Найти похожее

В NotebookLM завезли новый раздел — рекомендуемые записки. Это такие заранее подготовленные AI-подборки по темам, где можно: – почитать исходники, – накидать вопросы, – послушать аудиообзоры, – или быстро пробежаться по Mind Map и уложить структуру в голове. Честно говоря, подача материала стала куда сложнее. Если раньше это были просто страницы, форумы или лэндинги, то теперь всё ощущается как виртуальная книжная полка с кассетами, папками и фоторамками. С одной стороны, инфы больше и она разнообразней. С другой — взаимодействие стало длиннее. Думаю, студентам такой формат зайдёт — можно учить темы интерактивно и с голосом. Лично я пока вижу это как инструмент либо для учёбы, либо для быстрой подготовки инфопака куда-то «в мир» за пределы NotebookLM. 😂 Не забывай репостить ага) #NotebookLM | AcidCrunch

​​Polymathic - междисциплинарный ИИ Ох, какая классная межуниверситетская инициатива - Polymathic🔥. Задача, которую они решают, заключается в создании ИИ моделей, которые используют информацию из наборов данных различных модальностей и разных научных областей, которые не имеют общего представления (например, текста). Такие модели могут использоваться в качестве надежных базовых показателей или можно сделать файн-тьюнинг для конкретных приложений. Такой подход может демократизировать ИИ в науке, предоставляя более сильные априорные модели для общих концепций, таких как причинность, измерение, обработка сигналов, и т.п. В общем история с базовыми и генеративными моделями понемногу адаптируется к научным задачам, за что мы топим тоже 🤘. Реальных проектов пока немного, но есть, например, Multiple Physics Pretraining - подход к разработке больших предобученных физических суррогатных моделей или AstroClip - видимо модель CLIP для астрофизиков. На данный момент кроме команды ученых есть и крутой консультативный совет, например, с Яном Лекуном (Yann LeCun) из Meta AI. #AI#ML

🤖NotebookLM прокачали под смартфоны Гугл усилил мобильное приложение: теперь оно превращает хаос в знания прямо у вас в руках. Что теперь можно делать с телефоном: 📸 Сфоткать конспект или доску → получить готовую инфографику 🎤 Записать голос с лекции → превратить в структурированный текст 🧠 Расширить исследование одним тапом — ИИ добавит факты и связи 📊 Собрать презентацию без ноута Идеально для учёбы, работы или когда внезапно гениальная мысль пришла в метро. Качайте, и пусть ваш телефон работает вместо вас. #NotebookLM#Google#нейросети#AI#образование

🧵 Хочешь делать видео с нейросетями, но нет $300+ на пак нейронок в месяц?Есть рабочий лайфхак! Veo2, FramePack, Runway — звучит круто, но что делать, если ты студент с дохлым ноутом и нулём на карте? Я нашёл выход для тех, кто сейчас не может себе позволить платные нейросетки. 🎒 Мне всё чаще пишут: — Где генеришь? — Какой сервис юзать вместо Runway? — Как попасть на Veo 2? — Блин чёт дорого, а есть за бесплатно? И вот что я говорю всем: 💸 Платные инструменты — лучше. У них крутое качество, настройка, скорость. Я сам за сервисы, если есть возможность. Но если её нет... 🧬Тогда смотрим на Wan 2.1 Plus. Это не замена платным нейросетям. Это — вынужденный, но рабочий вариант. Что умеет: 🦾 Бесконечные кредиты генераций 🦾 Хорошая физика объектов 🦾 Можно вставлять референсы 🦾 Дают временный доступ к редким фичам (смешивание кадров) Минусы 🕐 Долгая генерация (больше 40 мин...) #opensource | AcidCrunch

Mistral 3: мультимодальный, открытый, но... уже догоняющий Французская Mistral AI выпустила семейство моделей Mistral 3. Главное: ✅ Mistral Large 3 (41B) — мультимодальная (текст+изображение), открытая (Apache 2.0). Похожа архитектурно на DeepSeek V3. ✅Ministral (14B, 8B, 3B) — тоже мультимодальные, компактные. Но грустная правда: это не прорыв. Модель на бенчах лишь сравнивается с DeepSeek-V3.1 и Kimi K2, которые уже стали стандартом. Пока европейцы готовили релиз, в Китае вышла уже следующая итерация. Архитектурное «вдохновение» у китайских коллег и скромные результаты делают релиз скорее шагом в догоняющих. В опенсорс-гонке ИИ Китай пока уверенно рулит, задавая темп и планку. Европейский ИИ стабилен: круассаны есть, прорывов нет. #MistralAI#ИИ#Opensource#LLM https://t.me/semasci

ChatGPT для климатических вопросов и ответов На Hugging Face есть милейший чат бот, который отвечает на все вопросы, касающиеся климата. Работает с помощью больших языковых моделей и при взаимодействии с ChatGPT API. Бот обучен в основном на документах межправительственной комиссии по изменению климата (IPCC), поэтому не понимает, когда его спрашивают про что-то другое. Задаете вопрос, получаете развернутый ответ со ссылками на документы IPCC. Это интересный пример внедрения больших языковых моделей обученных на корпусе внутренних документов. #AI#climate#LLM

#AI Немного ИИ-теории ❗️В недавнем иске против компании OpenAI Илон Маск утверждал, что GPT-4 является ранним AGI, по сути равным человеческому интеллекту. Что же такое AGI и когда он появится? 👤Сэм Альтман, CEO Open AI определяет AGI (artificial general intelligence) как интеллект, равный уровню обычного человека, который можно было бы принять в команду как сотрудника. Также популярно определение AGI как «системы, способной выполнить любую когнитивную задачу, доступную человеку». 📎Для справки: существует несколько видов (уровней развития) ИИ, а именно узкий ИИ (narrow, ANI), общий ИИ (genreal, AGI) и супер ИИ (super AI, ASI). ⏲Исследователи никак не могут прийти к консенсусу относительно даты появления AGI. По результатам Expert Survey on Progress in AI, существует 50% шанс того, что AGI появится до 2059 года. Тем не менее, поле ИИ изменяется постоянно и становится сложным оставаться в курсе событий. ⭐️Для этого мы нашли крупнейшее русскоязычное AGI-сообщество agirussia.org — у них есть канал и группа в Telegram. 🌐еще проходят еженедельные онлайн-семинары по тематике AGI на русском языке, записи семинаров за последние несколько лет доступны на YouTube и их сообществе в ВК. Держим руку на пульсе ИИ⭐ ⭐️Автор, Анна, @qcuqueen

⚡️Ноам Браун: вокруг ИИ гораздо больше согласия, чем кажется Ведущий исследователь OpenAI Ноам Браун предлагает не вестиcь на медийную «чёрно-белую» картинку. В соцсетях спор об ИИ часто сводят к карикатурам — от «LLM мёртвы» до «суперинтеллект завтра». Но если слушать именно исследователей, картина неожиданно консенсусная. О чём эксперты в целом согласны: 🟡Текущих подходов уже достаточно, чтобы дать огромный экономический и социальный эффект, даже без новых научных прорывов. 🟡Для AGI/ASI прорывы всё же понадобятся — часто упоминают continual learning и sample efficiency. 🟡Горизонт — до 20 лет (средняя оценка ≈10 лет). Никто не говорит о фантазиях или «100+ лет до суперинтеллекта». Я в целом с ним согласен. Подробнее в треде Брауна: X (Ноам Браун) 🤑ForgetMe | Boosty Приобрести подписку на любые сервисы ⏩@forgetshop_bot #нейросети#новости#llm

⚡️MiniMax M2: открытый «agent & code-native» ИИ MiniMax выкатила MiniMax M2 — открытую модель для агентов и кода. По заявлению команды, она работает примерно вдвое быстрее и стоит около 8% от цены Claude Sonnet. На старте доступен бесплатный глобальный доступ на ограниченное время через MiniMax Agent и API. Модель заточена под полнопоточные дев-воркфлоу и агентные сценарии за счёт эффективной активации параметров: справляется с длинными цепочками действий и остаётся экономной в проде. Что умеет 🟡Agentic-пайплайны: надёжная работа с длинными цепочками (mcp, shell, browser, retrieval, code). 🟡Кодинг под ключ: проектирование, правки, тесты и рефакторинг в одном потоке. 🟡Интеграции: совместима с Claude Code, Cursor, Cline, Kilo Code, Droid и др. Где посмотреть 🟡Hugging Face (MiniMax-M2) 🟡GitHub (репозиторий) 🟡Документация API 🟡MiniMax Agent 🤑ForgetMe | Boosty Приобрести подписку на любые сервисы ⏩@forgetshop_bot #новости#llm#нейросети

⚡️ReasoningBank от Google: как дать ИИ «память об ошибках» и учить его в реальном времени Google предложили подход ReasoningBank — модуль «рабочей памяти», который дистиллирует стратегии из прошлых попыток и возвращает их в промпт при решении новых задач. Схема простая: после каждого диалога агент-судья оценивает качество решения и записывает опыт в структурированном виде (Title / Description / Content). Пример: Title:Avoid repeating failed actions; Description: агент зациклился на неработающей кнопке; Content: «если действие не даёт результата — сменить стратегию (обновить страницу, шаг назад и т. п.)». Дальше эти «воспоминания» подтягиваются в контекст — получается умный менеджмент подсказок без изменения весов модели. Поверх памяти авторы описывают ещё и Memory-aware Test-Time Scaling (MaTTS): агент генерирует несколько решений одной задачи, ReasoningBank извлекает полезные паттерны из каждого и помогает пересобрать лучший ответ. Чем больше вычислений на тесте — тем богаче память и выше качество финального вывода. В перспективе метод можно расширять: забывание устаревших правил, приоритизация и слияние близких «воспоминаний» для компактности. Подробнее — в препринте: ReasoningBank (arXiv). 🤑ForgetMe | Boosty Приобрести подписку на любые сервисы ⏩@forgetshop_bot #нейросети#новости#llm

⚡️ACE: вместо дообучения — контекст, который учится сам Agentic Context Engineering (ACE) предлагает прокачивать ИИ без изменения весов. Вместо fine-tuning модель сама пишет и переписывает собственные инструкции: после ошибки добавляет стратегию, после успеха — правило. Получается длинный, эволюционирующий «плейбук» в контексте — как растущая тетрадь заметок, которую ИИ постоянно использует. Результаты в работе авторов: +10,6% на AppWorld, +8,6% в финзадачах, при этом до –86,9% по времени и стоимости. Разметка не нужна — достаточно обратной связи. Идея простая: LLM важна плотность контекста, а не короткий промпт. Если подход масштабируется, эпоха ИИ станет не fine-tuned, а self-tuned. Препринт ACE на arXiv 🤑ForgetMe | Boosty Приобрести подписку на любые сервисы ⏩@forgetshop_bot #нейросети#новости#llm

👀AI: проблема не в моделях, а в продуктах У ИИ сегодня проблема продуктовая, а не модельная. Модели рывками прибавляют каждые несколько недель, но инновации в AI-native продуктах за этим темпом не успевают. Большинство команд встраивают ИИ в старые UX-паттерны, вместо того чтобы переосмыслить опыт с нуля. Параллель с ранним мобильным (2007–2010): годами «мобайл» означал просто уместить сайт в телефон, пока Uber не показал, как можно переизобрести саму задачу — транспорт. При этом есть и удачные AI-first продукты: NotebookLM, Lovable, Stitch, Flow. Но скорость прогресса самих моделей выше, и причин этому много 🤑ForgetMe | Boosty Приобрести подписку на любые сервисы ⏩@forgetshop_bot #новости#нейросети#llm