DeepSWE 🤖 — полностью открытый SOTA-агент для кодинга на базе Qwen3-32B

- Обучен исключительно с помощью RL через фреймворк rLLM
- Результат 59% на SWEBench-Verified с тест-тайм масштабированием (42.2% Pass@1) — лидер среди моделей с открытыми весами
- В открытом доступе: модель, код rLLM, датасет R2EGym и рецепты обучения для полной воспроизводимости

🤗 Model: https://huggingface.co/agentica-org/DeepSWE-Preview
📄 DeepSWE blog: https://pretty-radio-b75.notion.site/DeepSWE-Training-a-Fully-Open-sourced-State-of-the-Art[%E2%80%A6]-by-Scaling-RL-22281902c1468193aabbe9a8c59bbe33
📄 ​​rLLM blog:
https://pretty-radio-b75.notion.site/rLLM-A-Framework-for-Post-Training-Language-Agents-21b81902c146819db63cd98a54ba5f31
💻 Github (rLLM): https://github.com/agentica-project/rllm

🚀 Вышел подкаст от издания N + 1 с инженером рекомендательных систем Яндекса Николаем Савушкиным. В нём обсудили, можно ли применять рекомендательные системы на длинной дистанции и смогут ли они построить дерево вариантов для будущей жизни и карьеры пользователя.

Некоторые компании уже пытались сделать из рекомендательной системы агента, который поможет человеку оптимизировать свою жизнь как в краткосрочном, так и в долгосрочном периоде. Но рекомендации всё ещё живут в парадигме дискриминативных систем и лишь угадывают реакцию пользователя на действие вместо того, чтобы сгенерировать осмысленную цепочку действий.

@machinelearning_ru

Wondera AI ии, который генерирует полноценные треки за минуту и заметно обходит конкурентов по качеству.

Вы можете создавать, редактировать и выпускать музыку бесплатно, а нейронка подскажет, как лучше составить промт для трека.

Пользуемся тут.

Из окон офисов VK — самые красивые закаты. А в самих офисах обитают самые любимые коллеги!

Ребята не только делают сервисы VK быстрее и удобнее, но и любят делиться знаниями. Совсем скоро они проведут открытый Java AI-митап и расскажут о том, как мы масштабируем процессы, а ещё поделятся фишками, которые стоят за сервисами VK.

Откликайтесь, если откликается!

🔐 FATE — промышленный фреймворк для федеративного обучения. Этот проект под эгидой Linux Foundation позволяет компаниям совместно обучать ML-модели, не объединяя исходные данные. В основе — комбинация гомоморфного шифрования и MPC-протоколов, обеспечивающие безопасность на уровне промышленных стандартов.

Фреймворк обладает большим разнообразием сценариев: от классических алгоритмов вроде логистической регрессии до трансферного обучения и работы с LLM. Модульная архитектура делает решение гибким для разных инфраструктур.

🤖 GitHub

@machinelearning_ru