😨Главное за сегодня:
🇺🇸США (крипто-#ETF):
- Трамп назначил Бо Хайнса главой "Криптосовета", а CEO a16z назначен старшим советником по вопросам #AI
- Налоговая США (IRS) утверждает, что стейкинг криптовалют облагается налогом
- Phoenix Group планирует листинг на Nasdaq в 2025 году
🇰🇵#HYPE В HyperLiquid наблюдается рекордный отток на фоне опасений пользователей, что северокорейские хакеры могут искать уязвимости (несколько кошельков северокорейских хакеров имеют потери >700 000$ от торговли на бирже). #HYPE Hyperliquid Labs опровергают, что их взломали
🇰🇷 Новый комитет Южной Кореи разрабатывает санкции против манипуляторов крипторынка
🇸🇻#BTC Правительство Сальвадора продолжает накопление#BTC
🇯🇵 Gate Group приобрели Coin Master и официально вышли на японский рынок
🔥 MicroStrategy приобрели ещё 5,262 #BTC
🥳#BNB Binance Alpha выпустили новую партию проектов
🥳#TONПавел Дуров: Общая выручка Telegram в 2024 году превысила 1 млрд $, и мы завершаем год с более чем 500 млн $ денежных резервов, не считая криптоактивов
🙋♂ Nokia подали патент на «устройство, метод и компьютерную программу», которые могут шифровать цифровые активы
🥳#CRO Crypto .com запускает регулируемую службу хранения цифровых активов для клиентов из США и Канады
🙋♂ Moonpay ведет переговоры о приобретении Helio за ~150 млн $
🚫 Регулятор Малайзии запретили Atomic Wallet работать в стране
🔮#CGX#RON Community Gaming запустит свой рынок прогнозов Forkast, ориентированный на игры, в сети #RONIN
✅ Paraswap DAO одобрила внедрение нового токена для замены #PSP
🙋♂#LDO#ETH Lido запустили Ethereum SDK
🆕Листинги:
- Binance добавляет фьючерсы на #HIVE
- Binance Launchpool добавляет#BIO
🕵️♂️Активность китов и SmartMoney:
- С адреса команды Pendle перевели 625 000 #PENDLE на Binance
- транзакции китов
📊Графики и отчёты:
- #FUD Новые трейдеры, которые присоединились к рынку за последние 2-3 месяца, активно распродают#BTC и #ETH
- WhaleMap: Уровень 98 133$ остаётся важным, учитывая китовые накопления #BTC
- за последние 2 года наблюдался значительный рост числа держателей криптовалют 📈
- #UNI Общий объем #USDC на Uniswap превысил 1 трлн $ 📈
- DropsTab: новые токены в стадии накопления, поддерживаемые топовыми венчурными инвесторами
- ТОП#AI-агентов по росту цен за последние 7 дней
- отчёт CoinShares по фин потокам
- отчет BNB Chain за 2024 год #BNB
💰Сборы средств:
- Avalon Labs - 10 млн $
- #USUALUsual - 10 млн $ от Binance и Kraken
✏️События на завтра:
🔓 Разлоки: Ribbon Finance (#RBN) - 1,06% ($4,18m)
🎁#AGI Delysium запустят программу вознаграждений
🇺🇸 Durable Goods Orders (MoM) (Nov) - 16:30 мск
- Redbook (YoY) - 16:55 мск
- New Home Sales (Nov) - 18:00 мск
🫠 Kandinsky 3D — российский сервис для 3D-моделей
Разработка от Сбера. Генерирует быстро, сохраняет в удобных форматах — STL, OBJ, FBX и прочие.
Мы протестировали его на создании модели Котёнка Гав. Стилистического сходства с оригиналом не вышло — котёнок, похоже, слегка побывал в зоне радиации и обзавёлся двумя хвостами. Но это лечится — повторными генерациями можно добиться вменяемого результата, если немного навостриться.
➕В целом — вполне неплохо, а местами даже хорошо.
Полезен для оформления презентаций, создания персонажей для приложений и игр, картинок для сайтов или просто идей в 3D.
Если нужен свой 3D-персонаж — пользуйтесь. Денег не просит и капризов не выказывает.
#ИИ#AI#Нейросети#Kandinsky
———
#Инструменты#3D
✍️Подписывайтесь: @aiforproduct
🌟Tencent HPC-Ops: решение, которое выжмет максимум из H100 и H200.
Продакшен больших моделей — штука дорогая и в таких масштабах реально бьются за каждый процент скорости.
Tencent Hunyuan AI Infra выложила в открытый доступ HPC-Ops - рабочую библиотеку, на которой, в том числе, крутится их собственная инфраструктура.
Разработчики решили не латать старое, а переписали все с нуля на чистой CUDA и CuTe специально под архитектуру Hopper.
И это логично: популярные решения вроде vLLM или дефолтного FlashAttention часто не до конца утилизируют возможности железа. В HPC-Ops же целью была максимальная загрузка GPU.
Внутри есть все, что нужно для сборки серьезного инференса: оптимизированные ядра внимания с paged attention, квантованный Grouped GEMM с поддержкой FP8 и блочным скейлингом, Fused MoE и инструменты связи нод для распределенных систем.
На своих моделях с HPC-Ops у Tencent пропускная способность выросла на 30%, а для DeepSeek на 17%. Но интереснее всего дела обстоят с H20: там библиотека бустит ускорение до 2.22x по сравнению с тем, что было раньше.
Если закопаться в цифры, то самый большой прирост на декодинге. Механизм внимания в BF16 на декоде работает в 2.2 раза быстрее, чем связка из FlashInfer, FlashAttention и TensorRT-LLM.
На префилле профит поменьше — около 1.33x, но это тоже очень ощутимо.
С FP8 история похожая: ускорение в 2 раза на декодинге и небольшие, но приятные 12% на префилле. Тот же FusedMoE в FP8 прибавляет почти 50% скорости в режиме префилла.
HPC-Ops дружелюбен к vLLM и SGLang, но имейте в виду, что старое железо тут не поддерживается, это инструмент для карт SM90.
В планах на будущее:
🟢sparse attention;
🟢поддержка 4-битного квантования;
🟢новые ядра, которые будут схлопывать вычисления и передачу данных между GPU.
Если вы сейчас оптимизируете инференс на Хопперах и боретесь за каждый токен в секунду эту штуку стоит как минимум потестить.
📌Лицензирование: MIT License.
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#LLM#HPCOps#Tencent
🌟GeoVista: модель для визуальной геолокации.
Tencent в коллаборации с ведущими китайскими университетами выложила в открытый доступ модель GeoVista, которая предлагает интересный подход к решению проблемы "где сделано это фото" - она делает ставку на активный майнинг данных из внешних источников.
Система на архитектуре Qwen2.5-VL-7B-Instruct использует 2 инструмента: функцию зума и поисковый движок, подтягивающий до 10 релевантных ссылок с платформ Tripadvisor, Pinterest и Wikipedia и социальных сетей.
Модель самостоятельно решает, в какой момент задействовать тот или иной инструмент, что, по сути, имитирует ход мыслей человека-расследователя.
GeoVista обучалась сначала (SFT) на 2 тыс. примерах, а потом (RL) уже на 12 тыс. примерах. Для балансировки RL собрали кастомную систему вознаграждений, привязанную к географической точности: правильный ответ на уровне города ценится выше, чем попадание в провинцию или страну.
Готовую модель прогнали на собственном бенчмарке GeoBench. На нем GeoVista показала 92,6% точности при определении страны, 79,6% региона и 72,7% - конкретного города.
Легче всего модели даются панорамы (79,5% точности на уровне города) и стандартные фото (72,2%), а вот спутниковые снимки остаются ахиллесовой пятой, здесь показатель падает до 44,9%.
Если сравнивать с закрытыми моделями, то GeoVista дышит в спину Gemini 2.5 Flash (73,3% на уровне города) и заметно обходит GPT-5, который показал лишь 67,1%. Лидером пока остается Gemini 2.5 Pro с результатом 78,98%, а вот другие открытые модели (Mini-o3-7B), безнадежно отстают с показателем 11,3%.
В метриках физического расстояния разрыв с топами ощутим сильнее. 52,8% предсказаний GeoVista попали в радиус 3 километров от реальной точки, при этом медианное отклонение составило 2,35 километра.
Для сравнения, Gemini 2.5 Pro укладывается в 3-километровую зону в 64,45% случаев с медианным отклонением всего в 800 метров. Даже GPT-5, проигравший в общей точности, показал медиану в 1,86 км.
Помимо модели, команда опубликовала и сам датасет GeoBench: 1142 изображения из 66 стран и 108 городов. В выборку вошли 512 обычных фотографий, 512 панорам и 108 спутниковых снимков.
Главное отличие этого набора от аналогов вроде OpenStreetView-5M - жесткая фильтрация. Разработчики намеренно удалили "нелокализуемые" изображения: крупные планы еды или типичные пейзажи без примет и слишком очевидные достопримечательности, чтобы исключить легкие победы для алгоритмов.
📌Лицензирование: Apache 2.0 License.
🟡Страница проекта
🟡Набор моделей
🟡Arxiv
🟡Датасет
🖥Github
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#LLM#GeoVista#Tencent
Go 程序员对 AI 的看法
一项针对 5,379 名 Go 开发者的大规模调查显示，多数开发者正在使用 AI 驱动的开发工具，但对工具质量表示担忧。53% 的开发者每日使用 AI 工具，但对这些工具的满意度普遍一般，55% 的开发者表示满意，其中“Somewhat satisfied”占比 42%， “Very satisfied” 仅占 13%。开发者主要将 AI 用于生成单元测试、编写样板代码等任务，但对 AI 生成代码的质量仍有顾虑，53% 的开发者认为 AI 工具的主要问题是生成非功能性代码。目前，78% 的开发者没有将 AI 功能构建到 Go 软件中，66% 的软件根本不使用 AI 功能。与 2024 年的 59% 相比，未参与 AI 功能工作的开发者比例有所上升。Slashdot
🏷#Go#AI#LLM#ChatGPT
📢频道👥群组📝投稿