Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Intel представила 3 новых процессора серии Xeon 6, оптимизированных для управления GPU в ИИ-задачах. Модели на базе P-ядер используют технологии PCT и SST-TF и отличаются повышенной пропускной способностью памяти (на 30% быстрее аналогов) и на 20% большим числом PCIe-линий.
Intel заверяет, что надежность решений гарантирована — встроенные механизмы RAS-функций минимизируют простои. Сотрудничество с NVIDIA стало ключевым моментом: Xeon 6776P уже работает в системе NVIDIA DGX B300, которая позиционируется как одна из самых мощных ИИ-платформ на рынке.
Процессоры доступны для заказа. Intel ожидает роста спроса со стороны корпоративного сектора.
intel.com
Главное новшество — новая "Tab"модель, которая ускоряет навигацию и редактирование: теперь она предлагает изменения не только в текущем файле, но и нескольких файлах проекта, позволяя буквально «пролететь» через правки с помощью табов.
Режим Max Mode стал доступен для всех моделей: он расширяет контекстное окно и снимает лимиты на вызовы инструментов. Встроенный редактор (Command-K) тоже прокачали — теперь им можно править целые файлы, а не только фрагменты.
Для больших проектов добавили мульти-рутовые рабочие пространства и тегирование папок, чтобы подключать к контексту целые кодовые базы. Еще одна фишка — фоновые агенты: они выполняют задачи параллельно, помогая с дебагом, стилями или подготовкой PR. В ближайших планах — интеграция агентов с issue-трекерами, чтобы автоматизировать рутину.
Cursor в сети X (ex-Twitter)
Vercel открыла бета-доступ к своей ИИ-модели V0-1.0-md, заточенной под задачи фронтенда и фулл-стек разработки. Модель доступна через API и принимает текстовые или графические промпты и умеет исправлять в автоматическом режиме типовые баги, интегрируясь с инструментами, поддерживающими формат OpenAI.
Модель обучена на популярных фреймворках и обрабатывает до 128 тыс. токенов за раз (около 750 тыс. слов). Правда, тестировать новинку смогут только те, кто подключит премиум-план V0 ($20/мес.) или корпоративную подписку ($30 за пользователя/mec).
techcrunch.com
NVIDIA Research представила DreamGen — четырехэтапную систему генерации "нейронных траекторий» с помощью специальных видео-моделей для обучения роботов без предварительных демонстраций.
Сначала модель адаптируют под конкретного робота, затем генерируют видео с новыми сценариями по текстовым инструкциям. Из этих роликов извлекают псевдо-действия с помощью обратной динамики или латентных моделей, из которых формируют политики.
Эксперименты показали: чем больше синтетических данных, тем выше эффективность. При этом DreamGen работает на разных платформах — от дорогих манипуляторов до бюджетных моделей. Технология уже тестируется в реальных сценариях: от складов до домашних задач.
research.nvidia.com
SkyWork AI представила своего «супер-агента», который сразу занял первое место в GAIA Benchmark — ключевом тесте для ИИ-агентов. Система обошла конкурентов в первых двух уровнях сложности, а на третьем сравнялась с Manus.
Главный козырь: поддержка 5 форматов (Word, PPT, Excel, веб-кодинг, подкасты) с возможностью редактирования и отслеживания источников. Платформа максимально проста: вместо сложных промптов — выбор сценария и готовый результат.
Skywork Super Agents доступен как онлайн сервис (стоимость от $20/мес., есть пробный период), а для разработчиков открыли исходники фреймворка DeepResearch и API для вызова агентов по выбору.
globenewswire.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🏔️ DiffDock — ИИ для молекулярного докинга через диффузионные модели. Этот open-source проект использует диффузионные модели для предсказания, как маленькие молекулы будут связываться с белками. Точность превосходит традиционные методы на 20-30%, что подтверждено тестами на PDBBind и других бенчмарках.
Инструмент имеет трёхэтапный процесс: сначала предсказывается позиция лиганда, затем его ориентация, и наконец — конформационные изменения. В 2024 году вышла улучшенная версия DiffDock-L с поддержкой ESMFold для предсказания структуры белка по последовательности.
🤖 GitHub
@machinelearning_ru
Инструмент имеет трёхэтапный процесс: сначала предсказывается позиция лиганда, затем его ориентация, и наконец — конформационные изменения. В 2024 году вышла улучшенная версия DiffDock-L с поддержкой ESMFold для предсказания структуры белка по последовательности.
🤖 GitHub
@machinelearning_ru
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI объявила об открытии первого офиса в Сеуле, реагируя на стремительный рост спроса на ChatGPT в Южной Корее. Страна занимает 2 место по числу платных подписчиков сервиса после США. Уже начат набор команды для укрепления местных партнерств, а детали проектов обещают раскрыть в ближайшие месяцы.
«От чипов до софта и от студентов до старшего поколения — корейская экосистема идеальна для внедрения ИИ», — отметил Джейсон Квон, директор по стратегии OpenAI. Ранее компания анонсировала сотрудничество с Kakao, разработчиком популярного мессенджера, для создания новых продуктов на базе ИИ.
bloomberg.com
С 27 мая техно-гигант начнет использовать публикации пользователей из Европы в своих соцсетях для обучения собственных ИИ-моделей. Пользователи могут попытаться ограничить доступ к своим данным, отправив запрос, но компания не гарантирует удовлетворение таких обращений — заявки будут рассматриваться «в соответствии с законами о защите данных».
Регуляторы Бельгии, Франции и Нидерландов уже выразили обеспокоенность таким подходом на фоне глобальных споров о сборе онлайн-данных для ИИ. Создатели моделей ИИ, в свою очередь, настаивают, что весь открытый контент пригоден для обучения, однако это инициирует судебные иски из-за нарушений авторских прав и приватности.
euronews.com
Модель o3 от OpenAI помогла выявить критическую уязвимость в модуле ksmbd ядра Linux, реализующем протокол SMB3. Речь идёт о CVE-2025-37899 — use-after-free в обработчике команды logoff, где освобождённый объект остаётся доступным для других потоков из-за отсутствия подсчета ссылок.
Автор исследования, ранее находивший подобные баги вручную, использовал o3 для анализа ~12 тыс. строк кода, что в итоге привело к обнаружению проблемы, требующей понимания параллельных подключений.
Хотя o3 выдает ложные срабатывания, ее способность анализировать код уже близка к человеческой.
sean.heelan.io
Команда SpeechLab (Alibaba Group) анонсировала CosyVoice 3 — новое поколение моделей для генерации речи, которое получило поддержку русского языка и улучшенную по сравнению с CosyVoice 2 передачу интонаций и эмоций.
Согласно препринту техотчета, в семействе 2 модели, на 0.5 и 1.5 млрд параметров с новым токенизатором MinMo. Модели обучались методом оптимизации наград DiffRO
на 1 млн. часов аудио с имитацией более 100 различных интонаций и эмоций.
По тестам CosyVoice 3 снизил частоту ошибок (CER/WER) на 44% для китайского и 51% для английского по сравнению с CosyVoice 2, и обошел F5-TTS, Spark-TTS в кросс-языковых задачах. Кода и весов моделей пока нет.
funaudiollm.github.io
Всего через несколько дней после запуска, Google расширил доступ к Veo 3, добавив 71 новую страну. Как сообщил вице-президент Gemini Джош Вудворд в сети Х, подписчики Gemini Pro получат пробный пакет из 10 генераций. А вот обладатели Ultra-подписки за $250 в месяц смогут создавать неограниченное количество роликов с ежедневным обновлением квот.
Но есть нюансы: Veo 3 работает исключительно в веб-версии Gemini Pro, поддерживает только английскую аудиодорожку, а в Flow mode нельзя добавить голос поверх загруженных изображений.
Похоже, Google повторяет успех NotebookLM, но теперь — на уровне визуального контента. Техническое комьюнити ждtт, когда модель научится мультиязычности и расширит функционал.
Josh Woodward в сети Х
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Тсс, кто тут умеет делать классные рексистемы? 🤫
Можем предложить вакансию ML-инженера в AI VK. Задачи нескучные: прокачивать рекомендации и ранжирование, внедрять технологии на основе графовых нейросетей, исследовать потребление контента через A/B-тесты.
Вы нам подходите, если:
🔹 вы в ML от двух лет и можете показать свои проекты
🔹 отлично знаете Python, базово — SQL
🔹 умеете сами организовать свою работу
Идеально, если вы уже занимались рекомендациями и работали с большими данными.
Узнали себя?
👉 Откликайтесь прямо сейчас.
Можем предложить вакансию ML-инженера в AI VK. Задачи нескучные: прокачивать рекомендации и ранжирование, внедрять технологии на основе графовых нейросетей, исследовать потребление контента через A/B-тесты.
Вы нам подходите, если:
🔹 вы в ML от двух лет и можете показать свои проекты
🔹 отлично знаете Python, базово — SQL
🔹 умеете сами организовать свою работу
Идеально, если вы уже занимались рекомендациями и работали с большими данными.
Узнали себя?
👉 Откликайтесь прямо сейчас.
🧠 SkyRL — как обучить ИИ-агента реально думать и действовать
[SkyRL](https://github.com/NovaSky-AI/SkyRL) — это open-source фреймворк от NovaSky-AI, который помогает обучать языковые модели (LLM) не просто отвечать, а действовать. Он использует обучение с подкреплением (RL) в задачах, где агенту нужно выполнять несколько шагов и вызывать инструменты, как это делают умные ассистенты.
🔧 Что делает SkyRL:
✅ Учит ИИ работать поэтапно: планировать, думать, использовать поиск, писать SQL и т. д.
✅ Работает с внешними инструментами (Google, база данных, консоль и т.п.)
✅ Делает обучение быстрее за счёт асинхронных запусков
✅ Поддерживает удалённое обучение — можно запускать 100 агентов на одном сервере
---
### 📊 Что уже получилось:
🧩 SWE‑Bench (задачи из GitHub-реп):
Модель SkyRL-14B подняла точность с 18 % до 21.6 %
SkyRL-7B — с 11 % до 14.6 %
🧠 Text-to-SQL (написание SQL-запросов по описанию):
SkyRL-SQL‑7B, обученная всего на 653 примерах, обошла GPT‑4o и o4-mini на бенчмарке Spider.
🛠 Что внутри:
• Язык: Python
• Лицензия: Apache 2.0 — можно использовать в проде
• Поддержка CI/CD
• Интеграция с OpenHands для запуска на кластерах
👨💻 Кому подойдёт:
- Тем, кто делает умных агентов, которые решают задачи через инструменты
- Исследователям в области RL + LLM
- Разработчикам, которые хотят обучить модель на своих задачах — от SQL до программирования
SkyRL — это шаг к ИИ, который не только отвечает, но и решает задачи как настоящий помощник.
🔗 https://github.com/NovaSky-AI/SkyRL
[SkyRL](https://github.com/NovaSky-AI/SkyRL) — это open-source фреймворк от NovaSky-AI, который помогает обучать языковые модели (LLM) не просто отвечать, а действовать. Он использует обучение с подкреплением (RL) в задачах, где агенту нужно выполнять несколько шагов и вызывать инструменты, как это делают умные ассистенты.
🔧 Что делает SkyRL:
✅ Учит ИИ работать поэтапно: планировать, думать, использовать поиск, писать SQL и т. д.
✅ Работает с внешними инструментами (Google, база данных, консоль и т.п.)
✅ Делает обучение быстрее за счёт асинхронных запусков
✅ Поддерживает удалённое обучение — можно запускать 100 агентов на одном сервере
---
### 📊 Что уже получилось:
🧩 SWE‑Bench (задачи из GitHub-реп):
Модель SkyRL-14B подняла точность с 18 % до 21.6 %
SkyRL-7B — с 11 % до 14.6 %
🧠 Text-to-SQL (написание SQL-запросов по описанию):
SkyRL-SQL‑7B, обученная всего на 653 примерах, обошла GPT‑4o и o4-mini на бенчмарке Spider.
🛠 Что внутри:
• Язык: Python
• Лицензия: Apache 2.0 — можно использовать в проде
• Поддержка CI/CD
• Интеграция с OpenHands для запуска на кластерах
👨💻 Кому подойдёт:
- Тем, кто делает умных агентов, которые решают задачи через инструменты
- Исследователям в области RL + LLM
- Разработчикам, которые хотят обучить модель на своих задачах — от SQL до программирования
SkyRL — это шаг к ИИ, который не только отвечает, но и решает задачи как настоящий помощник.
🔗 https://github.com/NovaSky-AI/SkyRL