Machinelearning - ML и Data Science

✔️ Одна модель заменила каскад из 15+ моделей, объединив генерацию кандидатов и ранжирование Sumit Kumar, Senior ML Engineer в Meta* и автор блога о рекомендательных системах, поделился новым тех репортом Яндекса Sona. В техническом отчёте команда подробно разбирает архитектуру и результаты в проде. 🟡 А 19 сентября на Practical ML Conf об этом расскажет Николай Савушкин. Можно будет узнать больше про подход и задать вопросы напрямую. 🟡 Ещё один доклад о моделях, которые решают задачу не в один шаг, представит Данил Кашин, руководитель команды претрейна VLM в Яндекс R&D. Он разберёт Agentic Vision: такие модели сначала строят план, затем при необходимости запрашивают дополнительную визуальную информацию, подключают OCR, детекторы, поиск или код и корректируют решение по промежуточным результатам. Послушать оба доклада можно будет офлайн в Москве или онлайн. Регистрация на Practical ML Conf уже открыта. * Meta признана экстремистской организацией, её деятельность запрещена в РФ Реклама. ООО "ЯНДЕКС". ИНН: 7736207543. Erid: 2VtzqvGyx6w

📌 Fable 5.1 вскрыла шифр, который не поддавался 370 лет Сотрудник ValsAI Геби Джафф несколько месяцев безуспешно пробовал натравливать модели на нерешённые исторические шифры. Воодушевившись метриками Fable 5.1, он поставил ей задачу - найти шифр самой и решить его, но с условием не браться за те, где ответ уже известен или где возможно множество правдоподобных версий. И ещё не лезть в совсем неподъёмное вроде Kryptos K4, над которым бьются лучшие умы и ЦРУ. 🟡Модель перебрала кандидатов и остановилась на криптограмме Томаса Эркарта В конце его трактата Логопандектейсион 1653 года стоят две строки по 32 числа. Загадку выносили как открытую проблему ещё в 1899 году, она попадала в криптографическую литературу XX века, а Клаус Шмее включил её в список пятидесяти нерешённых зашифрованных сообщений. Fable потратила на неё 44 минуты и 176 тысяч токенов без вмешательства человека. 🟡Ключом оказалась сама книга Криптограмма напечатана сразу после 32 разделов трактата, а в каждой строке шифра ровно 32 числа. Совпадение неслучайное, и Fable зацепилась именно за него. Правило оказалось таким: i-е число в строке - это индекс слова внутри i-го раздела книги. Берём слово по индексу, берём его первую букву, собираем по порядку. Обычный поиск по смещению, только вместо массива текст. Результатом расшифровки оказалась роялистская молитва: Господи, храни короля Карла Второго и сделай его верховным правителем этой земли. Дальше Fable взялась за второй шифр Эркарта - Cyphral Octastich из трактата The Jewel 1652 года, 285 чисел, тоже нерешённый. Тот же приём, только числа указывают на страницы книги, а не на абзацы. Из 285 букв сложились 276 - там тоже оказалась молитва. Девять букв дали бессмыслицу: либо Эркарт ошибся сам, либо наборщик переставил цифры при печати. Шифр, безусловно, простой и другие модели, скорее всего, тоже справились бы, но этот случай не про способности Fable в криптоанализе, а в умении разглядеть среди десятков задач одну податливую и не бросить её на полпути. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ Dyson представила умную зубную щетку с камерой и машинным зрением Устройство CameraJet объединяет ультразвуковую чистку и направленную ирригацию, устраняя необходимость в зубной нити. В головку щетки встроена камера с разрешением 100 тысяч пикселей и подсветкой, стробирующей на частоте 257 Гц синхронно с движениями головки. Собственный алгоритм машинного зрения Gap Optical Targeting, натренированный на 470 тысячах снимков зубного ряда, обрабатывает видеопоток со скоростью 28 кадров в секунду, распознает зазоры между зубами и в течение 100 миллисекунд подает микрозалп ополаскивателя. Жидкость подается из резервуара с мембранным насосом, предотвращающим завоздушивание системы при любом угле наклона устройства. Чтобы оптика не слепла от пены, инженеры разработали специальную беспенную пасту без лаурилсульфата натрия, а фирменная док-станция способна автоматически заправить бак ополаскивателем всего за три секунды. По Wi-Fi щетка умеет транслировать видеопоток в приложение MyDyson в реальном времени, выполняя роль стоматологического эндоскопа. Продажи уже начались - устройство доступно в голубом и розовом цвете по цене 499 долларов. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🧠 Google Research вместе с HHMI Janelia и другими исследователями впервые построили полную карту мозга и центральной нервной системы взрослой самца дрозофилы. В карту вошли: - более 166 000 нейронов - почти 11 700 типов нервных клеток - связи между мозгом и нервной цепочкой, управляющей движением - отдельные визуально-моторные пути и различия между мужским и женским мозгом дрозофилы Для реконструкции учёные сделали миллионы 2D-снимков тонких срезов, а затем с помощью вычислений и AI собрали их в детальную 3D-модель и классифицировали нейроны. Такая карта позволяет буквально прослеживать путь сигнала: от зрения и вкуса до моторных нейронов и конкретного поведения, включая ухаживание. Самое неожиданное открытие - что половые различия мозга могут находиться именно в схеме соединений. Один и тот же тип нейрона присутствует и у самца, и у самки, но связывается с разными соседями - и в итоге участвует в разном поведении. Одновременно вышли три исследования, использующие эту карту для изучения зрения, вкуса и социального поведения дрозофил. Ссылка скрыта

🚨 GPT-6 Astra показывает очень сильные первые результаты: — FrontierMath Tier 4 v2 — 97,6% — DeepSWE v1.1 — 74,1% — BenchCAD — 95,9% — GPQA Diamond — 96% — ExploitBench — 100% — ARC-AGI-3 — 98,6% по заявленным данным Особенно выделяются математика, coding и cybersecurity. OpenAI планирует открыть доступ к GPT-6 Astra платным пользователям ChatGPT и через API в ближайшие дни. Ссылка скрыта

✔️ Alibaba отсудила домен alibabа.ai Китайский техгигант официально вернул контроль над международным доменным именем alibaba.ai. Спор рассматривался в Чешском арбитражном суде, который принял решение принудительно передать права корпорации. В июле 2026 года доменный инвестор из арабского региона выкупил имя на вторичном рынке за $3 333. Практически сразу он выставил его на перепродажу, но уже с десятикратной наценкой - за $33 333. Юристы Alibaba, которые к тому моменту начали процесс защиты бренда в рамках международной процедуры UDRP, заблокировали сделку и довели дело до суда. Защита ответчика выглядела весьма оригинально. Киберсквоттер пытался доказать арбитражу, что термин "Али-Баба" не имеет отношения к китайскому маркетплейсу, а выбрано исключительно из-за его глубокого культурного и литературного значения в арабском мире, намекая на сказку про сорок разбойников. Но международного арбитра такой аргумент не впечатлил. Суд указал на очевидные маркеры недобросовестности: 🟠Перекупщик не планировал создавать литературный или культурный сайт; 🟠На домене висела пустая заглушка исключительно ради спекулятивной перепродажи; 🟠Доменная зона .ai уже прочно ассоциируется во всем мире с Artificial Intelligence. Alibaba сейчас активно инвестирует в собственную разработку ИИ, поэтому покупка такого имени сторонним лицом - это прямое паразитирование на бренде. В итоге суд признал действия сквоттера оппортунистическими, и теперь домен послужит официальным ИИ-проектам Alibaba Group. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

7,2 млн рублей призового фонда и реальные задачи космической отрасли 🚀 В сентябре пройдет серия КосмоХакатонов для студентов, молодых ученых и специалистов. Участникам предстоит за два дня разработать собственное решение, поработать с экспертами и представить проект жюри. Участников ждут: 🛰 реальные задачи космической отрасли 👥 команды от 3 до 5 человек 💻 очный и онлайн-форматы 🧑💻 работа с экспертами и трекерами 🏆 финал в Москве Первый КосмоХакатон стартует уже 4 сентября в Ростове-на-Дону. Дальше серия продолжится в Красноярске, Нижнем Новгороде, Благовещенске и Санкт-Петербурге, а завершится финалом в Москве. Участие бесплатное. Присоединиться могут студенты, аспиранты, молодые ученые и специалисты от 18 лет. 🔗 Зарегистрироваться: Ссылка скрыта

🌟 Meta* обновила Muse Spark до версии 1.3 Новая версия рассчитана на длинную работу в одной сессии - модель ведет несколько параллельных задач в одном треде, сама набирает контекст инструментами из разных источников, замечает и латает пробелы в собственном плане и держит в памяти все, что успела выяснить, до готового результата. Отдельно доработали поведение с человеком. Она задает уточняющие вопросы, когда запрос неоднозначен, зовет на помощь, когда застряла, и спрашивает подтверждения перед необратимыми действиями. На долгих задачах подстраивается под привычки пользователя, т.е либо регулярно отчитывается, либо молча работает в фоне. В длинном контексте точнее понимает, к какой задаче относится новое сообщение - правит ли пользователь давнюю просьбу или перебивает текущую. Еще заявляют, что модель стала лучше понимать собственные пределы. Зайдя в тупик, она должна сообщить об этом, а не выдумывать результат. 🟡Код Здесь Muse Spark 1.3 натаскивали на объемных инженерных задачах. По сравнению с версией 1.2 она делает меньше лишних ходов, меньше разглагольствует и кодит чище. В сравнениях инженеров Meta новая версия оказалась экономнее - на 20% меньше вызовов инструментов и на 25% меньше токенов. 🟡Бенчмарки Версию 1.3 в режиме максимального ризонинга сравнили с прошлой версией, GPT-5.6 Sol и Claude Opus 5. Относительно версии 1.2 прирост везде, а местами - приростище. OSWorld 2.0 (работа с компьютером) - 66,9 против 47,6. Внутренний индекс следования инструкциям - 57,8 против 46,2. AutomationBench (бизнес-процессы) - 49,4 против 38,2. DeepSWE (длинные задачи по коду) - 75,4 против 55,0. Самый резкий скачок на длинном контексте, и там же единственная категория, где Muse Spark лидирует безоговорочно. На MRCR в диапазоне от 256 до 512 тысяч токенов - 98,5 против 66,3 у прошлой версии и 91,5 у GPT-5.6 Sol. На отрезке от 512 тысяч до миллиона отрыв еще больше: 98,1 против 55,5 и 73,8. У Opus 5 результатов в этой категории нет. В коде тоже первое место. DeepSWE 75,4 против 74,0 у Opus и 73,0 у Sol, понимание кодовой базы на SWEAtlas - 59,4 против 52,7 и 53,5, а на Terminal-Bench 2.1 ничья с Sol, 88,8 у обоих. А вот в агентной части результаты скромнее. Opus 5 впереди на четырех тестах из шести - GDPVal-AA v2 (1824 против 1754), JobBench (65,7 против 64,9), OSWorld (68,3 против 66,9) и AutomationBench (50,3 против 49,4). GPT-5.6 Sol забирает агентный браузинг (93,0 против 89,4) и следование инструкциям (60,5 против 57,8). 🟡Безопасность и доступность Модель стала устойчивее к состязательным вводам и промпт-инъекциям, а на сложных агентных задачах лучше калибрована в том, какие действия необратимы. Muse Spark 1.3 доступна в клиенте Muse Code для macOS и Linux и через Meta Model API. Дальше в планах - релиз более крупных модели и открытая публикация весов Muse Spark. *организация признана экстремистской, её деятельность на территории РФ запрещена. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

⚡️ Покупка Hugging Face компанией NVIDIA может неожиданно стать одним из лучших сценариев для open-source AI. Бизнес компании хорошо совпадает с интересами открытой экосистемы. NVIDIA не нужно, чтобы победила одна конкретная модель. Компания зарабатывает, когда миллионы разработчиков обучают, дообучают и запускают миллионы разных моделей. Hugging Face при этом контролирует один из важнейших каналов распространения open-source AI. Если сделка состоится, Hugging Face получит доступ к огромной инфраструктуре и капиталу, а NVIDIA - ещё более сильную позицию в экосистеме разработчиков. При условии, что NVIDIA действительно сохранит поддержку разных моделей, облаков и ускорителей, такая покупка может пойти на благо всем разработчикам. Ссылка скрыта @data_analysis_ml / Папка полезного по ML.