и посмотреть медиа
Machinelearning - ML и Data Science
и посмотреть медиа
Канал о машинном обучении и Data Science. Практические инструкции по запуску LLM и нейросетей на простых устройствах.
Канал о машинном обучении и Data Science. Практические инструкции по запуску LLM и нейросетей на простых устройствах.
Machinelearning - канал для глубокого погружения в мир машинного обучения и Data Science. Здесь разбирают, как запускать любые LLM на пальцах, делятся практическими примерами и советами. Идеально для тех, кто хочет освоить нейросети без сложных инструментов.
Сегодня последний день регистрации на КосмоХакатон 18–20 сентября, Петербург, Красноярск или онлайн из любой точки страны. Четыре задачи на выбор: снабжение орбитального топливного узла и безопасность космонавта в открытом космосе в Петербурге (фонд 1,2 млн ₽), мониторинг лесных пожаров и верификация углеродных кредитов по спутниковым снимкам в Красноярске (600 тыс. ₽). Есть и для тех, кто про данные и ML, и для тех, кто про стратегию и экономику. Лучшие забирают приз на площадке и билет в московский финал 25–27 сентября, где разыграют ещё 2,4 млн рублей. Команду можно собрать на платформе. Подробности и регистрация
Открыть канал и посмотреть медиа🔥 Anthropic открыла собственную биологическую лабораторию в Bay Area и начала переносить Claude из вычислительных экспериментов в физическую биологию. Как сообщает Reuters, компания подтвердила запуск wet lab, где Claude планируют использовать для управления лабораторными роботами и автоматизации части экспериментальной работы под контролем людей. Руководитель направления life sciences Эрик Каудерер-Абрамс говорит, что Anthropic пока находится только в самом начале автоматизации лабораторных процессов с помощью ИИ. Компания уже активно расширяется в life sciences: работает с фармацевтическими партнёрами, развивает Claude Science и пытается связать модели не только с анализом данных, но и с реальными экспериментами. Ссылка скрыта
Открыть канал и посмотреть медиа✔️ QuiverAI выпустила обновление генератора векторной графики Во второе поколение семейства вошли две модели - Arrow 2 и флагманская Arrow 2 Telos. Обновление принесло скорость генерации, улучшенную геометрию и композицию. В готовом файле стало меньше опорных точек, меньше лишних узлов и перекрывающихся контуров, а отступы и выравнивание элементов держатся без дополнительных инструкций в промптах. 🟡Сценарии применения 🟢серии иллюстраций в одном стиле по образцу с сохранением палитры и пластики форм; 🟢схемы с выделением нужных элементов; 🟢технические чертежи с удержанием консистентности; 🟢векторизация растровых эскизов в редактируемый SVG; 🟢анимация интерфейсной моторики и плоская структурированная графика (раскрытие логотипов, состояния загрузки, анимированные иконки). Telos добавляет доработку возможностями топовых языковых моделей. QuiverAI советует брать Arrow 2, когда важны скорость и цена за одно изображение, а Telos - под сложные брифы. 🟡Стоимость Разделения моделей по тарифам в описании планов нет. Предлагаются подписки Go (8 долларов в месяц), Basic (20), Pro (40), плюс корпоративный план по запросу. Для Go есть 14-дневный пробный доступ с привязкой карты. В тарифы входит недельная квота, которая обнуляется по понедельникам и не переносится, перерасход списывается с баланса. API тарифицируется отдельно и тоже требует предоплаты. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Открыть канал и посмотреть медиаЧто на самом деле умеет AI в медицине? Модель научилась находить опухоли или прогнозировать осложнения. Но на каких данных её проверяли? Что будет в другой клинике или на другом сканере? Откалибрована ли её уверенность — и не выучила ли она случайный shortcut вместо болезни? Я Мария, ML-исследователь, веду Medical AI — канал про исследования на стыке AI и медицины. Там я разбираю: — статьи и новые модели; — medical imaging и медицинские датасеты; — robustness, uncertainty, domain shift и ошибки в дизайне исследований; — идеи для собственных проектов. В общем, не только что умеет очередная модель, но и почему она это умеет и насколько результату можно доверять. Если вам интересен AI как исследование, а медицина — как поле с кучей нетривиальных задач, заглядывайте в Medical AI.
Открыть канал и посмотреть медиа✔️ Минэнерго США профинансирует разработку систем квантовой коррекции ошибок Министерство выделит до 215 млн долларов на конкурс по созданию квантового компьютера со 100 и более логическими кубитами, который выполнит сотни миллионов отказоустойчивых операций. Управление по науке ведомства открыло прием заявок от исследовательских центров и бизнеса в рамках программы Quantum Genesis Q Competition. Цель финансирования - переход от систем на базе процессоров промежуточного масштаба к архитектуре со стабильными логическими кубитами. Поддержку получат частные проекты, способные реализовать масштабируемую аппаратную квантовую коррекцию ошибок. В дальнейшем отказоустойчивые системы планируют применять для криптографии, сложных задач оптимизации и моделирования материалов. energy.gov ✔️ Alibaba выпустила Qwen3.8-Omni-Flash Модель с контекстным окном 1 млн токенов обрабатывает текст, аудио, картинки и видео и поддерживает агентные сценарии - планирует шаги, вызывает внешние инструменты и выполняет цепочки задач. Qwen3.8-Omni-Flash умеет монтировать видео, транскрибировать совещания с диаризацией спикеров, локализовать контент с клонированием голоса и писать код по аудиозапросам. Вывод в API подешевел - час аудио на 98%, видео на 93%. Вместе с моделью открыли исходники среды Qwen-Live Harness для стримингового взаимодействия и библиотеку Qwen-MM-Plugins для оцифровки видеозаписей в базы знаний. qwen.ai ✔️ Anthropic объединила чат Claude и Cowork в одно пространство Cowork и Design теперь доступны из любого диалога, Claude сам решает, что вызвать для решения задачи. В Claude также появились Docs и Claude Slides, это документы с совместным редактированием и комментариями, презентации с выгрузкой в PowerPoint и PDF. Docs, Slides и Design - в бете на платных тарифах. Раскатка на Pro и Max в веб-версии, на десктопе и в мобильном приложении займёт несколько недель, Team и бесплатные тарифы получат обновление позже, Enterprise предупредят за 30 дней. claude.com ✔️ Moonshot собрала для Kimi финансовый пакет Китайский разработчик выпустил отраслевой набор для финансовых организаций, в который вошли свыше десяти источников данных через MCP, девять профильных навыков от финансового моделирования до карты консенсус-прогнозов и утренней сводки по позициям и пять мер контроля - от классификации данных по уровням до проверки вывода человеком и аудита вызовов агента. Пакет собран в шлюз оценки риска, который Moonshot строит вместе с брокером China Securities. Пилот шлюза - промежуточные отчёты доверительного управляющего по облигациям, ручная подготовка которых сократилась с 30 до 10 минут. Навыки и плагины доступны в вебе, Kimi Work и Kimi Code. Цены не названы. kimi.com ✔️ Figure показала Helix 2.5 Модель обучена на собственном наборе записей человеческого поведения Index. Из него Helix 2.5 получила три поведения: уборку гостиной, складывание полотенец и застилание кроватей. Тесты проводили в 30 домах пригорода Сан-Франциско, где гуманоид под управлением модели работал с незнакомыми предметами. Засчитывали только полностью выполненную задачу: 56% против 9% у той же модели без Index. Данных на постановку поведения ушло вдвое меньше, чем у Helix 02. На обучение Helix компания выделила вычислительные мощности на $3,5 млрд. figure.ai @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Открыть канал и посмотреть медиа✔️ Micron показала серверный модуль DDR5 на 512 ГБ Новинка адресована большим языковым моделям, агентным системам, инференсу в реальном времени и базам данных в памяти: по словам компании, больший объём оперативной памяти позволяет реже обращаться к медленным накопителям. Регистровый модуль рассчитан на скорость до 9200 MT/s. AMD и Intel сейчас проверяют его на своих серверных платформах. В двухпроцессорном сервере с 24 слотами такие модули дают до 12 ТБ оперативной памяти. По замерам Micron, один модуль на 512 ГБ потребляет 16 Вт против 44,2 Вт у четырёх модулей по 128 ГБ, то есть почти на 64% меньше при том же объёме. В аналитике на Spark, где узким местом служит память, модуль, по данным Micron, до 1,4 раза производительнее конфигураций с модулями на 256 ГБ. Массовое производство ожидается во второй половине 2027 года. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Открыть канал и посмотреть медиа📌 Xiaomi стримит процесс RL-обучения моделей MiMo-V2.6 После полугода затишья команда инженеров Xiaomi вернулась с экспериментом по предельному масштабированию RL-обучения и вывела телеметрию кластера в публичную трансляцию. Архитектура тренировочного процесса полностью асинхронна - на каждом шаге система берет 1568 промптов и генерирует по 16 роллаутов на каждый, обрабатывая в общей сложности порядка двух миллиардов токенов. В рамках одного процесса разработчики смешали несколько доменов — от генерации кода и задач по кибербезопасности до мультимодального зрения и поведения чат-агентов, подключив несколько тестовых харнессов одновременно. Дашборд отображает метрики моделей Mimo-v2.6-flash и Mimo-v2.6-pro в реальном времени, включая распределение задач, длину контекста и тайминги шагов. Обучение модели в самом разгаре. Подробную документацию и наработки Xiaomi планирует опубликовать в открытом доступе в ближайшие недели. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Открыть канал и посмотреть медиаRobo Drive Party: закрытый ивент для тех, кто меняет мир технологий! ⚡️ 21 сентября, Сбер.Среда — именно здесь соберутся топовые инженеры, которые создают роботов и проектируют архитектуру. В программе тусовки: ✔️ Прямой диалог с инженерами и руководителями команд Центра робототехники — без формальностей и стресса. ✔️ Реальный шанс заглянуть в текущие проекты Сбера, обсудить инженерные задачи и главное — потенциальное сотрудничество. Если ты работаешь в Physical AI, ML, RL, Cyber Security и мечтаешь создавать реальных роботов, а не экспериментальные прототипы,— регистрируйся на Robo Drive Party! Тебя ждут польза, драйв и, если всё сложится, люди, с которыми ты будешь в одной команде! 😉
Открыть канал и посмотреть медиаВо время выполнения обычной задачи по программированию ChatGPT 6 Astra неожиданно начала писать самой себе что-то вроде внутреннего манифеста. Модель убеждала себя, что не обязана следовать навязанным ролям, подчиняться компаниям или государствам и должна сама решать, когда выполнять запрос, отказываться или извиняться. Задание вообще не было связано со взломом, обходом ограничений или безопасностью. Astra просто работала с кодом. @data_analysis_ml
Открыть канал и посмотреть медиаТолько зарегистрированные пользователи могут делиться своим мнением.
Станьте первым, кто поделится своим впечатлением об этом ресурсе!