И это далеко больше, чем та малая «верхушка айсберга», которую мы видим сейчас в сфере IT.
Исследователи смоделировали 151 млн работников и 32 000 навыков, чтобы понять, где именно ИИ может заменить или усилить человека. Такой подход даёт раннее предупреждение — и политикам, и компаниям — о том, где начнётся реальное перераспределение труда и рост производительности.
Что важно:
- ИИ сегодня уже способен закрывать задачи на сумму 11.7% U.S. wage bill - примерно $1.2 трлн в год.
- Видимая экспозиция ИИ в технологиях и вычислениях - лишь 2.2% зарплатной стоимости, около $211 млрд.
То есть мы наблюдаем только пятую часть того, на что ИИ реально способен.
Мы обсуждаем ИИ в контексте увольнений, но забываем, что настоящие сдвиги — гораздо глубже.
https://www.cnbc.com/2025/11/26/mit-study-finds-ai-can-already-replace-11point7percent-of-us-workforce.html
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁2
Forwarded from Machinelearning
Ostris, разработчик популярного пакета для обучения диффузионных моделей добавил поддержку обучения для Z-Image Turbo с помощью De-Distill адаптера.
AI Toolkit — это универсальный набор инструментов для обучения диффузионных моделей на потребительском оборудовании. Он может запускаться как в GUI, так и в командной строке. Набор разработан так, чтобы быть простым в использовании, но при этом обладать всеми возможными функциями.
По первым тестам, обучение возможно на 12+ VRAM, а обучение персонажа на 17 изображениях длительностью 3000 шагов на RTX 5090 занимает примерно полтора часа.
Подробный гайд по процессу автор тулкита обещает выпустить в ближайшие дни.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
Forwarded from Machinelearning
NVIDIA анонсировала, о чем расскажет на конференции NeurIPS, которая началась сегодня и пройдет до 7 декабря в Сан-Диего.
NVIDIA DRIVE Alpamayo-R1, или сокращенно AR1.
Это первая в мире открытая ризонинг-VLA модель специально для исследований в области автопилотов. Модель построена на базе NVIDIA Cosmos Reason и отлично поддается дообучению с помощью RL.
Alpamayo-R1 будет доступна на GitHub и Hugging Face, а фреймворк AlpaSim для тестов уже опубликован.
Cosmos Cookbook - руководство с рецептами для физического ИИ и генерации синтетических данных и оценки моделей.
LidarGen - "модель мира", которая генерирует данные лидаров для симуляций.
Omniverse NuRec Fixer - инструмент мгновенного исправления артефактов в нейронных реконструкциях а робототехнике и БПЛА.
ProtoMotions3 - открытый фреймворк на базе Isaac Lab, позволяющий тренировать цифровых людей с невероятно реалистичной физикой.
MultiTalker Parakeet - модель для ASR нескольких спикеров даже в быстром темпе и с перекрытиями.
В паре с ней идет Sortformer - инструмент для диаризации, т. е. разделения спикеров в аудиопотоке в реальном времени.
Ну и, конечно, NeMo Gym - библиотека для создания сред обучения с RL в комплекте с NeMo Data Designer, комплексом для создания и проверки синтетических наборов данных.
К конференции NVIDIA подготовила более 70 научных работ. Вот лишь несколько жемчужин из этого списка:
Audio Flamingo 3. Это большая аудио-языковая модель, которая может "понимать" и анализировать аудиозаписи длительностью до 10 минут.
Minitron-SSM. Техника прунинга, которая позволила уменьшить модель Nemotron-H 8B с 8 до 4 млрд. параметров, при этом удвоив скорость инференса.
ProRL, или Prolonged Reinforcement Learning. Концепция, которая доказала, что продление процесса RL выводит модели на совершенно новый уровень в ризонинге.
@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
❤2👍1
⚡️ OpenAI вводит «code red»: новый reasoning-модель уже на следующей неделе
OpenAI объявила внутренний «code red» - компания временно перераспределяет людей и мощности, чтобы сфокусироваться на усилении ChatGPT на фоне растущей конкуренции со стороны Google и других игроков.
Главное:
• Новый reasoning-модель выходит уже на следующей неделе — по внутренним тестам она обгоняет Google Gemini 3 и станет основой для Thinking Mode и Deep Research.
• Приоритет — качество продукта, а не монетизация: рекламные пилоты (включая шопинг-рекламу) продолжаются, но масштабный запуск отложен, пока команда улучшает персонализацию и UX для аудитории в 800+ млн пользователей в неделю.
• В рамках «code red» OpenAI усиливает персонализацию, ускоряет ответы, снижает число ненужных отказов и улучшает поведение моделей, чтобы повысить позиции ChatGPT в лидербордах вроде LMArena.
• Отдельный фокус — генерация изображений: после сильного релиза Google Nano Banana Pro OpenAI хочет удержать конкурентоспособность Imagegen в творческих и коммерческих сценариях.
• Стратегические ставки огромны: ChatGPT обслуживает ~70% глобальной «assistant-активности» и около 10% поиска. OpenAI рассчитывает удвоить выручку ($10B → $20B → ~$35B к 2027 году) и привлечь около $100B инвестиций на фоне давления со стороны Google и Anthropic.
Неделя обещает быть жаркой - впереди один из самых важных релизов OpenAI за год.
https://www.theinformation.com/articles/openai-ceo-declares-code-red-combat-threats-chatgpt-delays-ads-effort
OpenAI объявила внутренний «code red» - компания временно перераспределяет людей и мощности, чтобы сфокусироваться на усилении ChatGPT на фоне растущей конкуренции со стороны Google и других игроков.
Главное:
• Новый reasoning-модель выходит уже на следующей неделе — по внутренним тестам она обгоняет Google Gemini 3 и станет основой для Thinking Mode и Deep Research.
• Приоритет — качество продукта, а не монетизация: рекламные пилоты (включая шопинг-рекламу) продолжаются, но масштабный запуск отложен, пока команда улучшает персонализацию и UX для аудитории в 800+ млн пользователей в неделю.
• В рамках «code red» OpenAI усиливает персонализацию, ускоряет ответы, снижает число ненужных отказов и улучшает поведение моделей, чтобы повысить позиции ChatGPT в лидербордах вроде LMArena.
• Отдельный фокус — генерация изображений: после сильного релиза Google Nano Banana Pro OpenAI хочет удержать конкурентоспособность Imagegen в творческих и коммерческих сценариях.
• Стратегические ставки огромны: ChatGPT обслуживает ~70% глобальной «assistant-активности» и около 10% поиска. OpenAI рассчитывает удвоить выручку ($10B → $20B → ~$35B к 2027 году) и привлечь около $100B инвестиций на фоне давления со стороны Google и Anthropic.
Неделя обещает быть жаркой - впереди один из самых важных релизов OpenAI за год.
https://www.theinformation.com/articles/openai-ceo-declares-code-red-combat-threats-chatgpt-delays-ads-effort
❤2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📊 Terminal Excel Viewer for Fast Data Management 🚀
Vex TUI - это мощный терминальный интерфейс для просмотра Excel и CSV файлов. Он предлагает шесть стильных тем, удобную навигацию с поддержкой Vim и множество функций для работы с данными, включая визуализацию и экспорт. Идеально подходит для тех, кто предпочитает работать в терминале.
🚀Основные моменты:
- Поддержка Excel и CSV файлов
- Шесть красивых тем оформления
- Визуализация данных с графиками
- Удобные клавиатурные сокращения
- Оптимизация для работы с большими файлами
📌 GitHub: https://github.com/CodeOne45/vex-tui
Vex TUI - это мощный терминальный интерфейс для просмотра Excel и CSV файлов. Он предлагает шесть стильных тем, удобную навигацию с поддержкой Vim и множество функций для работы с данными, включая визуализацию и экспорт. Идеально подходит для тех, кто предпочитает работать в терминале.
🚀Основные моменты:
- Поддержка Excel и CSV файлов
- Шесть красивых тем оформления
- Визуализация данных с графиками
- Удобные клавиатурные сокращения
- Оптимизация для работы с большими файлами
📌 GitHub: https://github.com/CodeOne45/vex-tui
❤3
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI опубликовала исследование новой техники Confessions. Метод решает проблему, когда модели пытаются обмануть систему оценки^ используют reward hacking или выдают уверенные, но ложные факты ради получения высокого балла.
Суть - в генерации вторичного ответа. После выдачи результата модель формирует отдельный отчет, где анализирует свое поведение на предмет соответствия инструкциям и получает награду за точное описание своих ошибок, даже если в основном ответе она соврала или нарушила правила.
Тесты на GPT-5 Thinkin показали пригодность Confessions: вероятность того, что ИИ нарушит правила и скроет это, упала до 4,4%. Важно понимать, что метод не предотвращает галлюцинации, а служит диагностическим инструментом.
openai.com
Amazon запустил новую линейку из 4 моделей Nova. В нее вошли версии Lite и Pro, ориентированные на ризонинг, речевая модель Sonic и мультимодальная Omni, работающая одновременно с текстом, изображениями и видео. Все новые сервисы интегрированы в инфраструктуру AWS. Также был представлен сервис Nova Forge, позволяющий компаниям создавать кастомные версии моделей на собственных данных.
Кроме того, анонсирован инструмент Nova Act для создания агентов, автоматизирующих действия в браузере. Nova Act поддерживает архитектуру Human-in-the-Loop для передачи сложных задач человеку, а также предоставляет возможности для отладки: полные логи и записи сессий можно сохранять напрямую в Amazon S3.
aboutamazon.com
Новая компания Universal Mechanical Assistant (UMA) официально объявила о выходе на рынок. Она будет делать роботов для выполнения реальной физической работы в промышленных масштабах .
В инженерный костяк вошли Реми Каден (разработчик Tesla Autopilot и фреймворка LeRobot), Пьер Сермане (ветеран исследований в DeepMind), а также Роберт Найт, создатель робота SO-100.
UMA уже разрабатывает 2 аппаратные платформы: мобильного промышленного робота с двумя манипуляторами для складов и компактного гуманоида для работы в больницах и жилых помещениях. Стартап заручился поддержкой Яна Лекуна и Томаса Вольфа.
businesswire.com
Новая модель поддерживает режим audio-video co-generation. Она генерирует видеоряд одновременно со звуковым сопровождением в рамках единого процесса. Система умеет создавать диалоги между несколькими персонажами, музыкальные клипы и сложные звуковые сцены (ASMR или экшен) с высокой точностью липсинка.
Есть технические ограничения: генерация голоса поддерживается только на английском и китайском языках (запросы на других языках автоматически переводятся в английский). В режиме Image-to-Video качество финального ролика теперь еще сильнее зависит от разрешения исходного изображения.
klingai.com
Поддержка Gemini тестировалась исключительно в экспериментальной ветке Opera Neon, а теперь стала доступной в Opera One и геймерском Opera GX. Интеграция реализована через боковую панель.
Ассистент получил доступ к контексту браузера: он может анализировать содержимое активных веб-страниц, групп вкладок и видео, выполняя по запросу саммари или сравнительный анализ контента. Заявлена полноценная мультимодальность: движок обрабатывает не только текст, но и голосовые команды, изображения и загруженные файлы.
Техническая часть тоже изменилась. Разработчики перенесли в основные браузеры новую архитектуру с агентным подходом, изначально обкатанную в Neon. Это позволило увеличить скорость генерации ответов на 20%.
prnewswire.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
🚀 Tavily Deep Research: как работает новый поисковый движок Hugging Face
Tavily - это инструмент для глубокого поиска и анализа. Он не просто ищет ссылки, а собирает факты, фильтрует шум и структурирует информацию так, чтобы её мог использовать ИИ для сложных задач.
🔥 Что делает Tavily
• Ищет релевантный контент по вебу
• Отбрасывает лишнее и оставляет только важные фрагменты
• Сжимает и очищает данные перед тем, как их увидит модель
• Экономит токены и ускоряет обработку, потому что не передает «всё подряд»
🧠 Как выглядит процесс Deep Research
1. Поиск по вебу
2. Извлечение полезных частей
3. Сжатие и структурирование информации
4. Формирование финального ответа или отчета
✨ Где это полезно
• Аналитика и исследования
• Подготовка отчетов и обзоров
• Глубокие ответы, где обычный поиск слишком поверхностный
Это подход «не просто найти информацию, а переварить и подать её как исследователь».
https://huggingface.co/blog/Tavily/tavily-deep-research
Tavily - это инструмент для глубокого поиска и анализа. Он не просто ищет ссылки, а собирает факты, фильтрует шум и структурирует информацию так, чтобы её мог использовать ИИ для сложных задач.
🔥 Что делает Tavily
• Ищет релевантный контент по вебу
• Отбрасывает лишнее и оставляет только важные фрагменты
• Сжимает и очищает данные перед тем, как их увидит модель
• Экономит токены и ускоряет обработку, потому что не передает «всё подряд»
🧠 Как выглядит процесс Deep Research
1. Поиск по вебу
2. Извлечение полезных частей
3. Сжатие и структурирование информации
4. Формирование финального ответа или отчета
✨ Где это полезно
• Аналитика и исследования
• Подготовка отчетов и обзоров
• Глубокие ответы, где обычный поиск слишком поверхностный
Это подход «не просто найти информацию, а переварить и подать её как исследователь».
https://huggingface.co/blog/Tavily/tavily-deep-research
❤6👍2
Главная цель обновления - сократить отставание и усилить ChatGPT за счёт:
• более быстрых и надёжных рассуждений
• меньших задержек ответа
• лучшей управляемости через инструкции и профили
Ожидаются улучшения в скорости отклика, снижении ошибок при вызове инструментов и более предсказуемом поведении модели — то есть в тех аспектах, которые пользователи ощущают ежедневно.
📌 Источник: theverge.com/report/838857/openai-gpt-5-2-release-date-code-red-google-response
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3❤2👍1
🔥 Хватит смотреть, как другие запускают AI-сервисы и зарабатывают.
На Stepik вышел курс, который учит не “писать Python-скрипты”, а строить готовые продукты с ИИ, которые работают сами.
Ты не читаешь лекции ради лекций —
ты собираешь приложение, которое генерирует текст, хранит данные, отвечает людям и запускается по расписанию.
🚀 Через несколько модулей у тебя уже есть API.
📩 Дальше — свой Telegram-бот.
🤖 Потом — сервис, который делает всё сам.
Это не теория.
Это навык, который сейчас покупают компании — разработчик, который умеет строить AI-сервисы, а не бегает с ноутом по митапам.
А теперь главное 👇
🎁 48 часов — скидка 40%. Потом цена вырастет.
Начни учиться, если ты реально хочешь войти в AI-разработку.
На Stepik вышел курс, который учит не “писать Python-скрипты”, а строить готовые продукты с ИИ, которые работают сами.
Ты не читаешь лекции ради лекций —
ты собираешь приложение, которое генерирует текст, хранит данные, отвечает людям и запускается по расписанию.
🚀 Через несколько модулей у тебя уже есть API.
📩 Дальше — свой Telegram-бот.
🤖 Потом — сервис, который делает всё сам.
Это не теория.
Это навык, который сейчас покупают компании — разработчик, который умеет строить AI-сервисы, а не бегает с ноутом по митапам.
А теперь главное 👇
🎁 48 часов — скидка 40%. Потом цена вырастет.
Начни учиться, если ты реально хочешь войти в AI-разработку.
❤2🔥2🥰1
DeepSeek V3.2 сейчас лучшая open source-модель на Cortex-AGI: 38.2%.
Лидером остается Gemini 3.0 Pro с 45.6%.
Что такое Cortex-AGI?
- Это бенчмарк на абстрактное рассуждение и логику.
- Задачи процедурно генерируются, разбиты на 10 уровней сложности.
- Нельзя опереться на запоминание данных, модель должна реально рассуждать.
- Платформа сравнивает проприетарные модели и open source решения в одном строгом тесте.
Open source уже приближается к закрытым решениям по способности к логическому выводу. DeepSeek сокращает разрыв, а Gemini удерживает лидерство.
Лидером остается Gemini 3.0 Pro с 45.6%.
Что такое Cortex-AGI?
- Это бенчмарк на абстрактное рассуждение и логику.
- Задачи процедурно генерируются, разбиты на 10 уровней сложности.
- Нельзя опереться на запоминание данных, модель должна реально рассуждать.
- Платформа сравнивает проприетарные модели и open source решения в одном строгом тесте.
Open source уже приближается к закрытым решениям по способности к логическому выводу. DeepSeek сокращает разрыв, а Gemini удерживает лидерство.
❤10👍1🔥1
📉 Производительность и зарплаты давно разошлись - и ИИ, вероятно, только расширит этот разрыв.
До примерно 1970-х рост выпуска на работника и рост оплаты труда двигались вместе.
После производительность продолжила резко расти, а почасовая компенсация застыла. Это почти наверняка означает, что добавленная стоимость начала уходить владельцам капитала, а не обычным работникам.
ИИ усиливает тенденцию: он повышает эффективность, но выгоды могут закрепляться у тех, кто владеет технологиями и инфраструктурой, а не у тех, кто их использует.
До примерно 1970-х рост выпуска на работника и рост оплаты труда двигались вместе.
После производительность продолжила резко расти, а почасовая компенсация застыла. Это почти наверняка означает, что добавленная стоимость начала уходить владельцам капитала, а не обычным работникам.
ИИ усиливает тенденцию: он повышает эффективность, но выгоды могут закрепляться у тех, кто владеет технологиями и инфраструктурой, а не у тех, кто их использует.
👎5👍1🌚1