Најди сличен содржај

⚡️Trending Apps: Ethena and USDe Launch on TON #TON#Ethena#USDe Trending Apps reports the arrival of Ethena on the TON blockchain, introducing USDe, a decentralized stablecoin aimed at providing a transparent alternative to USDT. By integrating with major wallets and platforms, USDe promises potential passive income through staking. Its innovative approach to stability, backed by short positions on exchanges, marks a significant development in the TON ecosystem. Source: link @tonlines

By Voodoont #portrait #voodoont #illustration #арт#art#ai#fantasy#realistic

👀 Релиз SAM 3.1 - одной из самых сильных open-source моделей для компьютерного зрения. Модель понимает, что происходит на изображении или видео, и умеет находить объекты по текстовому описанию. Можно буквально написать «человек в красной футболке» и она найдёт нужных людей. Работает не только с картинками, но и с видео. Объект можно задать один раз, и дальше модель будет отслеживать его между кадрами. Ключевая идея - open-vocabulary. Модель не ограничена фиксированными классами, как старые системы. Она оперирует огромным количеством понятий и может находить практически любые объекты. Ещё важный момент можно комбинировать способы управления: текст, клики, рамки, маски. Это даёт гораздо больше контроля и точности. Под капотом новая архитектура, где отдельно решаются задачи поиска объектов и их отслеживания. За счёт этого модель лучше различает похожие вещи и стабильнее работает на видео. В репозитории уже есть всё для старта: готовые веса, код, примеры и ноутбуки. По факту это уже не просто инструмент для разметки, а полноценный vision-движок, который можно встраивать в реальные продукты от аналитики видео до автоматизации разметки данных. Теперь модель может отслеживать до 16 объектов за один проход. С multiplexing все объекты обрабатываются одновременно: • меньше лишних вычислений • нет узких мест по памяти Результат: скорость обработки видео увеличивается примерно в 2 раза с 16 до 32 FPS на одном NVIDIA H100! На новом бенчмарке SA-CO, который включает 270 тысяч уникальных концептов, SAM 3 достигает 75–80% от уровня человека. https://github.com/facebookresearch/sam3 @ai_machinelearning_big_data #ai#ml#llm#cv#python

🌟LLM Council: на ваши запросы отвечает совет из языковых моделей. Андрей Карпаты опять выходит на связь опубликовал очередной vibecode проект. Его идея в том, что вместо того, чтобы задавать вопрос одной LLM, вы можете объединить их в «Совет моделей». LLM Council - это простое локальное веб-приложение, с интерфейсом как у ChatGPT, но с той разницей, что запрос отправляется через Openrouter нескольким LLM. Полученные ответы перекрестно оцениваются и ранжируются, и, наконец, «модель-председатель совета» формирует окончательный ответ. Более подробно процесс выглядит так: 🟢Этап 1: Сбор мнений. Запрос отправляется всем моделям по отдельности, и их ответы собираются. Ответы каждой модели отображаются в отдельной вкладке, чтобы можно было их посмотреть вручную. 🟢Этап 2: Рецензирование. Каждая модель получает ответы других моделей. При этом идентификаторы анонимизированы, чтобы исключить «игру в любимчиков» при оценке чужих результатов. На этом этапе ответы ранжируются их по точности и глубине анализа. 🟢Этап 3: Итоговый ответ. Модель-председатель принимает все ответы моделей и компилирует их в единый окончательный ответ. ⚠️ Для использования нужен API-ключ OpenRouter. На платформе есть бесплатные модели 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLMCouncil#Github

🗣️Voxtral: возвращение голоса как интерфейса Голос был первым пользовательским интерфейсом — задолго до письма или клавиатуры. Сегодня, когда технологии всё ближе к человеку, он снова становится ключевым способом взаимодействия. Но существующие голосовые решения либо закрыты и дорогие, либо недостаточно точны и гибки. Команда Voxtral представила открытые модели понимания речи, призванные закрыть этот разрыв. 🧠Что такое Voxtral: • Две модели: 24B (для продакшена) и 3B (для локальных и edge-сценариев) • Открытая лицензия Apache 2.0 • Доступ через API и оптимизированный endpoint для транскрипции • Разработка на основе Mistral Small 3.1 📌Возможности моделей: • Распознавание аудио до 30–40 минут (32k токенов контекста) • Встроенные вопросы и ответы, суммирование, мультиязычность • Автоматический вызов функций из голоса — API, скрипты, бэкенды • Высокая точность понимания текста и смысла • Поддержка языков: английский, испанский, французский, немецкий, хинди, итальянский, португальский и др. 🧩Идеально подходит для: - Голосовых ассистентов - Поддержки клиентов - Звонков и интервью - Автоматизации рабочих процессов по голосу 🔗https://voxtral.ai @ai_machinelearning_big_data #ml#ai#voxtral#mistral

🪙Fede warns that complacency could kill Eth’s future. #ETH#Devconnect#L2 LambdaClass 創辦人 Fede 在Devconnect ARG 上發表強烈警告：以太坊若沉迷於目前的 L2「虛假繁榮」，忽視性能與開發體驗的根本問題，將難以與新興高性能公鏈競爭。多數 L2 並不真正可行、Solidity 的設計讓開發者「對自己開槍」，並強調以太坊必須回到「可驗證計算機」的核心精神，憑藉數學與經濟激勵打造真正的 反脆弱性基礎設施。 #以太坊#市场观察#DeFi#Web3 ——— ⚡️#Insight Fede 引用英特爾前 CEO 的名言提醒社群：「唯偏執者生存。」以太坊唯有突破性能極限、重拾戰鬥姿態，才能在下一個十年維持主導地位。 ✅Chat: @Web3NewsInsight 🦂 👇Tip👇讚 或點擊進行💎資源搜索👇

US Copyright Office reports ‘urgent need’ for protection from deepfakes The U.S. Copyright Office has issued a compelling report highlighting the urgent need for new legislation to address the rise of digital replicas, commonly known as deepfakes. Released on July 31, the report underscores the profound risks posed by AI-generated digital replicas, not only in entertainment and politics but also for private individuals. The office calls for a law that is distinct from existing copyright infringement statutes, aimed specifically at mitigating the unique threats of deepfakes. Shira Perlmutter, Register of Copyrights and Director of the US Copyright Office, emphasized the gravity of the situation: “The distribution of unauthorized digital replicas poses a serious threat not only in the entertainment and political arenas but also for private citizens. We believe there is an urgent need for effective nationwide protection against the harms that can be caused to reputations and livelihoods.” The proposed law would focus on the distribution and availability of unauthorized digital replicas rather than the act of creation alone, acknowledging the nuanced nature of creative processes. This proactive approach aims to protect individuals and businesses from financial, reputational, and personal harm, setting a foundation for robust national safeguards. #Deepfakes#CopyrightLaw#AIandLaw#AI

Сакура распускается, даже если её создали алгоритмы. Где граница между искусственными и настоящими кадрами? Может, её больше нет? #нейро#видеограф#нейросеть#AI#filmmaker#art#tech#digitalArt

📊Bitmine claims it wants 5% of ETH supply. #ETH#Onchain#Crypto 📊Bitmine 近日表態，目標是持有以太坊供應量的 5%。然而 ETH 無最大供應上限（∞），使該聲明在社群掀起大量討論與調侃。 #以太坊生态#区块链动向#市场观察 ——— ⚡️ ETH 的供應結構本質依靠銷毀與發行動態平衡，相關話題或將再度成為市場焦點。 ✅Chat: @Web3NewsInsight 🦂 👇Tip👇讚 或點擊進行💎資源搜索👇

New requirement: US lawyers must disclose use of generative AI, says Federal judge In a groundbreaking development, Brantley Starr of the Northern District of Texas has issued a groundbreaking court order that mandates all lawyers to file certificates disclosing their use of generative Artificial Intelligence (AI) technology. Judge Starr’s new order requires the following: All attorneys and pro se litigants appearing before the Court must, together with their notice of appearance, file on the docket a certificate attesting either that no portion of any filing will be drafted by generative artificial intelligence (such as ChatGPT, Harvey.AI, or Google Bard) or that any language drafted by generative artificial intelligence will be checked for accuracy, using print reporters or traditional legal databases, by a human being. This requirement aims to ensure transparency and accountability in legal proceedings involving AI-generated content. #artificialintelligence#ai#law#chatgpt

📌Google разработала алгоритм квантования KV-кэша без потери точности. Подразделение Research анонсировало TurboQuant, алгоритм векторного квантования, объединяющий 2 других метода - QJL и PolarQuant, который решает проблему увеличения KV-кэша при работе с длинным контекстом. TurboQuant будет представлен на ICLR 2026, PolarQuant - на AISTATS 2026. KV-кэш хранит промежуточные представления токенов, чтобы модель не пересчитывала их на каждом шаге генерации. С ростом контекста он превращается в узкое место по памяти. Обычное векторное квантование сжимает эти данные, но вносит накладные расходы: для каждого блока нужно хранить константы квантования в полной точности, а это плюс 1–2 бита на элемент, что частично обесценивает само сжатие. 🟡TurboQuant - двухэтапный пайплайн. Сначала PolarQuant: случайный поворот выравнивает геометрию векторов, после чего они переводятся из декартовых координат в полярные (радиус и угол). Распределение углов оказывается предсказуемым и сконцентрированным, поэтому нормализация и хранение дополнительных констант становятся больше не нужны. На втором этапе подключается QJL, метод на основе преобразования Джонсона-Линденштраусса, который кодирует остаточную ошибку первого этапа всего одним знаковым битом и через встроенную оценочную функцию сочетает высокоточный запрос с низкоточными сжатыми данными, корректно вычисляя attention score. Ни один из методов не требует обучения или дообучения и работает в режиме "без предварительного анализа набора данных". Алгоритмы тестили на бенчмарках для длинного контекста: LongBench, Needle In A Haystack, ZeroSCROLLS, RULER и L-Eval с моделями Gemma и Mistral. При квантовании KV-кэша до 3 бит TurboQuant показал нулевую деградацию точности на всех задачах: поиск «иголки в стоге сена», QA, генерация кода, суммаризация. Объем KV-кэша при этом сократился в 6 раз. На H100 четырехбитный TurboQuant ускорил вычисление attention-логитов до 8 раз по сравнению с 32-битными ключами. Область применения не ограничивается KV-кэшем. В экспериментах с высокоразмерным векторным поиском TurboQuant стабильно превзошел по recall методы PQ и RaBitQ несмотря на то, что те использовали крупные код-буки и подстройку под конкретный датасет. 🟡Статья 🟡Arxiv @ai_machinelearning_big_data 🎯Полезные Мл-ресурсы🚀Max #AI#ML#LLM#TurboQuant#Google

Bitcoin Sale Cost US $17 Billion David Sacks reports U.S. government sold 195,000 BTC for only $366 million in the past ten years. The potential worth now exceeds $17 billion. This highlights a significant oversight in the government's long-term strategy for cryptocurrency, with an ongoing effort to create a strategic crypto reserve. Read more #Bitcoin#Crypto#US#Government#BTC#Investment#LongTermStrategy#DeFi#Tax#Binance