🔥Как работает нейросеть? — [9:59]
Нейросети уже заполонили мир, особенно ChatGPT и Midjourney, поэтому важно приблизительно понимать как они работают. В этом ролике речь пойдёт об общем строении ИИ, что такое нейрон, вес и как подбирается результат.
Перейти к просмотру
#видео#ai
Claude Design. Пора пробовать
Anthropic выпустил собственный дизайн-инструмент Claude Design. Заход на территорию Figma и Canva, но устроен иначе. Слева чат, справа холст. Пользователь описывает словами что нужно, Клод собирает рабочий вариант, дальше идёт правка.
Внутри несколько направлений
◽️Прототипы интерфейсов мобильных приложений и сайтов, причём кликабельные, а не статичные картинки.
◽️Лендинги и одностраничники.
◽️Питч-деки и слайды с экспортом в PPTX или Canva. Маркетинговые материалы, баннеры, ассеты для соцсетей.
◽️ Отдельная категория «фронтир-дизайн», это прототипы со звуком, видео, 3D-объектами, шейдерами и встроенным ИИ внутри самого прототипа. То есть не макет приложения, а живой рабочий пример с реальным взаимодействием.
Есть четыре способа править
◽️Чат для крупных правок, типа смены палитры или добавления нового блока.
◽️Инлайн-комменты на конкретных элементах, клик по кнопке и текст что с ней сделать.
◽️Прямая правка текста.
◽️Ползунки, которые Клод сам собирает под параметр, для отступов, цветов, плотности сетки.
Плюс импорт. Можно подгрузить скриншот, CSS, кодовую базу, и инструмент вытащит дизайн-систему. После этого все новые макеты идут в этих цветах и шрифтах автоматом.
Действует на тарифах Pro, Max, Team, Enterprise. На Enterprise активирует админ. Отдельной подписки нет.
У Claude Design свой собственный лимит, отдельный от обычных задач Клода. Не пересекается с другими сессиями, виден в интерфейсе отдельной строкой. Это плюс, генерация дизайна не съедает обычную работу.
Тестировали на создании презентаций. В нашем эксперименте две презы потратили недельный лимит.
Из наблюдений. Скопировать корпоративную презу не получилось. Клод начинает ругаться, что не может перенять стиль, который защищен чьим-то правом. Фирменный шрифт он заменит, лого уберёт, фирменные цвета подвинет. Получится среднее по больнице.
Также не может воспроизвести авторские дизайнерские решения. Нестандартные фишки из категории «я художник, я так вижу» на выходе превращаются в усреднённый аккуратный вариант без характерной странности оригинала. Но это свойство всех нейронок, тут оно тоже работает. На выходе всегда чистая визуально опрятная подача по ии-правилам. Хорошо, когда задача в ровном результате. Плохо, когда нужен авторский почерк - и его тут можно дорисовать только руками.
#ИИ#AI#Нейросети#Claude
———
#Инструмент#Презентации
✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct
⚡️Mistral выпустила Small 4.
Mistral Small 4 - это мультимодальный комбайн, который закрывает сразу три задачи: ризонинг, агентный кодинг и работу с изображениями. Раньше под каждую из них была отдельная модель: Magistral, Devstral и Pixtral. Теперь один чекпоинт,
🟡Архитектура
MoE с 128 экспертами, из которых на каждый токен активируются 4. Всего 119B параметров, активных - 6B на токен. Контекстное окно - 256 тыс. токенов.
По сравнению с Mistral Small 3 в новой версии задержка сократилась на 40%, пропускная способность выросла в 3 раза.
Ключевая фича - параметр reasoning_effort. Если поставить none будет быстрый чат-режим, как в Small 3.2, а с ключом high модель начнет разворачивать цепочку рассуждений, сопоставимую с Magistral. Переключение в рантайме, без смены модели.
🟡Тесты
Small 4 с включенным reasoning обходит GPT-OSS 120B на LiveCodeBench и генерирует при этом на 20% меньше токенов.
На AA LCR набирает 0.72 при длине ответа 1.6K символов. Для сравнения, модели Qwen для тех же результатов нужно от 5.8K до 6.1K.
Для self-hosted деплоя минимальный стенд - 4× NVIDIA HGX H100, 2× HGX H200 или 1× DGX B200.
Попробовать бесплатно можно на build.nvidia.com, через Mistral API или AI Studio.
📌 Лицензирование: Apache 2.0 License.
🟡Статья
🟡Набор моделей
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#LLM#MistralSmall4#MistralAI
🌟OLMo Hybrid: RNN плюс трансформер в одной модели.
Институт Аллена опубликовал OLMo Hybrid 7B - модель, которая построена на чередовании слоев Gated DeltaNet и стандартного внимания в соотношении 3:1. Такая архитектура решает больше подзадач из обучающих данных за меньшее число токенов, что напрямую снижает потребность в данных при обучении.
Gated DeltaNet - это RNN с расширением в виде отрицательных значений матрицы переходов. Это небольшое изменение в правиле обновления внутреннего состояния позволяет слоям Gated DeltaNet реализовывать динамику попарной перестановки элементов и за счет этого решать задачи отслеживания состояния, недоступные чистым трансформерам.
В OLMo Hybrid Ai2 показали, что гибридные модели выразительнее суммы своих частей. Существует класс задач (назовем их отслеживание состояния с обращением к памяти), которые не решают ни чистые трансформеры, ни чистые RNN, но гибрид справляется с ними уже при одинарном чередовании типов слоев.
Абляционные эксперименты от 60M до 1B параметров показали, что GDN стабильно лучше Mamba2 как в чистом, так и в гибридном варианте, равномерное чередование слоев лучше концентрации внимания в середине сети, а соотношение 3:1 - оптимальный баланс между качеством и вычислительной стоимостью на средних и крупных масштабах.
🟡Тесты
🟢На MMLU OLMo Hybrid достигает той же точности, что OLMo 3 7B, используя на 49% меньше токенов; на срезе Common Crawl - на 35% меньше.
🟢Коэффициент эффективности использования данных у гибрида равен 83,7 против 94,9 у трансформера.
🟢Экономия данных растет с размером модели: примерно в 1,3 раза на 1B параметров и в 1,9 раза на 70B.
После дообучения и адаптации к длинному контексту OLMo Hybrid обходит OLMo 3 во всех категориях оценки. На RULER при 64k токенах - 85,0 против 70,9 у базовой модели.
📌Лицензирование: Apache 2.0 License.
🟡Статья
🟡Набор моделей
🟡Техотчет
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#LLM#OLMoHybrid#Ai2
#python#agent#agents#ai#anthropic#claudecode#llm#llms#openai
Open SWE is a free, open-source framework to build internal coding agents like those at Stripe, Ramp, and Coinbase. Trigger it via Slack, Linear, or GitHub (@openswe) to research codebases, plan tasks, code, test, review, and auto-open PRs in secure cloud sandboxes—running parallel jobs without your machine's resources. Customize models, tools, and workflows easily. You benefit by automating routine coding, slashing review cycles and production time by 30-50%, freeing you to focus on high-value work while ensuring safe, high-quality changes.
https://github.com/langchain-ai/open-swe
#The_Wired🇺🇸📕[PDF]⬇️
#January2026
#February2026
#Monthly_Magazines
For learning, for free(dom).
@backupofmagazines
This Issue tracks how #AI power reshapes politics, as Zohra Mamdani turns social-media fluency into real-world influence in an age of restless #TechNews cycles. At OpenAI, Fidji Simo refines product vision for a world of ambient #FutureOfWork, while Alex Karp’s Palantir lives on the fault line between #Cybersecurity and kinetic conflict. Pop star EJAE rides global #DigitalCulture currents from Seoul to TikTok. Features probe AI-only schools, therapy with chatbots, and the odd joy of owning a Cybertruck in a sprawling #SmartCities future.
🔹ChatGPT’ga yangi alternativ? Tülu 3 405B taqdim etildi!🔹
Allen AI yangi open-source modelini chiqardi va u test natijalarida DeepSeek V3 hamda GPT-4o darajasiga yaqinlashmoqda.
💡Asosiy jihatlar:
✅Llama 3.1 asosida qurilgan
✅RLVR o‘qitish metodi – model faqat tekshirilgan to‘g‘ri javoblar uchun mukofot oladi
✅Matematika bo‘yicha juda kuchli natijalar ko‘rsatmoqda
✅ O‘ziga o‘xshash boshqa open-source modellarni ortda qoldirmoqda
👨💻AIlen AI Playgroundв‘da sinab ko‘rish mumkin
📦Kod - GitHub’da
🤗Model - Hugging Face’da
🧸PS. Allen AI logosi Kling’dagi Elements funksiyasi yordamida ayiqning hudisiga joylashtirilgan.
#AI#MachineLearning#OpenSource#AItools