Forwarded from Machinelearning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥15❤4👍1
Память для AI-чипов Nvidia растёт взрывными темпами.
Новый чип Rubin требует 288 ГБ оперативной памяти только для работы.
Чтобы понять масштаб:
- это примерно на 800% больше, чем в топовом настольном компьютере
- и примерно на 2300% больше, чем в флагманском смартфоне
Причина — взрывной спрос со стороны AI-компаний.
Крупные закупки со стороны OpenAI и Alphabet практически опустошили рынок памяти. В результате цена 16GB DDR4 выросла на 2352% — до $76.90, что уже привело к серьёзному мировому дефициту памяти.
Производители железа просто не успевают производить чипы памяти такими темпами, какими растёт спрос со стороны новых AI-процессоров.
Глобальная нехватка памяти для AI-инфраструктуры начинает выходить из-под контроля.
(график — Bloomberg)
Новый чип Rubin требует 288 ГБ оперативной памяти только для работы.
Чтобы понять масштаб:
- это примерно на 800% больше, чем в топовом настольном компьютере
- и примерно на 2300% больше, чем в флагманском смартфоне
Причина — взрывной спрос со стороны AI-компаний.
Крупные закупки со стороны OpenAI и Alphabet практически опустошили рынок памяти. В результате цена 16GB DDR4 выросла на 2352% — до $76.90, что уже привело к серьёзному мировому дефициту памяти.
Производители железа просто не успевают производить чипы памяти такими темпами, какими растёт спрос со стороны новых AI-процессоров.
Глобальная нехватка памяти для AI-инфраструктуры начинает выходить из-под контроля.
(график — Bloomberg)
😱3❤2👍1
OpenAI может выйти на IPO не раньше чем через шесть месяцев, но уже сейчас среди инвесторов есть заметный скепсис.
Несмотря на огромную оценку компании около $850 млрд, первые обсуждения с инвесторами показывают неоднозначное отношение к будущему размещению.
Главная причина путь к прибыльности. По оценкам, OpenAI может продолжать активно сжигать деньги как минимум до 2030 года.
Ещё один фактор - высокая оценка бизнеса. Сейчас она составляет примерно 28× прогнозной выручки 2026 года, что более чем в два раза выше мультипликатора Nvidia.
Это означает, что для успешного IPO OpenAI придётся:
- снижать операционные расходы
- значительно увеличивать выручку
- укреплять позиции на фоне конкуренции, особенно со стороны Anthropic
Иначе убедить рынок в такой высокой оценке будет сложно.
Несмотря на огромную оценку компании около $850 млрд, первые обсуждения с инвесторами показывают неоднозначное отношение к будущему размещению.
Главная причина путь к прибыльности. По оценкам, OpenAI может продолжать активно сжигать деньги как минимум до 2030 года.
Ещё один фактор - высокая оценка бизнеса. Сейчас она составляет примерно 28× прогнозной выручки 2026 года, что более чем в два раза выше мультипликатора Nvidia.
Это означает, что для успешного IPO OpenAI придётся:
- снижать операционные расходы
- значительно увеличивать выручку
- укреплять позиции на фоне конкуренции, особенно со стороны Anthropic
Иначе убедить рынок в такой высокой оценке будет сложно.
👍4❤3🔥2
🚀 Оптимизация затрат на LLM с ClawRouter
ClawRouter автоматически направляет запросы к самым дешевым моделям, экономя до 78% на расходах. Все операции происходят локально без внешних API, поддерживая более 30 моделей через один кошелек.
🚀 Основные моменты:
- 100% локальная маршрутизация за <1мс
- Нет внешних вызовов для принятия решений
- Оплата за запросы с помощью USDC
- Открытый исходный код под лицензией MIT
- Поддержка множества моделей от разных провайдеров
📌 GitHub: https://github.com/BlockRunAI/ClawRouter
#typescript
ClawRouter автоматически направляет запросы к самым дешевым моделям, экономя до 78% на расходах. Все операции происходят локально без внешних API, поддерживая более 30 моделей через один кошелек.
🚀 Основные моменты:
- 100% локальная маршрутизация за <1мс
- Нет внешних вызовов для принятия решений
- Оплата за запросы с помощью USDC
- Открытый исходный код под лицензией MIT
- Поддержка множества моделей от разных провайдеров
📌 GitHub: https://github.com/BlockRunAI/ClawRouter
#typescript
GitHub
GitHub - BlockRunAI/ClawRouter: The agent-native LLM router for autonomous agents. 55+ models (8 free), <1ms local routing, USDC…
The agent-native LLM router for autonomous agents. 55+ models (8 free), <1ms local routing, USDC payments on Base & Solana via x402. - BlockRunAI/ClawRouter
👍2
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍1🔥1
🚀 Высокопроизводительная диффузия на C++/CUDA
Librediffusion — это реализация StreamDiffusion на C++ с использованием CUDA и TensorRT. Оптимизирована для высокой производительности на современных графических процессорах, обеспечивая стабильные кадры для генерации изображений.
🚀Основные моменты:
- Поддержка моделей SDXL Turbo и SD Turbo.
- Высокая скорость: до 600 fps на RTX 5090.
- Интеграция с ossia score для удобства использования.
📌 GitHub: https://github.com/jcelerier/librediffusion
#cpp
Librediffusion — это реализация StreamDiffusion на C++ с использованием CUDA и TensorRT. Оптимизирована для высокой производительности на современных графических процессорах, обеспечивая стабильные кадры для генерации изображений.
🚀Основные моменты:
- Поддержка моделей SDXL Turbo и SD Turbo.
- Высокая скорость: до 600 fps на RTX 5090.
- Интеграция с ossia score для удобства использования.
📌 GitHub: https://github.com/jcelerier/librediffusion
#cpp
❤2👍1
Бывшие учёные Anthropic запускают AI-стартап для научных открытий с оценкой $1 млрд
Команда бывших исследователей из Anthropic привлекает около $175 млн инвестиций для нового стартапа Mirendil, который оценивается примерно в $1 млрд. Их цель - ускорить научные открытия с помощью искусственного интеллекта.
Идея проста: использовать AI для решения сложных научных задач и поиска прорывов в разных областях. Именно такие системы многие считают следующим большим этапом развития AI. Например, Sam Altman ранее говорил, что одна из целей индустрии - создать автономных AI-исследователей к 2028 году.
Стартап возглавляют Behnam Neyshabur и Harsh Mehta. Они планируют создавать продвинутые AI-системы, способные к долгосрочному научному рассуждению, чтобы ускорять открытия в биологии и материаловедении.
Команда бывших исследователей из Anthropic привлекает около $175 млн инвестиций для нового стартапа Mirendil, который оценивается примерно в $1 млрд. Их цель - ускорить научные открытия с помощью искусственного интеллекта.
Идея проста: использовать AI для решения сложных научных задач и поиска прорывов в разных областях. Именно такие системы многие считают следующим большим этапом развития AI. Например, Sam Altman ранее говорил, что одна из целей индустрии - создать автономных AI-исследователей к 2028 году.
Стартап возглавляют Behnam Neyshabur и Harsh Mehta. Они планируют создавать продвинутые AI-системы, способные к долгосрочному научному рассуждению, чтобы ускорять открытия в биологии и материаловедении.
🔥6
🎂 Немного с запозданием, но всё равно - с днём рождения, ChatGPT.
С момента выхода GPT-4 прошло всего 3 (!) года, а мы уже прошли невероятный путь.
Я помню, насколько безумным казалось общение с такой формой высокого интеллекта, которая при этом всё ещё имела множество ограничений.
Однако большинство этих ограничений было преодолено всего за три года.
И теперь почти невозможно представить, на что будет способен искусственный интеллект ещё через три года.
С момента выхода GPT-4 прошло всего 3 (!) года, а мы уже прошли невероятный путь.
Я помню, насколько безумным казалось общение с такой формой высокого интеллекта, которая при этом всё ещё имела множество ограничений.
Однако большинство этих ограничений было преодолено всего за три года.
И теперь почти невозможно представить, на что будет способен искусственный интеллект ещё через три года.
👍6❤2🔥2
🚀 Высокопроизводительная диффузия на C++/CUDA
Librediffusion — это реализация StreamDiffusion на C++ с использованием CUDA и TensorRT. Оптимизирована для высокой производительности на современных графических процессорах, обеспечивая стабильные кадры для генерации изображений.
🚀Основные моменты:
- Поддержка моделей SDXL Turbo и SD Turbo.
- Высокая скорость: до 600 fps на RTX 5090.
- Интеграция с ossia score для удобства использования.
📌 GitHub: https://github.com/jcelerier/librediffusion
#cpp
Librediffusion — это реализация StreamDiffusion на C++ с использованием CUDA и TensorRT. Оптимизирована для высокой производительности на современных графических процессорах, обеспечивая стабильные кадры для генерации изображений.
🚀Основные моменты:
- Поддержка моделей SDXL Turbo и SD Turbo.
- Высокая скорость: до 600 fps на RTX 5090.
- Интеграция с ossia score для удобства использования.
📌 GitHub: https://github.com/jcelerier/librediffusion
#cpp
🔥3❤1
Ожидается, что инвесторы готовы вложить примерно $4 млрд.
Этот шаг может резко ускорить внедрение ИИ в корпоративном секторе. Планируется активно внедрять инструменты OpenAI в компании из портфелей этих фондов, одновременно помогая бизнесам адаптироваться и модернизироваться перед лицом AI-дисрапции.
OpenAI также испытывает определённое давление на этом рынке, поскольку Anthropic активно позиционирует себя как лидера в enterprise-сегменте, и OpenAI стремится закрепиться в этой сфере тоже.
https://www.reuters.com/business/openai-courts-private-equity-join-enterprise-ai-venture-sources-say-2026-03-16/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍3
Forwarded from Machinelearning
Флагман. Триллион параметров суммарно, 42 млрд. активных при инференсе, архитектура MoE с гибридным вниманием и контекстным окном в 1 миллион токенов. До официального анонса модель тестировалась на OpenRouter под именем Hunter Alpha.
Реальная агентская эффективность на GDPval-AA: Elo 1434 (лучший результат среди китайских моделей).
Цена API: $1 вход / $3 выход за млн. токенов при контексте 256K и $2 вход / $6 выход для контекста 256К-1М.
Принимает текст, изображения, видео и аудио через единую базу с отдельными энкодерами для каждой модальности. Параметры не раскрыты. Модель поддерживает непрерывную обработку аудио длиной свыше 10 часов в одном запросе.
Цена: $0,40 вход / $2,00 выход.
На демонстрации модель прошла цикл онлайн-покупки автономно: нашла отзывы на Xiaohongshu, сравнила продавцов на JD.com, поторговалась с поддержкой, оформила заказ.
Второе демо: получила одно текстовое задание, сняла 15-секундный ролик из 4 сцен, синтезировала звук, исправила ошибку рендеринга шрифта, загрузила на TikTok и опубликовала.
Модель обучена на сотнях миллионов часов аудио, и допилена через многомерный RL. Синтезирует речь с управлением эмоциями на уровне отдельных предложений, поёт с сохранением высоты и ритма, воспроизводит китайские диалекты: сычуаньский, хэнаньский, кантонский, тайваньский. Поддержка других языков не заявлена.
Форматные маркеры в тексте: пунктуацию, частицы и выделение сама переводит в просодику без дополнительной разметки.
Доступ на ограниченный период - бесплатно. Сроки предложения не указаны.
Кстати, команду MiMo возглавляет Ло Фули, один из ключевых авторов DeepSeek R1.
Все модели релиза доступны через API на platform.xiaomimimo.com и в MiMo Studio.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍4🔥3
По данным WSJ и Reuters, он хочет скупать производственные компании и перестраивать их с помощью ИИ. Речь идёт о реальных отраслях: чипы, оборонка, тяжёлая промышленность.
Идея в том, чтобы использовать ИИ не только для кода, а прямо на заводах: оптимизировать процессы, ускорять сборку, снижать издержки.
Проект связан со стартапом Project Prometheus, который делает AI для инженерии и уже привлёк $6.2 млрд. В команду также вошёл David Limp из Blue Origin.
Сейчас Безос общается с крупными инвесторами, в том числе на Ближнем Востоке, чтобы собрать нужную сумму.
Если это реализуют, ИИ начнёт менять не только софт, но и то, как производят железо.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4🤔2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Самый мощный режим ChatGPT — «не спеши, сначала подумай»
Ты используешь ChatGPT как помощника.
Но самый мощный режим —
заставить его думать дольше.
Большинство пишет:
Профи пишут:
Что это даёт:
• меньше ошибок
• меньше галлюцинаций
• более продуманная архитектура
• код уровня senior
• лучше работает на сложных задачах
Это работает, потому что ты включаешь режим deliberate reasoning.
Один промпт иjndtns становятся в разы умнее.
Ты используешь ChatGPT как помощника.
Но самый мощный режим —
заставить его думать дольше.
Большинство пишет:
«Напиши код»
Профи пишут:
«Не отвечай сразу. Сначала продумай решение, варианты и риски.»
Что это даёт:
• меньше ошибок
• меньше галлюцинаций
• более продуманная архитектура
• код уровня senior
• лучше работает на сложных задачах
Это работает, потому что ты включаешь режим deliberate reasoning.
Один промпт иjndtns становятся в разы умнее.
t.me/Chatgpturbobot - chatgpt бот в телеге без подписок
Task: [опиши задачу]
Before answering:
- Think through the problem step by step
- Consider multiple approaches
- Choose the best solution
- Check for edge cases and performance issues
Then provide the final answer only.
👍9🤯2❤1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Новый интервью Andrej Karpathy - кратко главное:
- Проблемы с AI-агентами = чаще скилл пользователя, а не слабость модели
- Ошибки возникают из-за плохих инструкций и настройки
- Нужно мыслить не мелкими задачами, а крупными действиями (macro tasks)
- Делегируй задачи на ~20 минут нескольким агентам параллельно
- Примеры: кодинг, ресёрч, планирование фич
- Роль человека - дирижёр (оркестратор), который распределяет задачи
- Затем - ревью результата, а не ручная работа
- Это новый навык - сначала сложно, потом сильно бустит продуктивность
-
https://www.youtube.com/watch?v=kwSVtQ7dziU&t=1s
- Проблемы с AI-агентами = чаще скилл пользователя, а не слабость модели
- Ошибки возникают из-за плохих инструкций и настройки
- Нужно мыслить не мелкими задачами, а крупными действиями (macro tasks)
- Делегируй задачи на ~20 минут нескольким агентам параллельно
- Примеры: кодинг, ресёрч, планирование фич
- Роль человека - дирижёр (оркестратор), который распределяет задачи
- Затем - ревью результата, а не ручная работа
- Это новый навык - сначала сложно, потом сильно бустит продуктивность
-
https://www.youtube.com/watch?v=kwSVtQ7dziU&t=1s
❤6👍5🔥3😁1
ВСЕ ЭТИ AI-МОДЕЛИ ВЫШЛИ В ЭТОМ МЕСЯЦЕ:
- GPT-5.4
- GPT-5.4 Pro
- GPT-5.4 Mini
- GPT-5.4 Nano
- GPT-5.3 Instant
- MiniMax M2.7
- Mistral Small 4
- MiMo-V2-Pro (Xiaomi, представлен как Hunter Alpha)
- NVIDIA Nemotron 3 Super
- серия Qwen3.5 (включая Qwen3.5-9B, 4B и др.)
- GPT-5.3 Instant (обновление в начале марта)
Это был просто безумный месяц.
- GPT-5.4
- GPT-5.4 Pro
- GPT-5.4 Mini
- GPT-5.4 Nano
- GPT-5.3 Instant
- MiniMax M2.7
- Mistral Small 4
- MiMo-V2-Pro (Xiaomi, представлен как Hunter Alpha)
- NVIDIA Nemotron 3 Super
- серия Qwen3.5 (включая Qwen3.5-9B, 4B и др.)
- GPT-5.3 Instant (обновление в начале марта)
Это был просто безумный месяц.
👍19❤2
🚀 X/Twitter Research Agent for AI
Эффективный CLI-инструмент для работы с X API. Позволяет искать, фильтровать и мониторить твиты, получая исследовательские данные без лишних усилий. Идеален для взаимодействия с AI-агентами и анализа контента.
🚀Основные моменты:
- Поиск твитов с сортировкой и фильтрацией
- Мониторинг аккаунтов через списки наблюдения
- Быстрый режим для экономии ресурсов
- Кэширование запросов для снижения затрат
- Прозрачность расходов на каждую операцию
📌 GitHub: https://github.com/rohunvora/x-research-skill
#typescript
Эффективный CLI-инструмент для работы с X API. Позволяет искать, фильтровать и мониторить твиты, получая исследовательские данные без лишних усилий. Идеален для взаимодействия с AI-агентами и анализа контента.
🚀Основные моменты:
- Поиск твитов с сортировкой и фильтрацией
- Мониторинг аккаунтов через списки наблюдения
- Быстрый режим для экономии ресурсов
- Кэширование запросов для снижения затрат
- Прозрачность расходов на каждую операцию
📌 GitHub: https://github.com/rohunvora/x-research-skill
#typescript
👍3
⚡️ Накатываем себе БЕСПЛАТНЫЙ Claude Opus 4.6 навсегда - энтузиасты переобучили нейронку Qwen 3.5 на данных Opus 4.6 и получили полностью опен-сорсный Claude, который НЕ УСТУПАЕТ оригиналу и запускается на одной GPU.
• Модель можно запустить БЕЗ ограничений на домашнем компе и даже не слишком мощном железе.
• Нейронка шустрая и очень умная - для повседневных рабочих задач.
• Поддерживает контекст в 262 000 токенов, можно грузить целые книги, папки с кодом и документы.
• Полностью автономна, запускает целые цепочки рассуждений.
• Стабильнее других моделей Qwen работает с внешними API.
• БЕЗ ограничений, БЕЗ цензуры, БЕЗ подписок.
https://huggingface.co/Jackrong/Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF
• Модель можно запустить БЕЗ ограничений на домашнем компе и даже не слишком мощном железе.
• Нейронка шустрая и очень умная - для повседневных рабочих задач.
• Поддерживает контекст в 262 000 токенов, можно грузить целые книги, папки с кодом и документы.
• Полностью автономна, запускает целые цепочки рассуждений.
• Стабильнее других моделей Qwen работает с внешними API.
• БЕЗ ограничений, БЕЗ цензуры, БЕЗ подписок.
https://huggingface.co/Jackrong/Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF
👎15😁9👍8❤5🔥1