⚡️Xiaomi MiMo-V2-Flash: MoE с 309 млрд. общих и 15 активных параметров.
Модель интересна нестандартным подходом к механизму внимания. Xiaomi использовали гибридную схему, чередующую глобальное внимание и внимание скользящего окна в пропорции 1 к 5.
Само скользящее окно всего 128 токенов, но несмотря на такую компактность, модель получила контекстное окно в 256 тыс. токенов.
🟡Модель создавалась с фокусом на эффективность инференса.
MiMo-V2-Flash выдает 150 токенов в секунду по API и добиться таких показателей удалось благодаря Multi-Token Prediction .
В отличие от стандартных методов, где декодирование упирается в пропускную способность памяти из-за низкой арифметической интенсивности, MTP генерирует несколько черновых токенов за раз. Основная модель затем валидирует их параллельно.
Блок MTP в MiMo-V2-Flash спроектирован легковесным: он использует плотную сеть прямого распространения вместо MoE и опирается на все то же скользящее окно внимания.
Измерения показали, что в этом есть смысл: при использовании 3-слойного MTP длина принятой последовательности составляет от 2,8 до 3,6 токена, что дает чистое ускорение инференса в 2,0–2,6 раза без увеличения операций ввода-вывода KV-кэша.
🟡На пост-трейне использовали парадигму Multi-Teacher Online Policy Distillation.
Ее суть в том, что модель-студент сэмплирует варианты ответов из собственной политики, а награды ей выдают сразу несколько моделей-учителей.
Это дало возможность масштабировать RL с ощутимой экономией: для пиковой производительности учителей требуется менее 1/50 вычислительных ресурсов по сравнению с традиционными пайплайнами SFT+RL.
🟡Боевые метрики на бенчмарках выглядят красиво.
На SWE-bench Verified модель набрала 73,4%. Это первое место среди всех открытых моделей и очень близко к показателям GPT-5-High.
В мультиязычном тесте SWE-bench Multilingual решила 71,7% задач.
В математическом AIME 2025 и научном бенчмарке GPQA-Diamond MiMo-V2-Flash входит в топ-2 среди open-source решений.
Для задач поиска на BrowseComp результат составил 45,4, а при использовании управления контекстом вырос до 58,3.
В прямом сравнении ризонинг-задачах MiMo-V2-Flash держит паритет с K2 Thinking и DeepSeek V3.2 Thinking, но превосходит K2 Thinking на длинных контекстах.
🔜 Есть бесплатный доступ по API до конца года (потом - $0,1 за млн. входных токенов и $0,3 за млн. выходных).
📌Лицензирование: MIT License.
🟡Статья
🟡Техотчет
🟡Demo
🟡Модель
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#LLM#MiMOv2Flash#Xiaomi
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
💸Xiaomiкупила разработчика технологий беспилотного вождения Deepmotion за $77,37 млн. По словам президента компании Ван Сяна, приобретение поможет активизировать собственные исследования и разработки в этой области.
В марте 2021 года Xiaomi объявила, что потратит $10 млрд для выхода на рынок электромобилей. Однако официальных данных о партнерских отношениях или планах создания собственной модели нет.
🚗 В июле 2021 года китайская корпорация сообщала о планах создать подразделение по автопилоту и уже дважды за последние три месяца инвестировала в производство робомобилей.
#Xiaomi#транспорт
🕶Xiaomiпредставила беспроводную легкую гарнитуру дополненной реальности Wireless AR Glass Discovery Edition.
Устройство оснащено чипом Snapdragon XR2 Gen 1, который также используется в Meta Quest Pro. При весе 126 грамм AR-очки изготовлены из магниево-титанового сплава и углеродного волокна.
Гарнитура оборудована двумя microOLED-экранами с пиковой яркостью 1200 нит, подключенными к паре светонаправляющих призм произвольной формы. Также она оснащена электрохромными линзами, способными адаптироваться к различным условиям освещения.
👁 По данным компании, разрешение дисплеев достигает 58 пикселей на градус. Это почти соответствует возможностям сетчатки человеческого глаза, который перестает замечать зернистость при значении 60 пикселей на градус.
#Xiaomi#AR
Xiaomi: от чайника до ИИ — один маленький шаг
Кажется, Xiaomi решила, что делать просто отличные телефоны, электросамокаты, автомобили, пылесосы, чайники и зубные щётки — это слишком скучно.
Компания, которая умудряется встроить ИИ даже в кофеварку, теперь официально представляет свою новую языковую модель.
Помните, когда Xiaomi была просто про телефоны? Теперь она — про всё. Абсолютно всё. От зарядки вашего гаджета до генерации текста, который, возможно, напишет сценарий для рекламы следующего электрочайника.
Что думаете? Скоро получим «умную» лапшу быстрого приготовления с рекомендациями от ИИ? 🍜
Ознакомиться с моделью MiMo-V2-Flash можно на Hugging Face.
#Xiaomi#ИскусственныйИнтеллект#ИИ#нейросети#технологии#юмор
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
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
⚡️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