290K subscribers
3.98K photos
697 videos
17 files
4.56K links
Погружаемся в машинное обучение и Data Science

Показываем как запускать любые LLm на пальцах.

По всем вопросам - @haarrp

@itchannels_telegram -🔥best channels

Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
加入频道
⚡️ Tencent дропнули Hunyuan-MT — мощные open-source модели для перевода

Что внутри:
- Доступны модели Hunyuan-MT-7B и Hunyuan-MT-Chimera-7B
- Поддержка 33 языков
- Chimera-7B — это первая в индустрии откртытая ансамблевая модель

🏆 Результаты:
- 1-е место в 30 из 31 категорий на международном конкурсе WMT25 (Workshop on Machine Translation 2025, крупнейшая в мире конференция-соревнование по машинному переводу)
- Hunyuan-MT-7B лидирует среди моделей своего размера

🟠Модели: https://huggingface.co/collections/tencent/hunyuan-mt-68b42f76d473f82798882597
🟠 Репозиторий: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-MT
Demo: https://hunyuan.tencent.com/modelSquare/home/list

@ai_machinelearning_big_data


#AI #NLP #Translation #Tencent
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
266👍29🔥15🍾4
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✔️ Grok Code Fast 1 возглавила рейтинг OpenRouter по объему использования.

OpenRouter выступает в роли единого API для доступа к множеству LLM, а его лидерборд отслеживает реальный объем использования моделей по количеству сгенерированных токенов.

Резкий рост популярности, скорее всего, связан с удачным позиционированием и экономикой. Grok Code Fast 1 предлагается как быстрый и недорогой инструмент для агентного кодинга. Выгодная цена и большой контекст делают модель идеальной для инструментов с высоким трафиком: IDE-ассистентов и кодинг-агентов, которые доминируют в списке самых популярных приложений на OpenRouter.

Важно понимать, что рейтинг отражает именно объем генерации, а не качество или точность модели. Он не измеряет безопасность или корректность кода. Поэтому первое место следует трактовать как "самая используемая модель на данной платформе в текущий момент", а не как "лучшая модель на рынке".
openrouter.ai

✔️ Droplet3D: модель генерации 3D-объектов.

Команда из Университета Цинхуа разработала новый метол создания 3D-контента — Droplet3D, который использует видео для обучения моделей. Он извлекает из видеоданных информацию о пространственной согласованности и семантике объектов, что позволяет генерировать более качественные и разнообразные 3D-модели.

Для обучения была создан датасет Droplet3D-4M из 4 миллионов 3D-объектов с подробными текстовыми описаниями. На его основе дообучили видео-диффузионную модель DropletVideo.

Модель создает по текстовому запросу или изображению последовательные многовидовые рендеры, причем не только отдельных объектов, но и целых сцен. Код, набор данных и веса модели опубликованы в открытом доступе под лицензией Apache 2.0.
dropletx.github.io

✔️ Компания G42 ведет переговоры с Google, Microsoft и AWS о размещении в ИИ-кампусе в ОАЭ.

Среди потенциальных арендаторов: AWS, Google, Microsoft и xAI, причем с Google переговоры продвинулись дальше всего.

Проект мощностью 5 ГВт станет крупнейшим объектом ИИ-инфраструктуры за пределами США. 1 Гвт уже зарезервирован под дата-центр Stargate от OpenAI, MGX, Softbank и Oracle. Остальные мощности G42 планирует оснащать чипами от AMD, Cerebras и Qualcomm, чтобы диверсифицировать поставки и не зависеть только от Nvidia.

Одной из бизнес-моделей кампуса станет концепция "цифровых посольств". G42 разрабатывает предложение для иностранных правительств по размещению их данных в ОАЭ, что может стать безопасной альтернативой, защищенной от стихийных бедствий и кибератак.
semafor.com

✔️ Квантовые сигналы впервые передали по обычному оптоволокну.

Инженеры из Университета Пенсильвании впервые успешно передали квантовые сигналы через коммерческие оптоволоконные сети с использованием стандартных интернет-протоколов (IP). Команда разработала специальный "Q-чип", который упаковывает квантовые сигналы вместе с традиционными, что позволяет им стабильно передаваться по обычным оптоволоконным линиям, при этом система автоматически корректирует шумовые помехи.

До этого момента квантовая связь требовала специализированной, изолированной инфраструктуры. Теперь доказана возможность использования существующих сетей, а это удешевляет и ускоряет создание квантового интернета.
science.org

✔️ Остров Ангилья зарабатывает миллионы на ИИ. Но есть нюанс

Небольшой карибский остров Ангилья, неожиданно стал одним из главных бенефициаров ИИ-лихорадки. Еще в 1980-х годах острову было присвоено доменное имя .ai, которое теперь оказалось "золотой жилой". В 2024 году доходы Ангильи от продажи доменов составили 39 млн. долларов, это почти четверть (23%) всех доходов территории. Количество сайтов в зоне .ai за последние 5 лет выросло более чем в 10 раз, а за последний год — удвоилось.

Цены на премиальные имена достигают рекордных отметок: домен you.ai был продан за 700 тыс. долларов.
bbc.com


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍4231🔥5🤣2
ИТ-специалисты Петербурга, общий сбор 

6 и 7 сентября пройдет ИТ-фестиваль «Сезон кода» для опытных разработчиков, ML-инженеров, архитекторов, специалистов по информационной безопасности и других ИТ-специалистов.

Спикеры из Т-Банка и других компаний зовут слушать доклады, обмениваться опытом и знакомиться с единомышленниками. Развлечения и музыка тоже будут. 

В первый день:
— Разберетесь в архитектуре систем, надежности и работе с данными. 
— Узнаете, как технологии помогают решать задачи клиентов и бизнеса.
— Поймете, как идеи становятся инструментами и продуктами.

Во второй день: 
— Услышите про актуальные подходы к обеспечению информационной безопасности в разработке.
— Узнаете про backend-принципы, которые помогают работать эффективнее.
— Увидите, как работают LLM и куда все это движется.

Выбирайте один из дней или посетите оба. Встреча пройдет в новом ИТ-хабе Т-Технологий в Санкт-Петербурге.

Успейте зарегистрироваться до 5 сентября
11😁10👍5🥱5🥰3💋3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🚀 HunyuanWorld-Voyager — AI, для генерации 3D миров

Tencent представили **HunyuanWorld-Voyager** — первый в мире open-source AI, который совмещает генерацию видео и нативную 3D-реконструкцию.

Что это значит:
Видео сразу превращается в полноценные 3D-сцены, без лишних инструментов
Модель «помнит» пространство и сохраняет правильную геометрию под любым углом
№1 в рейтинге Stanford WorldScore по видео и 3D-реконструкции

🎮 Использование: VR, игры, симуляции, 3D-проекты — управление с клавиатуры или джойстика.

🌐 Project Page: https://3d-models.hunyuan.tencent.com/world/
💻 GitHub: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanWorld-Voyager
🤗 HuggingFace: https://huggingface.co/tencent/HunyuanWorld-Voyager
📄 PDF: https://3d-models.hunyuan.tencent.com/voyager/voyager_en/assets/HYWorld_Voyager.pdf
🏆 Leaderboard: https://huggingface.co/spaces/Howieeeee/WorldScore_Leaderboard

@ai_machinelearning_big_data


#AI #3D #VR #Gaming #OpenSource
140👍167🥰2
Forwarded from Navio
Оффер за один день в Navio

One Day Offer — уникальное онлайн-мероприятие, где можно пройти все технические этапы и получить оффер всего за один день.

Кого ищем:
Deep Learning Engineer c опытом разработки сложных нейросетевых решений для production-задач от 3 лет и умением писать качественный код на Python.

Процесс:
Оставьте заявку до 10.09 — получите приглашение до 11.09 — приходите на мероприятие 13.09!

Что нужно делать:
- Разрабатывать и обучать Vision-Language Models (VLM) для задач автономного вождения.
- Создавать и оптимизировать модели представления 3D-сцен, таких, как NeRF и Gaussian Splatting.
- Обучать нейронные сети для задач распознавания объектов на автомобилях-автоматах.
- Анализировать, выдвигать гипотезы, работать с данными и архитектурой моделей и многое другое.

Условия:
- Ежедневная компенсация питания.
- ДМС с первого дня. Стоматология — после испытательного срока.
- Курсы и другие формы внешнего обучение для роста компетенций.
- Подписка на медиасервисы и широкий список дисконт-программ от партнеров.
- Субсидия на ипотеку и продукты банка-партнера на выгодных условиях.

Регистрация и отклик по ссылке: https://vk.cc/cP8LFm?erid=2W5zFH4oUSk
🥱18👍149🔥4🌭2🦄2
🚀 Mistral представили обновления для Le Chat:

- Более 20 коннекторов на базе MCP — от Databricks и Snowflake до GitHub и Asana.
- Новая функция Memories — ассистент запоминает важные взаимодействия, а пользователь может полностью управлять памятью (добавлять, редактировать, удалять).

Обновления делают Le Chat одним из самых удобных и готовых к бизнес-задачам AI-ассистентов.

Попробовать можно на сайте chat.mistral.ai или в мобильном приложении.

🟠 Подробности: https://mistral.ai/news/le-chat-mcp-connectors-memories.

@ai_machinelearning_big_data


#MistralAI #LeChat #AIassistant #MCP
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6514🔥13😁6🍾2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✔️ OpenAI приобрела аналитическую платформу Statsig за $1,1 млрд.

Компания объявила о покупке Statsig - платформы, специализирующейся на продуктовой аналитике и A/B-тестировании. Ее основатель и CEO Statsig, Виджая Раджи, будет назначен на пост технического директора по приложениям (CTO of Applications) в OpenAI. Он возглавит продуктовую инженерию для ChatGPT и Codex. Вся команда Statsig присоединится к OpenAI, однако сама платформа продолжит работать независимо и обслуживать текущих клиентов.
openai.com

✔️ ChatGPT получит обновление системы безопасности.

OpenAI анонсировала новые функции безопасности для ChatGPT для на защиты молодых пользователей и помощи в кризисных ситуациях. Первая новинка - система автоматической маршрутизации: при обнаружении признаков острого психологического стресса разговор будет передаваться "думающим" моделям. Они обучены с помощью метода Deliberative Alignment и дают более медленные и взвешенные ответы. Обновление планируется выпустить в течение 120 дней.

В ближайший месяц также появятся функции родительского контроля. Родители смогут связывать свои аккаунты с аккаунтами подростков от 13 лет, чтобы устанавливать ограничения и получать оповещения, если система зафиксирует у ребенка признаки кризисного состояния.
openai.com

✔️ Швейцария представила национальную опенсорсную LLM.

В Швейцарии состоялся запуск Apertus — национальной LLM с открытым исходным кодом. Проект, разработанный консорциумом государственных институтов, позиционируется как альтернатива коммерческим моделям. Apertus полностью прозрачен: разработчики опубликовали не только саму модель, но и исходный код процесса обучения, документацию и использованные наборы данных.

Модель обучена на 15 трлн. токенов и поддерживает более 1000 языков, 40% данных - не на английском. Apertus создавалась с учетом швейцарских и европейских законов о защите данных и авторском праве, что делает ее привлекательной для местного бизнеса. Модель доступна на Hugging Face в 2 версиях: 8 и 70 млрд. параметров.
swissinfo.ch

✔️ Dolby представила новый стандарт Dolby Vision 2 с ИИ.

Dolby Vision 2 - следующее поколение формата HDR, который постепенно заменит Dolby Vision и Dolby Vision IQ. Особенность новой технологии - использование ИИ для динамической подстройки качества изображения в реальном времени.

Система Content Intelligence будет анализировать сцены, учитывать условия освещения в комнате и с помощью машинного обучения корректировать картинку "на лету". Например, функция Precision Black улучшит детализацию в темных сценах, а Light Sense адаптирует изображение под окружающую среду.

Первым производителем, который внедрит Dolby Vision 2, станет Hisense, а первым чипом со встроенной поддержкой нового стандарта будет MediaTek Pentonic 800.
dolby.com

✔️ В ЦЕРН использовали ИИ для поиска редкого распада бозона Хиггса.

ЦЕРН применила методы машинного обучения для поиска редких событий - распада бозона Хиггса на два charm-кварка. Эта задача критически важна для проверки Стандартной модели, так как взаимодействие бозона с легкими кварками, из которых состоит обычная материя, до сих пор экспериментально не подтверждено.

Основная сложность заключалась в идентификации так называемых «джетов», порожденных именно charm-кварками. Для этого исследователи использовали графовую нейронную сеть, обученную на сотнях миллионов симуляций, а для отделения реальных событий от фонового шума была задействована сеть, архитектурно схожая с ChatGPT.

В результате анализа данных, собранных на БАК, удалось установить самые строгие на сегодняшний день ограничения на силу взаимодействия бозона Хиггса с charm-кварком. Это значительный шаг в понимании механизма, который придает массу фундаментальным частицам.
scitechdaily.com


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3717🔥8🥰6💘3
📌Как заставить нейросеть забыть данные, к которым больше нет доступа.

Представьте, что вам прилетает требование на удаление данных в соответствии с GDPR или по авторскому праву, а исходного датасета, на котором обучалась модель, у вас уже нет. Переобучить модель с нуля - долго, дорого и не вариант.

Именно для таких безвыходных ситуаций, группа исследователей из Калифорнийского университета создала метод "разучивания" для моделей, который не требует доступа к исходным данным, но при этом дает строгие математические гарантии удаления информации.

Метод построен на использовании суррогатного датасета, который лишь статистически похож на оригинальный. Ключевая идея - калибровка добавляемого в модель шума, количество которого напрямую зависит от статистической дистанции (например, дивергенции Кульбака-Лейблера) между оригинальным и суррогатным распределениями.

Если коротко, то чем меньше суррогатный набор данных похож на тот, что был утерян, тем больше шума придется добавить, чтобы гарантировать, что модель действительно забыла ненужные данные и стала неотличима от гипотетически переобученной с нуля.

🟡А как измерить эту дистанцию без доступа к оригиналу?

Для этого используется сама модель, ведь она неявно хранит информацию о распределении данных, на которых училась. С помощью метода стохастической градиентной динамики Ланжевена генерируется выборка, которая аппроксимирует исходное распределение, и уже на ее основе можно оценить расхождение с суррогатным датасетом.

🟡Тесты и их результаты.

На синтетических данных, где можно вычислить точную KL-дивергенцию, их метод, "Unlearn -", показал себя отлично. При увеличении расхождения между датасетами точность на тесте держится на уровне 72.3-72.7%, что сопоставимо с методом, имеющим доступ к исходникам "Unlearn +".

На реальных датасетах картина такая же. Для CIFAR-10, при параметре концентрации Дирихле=36, метод "Unlearn -" достигает 76.4% точности на тестовой выборке. Для сравнения, "Unlearn +" показал 76.5%, а полное переобучение - 76.7%. Разница минимальна.

Эффективность метода доказывает и метрика Forget Score (FS), которая показывает, насколько разучившаяся модель близка к переобученной с нуля. FS их метода практически идентичен идеальному показателю.

Гибкость подхода проверили и на разных архитектурах. На CIFAR-10 с моделью из двух свёрточных слоёв и одного линейного метод показал 80.5% точности на тесте, а версия с доступом к данным - 81.4%.

В эксперименте, где для модели на датасете USPS в качестве суррогата использовался MNIST, "Unlearn -" достиг 90.4% точности, что совсем немного уступает 91.3% у "Unlearn +" и 91.1% у полного переобучения


🟡Arxiv


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Unlearning #UCR
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥27👍138🥰7😁2💯1🗿1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
10–11 сентября встречаемся на IT Elements — конференции, сделанной айтишниками для айтишников.

Площадка в третий раз станет точкой притяжения тех, кто реально делает ИТ в России. В этом году в фокусе — всё самое важное: инфраструктура, сети, кибербезопасность, и впервые — отдельный трек по Data & AI!

Крупнейшие игроки рынка будут обсуждать, где заканчивается хайп и начинается реальная польза от ИИ.

🔹Корпоративный ИИ: как внедрять GPT-модели, AI-ассистенты и цифровых двойников в крупный бизнес.

🔹AI в маркетинге: как нейросети анализируют данные клиентов и предсказывают спрос.

🔹DataOps & MLOps: как устроены цифровые фабрики данных и как DevOps, MLOps и DataOps работают вместе.

🔹Big Data → Big Value: как из данных в промышленности извлекать реальную ценность.

Формат: офлайн (Москва) или онлайн.

Участие бесплатное, по предварительной регистрации.

Реклама АО «Инфосистемы Джет» ИНН
7729058675 erid: 2W5zFJEX2Wk
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍117🔥3🤣1
🌟 Genie Envisioner: платформа, которая учит роботов действовать, просто смотря видео.

Genie Envisioner (GE) — унифицированная платформа от AgiBot Genie Team, где обучение, симуляция и оценка объединены в рамках одной видеогенеративной модели.

🟡GE-Base

В основе всей системы лежит GE-Base, диффузионная видеомодель, натренированная на огромном датасете из миллиона эпизодов реальных манипуляций, записанных с нескольких камер, общей продолжительностью почти 3000 часов.

Модель училась предсказывать следующие кадры видео на основе текстовой инструкции и предыдущих наблюдений, таким образом формируя внутреннее представление о физике мира и динамике объектов.

🟡GE-Act

Но предсказывать видео - это одно, а выполнять действия - совсем другое. За это отвечает второй компонент, GE-Act. Это легковесный модуль на 160 млн. параметров, который подключается к GE-Base и преобразует ее внутренние представления в конкретные команды для моторов робота.

Проще говоря, он переводит предсказания в исполняемые траектории. Причем делает это быстро: на генерацию последовательности из 54 шагов уходит всего 200 миллисекунд на NVIDIA RTX 4090, что позволяет использовать систему в реальном времени.

🟡GE-Sim

Замыкает троицу компонент GE-Sim - нейронный симулятор, построенный на той же GE-Base. Он позволяет прогонять тысячи симуляций в час для оценки политик без использования реального железа.

Чтобы объективно измерять качество таких видео-симуляторов, авторы разработали собственный бенчмарк EWMBench. Он оценивает не только визуальную правдоподобность, но и физическую консистентность и соответствие действий инструкциям.

На этом бенчмарке GE-Base ожидаемо обошла все современные генеративные видеомодели: Kling, OpenSora и COSMOS, набрав итоговый балл 4.70, в то время как ближайший соперник, Kling, получил 3.87.


🟡Страница проекта
🟡Модель
🟡Arxiv
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Robotics #GenieEnvisioner #AgiBot
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
16👍12🔥8🥰5
0.72→ 0.92 Recall@10 на 3.4M (512d). Что сделали:

•Привели эмбеддинги к единому пайплайну
+ нормализация → переиндексация
•HNSW-тюнинг: M / efConstruction / efSearch по валидации;
нашли «колено», где Recall растёт быстрее P95
• Фильтры по метаданным + гибрид
(BM25 + вектор) → затем rerank на top-N
• Перед выкладкой — sanity-тесты nDCG, регрессионные
бенчи в CI, мониторинг P95/ошибок

Разбор по шагам в практикуме VectorDB & RAG: Qdrant/FAISS/Weaviate, бенч-скрипты,
чек-листы выбора индекса под 1–10M.

VDB25(−25%, 24 ч) Пройти курс

#VectorDB
#Qdrant #FAISS #Weaviate #ANN #RAG
6👍3👌2