🚀 AI Journey Contest 2025 в самом разгаре!
Уже 30 октября закончится международное онлайн-соревнование по ИИ AI Journey Contest 2025 с призовым фондом 6,5 млн рублей. ✨
У тебя еще есть возможность присоединиться к лучшим разработчикам со всего мира.
Выбери один или несколько треков:
Твой шанс выиграть денежный приз и заявить о себе на AI Journey - главной международной конференции по ИИ в России! Спешите зарегистрироваться по ссылке.
Уже 30 октября закончится международное онлайн-соревнование по ИИ AI Journey Contest 2025 с призовым фондом 6,5 млн рублей. ✨
У тебя еще есть возможность присоединиться к лучшим разработчикам со всего мира.
Выбери один или несколько треков:
🤖 Agent-as-Judge: Создай универсального «судью» для оценки текстов, сгенерированных ИИ.
🧠 Human-centered AI Assistant: Разработай персонализированного ассистента на основе GigaChat.
Бонус: Участникам предоставляются токены для API + возможность получить дополнительно 1 млн токенов!
💾 GigaMemory: Придумай механизм долговременной памяти для LLM.
Твой шанс выиграть денежный приз и заявить о себе на AI Journey - главной международной конференции по ИИ в России! Спешите зарегистрироваться по ссылке.
❤2🔥2👍1
🌌 Google Gemini научили распознавать взрывающиеся звёзды по 15 примерам
Google Research показали, что мультимодальная модель Gemini способна находить *вспышки сверхновых и другие астрономические события* — буквально по нескольким обучающим примерам.
🚀 Главное
- Использован few-shot learning — всего ~15 примеров для каждой обсерватории *(Pan-STARRS, MeerLICHT, ATLAS)*
- Модель видит три изображения: новое, эталонное и разницу между ними
- Gemini не просто ставит метку, но объясняет, *почему* считает событие настоящим
- Средняя точность — 93 %, после итераций до 96,7 %
- Умеет оценивать свою неуверенность и просить помощи человека
- Объяснения модели признаны экспертами-астрономами достоверными
🔭 Почему это важно
- Будущие телескопы вроде Vera Rubin Observatory будут генерировать *миллионы сигналов каждую ночь* — без ИИ это невозможно обработать
- Подход few-shot позволяет быстро адаптировать модель к новым данным без переобучения
- Gemini превращается в научного помощника, а не просто классификатор
⚠️ Ограничения
- 93 % ≠ 100 % — человек-в-петле всё ещё необходим
- Модель чувствительна к качеству примеров и может ошибаться на редких артефактах
Вывод: Gemini теперь не просто анализирует изображения, а *учится думать как учёный* — объясняя, сомневаясь и адаптируясь к новым задачам.
📖 Источник: https://research.google/blog/teaching-gemini-to-spot-exploding-stars-with-just-a-few-examples/
Google Research показали, что мультимодальная модель Gemini способна находить *вспышки сверхновых и другие астрономические события* — буквально по нескольким обучающим примерам.
🚀 Главное
- Использован few-shot learning — всего ~15 примеров для каждой обсерватории *(Pan-STARRS, MeerLICHT, ATLAS)*
- Модель видит три изображения: новое, эталонное и разницу между ними
- Gemini не просто ставит метку, но объясняет, *почему* считает событие настоящим
- Средняя точность — 93 %, после итераций до 96,7 %
- Умеет оценивать свою неуверенность и просить помощи человека
- Объяснения модели признаны экспертами-астрономами достоверными
🔭 Почему это важно
- Будущие телескопы вроде Vera Rubin Observatory будут генерировать *миллионы сигналов каждую ночь* — без ИИ это невозможно обработать
- Подход few-shot позволяет быстро адаптировать модель к новым данным без переобучения
- Gemini превращается в научного помощника, а не просто классификатор
⚠️ Ограничения
- 93 % ≠ 100 % — человек-в-петле всё ещё необходим
- Модель чувствительна к качеству примеров и может ошибаться на редких артефактах
Вывод: Gemini теперь не просто анализирует изображения, а *учится думать как учёный* — объясняя, сомневаясь и адаптируясь к новым задачам.
📖 Источник: https://research.google/blog/teaching-gemini-to-spot-exploding-stars-with-just-a-few-examples/
❤9🔥4👍1
Когда знания разбросаны по чатам и папкам, сотрудники теряют время, решения принимаются медленно, а ошибки повторяются.
Так выглядит страшный сон любой IT-компании
Если вы решаете проблему внешними SaaS-решениями, такой подход ненадежен и уход Notion с рынка это доказал.
Решение есть: создать свою базу знаний с AI в облаке. Как? Расскажет эксперт Cloud․ru на вебинаре 23 октября.
Вы узнаете:
В практической части вам покажут процесс настройки и интеграции всех компонентов.
Регистрируйтесь
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🤣3🔥1
🚀 Примеры ChatKit для разработчиков
Репозиторий содержит продвинутые примеры использования ChatKit, включая интеграцию FastAPI и Vite + React. Он демонстрирует, как создать сервер ChatKit с помощью Python SDK и использовать различные инструменты для взаимодействия с клиентом.
🚀 Основные моменты:
- Полный шаблон проекта с фронтендом и бэкендом.
- Интеграция с инструментами для получения погоды и переключения тем.
- Легкая разработка с проксированием запросов через Vite.
📌 GitHub: https://github.com/openai/openai-chatkit-advanced-samples
#python
Репозиторий содержит продвинутые примеры использования ChatKit, включая интеграцию FastAPI и Vite + React. Он демонстрирует, как создать сервер ChatKit с помощью Python SDK и использовать различные инструменты для взаимодействия с клиентом.
🚀 Основные моменты:
- Полный шаблон проекта с фронтендом и бэкендом.
- Интеграция с инструментами для получения погоды и переключения тем.
- Легкая разработка с проксированием запросов через Vite.
📌 GitHub: https://github.com/openai/openai-chatkit-advanced-samples
#python
❤6🔥3👍2
Amazon планирует заменить около 600 000 сотрудников в США роботами.
Это колоссальный сдвиг - не только для компании, но и для всей экономики.
Да, многие рабочие места исчезнут.
Но если смотреть шире, мы стоим у начала новой промышленной революции, где выигрывают те, кто инвестирует в технологии на раннем этапе.
Доходы от акций и дивидендов в будущем смогут превысить сегодняшние зарплаты, благодаря эффекту сложного процента.
Автоматизация будет только расти. Это неизбежно.
И, вероятно, параллельно появятся формы базового дохода (UBI/UHI), чтобы сгладить переход.
2030-е будут эпохой не страха, а огромных возможностей - для тех, кто готов адаптироваться.
#Robotics #Automation #Amazon #FutureOfWork #AIeconomy
Это колоссальный сдвиг - не только для компании, но и для всей экономики.
Да, многие рабочие места исчезнут.
Но если смотреть шире, мы стоим у начала новой промышленной революции, где выигрывают те, кто инвестирует в технологии на раннем этапе.
Доходы от акций и дивидендов в будущем смогут превысить сегодняшние зарплаты, благодаря эффекту сложного процента.
Автоматизация будет только расти. Это неизбежно.
И, вероятно, параллельно появятся формы базового дохода (UBI/UHI), чтобы сгладить переход.
2030-е будут эпохой не страха, а огромных возможностей - для тех, кто готов адаптироваться.
#Robotics #Automation #Amazon #FutureOfWork #AIeconomy
🤣27👍6🔥5❤3🥱2🐳1
Крутая работа от NVIDIA + MIT 👏
QeRL (Quantization-enhanced Reinforcement Learning) - новый способ обучать LLM-модели с подкреплением, используя 4-битные веса и адаптивный шум.
📈 Результат работы метода: до 1.5× быстрее rollout’ы* и полноценное RL-обучение 32B модели на одной H100 (80 GB).
Обычный RL медленный, потому что rollout’ы длинные, а память занята политикой и эталоном.
LoRA уменьшает число обучаемых параметров, но не ускоряет генерацию.
QLoRA использует NF4, но таблицы тормозят вывод.
⚙️ QeRL решает это:
- применяет NVFP4 веса через Marlin,
- сохраняет LoRA только для градиентов,
- использует одну 4-битную политику и для rollout’ов, и для scoring — без дубликатов.
🧠 Добавление адаптивного шума квантизации повышает энтропию токенов — модель исследует пространство решений активнее.
Шум постепенно уменьшается и сливается с RMSNorm-масштабированием — без добавления параметров.
📊 На математических задачах:
- награды растут быстрее,
- точность равна или выше, чем у 16-битных LoRA и QLoRA.
💡 Итого: быстрее, экономнее по памяти, и крупные модели теперь реально можно обучать на одной GPU.
📄 https://arxiv.org/abs/2510.11696
QeRL (Quantization-enhanced Reinforcement Learning) - новый способ обучать LLM-модели с подкреплением, используя 4-битные веса и адаптивный шум.
📈 Результат работы метода: до 1.5× быстрее rollout’ы* и полноценное RL-обучение 32B модели на одной H100 (80 GB).
Rollout - это прохождение эпизода или попытка модели выполнить задачу от начала до конца, чтобы потом оценить её действия и выдать награду.
Обычный RL медленный, потому что rollout’ы длинные, а память занята политикой и эталоном.
LoRA уменьшает число обучаемых параметров, но не ускоряет генерацию.
QLoRA использует NF4, но таблицы тормозят вывод.
⚙️ QeRL решает это:
- применяет NVFP4 веса через Marlin,
- сохраняет LoRA только для градиентов,
- использует одну 4-битную политику и для rollout’ов, и для scoring — без дубликатов.
🧠 Добавление адаптивного шума квантизации повышает энтропию токенов — модель исследует пространство решений активнее.
Шум постепенно уменьшается и сливается с RMSNorm-масштабированием — без добавления параметров.
📊 На математических задачах:
- награды растут быстрее,
- точность равна или выше, чем у 16-битных LoRA и QLoRA.
💡 Итого: быстрее, экономнее по памяти, и крупные модели теперь реально можно обучать на одной GPU.
📄 https://arxiv.org/abs/2510.11696
❤9🔥5👍3
📌 Как быстро выгрузить большой объем данных из 1С? Работа с высоконагруженными системами 1500 АРМ.
📌 Приглашаем Вас на бесплатный онлайн-вебинар от «Денвик Аналитика» и наших партнёров «Insight»,
посвящённый теме работы с высоконагруженными учетными системами до 1500 АРМ, вопросам загрузки данных из 1С,
контролю над распределенными системами и визуализацией данных.
Ключевые темы:
- Механики и методы извлечения данных из 1С;
- Преимущества и работа Экстрактора 1С;
- Архитектура решений;
- Подключение данных Экстрактора к BI-платформе INSIGHT;
- Микс данных из 1С, ClickHouse, Postgre и других систем для OLAP аналитики;
- Self-service в Bi платформе INSIGHT - анализ на основе данных из экстрактора Денвик;
- Представление данных и визуализация в едином дашборде;
- Создание цифрового рабочего места на базе платформ;
- Аналитическая смарт панель INSIGHT.
Спикеры:
Степан Пыстин - CTO компании "Денвик Аналитика".
Александра Козлова - Старший аналитик INSIGHT.
Регистрируйтесь по ссылке
📌 Приглашаем Вас на бесплатный онлайн-вебинар от «Денвик Аналитика» и наших партнёров «Insight»,
посвящённый теме работы с высоконагруженными учетными системами до 1500 АРМ, вопросам загрузки данных из 1С,
контролю над распределенными системами и визуализацией данных.
Ключевые темы:
- Механики и методы извлечения данных из 1С;
- Преимущества и работа Экстрактора 1С;
- Архитектура решений;
- Подключение данных Экстрактора к BI-платформе INSIGHT;
- Микс данных из 1С, ClickHouse, Postgre и других систем для OLAP аналитики;
- Self-service в Bi платформе INSIGHT - анализ на основе данных из экстрактора Денвик;
- Представление данных и визуализация в едином дашборде;
- Создание цифрового рабочего места на базе платформ;
- Аналитическая смарт панель INSIGHT.
Спикеры:
Степан Пыстин - CTO компании "Денвик Аналитика".
Александра Козлова - Старший аналитик INSIGHT.
Регистрируйтесь по ссылке
👍3❤2
Forwarded from Machinelearning
🔥 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
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.
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.
@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
❤12👍2
Новое техношоу о фейлах на дата-платформах
Все упало, все сломалось, бизнес в панике. Для дата-инженеров это обычный вторник, а для шоу «Дропнуто» — повод снять свежий выпуск.
«Дропнуто» превращает фейлы дата-платформ в истории, которые полезно услышать каждому, кто работает с данными. В центре каждого эпизода — один герой и одна яркая история фейла, развернутое обсуждение архитектуры и процессов, а также немного самоиронии.
Анонсы и ссылки на прямые эфиры появятся в телеграм-боте проекта.
Подписывайтесь, чтобы узнавать о премьерах первыми.
Все упало, все сломалось, бизнес в панике. Для дата-инженеров это обычный вторник, а для шоу «Дропнуто» — повод снять свежий выпуск.
«Дропнуто» превращает фейлы дата-платформ в истории, которые полезно услышать каждому, кто работает с данными. В центре каждого эпизода — один герой и одна яркая история фейла, развернутое обсуждение архитектуры и процессов, а также немного самоиронии.
Анонсы и ссылки на прямые эфиры появятся в телеграм-боте проекта.
Подписывайтесь, чтобы узнавать о премьерах первыми.
❤4
🚀 IBM представила Toucan: крупнейший открытый набор данных для обучения ИИ-агентов вызывать и использовать инструменты (tool calling).
Toucan содержит более 1,5 млн реальных сценариев взаимодействия с API и внешними сервисами, охватывая 2000+ инструментов - от планирования задач до анализа данных и отчётности.
💡 Модели, обученные на Toucan, уже обошли GPT-4.5-Preview в ряде бенчмарков по эффективности работы с инструментами.
Toucan обучает модели на реальных последовательностях вызовов инструментов, а не синтетических данных.
Подробнее: https://research.ibm.com/blog/toucan-for-tool-calling
#AI #Agents #ToolCalling #IBM #LLM
Toucan содержит более 1,5 млн реальных сценариев взаимодействия с API и внешними сервисами, охватывая 2000+ инструментов - от планирования задач до анализа данных и отчётности.
💡 Модели, обученные на Toucan, уже обошли GPT-4.5-Preview в ряде бенчмарков по эффективности работы с инструментами.
Toucan обучает модели на реальных последовательностях вызовов инструментов, а не синтетических данных.
Подробнее: https://research.ibm.com/blog/toucan-for-tool-calling
#AI #Agents #ToolCalling #IBM #LLM
🔥8❤7👍2
AIJ Deep Dive – must-attend событие для профессионалов в AI!
Специальный очный трек международной конференции AI Journey для инженеров будущего — для тех, кто создаёт AI своими руками.
Будет два тематических дня:
Почему это событие нельзя пропустить?
Локация: офис Сбера, Кутузовский проспект, д. 32, к. 1 (Е)
Дата: 19–20 ноября 2025 года
Подробности и регистрация: https://aij.ru/deepdive
Приходи и стань частью сообщества, которое пишет будущее!
Специальный очный трек международной конференции AI Journey для инженеров будущего — для тех, кто создаёт AI своими руками.
Будет два тематических дня:
1️⃣ День Науки (19 ноября) — прорывные исследования, передовые R&D-разработки и глубокий технический разбор решений.
2️⃣ День Бизнеса (20 ноября) — реальные кейсы внедрения AI, практические результаты и оценка эффективности.
Почему это событие нельзя пропустить?
✔️ Сообщество тех, кто уже сегодня формирует технологические стандарты завтрашнего дня
✔️ Только реальные кейсы, инсайды и решения
✔️ Нетворкинг и возможность установить контакты с ключевыми игроками рынка и перспективными коллегами
✔️ Постерная сессия научных статей, в том числе уровня А/А*
✔️ Возможность увидеть изнутри, как рождаются прорывные технологии
Локация: офис Сбера, Кутузовский проспект, д. 32, к. 1 (Е)
Дата: 19–20 ноября 2025 года
Подробности и регистрация: https://aij.ru/deepdive
Приходи и стань частью сообщества, которое пишет будущее!