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
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
🥱20👍14❤9🔥4🌭2🦄2
- 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.
@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
👍67❤18🔥15😁6🍾2👏1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
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
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
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 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
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
👍44❤23🔥9🥰6💘3👏1
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.
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.
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
@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
🔥36👍16❤10🥰6😁2👀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
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.
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
👍13❤9🔥3🤣2
Genie Envisioner (GE) — унифицированная платформа от AgiBot Genie Team, где обучение, симуляция и оценка объединены в рамках одной видеогенеративной модели.
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.
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.
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
@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
❤29👍18🔥11🥰5🤩1🥱1
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
•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
❤28👍10👌4😁3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🦾 Вопрос только один: что вы сделаете, если встретите его на улице?
@ai_machinelearning_big_data
#UnitreeG1 #robots #ai
@ai_machinelearning_big_data
#UnitreeG1 #robots #ai
😁106❤11🔥9👍6👀3🥰2😨1
В 2025 компании все чаще внедряют AI-помощников, чтобы ускорить рутину: автоматизировать настройку сервисов, развёртывание инфраструктуры или работу с документацией. Экономия времени напрямую конвертируется в качество продукта и выручку.
Cloud.ru развивает этот тренд через собственного AI-помощника Клаудию. Недавно компания подвела итоги первых месяцев работы сервиса и получила интересные результаты. Создание виртуальной машины, которое раньше занимало от 5 до 30 минут, теперь длится 1–2 минуты — в 15 раз быстрее. Люди настраивают с Клаудией веб-серверы, Telegram-боты, сайты. Помощник может выполнять функции SRE-агента для мониторинга приложений и алертов по логам, а также FinOps-сценарий для выявления неэффективно используемых ресурсов и рекомендаций по оптимизации. Это следующий шаг в развитии Клаудии — от автоматизации рутинных DevOps-задач к более сложным сценариям SRE и FinOps.
Интересно, что AI-помощники в облаках постепенно перестают быть «экспериментом» и становятся рабочим инструментом, способным экономить сотни часов инженеров.
Cloud.ru развивает этот тренд через собственного AI-помощника Клаудию. Недавно компания подвела итоги первых месяцев работы сервиса и получила интересные результаты. Создание виртуальной машины, которое раньше занимало от 5 до 30 минут, теперь длится 1–2 минуты — в 15 раз быстрее. Люди настраивают с Клаудией веб-серверы, Telegram-боты, сайты. Помощник может выполнять функции SRE-агента для мониторинга приложений и алертов по логам, а также FinOps-сценарий для выявления неэффективно используемых ресурсов и рекомендаций по оптимизации. Это следующий шаг в развитии Клаудии — от автоматизации рутинных DevOps-задач к более сложным сценариям SRE и FinOps.
Интересно, что AI-помощники в облаках постепенно перестают быть «экспериментом» и становятся рабочим инструментом, способным экономить сотни часов инженеров.
👍26😁11❤6🔥5🤣3🥰1🥱1
400 страниц про всё, что нужно знать об агентных системах. Автор — senior engineer в Google, выложил драфт для открытого ревью.
📖 В книге:
- продвинутые техники промптинга
- паттерны для мульти-агентов
- использование инструментов и MCP
- практические примеры с кодом
⚡ По сути, это полный справочник по построению умных агентов. Must-read для разработчиков AI.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #Agents #Google #OpenSource #freebook
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍95❤29🔥25🤔3😨3😁1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Apple накрыла волна увольнений ведущих инженеров из ИИ-подразделения. Jian Zhang, возглавлявший исследования ИИ в области робототехники, перешел к Марку Цукербергу. За ним последовали еще 3 ключевых сотрудника из команды Foundation Models, которая занималась разработкой платформы Apple Intelligence. Всего, за последнее время, команда потеряла около 10 человек.
Основными причинами ухода называют как агрессивный наем со стороны конкурентов, предлагающих огромные зарплаты, так и внутренние проблемы. Низкий моральный дух в команде связывают со слабой реакцией на анонс Apple Intelligence и возможным решением компании использовать сторонние ИИ-модели вместо собственных разработок.
bloomberg.com
ИИ-платформа для работы с заметками NotebookLM получила крупное обновление аудиофункций. Теперь сервис может генерировать на основе пользовательского контента аудио-дорожки в 3 новых форматах.
Режим «Brief» создает быструю двухминутную аудиосводку по ключевым идеям. В режиме «Critique» два ИИ-собеседника анализируют текст, выступая в роли редакторов. Самый необычный формат — «Debate», который имитирует спор с противоположными точками зрения для стресс-теста идей. Кроме того, добавили новые мужские и женские голоса, чтобы дать пользователям больше возможностей для персонализации.
NotebookLM в сети Х
Этот релиз - вторая версия модели SFX для генерации звуковых эффектов по текстовому описанию. В v2 повысили качество звука и частотe дискретизации до 48 кГц, а максимальная длительность увеличена с 22 до 30 секунд. Добавилась возможность бесшовно создавать зацикленные звуки, что особенно полезно для фоновых эмбиент-дорожек. Генерация доступна как через веб-интерфейс, так и по API.
Обновление затронуло и связанный инструмент SB-1 Soundboard — браузерную звуковую панель, которая теперь также поддерживает модель v2 и получила поддержку MIDI. Новые звуковые эффекты доступны в форматах MP3 и WAV на всех тарифных планах, включая бесплатный.
ElevenLabs в сети Х
Amazon представил функцию Lens Live, которая обновляет визуальный поиск в мобильном приложении. Теперь пользователям не нужно делать снимок — достаточно навести камеру на объект, и система в реальном времени начнет показывать совпадающие или похожие товары из каталога. Прямо в интерфейсе камеры можно сфокусироваться на конкретной вещи, добавить ее в корзину или список желаний. В Lens Live интегрирован ИИ-ассистент Rufus, который предлагает краткие сводки о товаре и генерирует уточняющие вопросы.
Технически решение работает на базе легковесной on-device CV-модели для распознавания объектов. Для сопоставления с базой данных Amazon применяется модель глубокого обучения с использованием Amazon OpenSearch и SageMaker. Функция уже доступна части пользователей в США на iOS.
aboutamazon.com
Microsoft совместно с банком Barclays разработала архитектуру аналогового оптического компьютера (AOC) для решения задач оптимизации и ИИ. Согласно исследованию, опубликованному в Nature, новая система решает "проблему Фон Неймана", объединяя вычисления и память, и не нуждается в цифро-аналоговых преобразованиях.
Расчетная производительность AOC - 500 TOPS на ватт при 8-битной точности. Это делает его более чем в 100 раз энергоэффективнее топовых графических процессоров. Система построена на базе доступных компонентов: проекторы, линзы и сенсоры, а вычисления производятся за счет изменения интенсивности проходящего света.
Microsoft планирует поделиться с научным сообществом алгоритмом-решателем и цифровым двойником установки для дальнейшего изучения технологии.
news.microsoft.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥57❤26👍16