🔥GigaChat Lite ➡️ Open Source

Велкам тестировать💪
👉Детали на Хабре

Один из мастодонтов искусственного интеллекта, Александр Николаевич Горбань, сейчас выступает на AIJ

Рекомендую послушать классика💪

Сейчас на AIJ выступает мой коллега — Александр Панов, рассказывает об актуальных задачах в робототехнике

Самый крутой кейс для фундаментальных моделей — применение в реальных задачах реальной жизни. У меня в лаборатории есть отдельная команда, занимающаяся развитием мультимодальных моделей для планирования и манипуляции в робототехнике — FusionBrain.Robotics. С командой Александра мы тесно сотрудничаем в исследовательских задачах по поиску новых архитектур и решений для развития технологий роботов общего назначения.

Фанаты Вайбера, добро пожаловать в телеграм😅

Да здравствуют гифки со стразами и букетами красных роз🙈

А теперь подробнее о новинках от команды GigaTeam. Помимо выхода в Open Source GigaChat Lite, разработчики также поделились моделями GigaEmbeddings и GigaAMv2.

Решил выделить ключевые моменты:

🔹 GigaChat Lite — первая по-настоящему российская open-source модель. Это не просто локализованное решение: в отличие от «натюненных» моделей из других стран. Она надежна, стабильна и не зависит от внешних ограничений. Компактная и при этом невероятно эффективная, GigaChat Lite обеспечивает тот самый баланс между производительностью и затратами по времени. Иными словами — одно из лучших решений для тех, кто ценит скорость и точность.

🔹 GigaEmbeddings — модель эмбеддингов для RAG, классификации и других задач. По производительности она заметно превосходит аналоги, такие как E5. На тестах RAG демонстрирует прирост до 15% в абсолютном качестве.

🔹 GigaAMv2 — новая версия модели распознавания речи, признанная лучшей в России. Эта технология представляет собой революцию в работе с аудиоданными, обеспечивая высочайшую точность. Кроме того, поддерживается дообучение и использование современных видеокарт, что значительно ускоряет обработку запросов.

Потрогать каждую из них можно по ссылке. 😉

@complete_ai

⚡️⚡️⚡️Несколько часов назад Qwen анонсировали QvQ-72B-Preview — первую open source мультимодальную модель с ризонингом (умеет итеративно «размышлять/рассуждать» и двигаться в сторону правильного ответа)

Сами авторы говорят, что модель в стадии preview и может «тупить», но так или иначе метрики очень крутые. Ключевые проблемы:
📍Модель может миксовать языки при ответах
📍Модель может зацикливаться в рассуждениях, не приближаясь к правильному выводу
📍Требуется дополнительный уровень безопасности и “любимого” alignment
📍В ходе рассуждений модель может утратить внимание на входную картинку и начать галлюцинировать

Ещё детали и примеры в блоге👇
https://qwenlm.github.io/blog/qvq-72b-preview/

P.S. Так или иначе — we made a new step to AGI💪

@complete_ai

Математические этюды @EtudesRu рассчитали особенность числа 2025🎉
Подробнее тут

С Новым годом🎄

Подготовил мини-колонку про ИИ-агентов для нового новостного проекта @anti_agi от команды канала @antidigital, который читают многие decisionmakers IT-отрасли. Ребята создали форк, посвященный исключительно искусственному интеллекту, а так как они на медиарынке уже 20 с лишним лет – стараются отличить важное от сиюминутного. Радует, что научная составляющая ИИ-повестки интересует все больше людей.

А вот скажите, есть ли среди вас кто-то, кто рубит в low-level-ML? Руками под CUDA писать, оптимизировать потоки данных, кэши, вот это всё? Если да, то черкните мне в личку (@oulenspiegel), возможно у меня для вас будет прямо хорошее предложение

Китайцы перед своим Новым годом, конечно, обеспечили всех пищей для размышлений на пару недель празднества💪

А меж тем Janus Pro 1B (any-to-any новая мультимодальная модель от DeepSeek) уже раскатали в режиме локального использования в браузере на WebGPU

Почитать тред на Reddit тут
Попробовать тут

Секретная новость от создателя DeepSeek — в основе модели код, написанный советскими учеными в 1985 году💪

Инфа сотка

На самом деле, это конечно же фейковая новость, которая довольно быстро распространилась за последние дни и дошла даже до федеральных телеканалов.

Какой можно сделать вывод: какой бы источник информации вы не читали/смотрели/слушали, всегда надо сохранять место здоровой критике и уделить 1-2 минуты факт-чекингу или проверке достоверности сообщения. Как правило, большинство таких «громких» или кликбейтных заголовков раскручивается на раз-два🧐

Будьте бдительны и проверяйте всё, что читаете)

Как известно, в лаборатории FusionBrain есть несколько научных групп. Одна из них занимается механистической интерпретируемостью (Architectural insights) и руководит ею Антон Разжигаев (автор канала AbstractDL). На днях он выпустил отличную статью на Хабре про нашумевшую модель DeepSeek-R1, где подробно изложил все тонкости процесса обучения.

Несмотря на то, что называется она "DeepSeek-R1 для чайников", внутри много технических деталей (мы вчера уже пошутили, что это какие-то очень навороченные чайники с кучей сенсоров и умных программ). Не пугайтесь, вы в них не утоните😉

Рекомендую всем почувствовать себя каким-то "чайником" и получить ответы на вопросы, которые могли еще остаться без ответа) Желаю приятного чтения! Приходите с вопросами, будем рады помочь разобраться💪

👉Хабр