💡 Он пересказал материал WSJ о том, как Уолл-стрит фактически перекачивает огромные заёмные деньги в строительство AI-дата-центров - и как финансовые риски постепенно уходят в фонды, пенсионные планы и долговые продукты, которые покупают обычные люди.
Сегодня частные кредитные структуры вроде Blue Owl работают по схеме: несколько миллиардов собственного капитала + более $20 млрд долга, а всё это закрепляется 10–15-летними арендами от Meta, Oracle или Microsoft.
Деньги идут на гигантские площадки мощностью близкой к 1 ГВт и сотни тысяч GPU, но весь риск висит не на Big Tech, а на проектных компаниях, перегруженных кредитами.
Аналитики ожидают, что лидеры ИИ потратят около $3 трлн до 2028 года, но смогут профинансировать из операционного потока лишь половину.
Значит, 1.2–1.5 трлн долларов придётся занимать — через облигации, кредиты и частный капитал.
Эти долги нарезаются на инструменты с доходностью 6–7% и оказываются в ETF, взаимных фондах, страховых компаниях и пенсионных программах.
По сути, рядовые вкладчики незаметно становятся спонсорами AI-инфраструктуры.
Некоторые инвесторы уже заработали: например, Pimco в сделке Meta Hyperion получили $1–2 млрд бумажной прибыли, потому что облигации быстро подросли — в том числе благодаря сильным защитным условиям, гарантирующим выплаты даже если арендатор уйдёт.
Но самые уязвимые — высоко закредитованные структуры.
Если спрос на ИИ замедлится или маржа сузится, Big Tech всё равно успеет воспользоваться дешёвыми мощностями, а вот убытки лягут на широкий круг инвесторов, которые рассчитывали на «надёжный доход».
Источник: wsj.com/finance/investing/wall-street-ai-spending-bubble-810d270e
Сегодня частные кредитные структуры вроде Blue Owl работают по схеме: несколько миллиардов собственного капитала + более $20 млрд долга, а всё это закрепляется 10–15-летними арендами от Meta, Oracle или Microsoft.
Деньги идут на гигантские площадки мощностью близкой к 1 ГВт и сотни тысяч GPU, но весь риск висит не на Big Tech, а на проектных компаниях, перегруженных кредитами.
Аналитики ожидают, что лидеры ИИ потратят около $3 трлн до 2028 года, но смогут профинансировать из операционного потока лишь половину.
Значит, 1.2–1.5 трлн долларов придётся занимать — через облигации, кредиты и частный капитал.
Эти долги нарезаются на инструменты с доходностью 6–7% и оказываются в ETF, взаимных фондах, страховых компаниях и пенсионных программах.
По сути, рядовые вкладчики незаметно становятся спонсорами AI-инфраструктуры.
Некоторые инвесторы уже заработали: например, Pimco в сделке Meta Hyperion получили $1–2 млрд бумажной прибыли, потому что облигации быстро подросли — в том числе благодаря сильным защитным условиям, гарантирующим выплаты даже если арендатор уйдёт.
Но самые уязвимые — высоко закредитованные структуры.
Если спрос на ИИ замедлится или маржа сузится, Big Tech всё равно успеет воспользоваться дешёвыми мощностями, а вот убытки лягут на широкий круг инвесторов, которые рассчитывали на «надёжный доход».
Источник: wsj.com/finance/investing/wall-street-ai-spending-bubble-810d270e
❤4👍3
🧠 На AI Journey представили новое поколение открытых моделей распознавания речи — GigaAM-v3, ставшее самым крупным обновлением стека ASR от Сбера.
Главное изменение — масштаб предобучения. Вместо стандартных 50k часов корпус расширили до 700k часов, а все данные прошли нормализацию и восстановление пунктуации через GigaChat Max Audio. Это позволило значительно улучшить понимание сложной, живой, эмоциональной речи.
Линейка включает CTC- и RNNT-модели, а также e2e-версии, которые добавляют пунктуацию прямо на выходе, что делает текст читаемым без постобработки.
По ключевым датасетам (OpenSTT, Golos, CV) новый стек сохраняет паритет, но на сложных доменах улучшения достигают 30–40%. Модель уже доступна разработчикам — исходники опубликованы в полном объёме.
Главное изменение — масштаб предобучения. Вместо стандартных 50k часов корпус расширили до 700k часов, а все данные прошли нормализацию и восстановление пунктуации через GigaChat Max Audio. Это позволило значительно улучшить понимание сложной, живой, эмоциональной речи.
Линейка включает CTC- и RNNT-модели, а также e2e-версии, которые добавляют пунктуацию прямо на выходе, что делает текст читаемым без постобработки.
По ключевым датасетам (OpenSTT, Golos, CV) новый стек сохраняет паритет, но на сложных доменах улучшения достигают 30–40%. Модель уже доступна разработчикам — исходники опубликованы в полном объёме.
🔥4❤1😁1
🎤 Быстрый текст-в-речь с Supertonic
Supertonic — это высокопроизводительная система текст-в-речь, работающая на вашем устройстве. Она обеспечивает молниеносное создание речи с минимальными затратами ресурсов и полным соблюдением конфиденциальности. Никаких облачных решений — всё происходит локально.
🚀Основные моменты:
- ⚡ Генерация речи до 167× быстрее реального времени
- 🪶 Легковесная архитектура с 66M параметрами
- 📱 Полная обработка на устройстве без задержек
- 🎨 Обработка сложных текстов без предварительной подготовки
- ⚙️ Гибкая настройка параметров и развертывания
📌 GitHub: https://github.com/supertone-inc/supertonic
#python
Supertonic — это высокопроизводительная система текст-в-речь, работающая на вашем устройстве. Она обеспечивает молниеносное создание речи с минимальными затратами ресурсов и полным соблюдением конфиденциальности. Никаких облачных решений — всё происходит локально.
🚀Основные моменты:
- ⚡ Генерация речи до 167× быстрее реального времени
- 🪶 Легковесная архитектура с 66M параметрами
- 📱 Полная обработка на устройстве без задержек
- 🎨 Обработка сложных текстов без предварительной подготовки
- ⚙️ Гибкая настройка параметров и развертывания
📌 GitHub: https://github.com/supertone-inc/supertonic
#python
GitHub
GitHub - supertone-inc/supertonic: Lightning-Fast, On-Device, Multilingual TTS — running natively via ONNX.
Lightning-Fast, On-Device, Multilingual TTS — running natively via ONNX. - supertone-inc/supertonic
❤4🤔1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤖 На международной конференции AI Journey Сбер представил первого российского человекоподобного робота Грина
Что важно знать:
- разработкой полностью занимался Сбер, от конструкции и электроники до наполнения. То есть это полностью российский проект
- в основе искусственного интеллекта нейросеть GigaChat
- разработка заняла 1 год: от сбора команды инженеров и первого прототипа до презентации
- робот умеет перемещаться пространстве и манипулировать реальными объектами
Что важно знать:
- разработкой полностью занимался Сбер, от конструкции и электроники до наполнения. То есть это полностью российский проект
- в основе искусственного интеллекта нейросеть GigaChat
- разработка заняла 1 год: от сбора команды инженеров и первого прототипа до презентации
- робот умеет перемещаться пространстве и манипулировать реальными объектами
👍8😁4👎2🔥1
⚡️ Google DeepMind делает серьёзный шаг к созданию «Android для роботов»
Google DeepMind наняла Аарона Сандерса, бывшего CTO Boston Dynamics, на позицию вице-президента по аппаратной инженерии.
Сандерс ушёл из Boston Dynamics всего три месяца назад, после 22 лет работы в компании и участия в создании таких роботов, как Atlas и Spot.
DeepMind теперь стремится создать универсальную платформу для робототехники.
Демис Хассабис объяснил цель так:
«Это похоже на стратегию Android. Мы хотим построить ИИ-систему на базе Gemini, которая сможет работать почти *из коробки* на любом типе робота».
Сандерс говорит, что его задача — “усилить это направление”, работая вместе с партнёрами и решая фундаментальные задачи аппаратного уровня, чтобы ИИ мог эффективно работать в физическом мире.
Иронично, что Google уже владела Boston Dynamics с 2013 по 2017 год, но продала компанию SoftBank, не найдя коммерческой модели. В то время Сандерс тоже был VP по аппаратной инженерии.
Сегодня Google возвращается в робототехнику снова — но уже с чётким пониманием:
универсальная база Gemini может стать для роботов тем, чем Android стал для смартфонов.
Google DeepMind наняла Аарона Сандерса, бывшего CTO Boston Dynamics, на позицию вице-президента по аппаратной инженерии.
Сандерс ушёл из Boston Dynamics всего три месяца назад, после 22 лет работы в компании и участия в создании таких роботов, как Atlas и Spot.
DeepMind теперь стремится создать универсальную платформу для робототехники.
Демис Хассабис объяснил цель так:
«Это похоже на стратегию Android. Мы хотим построить ИИ-систему на базе Gemini, которая сможет работать почти *из коробки* на любом типе робота».
Сандерс говорит, что его задача — “усилить это направление”, работая вместе с партнёрами и решая фундаментальные задачи аппаратного уровня, чтобы ИИ мог эффективно работать в физическом мире.
Иронично, что Google уже владела Boston Dynamics с 2013 по 2017 год, но продала компанию SoftBank, не найдя коммерческой модели. В то время Сандерс тоже был VP по аппаратной инженерии.
Сегодня Google возвращается в робототехнику снова — но уже с чётким пониманием:
универсальная база Gemini может стать для роботов тем, чем Android стал для смартфонов.
🛠️ Улучшаем коммиты с AI
Git Rewrite Commits — это инструмент для автоматического улучшения сообщений коммитов с помощью AI. Он помогает привести в порядок историю коммитов, создавая более осмысленные и структурированные сообщения, что особенно полезно перед публикацией проектов или для повышения удобства работы с репозиториями.
🚀Основные моменты:
- AI-генерация сообщений для коммитов
- Поддержка локальных моделей и оффлайн-работы
- Установка git hooks одним командой
- Оценка качества коммитов и автоматическое исправление
- Возможность настройки формата и языка сообщений
📌 GitHub: https://github.com/f/git-rewrite-commits
#javascript
Git Rewrite Commits — это инструмент для автоматического улучшения сообщений коммитов с помощью AI. Он помогает привести в порядок историю коммитов, создавая более осмысленные и структурированные сообщения, что особенно полезно перед публикацией проектов или для повышения удобства работы с репозиториями.
🚀Основные моменты:
- AI-генерация сообщений для коммитов
- Поддержка локальных моделей и оффлайн-работы
- Установка git hooks одним командой
- Оценка качества коммитов и автоматическое исправление
- Возможность настройки формата и языка сообщений
📌 GitHub: https://github.com/f/git-rewrite-commits
#javascript
👍3🔥1
⚡️ Google подписал крупный контракт с НАТО на суверенный облачный ИИ
Акции GOOGL растут после того как НАТО заключило многомиллионное соглашение на использование Google Distributed Cloud в полностью изолированном air-gapped режиме.
Решение будет работать на кастомных TPU Google и предназначено для JATEC, центра анализа и обучения.
Что это даёт НАТО
✔ Полностью суверенное облако
Вся вычислительная инфраструктура и хранилище остаются внутри территории НАТО. Это закрывает вопросы юрисдикций, резидентства данных и аудита.
✔ Полная изоляция от интернета
Air-gapped означает что системы физически не подключены к сети.
Обновления, модели и данные проходят только через контролируемые каналы.
Это снижает поверхность атаки и исключает утечки.
✔ Современный ИИ в закрытой среде
Можно запускать аналитику, ИИ-модели и обработку секретных данных не выходя в публичное облако.
✔ Kubernetes, хранилища и ускорители прямо на объектах НАТО
Команды смогут разворачивать контейнерные ИИ-сервисы, симуляции и анализ телеметрии в реальном времени непосредственно в защищённых дата-центрах.
Почему это важно для JATEC
Становится возможным проводить обучение, моделирование и разбор операций на более высоких уровнях секретности, с быстрой корреляцией логов, изображений и данных наблюдения.
NCIA получает единые политики, централизованные патчи и аппаратный root-of-trust чтобы поддерживать одинаковый уровень безопасности на всех площадках.
googlecloudpresscorner.com/2025-11-24-NATO-and-Google-Cloud-Sign-Multi-Million-Dollar-Deal-for-AI-Enabled-Sovereign-Cloud
Акции GOOGL растут после того как НАТО заключило многомиллионное соглашение на использование Google Distributed Cloud в полностью изолированном air-gapped режиме.
Решение будет работать на кастомных TPU Google и предназначено для JATEC, центра анализа и обучения.
Что это даёт НАТО
✔ Полностью суверенное облако
Вся вычислительная инфраструктура и хранилище остаются внутри территории НАТО. Это закрывает вопросы юрисдикций, резидентства данных и аудита.
✔ Полная изоляция от интернета
Air-gapped означает что системы физически не подключены к сети.
Обновления, модели и данные проходят только через контролируемые каналы.
Это снижает поверхность атаки и исключает утечки.
✔ Современный ИИ в закрытой среде
Можно запускать аналитику, ИИ-модели и обработку секретных данных не выходя в публичное облако.
✔ Kubernetes, хранилища и ускорители прямо на объектах НАТО
Команды смогут разворачивать контейнерные ИИ-сервисы, симуляции и анализ телеметрии в реальном времени непосредственно в защищённых дата-центрах.
Почему это важно для JATEC
Становится возможным проводить обучение, моделирование и разбор операций на более высоких уровнях секретности, с быстрой корреляцией логов, изображений и данных наблюдения.
NCIA получает единые политики, централизованные патчи и аппаратный root-of-trust чтобы поддерживать одинаковый уровень безопасности на всех площадках.
googlecloudpresscorner.com/2025-11-24-NATO-and-Google-Cloud-Sign-Multi-Million-Dollar-Deal-for-AI-Enabled-Sovereign-Cloud
👎6❤4🔥2👍1
🤖 Яндекс открыл Alice AI для бизнеса
Что важно знать:
• Alice AI — новое поколение моделей от Яндекса, LLM-модель уже доступна на платформе Yandex AI Studio. Скоро добавится и Alice AI ART;
• В 60% задач показывает результаты лучше, чем DeepSeek V3.1 и Qwen3-235b;
• По сравнению с ними модель лучше в RAG-сценариях, она лучше пишет и редактирует тексты и отвечает на общие вопросы;
• Среди апдейтов – более “человечные” и развернутые ответы: модель может простым языком объяснить сложные вещи, например – рассказать сэйлзам специфику сложного продукта;
• Компании Just AI и presentsimple.ai уже тестируют модель в своих продуктах
• Благодаря оптимизации токенайзера под русский язык при идентичной тарификации использование модели выходит в 1,5-2 раза дешевле опенсорса.
Из интересного: пишут, что Alice AI LLM прошла все этапы обучения модели на данных Яндекса – от претрейна до SFT. До всех этих этапов модель прошла инициализацию опенсорсными весами – они использовались в качестве изначальных параметров модели. Но после обучения все параметры были изменены.
Подробнее тут.
Что важно знать:
• Alice AI — новое поколение моделей от Яндекса, LLM-модель уже доступна на платформе Yandex AI Studio. Скоро добавится и Alice AI ART;
• В 60% задач показывает результаты лучше, чем DeepSeek V3.1 и Qwen3-235b;
• По сравнению с ними модель лучше в RAG-сценариях, она лучше пишет и редактирует тексты и отвечает на общие вопросы;
• Среди апдейтов – более “человечные” и развернутые ответы: модель может простым языком объяснить сложные вещи, например – рассказать сэйлзам специфику сложного продукта;
• Компании Just AI и presentsimple.ai уже тестируют модель в своих продуктах
• Благодаря оптимизации токенайзера под русский язык при идентичной тарификации использование модели выходит в 1,5-2 раза дешевле опенсорса.
Из интересного: пишут, что Alice AI LLM прошла все этапы обучения модели на данных Яндекса – от претрейна до SFT. До всех этих этапов модель прошла инициализацию опенсорсными весами – они использовались в качестве изначальных параметров модели. Но после обучения все параметры были изменены.
Подробнее тут.
❤4👍4🤔3👎1🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Используется модель LFM2-Audio-1.5B от LiquidAI, а все данные остаются приватными.
Полностью локальный пайплайн, который можно адаптировать под свои задачи и интегрировать где угодно.
Готовый разбор и код - по ссылке:
https://github.com/Liquid4All/cookbook/tree/main/examples/audio-transcription-cli
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8❤1🤔1
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Президент США подписал указ о создании единой государственной ИИ-платформы. Проект, реализация которого поручена Министерству энергетики, должен радикально ускорить научные исследования и сократить циклы открытий в биотехнологиях и энергетике с нескольких лет до дней.
Инициатива мобилизует инфраструктуру 17 федеральных исследовательских центров. Их суперкомпьютеры и накопленные за десятилетия массивы научных данных будут использованы для обучения специализированных моделей. Новая платформа позволит ИИ-агентам автономно планировать эксперименты, проверять гипотезы и генерировать прогнозы в области химии, биологии и инженерии.
whitehouse.gov
ChatGPT получил обновление, которое устраняет барьер между способами ввода: голосовой чат теперь интегрирован непосредственно в основное окно переписки. Это позволяет пользователям бесшовно переключаться между речью и набором текста, не переходя в отдельный режим.
Теперь во время голосовой сессии можно свободно просматривать историю сообщений, сгенерированные изображения или карты, а ответы ассистента автоматически дублируются в текстовом виде.
Функция уже доступна в мобильных приложениях и веб-версии. Для тех, кто хочет пользоваться голосовым интерфейсом отдельно, OpenAI оставила возможность вернуть его через настройки в разделе Voice Mode.
OpenAi в сети Х
Fara-7B — компактная агентная модель от Microsoft Research на базе Qwen2.5-VL для автономной работы с интерфейсами. Модель умеет анализировать скриншоты, генерировать команды для мыши и клавиатуры, предсказывая точные пиксельные координаты.
В бенчмарках Fara-7B обошла существующие решения и выполняет задачи в разы дешевле крупных моделей - средняя стоимость сессии составляет меньше 3-х центов. Веса модели опубликованы на Hugging Face под лицензией MIT.
microsoft.com
Гарвардская медшкола представила popEVE - нейросеть, способную с высокой точностью выявлять патогенные мутации в геноме для решения проблем диагностики редких наследственных болезней, причины которых врачи зачастую не могут найти годами.
PopEVE объединяет генеративный ИИ с языковой моделью для белков и статистикой человеческих популяций. Система умеет корректно сравнивать опасность мутаций, расположенных в абсолютно разных генах, и выдавать унифицированный клинический рейтинг риска. Предыдущие модели не справлялись с такой кросс-генной калибровкой.
Эффективность системы подтвердили на выборке из 30 000 пациентов. Модель успешно определила причину болезни в трети случаев и попутно обнаружила 123 гена, ранее не связывавшихся с развитием патологий.
harvard.edu
Илон Маск анонсировал амбициозный эксперимент: в 2026 году следующая версия модели xAI бросит вызов сильнейшим киберспортивным командам мира. Матч планируется не просто как шоу, а как критический тест на пути к AGI.
Для чистоты эксперимента инженеры введут жесткие технические ограничения, уравнивающие шансы. Модель не будет подключаться к API игры — она должна «смотреть» на монитор через камеру с имитацией обычного человеческого зрения. Скорость реакции и частоту кликов также лимитируют до физических возможностей человека. Предполагается, что Grok 5 освоит сложные механики MOBA-стратегии с нуля, опираясь только на чтение документации и самостоятельные эксперименты в ходе игры.
Elon Musk в сети Х
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍3🔥3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🏆 FuzzForge
AI-платформа для автоматизации рабочих процессов и управления агентами в AppSec, фаззинге и offensive security.
🔍 Ключевые возможности
• 🤖 AI-агенты — для анализа кода, реверс-инжиниринга и фаззинга.
•🛠 Workflows as Code — описывайте и запускайте AppSec-процессы декларативно.
• 📈 Масштабируемое исследование уязвимостей - находите как 1-day, так и 0-day.
• 🔗 Интеграции с фаззерами — Atheris (Python), cargo-fuzz (Rust), OSS-Fuzz (в разработке).
• 🏢 Enterprise-ready — облачные тарифы для команд и корпоративного использования.
•
https://github.com/FuzzingLabs/fuzzforge_ai
AI-платформа для автоматизации рабочих процессов и управления агентами в AppSec, фаззинге и offensive security.
🔍 Ключевые возможности
• 🤖 AI-агенты — для анализа кода, реверс-инжиниринга и фаззинга.
•🛠 Workflows as Code — описывайте и запускайте AppSec-процессы декларативно.
• 📈 Масштабируемое исследование уязвимостей - находите как 1-day, так и 0-day.
• 🔗 Интеграции с фаззерами — Atheris (Python), cargo-fuzz (Rust), OSS-Fuzz (в разработке).
• 🏢 Enterprise-ready — облачные тарифы для команд и корпоративного использования.
•
https://github.com/FuzzingLabs/fuzzforge_ai
❤3🔥1
📢 Сбер открывает доступ к флагманским моделям ИИ
Флагман линейки — GigaChat Ultra-Preview — крупная модель собственной разработки Сбера. Она уверенно превосходит DeepSeek по ключевым показателям, обучена на русском и поддерживает длинный контекст до 128 тысяч токенов. Ultra-Preview справляется с задачами аналитики, генерации текста и дообучения на собственных данных, обеспечивая точность и стабильность на высоком уровне.
💡Больше о моделях:
- 🚀GigaChat Ultra-Preview — 702B-MoE модель, полностью обученный с нуля. Топовая модель для бизнеса, аналитики и сложных проектов
- ⚡️GigaChat Lightning — компактная MoE-модель для быстрых локальных запусков и тестов, по качеству превосходит Qwen3-4B, а скорость с Multi-Token Prediction сравнима с Qwen3-1.7B
GitHub | HuggingFace | GitVerse
- 🎤 GigaAM-v3 — новое поколение моделей для распознавания речи с нормализацией и пунктуацией, минимизирует ошибки и обеспечивает удобное взаимодействие на русском языке
GitHub | HuggingFace | GitVerse
✅ Модели GigaChat делают работу проще, помогают быстрее решать задачи и дают доступ к мощным инструментам ИИ для любых проектов.
Подробнее — в статье на Хабр.
Флагман линейки — GigaChat Ultra-Preview — крупная модель собственной разработки Сбера. Она уверенно превосходит DeepSeek по ключевым показателям, обучена на русском и поддерживает длинный контекст до 128 тысяч токенов. Ultra-Preview справляется с задачами аналитики, генерации текста и дообучения на собственных данных, обеспечивая точность и стабильность на высоком уровне.
💡Больше о моделях:
- 🚀GigaChat Ultra-Preview — 702B-MoE модель, полностью обученный с нуля. Топовая модель для бизнеса, аналитики и сложных проектов
- ⚡️GigaChat Lightning — компактная MoE-модель для быстрых локальных запусков и тестов, по качеству превосходит Qwen3-4B, а скорость с Multi-Token Prediction сравнима с Qwen3-1.7B
GitHub | HuggingFace | GitVerse
- 🎤 GigaAM-v3 — новое поколение моделей для распознавания речи с нормализацией и пунктуацией, минимизирует ошибки и обеспечивает удобное взаимодействие на русском языке
GitHub | HuggingFace | GitVerse
✅ Модели GigaChat делают работу проще, помогают быстрее решать задачи и дают доступ к мощным инструментам ИИ для любых проектов.
Подробнее — в статье на Хабр.
GitHub
GitHub - salute-developers/gigachat3
Contribute to salute-developers/gigachat3 development by creating an account on GitHub.
❤8🔥5🥰3😁3
🖼️ Удаление водяных знаков с Sora2
Этот проект предлагает эффективный инструмент для удаления водяных знаков из изображений, используя алгоритмы глубокого обучения. Он предназначен для улучшения качества изображений, сохраняя при этом их оригинальные детали.
🚀Основные моменты:
- Использует современные методы машинного обучения.
- Поддерживает различные форматы изображений.
- Легко интегрируется в существующие рабочие процессы.
- Открытый исходный код для гибкости и модификации.
📌 GitHub: https://github.com/dachensky/sora2-watermark-remover
#python
Этот проект предлагает эффективный инструмент для удаления водяных знаков из изображений, используя алгоритмы глубокого обучения. Он предназначен для улучшения качества изображений, сохраняя при этом их оригинальные детали.
🚀Основные моменты:
- Использует современные методы машинного обучения.
- Поддерживает различные форматы изображений.
- Легко интегрируется в существующие рабочие процессы.
- Открытый исходный код для гибкости и модификации.
📌 GitHub: https://github.com/dachensky/sora2-watermark-remover
#python
GitHub
dachensky/sora2-watermark-remover
Sora 2 AI generated videos gentle watermark remover - dachensky/sora2-watermark-remover
😢1
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
В Школе анализа данных, где готовят специалистов по ИИ, началось обучение по применению ИИ в естественно-научных исследованиях. На программу подали заявки ученые из 37 регионов - больше всего запросов получили от экспертов в областях физики, медицины и химии. В итоге зачислили 50 молодых исследователей: от магистрантов до кандидатов наук из Москвы, Петербурга, Уфы, Иркутска, Владивостока и Екатеринбурга.
Участники изучают основы ИИ и сразу применяют инструменты в своих задачах. С каждой командой работает эксперт ШАДа: помогает выбрать методы и спланировать эксперимент. Если проекту нужны тяжелые вычисления, подключаются мощности Yandex Cloud.
Команда из Institute of Science Tokyo анонсировала фреймворк PianoKPM Net, способный с высокой точностью определять активность мышц рук без использования нательных датчиков. Обычно для этого требуется инвазивная и дорогая электромиография, но новая архитектура реконструирует паттерны мышечных сокращений, анализируя только видеозапись.
В основе системы - уникальный датасет, собранный на базе 12 часов игры профессиональных пианистов, где визуальные данные синхронизированы с реальными сигналами мышц. Технология превращает обычную камеру в диагностический инструмент, что важно для реабилитационной медицины, спортивной аналитики и создания продвинутых интерфейсов «человек-компьютер». Авторы планируют выложить датасет и модель в открытый доступ.
techxplore.com
Project Prometheus поглотил разработчика агентного ИИ General Agents. Сделка прошла в закрытом режиме еще летом и сопровождалась переходом команды инженеров из DeepMind и Tesla в структуру Prometheus. Цель Prometheus: создание ИИ-систем для поддержки сложных производств автомобилестроения и космической отрасли.
Главный актив General Agents - технология Ace для автономного управления интерфейсами и приложениями. Хотя изначально Ace создавался для автоматизации рутинны на ПК, в рамках Prometheus эти наработки, судя по всему, будут масштабированы для индустриальных сценариев.
wired.com
Глава направления Sora в OpenAI Билл Пиблз сообщил, что бесплатные аккаунты теперь ограничены всего 6 видеогенерациями в сутки, так как текущие графические процессоры буквально плавятся от запросов. Это ограничение не выглядит временным: компания прямо предлагает докупать генерации по мере необходимости, хотя условия для подписчиков ChatGPT Plus и Pro пока остались прежними.
Google приняла аналогичные меры, урезав бесплатный доступ к инструменту Nano Banana Pro до 2 изображений в день. Техгигант предупредил, что лимиты могут меняться динамически и без уведомлений. Кроме того, под ограничения попал и доступ бесплатных пользователей к модели Gemini 3 Pro.
theverge.com
ИИ-поисковик получил функцию "persistent memory", которая позволяет запоминать предпочтения, интересы и детали предыдущих диалогов. Теперь система автоматически создает "постоянный контекст" пользователя, а ответы становятся персонализированными и требуют меньше уточняющих запросов.
Perplexity извлекает факты из хранилища памяти и напрямую использует их при формировании ответа. Этот контекстный слой работает поверх любой выбранной модели без потери накопленных знаний о пользователе. Функция полностью управляема: сбор данных можно отключить в настройках, а в режиме инкогнито история не сохраняется.
perplexity.ai
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍1🔥1
🇨🇳 Китай представил концепт AI-ускорителя на базе 14 нм логики + 18 нм DRAM, который обещает 120 TFLOPS при 2 TFLOPS на ватт.
По заявлениям, это уровень производительности Nvidia A100, но с упором не на техпроцесс, а на упаковку и работу с памятью.
Идея такая:
- вычислительные кристаллы 14 нм размещаются прямо поверх 18 нм DRAM
- используется гибридное 3D-бондинг-соединение
- тысячи коротких медных линий дают почти «как на кристалле» пропускную способность
- память ближе к вычислениям → меньше простаивания → выше реальная производительность на ватт
Заявленные характеристики — 120 TFLOPS при ~60 Вт, что лучше старых A100 по эффективности, но значительно слабее линейки Blackwell.
Но важно понимать:
- это пока архитектурный концепт, без массового кремния
- нет открытых бенчмарков
- нет подтверждённого серийного производства
- до уровня Nvidia Blackwell и по мощности, и по эффективности ещё далеко
Тем не менее сам подход показатель: акцент переносится с гонки за «нанометрами» к близости памяти, 3D-упаковке и near-memory computing. Это то направление, куда движется весь рынок высокопроизводительного AI-железа.
На данный момент концепт скорее сигнал о намерениях, чем реальный конкурент Nvidia.
tweaktown.com/news/109123/china-says-its-homegrown-14nm-chips-rival-nvidias-4nm-chips/index.html
По заявлениям, это уровень производительности Nvidia A100, но с упором не на техпроцесс, а на упаковку и работу с памятью.
Идея такая:
- вычислительные кристаллы 14 нм размещаются прямо поверх 18 нм DRAM
- используется гибридное 3D-бондинг-соединение
- тысячи коротких медных линий дают почти «как на кристалле» пропускную способность
- память ближе к вычислениям → меньше простаивания → выше реальная производительность на ватт
Заявленные характеристики — 120 TFLOPS при ~60 Вт, что лучше старых A100 по эффективности, но значительно слабее линейки Blackwell.
Но важно понимать:
- это пока архитектурный концепт, без массового кремния
- нет открытых бенчмарков
- нет подтверждённого серийного производства
- до уровня Nvidia Blackwell и по мощности, и по эффективности ещё далеко
Тем не менее сам подход показатель: акцент переносится с гонки за «нанометрами» к близости памяти, 3D-упаковке и near-memory computing. Это то направление, куда движется весь рынок высокопроизводительного AI-железа.
На данный момент концепт скорее сигнал о намерениях, чем реальный конкурент Nvidia.
tweaktown.com/news/109123/china-says-its-homegrown-14nm-chips-rival-nvidias-4nm-chips/index.html
❤6👍4🔥1
Ovis-Image - новая text-to-image модель от команды Alibaba AIDC 🔥
Что известно:
- 7B параметров, лицензия Apache 2.0
- Высокое качество генерации
- Работает на одном мощном GPU с низкой задержкой
- Отлично справляется с задачами, где важны текст, композиция и структура: постеры, UI-макеты, инфографика, лого
Модель: https://huggingface.co/AIDC-AI/Ovis-Image-7B
Демо: https://huggingface.co/spaces/AIDC-AI/Ovis-Image-7B
Что известно:
- 7B параметров, лицензия Apache 2.0
- Высокое качество генерации
- Работает на одном мощном GPU с низкой задержкой
- Отлично справляется с задачами, где важны текст, композиция и структура: постеры, UI-макеты, инфографика, лого
Модель: https://huggingface.co/AIDC-AI/Ovis-Image-7B
Демо: https://huggingface.co/spaces/AIDC-AI/Ovis-Image-7B
❤5👍1
🚀 AWS представила новое поколение AI-инструментов: Amazon Nova 2 и Agentic-AI
✔️ Nova 2 - семейство мощных моделей для текста, изображений, видео и мультимодальных задач
✔️ Nova Act - AI-агенты, которые могут работать в браузере: кликать, заполнять формы, навигироваться по UI
✔️ Nova Forge — сервис для создания собственных моделей на базе Nova: пред-тренировка, дообучение, кастомизация
Почему это важно
- Универсальность: от чат-ботов до анализа видео и документов
- Автоматизация: агенты заменяют рутинные действия и ручные процессы
- Кастомизация: компании могут строить модели под свои данные
- Оптимальная цена-производительность: конкурент на рынке крупных моделей
#AI #AWS #AmazonNova #GenerativeAI #AgenticAI #Automation
https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-agentic-ai-amazon-bedrock-nova-models
✔️ Nova 2 - семейство мощных моделей для текста, изображений, видео и мультимодальных задач
✔️ Nova Act - AI-агенты, которые могут работать в браузере: кликать, заполнять формы, навигироваться по UI
✔️ Nova Forge — сервис для создания собственных моделей на базе Nova: пред-тренировка, дообучение, кастомизация
Почему это важно
- Универсальность: от чат-ботов до анализа видео и документов
- Автоматизация: агенты заменяют рутинные действия и ручные процессы
- Кастомизация: компании могут строить модели под свои данные
- Оптимальная цена-производительность: конкурент на рынке крупных моделей
#AI #AWS #AmazonNova #GenerativeAI #AgenticAI #Automation
https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-agentic-ai-amazon-bedrock-nova-models