Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Anthropic начала подготовку к первичному размещению акций и ведет предварительные переговоры с ключевыми игроками Уолл-стрит: Goldman Sachs, JPMorgan и Morgan Stanley, чтобы выбрать организаторов листинга.
Ожидается, что в ходе IPO стартап сможет привлечь более $60 млрд. Размещению предшествовал крупный раунд финансирования, прошедший в феврале этого года. В рамках этого раунда консорциум инвесторов во главе с фондами GIC и Coatue вложил в компанию $30 млрд, что подняло общую капитализацию Anthropic до $380 млрд.
Финансовый рынок уже отреагировал на новости: эмитенты ETF начали подавать заявки на регистрацию маржинальных фондов, привязанных к котировкам будущих акций компании.
bloomberg.com
Harrier-OSS-v1 - линейка мультиязычных моделей для векторизации текста. Они используются для информационного поиска, кластеризации, классификации текстов и оценки семантической близости. Семейство выбило SOTA-рекорд в бенчмарке Multilingual MTEB v2.
Флагманская модель на 27 млрд. параметров и компактная на 270 млн. построены на архитектуре Gemma 3, а средняя версия на 600 млн. параметров использует базу Qwen 3. Модели поддерживают контекстное окно до 32 тыс. токенов и работают с более чем 94 языками, включая русский.
Семейство открыто под лицензией MIT и интегрированы в sentence-transformers, LangChain и LlamaIndex.
huggingface.co
После громкого релиза аудитория сервиса быстро сократилась с миллиона до 500 тысяч человек, при этом поддержание работы видеогенератора обходилось OpenAI примерно в $1 млн. ежедневно. В итоге проект оказался для компании обузой.
К финансовым потерям добавились проблемы с авторскими правами и опасения, что создание низкокачественных роликов вредит репутации бренда. Обучение новых видеомоделей уже полностью остановлено.
Под давлением конкуренции со стороны Anthropic руководство OpenAI решило перенаправить вычислительные мощности на более маржинальные направления: разработку ИИ-агентов, генерацию кода и корпоративные продукты. Команду Sora перевели на создание моделей мира для робототехники.
wsj.com
В рамках обновления Microsoft 365 Copilot компания добавила новые инструменты для автоматизации рабочих процессов и глубокого поиска. Во главе апдейта - агент Researcher с функцией Critique, которая задействует 2 модели: одну для черновика, а другую - в роли проверяющего редактора, комбинируя возможности моделей от OpenAI и Anthropic. Microsoft говорит, что агент опережает Perplexity на базе Claude Opus 4.6 на 7 пунктов.
Вторая часть - это функция Model Council, которая выводит на один экран ответы от разных ИИ-моделей для наглядного сравнения их выводов и поиска расхождений.
Попутно Microsoft расширила доступ к Copilot Cowork по программе Frontier. Система научилась брать на себя многоэтапные задачи: она самостоятельно взаимодействует с рабочими файлами, планирует расписание в календаре и формирует ежедневные брифинги.
microsoft.com
Независимый разработчик Зак Мэнсон обнаружил , что при автокоррекции опечаток в PR Copilot добавляла рекламный текст. Поиск по GitHub подтвердил, что десятки тысяч PR уже успели получить навязчивое предложение использовать утилиту Raycast для запуска Copilot на macOS и Windows.
Представитель Copilot подтвердил инцидент и сообщил, что функцию оперативно отключили, признав ее внедрение ошибкой. Однако случившееся серьезно подорвало доверие сообщества разработчиков.
На фоне этого пользователи начали сообщать о переносе приватных репозиториев с GitHub на альтернативные открытые площадки: Forgejo, Gitea, Codeberg и собственные self-hosted решения.
news.ycombinator.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6
Папка .claude: полный разбор того, что внутри
Большинство разработчиков, работающих с Claude Code, смотрят на папку .claude как на черный ящик. Знают, что она есть. Видели, как она появляется в корне проекта. Но никогда не открывали и уж точно не понимали, что там лежит и зачем.
А зря. Папка .claude – это центр управления поведением Claude в вашем проекте. Здесь хранятся инструкции, кастомные команды, правила доступа и даже память модели между сессиями. Разберемся с каждым файлом и папкой по порядку.
https://uproger.com/papka-claude-polnyj-razbor-togo-chto-vnutri/
Большинство разработчиков, работающих с Claude Code, смотрят на папку .claude как на черный ящик. Знают, что она есть. Видели, как она появляется в корне проекта. Но никогда не открывали и уж точно не понимали, что там лежит и зачем.
А зря. Папка .claude – это центр управления поведением Claude в вашем проекте. Здесь хранятся инструкции, кастомные команды, правила доступа и даже память модели между сессиями. Разберемся с каждым файлом и папкой по порядку.
https://uproger.com/papka-claude-polnyj-razbor-togo-chto-vnutri/
❤3👍2🔥1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Одна из самых долгих и ресурсоемких частей в создании аналитических систем - это подготовка базовой инфраструктуры.
Stackland, выпущенный Yandex B2B Tech, как раз решает эту задачу: средства хранения и обработки данных, как и управляемые СУБД от Yandex Cloud уже встроены в платформу и разворачиваются из коробки вместе с необходимым слоем управления. И разворачивается платформа во внутреннем безопасном контуре.
Получаешь готовый data-фундамент с управлением доступами, мониторингом и масштабированием. И можешь сразу идти в разработку.
Запросить демо платформы, а также записаться на индивидуальную консультацию с архитекторами платформы можно по ссылке.
Stackland, выпущенный Yandex B2B Tech, как раз решает эту задачу: средства хранения и обработки данных, как и управляемые СУБД от Yandex Cloud уже встроены в платформу и разворачиваются из коробки вместе с необходимым слоем управления. И разворачивается платформа во внутреннем безопасном контуре.
Получаешь готовый data-фундамент с управлением доступами, мониторингом и масштабированием. И можешь сразу идти в разработку.
Запросить демо платформы, а также записаться на индивидуальную консультацию с архитекторами платформы можно по ссылке.
👍4❤3
Oracle массово режет штат - до 30 000 человек за один день.
По разным оценкам уволили от 10 000 до 30 000 сотрудников
Письма пришли в 6 утра - без предупреждений от менеджеров и HR • День получения письма сразу стал последним рабочим днём • В отдельных командах сокращения доходят до 30%+
Формулировка классическая: «организационные изменения»
Компани перераспределяет деньги в ИИ и облачную инфраструктуру.
В 2025 компания столкнулась с резким ростом расходов • Огромный кассовый разрыв из-за инвестиций в инфраструктуру •
Аналитики оценивают экономию от сокращений в $8–10 млрд Но есть нюанс:Даже если все деньги уйдут в ИИ, окупаемость ожидается только к 2030 году
Ирония 2026:Мы думали, нас заменит ИИ, потому что он умнее и дешевле А оказалось - нас увольняют, потому что он слишком дорогой и пока ещё не настолько эффективны.
https://vc.ru/ai/2844412-oracle-uvolila-do-30000-sotrudnikov-iz-za-investitsiy-v-ii
По разным оценкам уволили от 10 000 до 30 000 сотрудников
Письма пришли в 6 утра - без предупреждений от менеджеров и HR • День получения письма сразу стал последним рабочим днём • В отдельных командах сокращения доходят до 30%+
Формулировка классическая: «организационные изменения»
Компани перераспределяет деньги в ИИ и облачную инфраструктуру.
В 2025 компания столкнулась с резким ростом расходов • Огромный кассовый разрыв из-за инвестиций в инфраструктуру •
Аналитики оценивают экономию от сокращений в $8–10 млрд Но есть нюанс:Даже если все деньги уйдут в ИИ, окупаемость ожидается только к 2030 году
Ирония 2026:Мы думали, нас заменит ИИ, потому что он умнее и дешевле А оказалось - нас увольняют, потому что он слишком дорогой и пока ещё не настолько эффективны.
https://vc.ru/ai/2844412-oracle-uvolila-do-30000-sotrudnikov-iz-za-investitsiy-v-ii
👍11🤔10❤5🤯4👎1😁1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Таблицы теперь живут прямо в терминале
Да, без Excel и без GUI.
Sheets - это инструмент, который позволяет читать и редактировать CSV прямо в терминале через TUI или CLI.
Что внутри:
- полноценная работа с таблицами без выхода из терминала
- vim-подобные хоткеи и навигация
- быстрые правки без лишнего оверхеда
Работает на Windows, macOS и Linux.
Идеально, если ты живёшь в терминале и не хочешь дергаться между окнами.
Excel начинает нервничать.
https://github.com/maaslalani/sheets
Да, без Excel и без GUI.
Sheets - это инструмент, который позволяет читать и редактировать CSV прямо в терминале через TUI или CLI.
Что внутри:
- полноценная работа с таблицами без выхода из терминала
- vim-подобные хоткеи и навигация
- быстрые правки без лишнего оверхеда
Работает на Windows, macOS и Linux.
Идеально, если ты живёшь в терминале и не хочешь дергаться между окнами.
Excel начинает нервничать.
https://github.com/maaslalani/sheets
❤8👍8🔥6😁4
Forwarded from Machinelearning
🔥 Собери свой OpenClaw за вечер
Репозиторий, в котором разобрано устройство OpenClaw по слоям.
Это формат, которого не хватает большинству гайдов, пошаговая сборка системы, где каждый этап добавляет новый уровень сложности
Сначала обычный чат. Потом подключаются инструменты. Затем навыки, работа с вебом, память, маршрутизация задач и мультиагентная логика. В какой-то момент начинаешь ловить себя на мысли, что уже думаешь как оркестратор, а не как пользователь модели
В гайде хорошо видно, где заканчивается модель и начинается обвязка. Как строится цикл принятия решений, как агент выбирает инструменты и как вообще появляется ощущение «интеллекта»
Дает неплохое понимание архитектуры клешни.
https://github.com/czl9707/build-your-own-openclaw
@ai_machinelearning_big_data
#opensource #openclaw
Репозиторий, в котором разобрано устройство OpenClaw по слоям.
Это формат, которого не хватает большинству гайдов, пошаговая сборка системы, где каждый этап добавляет новый уровень сложности
Сначала обычный чат. Потом подключаются инструменты. Затем навыки, работа с вебом, память, маршрутизация задач и мультиагентная логика. В какой-то момент начинаешь ловить себя на мысли, что уже думаешь как оркестратор, а не как пользователь модели
В гайде хорошо видно, где заканчивается модель и начинается обвязка. Как строится цикл принятия решений, как агент выбирает инструменты и как вообще появляется ощущение «интеллекта»
Дает неплохое понимание архитектуры клешни.
https://github.com/czl9707/build-your-own-openclaw
@ai_machinelearning_big_data
#opensource #openclaw
❤3👍3🔥3
🔥 Китайцы выкатили мощный голосовой ИИ - VoxCPM2
Модель от OpenBMB, которая умеет:
• Понимать и генерировать речь
• Работать с голосом почти в реальном времени
• Делать voice-to-voice без сложных пайплайнов
• Подходит под ассистентов, звонки и голосовые агенты
Главный плюс - всё это в одной модели, без костылей из ASR + TTS
https://huggingface.co/openbmb/VoxCPM2
Модель от OpenBMB, которая умеет:
• Понимать и генерировать речь
• Работать с голосом почти в реальном времени
• Делать voice-to-voice без сложных пайплайнов
• Подходит под ассистентов, звонки и голосовые агенты
Главный плюс - всё это в одной модели, без костылей из ASR + TTS
https://huggingface.co/openbmb/VoxCPM2
👍6❤4🔥3
Обе модели
• Обучены с нуля — без инициализации зарубежными весами
• MoE + MTP + MLA
• Совместимы с HuggingFace, llama.cpp / vLLM / SGLang
Код и веса уже на платформе GitVerse.
Это не просто релиз весов, а результат большой инженерной работы над качеством, alignment и стабильностью модели. В блоге команда поделилась результатами и своими наработками.
В релизе: высокие результаты на аренах, улучшенный function calling, решённая проблема циклов, DPO в нативном FP8, найденный и зарепорченный баг в SGLang при dp > 1.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7🔥3😁3👎2❤1
Forwarded from Machinelearning
🚀 Qwen 3.6-Plus забрал все три первых места на OpenRouter. Одновременно.
Alibaba выкатили новую модель, и она сразу заняла #1 в трех рейтингах OpenRouter: Daily, Weekly и Trending. Такого там раньше никто не делал.
Модель уже вышла из триала и доступна в проде. По первым отзывам: латенси ниже, рассуждения на уровне топовых моделей, а цена за токен заметно приятнее конкурентов.
Доступна через Qwen Cloud, Alibaba Cloud Model Studio, OpenRouter и Fireworks AI. Из коробки интегрируется с OpenClaw, Kilo Code, Cline, opencode и Qoder.
Для тех, кто сейчас выбирает модель под продакшен, есть смысл погонять на своих задачах.
Достижения на OpenRouter звучат красиво, но синтетические бенчмарки и реальные пайплайны - вещи разные.
Интересно посмотреть, как она поведет себя на длинных контекстах и сложных мультиэтапных цепочках.
openrouter.ai/qwen/qwen3.6-plus
fireworks.ai/models/fireworks/qwen3p6-plus
@ai_machinelearning_big_data
#qwen
Alibaba выкатили новую модель, и она сразу заняла #1 в трех рейтингах OpenRouter: Daily, Weekly и Trending. Такого там раньше никто не делал.
Модель уже вышла из триала и доступна в проде. По первым отзывам: латенси ниже, рассуждения на уровне топовых моделей, а цена за токен заметно приятнее конкурентов.
Доступна через Qwen Cloud, Alibaba Cloud Model Studio, OpenRouter и Fireworks AI. Из коробки интегрируется с OpenClaw, Kilo Code, Cline, opencode и Qoder.
Для тех, кто сейчас выбирает модель под продакшен, есть смысл погонять на своих задачах.
Достижения на OpenRouter звучат красиво, но синтетические бенчмарки и реальные пайплайны - вещи разные.
Интересно посмотреть, как она поведет себя на длинных контекстах и сложных мультиэтапных цепочках.
openrouter.ai/qwen/qwen3.6-plus
fireworks.ai/models/fireworks/qwen3p6-plus
@ai_machinelearning_big_data
#qwen
👍5❤3👎1
🚀 PageIndex - умный индекс документов для reasoning-RAG (без векторов)
PageIndex от VectifyAI - open-source система, которая помогает работать с длинными документами (PDF, тексты, правила и т.д.) так, как это сделал бы эксперт-человек, а не обычный поисковик.
В отличие от традиционных RAG-систем, которые разбивают текст на куски и используют vector search (векторное сопоставление), PageIndex создаёт иерархическое дерево структуры документа и позволяет моделям ИИ логически искать ответы через reasoning и tree search.
📄 Основная идея
- Длинные документы индексируются как семантическое дерево — похожее на умный «оглавление»
- Структура сохраняет контекст и древовидную иерархию секций
- При запросе модель обходит дерево через reasoning-поиск, как человек, который листает книгу по разделам, а не просто ищет по похожести текста
- Не нужны: векторная база данных, chunking и top-K-селекция, что снижает потери контекста и повышает точность поиска
🧠 Почему это важно
✔️ Лучше для сложных и больших документов (финансовые отчёты, юридические тексты, технические мануалы)
✔️ Сохранение структуры означает, что ИИ может понимать, где именно в документе находится нужная информация
✔️ В отличие от vector-RAG, здесь решение не основано на похожести, а на пошаговом анализе структуры документа
🔧 Что внутри
- Скрипты и Jupyter-ноутбуки для генерации дерева из PDF или Markdown
- Возможность делать reasoning-RAG напрямую без внешних Vector DB
- Примеры использования и cookbooks для практических сценариев
PageIndex - это не просто индекс, а иерархический, reasoning-ориентированный RAG-фреймворк. Он позволяет ИИ читать и анализировать документы, как эксперт, обходя ограничения простого векторного поиска в больших текстах.
▪ Github: https://github.com/VectifyAI/PageIndex
▪ Blog post: https://vectify.ai/blog/Mafin2.5
PageIndex от VectifyAI - open-source система, которая помогает работать с длинными документами (PDF, тексты, правила и т.д.) так, как это сделал бы эксперт-человек, а не обычный поисковик.
В отличие от традиционных RAG-систем, которые разбивают текст на куски и используют vector search (векторное сопоставление), PageIndex создаёт иерархическое дерево структуры документа и позволяет моделям ИИ логически искать ответы через reasoning и tree search.
📄 Основная идея
- Длинные документы индексируются как семантическое дерево — похожее на умный «оглавление»
- Структура сохраняет контекст и древовидную иерархию секций
- При запросе модель обходит дерево через reasoning-поиск, как человек, который листает книгу по разделам, а не просто ищет по похожести текста
- Не нужны: векторная база данных, chunking и top-K-селекция, что снижает потери контекста и повышает точность поиска
🧠 Почему это важно
✔️ Лучше для сложных и больших документов (финансовые отчёты, юридические тексты, технические мануалы)
✔️ Сохранение структуры означает, что ИИ может понимать, где именно в документе находится нужная информация
✔️ В отличие от vector-RAG, здесь решение не основано на похожести, а на пошаговом анализе структуры документа
🔧 Что внутри
- Скрипты и Jupyter-ноутбуки для генерации дерева из PDF или Markdown
- Возможность делать reasoning-RAG напрямую без внешних Vector DB
- Примеры использования и cookbooks для практических сценариев
PageIndex - это не просто индекс, а иерархический, reasoning-ориентированный RAG-фреймворк. Он позволяет ИИ читать и анализировать документы, как эксперт, обходя ограничения простого векторного поиска в больших текстах.
▪ Github: https://github.com/VectifyAI/PageIndex
▪ Blog post: https://vectify.ai/blog/Mafin2.5
❤2👍2🔥1