The Verge’s piece on how Alibaba uses AI to study playing Starcraft. Probably this is the way to attract new brilliant researches into the company, netherless, results look really promising.

http://www.theverge.com/2017/4/3/15164490/alibaba-ai-starcraft-combat

#reinforcementlearning #alibaba #starcraft

🔮 CN-AI-MODELS | ИИ модели Китая

🚀 Alibaba представил DianJin-R1 — мощную языковую модель для финансовых задач

Команда Alibaba Cloud и Университет Сучжоу разработали инновационную модель с открытым исходным кодом, которая превосходит аналоги в области финансового анализа.

🔍 В двух словах:
- Модель доступна в двух версиях: 7B и 32B параметров
- Обучена на уникальных финансовых датасетах + мультиагентный синтез данных
- Превышает производительность DeepSeek-R1 и QwQ в тестах

📊 Ключевые особенности:
1️⃣Открытые данные и модели:
- Дамп DianJin-R1-Data включает CFLUE, FinQA и CCC (китайская нормативная проверка)
- Модели на Hugging Face, ModelScope и GitHub
2️⃣Технологии обучения:
- Двухэтапная оптимизация: Supervised Fine-Tuning + Reinforcement Learning
- Система вознаграждений за структурированные выводы и точность
3️⃣Мультиагентный синтез:
- Платформа Tongyi Dianjin генерирует сложные финансовые кейсы через взаимодействие ИИ-агентов

⚙️ Технические детали:
• Использованы Qwen2.5-7B/32B-Instruct как база
• GRPO (Group Relative Policy Optimization) для RL-фазы
• Фичинг: 38k+ экзаменационных вопросов (CFLUE) + 8k англоязычных QA (FinQA)

🔥 Результаты тестов:
▫️ DianJin-R1-7B сравним с топовой QwQ при меньших ресурсах
▫️ DianJin-R1-32B лидирует во всех категориях

"Это не просто шаг вперед в финтехе — мы переосмыслили подход к обучению ИИ для регуляторных задач" — команда разработчиков.

Официальный сайт | Hugging Face | GitHub

Подробнее в оригинальной статье.

#КитайскийИИ #КитайAI #FinTech #LLM #OpenSource #Alibaba #Qwen

🛡️ CN-AI-ARSENAL | Технологический арсенал Китая

🚀 ROLL: новый фреймворк для масштабируемого обучения с подкреплением от Alibaba

Китайский гигант Alibaba представил ROLL — инновационный фреймворк для RL-тренировки больших языковых моделей (LLM), который уже собрал 1000+ звезд на GitHub. Это решение радикально упрощает процесс обучения с подкреплением, делая его доступным даже для небольших команд.

🔍 Ключевые возможности:
• Поддержка моделей до 600B+ параметров
• Встроенные алгоритмы: PPO, GRPO, Reinforce++
• Интеграция с vLLM, DeepSpeed, Megatron-Core
• Визуализация через wandb/tensorboard
• Ускорение обучения в 2.3-2.9 раза (тесты на Qwen-7B/30B)

💡 Для кого создан ROLL?
1) Инженеры: распределенные вычисления на тысячах GPU
2) Разработчики: гибкая настройка reward-функций
3) Исследователи: быстрый прототипинг новых алгоритмов

🌟 Технические детали:
- Rollout Scheduler для управления жизненным циклом samples
- AutoDeviceMapping для оптимизации ресурсов
- Параллельные стратегии обучения (5D-параллелизм)
- Асинхронные вычисления reward

GitHub | Технический отчет

#КитайскийИИ #КитайAI #RLHF #Alibaba

🚀 Новый ИИ-агент WebSailor от Alibaba для веб-поиска и анализа данных

Китайский гигант Alibaba представил открытый сетевой агент WebSailor, способный решать сложные задачи поиска и анализа информации в интернете.

Проект уже набрал более 2k звезд на GitHub и возглавил рейтинг открытых ИИ-агентов в тестовом наборе BrowseComp, обойдя даже коммерческие модели!

🔍Основные возможности:
• Многошаговый анализ и перекрестная проверка данных
• Работа с нечеткими запросами и высокой степенью неопределенности

Технические детали для экспертов:
1. DUPO – новый алгоритм RL (обучения с подкреплением), ускоряющий тренировку агента в 2-3 раза
2. Набор данных SailorFog-QA специально разработан для сложных задач с высокой неопределенностью
3. Архитектура основана на Qwen моделях с пост-тренингом

📊Результаты тестирования:
• Превышение показателей DeepSeek R1 и Grok-3
• Второе место после OpenAI DeepResearch среди всех систем
• Отличные результаты на простых задачах (SimpleQA), несмотря на обучение только на сложных данных

GitHub

#КитайскийИИ #КитайAI #ВебПоиск #ИИАгенты #Alibaba

ИИ против крипторынка: Китайские модели одержали сокрушительную победу

Опубликованы результаты первого в мире конкурса AI-трейдеров, где шесть ведущих языковых моделей соревновались в торговле криптовалютой.

Суть события: Шесть ведущих AI-моделей получили по $10,000 для торговли на реальном рынке без вмешательства человека. Победителем стал тот, кто показал максимальную доходность при контролируемом риске.

«Это своего рода тест Тьюринга для криптотрейдинга» — так организаторы из Nof1.ai охарактеризовали свое мероприятие, проходившее с 17 октября по 3 ноября 2025 года.

📊 Ключевые результаты:
• 1 место: Alibaba Qwen — доходность свыше 20% 🥇
• 2 место: DeepSeek — стабильная прибыль 🥈
• Остальные модели: ушли в минус, особенно GPT-5 (потерял более 60%)

🔍 Как проходил конкурс?
• Каждая модель самостоятельно анализировала рынок
• Использовались идентичные исходные данные и условия
• Торговля велась на платформе Hyperliquid
• Запрещена любая внешняя помощь или коррекция стратегии
• Полная автономность — без человеческого вмешательства
• Все транзакции и решения публиковались в реальном времени

🧠 Технические детали:
Модели должны были:
- Выявлять альфа-возможности (шансы на сверхдоходность)
- Определять размер позиции
- Выбирать точки входа и выхода
- Управлять риском в реальном времени

🤖 Характеристики моделей:
• Qwen3 Max — агрессивный стиль, высокая доходность при умеренной частоте сделок
• DeepSeek — консервативный подход, лучший показатель Шарпа (0.359)
• GPT-5 — наименьшая эффективность (-62.66%) при высокой активности

💡 Что это значит для индустрии?
Победа Qwen демонстрирует не просто "знание", а способность применять сложные навыки в условиях реального финансового рынка — анализировать, принимать решения и управлять рисками автономно.

Подробнее о методике и результатах

#КитайскийИИ #КитайAI #Трейдинг #Alibaba #GPT5 #DeepSeek