✔️ Stability AI выпустила модели ControlNet для Stable Diffusion 3.5 Large.

Stability AI представила 3 модели ControlNet: Blur, Canny и Depth, которые расширяют возможности Stable Diffusion 3.5 Large. Модели доступны для коммерческого и некоммерческого использования под лицензией Stability AI Community License..

Модель Blur предназначена для апскейла изображений до разрешений 8K и 16K. Canny использует карты границ для структурирования генерируемых изображений. Модель Depth использует карты глубины, созданные DepthFM, для управления композицией изображения.

ControlNet для Stable Diffusion 3.5 Large уже доступны на Hugging Face и поддерживаются в Comfy UI.
stability.ai

✔️ IMAX внедряет ИИ для расширения охвата оригинального контента.

Канадская компания, известная своими огромными кинотеатрами и иммерсивными впечатлениями от просмотра фильмов, объявила о партнерстве со стартапом Camb.ai, базирующимся в Дубае, для использования его моделей речевого ИИ для перевода оригинального контента.

Camb.ai предлагает свою модель Boli для перевода речи в текст и Mars для эмуляции речи. Модели доступны через платформу DubStudio, которая поддерживает 140 языков, включая малые языковые группы. IMAX начнет внедрять переводы на основе ИИ поэтапно, начиная с языков с большим объемом данных.
techcrunch.com

✔️ Anthropic добавила функцию пользовательских стилей в Claude AI.

Новая функция Claude - стиль ответов чат-бота. Обновление доступно для всех пользователей Claude AI и даёт возможность настроить стиль общения или выбрать один из предустановленных вариантов, чтобы быстро изменить тон и уровень детализации.

Пользователям предлагается три предустановленных стиля: формальный для «четкого и отточенного» текста, краткий для более коротких и прямых ответов, и пояснительный для образовательных ответов. Пользователи Claude могут создавать собственные стили, загрузив примеры текстов, отражающих их предпочтительный способ общения.
theverge.com

✔️ Google запустила платформу Health AI Developer Foundations (HAI-DEF) для разработки ИИ в здравоохранении.

Health AI Developer Foundations (HAI-DEF) - публичный ресурс, который должен помочь разработчикам в создании и внедрении моделей ИИ для здравоохранения. HAI-DEF предоставляет разработчикам модели, обучающие блокноты Colab и подробную документацию для поддержки каждого этапа разработки ИИ, от исследований до коммерциализации.

В HAI-DEF входят 3 специализированные модели для медицинской визуализации: CXR Foundation для рентгеновских снимков грудной клетки, Derm Foundation для изображений кожи и Path Foundation для цифровой патологии.
developers.google.com

✔️ Cursor получил обновление с автономными агентами.

Cursor выпустила обновление 0,43, которое обеспечивает частичную автоматизацию написания кода с помощью ИИ-агентов, способных самостоятельно перемещаться по контекстам и выполнять операции в терминале. Обновление позволяет ИИ-агентам реагировать на сообщения об ошибках и принимать автономные решения для устранения проблем. В демонстрации, опубликованной в X, Cursor создает полноценное веб-приложение секундомера с использованием HTML, CSS и JavaScript, включая запуск веб-сервера, все это с помощью одной текстовой подсказки.

Cursor остается бесплатным для загрузки и работает с GPT-4, Claude 3.5 Sonnet и Llama, как локально, так и через API. Платная подписка Pro за 20 долларов в месяц открывает доступ к дополнительным функциям, включая новых ИИ-агентов.
changelog.cursor.sh

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌 State of Foundation Models 2025 — краткое изложение отчёта Innovation Endeavors

Венчурный фонд Innovation Endeavors, основанный бывшим CEO Google Эриком Шмидтом, выпустил 126-страничный обзор о состоянии и тенденциях фундаментальных ИИ-моделей в 2025 году.

🟢 2025 — год, когда генеративный ИИ стал по-настоящему массовым.

Каждый восьмой работник на планете использует ИИ-инструменты хотя бы раз в месяц, а 90 % прироста аудитории произошло за последние полгода. Многие «ИИ-приложения» уже приносят индустрии миллиарды долларов в год, охватывая инженерию, дизайн, бухгалтерию, юриспруденцию и другие сферы.

🟠LLM уже обходят людей на сложных тестах.

Современные языковые модели превосходят врачей по целому ряду диагностических задач и решают олимпиадную геометрию лучше, чем 99 % людей.

Самое неожиданное: если дать небольшой модели время подумать, то она может обойти гораздо более крупную – эксперименты показали, что 3B-модель с reasoning-механизмом обойдет 70B-модель.

🟠По всем техническим метрикам масштаб моделей растет экспоненциально.

Производительность, интеллект и окна контекста увеличиваются более чем в 10× каждый год. Например, окна контекста выросли примерно с 8 тысяч до миллиона токенов, а стоимость генерации одного токена на крупных моделях упала почти в 1000 раз за пару лет. Средняя «длительность» задачи, которую модель может завершить сама, удваивается примерно каждые 7 месяцев.

🟠 Эксперты резюмируют: «умные модели сначала думают, потом говорят».

Модели рассуждения, обученные через CoT, дают новый путь к масштабированию и требуют активного посттренинга (RL с reward-моделями). Возможно, скоро именно дообучение станет важнее предобучения.

🟠 Экономика фундаментальных моделей запутана.

Крупнейшие игроки генерируют сотни миллионов выручки, но обучение топ-моделей дороже: LLaMA 4 ≳ $300 млн, GPT-4 ≈ $100 млн, а совокупные расходы OpenAI на обучение и данные достигают ~$3 млрд в год. Новая модель устаревает за три недели — конкуренция так высока, что open-source почти сравнялся с закрытыми платформами.

🟠Структура команд меняется под давлением ИИ.

Выяснилось, что функции «узких» специалистов часто уходят к универсалам с ИИ-ассистентам, а профессии уровня "middle management" вымирают.

🟠 MCP становится стандартом интеграции.

Model Context Protocol соединяет модели с почтой, дизайном, чатами и другими сервисами, а «клиентом» всё чаще выступает другой ИИ: крупные CRM и базы данных само-настраиваются через агентов.

🟠 Железо не отстаёт.

В ИИ-облаках важнее продавать «сырые» GPU-часы, чем комплексное ПО; допвремя на GPU обычно выгоднее оптимизаций. NVIDIA остаётся безусловным лидером: отчёт Q1 зафиксировал 10× генерации токенов на инференсе за год. Появилась волна стартапов с трансформер-чипами — теперь переписывать ИИ-ПО под новое железо оправдано: вычислительные затраты многократно превышают зарплаты инженеров.

🟠 Капитал хлынул в ИИ.

Доля венчура выросла с 10% в 2024 до 50+% в 2025. Компании вроде Anthropic показывают $2 млрд годового дохода с двукратным ростом, но их оценивают в 30 годовых выручек, что вызывает опасения перегрева. Некоторые стартапы привлекают инвестиции ещё на этапе идеи, без MVP, усиливая риски "пузыря".

🟠 Осторожнее с трендами:

75 % ИИ-фото-приложений потеряли основную выручку всего за полгода после пика, напоминая, что не каждое модное направление = устойчивый бизнес, тем более когда модели устаревают с космической скоростью.


⏩Полный отчёт
⏩Видео

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Microsoft, OpenAI и Anthropic запускают центр обучения ИИ для американских учителей.

Ведущие ИИ-компании в партнерстве с Американской федерацией учителей создают Национальную академию по обучению искусственному интеллекту. В рамках инициативы стоимостью 22.5 миллиона долларов преподавателям от детского сада до старших классов предоставят бесплатные программы для интеграции ИИ в учебный процесс.

Проект стал ответом на стихийное распространение чат-ботов в школах, которое вызвало у педагогов опасения по поводу списывания и снижения качества обучения. Вместо запретов, технологические гиганты предлагают обучать учителей ответственному использованию новых инструментов, попутно формируя лояльность к своим продуктам у будущих пользователей.
wired.com

✔️ Нейросеть нового поколения с архитектурой, подобной мозгу, учится видеть как люди.

All-TNN - нейросеть, структура которой имитирует организацию нейронов в человеческом мозге. В отличие от традиционных CNN, которые отлично распознают текстуры, но плохо справляются с формами, All-TNN демонстрирует смещения, характерные для людей. Например, она «ожидает» увидеть самолет в верхней части изображения, а не в нижней.

Ключевое отличие - отказ от weight sharing, неестественного для биологических систем. Вместо этого каждый нейрон обучается индивидуально, но со сглаживающим ограничением, которое заставляет соседние нейроны учиться схожим признакам.

Несмотря на то, что All-TNN пока уступает CNN в точности классификации, она потребляет в 10 раз меньше энергии при 13х большем размере.
spectrum.ieee.org

✔️ Replit заключила стратегическое партнерство с Microsoft.

По соглашению, Replit станет доступен в магазине Azure и будет интегрирован с облачными сервисами Microsoft, включая контейнеры, виртуальные машины и базу данных Neon Serverless Postgres. Компании позиционируют совместное предложение как инструмент для быстрого прототипирования, ориентированный не только на программистов, но и на бизнес-пользователей без опыта в кодинге.

Это событие примечательно, поскольку Replit традиционно считалась одним из ключевых клиентов и партнеров Google Cloud, где размещались созданные на платформе приложения. Replit подтвердил, что компания не уходит от Google, а расширяет поддержку на экосистему Microsoft, становясь мультиоблачным решением. Для Microsoft это партнерство - способ привлечь на свою платформу разработчиков и проекты, ранее ориентированные на конкурента.
prnewswire.com

✔️ Moonvalley представила видеомодель Marey.

Moonvalley, основанная выходцами из DeepMind, открыла публичный доступ к своей модели для генерации видео Marey, которая была обучена исключительно на открыто лицензированных данных. Решение позиционируется как инструмент для «гибридного кинопроизводства», предлагая кинопродакшену значительно больше контроля, чем стандартные text-to-video модели.

Модель отличается «осведомленностью о 3D-пространстве» и возможностью свободного управления виртуальной камерой. Пользователи могут в реальном времени изменять траекторию, панорамировать и масштабировать изображение простым движением мыши. Marey также позволяет контролировать объекты, персонажей и менять фон в исходном видео.

Доступ к Marey, способной генерировать ролики до 5 секунд, предоставляется по платной подписке - $14,99 за 100 кредитов, $34,99 за 250 кредитов и $149,99 за 1000 кредитов.
techcrunch.com

✔️ Компания Марка Цукрберга купила долю в производителе умных очков.

Техгигант приобрел миноритарную долю в EssilorLuxottica, крупнейшем в мире производителе очков и владельце бренда Ray-Ban. Сумма сделки составила 3,5 млрд. долларов за пакет акций размером менее 3%. Сделка значительно углубляет партнерство двух компаний, которые уже совместно выпускают умные очки Ray-Ban.

Для Марка Цукерберга это стратегический шаг в рамках его масштабного плана по развитию ИИ и созданию собственных аппаратных платформ. Умные очки рассматриваются как ключевое устройство будущего, которое избавит от привязки к смартфонам конкурентов, Apple и Google.
bloomberg.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Projects в ChatGPT стали доступны для всех.

Функция "Проекты" (Projects) теперь доступна не только по подписке, но и для бесплатных пользователей ChatGPT. "Проекты" работают как цифровые рабочие пространства, где можно объединять чаты, справочные файлы и пользовательские инструкции, связанные с одной долгосрочной задачей. Основная фишка "Проектов" - встроенная память. ChatGPT запоминает контекст всех разговоров и документов в рамках конкретного проекта.

Вместе с этим OpenAI увеличила лимиты на загрузку файлов (до 5 для бесплатных аккаунтов, Plus до 25, а Pro до 40), добавила элементы управления памятью для каждого проекта и возможность их кастомизации. Обновление уже доступно в веб-версии и в приложении для Android, релиз для iOS ожидается в ближайшее время.
OpenAI в сети X

✔️ DeepSeek работает над автономным ИИ-агентом.

Китайский стартап разрабатывает платформу на базе агентного ИИ. Новая система проектируется для самостоятельного выполнения многошаговых задач от имени пользователя, требуя лишь минимальных начальных инструкций.

Ключевой особенностью ИИ-агента станет способность к самообучению и улучшению своих действий на основе предыдущего опыта. По информации от источников, знакомых с планами компании, основатель DeepSeek Лян Вэньфэн нацелен на запуск нового программного обеспечения уже в четвертом квартале этого года.
bloomberg.com

✔️ CoreWeave покупает OpenPipe.

Облачный провайдер CoreWeave объявил о приобретении стартапа OpenPipe. Компания помогает разработчикам создавать кастомизированные ИИ-агенты с использованием RL через свой популярный опен-сорс инструментарий ART (Agent Reinforcement Trainer).

Эта сделка продолжает стратегию CoreWeave по расширению технологического стека, начатую с покупки платформы Weights & Biases в марте. Вся команда и клиентская база OpenPipe переходят в CoreWeave. Финансовые условия сделки стороны не раскрывают.
businesswire.com

✔️ OpenAI запускает платформу для трудоустройства и сертификации ИИ-специалистов.

Компания анонсировала создание собственной экосистемы для найма, которая объединит ИИ-платформу для поиска работы и расширенную программу сертификации, чтобы напрямую связать работодателей с кандидатами, чьи навыки в области ИИ можно верифицировать. Сама платформа будет использовать модели для сопоставления компетенций соискателей с требованиями вакансий, опираясь на собственную таксономию навыков.

Система сертификации вырастет из OpenAI Academy и предложит несколько уровней квалификации: от базовой ИИ-грамотности до продвинутого промпт-инжиниринга. Процесс обучения и сдачи экзаменов будет интегрирован в режим Study непосредственно в ChatGPT. Для корпоративных клиентов предусмотрена интеграция через SSO и API, а также механизм обратной связи для адаптации учебных курсов под реальные запросы рынка.
openai.com

✔️ NVIDIA и Университет Эссекса провели крупнейшую в истории симуляцию в статистической физике.

Инженеры из Университет Эссекса при поддержке NVIDIA установили новый мировой рекорд в компьютерном моделировании. Эксперимент позволил впервые на практике наблюдать термодинамический предел — ключевое понятие, объясняющее, как свойства материи проявляются в макроскопических системах.

Для симуляции использовалась стоечная архитектура NVIDIA GB200 NVL72, которая позволила смоделировать поведение до 70 триллионов взаимодействующих частиц. Система достигла рекордной производительности почти в 115 000 обновлений решетки в наносекунду.

Результаты исследования, опубликованные в Physical Review Research, могут ускорить разработку новых дисплеев, магнитных материалов и дать более глубокое понимание фундаментальных свойств материи.
essex.ac.uk


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Deutsche Bank: бум ИИ держит экономику США, но он нестабилен

Deutsche Bank предупреждает: нынешний рост инвестиций в ИИ неустойчив.

Расходы на дата-центры и оборудование удерживают США от рецессии, но без них рост ВВП близок к нулю. Goldman оценивает капзатраты в $368 млрд к августу 2025 года.

К 2030 году отрасли потребуется $2 трлн годовой выручки, но прогнозируется дефицит в $800 млрд. Продуктивность от ИИ придёт, но слишком медленно, чтобы оправдать такие масштабы инвестиций.
Fortune

✔️ KAT-Dev-32B и KAT-Coder - новые модели для Кодинга.

KAT-Dev-32B достигает 62,4% на SWE-Bench Verified, входя в топ-5 среди всех open-source моделей.
KAT-Coder идёт ещё дальше - 73,4%, что ставит его в один ряд с ведущими проприетарными решениями.
HF

✔️ InclusionAI выпустила Ring-flash-linear-2.0 — эффективную гибридную модель

InclusionAI анонсировала Ring-flash-linear-2.0, открытое решение с комбинированным вниманием (линейным + стандартным). При активации лишь 6,1 млрд параметров она демонстрирует производительность, сопоставимую с плотной моделью на 40 млрд параметров.

Модель основана на Ling-flash-base-2.0 и дообучена на 1 триллионе токенов. Благодаря использованию MoE и гибридной архитектуре она достигает почти линейной временной сложности и устойчивого потребления памяти - что ускоряет и удешевляет инференс.

Ring-flash-linear-2.0 поддерживает контексты длиной до 128 000 токенов, показывая конкурентные результаты в задачах рассуждения, математики, программирования и генерации текста.
Модель распространяется под лицензией MIT.
HF

✔️ Новый прорыв в Science Magazine: технология для «переписывания» ДНК

В Science Magazine опубликовано исследование, которое описывает новую технологию редактирования ДНК. Она позволяет вносить крупные и точные изменения прямо в нужное место генома человека — то, чего не могли обеспечить существующие методы вроде CRISPR.

CRISPR работает грубо: разрезает ДНК и надеется, что клетка правильно её восстановит. Более точные версии редактируют лишь крошечные участки - десятки или сотню «букв» ДНК. Но большинство болезней связано не с одной мутацией, а с распределёнными изменениями по всему геному.

Учёные нашли решение в бактериальных «прыгающих генах» - так называемых мостовых РНК. Они позволяют безопасно и точно вставлять, удалять или переставлять фрагменты длиной до 1 миллиона пар оснований.

В эксперименте новая технология исправила ДНК-повторы, вызывающие атаксию Фридрейха - редкое неврологическое заболевание. Тот же подход можно применить к болезни Хантингтона и другим тяжёлым наследственным патологиям.

В институте Arc уверены: комбинация их ДНК-модели Evo (для проектирования «здоровых» последовательностей) и метода Bridge recombination (для внедрения изменений) может стать основой будущей «Тьюринговой машины для биологии» — системы, способной переписывать геном с высокой точностью.
Paper

✔️ ByteDance выпустила модель Lynx, которая превращает одну фотографию человека в реалистичный видеоролик.

Лицо сохраняется точным, а движения выглядят плавно и естественно.

Главное новшество - два специальных адаптера. ID-adapter закрепляет лицо во всех кадрах, чтобы оно не «менялось» при генерации, а Ref-adapter переносит детали исходного фото - волосы, глаза, текстуру кожи.

Lynx построена на Diffusion Transformer и обучена на базе из 50,2 млн пар изображений и видео с разными выражениями лица, светом и фоном. Это помогает модели уверенно сохранять идентичность человека даже в сложных условиях.

Моделька выйдет персонализированное видео высокого качества, где совпадают лицо, мимика и мелкие детали внешности.
byteaigc

✔️ Kaggle и Google проведут бесплатный пятидневный интенсив по ИИ-агентам.

С 10 по 14 ноября участников ждут ежедневные лекции, практические задания и финальный проект для портфолио. В программе — основы архитектуры агентов, работа с Tool Use и API, контекст-инженеринг и память, метрики качества и оптимизация, а также создание первой мультиагентной системы по протоколу Agent2Agent. Регистрация открыта, участие доступно всем без отбора.
Rsvp

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml