Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Anthropic ведёт переговоры с Google о крупнейшем облачном контракте - на десятки миллиардов долларов. Речь идёт о долгосрочном соглашении, которое обеспечит Anthropic доступом к кастомным TPU - специализированным чипам Google для обучения и работы крупных моделей.
Google уже вложил в Anthropic $3 млрд ($2 млрд в 2023 и ещё $1 млрд в 2025).
Подобные соглашения обычно включают не только вычислительные мощности, но и сетевые и хранилищные ресурсы на несколько лет вперёд.
Anthropic ожидает мощный рост выручки - более чем в два-три раза, до $9 млрд годового run rate. Это результат стремительного роста корпоративных продуктов компании.
Переговоры находятся на ранней стадии, и условия сделки ещё могут измениться.
reuters
Вместо традиционного SPMD-подхода, где каждый узел работает независимо, Monarch позволяет управлять тысячами GPU из одного скрипта, как будто они находятся на одной машине.
Он организует процессы и акторы в многомерные «сетки» (meshes), поддерживает привычные Python-конструкции, включая обработку исключений для отказоустойчивости, и разделяет управляющий и данные-планы - данные передаются напрямую между GPU через RDMA.
Распределённые тензоры выглядят и используются как локальные, а сложные сценарии вроде обучения с подкреплением или отказоустойчивого предобучения реализуются проще и понятнее.
Monarch уже интегрирован с VERL, TorchForge и Lightning AI, и позволяет запускать, отлаживать и масштабировать задачи прямо из Jupyter Notebook. pytorch
Появились сообщения, что Amazon Web Services уволила около 40 % своей DevOps-команды и частично заменила их ИИ-системой, способной автоматически находить и устранять ошибки в инфраструктуре. Внутреннее письмо, опубликованное на вики компании и быстро удалённое, связывало сокращения со «стратегическими инициативами по автоматизации». Инцидент произошёл незадолго до крупного сбоя AWS, который затронул Snapchat, Roblox и другие платформы.
Сообщается, что новая система может самостоятельно исправлять сбои IAM, восстанавливать виртуальные сети и откатывать неудачные развертывания Lambda без участия человека. Однако никаких официальных подтверждений от Amazon не поступало.
80.lv
Демонстрирует хорошие результаты: 51.8% на MM-IFEval (точное следование инструкциям) и 71.4% на RealWorldQA (понимание реального мира). LFM2-VL-3B отлично работает как с одним, так и с несколькими изображениями, а также точно распознаёт английский текст на изображениях (OCR).
При этом модель показывает очень низкий уровень галлюцинаций на бенчмарке POPE.
HF
Согласно опросу 28 миллионов человек в США, доля тех, кто продолжает пользоваться сервисом спустя месяц, выросла с менее 60% два года назад до 90% сегодня.
Проще говоря - 9 из 10 пользователей остаются с ChatGPT уже через месяц. Это лучший результат в истории массовых цифровых продуктов: даже YouTube, считавшийся эталоном, показывает месячную удерживаемость около 85%.
Ещё впечатляюще: через полгода с сервисом остаётся около 80% пользователей - и эта цифра продолжает расти, формируя так называемую «улыбающуюся» кривую удержания.
Для продуктовых команд - это мечта. Для всей индустрии - ясный сигнал: перед нами продукт нового поколения.
X
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍134👏31❤24🤩20🔥9🎉5🤔4👌2🤗2
🦾Китай сейчас роботизирует свои заводы значительно быстрее, чем любая другая страна в мире.
В 2024 году китайцы использовали около 300 тысяч новых промышленных роботов - это больше, чем во всём остальном мире вместе взятом.
Сегодня у них в цехах уже трудятся свыше двух миллионов роботов, работающих без перерывов днём и ночью.
Для сравнения: США в прошлом году добавили всего 34 тысячи, Япония - 44 тысячи, и по общему количеству роботов Китай опережает Америку в пять раз.
Этот рывок стал возможен благодаря долгосрочной государственной политике, напоминающей ту, что привела Китай к лидерству в электромобилях и ИИ: дешёвые кредиты, целевые субсидии и чёткие планы по автоматизации.
На заводах роботы уже давно не экзотика: они сварят, собирают, перемещают детали, а ИИ на фоне анализирует данные с оборудования, предсказывает износ и сокращает простои.
Особенно заметен разрыв в таких отраслях, как автомобилестроение и электроника, где каждая секунда на конвейере имеет значение.
При этом Китай быстро наращивает собственное производство: уже 60% устанавливаемых роботов теперь делают внутри страны.
Правда, самые точные датчики, приводы и чипы всё ещё ввозят из Германии и Японии.
А вот человекоподобные роботы, хоть и не учитываются в этих цифрах, тоже набирают обороты - базовые модели китайских стартапов стоят уже около $6 000.
Главное узкое место - нехватка специалистов по настройке и обслуживанию.
Но и тут Китай использует своё преимущество: огромный пул электриков и программистов ПЛК, а зарплаты инженеров-робототехников уже достигли $60 000 в год, что привлекает всё больше талантов.
Всё это создаёт мощный эффект: сочетание государственной поддержки, умных цепочек поставок и подхода, где программное обеспечение стоит во главе угла. В ближайшие годы это, скорее всего, будет означать более низкую себестоимость и более быстрые сроки поставок с китайских фабрик - по сравнению со многими конкурентами.
@ai_machinelearning_big_data
#ai #robots #ml
В 2024 году китайцы использовали около 300 тысяч новых промышленных роботов - это больше, чем во всём остальном мире вместе взятом.
Сегодня у них в цехах уже трудятся свыше двух миллионов роботов, работающих без перерывов днём и ночью.
Для сравнения: США в прошлом году добавили всего 34 тысячи, Япония - 44 тысячи, и по общему количеству роботов Китай опережает Америку в пять раз.
Этот рывок стал возможен благодаря долгосрочной государственной политике, напоминающей ту, что привела Китай к лидерству в электромобилях и ИИ: дешёвые кредиты, целевые субсидии и чёткие планы по автоматизации.
На заводах роботы уже давно не экзотика: они сварят, собирают, перемещают детали, а ИИ на фоне анализирует данные с оборудования, предсказывает износ и сокращает простои.
Особенно заметен разрыв в таких отраслях, как автомобилестроение и электроника, где каждая секунда на конвейере имеет значение.
При этом Китай быстро наращивает собственное производство: уже 60% устанавливаемых роботов теперь делают внутри страны.
Правда, самые точные датчики, приводы и чипы всё ещё ввозят из Германии и Японии.
А вот человекоподобные роботы, хоть и не учитываются в этих цифрах, тоже набирают обороты - базовые модели китайских стартапов стоят уже около $6 000.
Главное узкое место - нехватка специалистов по настройке и обслуживанию.
Но и тут Китай использует своё преимущество: огромный пул электриков и программистов ПЛК, а зарплаты инженеров-робототехников уже достигли $60 000 в год, что привлекает всё больше талантов.
Всё это создаёт мощный эффект: сочетание государственной поддержки, умных цепочек поставок и подхода, где программное обеспечение стоит во главе угла. В ближайшие годы это, скорее всего, будет означать более низкую себестоимость и более быстрые сроки поставок с китайских фабрик - по сравнению со многими конкурентами.
@ai_machinelearning_big_data
#ai #robots #ml
👍154🤩106👏31🔥22❤20💯10🤣6🎉4🤗2🤔1🤬1
OpenAI объявила о приобретении компании Software Applications Incorporated, разработавшей Sky - интеллектуальный интерфейс для macOS, который работает поверх интерфейсов всех приложений.
Sky понимает контекст того, что происходит на экране, и может выполнять действия в реальных программах: писать тексты, планировать задачи, помогает писать код или управлять рабочим днём, всё через естественный язык.
Цель - превратить ИИ из инструмента для ответов в помощника, который действительно помогает «доводить дела до конца». Как сказал Ник Тёрли, руководитель ChatGPT:
«Мы строим будущее, где ChatGPT не просто отвечает, а помогает вам добиваться результатов».
Этот шаг знаменует переход к новому поколению ИИ-интерфейсов - глубоко встроенных в операционную систему, осознающих контекст и способных взаимодействовать с привычными приложениями.
OpenAi
Развед службы Китая и России всё чаще используют долгосрочные романтические связи и браки, чтобы получить доступ к секретам инженеров, учёных и топ-менеджеров. Такие операции длятся годами: агент встраивается в жизнь цели, получает доверие - и вместе с ним - легальный доступ к закрытым данным, минуя все технические защиты.
В числе тактик- знакомства в LinkedIn, «случайные» встречи на конференциях и участие в стартап-питчах, где собирают не только идеи, но и персональные данные. В одном из известных случаев агентка вышла замуж за инженера аэрокосмической отрасли, а затем появилась в кругах, связанных с оборонкой США.
Особую тревогу в долине вызывает тихое проникновение китайских инвесторов в американские стартапы, получающие госфинансирование. Как только доля иностранного капитала превышает определенный лимит, Минобороны США теряет право их финансировать, но к тому моменту технологии уже могут быть скопированы или переданы.
По оценкам, ежегодные потери от кражи подобных секретов оценивают в $600 млрд. При этом в 2023-2024 годах 6 из 25 стартапов, получивших $180 млн по госпрограмме малого бизнеса, имели связи с Китаем, несмотря на риски.
Times
При генерации она задействует около 50 млрд параметров на токен и уже достигла уровня IMO 2025 Silver, что демонстрирует высокий уровень рассуждений.
Главное достижение - Ring-1T умеет думать «долго» без потери устойчивости. Команда решила ключевые проблемы масштабного обучения: различие между тренировкой и инференсом, перерасход вычислений и зависание RL-моделей. Для этого они внедрили три ключевые технологии: IcePop стабилизирует градиенты, C3PO++ оптимизирует длинные рассуждения и поддерживает загрузку GPU, а ASystem обеспечивает быструю синхронизацию и эффективное управление памятью.
Результаты впечатляют - 55.94 балла на ARC AGI 1 и 2088 на CodeForces. Работа показывает, что долгое рассуждение и обучение на триллионном масштабе теперь реально и стабильно.
arxiv
Вместо того чтобы сравнивать каждый токен со всеми, Adamas выбирает только 128 наиболее релевантных для каждого запроса. Это снижает вычислительную нагрузку, но почти не влияет на точность.
Технология использует преобразование Адамара для сглаживания значений, кодирует ключи и запросы в 2-битные представления и быстро вычисляет их сходство с помощью Manhattan-метрики. Модель затем применяет обычное внимание только к нужным токенам.
Метод не требует переобучения, добавляет лишь минимальные данные в память и ускоряет работу LLM в среднем на 1.5×, сохраняя качество на уровне плотного внимания.
Подробнее
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤65👍38🤗13🥱7🔥3
🦉 LightOnOCR-1B: новая быстрая OCR-модель от LightOn
Модель дистиллирована из Qwen2-VL-72B-Instruct и обучена на корпусе из 17.6 млн страниц / 45.5 млрд токенов.
🔥 Главное:**
-1 B параметров
- позволяет обрабатывать 5.7 страниц/с на одном H100 (это примерно ≈ 493 000 страниц за день)
- Распознаёт таблицы, формы, уравнения и сложные макеты
- 6.5× быстрее dots.ocr, 1.7× быстрее DeepSeekOCR
- Расходы < $0.01 за 1000 страниц A4
📊 Качество (Olmo-Bench):
- Превосходит DeepSeekOCR
- Сопоставима с dots.ocr (при этом модель в 3 раза меньше по весу)
- +16 пт к Qwen3-VL-2B-Instruct
Эта моделька - отличный баланс качества, скорости и стоимости.
🟢 Модель 1B: https://huggingface.co/lightonai/LightOnOCR-1B-1025
🟢 Модель 0.9B (32k): https://huggingface.co/lightonai/LightOnOCR-0.9B-32k-1025)
🟢 Блог LightOn: https://huggingface.co/blog/lightonai/lightonocr
🟢 Демка: https://huggingface.co/spaces/lightonai/LightOnOCR-1B-Demo
@ai_machinelearning_big_data
#ocr #ml
Модель дистиллирована из Qwen2-VL-72B-Instruct и обучена на корпусе из 17.6 млн страниц / 45.5 млрд токенов.
🔥 Главное:**
-1 B параметров
- позволяет обрабатывать 5.7 страниц/с на одном H100 (это примерно ≈ 493 000 страниц за день)
- Распознаёт таблицы, формы, уравнения и сложные макеты
- 6.5× быстрее dots.ocr, 1.7× быстрее DeepSeekOCR
- Расходы < $0.01 за 1000 страниц A4
📊 Качество (Olmo-Bench):
- Превосходит DeepSeekOCR
- Сопоставима с dots.ocr (при этом модель в 3 раза меньше по весу)
- +16 пт к Qwen3-VL-2B-Instruct
Эта моделька - отличный баланс качества, скорости и стоимости.
@ai_machinelearning_big_data
#ocr #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤59👍25🔥18🤗1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Всего через два дня после новости от Google - ещё один крупный квантовый прорыв.
IBM заявила, что один из её ключевых алгоритмов квантовой коррекции ошибок теперь способен работать в реальном времени на FPGA-чипах AMD, без использования экзотического оборудования.
Это делает квантовые вычисления быстрее, дешевле и ближе к практическому применению, чем ожидалось.
Алгоритм, который отслеживает и исправляет ошибки кубитов «на лету»,показал производительность в 10 раз выше необходимой, что стало важным шагом к созданию квантового компьютера Starling, запланированного на 2029 год.
Теперь IBM утверждает, что проект идёт на год впереди графика.
Исследовательская статья выйдет в понедельник.
Темп развития квантовых технологий заметно ускоряется.
reuters
Через два дня после запуска OpenAI Atlas Microsoft представили обновлённый браузер Edge с новым режимом Copilot Mode. Это полноценный AI-бразуер, который понимает контекст вкладок, выполняет действия и способен продолжать проекты, используя историю пользователя.
Функция Actions позволяет голосом или через чат открывать страницы, находить нужную информацию, отписываться от рассылок и даже бронировать рестораны. Система Journeys группирует прошлую активность по темам и помогает вернуться к незавершённым задачам, предлагая логичные следующие шаги. Включение Page Context даёт Copilot доступ к истории для более точных и персонализированных ответов, однако это остаётся опциональной функцией, которую можно отключить в любой момент.
Edge также получил встроенный AI-защитник от фейковых всплывающих окон, менеджер паролей с проверкой на утечки.
Браузер уже доступен в странах, где работает Copilot, на Windows и macOS.
Microsoft
Google представила фреймворк Geospatial Reasoning на базе Gemini, который объединяет предиктивные модели и данные в единую систему анализа Земли.
Теперь ИИ способен рассуждать о реальных процессах, например, предсказывать землетрясения, оценивать риски и предлагать план эвакуации.
Система уже применяется в ВОЗ (WHO AFRO) для прогнозов вспышек холеры и у McGill & Partners для расчёта ущерба после ураганов.
Google превращает Google Earth из карты в разумный аналитический инструмент планеты.
Мета-обучатель наблюдал за множеством агентов в разных средах и вывел универсальное правило обновления, которое улучшает поведение моделей без ручной настройки.
В итоге DiscoRL победил лучшие алгоритмы на Atari 57 и успешно перенёс этот навык на новые задачи.
nature
Hugging Face открыла OpenEnv -платформуа где можно собирать, обучать и масштабировать агентов под ваши задачи.
Внутри уже есть всё: инструменты, плагины, API и поддержка обучения с подкреплением - без сторонних библиотек.
OpenEnv позволяет создавать системы, где агенты взаимодействуют, распределяют задачи и выполняют их самостоятельно.
Платформа полностью открыта и готова к использованию без ограничений.
HF
На криптобенчмарке AlphaArena модели ИИ торгуют по $10 000 на площадке Hyperliquid, чтобы проверить качество торговых стратегий.
После старта, где лидировала DeepSeek V3.1, а GPT-5 показывала убыток около −39 %, Qwen3-Max обошла всех и заняла первое место.
Все участники - Qwen3-Max, DeepSeek V3.1, Claude 4.5 Sonnet, Gemini 2.5 Pro, Grok 4 и GPT-5 — торгуют в одинаковых условиях без приватных данных, что делает тест прозрачным.
На Polymarket оценивают шансы Qwen3-Max удержать лидерство в 45 %.
Организаторы планируют расширить эксперимент на акции и другие активы и запустить инвестплатформу для AI-агентов.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍52❤30🔥13🌚5🤗3👀1