This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📚 ArXiv Research Agent — отличный помощник для научных исследований.
Агент самостоятельно:
• Найдёт релевантные статьи с arXiv, bioRxiv, medRxiv и Semantic Scholar
• Проведёт полноценный обзор и поиск нужных материалов
• Покажет, что упущено, и предложит, что добавить
• Даст инсайты и цитаты из миллионов научных работ
• Генерирует готовые конспекты
И др.
Вскоре обещают добавить поддержку MCP.
🔜 Попробовать: https://www.alphaxiv.org/assistant
@ai_machinelearning_big_data
#agent #ArXiv #ai #ml
Агент самостоятельно:
• Найдёт релевантные статьи с arXiv, bioRxiv, medRxiv и Semantic Scholar
• Проведёт полноценный обзор и поиск нужных материалов
• Покажет, что упущено, и предложит, что добавить
• Даст инсайты и цитаты из миллионов научных работ
• Генерирует готовые конспекты
И др.
Вскоре обещают добавить поддержку MCP.
@ai_machinelearning_big_data
#agent #ArXiv #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👨💻 На GitHub выкатили опенсорс-песочницу для тестирования ИИ-алгоритмов рекламных ставок
Команда искусственного интеллекта Авито представила BAT (Benchmark for Auto-bidding Task) — первый российский опенсорс-инструмент для тестирования алгоритмов ставок в рекламных аукционах. Презентация состоялась на международной конференции The ACM Web Conference 2025, одном из главных международных событий в области машинного обучения.
Технические особенности платформы:
🟢 Реалистичная симуляция условий рекламных аукционов
🟢 Работает на анонимизированных данных, объем которых в 1000 раз превышает использовавшийся ранее датасет iPinYou (2013)
🟢 Включает 5 базовых алгоритмов от Авито для сравнения
🟢 Позволяет тестировать custom-алгоритмы перед внедрением в продакшн
Преимущества для ML-специалистов:
🟢 Доступ к реалистичной тестовой среде с параметрами современных рекламных систем
🟢 Возможность сравнивать эффективность разных подходов к автоматическим ставкам
🟢 Инструмент для тестирования алгоритмов без необходимости развертывания сложной инфраструктуры
BAT заполняет важный пробел в инструментарии для ML-сообщества, предлагая современную альтернативу устаревшему датасету iPinYou. Проект может задать новые стандарты в диджитал-рекламе.
🖥 GitHub
Команда искусственного интеллекта Авито представила BAT (Benchmark for Auto-bidding Task) — первый российский опенсорс-инструмент для тестирования алгоритмов ставок в рекламных аукционах. Презентация состоялась на международной конференции The ACM Web Conference 2025, одном из главных международных событий в области машинного обучения.
Технические особенности платформы:
🟢 Реалистичная симуляция условий рекламных аукционов
🟢 Работает на анонимизированных данных, объем которых в 1000 раз превышает использовавшийся ранее датасет iPinYou (2013)
🟢 Включает 5 базовых алгоритмов от Авито для сравнения
🟢 Позволяет тестировать custom-алгоритмы перед внедрением в продакшн
Преимущества для ML-специалистов:
🟢 Доступ к реалистичной тестовой среде с параметрами современных рекламных систем
🟢 Возможность сравнивать эффективность разных подходов к автоматическим ставкам
🟢 Инструмент для тестирования алгоритмов без необходимости развертывания сложной инфраструктуры
BAT заполняет важный пробел в инструментарии для ML-сообщества, предлагая современную альтернативу устаревшему датасету iPinYou. Проект может задать новые стандарты в диджитал-рекламе.
🖥 GitHub
✔️ МТС Web Services и НИУ ВШЭ открыли набор на второй поток магистратуры по ИИ
Абитуриентов приглашают на магистерскую программу «Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте», ее анонсировали на True Tech Day. Обучение пройдет в московском кампусе ВШЭ, всего будет 30 оплачиваемых мест от МТС.
Программу создали на основе актуальных задач индустрии. Задача - научить применять передовые технологии, например, языковые модели и распознавание речи.
Лучших студентов пригласят на стажировку и работу в МТС Web Services уже во время обучения. Часть учебы может пройти за границей в рамках программы академического обмена. Подать документы можно будет с 20 июня.
@ai_machinelearning_big_data
Абитуриентов приглашают на магистерскую программу «Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте», ее анонсировали на True Tech Day. Обучение пройдет в московском кампусе ВШЭ, всего будет 30 оплачиваемых мест от МТС.
Программу создали на основе актуальных задач индустрии. Задача - научить применять передовые технологии, например, языковые модели и распознавание речи.
Лучших студентов пригласят на стажировку и работу в МТС Web Services уже во время обучения. Часть учебы может пройти за границей в рамках программы академического обмена. Подать документы можно будет с 20 июня.
@ai_machinelearning_big_data
FlashInfer - это библиотека для ускорения работы с LLM, созданная NVIDIA, чтобы объединить скорость обработки на GPU и гибкость для разработчиков. Еt главная цель — сократить время вывода текста, одновременно позволяя инженерам быстро внедрять новые алгоритмы и адаптировать решения под разные задачи.
Ее архитектура спроектирована так, чтобы оставаться актуальной при появлении новых алгоритмов: будь то методы повторного использования кэша или эксперименты с форматами внимания. Плюс к этому, библиотека легковесна, она не требует установки лишних зависимостей, а ее API напоминает стандартные инструменты PyTorch.
FlashInfer базируется на 2 принципах : эффективное управление памятью и динамическое планирование вычислений. Библиотека оптимизирует хранение KV-cache через блочно-разреженные структуры, уменьшая объем лишних обращений к памяти.
Это особенно важно при обработке запросов с разной длиной текста. Также используется технология JIT-компиляции, которая на лету генерирует оптимизированные CUDA-ядра под конкретную задачу.
Архитектура FlashInfer разбита на 4 модуля: Attention, GEMM, Communication и Token sampling.
FlashInfer поддерживает PyTorch через собственные операторы и DLPack API, тем самым упрощает внедрение в фреймворки vLLM и SGLang. Благодаря разделению процесса на этапы «планирования» и «запуска» библиотека минимизирует задержки: на первом шаге выбирается оптимальное ядро под параметры запроса, а затем оно переиспользуется для последующих аналогичных задач.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #FlashInfer #NVIDIA
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
В первом эпизоде Сэм Альтман и Эндрю Мэйн говорят о том, что ждет нас дальше:
от GPT‑5 и AGI до суперкомпьютера Project Stargate и ИИ, помогающего воспитывать детей.
Приятного просмотра
▪ YouTube: https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=DB9mjd-65gw
▪ Spotify
https://open.spotify.com/show/0zojMEDizKMh3aTxnGLENP
▪ Apple:
https://podcasts.apple.com/us/podcast/openai-podcast/id1820330260
▪X: https://x.com/OpenAI/status/1935357512011890815
@ai_machinelearning_big_data
#OpenAI #chatgpt #AI #podcast
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI объявила, что больше не будет работать с Scale AI, стартапом, специализирующимся на разметке данных. Решение принято после того, как компания Марка Цукерберга инвестировала $14,3 млрд в Scale и переманила ее основателя Александра Ванга для создания «суперинтеллекта».
В OpenAI заявили, что Scale AI обеспечивал лишь небольшую часть их потребностей, а из-за роста сложности моделей требуются более квалифицированные партнеры. Теперь компания переключается на других поставщиков, Mercor, который раньше занимался рекрутингом, а теперь помогает в создании ИИ.
Для Scale AI это довольно ощутимый удар: потеря одного из ключевых клиентов и уход лидера всего за одну неделю.
bloomberg.com
После недель анонсов и сбора фидбэка, Midjourney представила свою первую Image-to-Video модель. Новая функция Animate позволяет превращать любые картинки в короткие анимационные ролики через автоматический или ручной режим. Режимы Low Motion и High Motion регулируют интенсивность движения. Видео можно продлевать до 16 секунд, добавляя описания к каждому фрагменту. Поддерживаются и сторонние изображения: их загружают как стартовый кадр, а движение задают текстовым промптом.
Ролики пока доступны в 480p при 24 кадрах в секунду. Генерация стоит в 8 раз больше, чем изображения, но компания утверждает, что это в 25 раз дешевле конкурентов. Для Pro-подписчиков тестируют Video Relax Mode, экономящий приоритетные минуты. По словам создателей, видео - это промежуточный этап перед объединением 3D, видео и реального времени в единой платформе.
midjourney.com
Компания SandboxAQ, выделенная из Google и поддержанная Nvidia, опубликовала массив данных, цель которого помочь ученым прогнозировать, как молекулы веществ взаимодействуют с целевыми белками в организме. Это критически важно на ранних этапах создания препаратов: если молекула не «прилипает» к нужному белку, лекарство не сработает.
Используя чипы Nvidia, компания сгенерировала 5,2 млн «синтетических» молекул — теоретических структур, основанных на реальных данных. Эти данные обучают ИИ-модели, которые за минуты вычисляют вероятность связывания, экономя месяцы ручных расчетов.
sandboxaq.com
Ученые из MIT провели эксперимент с 54 добровольцами, которые писали эссе, используя ChatGPT, Google или только свои знания. EEG-анализ показал: у участников с ChatGPT активность мозга была на 30% ниже, особенно в зонах, отвечающих за креативность и память. Со временем они начинали копировать ответы ИИ, теряя навыки формулирования идей. Зато группа без подсказок демонстрировала высокую нейронную связность — мозг работал активнее, генерируя идеи.
Автор исследования, Наталия Космина, предупреждает: чрезмерное доверие к ИИ угрожает обучению и критическому мышлению, особенно у детей. Она призналась, что вставила «ловушки» в текст статьи, чтобы проверить ИИ-суммаризаторы: те начали придумывать версии ChatGPT, которых не было в данных.
Следующий этап - изучение влияния ИИ на программирование. Первые результаты нового этапа, по словам авторов, пугают еще больше.
time.com
Baidu провела стрим, который может изменить будущее e-commerce, представив цифрового клона известного в Китае стримера Ло Юнхао на своей платформе, поддерживаемого моделью ERNIE. Это мероприятие стало первым в своем роде, где два цифровых аватара вели лайв-стрим одновременно.
Они привлекли более 13 миллионов просмотров за 6 часов и сгенерировали продаж товаров потребительской электроники на сумму более 55 миллионов юаней (7,6 млн. долл). Технология ERNIE позволила аватарам не только общаться в реальном времени, но и генерировать описания продуктов объемом более 97 тысяч символов.
Baidu в сети Х
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Команда MiniMax представила MiniMax Agent — интеллектуального агента, способного решать многошаговые, долгосрочные и комплексные задачи.
Что умеет MiniMax Agent:
- Поддерживает комплексное и многошаговое планирование на уровне
- Разбиение задач на подзадачи и их исполнение
- МОщные инструменты генерации кода
- Мультимодальность
- Интеграция с MCP
🔗 https://agent.minimax.io
@ai_machinelearning_big_data
#AI #IntelligentAgent #MiniMax #MultiStepPlanning #Automation #ToolUse #MCP #LLM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Выбираете магистратуру? Обратите внимание на бесплатные партнёрские программы Яндекса в топовых вузах России!
🔹 «Аппаратная разработка умных устройств» — межуниверситетская магистратура в НИУ ВШЭ и МФТИ. Вы будете решать реальные задачи, с которыми работают инженеры сервиса «Алиса и Умные устройства Яндекса».
🔹 «Искусственный интеллект в робототехнике» — программа в Сколтехе, основанная на опыте Яндекс Маркета. Вас ждёт работа с кейсами, где ИИ меняет процесс логистики и автоматизации.
Программы разрабатывались при участии экспертов Яндекса — действующих практиков в ML и Data Science, а также опытных преподавателей, — поэтому обучение построено на самых актуальных знаниях и реальных задачах.
🚀 Если хотите не просто получить диплом, а вырасти в сильного специалиста, переходите на сайт и выбирайте программу!
🔹 «Аппаратная разработка умных устройств» — межуниверситетская магистратура в НИУ ВШЭ и МФТИ. Вы будете решать реальные задачи, с которыми работают инженеры сервиса «Алиса и Умные устройства Яндекса».
🔹 «Искусственный интеллект в робототехнике» — программа в Сколтехе, основанная на опыте Яндекс Маркета. Вас ждёт работа с кейсами, где ИИ меняет процесс логистики и автоматизации.
Программы разрабатывались при участии экспертов Яндекса — действующих практиков в ML и Data Science, а также опытных преподавателей, — поэтому обучение построено на самых актуальных знаниях и реальных задачах.
🚀 Если хотите не просто получить диплом, а вырасти в сильного специалиста, переходите на сайт и выбирайте программу!
Microsoft Research представила методы, усиливающие способность языковых моделей, от компактных до гигантских к сложным рассуждениям. Технологии фокусируются на 3 направлениях: архитектура малых моделей, математическая строгость и кросс-доменное обобщение.
Ключ для маленьких моделей (1.5–7 млрд параметров) в имитации человеческого пошагового мышления.
rStar-Math использует алгоритм MCTS в цикле самообучения: сначала декомпозиция задачи на шаги, затем Process Preference Model (PPM), который учит модель оценивать качество каждого шага через "метки награды", и наконец — итеративная доработка. За 4 цикла MCTS, стратегия и PPM совместно улучшают результат.
Logic-RL — это фреймворк обучения с подкреплением, который награждает модель только при идеально оформленном ходе рассуждений и верном ответе, исключая любые попытки выбора обходных путей.
Для математической надежности разработан LIPS, гибрид ИИ и символьных движков. LIPS распределяет задачи: языковая модель распознает паттерны и переформулирует условия (например, неравенства), а символьный решатель выполняет точные преобразования (масштабирование, упрощение).
Чтобы ИИ понимал условия без ошибок, создан нейро-символический фреймворк генерации данных: символьные системы создают задачи, а языковые модели переводят их в "человеческий" текст. Для проверки выводов используются символьная эквивалентность (сравнение формул) и семантическая согласованность (анализ смысла через эмбеддинги), повышая точность на 35%.
Дополнительный бонус — неожиданное обобщение. Тренировка на математике резко улучшила результаты моделей в программировании и естественных науках.
Для унификации подходов создан Chain-of-Reasoning (CoR), позволяющий гибко комбинировать текстовые, программные и символьные рассуждения в одном решении. А Critical Plan Step Learning (CPL) учит ИИ стратегическому планированию: разбивать проблему, выделять ключевые шаги и отбрасывать слабые варианты через комбинацию Plan-based MCTS и Step-APO.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #RL #Reasoning #Microsoft
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM