⭐️ Вышел PyTorch 2.6 !
В релиз добавлен ряд улучшений:
🔥 torch.compile теперь поддерживает Python 3.13
🔥 Новый torch.compiler.set_stance
🔥 Улучшения в AOTInductor
🔥 Поддержка FP16 на процессорах X86.
🟢 Релиз

⭐️ OpenAi поделились результатами раннего тестирования o3. Они превосходят практически всех экспертов-людей.
Сегодня утром был опубликован Международный отчет о безопасности искусственного интеллекта, и OpenAI поделилась предварительными результатами тестов o3.
«значительно более высокие показатели, чем у любой предыдущей модели, в ряде самых сложных тестов в области программирования, абстрактного мышления и научного мышления»
🟢International AI Safety Report

⭐️ Цукерберг хайлатит основные моменты из отчета о финансовых результатах:
- LLama 4 и LLama 4 mini (на претренинге)
- Подтверждает ризонинг в LLaMa!
- Llama 4 будет изначально мультимодальной
- это омни-модель
- она будет иметь агентские возможности.
- 👓 — идеальный форм-фактор для ИИ
- строительство центра обработки данных размером с Манхэттен

⭐️ DeepSeek был взломан — все данные, чаты, секретные ключи и бэкенд-системы оказались слиты.
Компания Wiz Research обнаружила «DeepLeak» — общедоступную базу данных ClickHouse, принадлежащую DeepSeek, которая раскрывает крайне конфиденциальную информацию, включая секретные ключи, текстовые сообщения чата, сведения о бэкэнде и журналы.

⭐️ Codegen - новая открытая библиотека Python для работы с кодом.
Codegen - это новый SDK к мощному многоязычному языковому серверу,
Который позволяет делать рефакторинг, применение паттернов, анализ целых проектов и т. д.
🟢Docs: 🟢 Github: 🟢 Community:

⭐️ Microsoft сделали модель R1 от DeepSeek доступной на Azure AI и GitHub. Microsoft на удивление быстро предоставила R1 своим клиентам Azure и планирует выпустить ее уменьшенную версию для Copilot+.
🟢Новость

🍪 Luma LabsAI обновили свой генератор видео Ray2. Теперь он поддерживает вывод 1080p и апскейлинг до 4k!
🟢Dream machine

❄ Трамп предложил ввести 100%-ные пошлины на микросхемы, произведенные на Тайване. Эти меры направлены на то, чтобы вернуть производство полупроводников в США.
Несмотря на открытие завода в Аризоне, TSMC по-прежнему производит большую часть своих чипов на Тайване.
А поскольку чипы TSMC обычно отправляются в Китай и другие азиатские страны для сборки, прежде чем попасть в США, эти пошлины в случае их введения могут привести к росту стоимости такой электроники, как iPhone, игровые графические процессоры и ноутбуки.

⭐️ Atla Selene Mini - новая мощная маленькая модель 8B (SLMJ).
- превосходит лучшие малые модели в задачах оценки на 11 бенчмарках
- превосходит GPT-4o в RewardBench и EvalBiasBench
- отлично работает в реальных приложениях
🟢Ссылка

⭐️Выпущены гайды по работе с Qwen2.5-VL!
Коллекция записных книжек, демонстрирующих варианты использования Qwen2.5-VL, включая локальную модель и API. Примеры включают в себя использование вычислений, пространственное понимание, разбор документов, мобильный агент, распознавание текста, Универсальное распознавание, понимание видео.
🟢Cookbook

@ai_machinelearning_big_data

#pytorch #pytorchrelease #opensource #LLama #LLama4 #openai #chatgpt #ai #news #ml #llm #ainews #LumaLabsAI #Microsoft #DeepSeek #qwen

✔️ OpenAI планирует выпуск GPT-4.5 и GPT-5.

CEO OpenAI Сэм Альтман опубликовал в X (Twitter) планы по выпуску GPT-4.5 и GPT-5.
GPT-4.5, которую раньше называли Orion, станет последней моделью без использования цепочек рассуждений. GPT-5 будет представлена как система, объединяющая сразу несколько технологий, включая бэкграунд o3. Как отдельная модель, о3 перестанет существовать.

Бесплатные пользователи ChatGPT получат неограниченный доступ к GPT-5 на стандартном уровне возможностей модели, а подписчики Plus и Pro — на более высоких уровнях. Точные сроки выпуска GPT-4.5 и GPT-5 не названы, но ожидаются в течение нескольких недель или месяцев. OpenAI также стремится упростить свой продуктовый ряд, отказавшись от выбора моделей и стремясь к «магическому унифицированному интеллекту».
x.com

✔️ Adobe выпустила публичную бета-версию ИИ-генератора видео.

Генератор видео от Adobe - Generate Video позволяет создавать видео из текста или изображений. Инструмент доступен через веб-приложение Firefly и интегрирован с Creative Cloud, Photoshop и Premiere Pro. Пользователи могут настраивать стиль, углы камеры, движение и расстояние съемки. Видео выводится в формате 1080p при 24 кадрах в секунду. Для генерации клипов продолжительностью до 5 секунд требуется в среднем 90 секунд.

Помимо Generate Video, Adobe представила 2 новых инструмента: Scene to Image и Translate Audio and Video и открыла планы подписки на Firefly: Standard (9,99 долл. США в месяц) и Firefly Pro (29,99 долл. США в месяц). Подписка дает кредиты на создание видео/аудио.
blog.adobe.com

✔️ Perplexity AI представила новую ультрабыструю поисковую модель Sonar.

Perplexity запустила обновленную версию поисковой модели Sonar, которая основана на Llama 3.3 70B и работает на мощностях от Cerebras Systems. Внутренние тесты, проведенные Perplexity показали, что Sonar превосходит GPT-4o mini и Claude 3.5 Haiku по удовлетворенности пользователей и сравнивается с GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet в поисковых задачах.

Cerebras Systems использует уникальные Wafer Scale Engines, позволяющие Sonar обрабатывать 1200 токенов в секунду, что дает почти мгновенные ответы. Доступ к Sonar ограничен для платных пользователей Pro, но Perplexity планирует сделать его более широко доступным в будущем.
perplexity.ai

✔️ Microsoft закрывает разработку HoloLens.

Microsoft официально подтвердила, что полностью прекращает разработку оборудования HoloLens и объявила о прекращении разработки HoloLens 2. Робин Сейлер, вице-президент подразделения смешанной реальности Microsoft, заявил, что компания перейдет от разработки оборудования к облачным технологиям и технологиям ИИ, но по-прежнему будет предоставлять аппаратную и программную поддержку для HoloLens 2 до 2027 года.
theverge.com

✔️ MIT создал рой роботов-насекомых, способных летать в 100 раз дольше предыдущих моделей.

Новые конструкции роботов-насекомых легче и имеют достаточно места для размещения батарей. Эти роботы, размером меньше скрепки, могут выполнять опыление и увеличить урожайность без вреда для окружающей среды.

Предыдущие модели имели 8 крыльев и имели меньшую производительность. Новая конструкция состоит из 4 блоков, каждый с одним крылом, что позволяет стабилизировать вертикальное движение. Улучшенная точность и ловкость роботов, ставшая возможной за счет внедрения новой системы, имитирующей механику мышц, уменьшили нагрузку на крылья. Ученые планируют интегрировать в этих роботов датчики, батареи и вычислительные возможности в ближайшие 5 лет.
livescience.com

✔️ Audiobox Aesthetics - новая модель с открытым исходным кодом, обученная на 562 часах данных, аннотированных профессиональными музыкантами, которая позволят автоматически оценивать эстетику речи, музыки и звука.
Github

✔️ Ovis2 мультимодальная LLM, выпущенная командой Alibaba AIDC.
✨ 1B/ 2B /4B/8B/16B/34B
HF

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml #openai #chatgpt #MIT #Microsoft #Adobe

🔥 Бесплатный курс от Microsoft «ИИ-агенты для начинающих»

Курс содержит пошаговые инструкции с примерами кода, которые помогут научиться создавать автономных агентов с использованием машинного обучения.

Фокус на AI-агентах:
Если вас интересует именно разработка агентов — например, для симуляций, игр или интерактивных систем — данный курс будет полезен.

Каждый урок включает в себя:
- Лекцию, (видео уроки появятся в марте 2025 года)
- Примеры кода на Python с поддержкой Azure AI Foundry и Github Models
- Практические задания
- Ссылки на полезные дополнительные ресурсы

Если это ваш первый опыт работы с агентами, у Microsoft есть еще 1 курс «Генеративный ИИ для начинающих», который содержит 21 урок по построению моделей с помощью GenAI, лучше начать с него.

Переведен на 9 различных языков (русского нет).

▪ Github

@ai_machinelearning_big_data

#course #Microsoft #aiagents #ai #ml #opensource #freecourse

✔️ OpenAI опубликовали статью, в которой описан план создания лучшего в мире ИИ-кодера.
В статье исследуется применение обучения с подкреплением (RL) к большим языковым моделям (LLMs) улучшает их способность решать сложные задачи программирования и рассуждений. Авторы сравнивают три модели: общую модель o1, её специализированную версию o1-ioi (адаптированную для соревнований IOI) и более продвинутую модель o3.

Модель o1 значительно превосходит модели без цепочек рассуждений (например, gpt-4o) по показателям на платформе CodeForces.
Специализированная o1-ioi, оптимизированная для соревнований IOI, показывает хорошие результаты с ручными стратегиями, но её успех зависит от дополнительной настройки и тестовых стратегий.
Модель o3, обученная только с RL и без доменно-специфичных стратегий, демонстрирует ещё более высокую производительность, достигая результатов на уровне элитных программистов мира как на CodeForces, так и на IOI.
Применение в реальных задачах:
Масштабирование RL для общего использования, а не применение специализированных ручных стратегий, является эффективным путём достижения передового уровня ИИ в задачах рассуждения и программирования.
Статья

✔️ Google о квантовых вычислениях «Наш последний прорыв: мы смогли выполнить сложные вычисление за 5 минут, на что одному из самых быстрых суперкомпьютеров в мире потребовалось бы более 10 миллиардов лет — это дольше, чем существует наша Вселенная».
Тред

✔️ Илон Маск анонсировал выпуск новой версии Grok 3 от его стартапа xAI. Он заявил, что это будет «самый умный ИИ на земле»
Релиз состоится 18 февраля в 04:00 (GMT+3). Похоже, что Grok-3 выйдет с режимом рассуждений.

✔️ Вслед за «Последним экзаменом человечества» ScaleAI
выпустили новую очень сложную оценку рассуждений LLM:
EnigmaEval: 1184 мультимодальные головоломки, настолько сложные, что на их решение группам людей требуется от многих часов до нескольких дней.
Все топ-модели набрали 0% в Hard set и < 10% в Normal set
Scale

✔️ 4 SOTA модели компьютерного зрения
От оценки позы до обнаружения объектов в реальном времени - свежие, передовые инструменты компьютерного зрения на Hugging Face, которые очень просты в использовании.
- ViTPose для оценки позы
- RT-DETRv2 для обнаружения объектов в реальном времени
- DAB-DETR улучшает оригинальный DETR, решая проблемы медленного обучения
- DepthPro от Apple для оценки глубины на одном изображении, выдавая расстояния на уровне пикселей в метрах менее чем за секунду.

✔️ Computer use ootb
Свежий инструмент, который представляет собой готовое решение для создания десктопного GUI-агента. С его помощью можно отдавать команды и автоматизировать задачи на ПК (Windows и macOS) через веб-интерфейс, доступный с любого устройства с интернетом.
Github

@ai_machinelearning_big_data


#news #ai #ml #openai #grok #grok3 #Microsoft #ScaleAI #elonmusk #cv #sota #opensource #agents

🌟 Magma – это фундаментальная модель от Microsoft, предназначенная для создания мульти-модальных AI-агентов, способных воспринимать окружение и действовать в цифровом и физическом мире.

Эта модель объединяет данные из различных источников (изображения, видео, данные о робототехнических манипуляциях и тд) и позволяет решать сложные задачи, требующие одновременной обработки текстовой, визуальной и пространственной информации.

Как работает Magma:
🟢 Используется единый визуальный энкодер, который преобразует изображения и видео в векторные представления, обеспечивая универсальное понимание визуальных данных.
🟢 Далее применяется техника Set-of-Mark (SoM) для маркировки ключевых объектов в изображениях (например, интерактивных кнопок или частей робота), что позволяет модели точно «привязывать» действия к нужным элементам сцены.
🟢Техника Trace-of-Mark (ToM) отвечает за планирование действий, анализируя динамику видеоданных и предсказывая последовательности будущих движений или изменений состояния объектов.
🟢Интеграция визуальной информации с текстовыми данными осуществляется через языковую модель, которая генерирует ответы в виде текста, пространственных координат или команд для выполнения конкретных задач.

Для чего нужен:

🟢Magma обеспечивает мульти-модальное понимание данных, объединяя вербальный, пространственный и временной аспекты, что значительно расширяет возможности AI-агентов.
🟢 Применим в широком спектре задач – от навигации по пользовательским интерфейсам до управлени роботами и играми – благодаря способности адаптироваться к новым задачам без дообучения (zero-shot).
🟢Позволяет разрабатывать интеллектуальные системы, которые не просто анализируют данные, но и планируют и осуществляют последовательность действий, что особенно важно для робототехники и интерактивных приложений.

🟡Github
🟡Проект
🟡Статья
🟡HF
🟡Video

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #opensource #agents #Microsoft

📌 Microsoft прокачивает логику ИИ: как маленькие модели учатся рассуждать.

Microsoft Research представила методы, усиливающие способность языковых моделей, от компактных до гигантских к сложным рассуждениям. Технологии фокусируются на 3 направлениях: архитектура малых моделей, математическая строгость и кросс-доменное обобщение.

Ключ для маленьких моделей (1.5–7 млрд параметров) в имитации человеческого пошагового мышления.

rStar-Math использует алгоритм MCTS в цикле самообучения: сначала декомпозиция задачи на шаги, затем Process Preference Model (PPM), который учит модель оценивать качество каждого шага через "метки награды", и наконец — итеративная доработка. За 4 цикла MCTS, стратегия и PPM совместно улучшают результат.

Logic-RL — это фреймворк обучения с подкреплением, который награждает модель только при идеально оформленном ходе рассуждений и верном ответе, исключая любые попытки выбора обходных путей.

Для математической надежности разработан LIPS, гибрид ИИ и символьных движков. LIPS распределяет задачи: языковая модель распознает паттерны и переформулирует условия (например, неравенства), а символьный решатель выполняет точные преобразования (масштабирование, упрощение).

Чтобы ИИ понимал условия без ошибок, создан нейро-символический фреймворк генерации данных: символьные системы создают задачи, а языковые модели переводят их в "человеческий" текст. Для проверки выводов используются символьная эквивалентность (сравнение формул) и семантическая согласованность (анализ смысла через эмбеддинги), повышая точность на 35%.

Дополнительный бонус — неожиданное обобщение. Тренировка на математике резко улучшила результаты моделей в программировании и естественных науках.

Для унификации подходов создан Chain-of-Reasoning (CoR), позволяющий гибко комбинировать текстовые, программные и символьные рассуждения в одном решении. А Critical Plan Step Learning (CPL) учит ИИ стратегическому планированию: разбивать проблему, выделять ключевые шаги и отбрасывать слабые варианты через комбинацию Plan-based MCTS и Step-APO.


🔜 Читать статью в Microsoft Research Blog


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #RL #Reasoning #Microsoft