✔️ Подтвержден выпуск Claude 3.7 Sonnet

AWS Badrock готовятся разместить новую версию Sonnet 3.7, которая, скорее всего, будет анонсирована сегодня во время мероприятия Amazon.

* Модель в настоящее время скрыта и не отображается в пользовательском интерфейсе

Инсайдеры раскопали, что модель достигает SOTA в кодинге, агентных способностях, сложном рассуждении и генерации контента.

Благодаря высокой производительности и контролю над скоростью работы, Claude 3.7 Sonnet заточена для реализации AI-агентов и комплексных AI-решений.

Источник: https://archive.is/BkvLb

@data_analysis_ml - подпистаться

✔️ Deepseek FlashMLA: ядро ​​декодирования MLA, оптимизированное для GPU Hopper.

В первый день анонсированного на прошлой неделе мероприятия "5 дней опенсорс-проектов" Deepseek опубликовала проект FlashMLA. Это ядро оптимизировано для последовательностей переменной длины, поддерживает BF16 и использует страничный KV (с размером блока 64). Вся эта совокупность позволяет значительно повышать эффективность вычислений.

На H800 FlashMLA показал пропускную способности памяти до 3000 ГБ/с и вычислительную производительность в 580 терафлопс. FlashMLA ускорит процесс рассуждений ИИ и обеспечит более эффективные решения в сфере обработки естественного языка.
Deepseek в X (Twitter)

✔️ Alibaba объявила об инвестициях в размере 53 млрд долларов в создание облачной и аппаратной инфраструктуры ИИ.

Alibaba Group планирует инвестировать более 380 миллиардов юаней (около 53 миллиардов долларов США) в развитие облачной инфраструктуры и технологий ИИ в течение следующих 3 лет. Объем этой инвестиция превышает все предыдущие вложения Alibaba в облачные технологии и ИИ за последнее десятилетие и является крупнейшей инвестицией частной китайской компании в эту сферу. Решение об инвестировании было принято на фоне бурного роста индустрии ИИ в Китае и после совещания с участием высших китайских руководителей, посвященного частным предприятиям.
english.news.cn

✔️ Google опубликовала тарифы на Veo 2: 50 центов за секунду.

Согласно информации на странице проекта, каждая секунда сгенерированного видео обойдётся пользователям в 50 центов. Это означает, что минута видео будет стоить $30, а час — $1800. Для сравнения, инженер Google DeepMind Джон Бэррон привёл пример с бюджетом фильма «Мстители: Финал», где стоимость одной секунды составила около $32 000.

Veo 2 пока не способен генерировать длинные видеоролики, модель ориентирована на продолжительность генерации до двух минут. Тем не менее, такие цены вызывают вопросы о доступности технологии для широкого круга пользователей.
techcrunch.com

✔️ MongoDB приобретает компанию Voyage AI для борьбы с галлюцинациями.

MongoDB приобрела компанию Voyage AI за 220 млн. долларов, чтобы помочь своим клиентам создавать более качественные приложения на основе ИИ. Сделка направлена на обеспечение высокоточной и релевантной выдачи информации, тесно интегрированной с операционными данными.

Технология Voyage AI позволяет извлекать смысл из специализированных текстов и неструктурированных данных: юридических и финансовых документов, изображений и корпоративных баз знаний. Объединение этих технологий с инфраструктурой MongoDB позволит создать максимально надежное решение для разработчиков ИИ.
bloomberg.com

✔️ Perplexity анонсировала собственный AI-браузер Comet.

Perplexity AI готовится к запуску собственного веб-браузера под названием Comet. Компания заявила, что Comet "переосмыслит" сам подход к веб-серфингу, подобно тому, как Perplexity изменила представление о поиске информации. Этот анонс может стать прямым вызовом Google, доминирующим в сфере браузеров. Дата релиза пока неизвестна, но доступна запись в лист ожидания по ссылке.
zdnet.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

⚡️ YandexGPT 5: модель нового поколения от Яндекса и возвращение компании к публикации LLM-моделей в опенсорс впервые с 2022 года.

Яндекс анонсировал новое поколение больших языковых моделей — YandexGPT 5, включающее Pro и Lite версии.

▶️ YandexGPT 5 Lite

YandexGPT 5 Lite 8B уже доступна на Hugging Face. Модель обучалась в два этапа: претрейн на массиве русско- и англоязычных текстов объёмом 15T токенов и этап Powerup на высококачественных данных объёмом 320B токенов. Она опубликована без финального этапа обучения, этических фильтров и алайнмента, что делает её удобной для исследований и дообучения под специфические задачи разработчиков.

Модель имеет контекстное окно 32k токенов, а в своей категории достигает паритета с мировыми SOTA по ключевым бенчмаркам для pretrain-моделей.

▶️ YandexGPT 5 Pro

В разработке Pro-версии применены значительные улучшения: переработанный датасет с более сложными и разнообразными примерами, усложнённые тренировочные задания, внедрение DPO и PPO с собственной модификацией LogDPO против «разучивания», оптимизация через YaFSDP (-25% вычислительных ресурсов), гибридное обучение с использованием базовых настроек Qwen.

По тестам YandexGPT 5 Pro:

🟢 Достигает уровня GPT-4o в международных тестах и их русскоязычных адаптациях

🟢 Превосходит Qwen-2.5-32b-Instruct в работе с фактами и форматированием, немного уступая в вычислениях

⚠️Pro-версия уже внедрена в чат с Алисой и доступна через API в Yandex Cloud, где может использоваться как в базовой версии, так и с подключением к Поиску.

🟡 Статья

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML

🔥 Модель Wan2.1-T2V-14B от команды Wan-AI – новый топовый опенсорс инструмент генерации видео, который объединяет в себе несколько интересных особенностей.

⚡️ Мощная архитектура 14 млрд параметров

Модель способна детально прорабатывать сцены и динамику, генерируя высококачественные видео, где каждая деталь выглядит реалистично.

Модель поддерживает:

- Text-to-Video: генерация видео по текстовым запросам.
Image-to-Video: преобразование статических изображений в анимированные видеоролики.
- Видео-редактирование: внесение изменений в уже существующие видео.
- Text-to-Image: создание изображений на основе текста.
- Video-to-Audio: синтез аудио, соответствующих содержанию видео.
Такая универсальность делает модель полезной для широкого спектра приложений.

Использование видео VAE (вариационного автоэнкодера)
В основе модели лежит мощный видео VAE, который эффективно кодирует и декодирует видеоконтент. Это позволяет:

- Обрабатывать видео высокого разрешения (до 1080p).
- Сохранять временную динамику и последовательность кадров.
- Обеспечивать плавное и согласованное воспроизведение движения.
- Оптимизация для потребительских видеокарт

Несмотря на свои масштабы, модель оптимизирована для работы на современных GPU.

Например, версия T2V-1.3B требует всего 8,19 ГБпамяти и способна генерировать 5-секундное видео с разрешением 480p примерно за 4 минуты на RTX 4090 без применения дополнительных оптимизаций.

Как работает:

▪Ввод данных: Пользователь может задать текстовое описание, предоставить изображение или даже видео, в зависимости от задачи.
▪Кодирование: Виде VAE преобразует входные данные в компактное представление, сохраняя при этом критически важную информацию о сцене и динамике.
▪Генерация: На основе этого представления и с использованием огромного количества параметров модель генерирует новый видеоряд, который соответствует заданному описанию или образцу.
▪Декодирование: Затем VAE декодирует это представление обратно в полноценное видео, где соблюдаются все временные и визуальные детали.

Таким образом, Wan2.1-T2V-14B выделяется своей способностью не только создавать качественные видео по текстовому описанию, но и решать множество сопутствующих задач (от редактирования до генерации аудио), оставаясь при этом оптимизированной для работы на доступном оборудовании.

Это делает её одной из самых перспективных разработок в области генеративного видео на сегодняшний день.

🟡 Github: https://github.com/Wan-Video/Wan2.1/
🟡HF: https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B
🟡Model Scope: https://modelscope.cn/organization/Wan-AI

@ai_machinelearning_big_data

#TexttoVideo #ai #ml #video #wanai

🌟 Платформу для работы с открытым кодом GitVerse интегрировали в RuStore

Благодаря специальному расширению цикл разработки и доставка обновлений существенно ускоряются: теперь разработчики могут напрямую публиковать созданные на GitVerse мобильные приложения.

Теперь достаточно встроить автоматизированный этап в CI/CD-конвейер и отправить приложение на модерацию через консоль RuStore или API. Кроме того, для запуска сборки теперь нужен всего один клик. Новые функции не требуют локальных настроек и значительно уменьшают вероятность ошибок.

▶В GitVerse можно организовать разработку любых проектов: платформа позволяет писать и проверять код, автоматизировать CI/CD-процессы, управлять задачами и вести документацию. При этом с рутинными задачами по написанию и проверке кода может помочь ИИ-ассистент платформы GigaCode.

@ai_machinelearning_big_data

#RuStore #GitVerse

✔️ OpenAI запускает deep research.

OpenAI полностью откроет улучшенную и обновленную функцию deep research для пользователей ChatGPT Plus, Team, Edu и Enterprise. Вместе с анонсом опубликована карта deep research системы, в которой подробно рассказывается о том, как OpenAI проводили глубокие исследования, оценивали их возможности и риски, а также повышали уровень безопасности.

Новая версия поддерживает обработку изображений и улучшает возможности понимания и цитирования загруженных файлов. Пользователи Plus, Team, Enterprise и Edu могут использовать 10 deep research запросов в месяц, а на тарифе Pro месячная квота составит 120 запросов.
OpenAI в X

✔️ Nvidia подтверждает наличие производственных дефектов у RTX 5080.

Nvidia подтвердила, что RTX 5080 имеют недостаточное количество блоков рендеринга на некоторых чипах из-за производственных дефектов, что приводит к усредненному падению производительности примерно на 4%. Ранее компания только заявляла, что проблема наблюдается только с RTX 5090, 5090D и 5070 Ti.

Бен Беллиондо, директор по глобальным коммуникациям Nvidia GeForce, сообщил, что у ранних моделей RTX 5080 был «редкий» дефект (затронувший менее 0,5%), но на производительность с ИИ и вычисления он не повлиял. Он пояснил, что RTX 5070 не были затронуты, и признал, что компания не обнаружила дефект до выпуска, но производственная проблема была решена.
theverge.com

✔️ Apple планирует построить завод по производству серверов для ИИ.

Apple планирует построить завод по производству микросхем в Хьюстоне (Техас) для производства серверов с искусственным интеллектом, оснащенных высокопроизводительными чипами M5. Завод будет построен в сотрудничестве с Foxconn и, как ожидается, будет введен в эксплуатацию в 2026 году. Его площадь составит 23 тыс. кв.м.
macrumors.com

✔️ DeepSeek спешит выпустить новую модель R2.

DeepSeek ускорит выпуск своей новой модели R2, которая, как ожидается, превзойдет многих западных конкурентов. Этот шаг может усилить конкуренцию на мировом рынке ИИ и заставить американские компании пересмотреть свои стратегии.

DeepSeek планировала выпустить R2 в мае, но теперь стремится сделать это как можно скорее. Компания утверждает, что новая модель будет лучше в программировании и сможет рассуждать на разных языках, а не только на английском.
reuters.com

✔️ Cisco и NVIDIA объединяют усилия для ускорения внедрения ИИ в корпоративном секторе.

Cisco и NVIDIA объявили о расширении партнерства, направленного на упрощение создания сетей для ЦОДов, готовых к работе с ИИ. В рамках сотрудничества компании планируют разработать единую архитектуру, которая объединит технологии Cisco Silicon One и NVIDIA SuperNICs в платформе NVIDIA Spectrum-X. Это сделает Cisco единственным партнером, чьи решения будут интегрированы в Spectrum-X.

Новая инициатива позволит клиентам стандартизировать использование технологий Cisco и NVIDIA в своих центрах обработки данных тем самым упростит управление сетями как для предприятий, так и для облачных провайдеров.

Ожидается, что первые обновления, включающие совместимость с Spectrum-X, появятся в середине 2025 года. Это позволит клиентам воспользоваться преимуществами технологий адаптивной маршрутизация, телеметрии и низкой задержки пакетов в сетях.
newsroom.cisco.com

✔️Copilot теперь доступен бесплатно и без ограничений — Microsoft предоставила полный доступ к голосовым функциям Voice и режиму размышлений Think Deeper. В основе сервиса лежат модели o1 от OpenAI.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml