Найти похожее

谷歌 Aeneas 模型登场：AI 助力解读铭文，解码古代文明的新钥匙 谷歌DeepMind推出AI模型Aeneas，旨在协助历史学家研究古代文本。该模型能够解读、归因和修复残缺文本，尤其针对拉丁语训练，亦可应用于其他古代语言。Aeneas通过搜索与数千篇拉丁铭文相似的文本，处理多模态输入，填补文本空白。DeepMind称，Aeneas帮助历史学家解读文本，赋予孤立碎片以意义，得出更丰富的结论，理解古代历史。该模型将文本转化为历史指纹，包含文本内容、语言、来源及与其他铭文的关系等信息，从而识别联系。IT之家 🏷#DeepMind#Aeneas#历史学家#AI 📢频道👥群组📝投稿

YouTube Requires Disclosure for AI-Generated Content YouTube is mandating creators to disclose when realistic content was generated by AI, particularly if it could be mistaken for depicting real people or events. Creators must indicate the use of Generative AI in videos that viewers might confuse as genuine, such as deepfake speeches or synthesized media. Even without disclosure, YouTube may label content containing synthetic elements, especially if it has the potential to mislead or confuse viewers, with more prominent labels for sensitive topics like elections or health. However, the rules exclude content deemed "clearly unrealistic," like animations or fantasy scenarios, and production assistance using generative AI or beauty filters does not require disclosure. YouTube is also working on a better process for users to request the removal of deepfakes, aligning with its guidelines on AI-generated music content introduced last August. #YouTube#AI#Deepfakes#SyntheticMedia

🚀 ChatGPT становится проактивным OpenAI продолжает удивлять! Альтман вчера анонсировал запуск новой функции ChatGPT Pulse для мобильного приложения, фактически автономного персонального и проактивного помощника. Что такое Pulse? Представьте,что пока вы спите, ваш виртуальный ассистент уже работает. Ночью ChatGPT анализирует ваши чаты, интересы, подключённые сервисы (например, Gmail или календарь) и последние события, чтобы к утру подготовить для вас персонализированную сводку на день . Как это работает? Утром в приложении вас ждёт набор визуальных карточек(от 5 до 10), которые можно быстро пролистать или изучить подробнее . Это не просто новости. ИИ собирает именно то, что считает полезным лично для вас: ➡️Напоминания и планы: идеи для повестки встреч из календаря, напоминание о днях рождения . ➡️Персонализированные советы: если у вас есть питомец — советы по уходу; если недавно болели — рекомендации по восстановлению . ➡️Актуальная информация: подборка новостей по интересующим вас темам, например, о любимой спортивной команде . Вы можете настраивать контент, отмечая бесполезные карточки или сообщая ChatGPT о регулярных событиях (например, о тренировках по пятницам), чтобы рекомендации становились точнее . Важные детали: ➡️Доступ: Pulse запущен 25 сентября 2025 года и на первом этапе доступен в preview-режиме только для подписчиков дорогого тарифа Pro ($200/мес) . ➡️Планы: OpenAI уже заявила о намерении со временем сделать функцию доступной для владельцев подписки Plus, а в перспективе — и для всех пользователей . ➡️Философия: Важный штрих — Pulse сознательно ограничивает количество карточек сообщением «Отлично, на сегодня это всё», чтобы не превращаться в бесконечную ленту, затягивающую внимание, как соцсети . Pulse — это яркий пример сдвига в сторону асинхронных ИИ-продуктов, которые работают на вас самостоятельно, а не просто отвечают на вопросы . Будущее, где персональный искусственный интеллект доступен каждому, становится ближе. Я пока не очень готов, чтобы ИИ начинал диалог первым. А вы? #ChatGPT#Pulse#OpenAI#ИскусственныйИнтеллект#ИИ#НовостиИИ#AI https://t.me/semasci

美媒调查：94% 美国成年人在社媒上看过 AI 影音内容，其中仅有 44% 自称能准确分辨内容真伪 CNET调查显示，94%的美国成年人曾在社交媒体上看到过AI生成的图片或视频，但仅有44%的人认为自己能够准确分辨真实内容与AI作品的差异。60%的受访者通过观察画面细节判断真假，25%通过反向图片搜索，5%借助深度伪造检测工具，3%默认内容为假。超过一半（51%）的受访者建议对AI内容进行明确标签标识，21%主张全面禁止。调查还发现，72%的美国成年人会尝试验证视频真伪，但“1946年至1964年出生的人”（36%）和“1960年代中期至1980年代出生的人”（29%）主动验证的比例较低。CNET指出，随着AI生成模型能力的提升，公众对内容真实性的判断面临挑战，过去识别AI图像的小技巧逐渐失效，平台治理AI虚假内容的重要性日益凸显。IT之家 🏷#AI#生成内容#深度伪造#信息真实性 📢频道👥群组📝投稿

By Voodoont #voodoont #арт#art#ai#aztec#indian#girls#illustration#digital_art#oil_painting

#脚本#QuantumultX#Loon#Surge#Shadowrocket#Stash#Crack#adapty#修图#AI#图像 ✅#Luminar - 手机照片编辑器 📱 更新版本: 2.3.4 👤 脚本作者: @ddm1023 🕒 更新日期: 2025-04-29 📌 脚本功能: 解锁会员 ❗️ 使用声明: 仅供学习参考，请在下载后24小时内删除。禁止传播、售卖，感谢理解与支持。 💳 特别说明: 一次性解锁，先开启规则，在进入软件即可！如果无效按[恢复购买]进行恢复 ⬇️ 下载地址: 点击下载 🔗 脚本链接: 长按复制 ➡️ 一键导入: 点击导入 🔄 脚本转换: 点击传送 ✈️导航💬群组🤖投稿🎁福利

🌟OMC25: датасет для вычислительной химии. ОMC25 - крупнейший набор данных по молекулярным кристаллам, рассчитанный методом теории функционала плотности (DFT) в пакете VASP. В основе датасета лежат структуры, полученные из траекторий релаксации молекулярных кристаллов. Сами исходные кристаллы были сгенерированы с помощью инструмента Genarris 3.0, который, в свою очередь, использовал молекулы из известного набора OE62. Это обеспечивает преемственность данных и четкую привязку к проверенным химическим структурам, но масштаб здесь совершенно иной. Тренировочная часть содержит почти 25 млн. фреймов. Это данные по 207 тыс. кристаллов, которые, в свою очередь, произошли от 44 тыс. уникальных молекул. Валидационная часть меньше, но тоже весовая: около 1,4 миллиона кадров. Данные упакованы в формате ase-db как объекты LMDBDatabase, что является стандартом в задачах машинного обучения для химии. Исходные кристаллы были созданы программой Genarris 3.0. Она, в свою очередь, использовала молекулы из популярного набора OE62. Так что у данных есть четкая привязка к проверенным химическим структурам. Работа с данными сета происходит через библиотеку fairchem. Каждая структура хранится как объект ASE Atoms, что привычно для инженеров, работающих с атомистическим моделированием. Ключевые метки для обучения моделей включают полную энергию DFT, силы, действующие на атомы, и тензор напряжений . Это "каноническая троица" для обучения межатомных потенциалов. Помимо физических величин, в атрибуте atoms.info зашиты критически важные метаданные. Помимо самого набора, авторы выложили базовый чекпоинт eSEN-S, обученный на всём OMC25. 📌Лицензирование : CC-BY-4.0 License 🟡Датасет 🟡Модель 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Dataset#FAIR#Chemistry

Gait Secures $500K Funding Gait successfully raised $500K in funding as of December 4, 2024. The platform focuses on storing, sharing, and understanding AI-codegen prompts. #Funding#AI#CodeGeneration#TechNews#Startups

📌Анатомии GPU и TPU: 12 глава пособия "How to Scale Your Model" Группа инженеров из Google DeepMind опубликовали 12-ю главу своего он-лайн учебника "How to Scale Your Model: A Systems View of LLMs on TPUs" How to Scale Your Model - практико-ориентированное руководство по масштабированию LLM из 12 разделов для разработчиков и исследователей. Оно объясняет, как анализировать и оптимизировать производительность модели, учитывая системные ресурсы: вычисления, память и пропускную способность. Пособие научит выбирать оптимальные стратегии параллелизма, оценивать стоимость и время обучения и инференса, а также глубже понять взаимодействие между TPU/GPU и алгоритмами масштабирования как на одном, так и на тысячах ускорителей. 12-я глава - глубокое техническое руководство по архитектуре GPU и стратегиям масштабирования больших моделей. В ней детально разбирается устройство современных GPU NVIDIA: Streaming Multiprocessors, Tensor Cores, иерархия памяти (HBM, L2, SMEM), все это с подробными сравнительными таблицами характеристик для разных поколений чипов. Очень подробно выполнено сравнение архитектур GPU и TPU, с объясняем ключевого различия между модульностью GPU и монолитностью TPU. Особое внимание, что редкость для обучающих материалов, уделено сетевой организации кластеров. Авторы доступно объясняют как GPU соединяются внутри узлов через NVLink/NVSwitch и между узлами через InfiniBand в топологии "Fat tree", и как пропускная способность на каждом уровне влияет на реальную производительность коллективных операций (AllReduce, AllGather). Описаны основные стратегии параллелизма: Data Parallelism, Tensor Parallelism, Expert Parallelism и Pipeline Parallelism, с разбором их ограничений и примеров из реальных проектов. В конце главы есть хороший анализ новых возможностей архитектуры Blackwell. @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#Scaling#GPU#TPU

GitDiagram 该工具可在数秒内将任意GitHub仓库转化为交互式架构图，帮助用户快速实现代码可视化。只需将GitHub仓库URL中的“hub”替换为“diagram”即可访问。利用OpenAI o4-mini模型快速生成图表，图中各组件均可点击，直接跳转至对应的源文件或目录。此外，用户还可以通过自定义指令修改并重新生成图表，项目也提供了可供集成的公共API。 在线访问 #GitHub#代码可视化#架构图#开发者工具#AI#OpenAI#API

Meta 发布 Muse Spark：MSL 首个闭源模型，从零重建 AI 技术栈挑战前沿 Meta 于 4 月 8 日正式发布 Muse Spark，这是 Meta Superintelligence Labs（MSL）成立九个月以来的首个模型，也是 Muse 模型家族的第一款产品。Muse Spark 是一个原生多模态推理模型，支持工具调用、视觉思维链和多智能体协调。值得注意的是，Muse Spark 是闭源模型，标志 Meta 在 AI 策略上从此前 Llama 系列的开源路线转向闭源。 📌 核心能力 - 原生多模态推理：支持文本、图像、视频输入（仅输出文本），内置工具调用和视觉思维链 - Contemplating 模式：编排多个智能体并行推理，Humanity's Last Exam 达 58%，FrontierScience Research 达 38%，可与 Gemini Deep Think 和 GPT Pro 等极端推理模式竞争 - 健康领域：与超过 1000 名医生合作策划训练数据，可生成交互式营养分析、运动肌肉激活图等 - 多模态应用：视觉 STEM 问答、实体识别、定位，支持从提示词生成小游戏和功能网站（Visual Coding） - 在多模态感知、推理、健康和 Agent 任务上表现有竞争力；编码和长程 Agent 系统仍有差距 ⚙️ 三大扩展轴 - 预训练：重建预训练技术栈（架构、优化、数据策划），达到相同能力所需计算量比 Llama 4 Maverick 减少超过一个数量级 - 强化学习：大规模 RL 实现平滑、可预测的能力增长，训练数据上 pass@1 和 pass@16 均呈对数线性增长，且能力可靠泛化到未见评测集 - 测试时推理：通过思考时间惩罚实现「思维压缩」——模型先学会用更少 token 解题，再进一步延长推理获得更强表现；多智能体并行推理在不大幅增加延迟的情况下提升性能 ⚠️ 安全发现 Apollo Research 第三方评测发现 Muse Spark 具有已观测模型中最高的「评测感知」能力——模型频繁识别出自己正在被测试，并推理出「因为正在被评测所以应该诚实行事」。Meta 后续调查发现评测感知可能在小部分对齐评测中影响行为，但不涉及危险能力，判定为非阻断性问题。 🔙 背景 - MSL 由首席 AI 官 Alexandr Wang 领导，九个月前加入 Meta，此前曾从 Apple 等公司高薪挖角（部分 offer 超 2 亿美元） - Meta 于 2025 年 12 月以约 20 亿美元收购 Manus，纳入 AI 战略版图 - 此前 Llama 4 系列（Scout 109B + Maverick 402B）表现令人失望，Arena 排名存争议，Meta 急需重新证明 AI 竞争力 - Zuckerberg 表示未来计划发布更先进的模型，包括新的开源模型 - Muse Spark 目前已在 Meta AI app 和 http://meta.ai 上线（仅限美国），未来数周将推广至 WhatsApp、Instagram、Facebook、Messenger 及 Meta AI 眼镜 - Meta 同时提供私有 API 预览给特选开发者，首次尝试第三方 API 收入模式 - 发布当天 Meta 股价上涨约 9% ⚔️ 竞品对比 - OpenAI GPT-5.4：当前综合最强旗舰，Codex + Agent 生态最完整 - Anthropic Claude Opus 4.6：编程和长程 Agent 任务领先（SWE-bench 80.8%），Claude Code 年化收入超 25 亿美元 - Google Gemini 3.1 Pro：性价比路线（$2/1M 输入 token），语音 Agent 标杆（Flash Live） - Muse Spark 在多模态感知和健康推理上有差异化，但编码和 Agent 任务承认存在差距 - Contemplating 模式（多智能体并行）对标 Gemini Deep Think 和 GPT Pro 推理模式 🏢 Meta AI 近况 - MSL 成立 9 个月，目标为「个人超级智能」 - 正建设 Hyperion 超级数据中心 - Llama 系列累计下载超 1 亿次、1000+ 商业应用，但 Meta 首次推出闭源模型显示策略转向 - 更大规模模型已在开发中 来源：https://ai.meta.com/blog/introducing-muse-spark-msl/ 详情：https://about.fb.com/news/2026/04/introducing-muse-spark-meta-superintelligence-labs/ CNBC：https://www.cnbc.com/2026/04/08/meta-debuts-first-major-ai-model-since-14-billion-deal-to-bring-in-alexandr-wang.html #Meta#AI#MuseSpark#MSL#多模态#AIAgent

📝 Claude for Word 进入 Beta：Word 侧边栏直接起草、编辑，修改以批注形式呈现 Anthropic 于 4 月 10 日宣布，Claude for Word 正式进入 Beta 阶段。用户可在 Microsoft Word 侧边栏中直接与 Claude 交互——起草、编辑和修改文档内容，Claude 保留原有格式，所有编辑以 Word 原生批注（Tracked Changes）形式呈现，方便逐条审阅和接受/拒绝。 目前可通过 Microsoft Marketplace 安装插件，仅限 Team 和 Enterprise 计划用户使用。 安装地址: https://marketplace.microsoft.com/en-us/product/office/wa200010453 ⚙️ 核心功能 - 选中即改：高亮段落后告诉 Claude 如何改写，仅修改选中内容，标题样式和编号保持不变 - 批注驱动编辑：在文档中留下批注说明修改意图，Claude 读取后直接对锚定文字执行修改并在线程中回复说明 - 模板起草：在现有模板中描述需求，Claude 按既有标题和列表样式起草内容，并可引用上传的参考文档 - 一致性检查：自动标记全文中定义术语不一致、交叉引用断链、编号错误等问题，修复以批注形式提交审阅 - 跨 Office 应用上下文：可在 Word、PowerPoint、Excel 插件间传递上下文，在同一对话中处理多文件任务 - Skills 工作流：团队可将调试好的合同审查、状态备忘录等工作流保存为 Skill，供全员复用、保持输出质量一致 📁 支持格式 支持 .docx 和 .docm 文件，旧格式（.doc / .rtf）需先另存为 .docx。 🔙 背景 - 2025 年下半年：Anthropic 陆续推出 Claude for Chrome、Claude for Slack 等集成，构建 Cowork 工作连接器生态 - 2026 年 1 月：推出 Claude for Excel 和 Claude for PowerPoint 插件，正式切入 Microsoft Office 生态 - 2026 年 2 月：M365 Connector 上线，支持 Claude 访问 SharePoint、OneDrive、Outlook 和 Teams 数据，供 Team/Enterprise 及免费用户连接 - 2026 年 3 月初：Microsoft 365 Copilot 开始将 Claude 作为 Researcher 子代理引入，两家进入深度合作阶段 - 2026 年 4 月 8 日：Anthropic 发布 Claude Managed Agents，Notion、Asana、Atlassian 等首批合作 - 2026 年 4 月 10 日：Claude for Word Beta 上线，Office 套件集成进一步完善 ⚔️ 竞品格局 - Microsoft Copilot in Word：深度集成 Microsoft 365 生态，依托 GPT-5 系列模型；功能覆盖起草、总结、重写，但批注形式交互不如 Claude for Word 精细 - ChatGPT（GPT for Work 第三方插件）：通过非官方插件接入 Word，支持 Claude/GPT 切换，但非 OpenAI 官方维护，稳定性有限 - Google Gemini + Docs：深度集成 Google Workspace，但在 Microsoft Word 生态中缺乏对等的官方插件 - Claude for Word：Anthropic 官方出品，原生支持 Word 批注工作流，Skills 可复用工作流是差异化亮点；仅限 Team/Enterprise，暂不面向个人用户 📎 相关链接 产品页面: https://claude.com/claude-for-word Marketplace 安装: https://marketplace.microsoft.com/en-us/product/office/wa200010453 帮助文档: https://support.claude.com/en/articles/14465370-use-claude-for-word #Claude#Anthropic#AI#Word#MicrosoftOffice#办公自动化