🚀 Nvidia снова в огне!

Их новы метод GenCluster впервые позволил *открытой модели* догнать лидеров из закрытых лабораторий.

🧠 Модель gpt-oss-120b взяла золото на IOI 2025 (International Olympiad in Informatics) — впервые в истории open-source-ИИ!

Модель генерирует тысячи решений с кодом,тестирует их, группирует уникальные стратегии и устраивает «турнир» между лучшими — судит всё это другой ИИ.

📊 Результат: 446.75 балла, официально подтверждён золотой медалью.

Теперь это новый подход к решению *по-настоящему сложных задач* - масштабируемое вычисление во время теста.

https://arxiv.org/abs/2510.14232v1

Курс по практической ML-инженерии от лучшего просветительского проекта в GenAI 2025

Залетай в новый поток курса «Практическая ML-инженерия: MLOps и разработка проектов» от AI Talent Hub, ИТМО если хочешь:

1️⃣ Освоить стек MLOps: DVC, Airflow, MLflow, ClearML, W&B, FastAPI, PyTest, Docker, GitLab CI — ключевые инструменты для выведения ML-модели в продакшен.
2️⃣ Вырасти в грейде: обновить скилсет и перейти в практический ML
3️⃣ Пройти весь путь создания ML-продукта от идеи до релиза с поддержкой практиков из AI Talent Hub
4️⃣ Получить диплом ДПО ИТМО
Продолжительность: 5 месяцев
Формат: онлайн

➡️ Изучи программу и успей зарегистрироваться до 31 октября!

AI Talent Hub — лучший просветительский проект в GenAI по версии Generation AI Awards 2025

Реклама. Университет ИТМО ИНН:7813045547

Google опубликовала 150-страничный отчёт о Health AI Agents - 7 000 аннотаций, 1 100+ часов экспертов.

Но главное - не метрики, а новая философия дизайна.

Вместо монолитного *«Doctor-GPT»*, Google создаёт Personal Health Agent (PHA) - систему из трёх специализированных агентов:
- Data Science Agent - анализирует носимые устройства и лабораторные данные
- Domain Expert Agent - проверяет медицинские факты и знания
- Health Coach Agent - ведёт диалог, ставит цели, добавляет эмпатию

🧩 Всё связывает оркестратор с памятью: цели, барьеры, инсайты пользователя.

⚡ Результаты
- Превзошёл базовые модели на 10 бенчмарках
- Пользователи предпочли PHA обычным LLM (20 участников, 50 персон)
- Эксперты оценили ответы на 5,7–39 % лучше при сложных медицинских запросах

⚙️ Дизайн-принципы
- Учитывать все потребности пользователя
- Адаптивно комбинировать агентов
- Не спрашивать данные, которые можно вывести
- Минимизировать задержку и сложность

🧠 Протестированные сценарии
- Общие вопросы о здоровье
- Интерпретация данных (носимые устройства, биомаркеры)
- Советы по сну, питанию, активности
- Оценка симптомов (без диагноза)

⚠️ Ограничения и будущее
- Медленнее одиночных агентов (244 с против 36 с)
- Нужны аудит предвзятости, защита данных и регуляторное соответствие
- Следующий шаг - адаптивный стиль общения: эмпатия ↔ ответственность

💡 Вывод
Google показывает путь вперёд: не «супердоктор-бот», а модульные, специализированные агентные команды.
Медицина — лишь первый тест. Дальше: финансы, право, образование, наука.

Google 150 Health AI Agents: https://arxiv.org/pdf/2508.20148

Знаешь то чувство, когда код пишется сам, музыка в наушниках ложится на ритм клавы, а баги исчезают как по волшебству? Пробелка тоже знает! 🗯

🔜 25 октября в Новосибирске на конференции "Импульс Т1" мы будем на одной волне. Приходи послушать топовых спикеров, прокачать скиллы и пощелкать орешки знаний вместе с Пробелкой.

‼️ Пока конфа не началась — лови вайбы Импульса в нашем чат-боте: квизы, стикерпак и розыгрыш призов уже ждут!

Реклама. Информация о рекламодателе

🎙️ VoxCPM: Инновационная TTS-система для реалистичной генерации речи

VoxCPM — это передовая система синтеза речи без токенизации, обеспечивающая контекстно-осознанное создание речи и точное клонирование голоса. Она использует диффузионную архитектуру для генерации непрерывных представлений речи, что позволяет достичь высокой выразительности и стабильности.

🚀Основные моменты:
- Контекстно-осознанная генерация речи с естественной интонацией.
- Точное клонирование голоса с минимальным количеством образцов.
- Высокая эффективность синтеза, поддержка потоковой передачи.

📌 GitHub: https://github.com/OpenBMB/VoxCPM

#python