🌟Trinity Nano и Trinity Mini: ответ американских разработчиков на китайское доминирование.
В последний год любой, кто следит за развитием моделей с открытыми весами знает - Китай недостижим.
Qwen и DeepSeek фактически задали стандарт того, как должна выглядеть современная архитектура MoE. В США же большинство компаний занимались лишь доработкой чужих чекпоинтов.
И вот, американская компания Arcee AI собралась Make America Great Againвернуть инициативу и создать семейство открытых моделей, обученных "от и до" в США, весами которых бизнес может владеть по-настоящему.
Компания столкнулась с тем, что корпоративным клиентам нужна "юрисдикционная безопасность" . Специалистов по комплаенсу уже не устраивает ответ "мы дообучили модель неизвестного происхождения". Им нужен полный контроль над пайплайном данных.
Семейство моделей Arcee AI получило имя Trinity. Пока в превью-релиз вошли 2 конфигурации:
🟢Trinity Mini — это обычная ризонинг-модель на 26 млрд. общих и 3 млрд активных параметров, обученная с нуля.
🟢Trinity Nano Preview — это модель чата. Она создана, чтобы быть харизматичной и интересной в общении несмотря на свои скромные 6 млрд. общих и 1 млрд. активных параметров.
И пока мы тестируем Nano и Mini, Arcee AI тренирует флагмана Trinity Large.
Его релиз запланирован на январь 2026 года. Это будет модель на 420 млрд. параметров, из которых 13 млрд. будут активны.
Обе доступные модели, Trinity Nano и Trinity Mini выпущены под лицензией Apache 2.0. Они опубликованы на Hugging Face и поддерживаются llama.cpp, LM Studio и vLLM.
Mini также доступна через OpenRouter по очень привлекательной цене - около 4,5 центов за 1 млн. токенов.
📌Лицензирование: Apache 2.0 License.
🟡Статья
🟡Набор моделей
🟡Demo Trinity Mini
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#MoE#Trinity#ArceeAi
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
#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
Хакатончик от Xeek
Two Birds, One Neural Network - так называется новый хакатон от Xeek в области Generative AI. Звучит как-будто нужно сделать свой Dalle-E2, но на самом деле, задача выглядит немного иначе. По условиям хакатона, участникам нужно сделать нейронную сеть, которая максимизирует разнообразие генерируемых результатов, отвечающих двум условиям. Авторы хакатона проводят параллели с добавлением двух геофизических измерений для ограничения сценариев геологических моделей. Буквально, нужно построить нейронную сеть, которая генерирует разнообразные значения x0, x1, сохраняя при этом их природу в виде нисходящих или восходящих прямых линий, удовлетворяющих заданным функциям y1, y2, как показано на картинке.
Более подробное описание - тут. Призовой фонд $40К (первое место $19.5K).
#hackathon#AI#ML
❤️Интервью Павла Дурова на русском в 4k@durov
🎞 Ссылка на Youtube
Решил поиграться с нашим #AI и перевести видео с липсинком полностью через бот @plasma_gpt_ai_bot На русский в разы сложнее переводить, чем на английский.
Смотрите, что получилось)
👌 Новый #AI технологии на страже HR/HH. Если вы руководите компанией, то внедрение таких ботов в ваши бизнес процессы управления кадрами сильно сэкономит бюджет и повысит x10 качество кандидатов! Можно собрать сегодня даже no-code / no-budget решение самому!
Eсли вам все уже нужен быстрый и качественный подбор сложных IT кадров, или вы сами ищите работу, то рекомендую моего топового рекрутера @mikevolkov
Также я постоянно расширяю наш штат senior solidity / react / python разработчиков. Так что шлите мне @ilia_0x ваше резюме если готовы работать на интересных проектах в международных стартапах!)
#AI моделька, которая оживляет фотографии и эмитирует мимику лица и движение головы в зависимости от контекста речи. Выглядит достаточно правдоподобно.
🤩