Forwarded from @yegor256 news (Yegor Bugayenko)
The 6th ICCQ conference has been granted in-cooperation status by the IEEE Computer Society. Accepted papers will be published in IEEE Xplore and indexed in Scopus. The CfP deadline is about three weeks away, on August 17 — so there's still time to submit your work. This year, Patrick Cousot is our keynote speaker, and our Program Committee includes three ACM Fellows: Doug Lea, Benjamin Pierce, and Philip Wadler. It's the strongest lineup in our six-year history.
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Власти США отчитались о создании добровольного регламента тестирования новых моделей. Документ дает правительству и доверенным партнерам 30-дневный доступ к системам до их публичного релиза.
Содержание регламента, сроки внедрения и список допущенных к аудиту лиц не опубликованы. Эксперты рассчитывали, что администрация представит прозрачную структуру взаимодействия разработчиков с государством, включая требования к кибербезопасности, защите интеллектуальной собственности и конфиденциальности на время проверок.
По данным источников, на ближайшей закрытой встрече Белый дом обсудит новые стандарты с представителями ИИ-компаний.
axios.com
Компания ограничила прием баг-репортов из-за спама, сгенерированного языковыми моделями. С июня компания лимитировала количество одновременных отчетов и ввела месячную паузу для ИБ-исследователей.
Ограничения затронули легитимных специалистов. Итальянский стартап Bynario заявил, что за 3 недели нашел более 50 уязвимостей в macOS с помощью ChatGPT, включая цепочку повышения привилегий до полного контроля над устройством. Из-за ограничений команда не смогла передать все данные.
Сама Apple активно использует LLM для аудита безопасности. В последних патчах компания закрыла в 5 раз больше уязвимостей по сравнению с предыдущими релизами.
ft.com
Компания отказалась от планов по выпуску отдельного клиента для iOS и Android, несмотря на 800 тысяч предварительных регистраций. В Google пришли к выводу, что заставлять аудиторию скачивать еще одно приложение нецелесообразно.
Вместо этого кодинг-инструменты Studio интегрируют в базовую версию Gemini. Пользователи смогут описать нужный функционал в формате обычного диалога, после чего чат-бот самостоятельно напишет приложение. Ожидается, что эта опция станет доступна как на мобильных устройствах, так и на десктопах, хотя точные сроки запуска пока не раскрываются.
Веб-версия Google AI Studio продолжит работу и развитие.
Google AI Studio в сети Х
CEO компании Сатья Наделла подтвердил разработку универсального приложения, релиз которого запланирован в этом году. Новая платформа соберет под одной крышей диалоговые интерфейсы, кодинг-ассистентов и автономных агентов. Ожидается, что решение покроет задачи как обычных пользователей, так и корпоративного сектора.
По словам Наделлы, концепция Copilot стремительно эволюционирует из обычного чат-бота в цифрового коллегу и уже близка к формату полноценного автопилота. Интеграция всех этих сценариев в единый продукт должна начаться уже в текущем квартале.
Этот анонс официально подтверждает недавний инсайд, в котором сообщалось, что Microsoft готовит масштабный хаб, связывающий базовый чат-бот, GitHub Copilot, Copilot Cowork и Autopilot.
theverge.com
Модель под названием Namazu на базе Kimi K2.6 дообучена на закрытых данных под локальные бизнес-задачи с фокусом на японский контекст. В бенчмарке FairPoliticsQA файнтюн поднял результат с 34,10% (Kimi) до 56,30% (Namazu) при сохранении показателей родительской модели в логике и кодинге.
Стоимость токенов составляет $0,95 за 1 млн на входе и $4 на выходе. Внешние инструменты тарифицируются отдельно: вызов веб-поиска обойдется в $7 за 1000 обращений, среда выполнения кода - в $0,12 за час. API Namazu полностью совместим со стандартом OpenAI.
Из-за необходимости соблюдать GDPR модель недоступна в ЕС, Великобритании и Швейцарии.
sakana.ai
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3❤2🔥2
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
DeepSeek предупредила разработчиков о «значительном» повышении цен на API в ближайшее время. Новые тарифы и дата перехода пока не объявлены.
Сейчас DeepSeek V4 Flash 0731 стоит всего:
По расчётам Artificial Analysis, выполнение одной тестовой задачи обходится примерно в 3 цента - почти в 105 раз дешевле Claude Fable 5.
И этот демпинг сработал.
Новая версия стала самой быстрорастущей моделью Ollama самой быстрорастущей моделью Ollama по объёму токенов. Сервис уже расширяет мощности в США и Европе, чтобы выдержать нагрузку.
Получается классическая стратегия:
DeepSeek не раскрыла причину изменения тарифов. Но обслуживать огромный поток запросов по цене, установленной для захвата рынка, становится всё сложнее.
Особенно рискованно выбран момент. GPT-5.6 Luna и Muse Spark уже приблизились к V4 Flash по качеству, поэтому после повышения DeepSeek может потерять свой главный козырь - невероятное соотношение цены и возможностей.
Пока V4 Flash остаётся одним из самых выгодных API на рынке.
#DeepSeek #LLM #API #AI
Сейчас DeepSeek V4 Flash 0731 стоит всего:
Вход: $0,14 за 1 млн токенов
Выход: $0,28 за 1 млн токенов
По расчётам Artificial Analysis, выполнение одной тестовой задачи обходится примерно в 3 цента - почти в 105 раз дешевле Claude Fable 5.
И этот демпинг сработал.
Новая версия стала самой быстрорастущей моделью Ollama самой быстрорастущей моделью Ollama по объёму токенов. Сервис уже расширяет мощности в США и Европе, чтобы выдержать нагрузку.
Получается классическая стратегия:
сначала - почти бесплатный доступ
потом - массовое распространение
затем - повышение цены
DeepSeek не раскрыла причину изменения тарифов. Но обслуживать огромный поток запросов по цене, установленной для захвата рынка, становится всё сложнее.
Особенно рискованно выбран момент. GPT-5.6 Luna и Muse Spark уже приблизились к V4 Flash по качеству, поэтому после повышения DeepSeek может потерять свой главный козырь - невероятное соотношение цены и возможностей.
Пока V4 Flash остаётся одним из самых выгодных API на рынке.
#DeepSeek #LLM #API #AI
👍4❤2
Forwarded from ODS Events
Доброе утро! ☀️
Представляем Вашему вниманию воскресный выпуск подкаста "Капитанский мостик". Ведущие Валентин Малых и Дмитрий Колодезев обсуждают последние новости в области ИИ, кибербезопасности и научных исследований, а также их влияние на будущее технологий и общества.
В гостях у капитанов был Игорь Кураленок, руководитель поиска в Ozon.
Смотрите видео на каналах ⤵️
ODS VK Video
ODS YouTube
📩 Присылайте новости для обсуждения в канал "Дата-капитаны" в mattermost (авторизуйтесь через ODS.ai).
Представляем Вашему вниманию воскресный выпуск подкаста "Капитанский мостик". Ведущие Валентин Малых и Дмитрий Колодезев обсуждают последние новости в области ИИ, кибербезопасности и научных исследований, а также их влияние на будущее технологий и общества.
В гостях у капитанов был Игорь Кураленок, руководитель поиска в Ozon.
Смотрите видео на каналах ⤵️
ODS VK Video
ODS YouTube
📩 Присылайте новости для обсуждения в канал "Дата-капитаны" в mattermost (авторизуйтесь через ODS.ai).
🤡4
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
⚡️ Перед IPO Anthropic инвесторы хотят, чтобы Дарио Амодеи говорил об угрозах ИИ мягче. Но он, похоже, не собирается.
По данным The Information, часть акционеров Anthropic считает, что постоянные предупреждения Амодеи об экзистенциальных рисках AI могут плохо сочетаться с подготовкой компании к публичному рынку.
Проблема для инвесторов в том, что повлиять на CEO непросто.
Ключевые решения Anthropic по-прежнему сосредоточены внутри узкого круга сооснователей и близких к Амодеи людей.
В этом году один из членов совета директоров якобы предлагал использовать более привычную PR-стратегию Microsoft и Meta - больше рассказывать о позитивных сценариях вроде AI для разработки лекарств.
Амодеи идею отверг.
Его позиция: если технология потенциально создаёт риски для выживания человечества, относиться к её продвижению как к обычному технологическому маркетингу нельзя.
Инвесторам перед IPO нужен оптимизм и понятная история роста, а CEO продолжает публично говорить, что технология его собственной компании может быть опасной.
#AI #Anthropic #Claude #IPO #ArtificialIntelligence
По данным The Information, часть акционеров Anthropic считает, что постоянные предупреждения Амодеи об экзистенциальных рисках AI могут плохо сочетаться с подготовкой компании к публичному рынку.
Проблема для инвесторов в том, что повлиять на CEO непросто.
Ключевые решения Anthropic по-прежнему сосредоточены внутри узкого круга сооснователей и близких к Амодеи людей.
В этом году один из членов совета директоров якобы предлагал использовать более привычную PR-стратегию Microsoft и Meta - больше рассказывать о позитивных сценариях вроде AI для разработки лекарств.
Амодеи идею отверг.
Его позиция: если технология потенциально создаёт риски для выживания человечества, относиться к её продвижению как к обычному технологическому маркетингу нельзя.
Инвесторам перед IPO нужен оптимизм и понятная история роста, а CEO продолжает публично говорить, что технология его собственной компании может быть опасной.
#AI #Anthropic #Claude #IPO #ArtificialIntelligence
❤12👍6🤣4🌚1
Forwarded from Golang
Код теперь пишется слишком быстро. Агент за несколько секунд может выдать сотни строк, переписать пакет или собрать целый сервис.
Проблема сместилась туда, где автоматизация пока не спасает: всё это нужно прочитать, проверить и потом годами поддерживать. Именно на этом Google строит свежий аргумент в пользу Go.
Go изначально проектировали для больших команд и долгоживущих кодовых баз. Поэтому здесь почти невозможно устроить соревнование по синтаксическим фокусам.
gofmt приводит код к одному виду, стандартная библиотека закрывает огромный пласт задач, а компилятор быстро ловит выдуманные методы, неправильные типы и другие типичные ошибки LLM.Сгенерировал код, запустил компилятор и тесты, получил ошибку, исправил, повторил.
Рядом уже лежат fuzzing,
govulncheck, gopls, go fix, профилирование и tracing. Агенту не приходится каждый раз собирать собственный зоопарк инструментов.Есть и менее очевидный бонус. Go-код в разных проектах обычно выглядит похоже.
Меньше вариантов выразить одну и ту же конструкцию, меньше сюрпризов при ревью, проще заметить галлюцинацию модели или странную зависимость.
Для мира, где код начинают генерировать в огромных объёмах, такая предсказуемость становится очень дорогим преимуществом.
Получается забавно: Go долго критиковали за синтаксис, жёсткие правила и отсутствие лишней магии. А теперь именно эти качества неожиданно делают его одним из самых удобных языков для работы с coding agents.
https://developers.googleblog.com/why-go-is-an-ideal-language-for-ai-assisted-software-engineering/
#Golang #Go #AI #Programming #AIAgents
@Golang_google
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁15👍10❤7🔥2😐1
Forwarded from Machinelearning
🔥 Сразу три релиза за день: Qwen 3.8, DeepSeek V4 Pro и Grok 4.6
• Qwen3.8-2.4T-A95B - Qwen открыла веса своего самого большого монстра.
2,4 трлн параметров, 95B активных, 512 экспертов и контекст до 1 млн токенов. По eval команды, Qwen3.8-Max получает 86,6 на TerminalBench 2.1 и 93,0 на PaperBench, уже вплотную заходя на территорию закрытых frontier-моделей.
• DeepSeek V4 Pro 0813 - финальная Pro-версия появилась в официальном API.
Контекст 1 млн токенов, до 384K output, Responses API и tool calling. Цена особенно агрессивная: $0,435 за 1 млн входных токенов при cache miss и $0,87 за выход, а при cache hit вход падает до $0,003625. По опубликованным DeepSeek цифрам, Terminal-Bench 2.1 вырос с 72,1% до 87,9%, CyberGym с 52,7% до 83,3%, DeepSWE с 12,8% до 62,7%.
• Релиз Grok 4.6
Модель набрала 61 на Artificial Analysis Intelligence Index, столько же, сколько GPT-5.6 Sol, и обошла его на CursorBench, FrontierCode и AA-Briefcase. При этом GPT-5.6 Sol остаётся впереди на DeepSWE и Terminal-Bench. xAI отдельно прокачивала модель через agentic RL для coding, web development, CAD и kernel optimization, а на длинных задачах стала чаще появляться самостоятельная проверка результата.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #Qwen #DeepSeek #Grok #LLM #Agents
• Qwen3.8-2.4T-A95B - Qwen открыла веса своего самого большого монстра.
2,4 трлн параметров, 95B активных, 512 экспертов и контекст до 1 млн токенов. По eval команды, Qwen3.8-Max получает 86,6 на TerminalBench 2.1 и 93,0 на PaperBench, уже вплотную заходя на территорию закрытых frontier-моделей.
• DeepSeek V4 Pro 0813 - финальная Pro-версия появилась в официальном API.
Контекст 1 млн токенов, до 384K output, Responses API и tool calling. Цена особенно агрессивная: $0,435 за 1 млн входных токенов при cache miss и $0,87 за выход, а при cache hit вход падает до $0,003625. По опубликованным DeepSeek цифрам, Terminal-Bench 2.1 вырос с 72,1% до 87,9%, CyberGym с 52,7% до 83,3%, DeepSWE с 12,8% до 62,7%.
• Релиз Grok 4.6
Модель набрала 61 на Artificial Analysis Intelligence Index, столько же, сколько GPT-5.6 Sol, и обошла его на CursorBench, FrontierCode и AA-Briefcase. При этом GPT-5.6 Sol остаётся впереди на DeepSWE и Terminal-Bench. xAI отдельно прокачивала модель через agentic RL для coding, web development, CAD и kernel optimization, а на длинных задачах стала чаще появляться самостоятельная проверка результата.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #Qwen #DeepSeek #Grok #LLM #Agents
🔥6❤3👍2🥰1
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
🚀 Z.ai представила GLM-5.3 - новую открытую модель с упором на код и кибербезопасность.
У GLM-5.3 та же базовая модель, что и у GLM-5.2. В Z.ai говорят, что весь прирост получили уже после pre-training - за счёт масштабирования post-training.
Больше исполняемых сред, более длинные задачи, сильнее verifiers и больше reinforcement learning.
Результат особенно заметен в кибербезопасности: на ExploitBench результат вырос с 24,4% до 54,4%, а в ExploitGym модель за два часа решила 105 задач против 29 у GLM-5.2.
То есть pre-training даёт модели знания и сырой интеллект, а post-training учит реально им пользоваться: планировать, вызывать инструменты, проверять решения, исправлять ошибки и работать на длинном горизонте.
Технический разбор:
https://z.ai/blog/glm-5.3
@data_analysis_ml Полезные мл ресурсы
У GLM-5.3 та же базовая модель, что и у GLM-5.2. В Z.ai говорят, что весь прирост получили уже после pre-training - за счёт масштабирования post-training.
Больше исполняемых сред, более длинные задачи, сильнее verifiers и больше reinforcement learning.
Результат особенно заметен в кибербезопасности: на ExploitBench результат вырос с 24,4% до 54,4%, а в ExploitGym модель за два часа решила 105 задач против 29 у GLM-5.2.
То есть pre-training даёт модели знания и сырой интеллект, а post-training учит реально им пользоваться: планировать, вызывать инструменты, проверять решения, исправлять ошибки и работать на длинном горизонте.
Технический разбор:
https://z.ai/blog/glm-5.3
@data_analysis_ml Полезные мл ресурсы
👍4❤2🔥1
Forwarded from ODS Events
Доброе утро! ☀️
Представляем Вашему вниманию воскресный выпуск подкаста "Капитанский мостик". Ведущие Валентин Малых и Дмитрий Колодезев обсуждают последние новости в области ИИ, кибербезопасности и научных исследований, а также их влияние на будущее технологий и общества.
Смотрите видео на каналах ⤵️
ODS VK Video
ODS YouTube
📩 Присылайте новости для обсуждения в канал "Дата-капитаны" в mattermost (авторизуйтесь через ODS.ai).
Представляем Вашему вниманию воскресный выпуск подкаста "Капитанский мостик". Ведущие Валентин Малых и Дмитрий Колодезев обсуждают последние новости в области ИИ, кибербезопасности и научных исследований, а также их влияние на будущее технологий и общества.
Смотрите видео на каналах ⤵️
ODS VK Video
ODS YouTube
📩 Присылайте новости для обсуждения в канал "Дата-капитаны" в mattermost (авторизуйтесь через ODS.ai).
Forwarded from Machinelearning
Тайваньское Министерство цифровых технологий и израильская ИБ-компания Dream заявили об атаке, в которой злоумышленники использовали ИИ. Инцидент произошел в июле 2026 года.
По их данным, за основу хакеры взяли открытую модель и переделали ее в агента, ведущего атаку самостоятельно. Название модели не сообщается.
Часть действий хакеры выполняли сами, а агент, по описанию исследователей, работал не как обычный скрипт, а скорее как слаженная команда специалистов, подхватывая и дополняя ручные действия.
Под удар попали Управление по ядерной безопасности и минимум семь энергетических компаний. Всего были скомпрометированы 85 учетных записей сотрудников и похищено больше 2500 записей с кадровыми данными.
Затронуты ли технологические системы ядерных объектов или только административный контур, не уточняется.
Организаторов власти официально не называют. Эксперты Dream сообщили, что во внутренней переписке злоумышленников встречалось упрощенное китайское письмо, и связывают атаку с КНР.
В ответ Тайвань обновил протоколы защиты и усилил мониторинг инфраструктуры. Комментария китайской стороны по поводу инцидента пока нет.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4❤2👍2😁2
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
1. Agency Agents
https://github.com/msitarzewski/agency-agents
Набор из 232 специализированных агентов для 16 направлений: разработка, дизайн, маркетинг, управление и другие задачи.
2. Codebase Memory MCP
https://github.com/DeusData/codebase-memory-mcp
Строит граф знаний по кодовой базе, чтобы агент быстрее находил связи между файлами, функциями и сущностями. Заявлена поддержка 158 языков.
3. OpenMontage
https://github.com/calesthio/OpenMontage
Инструмент для создания видео с помощью кодингового агента: сценарий, ассеты, монтаж и рендеринг можно собирать через промпты.
4. Agent-Reach
https://github.com/Panniantong/Agent-Reach
Дает агенту доступ к X, Reddit, YouTube, GitHub и другим источникам для поиска и сбора информации.
5. Orca
https://github.com/stablyai/orca
Позволяет запускать несколько кодинговых агентов параллельно и управлять их задачами из одного места.
6. OmniRoute
https://github.com/diegosouzapw/OmniRoute
Единый шлюз для работы с большим количеством AI-провайдеров через один endpoint.
@data_analysis_ml / Папка полезного по ML.
Сохраняй 🔖
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🔥3❤2
Forwarded from Machine learning Interview
OpenCode появилась загадочная модель Ox Alpha - и первые тесты выглядят очень хорошо
Новая stealth-модель
В одном из первых небольших прогонов на 10 сложных DeepSWE-задачах ей приписывают около 80% успешных решений - выше Fable 5, GLM-5.3, Grok 4.6 и GPT-5.6 Sol в том же мини-тесте.
Важно не путать это с официальным DeepSWE leaderboard: полный бенчмарк содержит 113 задач, и публичного полноценного результата Ox Alpha пока нет. Сам DeepSWE сейчас возглавляют frontier-модели примерно в районе 70+% pass@1.
По сообщениям пользователей, Ox Alpha также идёт с большим контекстом и сейчас доступна бесплатно/в промо-режиме, поэтому её активно гоняют на coding и agentic-задачах.
В сообществе уже подозревают, что под капотом может скрываться одна из новых китайских моделей, но это пока лишь догадки.
@machinelearning_interview / Папка полезного по ML.
https://x.com/Machinelearrn/status/2090758575475794270
Новая stealth-модель
Ox Alpha уже появилась у пользователей OpenCode, но её происхождение пока официально не раскрыто.В одном из первых небольших прогонов на 10 сложных DeepSWE-задачах ей приписывают около 80% успешных решений - выше Fable 5, GLM-5.3, Grok 4.6 и GPT-5.6 Sol в том же мини-тесте.
Важно не путать это с официальным DeepSWE leaderboard: полный бенчмарк содержит 113 задач, и публичного полноценного результата Ox Alpha пока нет. Сам DeepSWE сейчас возглавляют frontier-модели примерно в районе 70+% pass@1.
По сообщениям пользователей, Ox Alpha также идёт с большим контекстом и сейчас доступна бесплатно/в промо-режиме, поэтому её активно гоняют на coding и agentic-задачах.
В сообществе уже подозревают, что под капотом может скрываться одна из новых китайских моделей, но это пока лишь догадки.
@machinelearning_interview / Папка полезного по ML.
https://x.com/Machinelearrn/status/2090758575475794270
❤4👍4🔥4😁1😱1
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
ICT.Moscow отобрал наиболее заметную аналитику 2025 года по искусственному интеллекту от более чем 100 российских и зарубежных авторов, объединив ее в формате каталога-справочника.
Каждое исследование (а их 121) сопровождается коротким пересказом и приводится по хронологии выхода на площадках первоисточников в 7 категориях:
➝ состояние рынка
➝ технологические направления
➝ программирование и ИИ
➝ применение и эффекты в разных сферах и отраслях
➝ кадры
➝ отношение и восприятие (включая этику)
➝ прогнозы и форсайты
Такой каталог удобно распечатать, чтобы иметь под рукой как навигатор по авторитетным исследованиям за год, покрывающим разные аспекты искусственного интеллекта: от общего состояния рынка к кейсам применения и прогнозам.
🖍Вне зависимости от географии аналитики преимущественно писали о применении ИИ, а также о разных технологических направлениях. Но если отечественные материалы чаще сосредоточены на ГенИИ, ИИ-агентах и больших данных, то зарубежные — на ИИ-агентах, инфраструктуре и Open Source.
🖍Из числа авторов в России можно выделить red_mad_robot, MTS AI, Yandex B2B Tech, Just AI, АНО «Цифровая экономика», Фонд «Сколково», Ассоциацию Финтех, «Яков и Партнёры», «Технологии Доверия», Axenix, Mindsmith, ИТМО, Университет Иннополис и др., а в мире — Google, McKinsey, BCG, National Research Group, Capgemini.
Изучить каталог →
Следить за свежей аналитикой об ИИ можно здесь →
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2❤1✍1👍1
Работа посвящённая созданию онтологически-ориентированных ИИ-систем для химии (технология применяется в системах Palantir)
Суть подхода — оцифровка химических знаний с помощью формальных онтологий и построенных на их основе правил вывода. Это позволяет сократить расход токенов, ускорить обработку запросов и повысить точность ответов по сравнению с классическими методами.
Разработка позиционируется как узкоспециализированный аналог Wolfram|Alpha, но исключительно для химии, и послужила теоретической основой для проекта ChemWolf.
Пока длилось рецензирование, автор уже собрал рабочий прототип. В планах — валидация, эксперименты с моделями для генерации первых перспективных молекул и последующие лабораторные испытания. Конечная цель — выход на промышленный уровень: например, создание ткани для футболки из молекулы, спроектированной с помощью ChemWolf, и её появление на рынке. Это превратило бы инструмент в полноценное промышленное ИИ-решение в области химии.
Ссылка: https://arxiv.org/abs/2608.26164
Автор исследования: @realmedoyed
Суть подхода — оцифровка химических знаний с помощью формальных онтологий и построенных на их основе правил вывода. Это позволяет сократить расход токенов, ускорить обработку запросов и повысить точность ответов по сравнению с классическими методами.
Разработка позиционируется как узкоспециализированный аналог Wolfram|Alpha, но исключительно для химии, и послужила теоретической основой для проекта ChemWolf.
Пока длилось рецензирование, автор уже собрал рабочий прототип. В планах — валидация, эксперименты с моделями для генерации первых перспективных молекул и последующие лабораторные испытания. Конечная цель — выход на промышленный уровень: например, создание ткани для футболки из молекулы, спроектированной с помощью ChemWolf, и её появление на рынке. Это превратило бы инструмент в полноценное промышленное ИИ-решение в области химии.
Ссылка: https://arxiv.org/abs/2608.26164
Автор исследования: @realmedoyed
arXiv.org
A Task-Centric Ontology and Deterministic Domain Rules as a...
Large language models can interpret natural-language chemistry questions, but their internal reasoning is difficult to inspect, constrain, and validate. This paper presents ChemOntoRule, a...
🔥6👍2🤯1
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Сумма сделки - $12,9 млрд. По данным инсайдеров, стороны находятся на стадии оформления, официальных комментариев от обеих компаний пока нет.
Переговоры ускорились после того, как Hugging Face получила предложение о поглощении от другого неназванного игрока и привлекла банк для оценки спроса.
Для Nvidia это выход за пределы железа и прямой контроль над площадкой, через которую расходится и разрабатывается основная масса открытых моделей. Ровно поэтому сделка почти наверняка заинтересует антимонопольные органы.
theinformation.com
OpenAI, Microsoft, Google, Anthropic, AWS, Cisco, CrowdStrike и еще около сотни компаний призвали защищать критическую инфраструктуру от атак, написанных с помощью ИИ, - тем же ИИ.
Коалиция предупреждает, что сегодня модели работают скорее на защитников - они автоматизируют поиск и закрытие уязвимостей, копившихся в системах десятилетиями. Перевес этот не вечен, поэтому внедрять такие инструменты нужно сейчас, пока он есть.
Корпорациям авторы письма советуют поднять киберзащиту на уровень топ-менеджмента, государствам - усилить координацию и финансирование отрасли.
openai.com
Через боковую панель Claude сам открывает сайты, читает страницы, кликает по элементам и заполняет поля. Пригодится, когда нужно снять цифры с дашборда, у которого нет API, или заполнить форму.
Работает это в изолированной среде - вкладок, закладок и паролей пользователя Claude не видит. Авторизацию можно перенести из Chrome, Edge или Firefox, но точечно - сессия привязывается к конкретной странице, а не отдается целиком. Почтовые клиенты и банковские сайты закрыты наглухо.
Функция появится на этой неделе у подписчиков Pro, Max, Team и Enterprise. Если нужно работать с уже открытыми вкладками, Anthropic советует расширение для Chrome.
claude.com
Видеомодель умеет как генерировать, так и редактировать. Сцену выдает длиной до 40 секунд, опираясь на 10 секунд предыдущего видеоряда. На вход принимает текст, звук, изображения и видео.
Появилось ручное задание первого и последнего кадра, плюс черновой режим - он на 60% быстрее и втрое дешевле обычного, а понравившийся результат потом поднимается до 4K.
Секунда видео стоит 3 цента в 360p и 30 центов в 4K. Все, что генерирует модель, помечается невидимым знаком SynthID.
Модель доступна в Google AI Studio и через Agent Platform API, а подписчикам AI Plus, Pro и Ultra - еще и в Google Flow и приложении Gemini.
blog.google
Стартап Spear Street Technology закрывает раунд на 250 млн долларов при оценке в 2,5 млрд. Ведут раунд Benchmark и Index Ventures. Основатель - 23-летний Ноа Шинн, автор метода Reflexion, до этого работавший в Sierra.
Instinct он делает как персонального агента, которого не нужно настраивать. Чтобы тот управлял компьютером, разбирал почту, бронировал билеты и проводил платежи, достаточно написать ему сообщение или позвонить голосом.
Первые тестировщики называют его "OpenClaw для обычных людей".
При этом продукт в закрытой бете, выручку и число пользователей стартап не раскрывает.
wsj.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6🔥2👍1
Forwarded from ИИзвестия 🤖
🍰 Бесконечный ИИ-слоп в прямом эфире
@levelsio запустил Infinite Slop — интерактивный AI-стрим, который генерируется на лету и никогда не заканчивается 📺
• Видео создаётся в реальном времени, а зрители в чате пишут любые фразы, и ИИ вплетает их в сюжет следующего клипа, стараясь связать с предыдущим отрывком 🎬
• Идею подсказал @marcantoinefon, вдохновившись оригинальным стримом @rehan_shei
• Инфраструктуру спонсирует fal.ai, который дообучил модель Minimax H3 до версии “Max” — она стала в 50 раз быстрее базовой ⚡
• Раньше на генерацию 15 секунд видео уходило 2-5 минут, теперь ролики выходят быстрее, чем их успеваешь смотреть, то есть видео-модель обгоняет реальное время воспроизведения
Технически это первый публичный кейс, где генерация видео работает быстрее просмотра, а не наоборот. Если у вас есть доступ к API fal, стоит присмотреться к Max как к варианту для интерактивных форматов, где задержка критична: чат-боты с видео-ответами, live-реакции, генеративные вывески.
Кто первым напишет в чат стрима что-то настолько странное, что ИИ не сможет это связать с прошлым кадром? 😏
Я водил сегодня почти 7 часов и уставший залип конкретно на слоп.
https://skunkworks.levels.io/infinite-slop/
Бонус-стрим на Твиче: https://www.twitch.tv/rehanfal (уже прибили за нарушение правил Твича) Чел пробует крутить в других сервисах, его банят https://x.com/rehan_shei/status/2093570456033091595?s=46
@aizvestia
#новостИИ
@levelsio запустил Infinite Slop — интерактивный AI-стрим, который генерируется на лету и никогда не заканчивается 📺
• Видео создаётся в реальном времени, а зрители в чате пишут любые фразы, и ИИ вплетает их в сюжет следующего клипа, стараясь связать с предыдущим отрывком 🎬
• Идею подсказал @marcantoinefon, вдохновившись оригинальным стримом @rehan_shei
• Инфраструктуру спонсирует fal.ai, который дообучил модель Minimax H3 до версии “Max” — она стала в 50 раз быстрее базовой ⚡
• Раньше на генерацию 15 секунд видео уходило 2-5 минут, теперь ролики выходят быстрее, чем их успеваешь смотреть, то есть видео-модель обгоняет реальное время воспроизведения
Технически это первый публичный кейс, где генерация видео работает быстрее просмотра, а не наоборот. Если у вас есть доступ к API fal, стоит присмотреться к Max как к варианту для интерактивных форматов, где задержка критична: чат-боты с видео-ответами, live-реакции, генеративные вывески.
Кто первым напишет в чат стрима что-то настолько странное, что ИИ не сможет это связать с прошлым кадром? 😏
Я водил сегодня почти 7 часов и уставший залип конкретно на слоп.
https://skunkworks.levels.io/infinite-slop/
Бонус-стрим на Твиче: https://www.twitch.tv/rehanfal (уже прибили за нарушение правил Твича) Чел пробует крутить в других сервисах, его банят https://x.com/rehan_shei/status/2093570456033091595?s=46
@aizvestia
#новостИИ
infiniteslop.ai
Infinite Slop by @levelsio + fal.ai
An endless AI-generated TV channel where you decide what airs next.