TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← Machinelearning
Machinelearning avatar

TGINSIGHT POST

Post #9451

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

Просмотры29,100Количество просмотров
Опубликован30 янв.30.01.2026, 06:48
Содержимое поста

Содержимое

✔️Deepmind раскатывет Project Genie. Экспериментальный прототип Project Genie стал доступным для американских подписчиков тарифа Gemini Ultra. Проект построен на модели мира Genie 3 и может генерировать игровые 2D/3D-окружения по текстовым описаниям или референсным изображений, а затем свободно перемещаться по ним в реальном времени. На старте доступны функции создания, исследования и модификации локаций. Генерация мира происходит процедурно прямо в процессе взаимодействия. Длительность сессии - до 60 секунд, есть задержки отклика и визуальные артефакты. Под капотом - Nano Banana Pro и Gemini. blog.google ✔️DeepSeek будет делать ИИ-поисковик и платформу автономных агентов. Китайский стартап открыл массовый наем специалистов для создания поисковой системы. Судя по описаниям вакансий, DeepSeek строит мультимодальный движок, который будет обрабатывать запросы через текст, изображения и аудио на разных языках. Вторым вектором хантинга стали автономные агенты. Компания ищет инженеров для создания инфраструктуры постоянно работающих ИИ-помощников, способных решать задачи с минимальным вмешательством человека. Конечной целью в описании позиций компания называет создание AGI. bloomberg.com ✔️Ai2 выложил открытых кодинг-агентов SERA. Институт Аллена представил семейство открытых ИИ-агентов SERA, оптимизированных для работы с реальными кодовыми базами. Флагманская модель SERA-32B успешно решает более 55% задач в SWE-Bench Verified, опережая Qwen3-Coder и проприетарный Devstral Small 2. Младшая версия на 8 млрд. параметров - 29,4%, это тоже выглядит бодро для сопоставимой весовой категории. Самое крутое здесь — это ценник. Инженеры научились тренировать агентов всего за $400, что примерно в 100 раз дешевле привычных методов. Секрет такой экономии в использовании синтетических данных. Ai2 выкатили в опенсорс вообщевсе, включая скрипты для интеграции с Claude Code. Теперь, чтобы поднять собственного ИИ-разработчика, достаточно прописать буквально пару строчек кода.. allenai.org ✔️Nvidia открыла стек ИИ-моделей для прогноза погоды. Чипмэйкер опубликовал семейство открытых моделей и библиотек Earth-2, которое заменяет тяжелые физические симуляции нейросетями. Earth-2 генерирует метеопрогнозы на порядки быстрее и дешевле традиционных численных методов NWP. В релиз вошли 3 архитектуры: Medium Range дает глобальный прогноз на 15 дней вперед по 70+ параметрам, генеративная система Nowcasting следит за штормами здесь и сейчас с окном прогноза до 6 часов и разрешением в километр и третий модуль, Global Data Assimilation, сокращает время расчета начальных атмосферных условий с часов до секунд. Первые две уже доступны на GitHub и Hugging Face, а выход модуля ассимиляции данных запланирован на 2026 год. nvidia.com ✔️Google вывела фреймворк LiteRT в релиз. Google официально отправила LiteRT (тот самый TensorFlow Lite) в стабильный продакшн. Разработчики наконец-то получили нормальный, унифицированный доступ к NPU от Qualcomm и MediaTek. Плюс ко всему, новый движок ML Drift на GPU обгоняет классический TFLite в среднем в 1,5 раза. Результаты бенчмарков на Samsung S25 Ultra выглядят почти нереально: на Gemma 3 LiteRT умудрился обойти llama.cpp в 3 раза на процессоре и в 19 раз на GPU (в prefill). Если вы раньше страдали при переносе моделей, хорошая новость: теперь есть прямая конвертация из PyTorch и JAX. При этом старые наработки не сломали: формат .tflite поддерживается, но Google рекомендует использовать новый API CompiledModel. developers.googleblog.com @ai_machinelearning_big_data #news#ai#ml