурсных затратах - одно из лучших соотношений цена/производительность на рынке.
https://mistral.ai/news/mistral-3
@ai_machinelearning_big_data
#mistral #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤13👍4🥰2😁2
Forwarded from Machinelearning
Стэнфордский университет натренировал SleepFM — фундаментальную модель для прогноза целого спектра патологий: от мерцательной аритмии и инфаркта миокарда до деменции и болезни Паркинсона.
Полисомнография — «золотой стандарт» изучения сна: человека обвешивают датчиками (ЭЭГ, ЭКГ, дыхание, мышцы) и пишут гигабайты сырых сигналов.
Но в ML-мире эти данные используются бездарно. Существующие модели тренировались на мелких датасетах сугубо под узкие задачи (найти апноэ, определить фазу сна).
Огромный пласт физиологической информации о здоровье пациента просто игнорировался, потому что размечать вручную сотни часов записи под каждую болячку — невозможно.
К тому же, если в одной клинике датчик ЭЭГ повесили чуть иначе или он отвалился, обычная модель ломалась.
В университете поняли, что врачи-разметчики не нужны, нужны объемы. Они собрали огромный датасет из 585 тыс. часов записей сна более 65 тыс. пациентов и придумали уникальный алгоритм обучения SSL для будущей модели.
Вместо того чтобы учить модель предсказывать диагноз, еt заставили решать пазл: система получает на вход сигналы от 3-x модальностей (сердце, мышцы, дыхание) и должна предсказать эмбеддинг четвертой (мозговые волны).
Это заставляет нейросеть на базе 1D CNN и Transformers выучивать глубокие, скрытые связи между физиологическими процессами.
Модели все равно, какие именно датчики подключены и в каком порядке. Если канал отвалился или отсутствует, attention pooling просто перераспределяет веса, и инференс продолжается.
Получив на вход 1 ночь записи, модель предсказывает риск 130 заболеваний, причем она делает это точнее, чем специализированные модели, обученные с учителем: риск болезни Паркинсона выявляется в 89% случаев, деменции — в 85%, а вероятность сердечного приступа — в 81%.
Авторы работы полагают, что с развитием носимой электроники такая диагностика может перекочевать из лабораторий в умные часы, а тесты модели доказали, что что в шуме сигналов сна может быть скрыта полная медкарта пациента.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤25🔥14🥰2
Forwarded from Machinelearning
Все любят длинный контекст, но для GPU это больно - KV-кэш растет линейно и быстро сжирает VRAM. Например, для Llama-65B на 128k токенов кэш весит 335 ГБ. Существующие методы прунинга либо медленные, либо тупые и режут важное, либо требуют переобучения модели.
NVIDIA предложили метод KVzap, который решает, какие токены можно забыть, глядя только на текущие хидден-стэйты.
Поиск идеала (KVzip+).
Берется медленный, но точный метод KVzip: модели скармливают текст, заставляют его повторить, и смотрят, на какие прошлые токены она реально обращает внимание. Это золотой стандарт важности токена. Но в проде так делать нельзя, это двойная работа.
Аппроксимация (KVzap).
Тут и происходит вся суть: крошечная модель-суррогат смотрит на входящий хидден-стэйт токена и предсказывает, насколько этот токен будет важен в будущем, то есть пытается угадать скор KVzip.
Модели 2-х видов:
KVzap-Linear: простейшая линейная проекция (одна матрица). Она берет хиден-стэйт и тупо проецирует его в скалярный скор важности. Сложность: экстремально низкая (~0.02%).
KVzap-MLP: двухслойный перцептрон. Внутри есть скрытый слой размером 1/8 от размерности модели и нелинейная активация. Сложность: низкая, но выше линейной (~1.1%).
Токен залетает в слой трансформера, модель-суррогат быстро считает его скор важности. Если он ниже порога - токен в кэш не пишется или удаляется. Но при этом всегда оставляется скользящее окно из последних 128 токенов, чтобы не терять локальный контекст, иначе модель сыпется.
Проверяли на Qwen3-8B, Llama-3.1-8B и Qwen3-32B. Спойлер:
Удалось выкинуть до 75% KV-кэша, а это сжатие в 4 раза. На бенчмарках RULER (длинный контекст), LongBench и AIME25 падение метрик или нулевое, или меньше 1%. Оверхед от суррогатной модели мизерный - менее 1% FLOPs.
Это плохо, потому что стандартные ядра Paged Attention любят структуру. Чтобы реально получить ускорение, а не только экономию памяти, нужно писать кастомные CUDA-ядра, которые смогут эффективно жевать блоки переменной длины.
Метод умнее, чем Streaming LLM, и быстрее, чем полные методы разреженного внимания.
Ждем интеграции в vLLM или TRT-LLM, а пока, чтобы скрасить ожидание, NVIDIA собрала на HF интерактивный лидерборд популярных методик компрессии KV-кэша.
Код и веса моделей-суррогатов из тестов пейпера в открытом доступе, так что нет никаких ограничений, чтобы не покрутить KVzap на каком-нибудь тестовом сетапе.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #KVZAP #NVIDIA
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7👍6🔥4
Forwarded from Machinelearning
Один из пионеров глубокого обучения и лауреат премии Тьюринга Ян Лекун резко критикует вектор развития ИИ.
Покинув пост в империи Марка Цукерберга в ноябре прошлого года, он говорит, что Кремниевая долина стала жертвой стадного чувства.
Исключительный фокус на больших языковых моделях — это тупиковый путь, который не приведет к созданию AGI, несмотря на колоссальные инвестиции.
Лекун утверждает, что индустрия буквально одурманена LLM. Фундаментальная проблема архитектуры трансформеров заключается в отсутствии способности к планированию и пониманию физического мира.
Системы, построенные на них обучаются исключительно на цифровых массивах данных; они могут предсказывать текст, но не понимают причинно-следственных связей реальности и не могут моделировать последствия своих действий.
Масштабирование языковых моделей имеет жесткий предел и не позволит достичь даже уровня человеческого интеллекта, не говоря уже о сверхразуме.
Для реализации своего видения Лекун основал Advanced Machine Intelligence Labs (AMI Labs). Стартап планирует создание систем, способных строить планы и прогнозировать исходы событий - то, чего лишены современные генеративные модели.
Отдельно досталось американским техно-гигантам за секретность. Лекун считает отказ от Open Source катастрофой и стратегической ошибкой.
Пока корпорации в США прячут разработки под замок, пытаясь сохранить лидерство, китайские компании используют открытый код и могут перехватить инициативу за счет скорости и креативности.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤18👍12🔥8🦄2
🌟 Gru
Лёгкая, простая в использовании RNN-библиотека/реализация GRU-сетей (Gated Recurrent Units) - разновидности рекуррентных нейронных сетей, которые хорошо подходят для задач с последовательными данными (текст, временные ряды и т.д.).
Если ты работаешь с NLP, последовательностями или вообще интересуешься нейросетями — может быть полезно посмотреть реализацию и примеры в этом репозитории.
Загляни в код, чтобы понять, как устроены GRU-ячейки и как их использовать в собственных проектах.
#AI #ML #NeuralNetworks
🔗 https://github.com/zscole/gru
Лёгкая, простая в использовании RNN-библиотека/реализация GRU-сетей (Gated Recurrent Units) - разновидности рекуррентных нейронных сетей, которые хорошо подходят для задач с последовательными данными (текст, временные ряды и т.д.).
Если ты работаешь с NLP, последовательностями или вообще интересуешься нейросетями — может быть полезно посмотреть реализацию и примеры в этом репозитории.
Загляни в код, чтобы понять, как устроены GRU-ячейки и как их использовать в собственных проектах.
#AI #ML #NeuralNetworks
🔗 https://github.com/zscole/gru
❤12🤣6👍4🥰3😁2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Это облегченная высокоскоростная версия GPT-5.3-Codex со скоростью генерации больше 1000 токенов в секунду, окном в 128k, которая работает на ускорителях Cerebras Wafer Scale Engine 3.
OpenAI называет ее моделью для кодинга в реальном времени.
Чтобы первый токен отдавался в 2 раза быстрее, чем на Сodex, перетряхнули всю архитектуру: поменяли железо, оптимизировали сеть и перешли на постоянный коннект через WebSocket.
Если есть подписка ChatGPT Pro - уже можно пробовать в VS Code или CLI.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7❤6🤣6🔥3💔2
Forwarded from Machinelearning
⚡️ VK внедряет VLM в поиск VK Видео
VK начала внедрение визуально-языковых моделей в поисковые системы своих продуктов. Технология уже работает в VK Видео. Теперь система анализирует не только название и описание ролика, но и сами кадры, звук и видеоряд.
Тестирование гипотез ускорилось в 5 раз, новые улучшения внедряются заметно быстрее, а поиск будет развиваться динамичнее.
Технология также усилит векторный поиск. Система будет опираться не только на семантическое совпадение слов, но и на реальное содержание видео через анализ аудио и визуальных признаков.
Подобные мультимодальные подходы развивают Microsoft, Google и TikTok. Обновление поэтапно появится и в других сервисах VK.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml #VK
VK начала внедрение визуально-языковых моделей в поисковые системы своих продуктов. Технология уже работает в VK Видео. Теперь система анализирует не только название и описание ролика, но и сами кадры, звук и видеоряд.
Тестирование гипотез ускорилось в 5 раз, новые улучшения внедряются заметно быстрее, а поиск будет развиваться динамичнее.
Технология также усилит векторный поиск. Система будет опираться не только на семантическое совпадение слов, но и на реальное содержание видео через анализ аудио и визуальных признаков.
Подобные мультимодальные подходы развивают Microsoft, Google и TikTok. Обновление поэтапно появится и в других сервисах VK.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml #VK
😁14❤12💊5👍3🥰3👏2🔥1
Forwarded from Machinelearning
Microsoft, UIUC и UNC-Chapel Hill разработали систему дообучения VL-моделей для автономного управления графическими интерфейсами.
Авторы обнаружили 2 системных изъяна в существующих пайплайнах обучения GUI-агентов:
Cтандартный SFT с длинными CoT ухудшает визуальную локализацию (чем длиннее рассуждение, тем хуже модель попадает в нужный элемент интерфейса).
Пошаговое RLVR-обучение нестабильно, потому что GUI-среда частично верифицируема. На каждом шаге существует несколько корректных действий, но датасет фиксирует только одно. Как результат - за альтернативные, но правильные действия модель получает штраф.
Метод смешивает данные с рассуждениями и без них, а затем перевзвешивает токены: action- и grounding-токены получают больший вес в лосс-функции, чем токены рассуждений. Это позволяет сохранить способность к CoT, не жертвуя точностью клика.
KL-регуляризация ограничивает дрейф политики относительно референсной модели, что улучшает корреляцию между офлайн- и онлайн-метриками. Success-Adaptive Negative Gradient Scaling динамически снижает вес отрицательных градиентов в зависимости от доли успешных действий в группе GRPO-сэмплов. Это защищает от штрафования валидных, но не задокументированных действий.
Он содержит больше токенов на рассуждение: в среднем 210 на шаг против 85 у AGUVIS Stage 2 L3 и 0 у большинства остальных.
Внутри - существующие открытые наборы, к которым GPT-4.1 дописывал подробные ризонинг-трассы. Фильтровали в два этапа: отсев шагов с точностью воспроизведения ниже 0.3 через Qwen3-VL-8B и верификация координат через bounding-box от Qwen3-VL-32B.
Тестовая GUI-Libra-3B улучшила базовую Qwen2.5-VL-3B на +15.6% по Pass@1 на AndroidControl-v2 и с 3.5 до 25.2 на AndroidWorld.
GUI-Libra-4B/8B на AndroidWorld выбила 42.6 (это столько же, сколько GPT-4o + UGround при использовании двух отдельных VLM-модулей.
Веса всех моделей размерностью 3, 4, 7 и 8 млрд. параметров, целевой датасет и код обучения выложены в открытый доступ.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #VLM #GUILibra #Microsoft
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7👍3🔥3
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Связанное с КСИР иранское агентство Tasnim опубликовало список объектов для возможных будущих ударов. В него впервые официально вошла ближневосточная инфраструктура американских IT-гигантов: Google, Amazon, Microsoft, NVIDIA, IBM и Oracle. Под угрозой оказались региональные офисы компаний, дата-центры и исследовательские лаборатории.
Иранская сторона объясняет этот шаг тем, что вычислительная инфраструктура корпораций тесно связана с военными и экономическими операциями США и Израиля. По заявлению агентства, текущие региональные конфликты перерастают в полноценные инфраструктурные войны, в связи с чем список потенциальных IT-мишеней будет постепенно расширяться.
aljazeera.com
Корпорация подала ходатайство в суд Сан-Франциско в поддержку Anthropic, который Министерство обороны США признало угрозой для цепочек поставок. Microsoft просит суд заморозить решение Пентагона и наложить временный запрет на блокировку текущих государственных контрактов.
По заявлению Microsoft, немедленный запрет на использование технологий Anthropic вынудит IT-компании экстренно перестраивать архитектуру своих продуктов. Это грозит серьезными сбоями в работе ИИ-инструментов, которые уже внедрены и активно используются американскими военными. Временная отсрочка позволит избежать хаоса и обеспечит более безопасный переходный период для оборонного ведомства.
Действия Microsoft продиктованы прямым финансовым интересом. В ноябре корпорация объявила о планах вложить в Anthropic до 5 млрд. долларов, параллельно оставаясь ключевым инвестором их главного конкурента - OpenAI.
cnbc.com
Модель на 120В на архитектуре МоЕ с 12 млрд. активных параметров была создана специально для автономных агентов, выполняющих сложные многоступенчатые задачи. Под капотом гибрид из слоев Mamba, которые экономят память, и классических трансформеров, отвечающих за глубокий логический вывод.
Модель получила контекстное окно на 1 млн. токенов. Дополнительно внедрена функция мульти-токеновой генерации, ускоряющая выдачу результатов в 3 раза.
Nemotron 3 Super под открытой лицензией NVIDIA доступна на HuggingFace. Ее интеграцию уже начали Perplexity, Palantir, Siemens и другие крупные IT-компании.
developer.nvidia.com
ИИ-поисковик предложил концепцию агента, который работает круглосуточно без участия пользователя. Personal Computer интегрируется с локальными файлами и приложениями на выделенном Mac mini, автономно выполняя сложные рабочие процессы. Система построена на гибридной архитектуре: взаимодействие с десктопом происходит локально, а тяжелые вычисления перенесены на серверы Perplexity.
Ядро платформы - собственный движок оркестрации, который автоматически переключается между передовыми моделями для решения задач. Контролировать ИИ-помощника можно удаленно с любого устройства. Особое внимание уделили безопасности: внедрены функция экстренного отключения, ведение детального аудита всех сессий и ручное подтверждение для чувствительных действий системы. Записаться в лист ожидания проекта можно по ссылке.
PerplexityAI в сети Х
Новое аналитическое подразделение Anthropic Institute займется изучением глобального влияния ИИ на экономику, безопасность и общество. Возглавил инициативу сооснователь стартапа Джек Кларк. Институт сфокусируется на трансформации рынка труда, рисках злоупотребления технологиями, а также на механизмах сохранения человеческого контроля над саморазвивающимися ИИ-системами.
В команду вошли около 30 специалистов из существующих отделов Anthropic, включая группу стресс-тестирования Frontier Red Team. К проекту уже присоединились бывшие исследователи из Google DeepMind и OpenAI.
anthropic.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7❤3👏2🐳2🍾2👍1
Forwarded from Machinelearning
NousResearch завершила хакатон, запущенный в конце февраля вслед за релизом Hermes Agent.
Из 187 заявок жюри отобрало финалистов по 3 критериям: креативность, практическая польза и качество презентации. Призовой фонд составил $11 750.
Это набор инструментов для обработки видео и аудио, который встраивается в Hermes как нативный скилл.
Загружаете файл в чат, описываете задачу текстом и получаете результат: обрезка, сжатие, конвертация форматов, наложение субтитров, генерация GIF-файлов, создание стикеров для Telegram или нормализация звука. Под капотом - ffmpeg. Работает через Telegram, Discord и CLI.
Агент находит реальные комплектующие в каталоге McMaster-Carr, подставляет фактические размеры найденной детали в параметрическую модель FreeCAD, анализирует, какие элементы сборки конфликтуют после изменений, и ведет спецификацию.
При обнаружении повторяющихся сценариев агент сам создает новые скиллы - например, для подбора определенного типа крепежа.
Браузерное расширение, которое открывает чат с Hermes Agent рядом с любой страницей. Фишка проекта - селективный контекст: агент видит только то, что пользователь выбрал (текст страницы, выделенный фрагмент, изображения, содержимое PDF). Поддерживаются кастомные темы, голосовой ввод, TTS и работа через SSH.
Спутниковые снимки рендерятся цветными юникод-блоками прямо в терминале, поверх отображаются города из OpenStreetMaps и заголовки новостей, привязанные к координатам в реальном времени. Геокодинг-пайплайн определяет локации из заголовков, расставляет приоритеты по населению и близости к другим видимым новостям. Автор собрал проект за один день, работая через Hermes Agent с Opus 4.6.
Симуляция автономного марсохода. Hermes Agent управляет моделью NASA Perseverance в среде Gazebo: планирование маршрута, считывание показаний IMU, четырех камер, LIDAR и контактных сенсоров, обход препятствий и генерация отчета о миссии.
Марсианская физика с гравитацией, проскальзыванием колес и динамикой ODE. За 25 минут автономной работы точность возврата на базу ~ 22 см. Ровер останавливается при наклоне больше 25°, сохраняет удачные треки и улучшает поведение от сессии к сессии.
Кстати, Hermes Agent написал роман «The Second Son of the House of Bells» - 79 456 слов, 19 глав. Агент выстроил собственный пайплайн по схеме, похожей на Autoresearch Андрея Карпатого: мироконструирование, черновики глав, состязательное редактирование, ревью через Opus, верстка в LaTeX, генерация обложки и аудиокниги.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7❤4🔥2
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Из-за ошибки в CMS в открытый доступ попали около 3000 внутренних документов Anthropic. Главной утечкой стала информация о разработке новой модели, которая в черновиках упоминается как Mythos и Capybara. Представители компании подтвердили тестирование продукта.
Mythos или Capybara представляет собой новый класс моделей, стоящий на ступень выше актуальной флагманской Opus. Разработчики заявляют о качественном скачке в логике, написании кода и кибербезопасности - результаты тестов значительно превосходят показатели Opus 4.6.
В документах говорится, что возможности модели по поиску уязвимостей могут представлять угрозу. Из-за этого релиз будет крайне осторожным: сначала API откроют узкой группе раннего доступа. Другой преградой для релиза стала высокая стоимость инференса - Anthropic пытается оптимизировать архитектуру, чтобы сделать использование модели рентабельным.
fortune.com
Обновление ориентировано в первую очередь на корпоративные IT-команды, которые смогут упаковывать рабочие процессы, интеграции и настройки MCP-серверов в версионируемые пакеты. Из коробки Codex поддерживает работу с Slack, Figma, Notion и Gmail.
Через эти плагины Codex может брать на себя задачи по планированию, сбору информации и координации, которые предшествуют разработке и управлять последующими процессами.
Новая функция уже доступна в приложении Codex, CLI и расширениях для IDE. В будущем OpenAI планирует запустить официальный каталог плагинов и добавить платформу для их публикации.
OpenAI Developers в сети Х
Федеральный суд США вынес предварительное постановление, запрещающее Министерству обороны разрывать связи с разработчиком чат-бота Claude. Судья встала на сторону стартапа, расценив действия властей как незаконную месть за корпоративную позицию, а не как защиту национальной безопасности.
Суд также отверг аргументы правительства о риске саботажа со стороны Anthropic. Юристы стартапа доказали техническую невозможность подобных сценариев: после развертывания модели на стороне заказчика компания лишается доступа к ней и не может удаленно отключить нейросеть, изменить ее код или отследить, как именно военные ее применяют.
Вступление судебного приказа в силу отложено на семь дней, чтобы дать правительству время на апелляцию. Представитель Минобороны назвал вердикт «позором», сославшись на фактические ошибки суда.
bloomberg.com
Google добавила в Gemini возможность легкого перехода с конкурирующих ИИ-платформ. Теперь можно перенести предпочтения, сохраненный контекст и полную историю чатов из ChatGPT и Claude.
Механика миграции работает двумя способами. Для переноса персональных настроек используется промпт: его нужно скопировать в старый ИИ-ассистент для генерации сводки, а затем вставить ответ в Gemini. Историю диалогов предлагается загружать архивом истории в формате ZIP объемом до 5 ГБ. Это позволит продолжить старые беседы уже в интерфейсе Google.
В рамках обновления раздел Past Chats также переименован в Memory.
blog.google
Вслед за релизом инструмента Video Studio на базе Seedance 2.0, CapCut открыла доступ к функциям генерации для новых регионов. Теперь обновление доступно пользователям из Европы, Канады, Австралии, Новой Зеландии и Южной Кореи.
Опробовать возможности модели можно в бесплатном пробном периоде на всех платформах сервиса, включая мобильное приложение, десктопный клиент и веб-версию.
Для пользователей сервиса также опубликовано руководство по работе с новыми ИИ-инструментами редактора.
СupCut в сети Х
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤5