Технозаметки Малышева
13.3K subscribers
5.66K photos
2.15K videos
43 files
5.58K links
Новости инноваций из мира Искусственного Интеллекта. 🤖 [РКН: 7021469833 ]

Всё об ИИ, ИТ трендах и Технологической Сингулярности.

🤖: @ai_gptfreebot [бесплатный бот]
✍️: @tsingular_bot [каталог ботов и курсов]

💸: https://pay.cloudtips.ru/p/c8960bbb
Download Telegram
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📌 RWE-bench: бенчмарк на решение инженерных задач

Стартап Xplore собрал набор из 20 задач по механике, электронике и авиационной технике, где модель должна выдать работающую конструкцию.

Каждую задачу составил инженер команды, специалист в своей области, и к каждой приложено образцовое решение, удовлетворяющее всем требованиям.

Задачи устроены так, что в них приходится увязывать несовместимое.

В одной нужно спроектировать в системе автоматизированного проектирования цельный стальной коленчатый вал для трёхцилиндрового дизеля с масляными каналами, уложившись в пределы по напряжениям, жёсткости и нагрузке на подшипники при полной нагрузке на 2400 оборотах и выдержав миллионы циклов до усталостного разрушения.

В другой требуется развести на восьмислойной плате 32-разрядную шину памяти DDR3L от процессора Zynq-7000 к двум микросхемам, т. е. 71 цепь от корпуса с 484 выводами при почти 300 установленных компонентах, не выходя за допуски по рассинхронизации сигналов и сопротивлению.

В третьей надо построить расчётную сетку и досчитать до сходимости обтекание лопатки турбины, чтобы выдать коэффициент теплоотдачи по поверхности и общий тепловой поток.

Проверяемая модель работает в своей обычной обвязке на максимальном уровне рассуждений и получает песочницу с инженерными инструментами, среди которых CadQuery, Gmsh, CalculiX и Python.

Перед сдачей она может сама проверить результат. Готовую работу принимает специальная программа, которую Xplore не раскрывает.

Она пересчитывает каждое требование и для этого запускает физические решатели, а ошибка хотя бы по одному пункту означает незачёт. Человек и модель-судья в проверке не участвуют.

🟡Тесты

Лучший средний результат у GPT-6 Astra, 37%, за ней - Claude Opus 5.5 с 29% и GPT-6.1 Sol с 25%.

У Gemini 4 Argon 12%, у Claude Fable 5.1 7%, у Kimi K3.1 Pro 1%, а пять моделей не решили ни одной задачи, это DeepSeek V4.1 Flash, Qwen3.8 Max, GLM-5.3, Muse и Grok 4.7.

Sol обходится в 10,28 доллара, Astra стоит 58,83, а Opus 5.5 - 57,52. Самой дорогой оказалась Fable 5.1, 97,57 доллара за попытку при 7% решённых задач.

Дешевле всех работает DeepSeek V4.1 Flash, 1,03 доллара, но без единой решённой задачи.

Xplore продаёт тренировочные среды на основе этих задач отдельной услугой, а сами задачи никогда не передаются для обучения моделей.

Отдать модель на проверку можно только по договорённости с командой, и результат попадает в таблицу лишь с согласия заказчика.

Выкладывать тесты в открытый доступ стартап не обещает, а в планах у неё более сложные задания и новые области, биомеханика, строительство и материаловедение.

Похожий тест с инженерными задачами есть у коллектива китайских университетов во главе с Университетом Цинхуа.

Их EngiWorld открыт - выложены код, данные задач и статья с методикой.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8❤6⚡2🤩2👍1
GLM продолжает спонсировать разрабов.
забираем в Zcode

#GLM #Zcode
———
@tsingular
🔥7✍1⚡1🤩1
Forwarded from AI Projects (Vladimir Ivanov)
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Хотите сделать свою обвязку агента ИИ за 5 минут? Creator Mode в DeepSeek Harness к вашим услугам. Вы можете быстро дополнить агентскую систему плагинами постоянной работы как вам нужно. Это как раз сила архитектуры DSH — «всё есть плагин».

Если почитать руководителя разработки DeepSeek Harness Цуй Тяньи в китайских сетях, то он постоянно доносит идею, что Claude Code или Codex по факту оторванные системы от самой разработки LLM в «дополнительный сервис». В случае DSH — это часть единого решения DeepSeek, которое изначально разработано в концепции Agent = DeepSeek + DSH, сама LLM на него обучена нативно. DeepSeek также ожидает, что многие кейсы применения их модели будут покрыты за счёт работы модели в DSH, а не просто абстрактной силой модели.
🔥8⚡3🤩2❤1💯1
Все-таки, всем кто решит попробовать, имейте ввиду, что он всё ещё в режиме превью, - т.е. разрабы ещё 100 раз всё могут поменять и штука не надёжная, а скорее экспериментальная.

но мы экспериментов не боимся, так что погнали

#DSH #DeepSeek
———
@tsingular
🔥4💯42⚡1😐1
Маск урезал лимиты Grok Bot: обслуживание стоило дороже выручки

🎯 Илон Маск в твиттере подтвердил, что недельные квоты Grok Bot сократили намеренно: агент обходился дороже, чем приносила подписка.
Счётчики расхода у пользователей подпрыгнули до 100% за четыре дня до сброса, они попросили ресета, но халявы не будет.
Маск ответил: «The cost of serving Grok Bot was unsustainably high relative to revenue».

📦 Тарифы фиксированные: Premium $30 в месяц, Super $100, Ultra $200.
Недельная квота входит в цену, расход сверх неё считается по стоимости токенов.

📉 По отчётности за третий квартал AI-сегмент SpaceX дал $7,5 млрд выручки и $431 млн операционной прибыли после $1,2 млрд разовой компенсации за Cursor. Маржа 5,7% против 45,1% у Starlink.

📎 Тарифы и квоты: https://x.ai/bot

Где-то из-за Тянь-Шаня послышался высокомаржинальный хохот DeepSeek :)

#GrokBot #xAI #AIAgents
———
@tsingular
😁9🤣3👻2❤1✍1⚡1
Forwarded from Derp Learning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Mago Studio - opensource local-frist end-to-end AI production studio

Не прошло и месяца как Maga Mago Studio опенсорснули (в отличие от некоторых гарфилдов).

Есть полноценные пайпланы для работы с картинками, видео, и генерации короткого метра из сценария.

С историей настроек, возможностью итерации, редактирования, вот это вот все.

С нормальным управлением проектами, а не все рендеры в кучу в общей истории и 'завтра разберусь'

Локально крктится на Qwen 3.8 как LLM, Qwen 3VL для описания картинок и оценки генераций на соответствие промту, Minimax h3 для видео, Qwen Image/Edit, Flux - для генерации\редактирования картинок.

Поскольку это опенсорс, можно легко заменить предлагаемые веса на эти ваши любимые unсensored lgtv+ abliterated furfag2000 edition, добавить свои модели, апи, сделать еще более ночную тему.

И, что самое главное, дизайн разработан не программистами (A1111 привет)

твит
код

лайк шер алишер, звезды в репу, пожелания в комменты
🔥10✍4❤1⚡1
Надо срочно скачать весь интернет, вдруг не врут. :)

Прикол, конечно, но количество крупных кибератак в последние недели все больше и больше и меньше их не станет, так что рано или поздно событие получит 100% вероятность.

Это вот за сегодня:
Li Auto: https://t.me/bbbreaking/241416
Бегет: https://t.me/beget_official/572
Морозильники: https://t.me/mash/79059
МЧС: https://www.interfax.ru/world/1126462
Словения: https://www.gov.si/novice/2026-11-01-nujna-ponastavitev-gesel-zaradi-kibernetskega-vdora-v-informacijski-sistem-drzavne-uprave/
Бельгия: https://www.securitylab.ru/news/579532.php
Росстат: https://www.kommersant.ru/doc/9078405
Drupal:https://www.securitylab.ru/news/579579.php

Бинанс недавно и многие другие.. и все это буквально за несколько дней

#юмор #cybersecurity
------
@tsingular
👀64✍2🤣2
GPT-6 читает и правит веса нейросетей напрямую, - люди так не умеют

🎯 MIT CSAIL показали: GPT-6 Astra по одним числам весов понимает, чему обучена сеть, и меняет их без градиентов.

Человеку такой разбор не под силу — веса для нас остаются списком чисел.

Главный результат: правка 0,016% весов подняла MATH-500 у Qwen3.5-0.8B с 7,9% до 48,1% — без единого шага обучения!!!

🧠 Чтение. У четырёх PPO-сетей одна архитектура и 17 253 веса; Astra назвала игру каждой, не видя списка вариантов. У трёх языковых моделей срезали входной и выходной слои — она определила язык и нашла все copying-головы, совпав с измерениями.

🔧 "Ремонт машины": Машина в Kinetix застревала на рампе: 0 успехов из 256 эпизодов. Astra изменила 3,5% весов одним ответом — прошли 1 024 из 1 024.

⚡️ Сетки с нуля. Без данных и градиентов она написала сети для трёх игр MinAtar: в Breakout 517,4 очка против 25,3 у PPO после 500 млн шагов. Для Go хватило 50 прогонов сети, чтобы обойти обученную модель.

💡 Предел возможностей. Gemma 3 270M она не улучшила: ошибки там размазаны, одного виновника нет. Правка снимает помеху, но не добавляет способность.

📎 Логи всех экспериментов:
https://github.com/RikiyaT/lm_understand-logs

Когда сингулярность наступит, - вам никто не скажет, но будут знаки.

#LLM #MIT #обучение
———
@tsingular
🤯12❤2🤩2💯1👾11