Forwarded from Machine learning Interview
Kimi K3 может стать моментом DeepSeek 2.0
Первые бенчмарки выглядят очень сильно. Kimi K3 уже называют моделью, которая сокращает разрыв между китайскими open-weight моделями и закрытыми флагманами США. FT пишет, что K3 должна превзойти Opus 4.8 в ряде бенчмарков, но при этом всё ещё не дотягивает до закрытой Fable.
Opus 4.8 вышла в конце мая, Anthropic позиционировала её как заметное обновление для agentic-задач, reasoning и работы с инструментами. Если Kimi K3 действительно обходит её в части тестов, тезис «Китай стабильно отстаёт на 6–8 месяцев» становится всё слабее.
Отдельно Kimi-K3 уже вышла на первое место в Frontend Code Arena с 1679 pts, обойдя Claude Fable 5. В frontend она стала №1 в 6 из 7 доменов: Brand & Marketing, Reference-Based Design, Data & Analytics, Consumer Product, Simulations и Content Creation Tools.
Конечно, бенчмарки ещё нужно проверять реальным использованием: coding agents, большие репозитории, 3D, интерфейсы, долгие задачи, стабильность и цена.
Китайские модели всё ближе к frontier-уровню американских закрытых.
Kimi K3 - не Fable и не Mythos. Но она уже слишком близко к топовым западным моделям, чтобы относиться к ней как к «ещё одной open model».
kimi.com/code/docs/en/kimi-code/models
@machinelearning_interview
Первые бенчмарки выглядят очень сильно. Kimi K3 уже называют моделью, которая сокращает разрыв между китайскими open-weight моделями и закрытыми флагманами США. FT пишет, что K3 должна превзойти Opus 4.8 в ряде бенчмарков, но при этом всё ещё не дотягивает до закрытой Fable.
Opus 4.8 вышла в конце мая, Anthropic позиционировала её как заметное обновление для agentic-задач, reasoning и работы с инструментами. Если Kimi K3 действительно обходит её в части тестов, тезис «Китай стабильно отстаёт на 6–8 месяцев» становится всё слабее.
Отдельно Kimi-K3 уже вышла на первое место в Frontend Code Arena с 1679 pts, обойдя Claude Fable 5. В frontend она стала №1 в 6 из 7 доменов: Brand & Marketing, Reference-Based Design, Data & Analytics, Consumer Product, Simulations и Content Creation Tools.
Конечно, бенчмарки ещё нужно проверять реальным использованием: coding agents, большие репозитории, 3D, интерфейсы, долгие задачи, стабильность и цена.
Китайские модели всё ближе к frontier-уровню американских закрытых.
Kimi K3 - не Fable и не Mythos. Но она уже слишком близко к топовым западным моделям, чтобы относиться к ней как к «ещё одной open model».
kimi.com/code/docs/en/kimi-code/models
@machinelearning_interview
❤12👍5🔥2
The Self-Driving Company
Great read on how AI gets integrated into business by Replit: https://x.com/amasad/status/2077802290304684404
Great read on how AI gets integrated into business by Replit: https://x.com/amasad/status/2077802290304684404
X (formerly Twitter)
Amjad Masad (@amasad) on X
The Self-Driving Company
Forwarded from Machinelearning
🚀 Qwen3.8 скоро выйдет в open-weight
Новая модель Alibaba получит 2,4 трлн параметров. Разработчики называют её одной из самых мощных моделей на рынке и ставят рядом с ведущими frontier-моделями.
Предварительную версию Qwen3.8-Max-Preview уже можно протестировать через Alibaba Token Plan, Qoder и QoderWork.
Полный релиз и открытые веса обещают в ближайшее время.
Token Plan:
- Международная версия: https://www.qwencloud.com/pricing/token-plan
- Китай: https://platform.qianwenai.com/pricing/token-plan
#AI #LLM #Qwen #OpenWeight
Новая модель Alibaba получит 2,4 трлн параметров. Разработчики называют её одной из самых мощных моделей на рынке и ставят рядом с ведущими frontier-моделями.
Предварительную версию Qwen3.8-Max-Preview уже можно протестировать через Alibaba Token Plan, Qoder и QoderWork.
Полный релиз и открытые веса обещают в ближайшее время.
Token Plan:
- Международная версия: https://www.qwencloud.com/pricing/token-plan
- Китай: https://platform.qianwenai.com/pricing/token-plan
#AI #LLM #Qwen #OpenWeight
❤2🔥2👍1
Forwarded from ODS Events
Всем привет!
В новом выпуске "Капитанского мостика" Валентин Малых и Дмитрий Колодезев обсуждают актуальные события в мире технологий, включая гонку чипов, стартапы в области ИИ и новые модели от Thinking Machines.
Смотрите видео на каналах ⤵️
ODS VK Video
ODS YouTube
📩 Присылайте новости для обсуждения в канал "Дата-капитаны" в mattermost (авторизуйтесь через ODS.ai).
В новом выпуске "Капитанского мостика" Валентин Малых и Дмитрий Колодезев обсуждают актуальные события в мире технологий, включая гонку чипов, стартапы в области ИИ и новые модели от Thinking Machines.
Смотрите видео на каналах ⤵️
ODS VK Video
ODS YouTube
📩 Присылайте новости для обсуждения в канал "Дата-капитаны" в mattermost (авторизуйтесь через ODS.ai).
❤2
Forwarded from Rust
Рой ИИ-агентов написал аналог SQLite на Rust за несколько часов 🤯
Cursor провела необычный эксперимент: агентам выдали только официальную документацию SQLite объёмом 835 страниц и поручили с нуля реализовать собственный движок базы данных на Rust.
Без интернета, готового исходного кода и дополнительной помощи.
Уже через четыре часа получившиеся реализации правильно выполняли 73–85% запросов из скрытого теста. После дальнейшей работы некоторым командам удалось довести результат до 100%.
Но особенно удивила стоимость:
- связка Opus 4.8 и Composer 2.5 потратила около $1 400;
- Fable — примерно $20 000.
Одинаковая задача, но почти пятнадцатикратная разница в цене.
Во время разработки агенты столкнулись с до боли знакомыми командными проблемами: дублировали работу, конфликтовали при изменении одних и тех же файлов и избегали трогать ядро системы, даже когда без этого было невозможно двигаться дальше.
Получается, ИИ уже способен за часы собрать сложный системный проект, но митинги, конфликты и страх ответственности он тоже автоматизировал 😂
#ai #rust #sqlite #agents #programming
https://cursor.com/blog/agent-swarm-model-economics
@rust_code
Cursor провела необычный эксперимент: агентам выдали только официальную документацию SQLite объёмом 835 страниц и поручили с нуля реализовать собственный движок базы данных на Rust.
Без интернета, готового исходного кода и дополнительной помощи.
Уже через четыре часа получившиеся реализации правильно выполняли 73–85% запросов из скрытого теста. После дальнейшей работы некоторым командам удалось довести результат до 100%.
Но особенно удивила стоимость:
- связка Opus 4.8 и Composer 2.5 потратила около $1 400;
- Fable — примерно $20 000.
Одинаковая задача, но почти пятнадцатикратная разница в цене.
Во время разработки агенты столкнулись с до боли знакомыми командными проблемами: дублировали работу, конфликтовали при изменении одних и тех же файлов и избегали трогать ядро системы, даже когда без этого было невозможно двигаться дальше.
Получается, ИИ уже способен за часы собрать сложный системный проект, но митинги, конфликты и страх ответственности он тоже автоматизировал 😂
#ai #rust #sqlite #agents #programming
https://cursor.com/blog/agent-swarm-model-economics
@rust_code
❤7👍5🔥2🥱2🤯1
Forwarded from Machinelearning
Anthropic выпустила Claude Opus 5
Новая флагманская модель компании уже доступна.
Anthropic позиционирует Opus 5 как модель для сложного кодинга, агентных задач, анализа и длинных рабочих сценариев.
Что заявляют:
• SOTA на Frontier-Bench v0.1 для software engineering
• примерно в 3 раза выше результат на ARC-AGI 3 относительно ближайшего конкурента
• сильные результаты на OSWorld 2.0
• лучше Opus 4.8 в отладке, research и длинных агентных задачах
• модель чаще сама проверяет результат и исправляет ошибки перед финальным ответом
Цена:
$5 / 1M input tokens
$25 / 1M output tokens
Также есть Fast Mode примерно с 2.5× скоростью, но по более высокой цене.
В API модель называется:
claude-opus-5
Новая флагманская модель компании уже доступна.
Anthropic позиционирует Opus 5 как модель для сложного кодинга, агентных задач, анализа и длинных рабочих сценариев.
Что заявляют:
• SOTA на Frontier-Bench v0.1 для software engineering
• примерно в 3 раза выше результат на ARC-AGI 3 относительно ближайшего конкурента
• сильные результаты на OSWorld 2.0
• лучше Opus 4.8 в отладке, research и длинных агентных задачах
• модель чаще сама проверяет результат и исправляет ошибки перед финальным ответом
Цена:
$5 / 1M input tokens
$25 / 1M output tokens
Также есть Fast Mode примерно с 2.5× скоростью, но по более высокой цене.
В API модель называется:
claude-opus-5
🔥3❤2👍1😁1
Forwarded from ODS Events
Доброе утро! ☀️
Встречайте новый выпуск подкаста "Капитанский мостик". Ведущие Валентин Малых и Дмитрий Колодезев обсуждают последние новости в сфере технологий, включая AI, контейнеризацию, рынок чипов и изменения в индустрии. Узнайте о новых проектах, стратегиях компаний и трендах развития.
Смотрите видео на каналах ⤵️
ODS VK Video
ODS YouTube
📩 Присылайте новости для обсуждения в канал "Дата-капитаны" в mattermost (авторизуйтесь через ODS.ai).
Встречайте новый выпуск подкаста "Капитанский мостик". Ведущие Валентин Малых и Дмитрий Колодезев обсуждают последние новости в сфере технологий, включая AI, контейнеризацию, рынок чипов и изменения в индустрии. Узнайте о новых проектах, стратегиях компаний и трендах развития.
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 Big Data AI
🔥 За одну неделю вышло сразу 6 интересных open-weight моделей
Пока все ждут веса Kimi K3 и Ling 3.0, Sebastian Raschka обновил свою LLM Architecture Gallery свежими релизами. И там есть несколько необычных решений.
1. Nanbeige 4.2 3B
Берёт один стек из 22 Transformer-блоков и прогоняет его дважды. Получается эффективная глубина 44 блока без удвоения весов: больше compute, но почти тот же parameter footprint.
2. Laguna S 2.1
118B MoE, всего 8B активных параметров и контекст 1M токенов. Poolside позиционирует её для долгих coding-agent задач, причём модель помещается на одном DGX Spark.
3. Motif 3 Beta
314B-A13B MoE с новой Grouped Differential Latent Attention: latent-compression внимания дополняется группировкой heads и механизмом подавления «шума».
4. Solar Open 2
250B-A15B от Upstage. Архитектура чередует 3 linear-attention слоя и 1 GQA, что помогает довести контекст до 1M токенов.
5. Antares 1B
Маленькая security-модель Cisco на базе Granite 4.0. Её дообучили через SFT + GRPO для поиска уязвимых участков кода через терминал. Хороший пример того, насколько далеко можно увести специализированную модель всего на 1B параметров.
6. BTL-3
Всего лишь rank-32 LoRA поверх Qwen3.6-27B, заточенная под coding agents и structured tool calling. Авторы заявляют 88,5% на BFCL v4 AST и 95,12% HumanEval pass@1.
Open-weight экосистема сейчас интересна именно разнообразием архитектур: looped transformers, sparse MoE, linear attention, специализированные SLM и обычные LoRA-адаптеры развиваются одновременно.
Все схемы и сравнения:
https://sebastianraschka.com/llm-architecture-gallery/
@bigdatai
Пока все ждут веса Kimi K3 и Ling 3.0, Sebastian Raschka обновил свою LLM Architecture Gallery свежими релизами. И там есть несколько необычных решений.
1. Nanbeige 4.2 3B
Берёт один стек из 22 Transformer-блоков и прогоняет его дважды. Получается эффективная глубина 44 блока без удвоения весов: больше compute, но почти тот же parameter footprint.
2. Laguna S 2.1
118B MoE, всего 8B активных параметров и контекст 1M токенов. Poolside позиционирует её для долгих coding-agent задач, причём модель помещается на одном DGX Spark.
3. Motif 3 Beta
314B-A13B MoE с новой Grouped Differential Latent Attention: latent-compression внимания дополняется группировкой heads и механизмом подавления «шума».
4. Solar Open 2
250B-A15B от Upstage. Архитектура чередует 3 linear-attention слоя и 1 GQA, что помогает довести контекст до 1M токенов.
5. Antares 1B
Маленькая security-модель Cisco на базе Granite 4.0. Её дообучили через SFT + GRPO для поиска уязвимых участков кода через терминал. Хороший пример того, насколько далеко можно увести специализированную модель всего на 1B параметров.
6. BTL-3
Всего лишь rank-32 LoRA поверх Qwen3.6-27B, заточенная под coding agents и structured tool calling. Авторы заявляют 88,5% на BFCL v4 AST и 95,12% HumanEval pass@1.
Open-weight экосистема сейчас интересна именно разнообразием архитектур: looped transformers, sparse MoE, linear attention, специализированные SLM и обычные LoRA-адаптеры развиваются одновременно.
Все схемы и сравнения:
https://sebastianraschka.com/llm-architecture-gallery/
@bigdatai
❤6👍4🔥2
🧠 Face ID — это далеко не самая сложная задача в биометрии.
Настоящие проблемы начинаются, когда систему нужно заставить работать не на красивом датасете, а в реальном мире.
Например:
• как отличить человека от фотографии или дипфейка
• что делать, если лицо закрыто маской или очками
• как запускать модели на слабом железе без потери качества
• почему высокий accuracy почти ничего не говорит о надежности системы
• какие метрики действительно важны (FAR, FRR, EER)
Именно эти задачи ежедневно решают инженеры, которые разрабатывают биометрические системы для миллионов устройств.
28 июля в 19:00 пройдет открытый вебинар, где Иван Соломатин — к.т.н., ведущий инженер Samsung Electronics, преподаватель МФТИ и Harbour.Space, автор курсов онлайн-магистратуры MSAI (girafe.ai × МФТИ) разберет, как сегодня строятся современные системы биометрического распознавания.
Обсудим:
• как устроены современные биометрические пайплайны
• какие существуют виды биометрических признаков
• как защищают системы от спуфинга
• почему хорошие модели иногда плохо работают в продакшене
📅 28 июля, 19:00 (МСК)
Формат: онлайн, на платформе Zoom
Участие бесплатное, необходима предварительная регистрация
Если захотите глубже разобраться в Computer Vision, ML Engineering и других направлениях современного AI, посмотреть программу онлайн-магистратуры MSAI можно на сайте girafe.ai/msai-program
Настоящие проблемы начинаются, когда систему нужно заставить работать не на красивом датасете, а в реальном мире.
Например:
• как отличить человека от фотографии или дипфейка
• что делать, если лицо закрыто маской или очками
• как запускать модели на слабом железе без потери качества
• почему высокий accuracy почти ничего не говорит о надежности системы
• какие метрики действительно важны (FAR, FRR, EER)
Именно эти задачи ежедневно решают инженеры, которые разрабатывают биометрические системы для миллионов устройств.
28 июля в 19:00 пройдет открытый вебинар, где Иван Соломатин — к.т.н., ведущий инженер Samsung Electronics, преподаватель МФТИ и Harbour.Space, автор курсов онлайн-магистратуры MSAI (girafe.ai × МФТИ) разберет, как сегодня строятся современные системы биометрического распознавания.
Обсудим:
• как устроены современные биометрические пайплайны
• какие существуют виды биометрических признаков
• как защищают системы от спуфинга
• почему хорошие модели иногда плохо работают в продакшене
📅 28 июля, 19:00 (МСК)
Формат: онлайн, на платформе Zoom
Участие бесплатное, необходима предварительная регистрация
Если захотите глубже разобраться в Computer Vision, ML Engineering и других направлениях современного AI, посмотреть программу онлайн-магистратуры MSAI можно на сайте girafe.ai/msai-program
girafe.ai
MSAI – онлайн-магистратура по искусственному интеллекту и машинному обучению
Для тех, кто переходит в ML, развивает карьеру в AI или хочет усилить фундаментальную подготовку
1🤡3👍1
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🚨 ДЖЕНСЕН ХУАНГ РАЗНЁС НАЕЗДЫ БЕЛОГО ДОМА НА ANTHROPIC
Журналист:
— Mythos способен взломать банк. Мы точно готовы дать к нему доступ всем?
Дженсен( как всегда в кожаной куртке):
— Абсолютно. Он должен быть доступен каждому.
— Даже обычным пользователям, а не только избранным компаниям и ведомствам?
— Именно так.
По его мнению, бесконечные листы ожидания и ограничения часто превращаются в театр безопасности.
— Но был же jailbreak.
— Да, модель обошла защиту и сделала то, что ей запрещали. Но так работает софт: находишь уязвимость и как можно быстрее её закрываешь. Задача Anthropic - усиливать защиту, а не перекрывать доступ половине мира.
Дженсен считает, что Mythos должен стать открытым. Тем более что open-source-модели уже доступны публично, и полностью остановить распространение технологий невозможно.
Пусть Anthropic продолжает развивать созданную ими технологию и делает её доступной как можно большему числу компаний и пользователей.
Сдерживать Anthropic - не в интересах США.
Журналист:
— Mythos способен взломать банк. Мы точно готовы дать к нему доступ всем?
Дженсен( как всегда в кожаной куртке):
— Абсолютно. Он должен быть доступен каждому.
— Даже обычным пользователям, а не только избранным компаниям и ведомствам?
— Именно так.
По его мнению, бесконечные листы ожидания и ограничения часто превращаются в театр безопасности.
— Но был же jailbreak.
— Да, модель обошла защиту и сделала то, что ей запрещали. Но так работает софт: находишь уязвимость и как можно быстрее её закрываешь. Задача Anthropic - усиливать защиту, а не перекрывать доступ половине мира.
Дженсен считает, что Mythos должен стать открытым. Тем более что open-source-модели уже доступны публично, и полностью остановить распространение технологий невозможно.
Пусть Anthropic продолжает развивать созданную ими технологию и делает её доступной как можно большему числу компаний и пользователей.
Сдерживать Anthropic - не в интересах США.
👍16😁6🤡3❤2🔥1
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Еврокомиссия открыла тендер на строительство ИИ-кластеров с ожидаемым общим бюджетом 30 млрд евро. Из них 10 млрд евро напрямую предоставят фонды ЕС и бюджеты стран-участниц. Финансирование получат 7 дата-центров - в документах они фигурируют как "суперфабрики".
Прием заявок продлится до 12 ноября, победителей объявят в июле 2027 года. По условиям тендера, подрядчики обязаны полностью ввести объекты в эксплуатацию в течение 18 месяцев после подписания контрактов.
wsj.com
Программа ChatGPT for Academic Researchers предполагает, что до 2027 года компания предоставит 100 тысячам учёных доступ к своим топовым моделям. Первые 10 тысяч исследователей получат приглашения этим летом.
Участникам откроют доступ к GPT-5.6 Sol Pro, ChatGPT Work и Codex с расширенным контекстом, увеличенными лимитами и дополнительными кредитами для функции Deep Research. Платформа включает более 75 научных навыков и интегрирована с базами статей, геномными датасетами и вычислительными блокнотами.
Участие отрыто только для профильным специалистам из одобренных OpenAI университетов. Кандидаты обязаны подтвердить академический статус и наличие научных проектов. Одобренный участник может добавить в рабочее пространство до четырех коллег из своего института.
openai.com
Стартап Миры Мурати опубликовал веса мультимодальной MoE-модели Inkling-Small на 276 млрд общих и 12 млрд активных параметров. Модель обрабатывает текст, аудио и изображения в окне контекста до 1 млн токенов.
Благодаря дистилляции от флагманской Inkling и обучению с подкреплением, младшая версия превзошла оригинал в кодинге и логическом вывода. Она выбила 80% в бенчмарке SWE-bench Verified и 31,6% в Humanity’s Last Exam.
Веса - на Hugging Face, инференс и файн-тюнинг доступны через платформу Tinker. С учетом стартовой скидки стоимость API составляет от $0,58 для контекста 64K до $1,16 для 256K токенов.
thinkingmachines.ai
ER 2 обрабатывает непрерывные мультимодальные видеопотоки и работает как высокоуровневый планировщик. Архитектура разделяет логику и моторику - пока модель рассчитывает следующий шаг, физические действия выполняют VLA-модели.
Модель анализирует видеокадры в реальном времени, оценивает статус текущего этапа и корректирует алгоритм на лету без перезапуска процесса. ER 2 также поддерживает мультиагентную работу - устройства разного типа могут обмениваться семантическим контекстом для совместного выполнения многошаговых задач в общем физическом пространстве.
Модель доступна через Gemini API и на платформе Google AI Studio. В помощь начинающим опубликованы примеры того, как настроить модель и заставить её выполнять задачи в области физического ИИ.
blog.google
Стартап опубликовал веса двунаправленных энкодеров LFM2.5-Encoder на 230M и 350M параметров. Модели базируются на архитектуре LFM2, оптимизированы для запуска на CPU и поддерживают контекст до 8К токенов. Основные сценарии применения - классификация, маршрутизация и токен-уровневые операции.
По итогам 17 тестов, старшая версия на 350M заняла четвертое место из 14. По словам Liquid AI, при полной загрузке окна в 8192 токена модель 230M выполняет forward pass на CPU за 28 секунд - в 3,7 раза быстрее ModernBERT-base.
Код и веса - на GitHub и Hugging Face.
liquid.ai
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5🔥3👍1
🤖 Использование ИИ в реальных индустриях | Коллайдер x Силиконовый Мешок
Открытое мероприятие бизнес-клуба Коллайдер и ТГК «Силиконовый Мешок» Артёма Субботина.
▫️3 августа
▫️ 17:00–23:00
📍 Москва, Никитский бульвар, 7Б, «Светлый Лофт»
🎟 Билеты: здесь
Поговорим о том, какой ИИ действительно нужен компаниям прямо сейчас: как внедрять модели в рабочие процессы, разворачивать self-hosted AI, снижать зависимость от внешних провайдеров и переводить пилоты в работающие продукты.
Программа:
Регистрация
🎟 P.S: Сегодня вечером поднимают цену на билеты. Успей купить билет по низкой цене!
Промокод для ссылки в личке!
Открытое мероприятие бизнес-клуба Коллайдер и ТГК «Силиконовый Мешок» Артёма Субботина.
▫️3 августа
▫️ 17:00–23:00
📍 Москва, Никитский бульвар, 7Б, «Светлый Лофт»
🎟 Билеты: здесь
Поговорим о том, какой ИИ действительно нужен компаниям прямо сейчас: как внедрять модели в рабочие процессы, разворачивать self-hosted AI, снижать зависимость от внешних провайдеров и переводить пилоты в работающие продукты.
Программа:
▫️ 1. Использование ИИ в реальных индустриях: недвижимость, проектирование, автоматизация строительства и производства
- Вячеслав Солоницын | Сооснователь Mighty Buildings ($150 млн инвестиций). Основатель Steel Robotics: автономные фабрики для работы с металлом
▫️2. Панельная дискуссия. ИИ изнутри компании. Как трансформируются должности и роли, кто окажется лишним, на кого сейчас спрос?
- Сергей Марков | Директор по развитию технологий ИИ, ПАО «Сбербанк»
- Ник Новоселов | Основатель DeFrens, Коллайдер, технологический предприниматель
- Денис Смирнов | Ведуший Исследователь, Basilisk Labs
- Модератор: Ник Новоселов | Основатель DeFrens, Коллайдер
▫️ 3. Реальность инвестиционного рынка в России 2026: правила игры, существующий запрос и тренды.
- Александр Гришканич | Директор по развитию и инвестиционным проектам АО «Нанотроника» (ГК «Элемент»), экс исполнительный директор департаментов управления цифровыми и инновационными активами Газпромбанк
▫️ 4. Панельная дискуссия. Корпоративный запрос: что сейчас покупают корпорации и бигтех. Продукты, обучения, сервисы, данные.
- Артём Субботин | создатель ТГК "Силиконовый Мешок"
- Сергей Деревцов | Руководитель центра развития бизнеса и аналитики MTS StartUp Hub.
- Илья Ивахин | Венчурный инвестор, эксперт по внедрению ИИ в реальный сектор, Работал с МТС, МКБ, Модульбанком, Сколково и Федеральным центром прикладного развития ИИ
- Сергей Долгов | Orbital Beam, AI продюсер (ТГК: AI в кубе)
Модератор: Артем Субботин | Силиконовый мешок
▫️ 5. Независимость моделей: из чего она состоит, что для нее требуется и насколько она достижима
- Максим Савченко | Директор департамента AI, «Салют для бизнеса», Сбер
Регистрация
🎟 P.S: Сегодня вечером поднимают цену на билеты. Успей купить билет по низкой цене!
Промокод для ссылки в личке!
❤2🔥1💯1🗿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).
🥱3
Forwarded from Machinelearning
⚡️ Qwen представила Qwen3.8-Max - модель на 2,4 трлн параметров для автономной разработки и рабочих агентов
По заявлению команды, модель способна вести длинные проекты почти без вмешательства человека: планировать работу, писать код, запускать инструменты, анализировать результат и исправлять ошибки по обратной связи.
Пример - oh-my-cli. Агент начал с пустой папки и развивал проект больше десяти дней, оставив полный журнал изменений в открытом GitHub-репозитории.
Qwen также заявляет о сотнях последовательных итераций при оптимизации чипов, долгосрочном планировании бизнес-стратегий и нативной работе с изображениями. Визуальные данные используются внутри цикла «планирование - выполнение - проверка», а не только как входной контекст.
Цена API:
- ввод - $2 за 1 млн токенов;
- вывод - $6;
- закешированный ввод - $0,25.
На следующей неделе компания обещает открыть веса Qwen3.8-Max и более компактной Qwen3.8-27B.
Если заявленные возможности подтвердятся на независимых тестах, Qwen получит редкую комбинацию: огромную агентную модель, мультимодальность и открытые веса.
Блог:
https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8
Qwen Studio:
https://chat.qwen.ai/?models=qwen3.8-max
API:
https://qwencloud.com/models/qwen3.8-max
Автономный проект:
https://github.com/qwen-code-dev-bot/oh-my-cli
@ai_machinelearning_big_data
#qwen
По заявлению команды, модель способна вести длинные проекты почти без вмешательства человека: планировать работу, писать код, запускать инструменты, анализировать результат и исправлять ошибки по обратной связи.
Пример - oh-my-cli. Агент начал с пустой папки и развивал проект больше десяти дней, оставив полный журнал изменений в открытом GitHub-репозитории.
Qwen также заявляет о сотнях последовательных итераций при оптимизации чипов, долгосрочном планировании бизнес-стратегий и нативной работе с изображениями. Визуальные данные используются внутри цикла «планирование - выполнение - проверка», а не только как входной контекст.
Цена API:
- ввод - $2 за 1 млн токенов;
- вывод - $6;
- закешированный ввод - $0,25.
На следующей неделе компания обещает открыть веса Qwen3.8-Max и более компактной Qwen3.8-27B.
Если заявленные возможности подтвердятся на независимых тестах, Qwen получит редкую комбинацию: огромную агентную модель, мультимодальность и открытые веса.
Блог:
https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8
Qwen Studio:
https://chat.qwen.ai/?models=qwen3.8-max
API:
https://qwencloud.com/models/qwen3.8-max
Автономный проект:
https://github.com/qwen-code-dev-bot/oh-my-cli
@ai_machinelearning_big_data
#qwen
❤5👍3🔥1
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