Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI объявила об открытии первого офиса в Сеуле, реагируя на стремительный рост спроса на ChatGPT в Южной Корее. Страна занимает 2 место по числу платных подписчиков сервиса после США. Уже начат набор команды для укрепления местных партнерств, а детали проектов обещают раскрыть в ближайшие месяцы.
«От чипов до софта и от студентов до старшего поколения — корейская экосистема идеальна для внедрения ИИ», — отметил Джейсон Квон, директор по стратегии OpenAI. Ранее компания анонсировала сотрудничество с Kakao, разработчиком популярного мессенджера, для создания новых продуктов на базе ИИ.
bloomberg.com
С 27 мая техно-гигант начнет использовать публикации пользователей из Европы в своих соцсетях для обучения собственных ИИ-моделей. Пользователи могут попытаться ограничить доступ к своим данным, отправив запрос, но компания не гарантирует удовлетворение таких обращений — заявки будут рассматриваться «в соответствии с законами о защите данных».
Регуляторы Бельгии, Франции и Нидерландов уже выразили обеспокоенность таким подходом на фоне глобальных споров о сборе онлайн-данных для ИИ. Создатели моделей ИИ, в свою очередь, настаивают, что весь открытый контент пригоден для обучения, однако это инициирует судебные иски из-за нарушений авторских прав и приватности.
euronews.com
Модель o3 от OpenAI помогла выявить критическую уязвимость в модуле ksmbd ядра Linux, реализующем протокол SMB3. Речь идёт о CVE-2025-37899 — use-after-free в обработчике команды logoff, где освобождённый объект остаётся доступным для других потоков из-за отсутствия подсчета ссылок.
Автор исследования, ранее находивший подобные баги вручную, использовал o3 для анализа ~12 тыс. строк кода, что в итоге привело к обнаружению проблемы, требующей понимания параллельных подключений.
Хотя o3 выдает ложные срабатывания, ее способность анализировать код уже близка к человеческой.
sean.heelan.io
Команда SpeechLab (Alibaba Group) анонсировала CosyVoice 3 — новое поколение моделей для генерации речи, которое получило поддержку русского языка и улучшенную по сравнению с CosyVoice 2 передачу интонаций и эмоций.
Согласно препринту техотчета, в семействе 2 модели, на 0.5 и 1.5 млрд параметров с новым токенизатором MinMo. Модели обучались методом оптимизации наград DiffRO
на 1 млн. часов аудио с имитацией более 100 различных интонаций и эмоций.
По тестам CosyVoice 3 снизил частоту ошибок (CER/WER) на 44% для китайского и 51% для английского по сравнению с CosyVoice 2, и обошел F5-TTS, Spark-TTS в кросс-языковых задачах. Кода и весов моделей пока нет.
funaudiollm.github.io
Всего через несколько дней после запуска, Google расширил доступ к Veo 3, добавив 71 новую страну. Как сообщил вице-президент Gemini Джош Вудворд в сети Х, подписчики Gemini Pro получат пробный пакет из 10 генераций. А вот обладатели Ultra-подписки за $250 в месяц смогут создавать неограниченное количество роликов с ежедневным обновлением квот.
Но есть нюансы: Veo 3 работает исключительно в веб-версии Gemini Pro, поддерживает только английскую аудиодорожку, а в Flow mode нельзя добавить голос поверх загруженных изображений.
Похоже, Google повторяет успех NotebookLM, но теперь — на уровне визуального контента. Техническое комьюнити ждtт, когда модель научится мультиязычности и расширит функционал.
Josh Woodward в сети Х
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍4🔥1
Forwarded from Machinelearning
V-Triune - фреймворк с новым методом обучения VL-моделей, через единый алгоритм подкрепления.
В отличие от традиционных методов трейна VLM, сосредоточенных на отдельных задачах вроде решения математических задач или обнаружения объектов, V-Triune обучает модели одновременно работать с рассуждениями и восприятием. RL в V-Triune действует как механизм «настройки» уже заложенных в модель возможностей, а не добавляет новые навыки.
Это достигается за счет 3 ключевых компонентов: форматирования данных на уровне выборок, вычисления наград через специализированные верификаторы и мониторинга метрик по источникам данных.
Например, динамическая награда IoU адаптирует пороги точности для обнаружения объектов — сначала стимулируя базовое понимание, а затем требуя высокой точности.
Тестирование проводилось на бенчмарке MEGA-Bench из440 задач — от анализа графиков до OCR. Экспериментальные модели Orsta (7B и 32B параметров), обученные с V-Triune, показали прирост производительности до +14,1% по сравнению с базовыми версиями.
На задачах восприятия (обнаружение объектов в COCO), улучшения достигли +12,17% для mAP@50. Для математических задач (MathVista) результаты выросли на 5%, а в OCR — на 1-2%. При этом система стабильно работала даже при обучении на смешанных данных, что косвенно подтвердило ее универсальность.
Minimax открыли (но пока не загрузили его в репозиторий) код V-Triune и модели Orsta:
⚠️ В версии 0321 попытки совместного обновления визуального и языкового модулей приводили к взрыву градиентов, поэтому ViT пришлось заморозить. В 0326, благодаря исправлениям в архитектуре, RL-тренинг стал стабильнее. 0326 рекомендуется для задач, где критична точность и надежность форматов ответов.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #VLM #RL #Framework #MiniMax
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍2🔥2