Machinelearning

✔️ Cursor запустил бесплатный мини-курс для разработчиков, которые создают софт с помощью ИИ-моделей и инструментов. Это не про обучение нейросетей с нуля, а про то, как правильно и эффективно использовать их в работе.Курс кратко объясняет, как устроены модели и как их применять, освещает практические приёмы для генерации кода, включает тесты, примеры промптов и интерактив с разными ИИ. Весь материал легко проходится за один вечер. Курс ✔️OpenAI готовит к выпуску соцсеть на базе Sora 2 Wired сообщает, что OpenAI разрабатывает отдельное приложение в стиле TikTok, но с одним ключевым отличием - весь контент в ленте будет полностью сгенерирован ИИ. Формат привычный: вертикальные видео и свайпы для навигации, но источником роликов станет Sora 2. OpenAI делает шаг в сторону собственной соцсети, где пользователи будут не делиться контентом, а потреблять бесконечный поток видео, созданных ИИ. Wired ✔️Lufthansa сократит 4 000 рабочих мест, так как авиакомпания делает ставку на ИИ для повышения эффективности. Авиакомпания объявила о сокращениях в рамках «широкой программы реструктуризации», где ключевой упор делается на цифровизацию, ИИ и автоматизацию. В пресс-релизе компания подчеркнула, что использование AI позволит значительно повысить эффективность процессов в разных направлениях бизнеса. Apnews ✔️Runway запустил бесплатный курс AI for Gaming Это обучающая программа о том, как встроить генеративные ИИ-решения Runway в полный цикл разработки игр - от первых концептов до продакшн-ресурсов и рекламных роликов. Курс включает пять лекций: про анимацию концепт-арта, симуляцию диалогов персонажей, дизайн уровней, расширение библиотеки игровых ассетов и создание текстур. Runway ✔️InternLM представила CapRL-3B и CapRL-Eval-3B модели для генерации текста к изображениям, по точности сопоставимая с Qwen2.5-VL-72B. Особенно хорошо справляются с диаграммами, инфографикой и документами Обучены с помощью RL и «проверяемых наград», что делает подписи более разнообразными и осмысленными Лцензия Apache 2.0 HF ✔️Anthropic представила Claude Agent SDK Новый SDK превращает Claude в платформу для создания агентов, которые умеют работать с файлами, выполнять команды, вызывать API и решать практические задачи. В основе — цикл агента: получить контекст, действовать, проверять результат и повторять. SDK даёт готовые инструменты, субагентов и механизмы работы с памятью и контекстом. Поддерживаются сценарии от финансовых помощников и поддержки клиентов до исследовательских и аналитических агентов. Anthropic @ai_machinelearning_big_data #news#ai#ml

Claude Sonnet 4.5 — лучшая на сегодняшний день модель для программирования. Топ модель для создания сложных агентов. Claude Sonnet 4.5 демонстрирует заметный прогресс в логике и математике. - Теперь у модели есть редактирование контекста и память → ИИ-агенты могут работать над задачами часами и днями без потери информации. - 30+ часов автономного кодинга - агенты пишут код и доводят проекты до конца почти без вмешательства. - Лучший результат в мире по программированию: 77.2% на SWE-bench Verified. - Умеет уверенно работать в браузере: анализ конкурентов, закупки, онбординг клиентов. Для этого сделали новый Chrome Extension. - Справляется с задачами от простого финансового анализа до сложной предиктивной аналитики. - Можно буквально «сгенерировать» софт одним промптом — идея LLMOS от Карпатия становится реальностью. - Цена: от $3 за миллион входных токенов и $15 за миллион выходных. С кэшем и батчем - до 90% экономии. https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-4-5 @ai_machinelearning_big_data #claude

🔬 Учёные MIT представили SCIGEN - новый инструмент, который учит генеративные модели создавать реально полезные материалы, а не только «красивые картинки». Обычно ИИ придумывает структуры, похожие на уже известные, и редко выходит за рамки. SCIGEN решает эту проблему: он накладывает строгие геометрические ограничения прямо на процесс генерации, заставляя модель искать нестандартные, но стабильные решения. В экспериментах команда сгенерировала миллионы кандидатов и отфильтровала их по устойчивости и свойствам. Итог - два ранее неизвестных соединения (**TiPdBi** и **TiPbSb**) удалось реально синтезировать в лаборатории, и они подтвердили предсказанные характеристики. Это шаг к будущему, где материалы для электроники, квантовых технологий и энергетики будут не «искать годами», а проектировать целенаправленно с помощью ИИ. https://news.mit.edu/2025/new-tool-makes-generative-ai-models-likely-create-breakthrough-materials-0922 @ai_machinelearning_big_data #AI#MIT#GenerativeAI#MaterialsScience#SCIGEN

🚀 DeepSeek-V3.2-Exp - вышла новая экспериментальная версия ⚡ Главное: - Основана на V3.1-Terminus - Новый механизм Sparse Attention (DSA) → быстрее и дешевле работа с длинными контекстами - Качество почти без потерь, производительность как у V3.1 - API подешевел более чем на 50% 📊 V3.1 пока ещё будет доступна до 15 октября 2025. 💰 Цены: - Input (cache hit): $0.07 → $0.028 (−60%) - Input (cache miss): $0.56 → $0.28 (−50%) - Output: $1.68 → $0.42 (−75%) 🔗 Hugging Face: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp) 🔗 Tech Report:https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp/blob/main/DeepSeek_V3_2.pdf) 🔗Github: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp/blob/main/DeepSeek_V3_2.pdf @ai_machinelearning_big_data #DeepSeek#AI#V32#SparseAttention#LLM

🚀 Qwen Chat получил интересные апдейты Теперь в Qwen Chat можно не только искать данные в интернете, но и сразу визуализировать их графиками благодаря связке *Code Interpreter + Web Search*. Пример, можно прогноз погоды на 7 дней и получить готовый график прямо в чате. 📈 Если хотите быстро построить диаграмму по найденным данным, то просто напишите это в промоет. Попробовать можно здесь: https://chat.qwen.ai @ai_machinelearning_big_data #qwen#llm

🔥HunyuanImage 3.0 — свежая open-source модель для генерации изображений по тексту (text-to-image) от Hunyuan. Размер 80B параметров, из которых 13B активируются на токен во время инференса. Качество сопоставимо с флагманскими закрытыми моделями индустрии. Что интересного: - Основана на собственной мультимодальной LLM Tencent - Постобучение заточено под text-to-image задачи - Архитектура MoE + Transfusion объединяет Diffusion и LLM в единую систему 🚀 Возможности: - Понимает сложные промпты длиной до тысячи слов - Детализированные изображения с текстом - Генерирует сложные иллюстрации и комиксы 👉Попробовать: https://hunyuan.tencent.com/image 🔗GitHub: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanImage-3.0 🤗 Hugging Face: https://huggingface.co/tencent/HunyuanImage-3.0 @ai_machinelearning_big_data #AI#GenerativeAI#Adobe#MorganStanley

🧪 Генеративный ИИ учится строить молекулы шаг за шагом NVIDIA представила модель ReaSyn, которая предсказывает пути синтеза молекул - от простых реагентов до целевых соединений. Как это работает: - Вместо одной готовой формулы ИИ строит цепочку реакций (chain of reaction) - Каждый шаг можно проверить и скорректировать - Усиленное обучение и поиск вариантов помогают находить оптимальные пути Что это даёт: ✨ Химики получают не только новые молекулы, но и инструкции, как их реально синтезировать ✨ Можно искать аналоги веществ, если прямой синтез невозможен ✨ Ускоряется разработка лекарств, материалов и других инновационных соединений ИИ теперь помогает не просто придумывать молекулы, а ещё и объясняет, как их создать в лаборатории. https://developer.nvidia.com/blog/reasoning-through-molecular-synthetic-pathways-with-generative-ai/ @ai_machinelearning_big_data

✔️Deutsche Bank: бум ИИ держит экономику США, но он нестабилен Deutsche Bank предупреждает: нынешний рост инвестиций в ИИ неустойчив. Расходы на дата-центры и оборудование удерживают США от рецессии, но без них рост ВВП близок к нулю. Goldman оценивает капзатраты в $368 млрд к августу 2025 года. К 2030 году отрасли потребуется $2 трлн годовой выручки, но прогнозируется дефицит в $800 млрд. Продуктивность от ИИ придёт, но слишком медленно, чтобы оправдать такие масштабы инвестиций. Fortune ✔️ KAT-Dev-32B и KAT-Coder - новые модели для Кодинга. KAT-Dev-32B достигает 62,4% на SWE-Bench Verified, входя в топ-5 среди всех open-source моделей. KAT-Coder идёт ещё дальше - 73,4%, что ставит его в один ряд с ведущими проприетарными решениями. HF ✔️InclusionAI выпустила Ring-flash-linear-2.0 — эффективную гибридную модель InclusionAI анонсировала Ring-flash-linear-2.0, открытое решение с комбинированным вниманием (линейным + стандартным). При активации лишь 6,1 млрд параметров она демонстрирует производительность, сопоставимую с плотной моделью на 40 млрд параметров. Модель основана на Ling-flash-base-2.0 и дообучена на 1 триллионе токенов. Благодаря использованию MoE и гибридной архитектуре она достигает почти линейной временной сложности и устойчивого потребления памяти - что ускоряет и удешевляет инференс. Ring-flash-linear-2.0 поддерживает контексты длиной до 128 000 токенов, показывая конкурентные результаты в задачах рассуждения, математики, программирования и генерации текста. Модель распространяется под лицензией MIT. HF ✔️Новый прорыв в Science Magazine: технология для «переписывания» ДНК В Science Magazine опубликовано исследование, которое описывает новую технологию редактирования ДНК. Она позволяет вносить крупные и точные изменения прямо в нужное место генома человека — то, чего не могли обеспечить существующие методы вроде CRISPR. CRISPR работает грубо: разрезает ДНК и надеется, что клетка правильно её восстановит. Более точные версии редактируют лишь крошечные участки - десятки или сотню «букв» ДНК. Но большинство болезней связано не с одной мутацией, а с распределёнными изменениями по всему геному. Учёные нашли решение в бактериальных «прыгающих генах» - так называемых мостовых РНК. Они позволяют безопасно и точно вставлять, удалять или переставлять фрагменты длиной до 1 миллиона пар оснований. В эксперименте новая технология исправила ДНК-повторы, вызывающие атаксию Фридрейха - редкое неврологическое заболевание. Тот же подход можно применить к болезни Хантингтона и другим тяжёлым наследственным патологиям. В институте Arc уверены: комбинация их ДНК-модели Evo (для проектирования «здоровых» последовательностей) и метода Bridge recombination (для внедрения изменений) может стать основой будущей «Тьюринговой машины для биологии» — системы, способной переписывать геном с высокой точностью. Paper ✔️ByteDance выпустила модель Lynx, которая превращает одну фотографию человека в реалистичный видеоролик. Лицо сохраняется точным, а движения выглядят плавно и естественно. Главное новшество - два специальных адаптера. ID-adapter закрепляет лицо во всех кадрах, чтобы оно не «менялось» при генерации, а Ref-adapter переносит детали исходного фото - волосы, глаза, текстуру кожи. Lynx построена на Diffusion Transformer и обучена на базе из 50,2 млн пар изображений и видео с разными выражениями лица, светом и фоном. Это помогает модели уверенно сохранять идентичность человека даже в сложных условиях. Моделька выйдет персонализированное видео высокого качества, где совпадают лицо, мимика и мелкие детали внешности. byteaigc ✔️Kaggle и Google проведут бесплатный пятидневный интенсив по ИИ-агентам. С 10 по 14 ноября участников ждут ежедневные лекции, практические задания и финальный проект для портфолио. В программе — основы архитектуры агентов, работа с Tool Use и API, контекст-инженеринг и память, метрики качества и оптимизация, а также создание первой мультиагентной системы по протоколу Agent2Agent. Регистрация открыта, участие доступно всем без отбора. Rsvp @ai_machinelearning_big_data #news#ai#ml

🦾 Google представил Gemini Robotics-ER 1.5 - новую модель для роботов, которая умеет видеть, рассуждать, планировать и действовать в реальном мире. Что она может: - Понимать пространство и объекты вокруг. - Разбивать задачу на шаги (например: «убери стол» → план действий). - Подключать внешние инструменты - поиск, модели для анализа изображений и др. - Балансировать скорость и точность: быстро реагировать или глубже анализировать. - Работать безопаснее: учитывать вес предметов и физические ограничения. Мир слишком сложен для роботов: окружение, сцены, объекты постоянно меняются. Gemini Robotics-ER помогает роботам соединять понимание и действие. 📌 Пример: робот сортирует мусор. Он узнаёт местные правила, распознаёт предметы, планирует действия и выполняет всё безопасно. https://developers.googleblog.com/en/building-the-next-generation-of-physical-agents-with-gemini-robotics-er-15/ @ai_machinelearning_big_data #Google#Gemini#Robotics#AI#PhysicalAgents

✔️ Tencent представила Hunyuan3D-Omni: первую в индустрии модель для генерации 3D-объектов с мультиконтрольным управлением. Модель ростроенная на базе open-source Hunyuan3D 2.1 и называемая «ControlNet для 3D», система решает проблемы кривых генераций и искажённой геометрии, интегрируя до четырёх условий контроля. Две ключевые инновации: - Лёгкий унифицированный энкодер управления для эффективного мультимодального фьюжна - Стратегия прогрессивного обучения по сложности, повышающая устойчивость модели Возможности: - Управление по одному изображению и наброску позволяет точно задавать позы для анимаций и аватаров - Использование облака точек (полного или построенного по глубине): убирает визуальную неопределённость и обеспечивает реалистичную геометрию - Контроль через bounding box: задаёт пропорции объекта (длину, ширину и высоту) в соответствии с дизайном - Voxel-контроль: формирует топологию объекта, что удобно и для инженерных, и для творческих сценариев Tencent дропнули код и веса. 🟢Код: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan3D-Omni 🟢Веса: https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-Omni 🟢Отчёт: https://arxiv.org/pdf/2509.21245 @ai_machinelearning_big_data #3DGenAI#TencentHunyuan#OpenSourceAI

13 сентября Илье Сегаловичу, одному из создателей и техническому директору «Яндекса», исполнился бы 61 год. Для многих он был не только выдающимся инженером, но и человеком, который умел вдохновлять, поддерживать и замечать в других то, чего они сами в себе не видели. Во многом именно он заложил основы внутренней культуры и ценности компании. Яндекс опубликовал видео с воспоминаниями друзей и коллег Ильи, которые работали с ним в разные годы. Рекомендую посмотреть каждому!

⚡️Новый датасет Т-ECD — крупнейший кросс-доменный набор для RecSys Ключевые особенности: - синтезирован на основе поведения 44 млн пользователей - более 135 млрд взаимодействий - включает 30 млн товаров и 1,2 млн брендов - охватывает домены: Marketplace, Retail, Payments, Offers, Reviews, Reciepts - подходит для большинства рекомендательных задач - глубина данных 1– 3,5 года — можно изучать как краткосрочные, так и долгосрочные взаимодействия T-ECD универсален и применяется от базовой коллаборативной фильтрации до сложных мультизадачных моделей последовательных и графовых рекомендаций. Можно использовать целиком и по отдельным доменам. 🟠HF: https://huggingface.co/datasets/t-tech/T-ECD @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM