⚡️ To‘xtang. Startapingiz tayyor bo‘lsa, bu imkoniyatni o‘tkazib yubormang

Agar sizda tayyor mahsulot bor va hozir investitsiya jalb qilish bosqichida bo‘lsangiz, President Tech Award’ning “Eng yaxshi startap loyihasi” yo‘nalishiga qarab qo‘yish kerak.

💰 Bu trek uchun $2,5 mln investitsiya ajratilgan va jami 30 ta startap g‘olib bo‘ladi.

Har bir texnologik yo‘nalishda 1-o‘rin $125 ming, 2-o‘rin $75 ming, 3-o‘rin esa $50 ming investitsiya oladi.

Yo‘nalishlar ham ancha keng: AI, FinTech, Enterprise, EdTech, GovTech, GameDev, HealthTech, DeepTech, Logistics & Mobility, Creative Industry & AdTech.

Ya’ni, mahsulotingiz ishlayotgan bo‘lsa va keyingi bosqich uchun investitsiya izlayotgan bo‘lsangiz — ariza topshirib ko‘rishga arziydi.

⏳ Deadline — 31-avgustgacha.

🔗 awards.gov.uz

Oxirgi kunga qoldirmang :)


@nuruddinblogs

Baribir DX(Developer Experience) tomondan menga Claude Code qulay ko'rinadi, Codexda ham CC da ham bugun ishladim, shu fikrimda har doim qolyapman. Silardachi?

@nuruddinblogs

🚀 Bugun Speko uchun muhim kun!

O‘zbekistondan Y Combinator’ga kirgan yosh founder Beknazar Abdikamalov bugun Speko’ni Product Hunt’da launch qilmoqda.

Speko voice AI uchun turli tillar va vazifalarga eng mos voice stack’ni topishga yordam beradi.

Keling, o‘zbekistonlik founderni global maydonda birgalikda qo‘llab-quvvatlaymiz. 🇺🇿

Product Hunt’da Speko’ga ovoz bering! 🚀

Ovoz berish uchun link shu yerda

Shu xaftada Travis Kalanickni 2ta podkastini ko’rib, hali Physical AI da rosa imkoniyatlar ko’pligini tushundim, va ayniqsa O’zbekistondagi tog’ kon boyliklarini, minerallar ni aynan AI ga yo’naltirish orqali, konlar ni AI lashtirish, yanada effektivroq va qimmatroq natijalariga olib kelishi mumkinligini o’ylab qoldim.

Travis esa ancha og’ir mehnat qiluvchi, yaxshi story teller ekan.

https://youtu.be/r8qKNFeBPXE

@nuruddinblogs

So‘ztop №28 X/6

⬜⬜⬜⬜⬜
⬜⬜⬜⬜⬜
⬜🟩⬜🟨⬜
🟨🟩⬜⬜🟩
⬜🟩🟩⬜🟩
🟨🟩🟩⬜🟩

tilmoch.ai/games

Bugun bo’madi, silar ham harakat qib ko’rilarchi

@nuruddinblogs

Asoschilar haqida film ishlanibdi:

https://youtu.be/Tb_Iy05ydyU

@nuruddinblogs

Meta ilg‘or modellar bilan deyarli bir xil unumdorlikka ega, narxi esa ancha arzon bo‘lgan Muse Spark 1.3 modelini chiqardi.

Bu safar yangi model hech qanday anonslarsiz taqdim etildi. Muse Spark 1.3 avval Meta API va OpenCode’da paydo bo‘ldi, shundan keyingina kompaniya sinov natijalarini e’lon qildi.

Terminal-Bench 2.1 sinovida model 88,8 ball to‘plab, GPT-5.6 Sol bilan tenglashdi. DeepSWE’da esa 75,4% natija ko‘rsatdi, bu uni dasturlash uchun eng kuchli modellar qatoriga qo‘shadi. Boshqa sinovlarda ham natijalar juda yuqori.

Muse Spark 1.3 hozirda Muse Code va API orqali mavjud.

Shuningdek, Sukerberg navbatdagi yirik taqdimot Watermelon bo‘lishiga ishora qildi va kompaniya yaqin orada Muse Spark’ning ochiq vaznlarini chiqarishga va’da berayotganini aytdi.


Bu xafta modellar yomg'iri bo'lyapti, ertaga GPT 5.7 Astra ni kutamiz

@nuruddinblogs

OpenAI yangi flagmani - GPT-6 Astra’ni taqdim etdi.
GPT-6 yordamida Manhattanni realistik 3D modelini ham yasashibdi. Eng kulgulisi, GPT-6 bizga GTA 6dan ham tezroq yetib keldi ))

Dastlabki raqamlarga qaraganda, bu avvalgi avlodga nisbatan jiddiy sakrashdir.

Benchmarking natijalariga ko‘ra, Astra juda kuchli natijalarni ko‘rsatmoqda:
- Terminal-Bench 4.0: 57,7% (Fable 5.1’da 55,8% va GPT-5.6 Sol’da 37,3%)
- Terminal-Bench Science: 64,6% (Fable 5.1’da 52,6%)
- ARC-AGI-3: 99,9%
- ExploitBench: 100%
API narxi — 1 mln kirish/chiqish tokeni uchun $10 / $50. “Fast mode” rejimi 2,5 baravar tezroq ishlaydi va ikki baravar qimmat turadi.

Hozircha Astra cheklangan sondagi tashkilotlarga taqdim etilmoqda. Yaqin kunlarda modelni pullik foydalanuvchilar uchun ham joriy etish va’da qilinmoqda.

Endi ommaviy foydalanish imkoniyati va ilk mustaqil testlarni kutish qoldi 🥹

https://openai.com/index/gpt-6-astra/


@nuruddinblogs

GigaChat dasturchilari GigaEmbeddings-ning yangilangan liniyasini open source-ga chiqardi. Yuqori yuklamali qidiruv tizimlari uchun mo‘ljallangan ixcham 480M modelidan tortib, asosiy ish standarti 3B va yangi MoE-flagman 10B-A1.8B-gacha.
 
Relizning eng muhim yangiliklari:
 
• GigaEmbeddings 10B-A1.8B — yangi flagman va ruMTEB-da 1-o‘rin.
• Ingliz tilida va ayniqsa kod bilan ishlash masalalarida sifatning keskin oshishi.
• vLLM va SGLang qo‘llab-quvvatlashi.
• Tezlik va sifatga qo‘yiladigan talablarga qarab modelning uch xil o‘lchami.
• Batch inference-ning tezlashishi.
 
GigaEmbeddings 10B-A1.8B — 10B umumiy va atigi 1.8B faol parametrlarga ega MoE-model. U barcha benchmarklarda yangi 3B-dan sifati bo‘yicha ustun, shu bilan birga batch inference-da undan ancha tezroq ishlaydi.
 
vLLM-da flagman Qwen3 Embedding 4B-dan 1,44–1,61 barobar tezroq. 512 uzunlikdagi ketma-ketliklarda ustunlik 61% ga yetadi: sekundiga 112,6k token 70,1k-ga qarshi.
 
Natijalar
 
Eng katta o‘sish kod bilan ishlash masalalarida: yangi 3B 76,93 ball to‘pladi (oldingi relizda 62,37 edi), flagman 10B-A1.8B esa — 78,40. Rus tilida flagman 74,99 ko‘rsatkichga erishib, ruMTEB-da birinchi o‘rinni egalladi.
 
O‘qitish jarayonida nima o‘zgardi?
 
Contrastive pretrain va fine-tuning bosqichlarida ma'lumotlar hajmini bir necha barobar oshirdik, jumladan Nemotron, F2LLM va KALM ochiq datasetlarini qo‘shdik.
 
Ingliz tili va koddagi yaxshilanish rus tilidagi sifatning tushib ketishiga olib kelmasligi uchun modellarni SLERP yordamida merging qildik. Bu tillar va masalalar sinflari o‘rtasidagi balansni saqlashga yordam berdi.
 
Ixcham GigaEmbeddings 480M-ni top modellardan distillyatsiya orqali qo‘shimcha o‘qitdik: batch ichidagi cosine similarity taqsimotlarini KL divergence orqali uzatdik.
 
Natijada yangi liniya sifatliroq, tezroq va production uchun ancha qulay bo‘ldi. Barcha modellar open source-da mavjud.
 
HF: 480M 3B 10B-A1.8B

@nuruddinblogs