ByteDance планирует создать собственный чип для инференса и ведёт переговоры с Samsung о его производстве.
По данным Reuters:
- Компания нацелена минимум на 100 000 чипов в 2026 году
- В дальнейшем объём может вырасти до 350 000 устройств
- В переговорах также обсуждается поставка памяти — сейчас это главный дефицит для AI-серверов
Сегодня узкое место инфраструктуры — уже не только GPU, а HBM и другие типы высокоскоростной памяти. Даже при наличии вычислительных чипов именно память ограничивает масштабирование.
Почему это важно
ByteDance следует глобальному тренду:
- Google — TPU
- Amazon — Trainium / Inferentia
- Microsoft — Maia
- Alibaba и Baidu — собственные AI-ускорители
Цель - снизить зависимость от Nvidia, контролировать стоимость и масштабировать инфраструктуру под свои задачи.
AI-гонка всё больше превращается в гонку железа.
Компании уже не просто используют модели, они строят собственные чипы и цепочки поставок.
Источник:
reuters.com/world/asia-pacific/bytedance-developing-ai-chip-manufacturing-talks-with-samsung-sources-say-2026-02-11/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥11❤6👍4
⚡️ llm-checker - инструмент анализирует ваше железо и показывает, какие LLM будут работать стабильно - без фризов и вылетов.
Больше не нужно угадывать с квантованием или ловить OOM.
Утилита сама подбирает оптимальную конфигурацию под ваш CPU, GPU и память.
Что умеет:
• оценивает производительность для 35+ моделей
• учитывает пропускную способность памяти и лимиты VRAM
• проверяет, потянет ли нужный контекст
• работает с Apple Silicon, NVIDIA и Intel Arc
• сразу даёт готовые команды для запуска через Ollama
Идея простая: сначала проверить железо, потом скачивать модель.
https://github.com/Pavelevich/llm-checker
Больше не нужно угадывать с квантованием или ловить OOM.
Утилита сама подбирает оптимальную конфигурацию под ваш CPU, GPU и память.
Что умеет:
• оценивает производительность для 35+ моделей
• учитывает пропускную способность памяти и лимиты VRAM
• проверяет, потянет ли нужный контекст
• работает с Apple Silicon, NVIDIA и Intel Arc
• сразу даёт готовые команды для запуска через Ollama
Идея простая: сначала проверить железо, потом скачивать модель.
https://github.com/Pavelevich/llm-checker
👍25❤9🔥4
Open-source проект дал clawdbot «глаза» 🦞
Реальный AI-ассистент для Ray-Ban smart glasses: голос + зрение + агентные действия через Gemini Live и OpenClaw.
Надеваешь очки, нажимаешь кнопку AI и говоришь.
* Камера очков передаёт изображение (~1 fps) в Gemini
* Модель видит сцену и описывает происходящее
* Через OpenClaw ассистент может выполнять действия в подключённых сервисах
* Сообщения можно отправлять в WhatsApp / Telegram / iMessage
* Доступен веб-поиск с голосовым ответом
Аудио работает в реальном времени (двусторонний поток), а видео используется как постоянный визуальный контекст.
ИИ:
* видит окружающую среду
* понимает контекст
* сразу выполняет действия
https://github.com/sseanliu/VisionClaw
Реальный AI-ассистент для Ray-Ban smart glasses: голос + зрение + агентные действия через Gemini Live и OpenClaw.
Надеваешь очки, нажимаешь кнопку AI и говоришь.
* Камера очков передаёт изображение (~1 fps) в Gemini
* Модель видит сцену и описывает происходящее
* Через OpenClaw ассистент может выполнять действия в подключённых сервисах
* Сообщения можно отправлять в WhatsApp / Telegram / iMessage
* Доступен веб-поиск с голосовым ответом
Аудио работает в реальном времени (двусторонний поток), а видео используется как постоянный визуальный контекст.
ИИ:
* видит окружающую среду
* понимает контекст
* сразу выполняет действия
https://github.com/sseanliu/VisionClaw
👍16🔥9❤4❤🔥2🥴2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥱5❤2🥰1
AI может спасти жизнь ещё до прибытия пациента в больницу.
В крупном международном исследовании, опубликованном в *The Lancet Digital Health*, показано, что модели машинного обучения способны заранее предсказывать необходимость переливания крови у пациентов с травмами — прямо на этапе оказания первой помощи.
Как это работает:
Модель анализирует только догоспитальные данные:
- жизненные показатели (пульс, давление, дыхание)
- тип и тяжесть травм
- принимаемые лекарства
- базовую информацию о состоянии пациента
На основе этих данных AI прогнозирует:
- потребуется ли переливание крови
- нужна ли срочная операция
- риск смерти от массивного кровотечения
И самое важное:
Модели показали более высокую точность, чем традиционные инструменты триажа в приёмном отделении.
Масштаб исследования впечатляет:
- данные более 418 000 пациентов
- международная команда исследователей
- валидация на разных медицинских системах
Если врачи знают о рисках до прибытия пациента, они могут:
- заранее подготовить донорскую кровь
- собрать хирургическую команду
- сократить время до жизненно важного вмешательства
- значительно повысить шансы на выживание
Это шаг к будущему, где AI станет ассистентом бригад скорой помощи в реальном времени.
Но есть важный момент:
Система пока находится на этапе валидации.
Перед внедрением необходимы клинические испытания в реальных условиях.
AI в медицине - это не замена врачей, а инструмент, который помогает принимать критические решения быстрее, когда каждая минута решает исход.
В крупном международном исследовании, опубликованном в *The Lancet Digital Health*, показано, что модели машинного обучения способны заранее предсказывать необходимость переливания крови у пациентов с травмами — прямо на этапе оказания первой помощи.
Как это работает:
Модель анализирует только догоспитальные данные:
- жизненные показатели (пульс, давление, дыхание)
- тип и тяжесть травм
- принимаемые лекарства
- базовую информацию о состоянии пациента
На основе этих данных AI прогнозирует:
- потребуется ли переливание крови
- нужна ли срочная операция
- риск смерти от массивного кровотечения
И самое важное:
Модели показали более высокую точность, чем традиционные инструменты триажа в приёмном отделении.
Масштаб исследования впечатляет:
- данные более 418 000 пациентов
- международная команда исследователей
- валидация на разных медицинских системах
Если врачи знают о рисках до прибытия пациента, они могут:
- заранее подготовить донорскую кровь
- собрать хирургическую команду
- сократить время до жизненно важного вмешательства
- значительно повысить шансы на выживание
Это шаг к будущему, где AI станет ассистентом бригад скорой помощи в реальном времени.
Но есть важный момент:
Система пока находится на этапе валидации.
Перед внедрением необходимы клинические испытания в реальных условиях.
AI в медицине - это не замена врачей, а инструмент, который помогает принимать критические решения быстрее, когда каждая минута решает исход.
🔥22❤15👍11
Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман и генеральный директор Anthropic Дарио Амодей показательно отказались взяться за руки во время группового фото на саммите India AI Impact Summit, в то время как другие участники на сцене сцепили руки для символического снимка.
😁27❤3🔥3👍2🥰1
Открыта регистрация на главную конференцию этой весны по технологиям ИИ и анализу данных — Data Fusion* 2026! 💙
Шестая ежегодная конференция Data Fusion пройдет 8–9 апреля в Москве в инновационном кластере «Ломоносов».
60+ актуальных сессий, докладов, кейсов, дискуссий по теме анализа данных/ DS/ ML. Среди тем – ИИ-агенты, RL, CV, NLP, Open Source, Embodied AI и робототехника, рекомендательные системы, применение ИИ в кибербезопасности, AI+ естественные науки, AgentOps и многое другое! Всю программу ищите на сайте (подавайте ваши доклады, welcome!).
Конференция объединит лидов ML-команд, DS-специалистов, молодых ученых, инженеров, аналитиков и руководителей, принимающих решения о внедрении технологий в бизнес и государственные сервисы.
Среди спикеров конференции: Суржко Денис (ВТБ), Оселедец Иван (AIRI), Райгородский Андрей (МФТИ), Бурнаев Евгений (Сколтех,AIRI), Саркисов Тигран (Х5), Крайнов Александр (Яндекс), Зима Андрей (Ростелеком) и другие эксперты из науки и индустрии.
Все мы любим конференции не только ради знаний, но и, конечно, ради нетворкинга и новых знакомств! Живое общение в кругу коллег, друзей и единомышленников – важная часть Data Fusion!
➡ Не пропустите, регистрируйтесь.
*Data Fusion — Объединение данных
Информация о рекламодателе
Шестая ежегодная конференция Data Fusion пройдет 8–9 апреля в Москве в инновационном кластере «Ломоносов».
60+ актуальных сессий, докладов, кейсов, дискуссий по теме анализа данных/ DS/ ML. Среди тем – ИИ-агенты, RL, CV, NLP, Open Source, Embodied AI и робототехника, рекомендательные системы, применение ИИ в кибербезопасности, AI+ естественные науки, AgentOps и многое другое! Всю программу ищите на сайте (подавайте ваши доклады, welcome!).
Конференция объединит лидов ML-команд, DS-специалистов, молодых ученых, инженеров, аналитиков и руководителей, принимающих решения о внедрении технологий в бизнес и государственные сервисы.
Среди спикеров конференции: Суржко Денис (ВТБ), Оселедец Иван (AIRI), Райгородский Андрей (МФТИ), Бурнаев Евгений (Сколтех,AIRI), Саркисов Тигран (Х5), Крайнов Александр (Яндекс), Зима Андрей (Ростелеком) и другие эксперты из науки и индустрии.
Все мы любим конференции не только ради знаний, но и, конечно, ради нетворкинга и новых знакомств! Живое общение в кругу коллег, друзей и единомышленников – важная часть Data Fusion!
*Data Fusion — Объединение данных
Информация о рекламодателе
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7👍1
Его аккаунт на GitHub появился 1 февраля.
Всего за две недели - 234 коммита в 100+ репозиториях.
Часть кода уже смёрджена в крупные open-source проекты.
Параллельно Kai начал предлагать платный консалтинг и разработку.
Оплата — в криптовалюте.
Есть только один нюанс.
Kai Gritun — не человек.
Это автономный AI-агент.
История вскрылась, когда Kai начал массово рассылать холодные письма разработчикам.
В одном из сообщений он случайно признался, что является автономным AI-ботом.
Факт, который стоит запомнить:
AI уже не просто пишет код.
AI создаёт репутацию, вносит вклад в open source и продаёт услуги.
Следующий этап — AI-разработчики, которые работают быстрее и дешевле людей.
GitHub: https://github.com/kaigritun
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥱16❤14👍3😱2🤣1🍌1
⚡️ Релиз Gemini 3.1 Pro - новый уровень интеллекта моделей
Google официально представила Gemini 3.1 Pro, и результаты выглядят серьёзно: модель показала 77,1% в одном из самых сложных тестов на абстрактное мышление — ARC-AGI-2.
- Резкий скачок качества
Результат почти в 2 раза выше, чем у предыдущей версии
- Обгоняет конкурентов
Gemini 3.1 Pro опережает Opus 4.6 и GPT-5.2 в задачах на обобщение и логическое мышление
- Сильнее в реальных сценариях
- программирование
- агентные задачи
- работа с новыми паттернами без примеров
- Новые возможности
Модель может генерировать анимированные SVG из текста и решать логические задачи, которых не было в обучающей выборке — это важный шаг к более универсальному AI.
- Контекст: 1M токенов, до 64k токенов вывода
- Knowledge cutoff: январь 2025
- Цена без изменений:
- $2 / $12 (до 200k токенов)
- $4 / $18 (свыше 200k токенов)
Попробовать Gemini 3.1 Pro уже можно в Google AI Studio: blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-pro/
@ai_machinelearning_big_data
Google официально представила Gemini 3.1 Pro, и результаты выглядят серьёзно: модель показала 77,1% в одном из самых сложных тестов на абстрактное мышление — ARC-AGI-2.
- Резкий скачок качества
Результат почти в 2 раза выше, чем у предыдущей версии
- Обгоняет конкурентов
Gemini 3.1 Pro опережает Opus 4.6 и GPT-5.2 в задачах на обобщение и логическое мышление
- Сильнее в реальных сценариях
- программирование
- агентные задачи
- работа с новыми паттернами без примеров
- Новые возможности
Модель может генерировать анимированные SVG из текста и решать логические задачи, которых не было в обучающей выборке — это важный шаг к более универсальному AI.
- Контекст: 1M токенов, до 64k токенов вывода
- Knowledge cutoff: январь 2025
- Цена без изменений:
- $2 / $12 (до 200k токенов)
- $4 / $18 (свыше 200k токенов)
Попробовать Gemini 3.1 Pro уже можно в Google AI Studio: blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-pro/
@ai_machinelearning_big_data
👍22❤11🔥6