Telegram Web Link
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✔️ Искусственные нейроны научились “шептать” настоящим клеткам мозга
Учёные из UMass Amherst создали первый искусственный нейрон, который общается с живыми нейронами с тем же микроскопическим напряжением около 0,1 В, как в мозге.

Устройство использует белковые нанопроволоки бактерий, устойчивые к влаге, что позволяет прямую и энергоэффективную связь с живыми клетками. Большинство предыдущих искусственных нейронов работали на гораздо более высоких напряжениях и мощностях, авторы отмечают, что их устройство потребляет в 10 раз меньше напряжения и в ~100 раз меньше мощности по сравнению с ранними версиями.
sciencealert

✔️ Krea AI - открыли исходный код Krea Realtime
Компания Krea AI выложила в открытый доступ Krea Realtime: 14B модель, которая генерирует видео в реальном времени со скоростью 11 кадров в секунду на одной NVIDIA B200.

Модель основана на Wan 2.1 14B и обучена с помощью метода Self-Forcing, что позволило добиться высокой скорости при всего 4 шагах инференса.
HF

✔️ Google интегрировала Gemini с Google Maps
Gemini теперь использует живые данные Google Maps - часы работы, рейтинги, маршруты и фото из 250 млн локаций. Модель отвечает на вопросы о местах не догадками, а на основе реальных данных. Разработчики могут передавать координаты и встраивать интерактивный виджет карт прямо в приложения.

Фича уже доступна в последних моделях Gemini и может сочетаться с другими инструментами.
Google

✔️ Anthropic представила Claude for Life Sciences - ИИ-партнёра для научных исследований
Anthropic расширила возможности Claude, запустив версию Claude for Life Sciences, созданную для биомедицинских и лабораторных задач. Модель ревзошла человека в тесте Protocol QA (0.83 против 0.79) и интегрируется с ведущими научными платформами - Benchling, BioRender, PubMed, Wiley Scholar Gateway и 10x Genomics.

Claude теперь может выполнять автоматизацию лабораторных процессов - от проверки RNA-seq данных до генерации экспериментальных протоколов, используя систему Agent Skills.

Anthropic также запустила программу AI for Science с бесплатными API-кредитами для исследователей, чтобы ускорить внедрение ИИ в науку.
Claude

✔️ IBM представила компактные LLM для кибербезопасности, которые обгоняют более крупные модели

IBM разработала CyberPal 2.0 (4B–20B параметров), обученные на новом датасете SecKnowledge 2.0 с экспертными форматами и доказательной базой.

Модели показывают на 7-14% лучшие результаты, чем крупные аналоги, в задачах классификации уязвимостей и поиска первопричин.
Успех обеспечен не мощностью, а структурой и логикой рассуждений.
Paper

@ai_machinelearning_big_data


#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5027👍7🥰6🤔5😁2🤝2🐳1🤗1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Qwen Deep Research получил полезное обновление

Теперь он создаёт не только отчёты, но и готовые веб-страницы и подкасты.

Работает связка Qwen3-Coder, Qwen-Image и Qwen3-TTS.

👉Попробовать: chat.qwen.ai/?inputFeature=deep_research

@ai_machinelearning_big_data


#Qwen #AI #DeepResearch #Qwen3 #AItools
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
38🔥22👍12🥰4🤔2🐳2
Регистрация на Yandex Cup 2025 открыта до 29 октября. В этом году призовой фонд восьмого международного чемпионата по программированию составит 12 млн рублей.

Доступно участие в шести направлениях: машинное обучение, аналитика, фронтенд, бэкенд, мобильная разработка, алгоритмы. Задачи ML-трека и алгоритмов будут доступны на английском и русском языках. Отборочный тур по машинному обучению проводится отдельно и продлится до 5 ноября.

Участвовать могут юниоры 14-18 лет из России и опытные программисты со всего мира. До 29 октября есть возможность зарегистрироваться и пройти пробный тур, где можно ознакомиться с платформой и форматом задач прошлых лет.

Квалификация состоится уже 2 ноября. Очный финал, который пройдет 5-7 декабря и соберет 180 лучших участников из разных стран, пройдет в Стамбуле — городе, где веками оттачивали мастерство создания искусства. Концепция вдохновлена объединением турецкого крафта и разработки: участники почувствуют себя в роли мастеров кода.

Не упустите возможность показать свои навыки всему миру: регистрация на чемпионат открыта до 29 октября.
🔥2623👍9🤬5😁4🙈2🍓1
🌟 NVIDIA OmniVinci: омнимодальная модель, которая бьет рекорды.

OmniVinci - модель, способная одновременно понимать и обрабатывать разные типы информации: текст, изображения, видео и звук.

Модель крайне эффективна, несмотря на то, что была обучена всего на 200 млрд. токенов (что в 6 раз меньше, чем у Qwen2.5-Omni - 1.2 трлн.). Это стало возможным благодаря архитектурным фишкам и тщательному подходу к подготовке данных.

В основе OmniVinci 3 компонента:

🟢Temporal Embedding Grouping (TEG) - упорядочивает эмбеддинги из видео и аудио по временным меткам.

🟢Constrained Rotary Time Embedding (CRTE) - кодирует уже абсолютное время.

🟢OmniAlignNet - выравнивает эмбеддинги видео и аудио в общем латентном пространстве с помощью контрастивного обучения.

Абляция показала, что вклад каждого элемента играет свою важную роль: базовая модель с простой конкатенацией токенов набирает в среднем 45.51 балла. Добавление TEG поднимает результат до 47.72 (+2.21), CRTE — до 50.25 (+4.74 от базовой), а финальный слой в виде OmniAlignNet доводит средний балл до 52.59, что в сумме дает прирост в 7.08 пункта.

Данные для обучения - 24 млн. диалогов, которые пропустили через систему, где отдельная LLM анализирует и объединяет описания из нескольких модальностей, создавая единую и корректную аннотацю.

Итоговый датасет на 36% состоял из изображений, на 21% из звуков, на 17% из речи, 15% - из смешанных данных и на 11% из видео.

В бенчах OmniVinci обошла всех конкурентов. На Worldsense модель набрала 48.23 балла против 45.40 у Qwen2.5-Omni. На Dailyomni - 66.50 против 47.45. В аудио-задачах OmniVinci тоже молодец: 58.40 в MMAR и 71.60 в MMAU.

В распознавании речи модель показала WER 1.7% на датасете LibriSpeech-clean.

Применение модели протестили на практике. В задаче классификации дефектов полупроводниковых пластин, OmniVinci достигла точности 98.1%, что лучше, чем у специализированной NVILA (97.6%), и у более крупную 40-миллиардную VILA (90.8%).


📌Лицензирование кода : Apache 2.0 License.

📌Лицензирование: NVIDIA One Way Noncommercial License.


🟡Страница проекта
🟡Модель
🟡Arxiv
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #NVIDIA #OmniVinci
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4819🔥10🤗3💅3🕊2🤣2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🌐 OpenAI представила Atlas - свой новый AI-браузер с памятью и режимом агента.

Atlas полностью интегрирован с ChatGPT и работает на базе ChatGPT Search.

Главная фишка - Agent Mode, который может самостоятельно перемещаться по сайтам, открывать страницы и выполнять задачи прямо в браузере.
Можно запускать несколько вкладок с агентами одновременно.

🧠 Браузер также имеет постоянную память (Memory Recall), он запоминает контекст, прошлые действия и может продолжить с того места, где вы остановились.

Atlas уже доступен для всех пользователей: Free, Plus, Pro, Go и Business.

Для Enterprise и Education доступна бета-версия.

📱 Доступен для MacOs. Версии для Windows, iOS и Android - в разработке.

Скоро поделюсь результатами тестов и первыми впечатлениями от Agent Mode.

@ai_machinelearning_big_data

https://chatgpt.com/atlas

#OpenAI #Atlas #ChatGPT #AIbrowser #AgentMode
👍58🔥5329🗿6😁5
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✔️ Alibaba представила Qwen3-VL-2B и Qwen3-VL-32B

Qwen3-VL-32B превосходи GPT-5 mini и Claude 4 Sonnet* в задачах STEM, визуальных вопросах (VQA), OCR, анализе видео и агентных сценариях.

При этом у модели всего 32 млрд параметров и она сопоставима, а на некоторых бенчмарках даже превосходит модели на 235 млрд параметров (лучше всего показывает себя на *OSWorld*).

Попробовать / HF

✔️Google выкатили обновление для AI Studio

Значительно прокачали возможности студии по генерации кода. Сгенерированный проекты можно просматривать или дорабатывать прямо в браузере и деплоить. Также добавили прикольный режим «I’m Feeling Lucky», который генерирует случайную идею для вайбкодинга.
aistudio

✔️Умный дизайн DeepSeek OCR

На первый взгляд DeepSeek-OCR кажется просто моделью для распознавания текста. Но на деле - это совершенно новый способ того, как ИИ может хранить и обрабатывать информацию.

Обычно модели работают с текстовыми токенами - каждый кусочек слова превращается в отдельный токен, и при длинных документах их число растёт квадратично, делая работу медленной и дорогой. DeepSeek решает эту проблему иначе: она превращает длинный текст в изображение, кодирует его в набор компактных визуальных токенов и затем восстанавливает текст обратно.

Эксперименты показали: даже при 9–10-кратном сжатии точность OCR остаётся около 97%, а при 20-кратном - около 60%. Это доказывает, что плотные визуальные представления способны нести ту же информацию куда эффективнее, чем обычные текстовые токены.

Ключевая инновация DeepSeek- новый энкодер DeepEncoder, который умеет обрабатывать страницы высокого разрешения без переполнения памяти. Он делает это в три шага: сначала применяет локальное внимание для мелких деталей, затем 16× свёрточное сжатие, а потом глобальное внимание для понимания всей структуры документа. Такая последовательная архитектура сохраняет точность, но радикально снижает число токенов и объём активаций.

Авторы также предлагают механизм «забывания»: старый контекст можно постепенно уменьшать в разрешении, чтобы свежая информация оставалась чёткой, а старая занимала меньше места. DeepSeek - как всегда умницы.
DeepSeek-OCR

✔️Goldman Sachs: экономика США растёт без новых рабочих мест

США входят в фазу "jobless growth"- производительность растёт благодаря ИИ, но найм почти остановился.

Goldman отмечает: компании делают больше с теми же людьми, а реальный рост занятости вне здравоохранения стал отрицательным. Джером Пауэлл описал рынок как “очень мало найма, мало увольнений”, а выпускники всё чаще не могут найти первую работу.

По данным Challenger, планы по найму - на минимуме с 2009 года. Рост есть, рабочих мест - всё меньше.
futurism

✔️Claude Desktop теперь доступен для всех

Anthropic объявила о публичном релизе Claude Desktop - приложения для Mac и Windows.

На Mac теперь можно делать скриншоты, кликать по окнам, чтобы поделиться контекстом с Claude, и управлять агентом голосом.
Скачать для Mac и Windows

@ai_machinelearning_big_data


#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7837🔥13🤗10👏5🤔2🦄2🥰1🎉1
AIJ Deep Dive: специальный очный трек для AI-профи в рамках международной конференции AI Journey!

Среда для профессионального роста, общение с экспертами мировой AI-индустрии и другими AI-профи — всё это ждёт вас на треке AIJ Deep Dive. В программе — только главные аспекты работы с AI:

Это событие точно нельзя пропустить

1️⃣19 ноября — день Науки: проведём глубокий анализ IT-решений, прорывных научных исследований, R&D-разработок и передовых методик.

2️⃣ 20 ноября — день Бизнеса: разберём успешные кейсы внедрения, оценим эффективность и практические результаты.


На треке вас ждут выступления ведущих экспертов в AI, постер-сессия, специальные форматы для нетворкинга и выставка R’n’D решений. Это уникальная возможность обсудить сложные вопросы с теми, кто действительно понимает ваши вызовы.

Где? Офис Сбера, Кутузовский проспект, д. 32, к. 1 (Е)
Когда? 19–20 ноября 2025 года

По ссылке — форма регистрации на очное участие. Присоединяйтесь к профессиональному AI-сообществу!
🤩99👍34👏1611🔥10🏆5👨‍💻3😁1🦄1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🌍 Tencent выпустили и Hunyuan World 1.1 (WorldMirror): новую версию модели для 3D-реконструкции

Версия Hunyuan World 1.0 умела создавать 3D-сцены по тексту или одному изображению (и была заточена на работу даже на обычных видеокартах), новая версия 1.1 способна строить 3D-мир из видео и мультиракурсных изображений.

Чем интересная

🔹 Поддерживает любые входные данные:
Модель принимает на вход всё - видео, фото, карты глубины, описание позы и параметры камеры. Моделька точно восстанавливает геометрию сцены без искажений.

🔹 Любой формат вывода:
На выходе выдает
плотные облака точек, карты глубины, нормали поверхностей, параметры камеры и 3D Gaussian Splattings.

🔹 Быстрая работа на GPU:
Модель полностью feed-forward, делает один проход и выдаёт готовый 3D-результат всего за несколько секунд.

🌐 Проект: https://3d-models.hunyuan.tencent.com/world/
🔗 GitHub: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanWorld-Mirror
🤗 HF: https://huggingface.co/tencent/HunyuanWorld-Mirror
Демоhttps://huggingface.co/spaces/tencent/HunyuanWorld-Mirror
📄 Технический отчётhttps://3d-models.hunyuan.tencent.com/world/worldMirror1_0/HYWorld_Mirror_Tech_Report.p

@ai_machinelearning_big_data


#AI #3D #VR #Gaming #OpenSource
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍119👏2520🔥18🤩15🎉8🤗3🦄2❤‍🔥1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
МТС True Tech Champ — зрелищный шоу-чемпионат с ИИ-спецэффектами!

21 ноября МТС объединяет ИТ-конференцию и ИТ-чемпионат на одной площадке. Тебя ждет настоящий фестиваль технологий. Более 250 ИТ-талантов со всей России сразятся в лайв-кодинге и программировании роботов на скоростное прохождение лабиринтов со спецэффектами.

Между наблюдением за заездами и поединками ты сможешь:

▫️ послушать конференцию с международными спикерами в области ИИ;
▫️ поучаствовать в воркшопах и юмористических батлах в ИТ-качалке;
▫️ испытать себя в кодерских челленджах и других айтивностях;
▫️ перезагрузить карьеру в HR-Хабе вместе с командой МТС.

День завершится ярким афтепати со звездными хедлайнерами.

👉🏻 Участие бесплатно, количество мест ограничено. Успей зарегистрироваться
🎉85🔥28👍20🤩146👏4🦄2😁1🤬1🗿1
🔍 Qwen3-VL-2B-Thinking — новая маленькая мультимодальная модель, заточенная под рассуждения

Компактная версия семейства Qwen3-VL, ориентированная на глубокое мышление, аналитику и агентные применения.

В линейке Qwen-VL предусмотрены два ключевых режима:
- *Instruct* — для диалогов и инструкций,
- *Thinking* — для логических рассуждений, кода и комплексных задач.

💡 Особенности
- Архитектура поддерживает мультимодальность: модель понимает текст и изображения, способна анализировать контент и выстраивать причинно-следственные связи.
- Оптимизирована для reasoning-задач, где важна не генерация текста, а последовательное мышление и вывод.
- Благодаря размеру в 2B параметров, модель легко разворачивается на локальных GPU и в облачных окружениях.
- Поддерживает tool calling и интеграцию в агентные фреймворки.

Qwen3-VL-2B-Thinking - отличная модель при минимальных ресурсах.

👉 https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-VL-2B-Thinking

@ai_machinelearning_big_data


#Qwen3VL #Qwen #Reasoning #AI #Multimodal #OpenSource
👍20057🔥46😎11🎉9👏7🥰6🤔6🤩5🤗3🦄3
💡 Google запустил Skills: открытую платформу для развития навыков работы с ИИ!

На платформе представлено почти 3000 курсов, лабораторных и практических треков, охватывающих темы от основ python и машинного обучения до продвинутого MLOps, Vertex AI, Gemini и Prompt Design.

Чему можно научиться
- Встроить генеративный ИИ в свой дата-пайплайн;
- Научиться деплоить и обслуживать модели;
- Создать собственное приложение с Gemini и Streamlit;
- Пройти обучение с наставниками или в сообществе Google Cloud Innovators.

Разные уровни от новичков до тимлидов.

По завершении даже выдают сертификаты, которые можно добавить в резюме и на LinkedIn.

✔️ Начать учиться: https://www.skills.google/
✔️ Каталог курсов: https://www.skills.google/catalog

@ai_machinelearning_big_data

#googel #ai #freecourse
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍55👨‍💻49🔥19🎉169👏4🤩3💅2
🔥 GOOGLE AI опубликовали пост о настоящем прорыве в области QUANTUM AI

Сегодня в журнале Nature команда Google впервые показали проверяемое квантовое преимущество с помощью метода, называемого *out-of-time-order correlator (OTOC), или «квантовые эхо».

Эксперимент проведён на квантовом чипе Willow, и он показывает, что квантовые устройства уже способны решать задачи, которые невозможно эффективно симулировать на классических компьютерах.

Квантовый процессор Google выполнил алгоритм под названием Quantum Echoes - в 13 000 раз быстрее, чем лучший классический алгоритм на одном из самых мощных суперкомпьютеров в мире.

🟠Что это значит простыми словами
Учёные научились буквально «отматывать время» в квантовой системе и смотреть, когда она переходит от упорядоченного поведения к хаосу. Этот переход - ключ к пониманию, где начинается настоящее квантовое преимущество.

Проще говоря:

1) Учёные запускают квантовую систему вперёд во времени, позволяя ей запутаться и “рассеять” информацию.

2) Затем применяют обратные операции, как будто “перематывают” процесс назад.

3) Если всё сделано идеально, система должна вернуться в исходное состояние,но из-за квантового хаоса это происходит лишь частично.

4) Разница между “до” и “после” показывает, насколько глубоко информация ушла в хаос.

Работа показывает, что можно извлекать информацию из хаотичных квантовых состояний, ранее считавшихся полностью случайными.

Такой эффект невозможно воспроизвести на обычных суперкомпьютерах. Это шаг к практическим квантовым вычислениям, которые смогут моделировать материалы, молекулы и сложные физические процессы с точностью, недостижимой ранее.

«Quantum Echoes может стать основой будущих квантовых разработок для реального применения.

*Out-of-time-order correlator (сокращённо OTOC) - это специальная метрика, с помощью которой физики измеряют, как быстро информация "распространяется" и смешивается внутри квантовой системы.

🟢 Статья: https://www.nature.com/articles/s41586-025-09526-6

@ai_machinelearning_big_data

#QuantumComputing #Google #AI #Nature #Physics
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥254👍21595🤔70👏53🥰31😐20🤩17🤗13👌5🤓5
2025/10/23 21:07:44
Back to Top
HTML Embed Code: