TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← Machinelearning
Machinelearning avatar

TGINSIGHT POST

Post #8555

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

Просмотры28,700Количество просмотров
Опубликован16 сент.16.09.2025, 05:45
Содержимое поста

Содержимое

✔️ OpenAI выпустила Codex-CLI 0.36 с новым GPT-5-Codex Теперь система динамически выбирает время «размышлений»: на простые запросы отвечает почти мгновенно, а на сложных проектах может работать часами — вплоть до 7 часов подряд, выполняя рефакторинг, исправляя ошибки и доводя решение до финала. Одним из главных нововведений стала функция codex resume, позволяющая возобновлять старые сессии. Также обновили интерфейс: появилось анимированное онбординг-руководство, улучшены отображение статусов и обработка прерываний. Важным изменением стала и новая система авторизации с более надёжной работой API-ключей и кастомных провайдеров. По производительности GPT-5-Codex показывает заметный скачок. На бенчмарке SWE-bench модель набирает 74,5%, обгоняя GPT-5 high. На внутренних тестах по рефакторингу результат вырос с 34% до 51%, что говорит о серьёзном улучшении качества работы с большими кодовыми базами. OpenAi ✔️ Релиз TimesFM 2.5 от Google Google Research представила TimesFM 2.5 — обновлённую версию Time Series Foundation Model для прогнозирования временных рядов. В версии 2.5 разработчики улучшили точность по сравнению с 2.0 и значительно расширили максимальную длину контекста, что позволяет обрабатывать более сложные и длинные временные зависимости. Особое достижение — первое место в рейтинге GiFT-Eval: TimesFM 2.5 заняла лидирующую позицию сразу по всем метрикам среди zero-shot foundation-моделей, подтвердив статус одной из самых точных систем для анализа временных рядов. Github ✔️ OpenAI и Anthropic: инструменты используются по-разному и приносят разные результаты Согласно новому анализу от TipRanks, компании OpenAI и Anthropic показали, что их ИИ-инструменты применяются в существенно разных контекстах — и дают разные эффекты. OpenAI в основном используется для создания контента, разработки кода и поддержки творческих задач, где гибкость и масштабируемость — ключевые аргументы. Его модели помогают пользователям генерировать текст, автоматизировать рабочие процессы и решать задачи, требующие воображения и нестандартного подхода. Anthropic, напротив, чаще применяют в областях, где особенно важны точность, контроль бессознательных смещений и высокая надёжность — например, в юридических, медицинских или регулируемых средах. В таких сценариях делают упор на безопасность, на минимизацию ошибок и на возможность аудита и объяснений того, как пришёл к решению ИИ. Отчёт подчёркивает: разные компании и пользователи выбирают OpenAI или Anthropic не просто на основе производительности, но и в зависимости от ценностей — что важнее: скорость и творческий потенциал или строгие гарантии и прозрачность. Эксперты TipRanks полагают, что оба подхода — сильны в своих нишах. Поскольку спрос на ИИ-решения растёт, смешанные и гибридные модели применений, вероятно, станут всё более популярными: когда часть задач решается с помощью гибкого и креативного ИИ, а часть — с помощью инструментов повышенной эмпатии и осторожности. Отчет ✔️ Reve выпустили свой нейрофотошоп Reve представили AI-редактор изображений, который уже окрестили «текстовым фотошопом». В отличие от конкурентов, здесь почти нет цензуры, а ограничения на генерацию трудно заметить. Функция Image creator & remixer позволяет создавать и перерабатывать изображения на основе текстовых подсказок. Интерактивный drag-and-drop редактор даёт возможность перемещать, масштабировать и изменять объекты прямо мышкой — так, как в привычных графических редакторах. Вместо стандартного поля для ввода появился чат-ассистент, превращающий взаимодействие в диалог, что облегчает настройку и доработку картинок. Reve ✔️Alphabet впервые достигла рыночной капитализации в $3 трлн Компании Alphabet, материнской структуры Google, впервые удалось преодолеть отметку в $3 трлн стоимости на бирже. Акции выросли на 4 % на фоне судебного решения по антимонопольному делу, по которому не потребовалось разделение бизнеса (Chrome и Android). Сильный рост показали облачная служба и заинтересованность инвесторов в AI-продуктах, особенно модели Gemini. Новость @ai_machinelearning_big_data #news#ai#ml