Forwarded from Machinelearning
Microsoft готовится к выпуску в ноябре автономных агентов ИИ, которые должны стать «софтом для мира, управляемого ИИ». Эти агенты будут отличаться от чат-ботов тем, что требуют минимального вмешательства человека.
Компания позиционирует их как инструменты, способные автоматизировать рутинные задачи, например, отвечать на запросы клиентов, находить потенциальных покупателей и управлять запасами.
Microsoft использует для своих агентов как собственные модели ИИ, так и модели OpenAI. Создавать собственных агентов можно будет в Copilot Studio.
С началом доступа будут представлены 10 готовых к использованию агентов для решения различных бизнес-задач.
reuters.com
Xilinx XCF04SVOG20C, микросхема PROM обеспечит эффективное решение для хранения конфигураций FPGA, позволяя им быстро загружать и выполнять различные конфигурации моделей во время обучения ИИ, тем самым повышая общую вычислительную производительность и эффективность.
XCF04SVOG20C, емкостью 4 Мбит, может хранить данные конфигурации, необходимые для сложных моделей ИИ. Эта емкость даст возможность FPGA гибко обрабатывать потребности в обучении различных моделей ИИ.
Сотрудничество между FPGA и PROM не ограничивается крупномасштабными задачами обучения в ЦОДах и может применяться к периферийным вычислениям ИИ.
Небольшой размер и высокая температурная устойчивость XCF04SVOG20C (диапазон рабочих температур от -40°C до 85°C) делают его идеальным для использования в ограниченных пространствах и изменчивых средах.
electropages.com
Обновление добавит две новые функции: редактирование загруженного изображения и возможность изменения текстуры объектов на изображениях. Пользователи смогут изменять цвета и детали объектов на основе текстовых описаний, сохраняя при этом исходную форму.
Компания проводит опрос своего сообщества в Discord, чтобы определить, кто должен получить ранний доступ. Для предотвращения злоупотреблений компания планирует увеличить количество модераторов-людей и внедрить модераторов на основе ИИ.
gagadget.com
ComfyUI V1 анонсирован в закрытой бета-версии с новым пользовательским интерфейсом, реестром пользовательских нод (CNR) и автономной версией для настольных компьютеров для Windows, MacOS и Linux.
Версия для настольных ПК включает в себя функции безопасности, автоматические обновления, облегченную установку и рекомендуемую среду Python. Она поставляется с менеджером ComfyUI, который позволяет устанавливать ноды из реестра ComfyUI.
Среди других особенностей - вкладки для рабочих процессов, настраиваемые сочетания клавиш, автоматический импорт из существующих установок ComfyUI, просмотрщик журналов.
ComfyUI анонсировала новый пользовательский интерфейс с верхней строкой меню, библиотекой моделей, браузером рабочих процессов и функцией автоматической загрузки моделей, которая позволяет использовать URL-адрес/идентификатор модели в рабочих процессах.
blog.comfy.org
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6🔥2👍1
Forwarded from Machinelearning
Внимание - ключевой компонент трансформеров, но его квадратичная сложность вычислений становится проблемой при обработке длинных последовательностей. Квантование успешно применяется для ускорения линейных слоев, но оно мало изучено применительно к механизму внимания.
SageAttention - экспериментальный метод, который использует 8-битное квантование механизма внимания для ускорения вычислений и сохранения точности модели.
Метод не требует специального обучения и конвертации моделей в какой-либо формат, он применяется к существующим трансформеным моделям в режиме "plug-and-play".
Ключевые особенности метода:
INT8 в четыре раза быстрее, чем в FP16, и в два раза быстрее, чем в FP8.
Умножение матриц в высокой разрядности позволяет ускорить вычисления без потери точности.
Для каждого слоя внимания выбирается наиболее быстрый вариант квантования.
SageAttention реализован с использованием
Triton и оптимизирован для GPU RTX4090 и 3090. Метод превосходит FlashAttention2 и xformers по скорости примерно в 2,1 и 2,7 раза соответственно.Тестирование на Llama2, CogvideoX, Unidiffuser и TIMM подтвердило сохранение метрик точности при использовании SageAttention.
⚠️ Использование SageAttention рекомендуется с версиями:
⚠️ SageAttention оптимизирован для RTX4090 и RTX3090. На других архитектурах GPU прирост производительности может быть незначительным.
# Install sageattention
pip install sageattention
# How to use
from sageattention import sageattn
attn_output = sageattn(q, k, v, is_causal=False, smooth_k=True)
# Plug-and-play example with Cogvideo
# add the following codes and run
from sageattention import sageattn
import torch.nn.functional as F
F.scaled_dot_product_attention = sageattn
# Specifically
cd example
python sageattn_cogvideo.py
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #SageAttention #Transformers
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍3🔥3
Forwarded from Machinelearning
Эксперты Andreessen Horowitz ожидают рост спроса на ядерную энергию для обеспечения растущих потребностей центров обработки данных искусственного интеллекта. Появятся новые профессии, требующие навыков в области аппаратного и программного обеспечения, робототехники и автоматизации.
XR-устройства получат развитие как инструменты для разработчиков, создающих приложения для реального мира. В сфере здравоохранения ИИ будет использоваться для демократизации доступа к медицинской информации и решения кадрового кризиса. Ожидается рост популярности периферийного ИИ и создание крупных вычислительных центров для обучения и развертывания моделей ИИ.
a16z.com
Китайский интернет-гигант Baidu совместно с партийным приложением Xuexi разработал инструмент на основе искусственного интеллекта, который помогает чиновникам создавать политически корректные документы. Xuexi – это приложение, посвященное жизни и идеям Си Цзиньпина.
Новый инструмент проверяет документы на соответствие идеям Си Цзиньпина и гарантирует, что ссылки на его высказывания взяты из проверенных источников. Инструмент также может использоваться для создания документов с цитированием государственной статистики и политики.
theregister.com
Алексис Конно, один из разработчиков Advanced Voice Mode для ChatGPT, основал стартап WaveForm, который занимается созданием системы AI-аудио, способной улавливать больше нюансов речи, чем существующие технологии. WaveForm, получивший начальное финансирование в размере 40 млн. долл. от Andreessen Horowitz, стремится создать систему, которая пройдет "речевой тест Тьюринга", то есть сможет имитировать человеческую речь настолько точно, что пользователи не смогут отличить ее от живого собеседника. В настоящее время WaveForm, состоящий из 5 сотрудников, находится на стадии разработки своих моделей.
axios.com
Ultralytics YOLO11, модель, предназначенная для обнаружения объектов, была скомпрометирована в результате атаки на цепочку поставок. Вредоносный код, внедренный в версии 8.3.41 и 8.3.42, устанавливал криптомайнер на устройства пользователей, скачавших библиотеку с через Python Package Index (PyPI). Ultralytics, используемая в популярных проектах SwarmUI и ComfyUI, загружалась более 260 000 раз за сутки. Вредоносный код запускал майнер XMRig, подключающийся к пулу "connect.consrensys[.]com:8080".
Разработчики Ultralytics удалили скомпрометированные версии и выпустили обновление 8.3.43, устраняющее уязвимость. Расследование показало, что атака, возможно, была осуществлена через два вредоносных запроса на внесение изменений в код от пользователя из Гонконга. В настоящее время проводится полный аудит безопасности для предотвращения подобных инцидентов в будущем.
bleepingcomputer.com
Компания OpenAI на онлайн-стриме анонсировала запуск Sora – инструмента для создания видео по текстовому запросу. Sora доступна подписчикам ChatGPT Plus и Pro, с ограничениями по региону (недоступна на территории ЕС и Великобритании), количеству генераций и качеству видео. Plus-пользователи смогут создавать до 5 видео в месяц длиной до 5 секунд в разрешении до 720p.
Pro-подписка позволяет сгенерировать до 500 коротких видео длиной до 20 секунд в разрешении до 1080p. Sora предлагает различные инструменты для редактирования и управления процессом создания видео: Storyboard для покадровой режиссуры и функции для добавления начала, концовки и объединения нескольких видео.
openai.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7🔥3❤2
Forwarded from Machinelearning
GitHub Copilot для Xcode Chat стал доступен для публичного превью. Для начала работы достаточно учетной записи GitHub.
GitHub Copilot – это ИИ-ассистент, который помогает разработчикам писать код быстрее и точнее. Теперь, помимо дописывания кода, GitHub Copilot для Xcode предлагает интеллектуальные предложения для конкретных задач через интерактивный чат.
Для доступа к GitHub Copilot для Xcode потребуется лицензия Copilot. Есть бесплатный доступ, включающий 2000 итераций автозавершения кода и 50 чат-запросов в месяц.
devblogs.microsoft.com
SWE-Lancer позиционируется как инструмент оценки производительности языковых моделей в задачах программирования для фрилансеров. Он основан на 1400 фриланс-задачах, собранных из Upwork и репозитория Expensify. Задания варьируются от исправления незначительных ошибок до внедрения крупных функций.
SWE-Lancer предназначен для оценки как отдельных исправлений кода, так и управленческих решений, где модели должны выбирать лучшее предложение из нескольких вариантов. Одной из сильных сторон SWE-Lancer является использование сквозных тестов вместо изолированных модульных операций. Репозиторий бенчмарка ожидается в ближайшее время.
arxiv.org
X (ех-Twitter) значительно повысила цену на план подписки Premium+, дающий доступ к Grok 3 от xAI. Она подорожала почти до 50 долларов в месяц.
Теперь, чтобы пользоваться "deep search" и "reasoning", надо оформить отдельный план SuperGrok через приложение Grok.
Согласно сайту поддержки X, месячная подписка на Premium+ в США теперь стоит 50 долларов, а годовая – 350 долларов. Это уже второе повышение цен на план Premium+ за последние пару месяцев. В декабре компания подняла цену с 16 до 22 долларов в месяц. Таким образом, новая цена более чем вдвое превышает текущую стоимость подписки.
techcrunch.com
NSA (Natively Sparse Attention) — новый механизм внимания, предложенный на заменуFull Attention, который значительно ускоряет обработку длинных последовательностей текста без потери качества модели.
NSA использует динамическую иерархическую стратегию, которая сочетает сжатие токенов на грубом уровне с точным отбором ключевых токенов. Это позволяет сохранить глобальное понимание контекста и локальную точность. NSA поддерживает сквозное обучение, совместим с GQA и MQA, что делает его пригодным не только для инференса, но и для обучения.
Модели, обученные с использованием NSA показали 9х ускорение при прямом распространении и 6х при обратном для последовательностей длиной 64к токенов относительно Full Attention. В декодировании - 11х.
arxiv.org
Мира Мурати, ex-CTO OpenAI, покинула свой пост в сентябре 2024, заявив о желании "создать время и пространство для собственных исследований". И вот стало известно, что она – CEO компании Thinking Machines Lab. Ее миссия – разработка первоклассного AI, полезного и доступного для всех.
В команду Thinking Machines Lab вошли известные исследователи и ученые, в основном из OpenAI. Среди них – экс-вице-президент по исследованиям Баррет Зоф, руководитель по мультимодальным исследованиям Александр Кириллов, руководитель специальных проектов Джон Лакман и ведущий исследователь Люк Мец. Главным научным сотрудником станет Джон Шульман, один из ключевых создателей ChatGPT, ранее работавший в OpenAI и Anthropic. Есть специалисты из Google и Mistral AI.
Команда уже работает над рядом проектов в офисе в Сан-Франциско. Хотя конкретные продукты пока неясны, Thinking Machines Lab не планирует создавать копии ChatGPT или Claude. Цель – AI-модели, оптимизирующие сотрудничество между человеком и AI, что Мурати считает главным препятствием в развитии отрасли.
wired.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤2
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Мощная архитектура yf 14 млрд параметров
Модель способна детально прорабатывать сцены и динамику, генерируя высококачественные видео, где каждая деталь выглядит реалистично.
Модель поддерживает:
- Text-to-Video: генерация видео по текстовым запросам.
Image-to-Video: преобразование статических изображений в анимированные видеоролики.
- Видео-редактирование: внесение изменений в уже существующие видео.
- Text-to-Image: создание изображений на основе текста.
- Video-to-Audio: синтез аудио, соответствующих содержанию видео.
Такая универсальность делает модель полезной для широкого спектра приложений.
Использование видео VAE (вариационного автоэнкодера)
В основе модели лежит мощный видео VAE, который эффективно кодирует и декодирует видеоконтент. Это позволяет:
- Обрабатывать видео высокого разрешения (до 1080p).
- Сохранять временную динамику и последовательность кадров.
- Обеспечивать плавное и согласованное воспроизведение движения.
- Оптимизация для потребительских видеокарт
Несмотря на свои масштабы, модель оптимизирована для работы на современных GPU.
Например, версия T2V-1.3B требует всего 8,19 ГБпамяти и способна генерировать 5-секундное видео с разрешением 480p примерно за 4 минуты на RTX 4090 без применения дополнительных оптимизаций.
Как работает:
▪Ввод данных: Пользователь может задать текстовое описание, предоставить изображение или даже видео, в зависимости от задачи.
▪Кодирование: Виде VAE преобразует входные данные в компактное представление, сохраняя при этом критически важную информацию о сцене и динамике.
▪Генерация: На основе этого представления и с использованием огромного количества параметров модель генерирует новый видеоряд, который соответствует заданному описанию или образцу.
▪Декодирование: Затем VAE декодирует это представление обратно в полноценное видео, где соблюдаются все временные и визуальные детали.
Таким образом, Wan2.1-T2V-14B выделяется своей способностью не только создавать качественные видео по текстовому описанию, но и решать множество сопутствующих задач (от редактирования до генерации аудио), оставаясь при этом оптимизированной для работы на доступном оборудовании.
Это делает её одной из самых перспективных разработок в области генеративного видео на сегодняшний день.
@ai_machinelearning_big_data
#TexttoVideo #ai #ml #video #wanai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3❤1👎1
Forwarded from Machinelearning
Anthropic объявила о запуске новой функции веб-поиска для Claude. Теперь ИИ способен анализировать актуальные данные из интернета, предоставляя ответы с прямыми ссылками на источники. Это позволяет не только повысить достоверность информации, но и упростить проверку фактов.
Поиск доступен в режиме Preview для платных подписчиков в США, но в ближайшие месяцы ожидается глобальное расширение. Для активации ye;yj включить опцию в настройках профиля и начать диалог с Claude 3.7 Sonnet — система сама определит, когда требуется обращение к веб-источникам
anthropic.com
Hugging Face представила приложение HuggingSnap для iOS, использующее локальную Smolvlm2 для анализа изображений в реальном времени без подключения к сервису. В отличие от облачных аналогов, HuggingSnap обрабатывает данные исключительно на устройстве, экономя заряд устройства и гарантируя конфиденциальность. Пользователи могут получать описания объектов, сцен, текстов и сложных визуальных контекстов.
Для работы требуется iOS 18, но приложение также совместимо с macOS и Apple Vision Pro. По словам разработчиков, HuggingSnap-это пример, как локальный ИИ может стать повседневным инструментом.
techcrunch.com
Google активно тестирует интеграцию ИИ-ассистента Gemini в браузер Chrome, стремясь вывести его за рамки веб-сайта. Как выяснили исследователи, функционал разместят в верхней части окна — рядом с кнопками управления. В настройках появится возможность назначить горячие клавиши или активировать ассистент через меню. При запуске Gemini будет открываться в отдельном плавающем окне. Кроме того, Google планирует вынести иконку ассистента в системный трей — запускать его можно будет прямо с панели задач, хотя для работы потребуется активный Chrome.
Пока функция доступна лишь в экспериментальных сборках, а ее стабильность оставляет желать лучшего. Ясно одно - Google намерен конкурировать с Microsoft, предлагая свой подход к интеграции ИИ в повседневные инструменты.
windowslatest
Moonshot AI совместно с Гонконгским университетом анонсировали AudioX — универсальную модель на базе Diffusion Transformer, способную генерировать высококачественное аудио и музыку из текста, видео, изображений или их комбинаций. Главная инновация — стратегия маскирования входных данных, которая усиливает обучение кросс-модальных представлений.
Возможности AudioX: генерация любых звуков на основе текста, видео и их комбинаций (текстовый промпт к видео), восстановление "потерянной" части аудио, генерация музыки на основе текста, видео и их комбинации и "аутпейнт" существующего аудио.
Тесты AudioX: лучшая в 15+ задачах, включая генерацию звука по видео (VGGSound) и создание музыки по тексту (MusicCaps). На FAD и KL-дивергенции модель показала улучшение на 12–35% против Tango 2 и AudioLDM.
Веса и код - coming soon.
zeyuet.github
Microsoft Research представил Claimify — систему, которая решает проблему недостоверных ответов ИИ, извлекая из текстов только верифицируемые утверждения. Метод основан принципах: исключение субъективных суждений, сохранение критического контекста, устранение двусмысленностей, самостоятельность утверждений и др. Результаты тестов показывают, что 99% утверждений, извлечённых Claimify, полностью соответствуют исходному контексту.
microsoft
Это первая модель, работающая а реальном времени: 60+ mAP на COCO. SOTA на бенчмарке RF100-VLRF-DETR.
Github
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤3
Forwarded from Machinelearning
Исследователи из из Гонконгского университета и инженеры Alibaba научили LLM генерировать семантически разные ответы, заставляя их «думать» в ортогональных направлениях.
Наверняка каждый, кто работает с LLM, сталкивался с их любовью к самоповторам. Запрашиваешь несколько вариантов решения, а получаешь одну и ту же мысль, просто перефразированную.
Стандартные подходы к декодированию,
temperature sampling или diverse beam search, создают лишь лексическое разнообразие, но пасуют, когда требуется семантическое. Это серьезная проблема для Best-of-N или RLHF. Ведь без по-настоящему разных идей и подходов к решению задачи эти методы теряют свою силу: выбирать лучший вариант не из чего, а обучать модель на однотипных примерах неэффективно.Решение предложили в методе SemDiD (Semantic-guided Diverse Decoding). Его суть, если кратко, перестать играть с токенами на поверхности и начать управлять генерацией напрямую в пространстве эмбеддингов.
Сначала, на старте, он принудительно направляет разные группы beams по ортогональным векторам в семантическом пространстве. Грубо говоря, это как дать команду разным поисковым группам двигаться строго на север, юг и запад, чтобы они гарантированно разошлись.
По мере генерации, когда жесткие директивы могут стать неоптимальными, включается второй механизм -
inter-group repulsion. Он просто следит, чтобы смысловые траектории ответов не сближались, сохраняя их уникальность до самого конца.Но как, гоняясь за разнообразием, не получить на выходе бессвязный бред?
SemDiD подходит к контролю качества уникально. Он не пытается слепо максимизировать вероятность последовательности, а использует ее лишь как нижнюю границу, чтобы отсечь совсем уж плохие варианты.
Кроме того, алгоритм корректирует системные искажения, когда вероятность токенов искусственно завышается в зависимости от их позиции в тексте.
Для баланса между качеством и разнообразием используется адаптивный механизм на основе гармонического среднего, который в каждый момент времени уделяет больше внимания той метрике, которая проседает.
На бенчмарках для Best-of-N, от MMLU-Pro+ до GSM8K, SemDiD увеличивает покрытие (шанс найти верный ответ) на 1.4%-5.2% по сравнению с аналогами.
Генерируя для GRPO или RLOO семантически богатые наборы ответов, SemDiD предоставляет им более качественный материал для обучения. Это ускоряет сходимость на 15% и повышает финальную точность моделей.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #SemDiD
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8🔥4🥰2
Forwarded from Machinelearning
Автономные агенты, способные управлять рабочим столом - это Грааль современного HCI. Но их обучение сопряжено с трудностями: GUI созданы для людей, а не для машин, а масштабирование RL упирается в неэффективность и нестабильность сред.
В Z.ai сделали фреймворк COMPUTERRL, который лег в основу агента AutoGLM-OS. Результат - state-of-the-art на бенчмарке OSWorld: 48.1% успешных выполнений и это лучше, чем у OpenAI CUA 03 (42.9%), UI-TARS-1.5 (42.5%) и Claude 4.0 Sonnet (30.7%).
OSWorld — это крупный бенчмарк из 369 заданий для проверки многомодальных ИИ-агентов в реальных условиях. Он работает в Ubuntu, Windows и macOS.
В нем ИИ выполняет открытые задачи: работает с веб- и десктопными приложениями, управляет файлами, запускает процессы. Каждое задание имеет четкие начальные условия и скрипты для оценки, чтобы результаты можно было воспроизвести.
Такие высокие показатели - результат комбинации 3-х инноваций.
Фреймворк объединяет GUI-взаимодействия с быстрыми и точными API-вызовами образуя систему, которая через LLM автоматически анализирует примеры задач, генерирует необходимый API-код для стандартных приложений Ubuntu и даже создает для него базовые тесты.
Таким образом, агент использует быстрые API там, где это возможно, и переключается на GUI для общих задач, что повышает и скорость, и надежность. Абляция показала, что переход от GUI-only к API-GUI поднимает средний показатель успеха с 11.2% до 26.2%.
OSWorld крайне ресурсоемок, и запуск множества его экземпляров на одном узле это тот еще квест. Z.ai полностью переработали эту среду, используя qemu-in-docker для легковесного развертывания VM, gRPC для связи между узлами и полностью асинхронный фреймворк AgentRL. Это позволило создать кластер из тысяч параллельных виртуальных сред, к котором онлайн-обучение RL-агентов стало максимально эффективным.
Entropulse решает проблему коллапса энтропии, чередуя фазы RL с периодическими сессиями SFT. Во время RL-фазы собираются все успешные траектории, и на их основе формируется новый SFT-датасет. Затем модель дообучается на этом датасете, что позволяет восстановить её исследовательскую способность без потери производительности. После этого запускается вторая, более эффективная фаза RL.
Эта стратегия позволила AutoGLM-OS, построенному на базе 9B GLM-4, достичь финального результата в 48.1%, в то время как после первой RL-фазы показатель был 42.0%.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Agents #AutoGLM #Zai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍3🔥2🤔1
Forwarded from Machinelearning
Нашёл простой и полезный ресурс: GitHub-репозиторий с 200+ бесплатными workflow для n8n.
Темы: продажи, маркетинг, учёт финансов, кодинг и личная продуктивность.
Что такое n8n
- Open-source инструмент для автоматизации без кода
- Визуальный конструктор: соединяете блоки и получаете процесс
- Есть сотни интеграций: почта, CRM, таблицы, мессенджеры, вебхуки
- Можно добавлять свою логику на JavaScript
- Запуск по расписанию или по событию, работает в облаке или на своём сервере
Как воспользоваться:
1) Скачайте нужный workflow (.json) и импортируйте в n8n
2) Вставьте свои API-ключи и учётные данные в блоки
3) Проверьте шаги и включите запуск по cron или webhook
▪ Github
@ai_machinelearning_big_data
#n8n #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍3
Forwarded from Machinelearning
Новая архитектура Mamba-3 делает модели быстрее, стабильнее и эффективнее при работе с длинными контекстами.
Главная идея - не в слоях внимания, а в state-space моделях, где модель хранит и обновляет внутреннее состояние во времени.
📘 Краткие эускурс:
- Mamba-1 ввела непрерывную динамику и выборочное обновление памяти - помнила эффективно без высокой цены attention.
- Mamba-2 показала, что обновления состояния и attention - это две стороны одной математики, что ускорило вычисления на GPU.
- Mamba-3 довела концепцию до зрелости: теперь внутренняя память развивается плавнее и устойчивее за счёт перехода от простого шага Эйлера к трапецеидальному интегрированию.
Вместо простого шага Эйлера, как в Mamba-2, Mamba-3 аппроксимирует интеграл обновления состояния не только по правому концу интервала, но усреднением между началом и концом, с коэффициентом λ, зависящим от данных. Это даёт более точное приближение (второго порядка) и делает динамику состояния более выразительной.
🧠 Что изменилось под капотом:
- Память стала «ритмичной»: теперь модель может хранить повторяющиеся и периодические паттерны (например, структуры языка или музыки).
- Новый multi-input-multi-output дизайн позволяет обрабатывать несколько потоков параллельно — идеально для современных GPU.
⚙️ Что это даёт на практике:
- Эффективная работа с длинными последовательностями: документы, геномы, временные ряды.
- Линейное время выполнения и стабильная задержка делают её идеальной для реального времени: чат-ботов, перевода, речи.
- Энергоэффективность и масштабируемость открывают путь к on-device AI, где большие модели работают локально, без облака.
Mamba-3 - это не просто ускоренная альтернатива Transformers.
Это новая архитектура, которая объединяет глубокое понимание контекста, скорость и устойчивость, от серверных систем до умных устройств.
@ai_machinelearning_big_data
#ssm #mamba3 #llm,#architecture #ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8🔥6👍5
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ByteDance выпустила модель Wan2.1-14B, специализирующуюся на задаче *
video-as-prompt*, то есть использование видео или комбинации изображений и текста как входных данных для генерации нового видео. - Работает в режимах «видео → видео» или «изображения/текст → видео».
- 14 млрд параметров — высокая детализация, плавная динамика, реалистичные движения.
- Использует исходное видео как шаблон стиля и композиции.
⚠️ Что стоит учитывать
- Модель требует мощных GPU и большого объёма памяти.
- Качество результата зависит от сложности запроса и длины видео.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #VideoGeneration #ByteDance #Wan2 #HuggingFace
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Forwarded from Machinelearning
🚀 Релиз DeepSeek-V3.2 и DeepSeek-V3.2-Speciale - модели нового поколения, созданные в первую очередь для reasoning и работы в агентных системах.
Что нового:
- DeepSeek-V3.2 - официальный преемник V3.2-Exp. Доступна в приложении, на сайте и через API.
- DeepSeek-V3.2-Speciale - улучшенная версия с акцентом на продвинутое многошаговое рассуждение. Пока что работает только через API.
Обе модели делают упор на глубокие цепочки рассуждений и поведение, нацеленное на агентные сценарии: планирование, решение задач, сложные выводы и работу со структурированными данными.
🏆 Производительность
• V3.2 - баланс скорости и качества, уровень примерно GPT-5
• V3.2-Speciale - топовый reasoning, конкурирует с Gemini-3.0-Pro.
• Speciale - лидер на IMO, CMO, ICPC.
🤖 Новый подход к обучению агентов
• Синтезированы большие тренировочные данные для 1800+ сред и 85k сложных инструкций.
• V3.2 - первая модель DeepSeek, у которой мышление встроено прямо в tool-use.
💻 API
• V3.2 использует тот же интерфейс, что V3.2-Exp.
• Speciale доступна через временный endpoint, работать будет до 15 декабря 2025.
📦 DeepSeek-V3.2 Model: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2
📦 DeepSeek-V3.2-Speciale Model: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Speciale
📄 Tech report: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2/resolve/main/assets/paper.pdf
@ai_machinelearning_big_data
#deepseek, #deepseekv3, #ai, #нейросети, #искусственныйинтеллект, #llm
Что нового:
- DeepSeek-V3.2 - официальный преемник V3.2-Exp. Доступна в приложении, на сайте и через API.
- DeepSeek-V3.2-Speciale - улучшенная версия с акцентом на продвинутое многошаговое рассуждение. Пока что работает только через API.
Обе модели делают упор на глубокие цепочки рассуждений и поведение, нацеленное на агентные сценарии: планирование, решение задач, сложные выводы и работу со структурированными данными.
🏆 Производительность
• V3.2 - баланс скорости и качества, уровень примерно GPT-5
• V3.2-Speciale - топовый reasoning, конкурирует с Gemini-3.0-Pro.
• Speciale - лидер на IMO, CMO, ICPC.
🤖 Новый подход к обучению агентов
• Синтезированы большие тренировочные данные для 1800+ сред и 85k сложных инструкций.
• V3.2 - первая модель DeepSeek, у которой мышление встроено прямо в tool-use.
💻 API
• V3.2 использует тот же интерфейс, что V3.2-Exp.
• Speciale доступна через временный endpoint, работать будет до 15 декабря 2025.
📦 DeepSeek-V3.2 Model: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2
📦 DeepSeek-V3.2-Speciale Model: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Speciale
📄 Tech report: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2/resolve/main/assets/paper.pdf
@ai_machinelearning_big_data
#deepseek, #deepseekv3, #ai, #нейросети, #искусственныйинтеллект, #llm
❤2👍2🔥2
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
В обзоре за 2025 год Epoch AI зафиксировала резкое ускорение прогресса развития ИИ. По данным аналитиков, индустрия прошла «переломную точку»: скорость улучшения показателей SOTA-моделей выросла почти в 2 раза — с 8 до 15 пунктов индекса производительности за год. Драйверами роста называют массовый переход к ризонинг-моделям и фокус на RL.
Однако, отчет указывает на серьезную проблему: результаты тестов становятся всё менее репрезентативными. Даже при использовании одинаковых бенчмарков прямое сравнение моделей затруднено из-за различий в промптах, параметрах сэмплирования и программных обвязках. Последние особенно сильно искажают оценку ИИ-агентов, а нестабильность API провайдеров добавляет шум в данные, делая метрики новых моделей уязвимыми для ошибок измерения.
epoch.ai
В компании заметили, что первоначальный энтузиазм сменился более прагматичным взглядом. LLM оказываются ненадежными для бизнес-задач. Год назад оптимизма было больше, но теперь разработчики возвращаются к проверенной автоматизации на основе правил.
Основная причина — непредсказуемость ИИ. Модели часто «дрейфуют», теряя контекст разговора или игнорируют инструкции.
Чтобы сделать корпоративный софт предсказуемым, Salesforce переходит на жесткие ограничения. Вместо креатива нейросети теперь будет работать строгая логика выполнения сценариев.
theinformation.com
Для легального запуска Apple Intelligence в КНР компании придется доказать соответствие своих алгоритмов жестким стандартам местной цензуры. Поскольку иностранные LLM в стране заблокированы, Apple вынуждена использовать локальное решение — модель Qwen3 от Alibaba, которая сейчас проходит государственную аттестацию.
Регламент проверки серьезный: регуляторы используют пул из 2 тыс. специально подобранных вопросов, касающихся политики и других чувствительных тем. Чтобы получить разрешение на релиз, нейросеть обязана отказаться отвечать минимум на 95% таких промптов.
Процедура настолько сложна, что на китайском рынке сформировалась ниша консалтинговых агентств, которые помогают техно-гигантам настраивать фильтры моделей именно под этот тест.
9to5mac.com
Компания заявила, что не планирует переписывать ядро операционной системы с использованием генеративных моделей. Поводом для спекуляций стал вирусный пост ведущего инженера Microsoft Галена Ханта в LinkedIn, где онописал цель — полностью избавиться от C/C++ к 2030 году и достичь производительности «один инженер, один месяц, миллион строк кода» за счет автоматизации.
IT-сообщество интерпретировало это как анонс глобального рефакторинга Windows 11. В ответ Microsoft пояснила, что описанный сценарий относится лишь к исследовательским проектам по миграции легаси-кода, а не к продуктовой стратегии ОС. Хант также внес правки в публикацию, снизив градус категоричности.
windowslatest.com
xAI представила инструмент для разработчиков, который упрощает создание RAG-приложений - Grok Collections API. Он берет на себя задачи по хранению, индексации и семантическому поиску по документам, избавляя инженеров от необходимости строить векторные баз данных.
Решение использует технологию layout-aware parsing с использованием OCR и может сохранять структуру исходников: таблицы, макеты PDF и синтаксис кода остаются читаемыми для модели.
По внутренним бенчмаркам xAI, в задачах на точность извлечения данных новый сервис превосходит показатели Gemini 3 Pro и GPT-5.1. Стоимость - $2.50 за 1000 поисковых запросов и, по словам xAI, загруженные в Collections файлы не используются для дообучения базовых моделей без явного согласия.
x.ai
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤3
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI начала год с приобретения: к компании присоединяется команда Convogo, платформы для автоматизации работы HR-специалистов и бизнес-коучей. Представители техгиганта подтвердили, что речь идет именно о трансфере талантов, а не о покупке технологий или интеллектуальной собственности.
Для OpenAI это уже 9-е приобретение за последний год. В прощальном письме команда Convogo отметила, что их главная экспертиза заключается в создании прикладных инструментов, которые превращают возможности нейросетей в реальные рабочие процессы — именно этим они и продолжат заниматься на новом месте.
Финансовые условия сделки не разглашаются, однако известно, что она была полностью оплачена акциями. Сам сервис Convogo будет закрыт.
finance.yahoo.com
Copilot Checkout - это реализация концепции агентной коммерции: полный цикл покупок от поиска и сравнения товаров до финальной оплаты не покидая окно чата и не переходя на внешние сайты магазинов.
Процессинг обеспечивают PayPal, Stripe и Shopify. Для последнего запущено агрессивное развертывание: продавцы подключаются к системе автоматически (с возможностью отказа), тогда как остальные могут интегрироваться через специальный Agentic Commerce Protocol.
Microsoft утверждает, что Copilot Checkout кардинально меняет воронку продаж, повышая конверсию целевых запросов на 194% по сравнению с классическим веб-серфингом.
microsoft.com
Котировки ИИ-стартапа удвоились в первый день торгов на Гонконгской фондовой бирже, закрывшись на отметке 345 гонконгских долларов. В ходе IPO компания привлекла около $620 млн, значительно опередив локального соперника Zhipu AI (создателя моделей GLM), чьи акции в ходе первичного размещения днем ранее выросли лишь на 13%.
Китайские разработчики сумели опередить американских коллег, первыми выйдя на публичный рынок. Привлеченные средства пойдут на R&D, поскольку коммерциализация продуктов, по словам руководства MiniMax, всё ещё находится на ранней стадии.
cnbc.com
Epoch AI опубликовала базу данных по рынку чипов, согласно которой мировой парк ускорителей достиг производительности, эквивалентной 15 млн. Nvidia H100. В отчете зафиксирована смена поколений железа: основным драйвером выручки Nvidia стал новый чип B300, тогда как доля бывшего флагмана H100 упала ниже 10%.
Совокупное энергопотребление всего этого оборудования оценивается более чем в 10 ГВт. Для сравнения, это вдвое превышает потребности всего Нью-Йорка.
Авторы проекта собирали статистику по финансовым отчетам и оценкам аналитиков, чтобы добавить прозрачности индустрии, где вендоры редко раскрывают точные цифры продаж в штуках.
epoch.ai
Платформа отключила функцию создания картинок в Grok для большинства пользователей X после волны критики, связанной с массовой генерацией откровенного контента. Этот шаг стал вынужденной реакцией на давление регуляторов, включая прямые угрозы штрафов и возможной блокировки соцсети X в Великобритании.
Теперь инструменты генерации и редактирования доступны исключительно платным подписчикам. Расчет строится на деанонимизации: платформа хранит платежные данные премиум-клиентов, что упрощает идентификацию тех, кто создает запрещенный контент.
theguardian.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1👍1
Forwarded from Machinelearning
Соло-разработчик с доступом к Claude Code теперь может развернуть целую гейм-дев студию с креативным директором, лидами отделов и профильными специалистами.
В основу геймдизайнерских подходов заложены MDA Framework, теория самодетерминации и проектирование состояния потока.
Claude Code Game Studios - шаблон для Claude Code, который организует ИИ-сессию в трёхуровневую иерархию из 48 специализированных агентов.
На вершине 3 директора (креативный, технический и продюсер), работающие на модели Opus.
Уровнем ниже 8 руководителей отделов на Sonnet: геймдизайнер, ведущий программист, арт-директор, директор по звуку, нарративный директор и другие.
Третий уровень - специалисты на Sonnet и Haiku: от геймплэй-программиста и дизайнера экономики до DevOps-инженера и специалиста по доступности.
Агенты взаимодействуют по четкому протоколу: вертикальная делегация задач сверху вниз, горизонтальные консультации между агентами одного уровня, эскалация конфликтов к общему руководителю.
Каждый агент работает строго в границах своего домена и не модифицирует чужие файлы без явного поручения.
Помимо агентов, шаблон включает 37 команд, покрывающих весь цикл разработки: планирование спринтов, ревью кода и дизайна, аудит ассетов, генерацию идей, подготовку к релизу.
Отдельная категория - командные воркфлоу, которые координируют работу нескольких агентов над конкретной фичей: боевой системой, нарративом, интерфейсом или звуком.
Параллельно работают 8 хуков, привязанных к событиям git и жизненному циклу сессии. Они срабатывают автоматически: валидируют коммиты на захардкоженные значения и корректность данных, предупреждают о пушах в защищённые ветки, подгружают контекст текущего спринта при старте и фиксируют результаты при завершении.
Ещё один слой - 11 правил, привязанных к путям в проекте. Они применяются при редактировании файлов в соответствующих директориях и задают стандарты для каждой зоны кодовой базы.
Агенты задают вопросы, предлагают несколько вариантов с плюсами и минусами, показывают черновик. Но финальное решение всегда за человеком, ничего не фиксируется без его одобрения.
Для каждого предусмотрен свой лид-агент с набором суб-специалистов: у Godot это GDScript, шейдеры и GDExtension, у Unity - DOTS/ECS, VFX и UI Toolkit, у Unreal - GAS, Blueprints и Replication.
Проект открыт к кастомизации: агентов можно добавлять и удалять, промпты редактировать, хуки - перенастраивать.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Vibecoding #Gamedev #Claude
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7👍1
Forwarded from Machinelearning
В сети вирусится веб-приложение In the Weights, которое проверяет наличие информации о человеке или компании в GPT, Claude, Gemini и Llama и т.д.
Платформа работает через прямые запросы к моделям с принудительно отключенным доступом к сети, чтобы ИИ опирался исключительно на знания, полученные на трейне.
Анализируя выдачу, система высчитывает скоринг. Метрика оценивает вероятность того, что информация об объекте содержалась в обучающих датасетах и содержится в конкретной модели.
Помимо развлекательных целей, проект является наглядным аудитом того, как корпорации агрессивно скрейпят данные.
По мере того как чат-боты вытесняют поисковики, присутствие в памяти моделей становится новой метрикой публичной значимости.
Сервис напоминает о новых реалиях современной приватности: если информация о вас уже есть в весах LLM, стереть ее цифровой след практически невозможно.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2🎉2❤1🤩1
🚨 Цукерберг опубликовал большой текст о будущем ИИ - и его позиция довольно жёсткая: сверхинтеллект не должен принадлежать нескольким закрытым лабораториям.
Главные тезисы:
- задержка релиза американских моделей даже на месяц может ослабить лидерство США;
- самоулучшающийся ИИ теоретически способен в разы повысить эффективность вычислений;
- «единого доброжелательного сверхинтеллекта» не существует;
- опаснее всего сценарий, где несколько лабораторий создают самые мощные модели и оставляют их только себе;
- frontier-лаборатории, по его мнению, должны заранее передавать государству промежуточные чекпоинты для проверки.
Мощный ИИ должен распространяться шире, а контроль - строиться не через тотальное закрытие моделей, а через прозрачность и проверку.
#AI #LLM #OpenSource #Superintelligence
Главные тезисы:
- задержка релиза американских моделей даже на месяц может ослабить лидерство США;
- самоулучшающийся ИИ теоретически способен в разы повысить эффективность вычислений;
- «единого доброжелательного сверхинтеллекта» не существует;
- опаснее всего сценарий, где несколько лабораторий создают самые мощные модели и оставляют их только себе;
- frontier-лаборатории, по его мнению, должны заранее передавать государству промежуточные чекпоинты для проверки.
Мощный ИИ должен распространяться шире, а контроль - строиться не через тотальное закрытие моделей, а через прозрачность и проверку.
#AI #LLM #OpenSource #Superintelligence
👍2🔥2🤔1
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI начнет показывать рекламу пользователям из 31 европейской страны. Блоки будут только на тарифах Free и Go, платные подписки их не увидят. В США и еще восьми регионах рекламная платформа работает с февраля 2026 года.
Деньги от рекламы, по словам компании, пойдут на поддержку бесплатного доступа к моделям. OpenAI обещает помечать объявления, не давать им влиять на ответы модели, не показывать рекламодателям содержание чатов и не продавать данные пользователей третьим лицам.
Заявки на размещение бизнес уже может подавать здесь.
openai.com
На конференции Supernova в Сан-Франциско Cerebras Systems представила CS-4. По заявлению компании, система до 30 раз быстрее кластеров на GPU Nvidia и AMD.
Производительность - 750 PFLOPS, в основе три процессора Wafer-Scale Engine нового поколения. Пропускная способность памяти 129,6 ПБ/с, скорость ввода-вывода 7,2 Тбит/с.
По сравнению с CS-3 производительность выросла вдвое, а памяти на каждый потребляемый ватт стало в 10 раз больше.
Первым заказчикам CS-4 начнут отгружать в текущем квартале.
cerebras.ai
Пекин смягчил собственные ограничения на ввоз ИИ-ускорителей - ByteDance и Tencent получили разрешения примерно на 10 000 чипов H200 каждая, следующие компании стоят в очереди.
Со стороны США ограничения ослабли раньше - Вашингтон предварительно согласовал продажу в Китай до 100 000 чипов на корпорацию.
Nvidia зарезервировала под китайских заказчиков около 500 000 H200, а производители серверов снова принимают заявки на машины с этими ускорителями.
ft.com
CISA, ФБР, АНБ и еще два ведомства выпустили совместное предупреждение об атаках на программируемые логические контроллеры Siemens S7. По их данным, уязвимые устройства ищут и взламывают скриптами, которые сгенерировал ИИ.
Код собран на открытых библиотеках автоматизации и притворяется легитимным инструментом мониторинга. Он позволяет менять конфигурацию контроллера, читать и записывать его память.
По оценке ведомств, ИИ снизил порог входа для атак на промышленные объекты - электростанции, заводы и коммунальные системы. Нынешние вторжения выглядят как разведка, но со временем те же приемы могут пойти на остановку производств и отключение систем безопасности.
Рекомендации стандартные: обновить прошивки контроллеров и полностью убрать их из интернета.
cisa.gov
Команда Научно-технического университета Китая связала запутанностью два удаленных модуля памяти на холодных атомах через оптоволокно длиной 420 км.
Достижение важно тем, что превзойден предел PLOB - теоретический потолок для прямой передачи запутанности по каналу без ретрансляции, который начинает мешать после 230 км. Обойти его удалось как раз потому, что квантовая память играет роль промежуточного узла. Это один из кирпичей для будущих квантовых повторителей и квантового интернета.
Чтобы уменьшить потери, квантовую память перевели с длины волны 795 нм на 780 нм и перестроили схему преобразования частот, подогнав сигнальные фотоны под окно сверхнизких потерь волокна. Рассинхронизацию фаз убрали автоподстройкой на двух длинах волн и трех частотах. Интерференция фотонов оставалась стабильной на всех 420 км.
Работа опубликована в Physical Review Letters.
cas.cn
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8👍3🔥2
Forwarded from Machinelearning
Anysphere переработала обвязку своего агента и снизила траты пользователей на токены на 7% без потери качества.
Системный промпт сократили примерно на 75%, так как современным моделям больше не нужны длинные списки запретов, достаточно описать, как работает инструмент.
Встроенные инструменты, которые требуются меньше чем в 20% диалогов, убрали из постоянного контекста и подгружают по требованию, что на 60% уменьшило объём их описаний в статичной части запроса.
На месте остались чтение, поиск, правка файлов и терминал, а также
ask_question, вызов которого некоторые модели выдумывают при его отсутствии, и create_plan для режима планирования.Тем же способом раньше вынесли MCP-инструменты, и в сессиях с их вызовами общий расход токенов упал на 46,9%.
Остальную экономию дали кэш и работа с контекстом. С выхода GPT-5.6 API OpenAI позволяет явно размечать границы кэша, и Cursor ставит их после стабильных слоёв запроса перед растущей перепиской, а меняющиеся данные (навыки, субагенты и инфа об окружении) вынес в служебное пользовательское сообщение за этими границами.
Инструмент чтения файлов стал нумеровать каждую десятую строку вместо каждой - номер стоит три–пять токенов, а за сессию агент читает десятки тысяч строк, так что чтение из кэша сократилось на 1,6%.
Ещё из промпта убрали настойчивые советы отдавать изучение кодовой базы субагентам, поскольку модели освоили этот приём, а другую модель для субагента агент теперь выбирает только по указанию пользователя или обвязки.
Изменения уже действуют для пользователей Cursor, те же приёмы перенесут в Grok Bot.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3❤2👏1
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Обе компании уже работали вместе над проектом Patch the Planet, где модели OpenAI в связке с инструментами Trail of Bits автоматически искали и исправляли ошибки в открытом коде.
Нью-йоркская Trail of Bits основана в 2012 году, в ней около 40 сотрудников, специализируется она на реверс-инжиниринге, аудите криптографических систем и поиске уязвимостей в открытом коде, а среди её клиентов Uniswap, Aave и Worldcoin.
Поглощение расширит возможности OpenAI в практической безопасности продуктов.
theinformation.com
Модель рассчитана на художественный дубляж, аудиокниги и озвучку игр, поддерживает 83 языка и позволяет детально режиссировать эмоции.
Текстовые ремарки в квадратных скобках прямо внутри реплик дают шёпот, смех, гнев и другие эмоциональные краски. В бенчмарке Artificial Analysis Drama 3 показала точность 93,2% при чтении дат и контекстно-зависимых слов, обойдя S2.1 Pro.
Архитектура построена на MoE и несёт 35 млрд общих параметров при 3 млрд активных, с гибридным вниманием Gated DeltaNet и MTP-декодером аудиокодеков.
Веса лежат на Hugging Face, а бесплатно использовать модель в коммерческих проектах могут компании с годовой выручкой до 500 тыс. долларов.
fish.audio
Платформа децентрализованных вычислений забрала разработчика компактных открытых VLM. Ключевая технология стартапа – движок инференса Photon, который компилирует архитектуру модели в единую программу под ускоритель с помощью собственных ядер.
На Nvidia H100 связка Photon и Moondream держит больше 60 запросов в секунду с задержкой в десятки миллисекунд.
Основатели Вик Коррапати и Джей Аллен переходят в Prime Intellect, где займутся масштабированием инфраструктуры инференса, развитием VLM и агентов для управления интерфейсами.
Линейка моделей останется под брендом Moondream, движок Photon уже встроен, а доступ к Moondream 3.1 открыт через Prime Inference. Пользователей Moondream Cloud переведут на объединённую платформу.
primeintellect.ai
Совершеннолетним пользователям разрешили ставить на свои Android-устройства приложения, собранные в Google AI Studio, без аккаунта разработчика за 25 долларов.
Работают такие приложения в приватном режиме, то есть скрыты из поиска и рекомендаций магазина, а встроенные покупки в них заблокированы полностью. Рассчитано обновление на тех, кто пишет программы под себя и не собирается публиковать их.
В следующих обновлениях Google обещает дать возможность делиться самодельными приложениями с семьёй и друзьями.
bloomberg.com
По условиям партнёрства агенты Manus появятся в смартфонах серии Find X10, работать они будут в режиме Agent Mode фирменного ассистента AI Mind Pilot.
Система разберёт составной запрос на последовательность шагов, соберёт данные из установленных приложений, обработает локальные файлы и вызовет внешние API, чтобы выдать результат.
Поиск, сортировку и анализ файлов телефон делает у себя, не передавая содержимое на серверы Manus, а обращения к облачным сервисам и отправка конкретных данных идут только после подтверждения пользователем.
oppo.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1👍1😁1