Обновленная Siri под кодовым именем Linwood выйдет следующей весной. Gemini будет отвечать за функции суммаризации и планирования, а собственные модели Apple сохранят ограниченные роли.
Параллельно Apple в ускоренном режиме разрабатывает свою модель на 1 триллион параметров, чтобы уже в следующем году заменить технологию Google, если догонит по качеству.
https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-11-05/apple-plans-to-use-1-2-trillion-parameter-google-gemini-model-to-power-new-siri
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥16❤5👍4🤨2
🧠 Perplexity выпустила свой первый исследовательский paper - и он про то, как заставить сверхкрупные модели работать на десятках AWS-GPU одновременно.
Обычно это невозможно: сеть AWS (EFA) не поддерживает GPUDirect Async, поэтому GPU на разных машинах не могут обмениваться данными достаточно быстро.
Инженеры нашли обходной путь: они построили новый софт, который передаёт координацию CPU, позволяя GPU всё равно синхронизироваться почти напрямую.
Это делает эффективным инференс моделей на *1 триллион параметров* на обычных AWS-кластерах, а не только на специализированных суперкомпьютерах.
Они подготовили expert-parallel ядра для быстрого MoE-инференса на AWS EFA:
1T MoE работает практически без деградации, а многонодовый режим сопоставим или быстрее однонодового на 671B DeepSeek V3 при средних батчах — и открывает путь к сервингу Kimi K2.
Проблема: EFA не поддерживает GPUDirect Async, а стандартный NVSHMEM-proxy даёт маршрутизацию MoE c задержками выше 1 мс.
Решение: ядра упаковывают токены в единичные RDMA-записи прямо с GPU, а специальный CPU-поток запускает передачу и перекрывает её с вычислениями GEMM.
Итог — EFA внезапно становится рабочим вариантом для массивного MoE-инференса.
Это крепкая инженерия и адекватный баланс точности и памяти для команд, которым нужна переносимость между облаками.
https://research.perplexity.ai/articles/enabling-trillion-parameter-models-on-aws-efa
Обычно это невозможно: сеть AWS (EFA) не поддерживает GPUDirect Async, поэтому GPU на разных машинах не могут обмениваться данными достаточно быстро.
Инженеры нашли обходной путь: они построили новый софт, который передаёт координацию CPU, позволяя GPU всё равно синхронизироваться почти напрямую.
Это делает эффективным инференс моделей на *1 триллион параметров* на обычных AWS-кластерах, а не только на специализированных суперкомпьютерах.
Они подготовили expert-parallel ядра для быстрого MoE-инференса на AWS EFA:
1T MoE работает практически без деградации, а многонодовый режим сопоставим или быстрее однонодового на 671B DeepSeek V3 при средних батчах — и открывает путь к сервингу Kimi K2.
Проблема: EFA не поддерживает GPUDirect Async, а стандартный NVSHMEM-proxy даёт маршрутизацию MoE c задержками выше 1 мс.
Решение: ядра упаковывают токены в единичные RDMA-записи прямо с GPU, а специальный CPU-поток запускает передачу и перекрывает её с вычислениями GEMM.
Итог — EFA внезапно становится рабочим вариантом для массивного MoE-инференса.
Это крепкая инженерия и адекватный баланс точности и памяти для команд, которым нужна переносимость между облаками.
https://research.perplexity.ai/articles/enabling-trillion-parameter-models-on-aws-efa
❤18🔥10👍6👏3
Microsoft запускает MAI Superintelligence Team — ставка на медицину
Microsoft создает новую команду MAI Superintelligence Team, начав с задач медицинской диагностики. Мустафа Сулейман заявляет, что у них есть «прямая траектория» к медицинскому суперинтеллекту за 2–3 года.
Цели команды: решать конкретные задачи — раннее выявление болезней, разработка батарей и материалов, проектирование молекул. Компания обещает массовые инвестиции в это направление.
Толчком стал недавний результат системы MAI-DxO — их оркестратор диагностики показал качество анализа сложных клинических случаев выше, чем у групп врачей. Сторонники считают это возможным шагом к сверхчеловеческому клиническому рассуждению — если удержать надежность, калибровку и прозрачность на масштабе.
Источник: reuters.com/technology/microsoft-launches-superintelligence-team-targeting-medical-diagnosis-start-2025-11-06/
Microsoft создает новую команду MAI Superintelligence Team, начав с задач медицинской диагностики. Мустафа Сулейман заявляет, что у них есть «прямая траектория» к медицинскому суперинтеллекту за 2–3 года.
Цели команды: решать конкретные задачи — раннее выявление болезней, разработка батарей и материалов, проектирование молекул. Компания обещает массовые инвестиции в это направление.
Толчком стал недавний результат системы MAI-DxO — их оркестратор диагностики показал качество анализа сложных клинических случаев выше, чем у групп врачей. Сторонники считают это возможным шагом к сверхчеловеческому клиническому рассуждению — если удержать надежность, калибровку и прозрачность на масштабе.
Источник: reuters.com/technology/microsoft-launches-superintelligence-team-targeting-medical-diagnosis-start-2025-11-06/
❤11👍5🔥2
💥 DS-STAR - новый state-of-the-art агент от Google, который сам решает комплексные задачи Data Science: от анализа и преобразования данных до работы с разными типами датасетов.
Он автоматизирует полный цикл работы и показывает топовые результаты на сложных бенчмарках.
🟠 Подробнее: https://research.google/blog/ds-star-a-state-of-the-art-versatile-data-science-agent
Он автоматизирует полный цикл работы и показывает топовые результаты на сложных бенчмарках.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10🔥8🥰2🤔1
NVIDIA делает историю.
Ещё десять лет назад мало кто верил, что эта компания станет самой дорогой в мире. Но в эпоху ИИ NVIDIA стала тем самым «продавцом лопат» - их чипы оказались фундаментом для тренировки и работы больших моделей. Без их GPU сегодня не существует современного ИИ.
Дженсен Хуан прекрасно осознал исторический момент. Когда стало ясно, что именно NVIDIA будет ускорителем ИИ-революции, он не замешкался:
• мгновенно заключил стратегические партнёрства
• расширил R&D и продуктовую линейку
• резко увеличил мощности производства через TSMC
Конкуренты пытались догнать, но дистанция только выросла. Даже AMD, которая тоже выигрывает от ИИ-бума, находится далеко позади по экосистеме, софту и масштабу.
NVIDIA войдёт в историю как компания, изменившая технологическую эпоху.
И Дженсен Хуан - как лидер, который увидел момент и сделал всё правильно, превращая потенциал в новую индустриальную реальность.
Ещё десять лет назад мало кто верил, что эта компания станет самой дорогой в мире. Но в эпоху ИИ NVIDIA стала тем самым «продавцом лопат» - их чипы оказались фундаментом для тренировки и работы больших моделей. Без их GPU сегодня не существует современного ИИ.
Дженсен Хуан прекрасно осознал исторический момент. Когда стало ясно, что именно NVIDIA будет ускорителем ИИ-революции, он не замешкался:
• мгновенно заключил стратегические партнёрства
• расширил R&D и продуктовую линейку
• резко увеличил мощности производства через TSMC
Конкуренты пытались догнать, но дистанция только выросла. Даже AMD, которая тоже выигрывает от ИИ-бума, находится далеко позади по экосистеме, софту и масштабу.
NVIDIA войдёт в историю как компания, изменившая технологическую эпоху.
И Дженсен Хуан - как лидер, который увидел момент и сделал всё правильно, превращая потенциал в новую индустриальную реальность.
💯18❤4🔥3⚡1🥴1
Forwarded from Machinelearning
GPT-5-Codex-Mini - более доступная версия флагманского Codex, она в 4 раза эффективней по затратам по сравнению с полной версией GPT-5-Codex при небольшом компромиссе в производительности.
Разница в возможностях минимальна: на SWE-bench Verified версия Mini набрала 71.3%, в то время как старшая GPT-5-Codex - 74.5%. OpenAI рекомендует переключаться на Mini для решения более простых задач или для экономии ресурсов при приближении к лимитам. Старший Codex будет автоматически предлагать переход на Mini, когда пользователь достигнет 90% своего лимита.
Модель уже доступна в CLI и расширении для IDE, а в скором времени появится и поддержка через API.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9❤3
🤖 Google представила Nested Learning — новую парадигму ИИ, которая учится как человек и не забывает прошлые знания
Google предлагает новый подход: Nested Learning - *вложенное обучение*, при котором новая информация интегрируется в уже существующую структуру знаний, а не замещает её.
Как это работает?
Каждое новое обучение добавляется внутрь уже выученного, как слой внутри слоя.
Это позволяет модели:
- сохранять предыдущие навыки
- адаптироваться к новым задачам
- отличать, в каком контексте она работает
Что это даёт?
1. Постоянное обучение без потерь
Модель может учиться бесконечно, не забывая старое. Новые знания не затирают прежние.
2. Контекстное понимание
ИИ понимает, *в каком режиме* он работает — это делает поведение гибче и разумнее.
3. Ближе к человеческому мышлению
Nested Learning приближает нейросети к человеческому типу обучения: поэтапному, постепенному и адаптивному.
📌 Подробнее: https://research.google/blog/introducing-nested-learning-a-new-ml-paradigm-for-continual-learning
#google
@data_analysis_ml
Google предлагает новый подход: Nested Learning - *вложенное обучение*, при котором новая информация интегрируется в уже существующую структуру знаний, а не замещает её.
Как это работает?
Каждое новое обучение добавляется внутрь уже выученного, как слой внутри слоя.
Это позволяет модели:
- сохранять предыдущие навыки
- адаптироваться к новым задачам
- отличать, в каком контексте она работает
Что это даёт?
1. Постоянное обучение без потерь
Модель может учиться бесконечно, не забывая старое. Новые знания не затирают прежние.
2. Контекстное понимание
ИИ понимает, *в каком режиме* он работает — это делает поведение гибче и разумнее.
3. Ближе к человеческому мышлению
Nested Learning приближает нейросети к человеческому типу обучения: поэтапному, постепенному и адаптивному.
📌 Подробнее: https://research.google/blog/introducing-nested-learning-a-new-ml-paradigm-for-continual-learning
@data_analysis_ml
❤26👍11🔥4
SQL-инъекции остаются одной из самых частых и опасных уязвимостей в веб-приложениях. Ошибка в одном запросе — и злоумышленник получает доступ к базе данных, паролям и пользовательским данным.
В этом материале — полный практический разбор:
как именно происходят SQL-инъекции, какие ошибки разработчиков к ним приводят, как их распознать в коде и главное — как защититься.
Разберём реальные примеры на Python, PHP и Go, посмотрим, как атакующий «взламывает» запрос, и научимся писать безопасный код с параметризованными запросами и ORM.
Это не теория, а руководство, которое поможет понять уязвимость изнутри и навсегда закрыть её в своих проектах.
👉 Читать гайд
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9❤7👍1
Bloomberry опубликовала интересный разбор того, как ИИ влияет на рынок труда в 2025 году. Коротко — вот главное.
- Общее число вакансий в 2025 упало примерно на 8 % по сравнению с 2024 — это базовый фон изменений.
- Сильнее всего просели профессии, основанные на креативном исполнении:
3D-художники −33 %, фотографы −28 %, писатели −28 %.
Задачи, которые ИИ научился делать хорошо и быстро, работодатели стали искать реже.
- Наоборот, растёт спрос на стратегические, технические и руководящие роли.
Например, ML-инженеры показывают рост ≈ +40 %.
Именно там сейчас концентрируется развитие и инвестиции.
Bloomberry выделила набор графиков, которые лучше всего показывают, куда смещается рынок и какие профессии будут определять новую структуру занятости.
https://bloomberry.com/blog/i-analyzed-180m-jobs-to-see-what-jobs-ai-is-actually-replacing-today/
- Общее число вакансий в 2025 упало примерно на 8 % по сравнению с 2024 — это базовый фон изменений.
- Сильнее всего просели профессии, основанные на креативном исполнении:
3D-художники −33 %, фотографы −28 %, писатели −28 %.
Задачи, которые ИИ научился делать хорошо и быстро, работодатели стали искать реже.
- Наоборот, растёт спрос на стратегические, технические и руководящие роли.
Например, ML-инженеры показывают рост ≈ +40 %.
Именно там сейчас концентрируется развитие и инвестиции.
Bloomberry выделила набор графиков, которые лучше всего показывают, куда смещается рынок и какие профессии будут определять новую структуру занятости.
https://bloomberry.com/blog/i-analyzed-180m-jobs-to-see-what-jobs-ai-is-actually-replacing-today/
❤10👍4🔥3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
AI-видео в китайском *Douyin выходят на совершенно другой уровень
В ленте вирусится ролик, где «китайская мама» устраивает разнос ксеноморфу - и выглядит это как мини-фильм. Кажется, что вот сейчас всё закончится, но сцена продолжает разгоняться и становится ещё абсурднее и эффектнее.
*Douyin - это китайская версия TikTok.
В ленте вирусится ролик, где «китайская мама» устраивает разнос ксеноморфу - и выглядит это как мини-фильм. Кажется, что вот сейчас всё закончится, но сцена продолжает разгоняться и становится ещё абсурднее и эффектнее.
*Douyin - это китайская версия TikTok.
❤12😁12🤔5👍3🙏1