This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вместо того, чтобы усложнять одну модель, авторы запускают несколько агентов параллельно и затем выбирают лучший результат.
Метод назвили **Behavior Best-of-N (bBoN).
Как работает:
- Каждый агент пробует решить задачу.
- Его действия переводятся в поведенческий нарратив - короткое описание, что реально изменилось на экране.
- Специальный судья сравнивает эти нарративы и выбирает лучший.
Результаты:
- GPT-5 с 10 параллельными агентами → 69.9% успеха
- Для примера у GPT-5 Mini → 60.2%
- Agent S3* набирает на +10% выше предыдущей SOTA
📄 Paper: http://arxiv.org/abs/2510.02250
💻 Code: http://github.com/simular-ai/Agent-S
📝 Blog: http://simular.ai/articles/agent-s3
@ai_machinelearning_big_data
#AI #Agents #AgentS3 #OSWorld #SimularAI #LLM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥61👍20❤18💘3🤔1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google выпустили LiteRT-LM - фреймворк для запуска LLM прямо на устройстве (offline), с минимальной задержкой и без API-вызовов.
Если вы пилите приложения, это полезная штука, потому что:
- Работает на устройстве: нет задержек от удалённых серверов
- Нет расходов на API
- Дает доступ к Локальному GenAI
🔍 Основное
- LiteRT-LM уже используется внутри Gemini Nano / Gemma в Chrome, Chromebook Plus и Pixel Watch.
- Открытый C++ интерфейс (preview) для интеграции в кастомные решения.
- Архитектура: Engine + Session
• Engine хранит базовую модель, ресурсы - общий для всех функций
• Session - контекст для отдельных задач, с возможностью клонирования, копирования “по записи” (Copy-on-Write) и лёгких переключений
- Поддержка аппаратного ускорения (CPU / GPU / NPU) и кроссплатформенность (Android, Linux, macOS, Windows и др.)
- Для Pixel Watch используется минимальный “pipeline” - только необходимые компоненты - чтобы уложиться в ограничения памяти и размера бинарей
Google опенсорснули целый стек для запуска GenAI на устройствах:
- LiteRT быстрый «движок», который запускает отдельные AI-модели на устройстве.
- LiteRT-LM - интерфейс C++ для работы с LLM. Он объединяет сразу несколько инстурментов : кэширование промптов, хранение контекста, клонирование сессий и т.д.
- LLM Inference API - готовые интерфейсы для разработчиков (Kotlin, Swift, JS). Работают поверх LiteRT-LM, чтобы можно было легко встраивать GenAI в приложения.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #Google #LiteRT #LiteRTLM #GenAI #EdgeAI #OnDeviceAI #LLM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍96❤31🔥19💘4
Позволяет создать нативные приложенийяпрямо внутри ChatGPT.
Идея простая: теперь не нужно выходить из ChatGPT, чтобы делать привычные вещи.
Можно прямо в чате работать с дизайном в Figma, создавать презентации в Canva, искать жильё на Booking или смотреть курсы на Coursera — всё в одном окне.
Платформа поддерживает авторизацию, оплату и подключение внешних сервисов,
а значит, ChatGPT становится центром, где совмещаются ИИ, приложения и автоматизация задач.
Скоро разработчики (вайбкодеры) смогут добавлять свои приложения и зарабатывать на них через ChatGPT SDK.
По сути это убийца n8n и Zapier.
Это интуитивно понятный**визуальный конструктор**, где можно создавать своих ИИ-агентов без единой строчки кода.
Просто перетаскиваешь блоки, подключаешь MCP и ChatKit — и агент сам ищет файлы, анализирует данные и выполняет задачи.
Инструмент уже доступен всем.
OpenAi умеют в дизайн, должно быть удобно.
Можно уже попробовать: https://platform.openai.com/agent-builder
Вышел из беты, получил интеграцию со Slack и собственный SDK.
На демо агент управлял светом и экраном голосом - без кода.
На презентации заявили, что теперь почти весь их код пишется с помощью Codex
Благодаря Codex разработчики OpenAI стали отправлять на 70% больше pull-request’ов в неделю, чем раньше.
Теперь у кодекса появляется интеграция со Slack и SDK, чтобы разработчики могли встраивать его в свои рабочие процессы.
Прямо в эфире Codex написал код для управления камерой, сам собрал интерфейс и **запустил готовое при
$15 за ввод и $120 за вывод за 1M токенов
Gpt-realtime-mini - на 70% дешевле, подходит для мгновенных ответов и потоковых задач
Можно будет генерировать видео прямо из кода
PS: Agent Builder выглядит действительно интересно - интуитивный, гибкий, инструмент с большим потенциало
м.
А вот насколько полезными окажутся приложения внутри ChatGPT, не особо понятно.
OpenAI не боится экспериментировать.
Они развивают ChatGPT как платформу, ищут
новые варианты захвата рынка и пробуют смелые идеи. Это дорогого стоит.
Их интерфейс просто топ: минимализм, аккуратность, почти в духе Apple. UX - на уровне искусства.
У OpenAI уже более 800 млн активных пользователей в неделю и они обрабатывают 6 миллиардов токенов в минуту!
К концу года число пользователей, похоже, вплотную подойдёт к 1 миллиарду.
Но гонка только начинается.
Google явно готовит ответ - Gemini 3 обещает быть топом. Другие игроки тоже не дремлют.
@ai_machinelearning_big_data
#openai #chatgpt #llm #ml #ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍662🔥301❤209🎉178👏104😁77🤔53🤩41🤣15👌13🙈13
Модель умеет рассуждать на основе изображений, понимать сложные визуально-текстовые задачи и поддерживает мультиязычные кейсы.
Ключевые особенности:
- Visual Reasoning - глубокое понимание изображений и сцен
- Multilingual Support - работа с несколькими языками
- Visual Dialogue - позволяет весть диалог на основе изображения и текста
- Thinking-on-Image - рассуждение на уровне визуальных деталей
HunyuanVision-1.5 демонстрирует продвинутые способности в задачах анализа, генерации и рассуждения. Работает шустро, русский понимает, но не без косяков.
Модель доступна для использования через Tencent Cloud API и LMArena (Direct Chat).
Полный технический отчёт и веса обещают к релизу позже в октябре. Ждемс.
@ai_machinelearning_big_data
#Tencent #llm #ml #Hunyuan #vlm
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍198🎉146❤37🔥20👏16😁12🤩12🥰3👌3💘2
AI21 представила Jamba 3B - компактную модель, которая обошла Qwen 3 4B и IBM Granite 4 Micro по качеству рассуждений.
Более высокая эффективность, в сравнении с AI21 - 2–5× улучшение в производительности по сравнению с конкурентами за счёт меньшего KV-кэша и гибридной архитектуры.
Секрет в архитектуре:
🔹 сочетание Transformer attention и Mamba state-space слоёв.
🔹 Mamba-часть эффективно обрабатывает длинные последовательности без тяжёлых attention-кэшей,
🔹 а Transformer-слои сохраняют способность к сложным рассуждениям.
Результат, модель кушает меньше памяти, выдает высокую скорость и плавно работает даже на ноутбуках, GPU и мобильных устройствах.
📏 Контекст: до 256K токенов.
⚡ Скорость: около 40 токенов/сек даже на длинных контекстах, тогда как другие модели резко замедляются.
На графике “интеллект против скорости” Jamba 3B опережает Gemma 3 4B, Llama 3.2 3B и Granite 4.0 Micro, демонстрируя высший интеллект и более быструю генерацию.
🟢 Подробнее: huggingface.co/ai21labs/AI21-Jamba-Reasoning-3B
@ai_machinelearning_big_data
#AI #LLM #Jamba3B #AI21 #Mamba #Transformer #DeepLearning
Более высокая эффективность, в сравнении с AI21 - 2–5× улучшение в производительности по сравнению с конкурентами за счёт меньшего KV-кэша и гибридной архитектуры.
Секрет в архитектуре:
🔹 сочетание Transformer attention и Mamba state-space слоёв.
🔹 Mamba-часть эффективно обрабатывает длинные последовательности без тяжёлых attention-кэшей,
🔹 а Transformer-слои сохраняют способность к сложным рассуждениям.
Результат, модель кушает меньше памяти, выдает высокую скорость и плавно работает даже на ноутбуках, GPU и мобильных устройствах.
📏 Контекст: до 256K токенов.
⚡ Скорость: около 40 токенов/сек даже на длинных контекстах, тогда как другие модели резко замедляются.
На графике “интеллект против скорости” Jamba 3B опережает Gemma 3 4B, Llama 3.2 3B и Granite 4.0 Micro, демонстрируя высший интеллект и более быструю генерацию.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #LLM #Jamba3B #AI21 #Mamba #Transformer #DeepLearning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤52🔥23👍13🤔4💘2
Это подборка интерактивных ноутбуков, демонстрирующих возможности Qwen3-VL - как при локальном запуске, так и через API.
Внутри - десятки реальных примеров с разборами:
▪ Работа с изображениями и рассуждение по ним
▪ Агент для взаимодействия с интерфейсами (Computer-Use Agent)
▪ Мультимодальное программирование
▪ Распознавание объектов и сцен (Omni Recognition)
▪ Продвинутое извлечение данных из документов
▪ Точное определение объектов на изображении
▪ OCR и извлечение ключевой информации
▪ 3D-анализ и привязка объектов
▪ Понимание длинных документов
▪ Пространственное рассуждение
▪ Мобильный агент
▪ Анализ и понимание видео
@ai_machinelearning_big_data
#Qwen #Qwen3VL #AI #VisionLanguage #Multimodal #LLM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤81🔥26👍22💘1
Метод помогает увидеть на какие внутренние признаки опирается ИИ, когда формирует ответы без переобучения всей модели.
В основе — дополнительный автоэнкодер, который обучается на остаточной ошибке базовой модели и вылавливает редкие, специализированные сигналы, влияющие на решение модели. Sae Boost уже протестировали на тестах по химии, документах ООН и русскоязычном контенте – метод показал значительное улучшение качества реконструкции (explained variance) и снижения перекрестной энтропии LLM (LLM cross-entropy) на специализированных доменах.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml #llm
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤46👍21🔥6💘2🌭1