👾 ReasonReact — проект, предлагающий писать React-компоненты на ReasonML — типизированном языке c безупречным выводом типов и синтаксисом, вдохновлённым OCaml.
Это не новый фреймворк, а скорее "обёртка" над обычным React, которая добавляет автоматическую проверку типов и минимальный рантайм. Вы по-прежнему можете использовать существующие JavaScript-библиотеки, но с гарантией, что пропсы и состояния компонентов будут корректны на этапе компиляции.
🤖 GitHub
@bigdatai
Это не новый фреймворк, а скорее "обёртка" над обычным React, которая добавляет автоматическую проверку типов и минимальный рантайм. Вы по-прежнему можете использовать существующие JavaScript-библиотеки, но с гарантией, что пропсы и состояния компонентов будут корректны на этапе компиляции.
🤖 GitHub
@bigdatai
Forwarded from Python/ django
Он основан на системе LangGraph, использует анализ кода, документации и сигналов из сообщества, чтобы отфильтровывать малоизвестные, но перспективные проекты.
Ключевые возможности:
▪ Семантическая проверка: ищет не просто по ключевым словам, а «понимает» содержание.
▪ Многогранный анализ: учитывает не только код, но и документацию, активность и отзывы сообщества.
▪ GitHub-интеграция: фокусируется на данном экосистемном источнике, упрощая отбор качественных проектов.
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔍 Пользователи недовольны LLaMA-4 Maverick — и сомневаются в честности рейтингов на LMSYS Arena
Оценки модели Maverick вызвали бурную реакцию: многие посчитали, что она незаслуженно получает высокие места. Подозрения оказались настолько массовыми, что организаторам LMSYS Arena пришлось опубликовать более 2000 реальных баттлов с участием Maverick.
В каждом баттле — текст запроса, два ответа от разных моделей (включая Maverick) и выбор пользователя. Все можно проверить по ссылке: https://huggingface.co/spaces/lmarena-ai/Llama-4-Maverick-03-26-Experimental_battles
На первый взгляд — всё прозрачно. Но возникают вопросы. Например: в одном из примеров Maverick отвечает менее точно, зато эмоционально и со смайликами — и пользователь отдает голос ей.
И это ещё не всё: на арене используется кастомизированная версия Maverick, оптимизированная под предпочтения людей. Она отличается от той, что лежит на HuggingFace и других открытых платформах — там загружена лишь базовая версия Instruct.
Организаторы заявили, что не знали о различиях, и пообещали в ближайшее время загрузить на арену оригинальный чекпоинт.
@bigdatai
Оценки модели Maverick вызвали бурную реакцию: многие посчитали, что она незаслуженно получает высокие места. Подозрения оказались настолько массовыми, что организаторам LMSYS Arena пришлось опубликовать более 2000 реальных баттлов с участием Maverick.
В каждом баттле — текст запроса, два ответа от разных моделей (включая Maverick) и выбор пользователя. Все можно проверить по ссылке: https://huggingface.co/spaces/lmarena-ai/Llama-4-Maverick-03-26-Experimental_battles
На первый взгляд — всё прозрачно. Но возникают вопросы. Например: в одном из примеров Maverick отвечает менее точно, зато эмоционально и со смайликами — и пользователь отдает голос ей.
И это ещё не всё: на арене используется кастомизированная версия Maverick, оптимизированная под предпочтения людей. Она отличается от той, что лежит на HuggingFace и других открытых платформах — там загружена лишь базовая версия Instruct.
Организаторы заявили, что не знали о различиях, и пообещали в ближайшее время загрузить на арену оригинальный чекпоинт.
@bigdatai
🧮 Модели решают математику… но не совсем
Исследователи предложили новый бенчмарк — MATH-Perturb, чтобы проверить: языковые модели действительно "умеют" решать задачи по математике или просто запоминают шаблоны?
📌 Что сделали: Они взяли 279 самых сложных задач из датасета MATH (уровень 5) и создали две версии для каждой:
MATH-P-Simple — простая пертурбация (вопрос формулируется иначе, но суть и метод решения не меняется).
MATH-P-Hard — сложная пертурбация (незаметное изменение, которое требует другого метода решения и более глубокого понимания).
🧠 Что показали тесты: Модели легко решают оригинальные и "простые" пертурбированные задачи — даже если используют "шорткат-решения" (по сути, угадывают по шаблону).
Но на сложных пертурбациях они резко проваливаются. Шорткат больше не работает, и модель теряется.
📊 Вывод: Многие языковые модели, включая самые продвинутые, не понимают математику в глубоком смысле. Они подбирают шаблон, а не рассуждают.
MATH-Perturb — отличный способ отделить память от мышления.
🔗 Подробнее: https://arxiv.org/abs/2404.01649
🔗 Бенчмарк: https://math-perturb.github.io/
Исследователи предложили новый бенчмарк — MATH-Perturb, чтобы проверить: языковые модели действительно "умеют" решать задачи по математике или просто запоминают шаблоны?
📌 Что сделали: Они взяли 279 самых сложных задач из датасета MATH (уровень 5) и создали две версии для каждой:
MATH-P-Simple — простая пертурбация (вопрос формулируется иначе, но суть и метод решения не меняется).
MATH-P-Hard — сложная пертурбация (незаметное изменение, которое требует другого метода решения и более глубокого понимания).
🧠 Что показали тесты: Модели легко решают оригинальные и "простые" пертурбированные задачи — даже если используют "шорткат-решения" (по сути, угадывают по шаблону).
Но на сложных пертурбациях они резко проваливаются. Шорткат больше не работает, и модель теряется.
📊 Вывод: Многие языковые модели, включая самые продвинутые, не понимают математику в глубоком смысле. Они подбирают шаблон, а не рассуждают.
MATH-Perturb — отличный способ отделить память от мышления.
🔗 Подробнее: https://arxiv.org/abs/2404.01649
🔗 Бенчмарк: https://math-perturb.github.io/
Растите сильную команду. Топ-5 курсов Яндекс Практикума для IT
👾 Технологии меняются каждый день — проверено Яндексом.
Мы ощущаем перемены на своих проектах. Постоянные вызовы, новые инструменты, штормы на рынках. Знаем, как важно, чтобы команда быстро развивалась и адаптировалась к изменениям. Поэтому создаём актуальное обучение, которое соответствует реальным задачам IT-сферы.
Нам доверяют: 5000+ компаний уже обучили 36 000+ сотрудников в Яндекс Практикуме.
👉 Вот топ-5 курсов, которые выбирали компании для развития IT-команд в 2025 году:
— SQL для работы с данными и аналитики
— DevOps для эксплуатации и разработки
— Python-разработчик
— Архитектура программного обеспечения
— Управление командой разработки
— Навыки аргументации
👉Подобрать курс
Реклама, АНО ДПО “Образовательные технологии Яндекса”, ИНН 7704282033, erid: 2VtzqubEfu3
👾 Технологии меняются каждый день — проверено Яндексом.
Мы ощущаем перемены на своих проектах. Постоянные вызовы, новые инструменты, штормы на рынках. Знаем, как важно, чтобы команда быстро развивалась и адаптировалась к изменениям. Поэтому создаём актуальное обучение, которое соответствует реальным задачам IT-сферы.
Нам доверяют: 5000+ компаний уже обучили 36 000+ сотрудников в Яндекс Практикуме.
👉 Вот топ-5 курсов, которые выбирали компании для развития IT-команд в 2025 году:
— SQL для работы с данными и аналитики
— DevOps для эксплуатации и разработки
— Python-разработчик
— Архитектура программного обеспечения
— Управление командой разработки
— Навыки аргументации
👉Подобрать курс
Реклама, АНО ДПО “Образовательные технологии Яндекса”, ИНН 7704282033, erid: 2VtzqubEfu3
Forwarded from Machinelearning
Свежее обновление AI Mode в Google Поиске добавило мультимодальные функции — система анализирует изображения, понимая контекст и связи между объектами. Загрузите фото или сделайте снимок через Lens, задайте вопрос — нейросеть на основе Gemini выдаст развёрнутый ответ с рекомендациями и ссылками.
Раньше эта функция была доступна подписчикам Google One AI Premium, но теперь она доступна через Google Labs.
blog.google
С 7 апреля владельцы Galaxy S25 получат бесплатное обновление Gemini Live. Теперь можно обсуждать увиденное через камеру или экран, удерживая боковую кнопку. Например, ИИ подскажет, как организовать шкаф или выбрать одежду, анализируя изображение в реальном времени. Функция доступна бесплатно, но требует подключения к интернету и активации в поддерживаемых странах.
news.samsung.com
Cloudflare представила серию обновлений, ускоряющих разработку AI-агентов. Теперь в Agents SDK добавлена поддержка MCP, позволяющая агентам подключаться к внешним сервисам с автоматической аутентификацией и управлением соединениями. Для безопасного доступа интегрированы провайдеры Stytch, Auth0 и WorkOS — это упрощает настройку прав доступа через OAuth 2.1 и гибкие сценарии разрешений.
Новинка в SDK — гибернация для MСРAgent: серверы автоматически «засыпают» при простое, экономя ресурсы, и мгновенно активируются при новых запросах. Для хранения состояния агентов теперь доступны Durable Objects даже на бесплатном тарифе — с поддержкой SQLite и 5 ГБ памяти.
Обновления дополнены примерами готовых MCP-серверов — от управления задачами до анализа кода. Разработчики могут развернуть их через кнопку Deploy и настроить под свои нужды.
blog.cloudflare.com
Google анонсировал экспериментальную модель Sec-Gemini v1, которая создана для помощи специалистам по кибербезопасности через интеграцию ИИ и актуальных данных об угрозах.
Система объединяет OSV, Mandiant Threat Intelligence и Google Threat Intelligence, обеспечивая анализ в реальном времени. По внутренним тестам Google, модель на 11% эффективнее аналогов в CTI-MCQ (оценка знаний об угрозах) и на 10,5% — в CTI-RCM (поиск первопричин инцидентов). Она ускоряет обнаружение атак, оценку уязвимостей и даже идентификацию хакерских групп.
Sec-Gemini v1 уже доступна бесплатно для НКО, исследователей и компаний — это часть стратегии Google по совместной борьбе с угрозами. Модель не только предупреждает о рисках, но и объясняет контекст уязвимостей, помогая командам быстрее реагировать.
cybermagazine.com
Исследование, опубликованное в Nature, показало, что LLM дают неоднозначные результаты в биомедицинских задачах. Закрытые модели (GPT-4) превзошли конкурентов в задачх, требующих логики — например, отвечая на медицинские тесты с точностью до 75%. Однако в извлечении данных (распознавание болезней, связей между белками) лидируют традиционные подходы с файнтюном BERT-моделей, опережая LLM на 30–40%.
Открытые решения без дообучения справляются хуже: в 22% случаев генерируют недостоверную информацию. Эксперты отмечают, что даже добавление одного примера в промпт снижает число ошибок. Все данные и выводы исследования доступны в репозитории для независимой проверки.
nature.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🐙 TruLens - Инструмент для глубокого анализа LLM-приложений. Проект предлагает целую экосистему для отслеживания работы всех компонентов LLM-стека — от промптов до ретриверов.
Недавно в систему добавили концепцию RAG Triad, позволяющая оценивать релевантность, groundedness и полезность ответов. В отличие от поверхностных проверок, TruLens даёт возможность выявлять системные проблемы: например, когда модель генерирует правдоподобные, но оторванные от контекста ответы.
🤖 GitHub
@bigdatai
Недавно в систему добавили концепцию RAG Triad, позволяющая оценивать релевантность, groundedness и полезность ответов. В отличие от поверхностных проверок, TruLens даёт возможность выявлять системные проблемы: например, когда модель генерирует правдоподобные, но оторванные от контекста ответы.
🤖 GitHub
@bigdatai
Forwarded from Machinelearning
Deep Cogito выпустила семейство языковых моделей размером 3B, 8B, 14B, 32B и 70B параметров, которые уже доступны для загрузки.
По заявлению разработчиков, их модели превосходят аналогичные открытые решения от LLaMA, DeepSeek и Qwen в большинстве стандартных бенчмарков. Например, 70B-версия обходит новую 109B MoE-модель Llama 4, несмотря на меньший размер.
Все модели обучены с помощью метода Iterated Distillation and Amplification (IDA) — стратегии, которая сочетает итеративное самоулучшение и «сжатие» интеллекта для преодоления ограничений, накладываемых человеческим контролем.
Суть IDA проста: сначала модель «усиливает» свои способности, тратя больше вычислительных ресурсов на поиск решений через CoT, а затем «дистиллирует» эти улучшения в свои параметры. Такой цикл повторяется, создавая петлю обратной связи — каждая итерация делает модель умнее, а её мышление эффективнее. По словам команды, этот подход не только масштабируем, но и быстрее, чем RLHF.
Семейство поддерживает 2 режима работы: стандартный (прямой ответ) и «рефлексивный», где система сначала обдумывает запрос, как это реализовано в Claude 3.7. Они оптимизированы для программирования, вызова функций и агентских сценариев, но без акцента на CoT — разработчики считают, что короткие шаги эффективнее в реальных задачах.
Уже в ближайшие месяцы ожидаются версии на 109B, 400B и 671B параметров и вариации с MoE-архитектурой.
Модели доступны на Hugging Face, Ollama и через API Fireworks AI/Together AI.
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📒 TabNet — революционный подход к работе с табличными данными. Этот проект предлагает уникальную реализацию нейросетевой архитектуры TabNet на PyTorch, специально разработанной для эффективного анализа табличных данных.
Проект поддерживает все основные типы ML-задач: от бинарной классификации до мультитаргетной регрессии, а его интеграция с scikit-learn делает работу интуитивно понятной даже для новичков.
📌 GitHub
@bigdatai
Проект поддерживает все основные типы ML-задач: от бинарной классификации до мультитаргетной регрессии, а его интеграция с scikit-learn делает работу интуитивно понятной даже для новичков.
📌 GitHub
@bigdatai
ИИ-помощники и гибридное облако с ИИ: главные анонсы конференции GoCloud от провайдера Cloud.ru
1. Cloud.ru Evolution AI Factory, цифровая платформа для создания AI-приложений и агентов в облаке. Платформа ускоряет разработку AI-агентов, упрощает их внедрение, снижает инфраструктурные затраты и помогает быстрее выводить продукты на рынок.
2. Cloud.ru Evolution Stack AI-bundle, первое в России гибридное облако с поддержкой искусственного интеллекта. Платформа ускорит внедрение решений на основе ИИ, поможет решать AI-задачи в гибридном сценарии: например, обучать модели в публичном облаке, а инференс выполнять в частном контуре клиента.
По словам СЕО Cloud.ru Евгения Колбина, скоро в облачной платформе Cloud.ru Evolution появится бесплатный AI-помощник.
«Мы планируем, что к 2026 году AI-помощники будут выполнять большинство задач в частотных сценариях работы в облаке. Это кардинально изменит опыт пользователей при работе с облачными продуктами. С момента запуска AI-помощники будут доступны в публичных, гибридных и частных облаках Cloud.ru», — добавил Евгений Колбин.
1. Cloud.ru Evolution AI Factory, цифровая платформа для создания AI-приложений и агентов в облаке. Платформа ускоряет разработку AI-агентов, упрощает их внедрение, снижает инфраструктурные затраты и помогает быстрее выводить продукты на рынок.
2. Cloud.ru Evolution Stack AI-bundle, первое в России гибридное облако с поддержкой искусственного интеллекта. Платформа ускорит внедрение решений на основе ИИ, поможет решать AI-задачи в гибридном сценарии: например, обучать модели в публичном облаке, а инференс выполнять в частном контуре клиента.
По словам СЕО Cloud.ru Евгения Колбина, скоро в облачной платформе Cloud.ru Evolution появится бесплатный AI-помощник.
«Мы планируем, что к 2026 году AI-помощники будут выполнять большинство задач в частотных сценариях работы в облаке. Это кардинально изменит опыт пользователей при работе с облачными продуктами. С момента запуска AI-помощники будут доступны в публичных, гибридных и частных облаках Cloud.ru», — добавил Евгений Колбин.
Forwarded from Machinelearning
Google анонсировала запуск тестовой программы новых геопространственных и Population Dynamics моделей.
Эти инструменты объединяют генеративный ИИ (под капотом - Gemini), с данными спутниковых снимков и социальными индексами, чтобы ускорить анализ в сферах урбанистики, экологии и кризисного управления.
Модели позволяют находить объекты по описанию («дороги с заторами»), сегментировать ландшафты и предсказывать динамику населения. Интеграция с Google Cloud и Earth Engine дает разработчикам возможность для создания собственных решений — от медиапланирования до мониторинга сельхозугодий.
Первыми тестерами стали Airbus, Maxar и Planet Labs: они используют модели для анализа спутниковых данных в реальном времени. Сейчас доступ к моделям открыт через программу Trusted Tester, а детали Google обещает раскрыть в ближайшие месяцы.
🔗 research.google
@ai_machinelearning_big_data
#google #geospatialreasoning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📦 ML Crate — структурированная песочница для ML-экспериментов. Проект предлагает начинающим чёткий шаблон для своих работ: от датасетов и Jupyter-ноутбуков до готовых веб-приложений на Flask/Streamlit.
Проект предлагает начинающим чёткий шаблон для своих работ: от датасетов и Jupyter-ноутбуков до готовых веб-приложений на Flask/Streamlit.
Важно, что репозиторий не просто хранит код, а учит правильному workflow:
▪️отдельные папки для данных, визуализаций и моделей
◾️обязательные requirements.txt и README-файлы
🔗 GitHub
@bigdatai
Проект предлагает начинающим чёткий шаблон для своих работ: от датасетов и Jupyter-ноутбуков до готовых веб-приложений на Flask/Streamlit.
Важно, что репозиторий не просто хранит код, а учит правильному workflow:
▪️отдельные папки для данных, визуализаций и моделей
◾️обязательные requirements.txt и README-файлы
🔗 GitHub
@bigdatai
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Новая технология от Hunyuan, превращающая статичные изображения в реалистичную анимацию с беспрецедентной чёткостью и стабильностью!
🆕 Что нового?
1⃣ Статичное изображение превращается → живое видео
2⃣ Невероятная реалистичность: Implicit Control + Stable Video Diffusion
3⃣ Плавность и сверхчёткая детализация в анимации лица и головы
Легко адаптируется под любые стили изображений.
Анимация создается по одному фото, нужен только видео-референс в качестве шаблона для генерации.
✅ Работает в один клик
✅ Синхронные мимика и движения головы
✅ Сохраняется черте даже при смене стиля
#Hunyuan
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📌 Kor — прототип для извлечения структуры из текста через LLM
Проект имеет интеграцию с LangChain, но предлагает свой подход: вместо JSON-режима или function calling он полагается на шаблонизацию промптов. Это позволяет работать даже с моделями, не поддерживающими новые режимы вроде GPT-4-turbo.
Новая версия 1.0.0 принесла совместимость с Pydantic v2, хотя разработчики предупреждают, что работа может заметно замедлиться
🤖 GitHub
@bigdatai
Проект имеет интеграцию с LangChain, но предлагает свой подход: вместо JSON-режима или function calling он полагается на шаблонизацию промптов. Это позволяет работать даже с моделями, не поддерживающими новые режимы вроде GPT-4-turbo.
Новая версия 1.0.0 принесла совместимость с Pydantic v2, хотя разработчики предупреждают, что работа может заметно замедлиться
🤖 GitHub
@bigdatai