✔️ Microsoft AI представила первые полностью собственные ИИ-модели.

Корпорация анонсировала 2 новые модели, разработанные полностью внутри компании: MAI-Voice-1 для синтеза речи и большую языковую модель MAI-1-preview. Разработку возглавляет Мустафа Сулейман, сооснователь DeepMind, который теперь руководит подразделением Microsoft AI.

Модель MAI-Voice-1 может генерировать минуту высококачественного аудио менее чем за секунду на одном GPU. Она уже используется в некоторых функциях Copilot и доступна для тестирования разработчиками.

MAI-1-preview - первая собственная фундаментальная языковая модель Microsoft. Она уже проходит тестирование на LMArena, и в ближайшие недели ее начнут интегрировать в отдельные функции Copilot. Внешним разработчикам также предоставят ранний доступ.
microsoft.ai

✔️ Copilot появился на телевизорах и мониторах Samsung.

Microsoft интегрировала Copilot в линейки Neo QLED, OLED и The Frame телевизоров и мониторов Samsung . Ассистент доступен через операционную систему Tizen в интерфейсе «Samsung Daily+» и активируется кнопкой микрофона на пульте.

Пользователи могут задавать вопросы, получать рекомендации и искать информацию о фильмах. Ответы предоставляются в виде голосовых реплик и визуальных карточек с изображениями и рейтингами. На экране появляется анимированный персонаж, синхронизирующий мимику с разговором. Функция бесплатна, но на старте доступна только в некоторых регионах.
microsoft.com

✔️ Google открыла бесплатный доступ к ИИ-видеоредактору Vids.

Google сделала Vids доступным для всех владельцев аккаунтов Google. Ранее инструмент был эксклюзивом для подписчиков Workspace. Бесплатная версия включает базовые шаблоны, доступ к стоковым медиа и часть ИИ-возможностей.

Одновременно с этим, подписчики Workspace и Google AI получили новые премиум-функции: image-to-video на базе Veo 3, фотореалистичные ИИ-аватары, способные зачитывать текст пользователя, и функция автоматической обрезки, которая убирает паузы и слова-паразиты из записанной речи. В будущем появятся функции шумоподавления и поддержка вертикальных форматов кадра.
workspace.google.com

✔️ Anthropic начнет обучать модели Claude на данных пользователей.

Компания объявила о кардинальном изменении своей политики конфиденциальности. Теперь данные из чатов и сессий кодирования пользователей будут использоваться для обучения ИИ-моделей компании, а срок их хранения увеличится до 5 лет. Новые правила вступают в силу 28 сентября.

Изменение коснется всех потребительских тарифов Claude, включая бесплатный. При этом оно не затронет корпоративные и образовательные планы, а также использование через API. Пользователям будет предложено сделать выбор во всплывающем окне. Важно отметить, что опция, разрешающая использование данных, включена по умолчанию.

Хотя решение можно будет изменить в любой момент в настройках, это не будет иметь обратной силы для уже собранных данных.
anthropic.com

✔️ Исследование: люди начали использовать в речи слова, характерные для ChatGPT.

В Университете штата Флорида провели исследование 22 миллионов слов из подкастов и спонтанной речи и обнаружили статистически значимый рост употребления терминов, которые часто используют большие языковые модели, в частности, ChatGPT.

С момента публичного запуска чат-бота в конце 2022 года частота использования слов "surpass", "boast", "meticulous" и "strategically", выросла более чем вдвое. В то же время, частота их синонимов, не популярных у ИИ, не изменилась.

Исследователи отмечают, что впервые в новейшей истории лингвистики наблюдается столь быстрый и масштабный сдвиг в словарном запасе, вызванный нечеловеческим фактором.
news.fsu.edu

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

⚡️ Practical ML Conf – хардовая конференция Яндекса о прикладном машинном обучении.

В этом году она пройдет 27 сентября в Москве и онлайн. Лидеры ML/AI рынка в третий раз соберутся, чтобы разобрать реальные кейсы и работающие решения, а не абстрактные исследования.

🟡Темы:
- RecSys - тренд на трансформеры и генеративные подходы
- NLP - от хаоса LLM в 2023 к зрелым бизнес-решениям
- CV - диффузионные модели и VLM

В этом году было подано рекордное количество заявок, программному комитету пришлось попотеть, чтобы выбрать самые достойные доклады при конкурсе из 8 заявок на место.

🟡Вот примеры некоторых из них:
- Яндекс - От classifier-free guidance к диалогу: куда движется генерация изображений?
- Sber AI - Создание памяти для LLM на примере GigaChat
- Т-Банк - Синтетические данные против дефицита реальных: как мы прокачиваем LLM

🌟 Что еще нового в этом году:
- Отдельный онлайн-трек с докладами
- Keynote от Андрея Окунькова, лауреата Филдсовской медали. Это кстати эксклюзивная информация для ML-сообщества, анонса о выступлении Окунькова еще не было на сайте 🔥

Количество мест ограничено

▶️Регистрируйтесь, чтобы не пропустить

Реклама ООО «ЯНДЕКС» ИНН 7736207543

🎯 🔁 Ещё один любопытный спортивный робот — на этот раз от UC Berkeley.

Инженеры показали гуманоида, играющего в настольный теннис и способного отбить 106 ударов подряд.

Работает полностью автономно, без телоуправления.

- Планировщик прогнозирует траекторию мяча и выбирает точку, время и скорость удара.
- Контроллер на основе RL превращает план в согласованные движения рук и ног, удерживая баланс при замахе.
- Обучение основано на видео с реальных матчей, поэтому удары выглядят естественно, а не «роботизировано».
- Контур управления работает быстрее секунды, что позволяет вести долгие розыгрыши без сбоев.

@ai_machinelearning_big_data


#Berkeley #robots

⚡️ Полнометражный документальный фильм про Python

На Youtube вышла документалка о том, как создавался язык программирования Python и о том, как IT-сообщество сделало его одним из основ современной кодовой базы.

Для тех, кто хочет посмотреть на русском, можно открыть ссылку в Яндекс Браузере и включить нейросетевую озвучку живыми голосами.

@ai_machinelearning_big_data

#coding #Python

🌟 Сколько-сколько? В новом «Вопросе со звёздочкой» руководитель группы прикладного ML в Яндекс Доставке Андрей Нарцев объясняет, от чего зависит цена на доставку и как машинное обучение, алгоритм батчинга и большие языковые модели помогают исполнителям получать доход.

↘️ Недавно мы рассказывали про возможности Яндекс Доставки.

Подписывайтесь 🔴 @yandex

✔️ Следующая модель семейства LLama выйдет к концу этого года.

Разработкой занимается новое подразделение компании Марка Цукерберга Superintelligence Labs. Модель, которую некоторые внутри компании называют Llama 4.5, должна исправить недостатки предыдущих версий: слабую производительность в кодинге и логических рассуждениях. Параллельно команда работает над исправлением ошибок в уже выпущенных версиях Llama 4 и фоном допиливает флагманскую модель "Behemoth".
businessinsider.com

✔️ Apple опубликовала семейство моделей FastVLM.

FastVLM - линейка ультрабыстрых VL-моделей с гибридным энкодером FastViTHD, который значительно сокращает количество визуальных токенов и ускоряет их обработку. В сравнении с LLaVA-1.5, FastVLM показала в 3.2 раза более быстрый TTFT при сопоставимой производительности, а с LLaVa-OneVision модель достигает аналогичных результатов на бенчмарках, используя в 3.4 раза меньший энкодер.

В семейство входят три модели размером 500 миллионов, 1.5 миллиарда и 7 миллиардов параметров. Все они уже доступны на Hugging Face для некоммерческого использования.
huggingface.co

✔️ PixVerse запустила новую модель V5 для генерации видео.

Обновление принесло значительные улучшения в качестве движений, визуальной детализации, согласованности и точности исполнения текстовых запросов. Новая функция Agent позволяет создать 5–30-секундный ролик, просто загрузив одно фото.

Генерация видео в разрешении 360p занимает 5 секунд, а 1080p - около минуты. До 1 сентября 2025 года доступ к V5 предоставляется бесплатно. Модель работает через веб-интерфейс, мобильные приложения и API.
Pixverse в сети X

✔️ Google встроила Gemini CLI в редактор кода Zed.

Интеграция позволяет разработчикам генерировать и рефакторить код, а также общаться с ИИ, не покидая редактор. Изменения применяются в реальном времени и могут быть проверены в интерфейсе, похожем на pull-request.

Gemini работает через открытый протокол Agent Client Protocol, созданный Zed для связи ИИ-агентов со средами разработки. Zed основан на Rust и позиционируется как открытая альтернатива Microsoft VS Code.
developers.googleblog.com

✔️ В Финляндии разработали умную упаковку с ИИ-распознаванием.

Исследователи из Университета Ваасы предложили дешевую и экологичную альтернативу электронным датчикам для контроля состояния продуктов. Технология основана на использовании функциональных чернил, которые меняют цвет при изменении температуры или влажности, а сверточные нейронные сети с высокой точностью распознают даже малейшие изменения, которые не улавливают традиционные методы машинного зрения. Это решает проблему своевременного обнаружения порчи или повреждений.

Такие индикаторы можно наносить прямо на упаковку вместе с обычными этикетками, что почти не увеличивает стоимость. Технология может найти применение в пищевой промышленности и в фармацевтике для отслеживания условий хранения продукции.
interestingengineering.com

✔️ Скандал: xAI подала в суд на бывшего инженера

xAI обвиняет Xuechen Li в краже технологий Grok и попытке передать их OpenAI.
Факты:
- Продал акции xAI на $7 млн и уволился.
- Скопировал секретные файлы Grok на личное хранилище.
- Удалял логи и признался письменно.
xAI требует: вернуть и удалить данные, запретить Li работать над ИИ в OpenAI и выплатить компенсацию.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌Qwen тизернул новые релизы в сентябре.

Официальный аккаунт Qwen в сети X (ex-Twitter) написал, что сентябрь обещает быть "потрясающим" и нам всем нужно готовиться к волне интересных событий.

Делаем ставки, господа.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🌟 Google Labs запустила инструмент для структурированной оценки языковых моделей.

Stax - экспериментальный инструмент для разработчиков, который предлагает замену неформальному «вайб-тестингу» больших языковых моделей на структурированный, основанный на данных подход.

Stax оценивает модели на кастомных или готовых автоматизированных оценщиках, фокусируясь на метриках: беглость ответа, безопасность, задержка и процент успешного прохождения ручной проверки.

Есть дашборд для сравнения результатов разных моделей с визуальными индикаторами производительности.

Ключевые возможности: быстрые и повторяемые оценки, настройка метрик под конкретные продукты и сквозной рабочий процесс для экспериментов от прототипа до продакшена.

Инструмент должен помочь разработчикам принимать обоснованные решения при выборе и развертывании моделей.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml