😨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
🌟PrismAudio: генерация звука по видео.
Лаборатория Tongyi (Qwen) опубликовала практическую часть проекта PrismAudio, участника ICLR 2026. Это фреймворк для задачи Video-to-Audio, то есть синтеза звуковой дорожки по видео.
Модель разделяет задачу генерации звука на 4 перцептивных измерения и работает с каждым отдельно через специализированные модули рассуждений и соответствующие им функции вознаграждения.
Предшественник PrismAudio, модель ThinkSound, первой применила CoT для V2A: MMLM сначала описывала, какой звук нужен, а затем диффузионная модель его генерировала.
Это было громоздко. ThinkSound использовала единый, монолитный блок рассуждений для всех аспектов звука одновременно.
Когда модель пыталась одновременно понять семантику сцены, выстроить тайминг, оценить эстетику и расположить звук в пространстве - качество каждого измерения страдало.
PrismAudio разбивает процесс рассуждения на 4 независимых CoT-модуля:
🟠Semantic CoT определяет, какие звуковые события соответствуют видеоряду;
🟠Temporal CoT выстраивает их последовательность и синхронизацию;
🟠Aesthetic CoT отвечает за естественность и качество звука;
🟠Spatial CoT — за пространственное позиционирование в стереопанораме.
Каждому модулю назначена своя reward-функция: семантическое соответствие оценивает MS-CLAP от Microsoft, темпоральную синхронизацию Synchformer, эстетику Audiobox Aesthetics, пространственную точность StereoCRW.
Такая архитектура позволяет обучать модель с подкреплением сразу по 4 осям, не жертвуя одним измерением ради другого.
Для RL-обучения авторы предложили Fast-GRPO - модификацию, которая применяет SDE-сэмплирование только в небольшом случайном окне шагов, а остальную траекторию проходит детерминированно через ODE.
По данным техотчета, Fast-GRPO достигает финального результата за 200 шагов обучения вместо 600 и при этом выходит на более высокий итоговый показатель.
🟡Тесты
🟢На VGGSound модель показала CLAP 0,47 против 0,43 у ThinkSound, DeSync 0,41 против 0,55, а ошибку пространственного позиционирования CRW снизила с 13,47 до 7,72.
🟢На внутреннем бенче AudioCanvas, который авторы создали для оценки сложных сцен разрыв еще заметнее: ThinkSound деградирует по темпоральной метрике до 0,80, а PrismAudio удерживает 0,36.
🟢Субъективные оценки MOS-Q и MOS-C также оказались наивысшими среди всех протестированных моделей.
🟢Опубликованная модель PrismAudio показывает самое быстрое время инференса: 0,63 секунды на 9-секундный фрагмент без учета извлечения признаков.
🟡Но вот с извлечением признаков есть нюанс.
По отзывам пользователей, извлечение признаков для 10-секундного видео требует около 43 ГБ видеопамяти.
📌Лицензирование: MIT License.
🟡Страница проекта
🟡Модель
🟡Demo
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#V2A#PrismAudio#TongyiLab
Tiny Aya: семейство мультиязычных SLM.
Cohere Labs выкатили семейство моделей Tiny Aya на 3 млрд. параметров с контекстным окном 8К, которое поддерживает 70+ языков.
Семейство заявляется как достойный кандидат для локальных переводчиков, чат-ботов и образовательных тулзов в оффлайн-режиме. Если необходимо, чтобы было быстро, локально и переводить суахили или кхмерский лучше, чем Llama - это вот оно.
🟡Фишка релиза в дата-инжиниринге.
Tiny Aya учили на 6 трлн. токенов, а проблему нехватки данных для редких языков решали через синтетику от моделей-учителей (своя Command R + DeepSeek-V3).
Вместо того чтобы учить одну модель всему сразу, разбили данные на языковые кластеры (Европа, Азия, Африка и т.д.) и дотюнивали отдельные ветки, после чего смержили эти региональные чекпоинты в глобальную модель Tiny Aya Global.
🟡Состав семейства
Tiny Aya Global: Универсальный чекпоинт для всех языков.
Tiny Aya Earth: Африка и Западная Азия.
Tiny Aya Fire: Южная Азия.
Tiny Aya Water: Азиатско-Тихоокеанский регион и Европа. Мы тут
GGUF: Есть к каждой версии в 4, 8 и 16-бит.
iOS и Android: модели доступны в PocketPal
🟡Результаты тестов
Global-версия бьет Gemma 3-4B в 46 языках из 61 на бенче WMT24++.
На iPhone 17 Pro выдает 32 токена/сек, на стареньком iPhone 13 - около 10 токенов/сек в квантовании Q4_k_m.
Самый высокий показатель безопасности (91.1%) среди конкурентов (Qwen3-4B, Ministral-3-3B).
🟡Капля реализма
Это 3B модель. В сложных задачах она очевидно хуже или где-то рядом с одноклассниками, чудес ждать не стоит.
Несмотря на заявленное разнообразие, английский язык занимает львиную долю датасета во всех кластерах.
При сильном сжатии (ниже Q4) качество начинает заметно страдать, особенно на редких языках.
📌Лицензирование: CC-BY-NC-4.0 License.
🟡Блогпост
🟡Набор моделей
🟡Техотчет
🟡Demo
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#SLM#TinyAya#Cohere
🌟TurboDiffusion: ускорение генерации видео в 100+ раз.
Суровая реальность нашего времени: вы хотите сгенерировать 5-секундное видео на большой SOTA-модели. Вы запускаете промпт, идете пить кофе, возвращаетесь, а процесс все еще идет. И зачастую генерация может занимать больше часа.
Главные виновники - чудовищная вычислительная сложность механизма внимания в трансформерах, необходимость сотен шагов денойзинга и огромный объем памяти для весов в полной точности.
Авторы проекта TurboDiffusion из Цинхуа и Беркли решили собрать все эффективные методы сжатия и ускорения в один пайплайн. Их идея заключалась в том, что разреженность и квантование — это техники, которые не мешают друг другу.
🟡Архитектура держится на 3-х китах оптимизации:
🟢Заменили стандартное внимание на гибрид из SageAttention2++ и Sparse-Linear Attention (SLA), который превратил квадратичную сложность в линейную. чтобы модель фокусировалась только на важных токенах.
🟢Дистиллировали сэмплинг через rCM - вместо стандартных 50–100 шагов модель приходит к результату всего за 3-4 шага без потери сути изображения.
🟢Перевели и веса и активации линейных слоев в INT8 используя блочное квантование, чтобы не потерять точность.
В довершении ко всему смогли объединить после файнтюнинга под SLA и дистилляции rCM веса в единую модель, избежав конфликтов.
🟡Результаты бенчмарков выглядят как опечатка, но это не она.
На RTX 5090 время генерации для тяжелой модели Wan2.2-I2V 14B упало с 69 минут до 35.4 секунд. А для более легкой Wan 2.1-1.3B - с почти 3-х минут до 1.8 секунды.
Это ускорение больше чем в 100 раз.
При этом, судя по примерам, визуальное качество осталось практически неотличимым от оригинала.
📌Лицензирование: Apache 2.0 License.
🟡Набор моделей
🟡Техотчет
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#I2V#T2V#TurboDiffusion
VGGT: Visual Geometry Grounded Transformer
Долгие годы создание трехмерных моделей из набора фотографий было уделом сложных и медленных алгоритмов вроде Structure-from-Motion. Этот процесс напоминает многоэтапный конвейер: найти ключевые точки, сопоставить их между кадрами, триангулировать, а затем долго и мучительно оптимизировать геометрию всей сцены.
Инженеры из компании Марка Цукерберга и Оксфордского университета решили, что пришло время отдать всю эту работу одной нейросети. И, кажется, у них получилось.
Их разработка, VGGT (Visual Geometry Grounded Transformer), и это, по сути, первая настоящая фундаментальная модель для 3D-реконструкции.
Она не просто ускоряет старые процессы, а полностью меняет парадигму, превращая сложный многоступенчатый пайплайн в вызов одной функции. Вы просто скармливаете ему от одной до сотен фотографий, а модель за несколько секунд выдает полный набор 3D-атрибутов: точные параметры каждой камеры, карты глубины, плотное облако точек и даже траектории движения точек по всей последовательности изображений.
И все это за один проход, без какой-либо итеративной оптимизации.
Под капотом у VGGT - трансформер на 1.2 миллиарда параметров с механизмом попеременного внимания. Модель то «всматривается» в детали каждого отдельного кадра, то «окидывает взглядом» всю сцену целиком, анализируя связи между разными ракурсами. Это позволяет ей одновременно понимать и локальный контекст, и глобальную геометрию.
Даже в «сыром» виде, без постобработки, VGGT опережает DUSt3R и MASt3R: 0.2 секунды против почти 10 секунд. Но самое интересное начинается, когда на выходные данные VGGT «накладывают» быструю классическую оптимизацию Bundle Adjustment. Этот гибридный подход бьет все рекорды, устанавливая новый стандарт качества в задачах оценки поз камер и реконструкции.
⚠️ На одной H100 с Flash Attention 3 обработка 1 входного изображения занимает 0.04 сек при потреблении VRAM 1.88 ГБ, 10 изображений - 0.14 сек и 3.63 ГБ, 50-ти - всего 1.04 сек при 11.41 Гб, а 200 изображений - 8.57 сек с 40.63 Гб.
📌Лицензирование: CC-BY-NC-4.0 License.
🟡Страница проекта
🟡Модель
🟡Arxiv
🟡Demo
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#Transformer#3DRecon#VGGT
MicroStrategy's Big Bitcoin Acquisition
MicroStrategy has acquired 20,356 BTC for approximately $1.99 billion at an average price of ~$97,514 per bitcoin. The company now holds a total of 499,096 BTC, acquired for about $33.1 billion at an average price of ~$66,357 per bitcoin, achieving a BTC yield of 6.9% year-to-date 2025. For more details, visit the official press release at Strategy.
#Bitcoin#Microstrategy#Crypto#Finance#Investments#BTC#YTD#Blockchain#Assets#Market#Strategy#Reporting#Economy#Tech#Trading#CryptoNews#VC#HODL
#The_Wired🇺🇸📕[PDF]⬇️
#November2025
#December2025
#Monthly_Magazines
For learning, for free(dom).
@backupofmagazines
This issue dives into #SiliconValley’s high-stakes entanglement with #Washington. Covering surrogacy battles, the legacy of tech billionaire Mike Lynch, and profiles of rising #political influencers, the issue also asks: can #AI and new media reshape democracy? Highlights include #ElonMusk’s satellite empire, the enduring saga of #Dogecoin, and a new generation of digital power players. With stories on semiconductors, 5G paranoia, and the shifting #creator economy, this edition explores how tech has gone “all in” on politics—raising urgent questions for the future of power.
ChatGPT-5 taqdimoti: Sam Altman o‘z texnologiyasidan qo‘rqyaptimi?
7-avgust ya'ni bugun OpenAI tomonidan ChatGPT-5 modeli rasmiy taqdim qilindi. Yangi model haqida juda ko‘p narsa aytildi, ammo eng ta’sirli so‘zlar aynan OpenAI asoschisi Sam Altmanning og‘zidan chiqdi.
🧠GPT-5 avvalgi modellar (GPT-4, GPT-4o)dan sezilarli darajada kuchli, mantiqiy va aqlli bo‘lib, u:
✅ Matn, rasm, video bilan ishlay oladi
✅ Murakkab topshiriqlarni tushunib, o‘zi hal qiladi
✅ Inson mantiqiga yaqin fikrlaydi
✅ Kontekstni uzoq muddatga eslab qoladi
🗣️Sam Altmanning ta’sirli so‘zlari
Taqdimot davomida, Sam Altman yangi model haqida quyidagi hayrat va xavotir aralash fikrlarni bildirdi:
“Men o‘zimni befoyda his qildim — bu narsada AI oldida hech narsa qila olmayotgandek edim. Menga qiyin tuyulgan vazifani AI shunchaki bajarib tashladi. Bu g‘alati his edi.”
— Sam Altman
“Ilmda ba’zida shunday holatlar bo‘ladiki, odamlar o‘z yaratgan narsalariga qarab: ‘Nima qilib qo‘ydik o‘zi?’ deb o‘ylashadi.”
Va bu texnologiyani Manhattan loyihasi — ya’ni atom bombasi yaratilgan tarixiy ilmiy loyiha bilan taqqosladi:
“Oxirgi marta shunaqa hisni Manhattan loyihasi paytida odamlar boshdan kechirgan bo‘lishsa kerak.”
📛 Bundan tashqari, u AI rivoji nazoratsiz ketayotgani haqida ham fikr bildirib o'tdi.
Sam Altmanning bu so‘zlari oddiy marketingdan ko‘ra insoniyat kelajagi haqidagi chin xavotirni bildiradi. ChatGPT-5 faqatgina yangi texnologik yutuq emas ehtimol, sun’iy intellektning jamiyatdagi o‘rni haqida jiddiy o‘ylashimizga sabab bo‘ladi.
Siz nima deb o‘ylaysiz?
Bu sun’iy intellekt — yordamchimi, xavfmi?
🗨️ Fikringizni izohda yozib qoldiring!
#ChatGPT5#OpenAI#SamAltman#TexnologiyaYangiliklari#SuniyIntellekt#AI
👉@jonibek_turapov