✔️ Эффективность локального ИИ выросла в 5.3 раза за два года.

Группа Hazy Research провела исследование, доказывающее рост жизнеспособности локального ИИ-инференса. Для оценки взяли унифицированный показатель «интеллект на ватт» (intelligence per watt, IPW) - это соотношение точности выполнения задачи к потребляемой мощности.

Результаты показали, что локальные LLM до 20 млрд. параметров уже способны обрабатывать 88.7% типичных одноэтапных запросов в чатах и задачах на логику. Общая эффективность локального ИИ показала рост в 5.3 раза за период с 2023 по 2025 год. Этот скачок обусловлен как улучшением самих моделей (в 3.1 раза), так и развитием аппаратных ускорителей (в 1.7 раза).
stanford.edu

✔️ LeJEPA: self-supervised learning без сложных эвристик.

Ян Лекун предложил простой метод ля self-supervised обучения - LeJEPA. Традиционные подходы требовали сложных трюков чтобы избежать коллапса признаков: stop-gradient и сетей учитель-студент. LeJEPA отказывается от этих эвристик в пользу одного регуляризатора, SIGReg (Sketched Isotropic Gaussian Regularization).

Задача SIGReg - заставить векторы признаков равномерно распределяться в пространстве, формируя изотропное сферическое облако. В своей работе, Ян доказывает, что такая форма математически оптимальна для минимизации ошибок на будущих задачах.

На практике это делает обучение более стабильным, упрощает его масштабирование и оценку качества модели. Тестовая модель на 1.8 млрд. параметров и показала 79% точности на ImageNet-1K. Код LeJEPA доступен на GitHub.
arxiv.org

✔️ Lumine от ByteDance: ИИ-агент, способный часами проходить 3D-игры.

ByteDance разработал ИИ-агента, который может самостоятельно выполнять многочасовые миссии в сложных открытых 3D-мирах, например в Genshin Impact, Honkai: Star Rail и Wuthering Waves. В отличие от своих конкурентов, Lumine обрабатывает видеопоток с экрана и генерирует команды для клавиатуры и мыши в реальном времени.

Агент построен на базе Qwen2-VL-7B и обучен на 1700 часах человеческого геймплея. Сначала он осваивал базовые действия, а затем учился следовать инструкциям и, наконец, развил способность к адаптивному мышлению на небольшом ризонинг-датасете.

В тестах Lumine показал способности сражаться с боссами, используя тактику, решать головоломки и взаимодействовать с NPC. Что важно, агент может переносить навыки, справляясь с задачами в незнакомых локациях и в совершенно новых играх без дополнительного обучения.
lumine-ai.org

✔️ IBM представила квантовые процессоры Nighthawk и Loon.

IBM анонсировала 2 новых квантовых процессора и объявила о переносе всего производства на 300-мм пластины на мощностях Albany NanoTech. Этот переход позволяет снизить стоимость чипов и, по заявлению компании, уже удвоил скорость НИОКР.

Nighthawk на 30% увеличивает сложность схем при прежнем уровне ошибок и ориентирован на задачи с 5000 двухкубитных гейтов. Он станет доступен пользователям IBM к концу 2025 года. Чип Loon, в свою очередь, сфокусирован на отказоустойчивости, он использует эффективные коды коррекции ошибок (qLDPC), реализованные на год раньше, чем планировалось.

Опираясь на эти инновации, IBM подтвердила свои планы по достижению квантового превосходства к 2026 году и созданию полноценной отказоустойчивой системы к 2029.
ibm.com

✔️ Chad IDE: среда разработки со встроенными TikTok и Tinder.

Стартап Clad Labs, выпустился из Y Combinator с продуктом «Chad: The Brainrot IDE». Это среда разработки со встроенными развлечениями. Идея в том, что пока разработчик ждет завершения задачи от ИИ-ассистента, он может полистать TikTok, Tinder или поиграть в мини-игры прямо в окне IDE.

По мнению основателей, это решает проблему «переключения контекста». Вместо того чтобы брать в руки телефон и полностью выпадать из рабочего процесса, разработчик остается в среде разработки и может мгновенно вернуться к коду, как только ИИ закончит свою работу.

Сейчас Chad IDE находится в стадии закрытого бета-тестирования, доступ можно получить только по приглашению.
techcrunch.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

⚡️ Вышла Z-Image Base.

Tongyi выложила фундаментальную версию модели семейства Z-Image.

В отличие от ранее выпущенной Turbo, это полновесный трансформер, ориентированный на максимальное качество и управляемость генерации .

Z-Image отлично подходит для дообучения, тренировки LoRA и интеграции с ControlNet.

Модель поддерживает CFG и работу с негативными промптами, генерируя результат за 28–50 шагов.


📌Лицензирование:  Apache 2.0 License.


🟡Модель
🟡Демо HF
🟡Демо ModelScope
🟡Archive
🟡ComfyUI WorkFlow
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Diffusion #ZImage #Tongyi

📌 Студенты собрали GPT целиком в железе на учебной плате

Лютира Абейкун и Криш Чхаджер из Университета Торонто взяли microGPT Андрея Карпатого и переписали его на языке описания цифровых схем SystemVerilog. Так родился проект TALOS-V2, который работает на образовательной плате DE1-SoC с FPGA Cyclone V, которую обычно дают в вузах для лабораторных работ.

Инференс на ней не выполняет ни GPU, ни PyTorch, ни даже CPU - каждый шаг трансформера, от эмбеддингов и самовнимания до нормализации, MLP и выбора следующего токена, превращён в физическую цепь из логических элементов.

Сама модель - символьный microGPT, обученный на датасете имён Карпатого: символ за символом она генерирует новые имена. Маленькая по меркам индустрии, но устроенная как взрослые генеративные модели: те же блоки, те же связи.

Внутри FPGA числа хранятся не как привычные дроби с плавающей точкой, а в формате Q4.12 - 16 бит, разделённые на целую и дробную часть.

Это компромисс: точности хватает для такой модели, а схема получается компактной и предсказуемой по времени работы.

Веса заранее переведены в шестнадцатеричные файлы и загружены прямо в постоянную память чипа.

Сердце схемы - один универсальный вычислительный блок на 16 параллельных каналов, который умеет умножать вектор на матрицу.

Он по очереди обслуживает все ключевые операции трансформера: проекции Q, K, V, выходную проекцию внимания, оба слоя MLP и LM-head.

Самый трудный для железа блок - softmax, нормирующая функция внутри механизма внимания. Экспоненту считает таблица заранее заготовленных значений, деление выполняет специальный многотактный модуль, заточенный под узкий диапазон входных чисел и потому быстрее универсального.

В механизме внимания деление - самая медленная операция и тормозит весь блок, поэтому таких делителей поставили сразу 2: они работают параллельно и снимают эту задержку. Поиск максимума совмещён с подсчётом скалярных произведений, чтобы не делать лишний проход по данным.

Даже выбор следующего токена происходит внутри чипа: алгоритм xorshift даёт случайность, а специальная схема сэмплирования бережёт распределение от перекоса в сторону младших символов. Хост-компьютер только запускает генерацию и забирает готовый результат.

В итоге плата устойчиво выдаёт больше 50 000 токенов в секунду, зафиксированный пик - около 53 000.

Проект открыт на GitHub: SystemVerilog-ядро, тестбенч под ModelSim, Python-утилиты для экспорта весов и запуска инференса через JTAG, скрипты под Quartus.


🟡Статья
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #FPGA #RTL #Transformer #TALOS

✔️ Anthropic запустила платформу Claude for Small Business

Компания представила пакет интеграций Claude через интерфейс Claude Cowork, который связывает языковую модель с QuickBooks, PayPal, HubSpot, Canva, Docusign, Google Workspace и Microsoft 365.

Пользователям доступны 15 готовых агентов для финансов, операционной деятельности, продаж, маркетинга и HR. Система умеет сводить бухгалтерский баланс, искать расхождения в транзакциях PayPal, составлять финансовые прогнозы, анализировать метрики HubSpot и генерировать промо-материалы в Canva.

В архитектуру заложен принцип human-in-the-loop. Модель берет на себя вычисления и рутинную нагрузку, но критические действия - проводка платежей, подписание контрактов и отправка писем требуют финального подтверждения пользователя.
anthropic.com

✔️ Создатель Qwen ищет инвестиции на свою ИИ-лабораторию

Бывший технический руководитель Qwen в Alibaba привлекает финансирование для своего стартапа. Целевая оценка около $2 млрд, в переговорах об инвестициях участвуют Gaorong Capital и Sequoia China.

Готового продукта у компании нет, оценка строится на репутации основателя. За 3 года в Alibaba он развил Qwen в одно из самых востребованных семейств open-source моделей. В марте техлид объявил об уходе из корпорации, после чего Alibaba перевела команду Qwen в прямое подчинение CEO и сместила фокус на закрытую коммерциализацию.

Американские проекты выходцев из OpenAI стартуют выше: SSI Ильи Суцкевера на старте оценивали в $5 млрд, стартап Миры Мурати - в $10 млрд. Инвесторы осторожничают с китайским рынком: здесь не работает поглощение IT-гигантами, а экспортные санкции США на чипы ограничивают лаборатории в доступе к вычислениям.
theinformation.com

✔️ Xiaomi опубликовала модель для автономного вождения

Xiaomi Embodied Intelligence опубликовала код и веса 4B VLA-модели OneVL для беспилотных автомобилей и робототехники. По заявлению разработчиков, она принимает решения точнее, чем более крупные модели, и делает это почти мгновенно.

Архитектура построена на Latent CoT, под капотом Qwen3-VL. Модель сжимает логику принятия решений в 55 скрытых токенов (35 визуальных и 20 текстовых). Подход сохраняет глубину рассуждений при задержке инференса на бортовом оборудовании в 0,24 секунды.

На бенчмарках NAVSIM и ROADWork OneVL обходит аналоги вдвое крупнее. Xiaomi утверждает, что это первый случай, когда сеть с латентными рассуждениями превосходит текстовые CoT-модели по точности при сохранении скорости предиктивных систем.
xiaomi.github.io

✔️ Индекс Ramp: Anthropic обошла OpenAI по доле корпоративных клиентов

По данным платежного индекса Ramp AI, решения Anthropic используют 34,4% корпоративных клиентов платформы, OpenAI - 32,3%. За год доля Anthropic выросла в 4 раза, база OpenAI увеличилась на 0,3%.

Статистика опирается на транзакции преимущественно американских компаний. Индекс учитывает факт оплаты услуг провайдера, а не реальные объемы API-запросов или токенов.

Динамика спроса связана с ростом цен на проприетарные решения. Из-за удорожания закрытых API бизнес переходит на платформы инференса для open-source моделей и дешевые специализированные инструменты.
ramp.com

✔️ Xynova анонсировала роботизированную кисть Flex 2

Китайская компания Xynova представила роботизированную кисть Flex 2 для гуманоидных роботов и систем воплощённого ИИ. При собственной массе 400 граммов манипулятор удерживает объекты весом до 12 кг.

Кинематика устройства обеспечивает 23 степени свободы. Встроенные сенсоры проскальзывания и миллисекундный аппаратный отклик позволяют алгоритмам адаптивного захвата корректировать силу давления на предмет при контакте.

Xynova самостоятельно производит аппаратные и программные компоненты продукта: сборку электродвигателей, редукторов, роликовых винтов, сервоконтроллеров и драйверов, а также написание алгоритмов управления. Разработкой занимается R&D-центр компании из 40 специалистов, более 70% из которых имеют ученые степени.
xynova.com.cn

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml