Machinelearning – Telegram
361K subscribers
4.51K photos
895 videos
17 files
4.95K links
Погружаемся в машинное обучение и Data Science

Показываем как запускать любые LLm на пальцах.

По всем вопросам - @haarrp

@itchannels_telegram -🔥best channels

Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Download Telegram
🌟 Technology Innovation Institute выпустила компактную модель Falcon H1R 7B.

Falcon H1R 7B — языковая ризонинг-модель с открытыми весами на 7 млрд. параметров и контекстным окном в 256 тыс. токенов.

Разработчики утверждают, что их модель способна на равных тягаться с конкурентами от 14 до 47 млрд. параметров. То есть, речь идет о сопоставимой эффективности при разнице в размерах от 2 до 7 раз.

Архитектурно - это гибрид классического Transformer и Mamba. Такое решение принято не ради эксперимента, а ради скорости обработки данных, где Mamba традиционно сильна.

Фундаментом стала базовая модель Falcon H1 Base, которую прогнали через SFT, затем подключили масштабирование через RL с использованием GRPO.

Одной из фишек новинки стало использование механизма Deep Think with confidence (DeepConf) на этапе test-time scaling. Он позволяет модели повышать точность ответов, при этом снижая общее количество генерируемых токенов.

Если смотреть на метрики эффективности, то Falcon H1R 7B выдает до 1500 токенов в секунду. Для сравнения, это почти в 2 раза быстрее, чем показатели Qwen3-8B.

В тесте AIME 24 модель показала точность 88,1%. В математическом бенчмарке MATH-500 результат - 97,4%. И даже в сложном GPQA-D Falcon выбил 61,3 балла.

Веса уже на Hugging Face, причем доступны как полные чекпоинты, так и квантованные версии в формате GGUF.

С запуском проблем быть не должно: заявлена поддержка всех основных фреймворков: Transformers, vLLM и SGLang.


📌Лицензирование: Falcon LLM License.


🟡Статья
🟡Модель
🟡Набор GGUF
🟡Техотчет
🟡Demo
🟡Сообщество в Discord


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #FalconH1R #TII
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5527🔥16🤗2🦄1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✔️ NVIDIA представила на CES 2026 платформу нового поколения Vera Rubin.

Компания анонсировала архитектуру, которую индустрия ждала лишь к концу года. Ядром системы стал GPU Rubin, который дает 5х-прирост вычислительной мощности в задачах обучения ИИ по сравнению с Blackwell. Платформа объединяет 6 компонентов: центральный процессор Vera, сам GPU Rubin, коммутатор NVLink шестого поколения, DPU BlueField4 и сетевой адаптер Connect-X9.

В NVIDIA говорят, что переход на Vera Rubin позволит сократить необходимый парк видеокарт на 75% и уменьшить итоговые затраты в 7 раз относительно Blackwell. Продукты и сервисы на базе нового железа станут доступны через партнеров компании во второй половине 2026 года.
theverge.com

✔️ Boston Dynamics встроит ИИ-модели Google в гуманоида Atlas.

Компании объявили о стратегическом партнерстве, которое объединит аппаратную платформу Boston Dynamics с базовыми моделями Gemini Robotics. Цель коллаборации — превратить робота Atlas из исполнителя в интеллектуального агента, способного воспринимать окружающую среду и обучаться новым задачам на лету.

Благодаря системам DeepMind, обновленный Atlas сможет понимать команды на естественном языке и самостоятельно выстраивать логику действий. Первые серийные образцы поступят в пилотную эксплуатацию на объекты Hyundai и Google DeepMind уже в этом году. Полноценное внедрение роботов в промышленные процессы намечено на 2028 год с плановым тиражом до 30 000 единиц ежегодно.
bostondynamics.com

✔️ Из OpenAI уходит глава команды Reasoning Models и один из создателей GPT-4.

Джерри Творек, проработавший в компании почти 7 лет, объявил об увольнении. Он был одной из ключевых фигур в технической команде OpenAI: участвовал в создании GPT-4, ChatGPT и первых моделей для генерации кода.

В последнее время Творек руководил направлением «Reasoning Models», отвечая за ризонинг-системы. Именно его группа стояла за разработкой архитектур o1 и o3, которые стали фундаментом последних релизов компании.

В прощальном сообщении Джерри сообщил, что хочет заняться исследованиями, которые «трудно реализовать внутри OpenAI». О новом месте работы Творека не сообщается.
Jerry Tworek в сети Х

✔️ Amazon запустила веб-версию обновленного ассистента Alexa+.

Alexa.com — браузерный интерфейс генеративного чат-бота, поддерживающего бесшовную синхронизацию контекста и истории диалогов с физическими устройствами Amazon Echo и Fire TV. На этапе раннего доступа взаимодействие ограничено текстовым вводом, голосовые функции в веб-версии пока отсутствуют.

Главной фишкой Alexa+ стала интеграция с экосистемой Amazon для решения прикладных задач. Помимо стандартной генерации контента и поиска информации, ассистент управляет умным домом, оформляет заказы продуктов и бронирует услуги. Монетизация сервиса в 2026 году будет гибридной: Alexa+ войдет в подписку Amazon Prime без доплат, а для остальных пользователей доступ обойдется в $19.99 в месяц.
aboutamazon.com

✔️ C# стал языком 2025 года по версии TIOBE.

Индекс TIOBE подвел итоги года: звание «Язык 2025 года» досталось C#, который показал рекордный рост популярности (+2.94%)? однако в общем зачете он по-прежнему занимает 5-ю строчку. Абсолютным лидером остается Python с 22.61% долей рынка.

В первой пятерке произошли перестановки: язык C поднялся на 2 место, сместив C++ на 4-ю позицию; 3 место досталось Java, а R вернулся в топ-10. Провал года - Go, который неожиданно сдал позиции, опустившись сразу на 16-е место.

Индекс оценивает популярность технологий на основе поисковых запросов, активности комьюнити и количества обучающих материалов.
tiobe.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6934👍16😨3🦄1
🌟 Открытые модели и инструментарий для автопилотов от NVIDIA.

NVIDIA, сдержала обещания c NeurIPS 2025 и сделала еще один шаг к тому чтобы автомобили наконец научились понимать контекст вождения, а не просто детектировать разметку.

Современные автопилоты неплохо справляются со стандартными ситуациями. Но главная головная боль инженеров — это редкие, сложные сценарии, которые почти невозможно предугадать. Традиционные архитектуры, где восприятие отделено от планирования, часто пасуют, когда случается что-то нестандартное.

И вот здесь предлагается подход, где модель учится рассуждать причинно-следственными связями, почти как человек, разбирая ситуацию шаг за шагом. А это важный фактор для безопасности и доверия к системе.

🟡NVIDIA выкатила целую экосистему, которую можно пощупать руками:

🟢Alpamayo - первая в индустрии 10 миллиардная VLA-модель с поддержкой СoT, созданная специально для исследований. Она берет на вход видеопоток и генерирует не только траекторию движения, но и "reasoning traces" — то есть буквально объясняет логику своего решения.

Модель позиционируется как модель-учитель, которая может быть использована для обучения более компактных моделей или для авто-разметки данных.

🟢AlpaSim - полностью открытый, end-to-end фреймворк для симуляции, который позволяет моделировать реалистичные сенсоры и трафик, создавая идеальную песочницу для тестов.

🟢Physical AI Open Datasets - пожалуй, самый богатый датасет для автономного вождения на сегодняшний день. Туда входит более 1700 часов записей вождения из самых разных географических зон и условий. И, что важно, там куча тех самых редких кейсов, о которых мы говорили выше.

На практике, NVIDIA предлагает применять эти инструменты в своих решениях NVIDIA Cosmos и NVIDIA Omniverse.

В них можно дообучать модели на своих данных, валидировать их в симуляции и затем деплоить на железо.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
61🤩35👍33🔥20🤓7👏5👌2🤗1🦄1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✔️ OpenAI запустила ChatGPT Health.

ChatGPT Health — отдельный раздел чат-бота исключительно для запросов, связанных со здоровьем, с возможностью интеграции с сервисами трекинга: Apple Health, MyFitnessPal, а также с личными медицинскими записями для анализа результатов анализов и истории болезни.

Вопросы приватности и безопасности данных решены с помощью многоуровневого шифрования и отдельной инфраструктуры; данные из ChatGPT Health по умолчанию не используются для обучения основных моделей ChatGPT.

Доступ к бета-версии открыт через лист ожидания для пользователей за пределами ЕС, Швейцарии и Великобритании; интеграция с медицинскими картами пока доступна только в США.
openai.com

✔️ Китай проверяет сделку по покупке Manus на нарушение экспортного контроля.

Министерство торговли КНР начало расследование приобретения стартапа Manus. Власти подозревают, что релокация сотрудников и технологий компании из Китая в Сингапур с последующей продажей американскому техно-гиганту могла быть попыткой обхода требований по лицензированию экспорта технологий.

Команда и основатели Manus покинули Китай летом 2025 года, чтобы дистанцироваться от геополитических рисков. Этот маневр позволил привлечь $75 млн. от американского фонда Benchmark, что ранее уже вызывало вопросы у Минфина США.

Компания Цукерберга утверждает, что на момент закрытия сделки в Manus не осталось китайского капитала, однако Пекин намерен выяснить, легально ли технологии покинули страну до того, как стартап сменил юрисдикцию.
ft.com

✔️ Siemens и NVIDIA создадут ИИ-ОС для заводов.

Компании объявили о расширении партнерства ради создания единой среды Industrial AI Operating System. Она построена на концепции централизованного интеллекта, который позволит непрерывно анализировать цифровые двойники и валидировать любые производственные изменения в виртуальной среде до их реализации в поле. Эталоном такого производства станет завод Siemens в немецком Эрлангене.

Для инженеров альянс готовит новые инструменты. В середине 2026 года выйдет Digital Twin Composer на движке NVIDIA Omniverse для построения промышленных мета-вселенных, а интеграция библиотек CUDA-X в программный стек Siemens обещает кратный прирост производительности в проектировании полупроводников и тяжелых инженерных симуляциях.
press.siemens.com

✔️ OpenAI, Anthropic и Google разделили лидерство в Intelligence Index 4.0.

Artificial Analysis представила 4-ю версию рейтинга ИИ-моделей, зафиксировав жесткую конкуренцию между топовыми игроками. Формальное лидерство досталось GPT-5.2 (Х-High), однако Claude Opus 4.5 и Gemini 3 Pro отстают от нее с минимальным разрывом, фактически образуя тройку равных лидеров.

В новой итерации индекса заметно просели абсолютные показатели: лучшие модели теперь набирают в районе 50 баллов против 73 в прошлой версии. Это связано с ужесточением методологии и ротацией тестовых наборов.

На смену AIME 2025 и MMLU-Pro пришли более суровые тесты: AA-Omniscience для проверки эрудиции и склонности к галлюцинациям, GDPval-AA для прикладных задач в 44 сферах и CritPt, оценивающий способности в физических исследованиях. Итоговый балл формируется из 4-х категорий: агенты, программирование, научное мышление и общие задачи.
Artificial Analysis в сети Х

✔️ Учёные из Ватерлоо научились бэкапить квантовые данные.

Команда из Университета Ватерлоо решила одну из фундаментальных проблем квантовых вычислений — невозможность прямого копирования информации. Суть метода, описанного в Physical Review Letters, заключается в шифровании квантовой информации в процессе ее копирования.

Как поясняют авторы, запрет на клонирование можно обойти, если создавать неограниченное количество зашифрованных дубликатов кубитов. Механизм защиты работает через одноразовые ключи: как только пользователь расшифровывает одну из копий, ключ автоматически аннулируется.

Это открытие фактически легализует создание «квантового облака». Технология позволяет хранить квантовые данных на распределенных серверах и создать аналог квантового Dropbox или Google Drive.
uwaterloo.ca

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
119👍69🔥9🎉8👏3🤗2😁1🦄1
Многие инженеры играются с LLM, но до продакшна у проектов дело доходит редко.
Пока всё ограничивается промптами, кажется, что всё просто.
Но как только появляется реальный кейс, сразу всплывают вопросы: архитектура, масштабирование, стабильность, контроль качества.

Курс «LLM-инженер» от GIGASCHOOL и AI Talent Hub сделан как раз про это.
Не про «потыкать модель», а про то, как строятся и запускаются LLM-продукты в реальных условиях.

Что разбирают на курсе:
- дообучение моделей: fine-tuning, PEFT, LoRA / QLoRA, основы RLHF
- инструменты: LangChain, LangGraph, работа с векторными базами
- архитектуры: RAG, поиск, безопасность LLM-продуктов
- MLOps: пайплайны, деплой, трекинг, версии моделей
- дополнительные темы: мультиагентные решения и AI-ассистенты

Это уже третий поток. Преподают люди, которые ежедневно работают с LLM:
Кристина Желтова (Газпромбанк), Александр Потехин (X5 Tech), Евгений Кокуйкин (HiveTrace).

На выходе - готовый проект в портфеле и понимание, что ты действительно управляешь процессом, а не просто повторяешь туториалы.

- Старт: 26 января
- Длительность: 25 недель (с каникулами)
- Итог: диплом о переподготовке

Подробности - на странице программы.
👍79👏18😁1811🤓10😎8🙈7🤣4🗿4🎉2💯2
📌ИИ-модель от Стэнфорда диагностирует 130 заболеваний по анализу одной ночи сна.

Стэнфордский университет натренировал SleepFM — фундаментальную модель для прогноза целого спектра патологий: от мерцательной аритмии и инфаркта миокарда до деменции и болезни Паркинсона.

Полисомнография — «золотой стандарт» изучения сна: человека обвешивают датчиками (ЭЭГ, ЭКГ, дыхание, мышцы) и пишут гигабайты сырых сигналов.


Но в ML-мире эти данные используются бездарно. Существующие модели тренировались на мелких датасетах сугубо под узкие задачи (найти апноэ, определить фазу сна).

Огромный пласт физиологической информации о здоровье пациента просто игнорировался, потому что размечать вручную сотни часов записи под каждую болячку — невозможно.

К тому же, если в одной клинике датчик ЭЭГ повесили чуть иначе или он отвалился, обычная модель ломалась.

В университете поняли, что врачи-разметчики не нужны, нужны объемы. Они собрали огромный датасет из 585 тыс. часов записей сна более 65 тыс. пациентов и придумали уникальный алгоритм обучения SSL для будущей модели.

🟡LOO-CL (Leave-One-Out Contrastive Learning)

Вместо того чтобы учить модель предсказывать диагноз, еt заставили решать пазл: система получает на вход сигналы от 3-x модальностей (сердце, мышцы, дыхание) и должна предсказать эмбеддинг четвертой (мозговые волны).

Это заставляет нейросеть на базе 1D CNN и Transformers выучивать глубокие, скрытые связи между физиологическими процессами.

🟡Вторая фишка — Channel-Agnostic Attention.

Модели все равно, какие именно датчики подключены и в каком порядке. Если канал отвалился или отсутствует, attention pooling просто перераспределяет веса, и инференс продолжается.

🟡SleepFM научилась читать по сну не только бессонницу.

Получив на вход 1 ночь записи, модель предсказывает риск 130 заболеваний, причем она делает это точнее, чем специализированные модели, обученные с учителем: риск болезни Паркинсона выявляется в 89% случаев, деменции — в 85%, а вероятность сердечного приступа — в 81%.

Авторы работы полагают, что с развитием носимой электроники такая диагностика может перекочевать из лабораторий в умные часы, а тесты модели доказали, что что в шуме сигналов сна может быть скрыта полная медкарта пациента.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍145🔥65👏5223😁11🤩9👀5🤓3👌2👻2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✔️ Commonwealth Fusion Systems запустит термоядерный реактор в 2027 году.

Стартап Commonwealth переходит от теоретических моделей к реальному строительству демонстрационной установки SPARC. Для ускорения разработки инженеры используют «цифровых двойников» на базе ИИ, созданных в партнерстве с Siemens и Nvidia.

Получение первой плазмы запланировано уже на 2027 год. Успех этого этапа откроет дорогу к запуску полноценной коммерческой станции ARC мощностью 400 МВт в начале 2030-х годов.

Такая установка способна обеспечить электричеством около 300 тыс. домов. В компании говорят, что стабильная и чистая энергия станет важным ресурсом в первую очередь для питания дата-центров, обслуживающих ИИ.
fortune.com

✔️ Arm открывает подразделение Physical AI.

Arm Holdings проводит реструктуризацию, чтобы закрепиться на растущем рынке роботов. Компания объявила о создании нового бизнес-юнита «Physical AI», который объединит разработки для автомобильной индустрии и робототехники. Теперь глобальная стратегия Arm будет строиться вокруг трех направлений: Cloud & AI, Edge (мобильные устройства и ПК) и нового сегмента физического ИИ.

По словам директора по маркетингу Arm, слияние автомобильного и робототехнического векторов — это инженерная необходимость. Оба направления предъявляют одинаковые требования к архитектуре чипов: безопасность, отказоустойчивость и оптимизация энергопотребления. Возглавит новую структуру Дрю Генри, а компания уже анонсировала расширение штата специалистов под эти задачи.
reuters.com

✔️ NVIDIA RTX 60ХХ может задержаться до 2027 года.

По данным инсайдеров, следующее поколение потребительских видеокарт NVIDIA выйдет не раньше второй половины 2027 года. Это создаст беспрецедентный разрыв между релизами: учитывая выход серии RTX 50 в начале 2025-го, ожидание новинок растянется минимум на 30 месяцев — рекордный срок обновления для линейки GeForce.

Причиной задержки стал рост потребностей ИИ. Огромный спрос на компьют спровоцировал дефицит GDDR7 и скачок цен, из-за чего Micron пересмотрела приоритеты производства в ущерб потребительской памяти.

Ожидается, что будущая серия RTX 60ХХ будет базироваться на архитектуре Vera Rubin (GPU GR200). В качестве временной меры для насыщения рынка компания, по слухам, рассматривает повторный выпуск RTX 3060.
techspot.com

✔️ Gmail начинает переход на Gemini 3.

Google объявила о начале «эры Gemini» в своем почтовом сервисе. Главным нововведением стала система AI Overviews, заимствованная из поиска. В Gmail она выполняет 2 задачи: автоматически создает краткие выжимки из длинных цепочек писем и позволяет искать информацию через запросы.

Инструменты для написания писем также получили апгрейд. Функция Help Me Write для генерации и редактирования черновиков стала бесплатной для всех пользователей. Привычные шаблонные ответы заменили на Suggested Replies — они анализируют контекст переписки и пытаются имитировать стиль автора.

Параллельно, Google тестирует режим AI Inbox, который должен решить проблему перегруженных ящиков, автоматически выделяя приоритетные письма на основе истории взаимодействия с контактами. На данный момент эти обновления появляются у пользователей из США.
blog.google

✔️ Hugging Face запустила функцию «чата со статьями» для анализа публикаций.

Платформа интегрировала умного ассистента в раздел Hugging Face Papers. Теперь при просмотре любой научной работы доступен встроенный интерфейс на базе HuggingChat и собственного MCP-сервера.

Новый инструмент ускоряет процесс погружения в сложные исследования. Вместо полного чтения PDF можно попросить сделать саммари, объяснить ключевые концепции или найти конкретные данные внутри текста в режиме диалога.

Функция работает автоматически для всех ссылок на arXiv, размещенных на хабе.
huggingface.co

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
33👍23🔥12
📌 Андрей Карпаты нашел идеальный баланс токенов и параметров для обучения LLM.

Андрей Карпаты опубликовал результаты экспериментов по оптимизации претрейна языковых моделей в условиях фиксированного бюджета.

Чтобы найти наиболее эффективный способ расходования вычислительных ресурсов, он провел серию тестов на сервере с 8х GPU H100, обучив 11 моделей разного размера при одинаковых затратах на вычисления.

🟡Главный вывод: существует «золотое сечение».

Карпаты обнаружил, что по мере увеличения мощностей оптимальное количество параметров и тренировочных токенов растут синхронно. Эмпирическое правило для протестированных конфигураций: на 1 параметр модели должно приходиться примерно 8 токенов обучающей выборки.

Если модель слишком мала, она не усваивает достаточно информации; если слишком велика — бюджет заканчивается раньше, чем она успевает обучиться.

Для инженеров этот рецепт позволяет заранее планировать архитектуру и бюджет, избегая создания заведомо неэффективных моделей.

Традиционно, все эксперименты Андрея открыты и их можно повторить самостоятельно.

🔜 Погрузиться в детали экспериментов


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Karpathy
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
130🔥53🥰18👍15❤‍🔥5🙏5🤣4👏1
⚡️ DeepSeek выпустит V4 в феврале.

Китайская лаборатория планирует представить модель следующего поколения уже в середине февраля 2026 года, пишет The Information.

Релиз V4 будет приурочен к празднованию Китайского Нового года (с 15 по 23 февраля), а главным преимуществом новой модели заявлены "выдающиеся способности в программировании".

Источники издания утверждают, что внутренние бенчмарки показывают превосходство V4 над флагманскими решениями OpenAI и Anthropic в задачах написания кода.

Архитектура модели оптимизирована для эффективной утилизации аппаратных ресурсов и обработки длинных технических промптов.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13338🔥27🐳14👀5😁4🤣31
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✔️ OpenAI поглотила команду стартапа Convogo.

OpenAI начала год с приобретения: к компании присоединяется команда Convogo, платформы для автоматизации работы HR-специалистов и бизнес-коучей. Представители техгиганта подтвердили, что речь идет именно о трансфере талантов, а не о покупке технологий или интеллектуальной собственности.

Для OpenAI это уже 9-е приобретение за последний год. В прощальном письме команда Convogo отметила, что их главная экспертиза заключается в создании прикладных инструментов, которые превращают возможности нейросетей в реальные рабочие процессы — именно этим они и продолжат заниматься на новом месте.

Финансовые условия сделки не разглашаются, однако известно, что она была полностью оплачена акциями. Сам сервис Convogo будет закрыт.
finance.yahoo.com

✔️ Microsoft запустила Copilot Checkout.

Copilot Checkout - это реализация концепции агентной коммерции: полный цикл покупок от поиска и сравнения товаров до финальной оплаты не покидая окно чата и не переходя на внешние сайты магазинов.

Процессинг обеспечивают PayPal, Stripe и Shopify. Для последнего запущено агрессивное развертывание: продавцы подключаются к системе автоматически (с возможностью отказа), тогда как остальные могут интегрироваться через специальный Agentic Commerce Protocol.

Microsoft утверждает, что Copilot Checkout кардинально меняет воронку продаж, повышая конверсию целевых запросов на 194% по сравнению с классическим веб-серфингом.
microsoft.com

✔️ Акции MiniMax взлетели на 109% после дебюта на Гонконгской бирже.

Котировки ИИ-стартапа удвоились в первый день торгов на Гонконгской фондовой бирже, закрывшись на отметке 345 гонконгских долларов. В ходе IPO компания привлекла около $620 млн, значительно опередив локального соперника Zhipu AI (создателя моделей GLM), чьи акции в ходе первичного размещения днем ранее выросли лишь на 13%.

Китайские разработчики сумели опередить американских коллег, первыми выйдя на публичный рынок. Привлеченные средства пойдут на R&D, поскольку коммерциализация продуктов, по словам руководства MiniMax, всё ещё находится на ранней стадии.
cnbc.com

✔️ Глобальные вычислительные мощности ИИ превысили 15 млн. условных H100.

Epoch AI опубликовала базу данных по рынку чипов, согласно которой мировой парк ускорителей достиг производительности, эквивалентной 15 млн. Nvidia H100. В отчете зафиксирована смена поколений железа: основным драйвером выручки Nvidia стал новый чип B300, тогда как доля бывшего флагмана H100 упала ниже 10%.

Совокупное энергопотребление всего этого оборудования оценивается более чем в 10 ГВт. Для сравнения, это вдвое превышает потребности всего Нью-Йорка.

Авторы проекта собирали статистику по финансовым отчетам и оценкам аналитиков, чтобы добавить прозрачности индустрии, где вендоры редко раскрывают точные цифры продаж в штуках.
epoch.ai

✔️ Grok ограничил генерацию изображений для бесплатных аккаунтов.

Платформа отключила функцию создания картинок в Grok для большинства пользователей X после волны критики, связанной с массовой генерацией откровенного контента. Этот шаг стал вынужденной реакцией на давление регуляторов, включая прямые угрозы штрафов и возможной блокировки соцсети X в Великобритании.

Теперь инструменты генерации и редактирования доступны исключительно платным подписчикам. Расчет строится на деанонимизации: платформа хранит платежные данные премиум-клиентов, что упрощает идентификацию тех, кто создает запрещенный контент.
theguardian.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
73👍22🔥10😁5🤗1
📌Hyundai получила награду «Лучшая инновация в области робототехники» на CES 2026.

Мобильная платформа нового поколения, Mobile Eccentric Droid (MobED), признана лучшей инновацией года.

Эта платформа размером 74 на 115 сантиметров оснащена 4 колесами и уникальной системой стабилизации. Она использует технологию Drive and Lift, которая позволяет преодолевать роботу препятствия высотой до 20 сантиметров, уверенно ехать по склонам и "лежачим полицейским", сохраняя при этом горизонтальное положение корпуса.

MobED подготовлен к работе на улице. Он разгоняется до 10 км/ч и работает более 4 часов на одном заряде. В зависимости от модификации, он может везти на себе от 47 до 57 кг. груза.

Массовое производство стартует в первом квартале этого года. Hyundai предлагает две версии:

🟠MobED Basic - тренажер для разработчиков и исследовательских институтов. Вы получаете платформу и сами пишете под неё софт.

🟢MobED Pro - готовое решение для бизнеса. Здесь предустановлены технологии автономного вождения. Система использует ИИ и сенсоры, объединяющие LiDAR и камеры. Управлять таким роботом можно удаленно — интерфейс сделали максимально интуитивным.

Представитель Hyundai Robotics Lab отметил, что эта награда - переход от концептов к реальным продуктам, которые меняют нашу повседневную жизнь.

Напомним, концепт MobED впервые показали еще на CES 2022, и вот, спустя почти 4 года, мы видим серийную модель.

Кстати, в Hyundai говорят, что если масштабировать эту технологию и увеличить грузоподъемность, в будущем мы получим персональный транспорт для человека — нечто среднее между роботом и автомобилем.



@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5420🥱7🔥6