⚡️ Tencent выпустили новые open-source модели перевода HY-MT 1.5

Модель доступна в двух версиях: 1.8B и 7B. Обе работают как на устройстве, так и в облаке и показывают высокую скорость и точность.

Модель идет в двух размерах:

1) 8B для устройств
Оптимизирована под потребительское железо, занимает около 1 ГБ памяти.
Благодаря on-policy distillation достигает задержки 0.18 секунды на 50 токенов, обходя многие коммерческие API.

2) 7B новая SOTA
Превосходит большинство средних по размеру open-source моделей и сопоставима с закрытых решений.

Поддержка 33 языков и 5 китайских диалектов с высокой точностью.

Модели уже используются в сервисах Tencent. Связка двух моделей обеспечивает стабильную работу как на устройствах, так и в облаке.

🔹 Попробовать: https://hunyuan.tencent.com/modelSquare/home/list
🔹 GitHub: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HY-MT
🔹 Hugging Face: https://huggingface.co/collections/tencent/hy-mt15

@ai_machinelearning_big_data

#opensource, #Tencent,

✔️ Цукерберг купил Manus.

По информации WSJ, сумма сделки превысила $2 млрд, что соответствует оценке, которую стартап рассчитывал получить в ходе нового раунда финансирования. Manus показал феноменальную динамику, выйдя на уровень годовой выручки более $100 млн. всего через 8 месяцев после запуска.

Флагманский продукт Manus — агент общего назначения, способный самостоятельно выполнять многоступенчатые задачи: написание кода, анализ больших данных и маркетинговые исследования.

Критическим условием поглощения стало полное сворачивание операций в Китае, где компания была изначально основана, и исключение любых китайских интересов в структуре собственности. Действующие сервисы и подписки Manus продолжат работать.
wsj.com

✔️ США одобрили поставки оборудования для Samsung и SK Hynix на 2026 год.

Власти США выдали Samsung Electronics и SK Hynix лицензии, разрешающие ввоз оборудования для производства чипов на их заводы в Китае в 2026 году. Это решение обеспечит непрерывность технологических процессов на фоне ужесточения правил экспортного контроля.

Ранее южнокорейские вендоры, наравне с TSMC, обладали статусом «проверенных компаний», который освобождал их от ограничений Вашингтона. Срок действия этой привилегии истекает 31 декабря, после чего начинает действовать система ежегодного лицензирования поставок.

Для Samsung и SK Hynix китайские площадки остаются ключевыми в производстве памяти, цены на которую растут из-за дефицита и высокого спроса со стороны дата-центров для ИИ.
reuters.com

✔️ FAL Ai сделали FLUX.2 Dev Turbo.

FLUX.2 [dev] Turbo — оптимизированная версия модели от Black Forest Labs в формате LoRA, которая сокращает инференс до 8 шагов.

FAL обещает шестикратный прирост скорости по сравнению со стандартной 50-шаговой версией, при этом сохраняя высокую детализацию изображений и точность следования промпту.

Сразу после релиза инструмент возглавил рейтинг Artificial Analysis Image Arena, обойдя по ELO-баллам даже крупные коммерческие закрытые модели. Веса доступны на Hugging Face под некоммерческой лицензией Black Forest.
Fal в сети X

✔️ Tencent релизнула диффузионную языковую модель, которая в 6 раз быстрее классических LLM.

WeDLM 8B Instruct использует диффузионный подход к генерации текста вместо привычного для LLM авторегрессионного метода. Преимущество архитектуры в радикальном приросте производительности. В задачах математического рассуждения WeDLM работает в 3–6 раз быстрее, чем Qwen3-8B с оптимизацией vLLM.

Релиз опровергает стереотип о том, что диффузионные модели не подходят для точных текстовых задач и доказывает их способность превосходить трансформеры в скорости инференса.

Модель доступна на HuggigingFace под максимально свободной лицензией Apache 2.0.
wedlm.github.io

✔️ Алгоритмы YouTube рекомендуют новым пользователям ИИ-слоп.

Компания Kapwing проанализировала выдачу для новых аккаунтов и выяснила, что 21% рекомендаций приходится на слоп, созданный в ИИ исключительно для фарма просмотров. Этот контент представляет собой автоматизированный поток мусорных видео, который рекомендательные системы платформы активно продвигают в топы.

Экономика этого сегмента процветает: лидеры ниши собирают миллиарды просмотров и зарабатывают миллионы долларов на рекламе. Основными потребителями такого контента оказались зрители из Южной Кореи, Пакистана и США.

Ситуация наглядно иллюстрирует проблему «мертвого интернета»: пока подобные видео генерируют высокую вовлеченность - будь то от реальных людей или ботов, платформа продолжает их рекомендовать, создавая финансовый стимул для дальнейшего замусоривания хостинга.
kapwing.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌Интервью 23-летнего сотрудника OpenAI, который выучил DL без учебы в университете.

Интересная история, которая заставляет задуматься об образовании и карьере.

Знакомьтесь - Габриэль Петерссон. Ему всего 23 года, он бросил школу в глухом шведском городке, не учился в ВУЗе, но прямо сейчас работает научным сотрудником в OpenAI, в команде Sora.

🟡Мы живем во время, когда монополия ВУЗов на фундаментальные знания пошатнулась.

Традиционное образование - это путь "снизу вверх". Хочешь заниматься машинным обучением? Сначала выучи линейную алгебру, потом матан, потом тервер. Это долго и зачастую теряется мотивация и понимание, зачем тебе это нужно прямо сейчас.

Масла в котел демотивации подливают компании, которые тоже не очень хотят ждать. Palantir, например, уже нанимает старшеклассников, минуя вузы. И история Габриэля — показательный пример тенденции.

Он не проходил классический путь "школа — бакалавриат — магистратура". Вместо этого он использовал ChatGPT как персонального ментора. И речь не о том, чтобы попросить чат-бот «напиши код за меня». Габриэль использовал метод, который он сам называет «рекурсивным заполнением пробелов».

Его суть том, чтобы идти как бы "сверху вниз". Он берет сложный проект: например, хочет разобраться, как работают модели диффузии. Он просит ChatGPT написать код. Естественно, сначала он ничего не понимает.

И вот тут он начинает задавать вопросы к каждому непонятному модулю. «Что делает этот блок?». Допустим, это блок ResNet. Он спрашивает: «Почему это помогает модели учиться?». И копает глубже. Если всплывает незнакомое понятие - он просит объяснить математическую базу, лежащую в его основе.

Это и есть рекурсия: слой за слоем, пока не заполнятся все пробелы в знаниях. Он не учит математику впрок, он учит ту математику, которая нужна ему прямо сейчас для работы кода.

🟡Но как иностранец без диплома получил визу в США и работу в Кремниевой долине?

Для получения визы талантов (O1) он использовал свою репутацию на Stack Overflow и рекомендации, которые просмотрели миллионы людей, как доказательство вклада в индустрию.

Габриэль советует: забудьте про HR. Резюме и дипломы не важны, если вы можете показать результат. Его стратегия — MVP или демо продукта и написать напрямую топ-менеджменту компании с предложением бесплатной работы на неделю. Это снимает риски для нанимателя и дает вам шанс показать себя.

Его главный посыл: если вы готовы активно задавать вопросы и не боитесь выглядеть глупо перед ИИ, изучая основы, вы уже входите в 1% лучших. Потому что большинство людей просто плывут по течению.

🔜 Посмотреть полное интервью


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Interview #OpenAI

📌Как ИИ-гиганты обеспечивают себя энергией.

Semianalysis выпустили любопытный материал о том, как ИИ-компании преодолевают энергетический кризис.

🟡Американская энергосистема не выдерживает напора ИИ.

Еще 2 года назад эксперты предсказывали, что спрос на мощность для ИИ-ЦОДов вырастет с 3 ГВт в 2023 до 28 ГВт к 2026 году.

Уже сейчас в Техасе ежемесячно поступают заявки на десятки гигаватт, но за год одобряют не более гигаватта. Электросети перегружены.

ИИ-компании не могут ждать много лет на подключение к сетям. Задержка в полгода для дата-центра мощностью 400 МВт означает потерю миллиардов долларов. Поэтому они адаптируются: строят собственные газовые электростанции прямо на территории дата-центров.

Первой удивила индустрию xAI, запустив кластер из 100 тыс. GPU всего за 4 месяца на полностью независимых от общих сетей мобильных газовых турбинах. На конец 2025 года детище Илона Маска развернуло суммарно более 500 МВт таких мощностей. И за ними пошли OpenAI с Oracle в Техасе и Марк Цукерберг в Огайо.

🟡Концепция альтернативного питания ЦОДов получила свое название - BYOG (Bring your own generation)

Она объединяет 3 основных типа генерации:

🟢Аэродеривативные турбины от GE Vernova LM2500 (34 МВт) и LM6000 (57 МВт). Самые дорогие, но быстро запускаемые (5-10 минут от старта до полной мощности);

🟢Промышленные газовые турбины (Siemens SGT-800 и Solar Titan), включая адаптированные под выработку электричества поршневые двигатели Enbacher J624 (4,5 МВт) и Wärtsilä (7-20 МВт). Они дешевле, но медленнее запускаются.

🟢Твердооксидные топливные элементы от Bloom Energy, которые не требуют согласования от агентства по охране окружающей среды США.

🟡Подводный камень BYOG - надежность.

Чтобы достичь 99% аптайма как в общих электросетях, приходится серьезно перестраховываться. Для дата-центра на 200 МВт устанавливают 26 двигателей по 11 МВт или 9 турбин по 30 МВт, а, например, ЦОД в Огайо на гибридном решении: 3 типа турбин и 15 поршневых двигателей для максимального покрытия аварий.

🟡Драйвер кризиса - экономика.

Стоимость собственной генерации обычно выше сетевой, но для ИИ-бизнеса скорость ввода в эксплуатацию важнее. Один ГВт ИИ-вычислений приносит $10-12 млрд годового дохода. Так что ускоренный запуск ЦОДа окупает любые затраты на энергетическую независимость.

Производители BYOG-решений борются с дефицитом. GE Vernova и Siemens Energy принимают заказы уже только на 2028-2029 годы.

🟡Спрос не остался незамеченным - появились новые игроки.

Boom Supersonic (производитель самолетов) использует свои авиационные наработки для создания турбин на базе двигателей самолётов Mach 2, а корейская Doosan Enerbility, благодаря опыту производства паровых турбин запустила производство турбин H-класса.

Пока в перспективе ИИ-гиганты выбирают гибридные решения где собственная генерация сначала выводит ЦОД в работу, а потом становится резервом при подключении к сетям, это однозначно повлияет еще на пару-тройку смежных сфер деятельности.

Так что "энергетический" и "чиповый" кризис - не последние, кого породила ИИ-гонка.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌Как делали MiniMax М2.1 и что будет дальше.

Когда говорят, что одна модель пишет код лучше другой, обычно имеется ввиду бенчмарк SWE-Bench. Модель получает реальный баг из настоящего проекта с Github, который она должна прочитать, найти ошибку и исправить её. Это частично повторяет ежедневную работу программиста.

Но у этого бенча, как и у любого другого, есть свои недостатки.

🟠SWE-Bench работает только с Python. В реальном мире разработчики имеют дело с Java, Go, TypeScript, Rust, C++ и еще кучей других.

🟠Бенчмарк только про исправление ошибок, а программисты еще пишут новые функции, занимаются рефакторингом и оптимизацией.

🟠Его результаты сильно зависят от того, в каком окружении работает модель.

И вот здесь MiniMax-AI задалась вопросом: как создать по-настоящему универсального ИИ-программиста?

Ответ они нашли и реализовали его в своей свежайшей модели M2.1.

🟡Масштабирование окружения.

За этим расплывчатым термином кроется огромная система, которая оперирует популярными языками: JS, TS, Python, Java, Go, C++ и Rust.

Для этого с GitHub были собраны более 100 тыс. реальных задач с описанием проблемы, кодом и тестами. Это было непросто, так как сложные языки (Java или C++) требуют настройки и у каждого языка свои фреймворки и системы управления зависимостями.

Чтобы обучить модель на таком массиве данных, MiniMax построил инфраструктуру, способную запускать более 5 тыс. изолированных сред выполнения за максимально короткое время - 10 секунд.

🟡Выход за рамки баг-фиксов.

MiniMax-M2.1 обучали и генерации тестов и в результате оказалось, что это критически важный навык.

Предыдущая версия, M1, писала слишком простые тесты и часто выбирала неверные решения. M2.1 в этом преуспела и сравнялась по результатам с мощным конкурентом Claude Sonnet 4.5.

Еще она научилась оптимизировать производительность кода — на SWE-Perf показала средний прирост эффективности в 3.1%.

И наконец, M2.1 научили делать Code Review, для чего создали внутренний бенчмарк SWE-Review.

🟡Обобщение на незнакомых окружениях (Generalization on OOD Scaffolds).

Модель должна одинаково хорошо следовать длинным инструкциям и адаптироваться к разным способам управления контекстом диалога.

Команда провела тесты в mini-swe-agent, Droid и Claude Code и если посмотреть на цифры из их сравнительной таблицы, то можно увидель, что модель стала гораздо более гибкой и универсальной.

На том же SWE-Bench, при использовании Claude Code, MiniMax-M2.1 выбила 74 балла, что выше, чем у модели M2 с ее 69.2 баллами, и практически наравне с Claude Sonnet 4.5 и DeepSeek V3.2.

На другом тесте, OctoCodingBench, разрыв еще больше: 26.1 у новой модели против 13.3 у старой.

🟡Планы на 2026.

Во-первых, MiniMax планирует научить модель оценивать не только правильность кода, но и читаемость кода, качество комментариев, прозрачность процесса работы.

Во-вторых - повысить эффективность решения задач, чтобы модель не делала лишних шагов, например, не перечитывала один и тот же файл по несколько раз.

Но самое интересное — это их планы по RL Scaling, и создание так называемой Coding World Model.

Идея в том, чтобы построить модель-симулятор, которая сможет предсказывать результат выполнения кода, не запуская его в реальности.

Наконец, они планируют расширяться в узкоспециализированные области: разработка GPU Kernel, компиляторов и смарт-контрактов.

Похоже, концепция "ИИ-кодера" становится все более реальной. Успех MiniMax-M2.1 показал, что дело уже не в написании отдельных строк кода, а в комплексном понимании всего процесса разработки.


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #MiniMaх

🔥 Год ChatGPT Plus бесплатно: экономим 20 000 рублей

Нашли рабочую лазейку в правилах OpenAI.
Вы получаете полноценный аккаунт без лимитов и с доступом ко всем топовым моделям.
Инструкция (займет 2 минуты):

1️⃣ Переходим на сервис временной почты: https://em.bjedu.tech/en/
2️⃣ Важно: в списке доменов выбираем erzi me.
3️⃣ Регистрируем новый аккаунт ChatGPT на этот адрес.
4️⃣ Получаем код подтверждения в почту - готово!

⚡️ Проверили, пока еще работает

Или всегда можно воспользоваться ботом в тг 😂

@data_analysis_ml

✔️ Science Context Protocol: научное расширение стандарта MCP.

Шанхайская лаборатория ИИ выложила в опенсорс спецификации SCP — протокола, созданного для формирования глобальной сети автономных исследовательских систем. Новинка развивает идеи стандарта MCP от Anthropic, добавляя к нему критически важный слой для взаимодействия с физическим миром науки.

В отличие от MCP, ориентированного на подключение данных, SCP поддерживает подключение лабораторного оборудования, расширенные метаданные экспериментов и API для оркестрации сложных рабочих процессов.

Фактически это позволяет ИИ-агентам напрямую управлять приборами и обмениваться результатами между различными институтами. Технология уже обкатана на платформе Internal Discovery, где доступно более 1600 инструментов, преимущественно для биологии, физики и химии.
arxiv.org

✔️ OpenAI переводит производство своего первого гаджета на заводы Foxconn.

Компания Сэма Альтмана меняет стратегию выпуска дебютного аппаратного устройства под кодовым именем «Gumdrop». По данным Economic Daily News, OpenAI отказалась от услуг китайской Luxshare и передала контракт тайваньскому гиганту Foxconn, чтобы исключить материковый Китай из цепочки поставок - сборка будет развернута на мощностях во Вьетнаме или США.

Gumdrop находится на стадии проектирования и, вероятно, это будет умная ручка или носимый аудио-гаджет. Устройство получит камеру и микрофон, а его киллер-фичей станет нативная интеграция с ChatGPT для оцифровки и анализа рукописных заметок.
Релиз устройства запланирован на 2026–2027 годы.
money.udn.com

✔️ Попытка главы Microsoft защитить репутацию ИИ обернулась вирусным трендом «Microslop».

Сатья Наделла непреднамеренно спровоцировал имиджевый кризис, опубликовав в конце 2025 года призыв к обществу «перерасти» использование термина «slop» в отношении генеративного контента. Реакция сообщества оказалась мгновенной: эффект Стрейзанд вывел в тренды тег «Microslop», ставший символом отторжения агрессивной политики компании по повсеместному внедрению ИИ.

Пользователи выражают недовольство тем, что Microsoft принудительно встраивает Copilot в каждый продукт, игнорируя реальные потребности аудитории. Пока руководство Big Tech обещает глобальные прорывы, рынок фиксирует негативные побочные эффекты: от дефицита и удорожания памяти и сокращения рабочих мест до засорения экосистемы бесполезными функциями.
windowscentral.com

✔️ Neuralink запускает серийное производство нейро-чипов.

Илон Маск подтвердил планы компании начать массовый выпуск интерфейсов «мозг-компьютер» в 2026 году. Технологический процесс станет полностью автономной хирургической процедурой: роботы будут устанавливать импланты без прямого участия людей-нейрохирургов.

Проект уже вышел за рамки лабораторных экспериментов - база пациентов с активными имплантами достигла 12 человек. Устройства позволяют людям с тяжелыми нарушениями моторики управлять цифровыми интерфейсами и игровыми контроллерами напрямую через нейронную активность.
reuters.com

✔️ Армия США ввела специальность по ИИ и ML для офицеров.

С 5 января Пентагон официально открыл прием заявок на новую специализацию, позволяющую офицерам строить карьеру в ИИ и ML. Приоритет при отборе отдается кандидатам с профильным образованием и опытом разработки.

Офицеры пройдут углубленную подготовку, после чего займутся созданием, развертыванием и поддержкой военных ИИ-систем. Инициатива реализуется на фоне жестких дедлайнов по внедрению ИИ-управления в штабах к 2027 году и обеспечению армии автономными системами до конца 2026 года.

Параллельно Минобороны США запустило платформу GenAi.mil с Gemini for Government на борту, чтобы предоставить армии доступ к передовым языковым моделям. Таким образом, ИИ перестает быть экспериментальным направлением и становится штатной функцией офицерского состава.
federalnewsnetwork.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml