🙂 Эволюция text-to-video.

Чуть меньше 3-х лет прошло между этими генерациями Уилла Смита, поедающего спагетти.

Слева - ролик, созданный в феврале 2023 года пользователем Reddit chaindrop на модели ModelScope text2video. он так ее назвал в комментариях

Справа - современная генерация на свежем Kling 2.6

С чем мы будем сравнивать видос Уилла Смита в 2030 году?

✔️ Интеграция ИИ-агентов в GitHub и GitLab небезопасна.

Подключение ИИ-инструментов к рабочим процессам разработки открывает новый вектор атак. Проблема затрагивает Gemini CLI, Claude Code и OpenAI Codex.

Механизм взлома основан на внедрении скрытых инструкций в issues, пулл-реквесты или коммиты. Когда агент считывает этот текст для анализа, он может ошибочно интерпретировать его как прямую команду, а не как пассивные данные.

Тестирование, проведенное Aikido Security показало, что уязвимость актуальна как минимум для 5 компаний из списка Fortune 500. Google оперативно устранила брешь в Gemini CLI, однако эксперты настоятельно рекомендуют инженерам ограничивать полномочия ИИ-агентов и внедрять строгую валидацию входных данных.
aikido.dev

✔️ Google представила архитектуру Titans.

Google Research анонсировала Titans — новую архитектуру, которая решает проблему эффективности обработки огромных массивов данных. Фишка - в механизме «глубокой обучаемой памяти», которая обновляется непосредственно в процессе инференса, превращая работу сети в непрерывный цикл онлайн-обучения.

Вместо сохранения всего контекста Titans использует градиенты как индикатор неожиданности: модель запоминает только те токены, которые несут новую информацию и отсеивает предсказуемые данные. Это позволяет поддерживать контекстные окна объемом более 2 млн. токенов при сохранении линейной скорости вычислений, свойственной RNN.

В тестах на длинный контекст и ризонинг архитектура обошла по производительности Transformer++ и Mamba 2.
research.google

✔️ Отчет OpenRouter: генерация кода и ризонинг-модели захватили 50% мирового ИИ-трафика.

OpenRouter совместно с фондом a16z опубликовали исследование «State of AI», основанное на анализе 100 триллионов обработанных токенов. Главный инсайт — рост популярности рассуждающих моделей: во второй половине 2025 они уже генерируют половину всего трафика платформы.

Драйвером индустрии остается разработка ПО: на задачи по написанию и отладке кода приходится более 50% всех запросов. Одновременно растет доля open-source решений, открытые модели занимают уже треть рынка, локомотивами выступают китайские DeepSeek и Qwen.

Эксперты прогнозируют скорый переход к прокси-инференсу, когда сложные задачи будут автоматически распределяться между несколькими специализированными моделями.
openrouter.ai

✔️ Компания Марка Цукерберга купила стартап Limitless.

Техногигант приобрел компанию Limitless (ранее Rewind), создателя умного кулона, который записывает, транскрибирует и индексирует разговоры пользователя в реальном времени.

Устройство Limitless позиционировалось как аппаратный «расширитель памяти», позволяющий мгновенно находить информацию в прошлых диалогах. Это направление сейчас переживает бум: ранее стартап привлек более $33 млн. инвестиций, в том числе от фонда a16z и Сэма Альтмана.

Согласно заявлению, продажи устройств Limitless новым клиентам будут прекращены. Текущие владельцы гаджетов продолжат получать поддержку, но для дальнейшего использования сервиса им придется принять новые условия конфиденциальности.
reuters.com

✔️ В MIT создали летающего микро-робота с ИИ.

MIT представила устройство размером с насекомое. В основе разработки лежат мягкие приводы и двухуровневый ИИ-контроллер, объединяющий методы предиктивного планирования и имитационного обучения. Такая архитектура позволяет роботу мгновенно адаптироваться к внешним возмущениям.

На тестах микро-бот показал уверенную маневренность, выполнив 10 непрерывных сальто за 11 секунд в условиях сильных порывов ветра. Проект планирует создавать автономные рои для поисково-спасательных миссий: благодаря миниатюрным размерам и ударопрочности, они смогут проникать в узкие расщелины завалов при ЧС.

Следующим этапом станет интеграция бортовых камер и сенсоров для полноценной навигации вне помещений.
news.mit.edu

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

⚡️ ChatGPT 5.2 "Code Red" выйдет 9 декабря.

The Verge пишет, что по информации инсайдеров, OpenAI планирует представить обновление уже в начале следующей недели, ориентировочно 9 декабря.

Ожидается, что GPT-5.2 вернет компании доминирующие позиции в сегменте больших языковых моделей.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌Адвент-календарь по ML и DL.

Towardsdatascience запустил декабрьский Адвент-календарь "Machine and Deep Learning", котором предлагает разобраться, что под капотом у ML-процессов.

Фреймворки, например scikit-learn, сделали нас ленивыми. Вызов model.fit стал настолько обыденным, что в эпоху Gen AI кажется, будто обучение модели -это просто подбор параметров.

ML-инженеры жонглируют моделями со сложностью, которая растет в геометрической прогрессии, но при этом они не всегда способны вручную пересчитать и объяснить результаты даже самых простых алгоритмов: линейной регрессии или классификатора.

Модели превратились в "черные ящики", и это огромная проблема, ведь знание, что стоит за каждой функцией, критически важно для понимания процесса.

Фишка в том, что весь материал разбирается в Excel. Звучит диковато, но в этом и есть гений. В отличие от кода, где операции скрыты за функциями, в Excel каждая формула, каждое число, каждый расчет - всё на виду. Никаких "черных ящиков".

Уже вышло 7 статей:

🟢День 1 : k-NN Regressor

🟢День 2 : k-NN Classifier

🟢День 4 : GNB, LDA и QDA

🟢День 5 : GMM (Gaussian Mixture Model)

🟢День 6 : Decision Tree Regressor

🟢День 7 : Decision Tree Classifier

Цикл поможет ответить на вопросы, которые часто остаются за кадром: как грамотно обрабатывать категориальные признаки, когда масштабирование не является правильным решением, и как измерять важность признаков, интерпретируя их напрямую с моделью, минуя модель-агностические пакеты LIME и SHAP.

Серия будет полезна студентам для осмысления формул, и менеджерам для понимания какой ML-метод необходим для бизнеса. А для разработчиков это шанс наконец-то понять теорию.

В общем, это маст-рид для тех, кто хочет перестать быть оператором библиотек и по-настоящему понять, как работает ML-движок.

🔜 Мониторить выход новых статей можно тут, обещают публикацию до конца декабря в формате "один день - одна статья".



@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #DL #Tutorial #Excel