🔅 Vibe Kanban — оркестрация AI-кодеров в одном окне

Позволяет можно запускать и управлять сразу несколькими AI-агентами для кодинга: Claude Code, Gemini CLI, Codex — всё в одном дашборде.

▶️Что умеет:
- параллельный запуск агентов
- трекинг задач
- переключение между моделями на лету
- встроенный review и контроль над результатами
- backend написан на Rust, frontend на React, всё разворачивается локально
Полностью open-source

🟡 Репозиторий: https://github.com/BloopAI/vibe-kanban
🟡Документация: https://www.vibekanban.com/


@ai_machinelearning_big_data

#ai #aiagent #opensource #Claude #Gemini

🔥 Microsoft снова доказывает силу синтетических данных для задач компьютерного зрения!

Современные модели компьютерного зрения с фокусом на человека (Human-centric CV) требуют миллиардов параметров, гигантских датасетов и дорогостоящего инференса. Но можно ли добиться такой же точности, не тратя миллионы?

Исследователи показали: модели можно обучать только на синтетических данных высокого качества — и при этом достигать тех же результатов.

Microsoft представили DAViD — open-source фреймворк, позволяющий создавать цифровых людей с точной геометрией лиц и текстурами.

Проект демонстрирует, как можно использовать синтетические датасеты для:

🟠 Предсказания глубины изображения (Depth Prediction)
🟠 Оценки поверхностей (Normal Estimation)
🟠 Сегментации фона и людей на фото/видео (Background & Human Segmentation)

Почему это круто:
🟢 Синтетические данные = пиксельная точность разметки
🟢 Почти бесконечное разнообразие сцен, ракурсов, освещения и поз
🟢 Прекрасно масштабируются для обучения моделей с нуля или дообучения

Самое приятное, что Microsoft выложили всё в опенсорс:
✔️ 300 000 сэмплов
✔️ Предобученные модели
✔️ Исходный код фреймворка

🟢Проект: https://microsoft.github.io/DAViD/
🟢Статья: https://arxiv.org/abs/2507.15365
🟢Github: https://github.com/microsoft/DAViD

@ai_machinelearning_big_data

Если ты работаешь с human-centric CV — это мощный старт. Даже без реальных данных.

#cv #microsoft #opensource

🎬 Alibaba опять в ударе, сегодня у нас релиз Wan2.2

Это первая в мире open-source модель генерации видео с архитектурой MoE и полным кинематографическим контролем!

🚀 Что внутри:

🔸 Первая MoE‑модель для видео — масштабируется без лишней нагрузки. Разные эксперты отвечают за этапы диффузии, работая в команде.
🔸 Кинематографический контроль — управляем светом, цветом, движением камеры и композицией прямо из prompt’а.
🔸 Полная open-source линейка:
- Wan2.2-T2V-A14B — текст → видео
- Wan2.2-I2V-A14B — изображение → видео
- Wan2.2-TI2V-5B — объединённая генерация

📈 Умеет лучше всех генерировать *сложные движения* и выглядит уже почти как кино 🎥


🟢GitHub: https://github.com/Wan-Video/Wan2.2
🟢Hugging Face: https://huggingface.co/Wan-AI
🟢ModelScope: https://modelscope.cn/organization/Wan-AI

@ai_machinelearning_big_data


#AI #VideoAI #GenerativeAI #OpenSource #Wan

🚀 Qwen3-30B-A3B — маленькое обновление, большое ускорение

✨ Что нового:
✅ Улучшены навыки рассуждений, программирования и математики
✅ Расширенные знания на разных языках
✅ Понимает контексты до 256 000 токенов
✅ Точнее выполняет команды
✅ Для этой модель Qweb полностью отказались от <think> — теперь только быстрый "non-thinking" режим

⚙️ С 3B активных параметров Qwen3-30B-A3B уже приближается к уровню GPT-4o и Qwen3-235B-A22B NT, при этом модель доступна для локального запуска.


🟡Попробовать https://chat.qwen.ai/?model=Qwen3-30B-A3B-2507
🟡HF: https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-FP8
🟡ModelScope: https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #qwen #opensource

⚡️ Релиз новой версии Qwen3-Coder-Flash: Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct

Новая компактная модель из семейства Qwen3-Coder — сочетание высокой производительности и эффективности:

🟢 Молниеносная генерация кода с высокой точностью
🟢 Контекст 256K (до 1M токенов с YaRN)
🟢 Обучение: Pretraining + Post-training
🟢 Параметры: 30.5B всего, 3.3B активны
🟢 Эксперты: 128, из них 8 активны
🟢 Оптимизирована под Qwen Code, Cline, Roo Code, Kilo Code и др.
🟢 Поддержка вызова функций и Агентов

✨ Apache 2.0

💬 Chat: https://chat.qwen.ai
🤗 Hugging Face: https://hf.co/Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
🤖 ModelScope: https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
🔧 Код: https://github.com/QwenLM/qwen-code

@ai_machinelearning_big_data


#AI #ML #qwen #opensource

🚀 Tencent расширяет экосистему Hunyuan LLM и выкладывают в открытый доступ еще 4 компактных моделей — 0.5B, 1.8B, 4B и 7B!

Эти модели заточены под low-power устройства: ПК, смартфоны, авто, умные дома и пользовательские GPU.

Модели легко настраиваются под вертикальные задачи и запускаются даже на одной карте.

💡 Особенности:
✅ Fast/slow thinking режимы: лаконичные или глубокие ответы
✅ 256K контекст и продвинутые агентные способности (tool use, планирование, reasoning)
✅ Хорошие метрики на тестах по языку, математике и логике
✅ Модели готовы к продакшену — работают с SGLang, vLLM, TensorRT-LLM

🖥 GitHub:
- 0.5B: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-0.5B
- 1.8B: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-1.8B
- 4B: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-4B
- 7B: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-7B

🤗 Hugging Face:
- 0.5B: https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-0.5B-Instruct
- 1.8B: https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-1.8B-Instruct
- 4B: https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-4B-Instruct
- 7B: https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-7B-Instruct

🔗 Подробнее: https://hunyuan.tencent.com/modelSquare/home/list

@ai_machinelearning_big_data


#Tencent #Hunyuan #ml #llm #ai #opensource

🔥 GPT-OSS — открытые модели с продвинутым ризонингом от OpenAI

🧠 Представлено два варианта:
— GPT-OSS-120B — 117B параметров, запускается на одной H100 (80GB)
— GPT-OSS-20B — 21B параметров, работает на 16GB GPU

💡 Оба варианта — MoE-модели (Mixture of Experts) с 4-битной квантизацией (MXFP4)

✔️ Особенности:
• Архитектура Token-choice MoE с SwiGLU
• Контекст до 128K токенов с RoPE
• Модель заточена на CoT (chain-of-thought)
• Поддержка instruction-following и tool-use
• Совместима с transformers, vLLM, llama.cpp, ollama
• Используется тот же токенизатор, что и в GPT-4o

Младшая модель может запускаться даже на локальном железе!

🏴‍☠️Лицензирование: Apache 2.0

https://github.com/huggingface/transformers/releases/tag/v4.55.0

🚀 Попробовать можно тут: https://www.gpt-oss.com/

💥 Официальный релиз: http://openai.com/open-models

@ai_machinelearning_big_data


#openai #opensource #chatgpt

📌На ИТ-Пикнике — сильный спикерский состав по ИИ и разработке

Что расскажут топ-спикеры на фестивале:

✔️ИИ теперь не просто генерирует, он рассуждает как человек. Теперь важен не сбор данных, а построение reasoning-систем, которые умеют решать задачи по цепочке во всех направлениях.

✔️Разбор автономного вождения от базовых принципов до планирования маршрута беспилотными авто.

✔️Опенсорс — зачем все этим занимаются и результаты исследования в рамках создания SourceCraft.dev.

✔️Дискуссия СТО о GenAI и платформах — кто кого обучает, где проходит грань между контролем и автономией и что останется людям в 2030.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #opensource

🚀 GLM-4.5V — новый лидер среди open-source моделей в визуальном рассуждении.

Модель показывает лучшие результаты в своём классе среди открытых решений, лидируя на 41 бенчмарке.

📌 Возможности:
- Image Reasoning — понимание изображений, анализ нескольких изображений, распознавание объектов.
- Video Understanding — раскадровка длинных видео, определение событий, которые происходят на кадрах из видео.
- GUI-задачи — понимание интрефейсов, распознавание иконок, кнопок и тд, помощь в управлении рабочим столом.
- Сложный анализ графиков и документов — разбор различных отчётов, извлечение информации их них.
- Grounding — точная локализация элементов на изображениях.

📌 Особенности:
🟠 Основана на GLM-4.5-Air и использует наработки из GLM-4.1V-Thinking.

🟠 Архитектура — MoE с 106B параметров для эффективного масштабирования.

Здесь можно почитать про GLM-4.5, а здесь посмотреть техрепорт, там много интересного.

🟢 Hugging Face: http://huggingface.co/zai-org/GLM-4.5V
🟢 GitHub: http://github.com/zai-org/GLM-V
🟢 Документация API: http://docs.z.ai/guides/vlm/glm-4.5v
🟢 Попробовать: http://chat.z.ai

@ai_machinelearning_big_data

#GLM #opensource #vlm