TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← ITCOMMS - PR guide for IT

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @itcomms · Post #310 · Jun 26

Оптимизация работы – главная задача ИИ: сервисы в бизнесе и коммуникациях Темпы развития ИИ-индустрии активно растут во всем мире. Казахстан не исключение. Только за последние годы в стране запустили более десяти ИИ-сервисов. Положительную тенденцию отмечают и в МЦРИАП. Эксперт рассказывает о том, как сервисы на основе искусственного интеллекта можно использовать в бизнесе и коммуникациях. А также делится полезными ИИ-сервисами, запущенными в Казахстане. #искусственныйинтеллект 📷BlueScreen | Digital Kazakhstan

Results

3 similar posts found

Search: #thinkingmachines

当前筛选 #thinkingmachines清除筛选
NEWS 鏈新聞-ABMedia

@abmedia_news · Post #24546 · 05/12/2026, 12:02 PM

【🤖 AI人工智慧|百億新創 Thinking Machines 發表即時互動 AI 模型,主打「邊說邊聽邊作業」】 #AI#ThinkingMachines 前 OpenAI 高層 Mira Murati 與 John Schulman 於 5 月 11 日推出 TML-Interaction-Small 預覽版。 該模型採全雙工架構使延遲低至 0.40 秒,表現優於 Gemini-3.1-flash-live 與 GPT-realtime-2.0。透過雙模型設計解決單執行緒感知的技術瓶頸,實現如同真人對話的即時協作體驗。 📍閱讀全文: https://abmedia.io/openai-thinking-machines-interaction-models 📍 訂閱鏈新聞頻道:https://linktr.ee/abmedia.io

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8872 · 10/27/2025, 08:58 PM

🧠Thinking Machines представила - On-Policy Distillation Исследователи из Thinking Machines Lab предложили метод, который может изменить то, как обучаются языковые модели. Он называется on-policy distillation - и учит ИИ не просто копировать, а думать и анализировать свои ошибки. Обычно «дистилляция» работает просто: большая модель-учитель показывает ответы, а маленькая модель-ученик запоминает их. Это похоже на заучивание по шпаргалке - быстро, но без понимания сути. В новом подходе всё иначе. Ученик сам решает задачи, а учитель оценивает и направляет - объясняет, где логика сбоит и как улучшить рассуждение. Таким образом, меньшая модель перенимает не только знания, но и способ мышления более крупной модели. Что показали результаты Эксперименты проводились на задачах математического и логического рассуждения, где важно не просто выдать правильный ответ, а выстроить цепочку шагов. Результаты впечатляют: Модель-ученик после обучения с on-policy distillation показала почти ту же точность, что и гораздо более крупная модель-учитель. При этом вычислительные затраты снизились в несколько раз, делая модель заметно эффективнее и дешевле. Кроме того, ученик стал лучше понимать собственные ошибки, что повысило устойчивость и надёжность при решении новых, незнакомых задач. Почему это важно On-policy distillation решает ключевую проблему традиционных методов - отсутствие адаптивности. Модель теперь учится на собственных шагах, как человек, — экспериментирует, ошибается, корректирует поведение и растёт. Уникальность подхода - в балансе между качеством RL и экономичностью KD. Это реальная схема, где маленькая модель учится “в поле” (реагируя на собственные действия), но без дорогих RL-запусков и сложных reward-моделей. Это не новый метод обучения, а новая инженерная формула, которая позволяет дешевле «учить» компактные модели, ведущие себя как большие. Это открывает путь к созданию компактных LLM нового поколения, которые рассуждают почти как топовые модели, но стоят в разы дешевле. Такие модели можно запускать на edge-устройствах, в автономных агентах и локальных сервисах, где важны скорость, приватность и энергоэффективность. 🟠Подробнее: thinkingmachines.ai/blog/on-policy-distillation/ @ai_machinelearning_big_data #ThinkingMachines#llm#ml

Neuron | OnlyFAST

@neuron_skills · Post #1675 · 07/20/2025, 10:51 AM

🧠 Сегодня я собирал недельную сводку новостей от моего агента (который получил ряд очень серьезных апгрейдов и теперь ни одна новость из мира ИИ никогда не пройдет мимо канала) из мира ИИ для свежего выпуска подкаста… И вот на что наткнулся. 💥 Стартап бывшего техдиректора OpenAI Миры Муратти закрыл “посевной” раунд инвестиций на $2 млрд при общей оценке в… $12 миллиардов. 📌 Да, вы не ослышались: посевной. Два. Миллиарда. Долларов. Это один из крупнейших seed-раундов в истории Кремниевой долины. 📍 Для тех, кто не в теме: Мира — одна из тех, кто ушёл из OpenAI. Да, я не особо фанат этой конторы, и да — руководство там так себе (привет, Альтман 🙃). Но! Умных людей там было полно: Илья Суцкевер, Андрей Карпаты, Дарио Амодей, Мира Муратти… Почти все они потом сделали своё. Свое, настоящее, свободное. 🧬 Мира запустила Thinking Machines Lab в феврале 2025. Обещала, что ИИ будет не просто мощным — а работать на людей, на их индивидуальные цели. И вот, спустя полгода, — 💣 — $2 млрд от NVIDIA, a16z, AMD, Accel, Cisco и других. Что обещают? ➡️ Мультимодальный ИИ — то есть ИИ, который работает с текстом, голосом, зрением одновременно. ➡️ Открытый компонент — чтобы помочь стартапам и исследователям. ➡️ Продукт — уже в ближайшие пару месяцев. Знаешь, что это значит? 🔓 Рынок меняется. 🧠 Люди уходят из монополий — и создают другую философию ИИ: открытую, этичную, человекоориентированную. И лично я — очень рад это видеть. 🎙 В понедельник выйдет подкаст со всей сводкой, а пока — Как думаешь, у стартапа Миры есть шансы стать “новым OpenAI”, но без кучерявой проститутки Альтмана и NDA на всё подряд? 👇 Пиши в комменты — а если не в курсе, кто такая Мира — пора познакомиться. Такие люди движут мир ✌️ Я могу сказать что очень пристально сейчас слежу за Мирой и Ильей Суцкевером и уверен на 101%, что то что они представят - реально будет работать. #искусственныйинтеллект#новостиИИ#ThinkingMachines#стартапы