🔥 OpenAI объявила о перестройке команд
➡️ Команда Model Behavior (14 человек), которая занималась настройкой “личности” ChatGPT, снижением угодничества и проработкой политической предвзятости, теперь войдёт в состав более широкой Post-Training org.
👩💻 Её основатель, Джоанн Джанг, запускает новый экспериментальный проект OAI Labs, где будут тестировать свежие форматы взаимодействия человека и ИИ.
⚡ Перемены показывают: управление личностью модели становится ключевым направлением разработки. Это ответ OpenAI на жалобы пользователей на “холодные” ответы GPT-5 и продолжающиеся дискуссии о безопасности чатботов.
➡️ Команда Model Behavior (14 человек), которая занималась настройкой “личности” ChatGPT, снижением угодничества и проработкой политической предвзятости, теперь войдёт в состав более широкой Post-Training org.
👩💻 Её основатель, Джоанн Джанг, запускает новый экспериментальный проект OAI Labs, где будут тестировать свежие форматы взаимодействия человека и ИИ.
⚡ Перемены показывают: управление личностью модели становится ключевым направлением разработки. Это ответ OpenAI на жалобы пользователей на “холодные” ответы GPT-5 и продолжающиеся дискуссии о безопасности чатботов.
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Эксперт Tiezhen WANG в своем годовом прогнозе отмечает, что RL и системы памяти получают широкое распространение, но главное — нас ждет фундаментальное изменение архитектуры ИИ. Ключевой инсайд: следующее поколение моделей, такое как Qwen3-next, активно экспериментирует с линейным вниманием (linear attention). Объем исследований в этой области достиг критической массы, и теперь эти наработки находятся на пороге внедрения в mainstream-модели промышленного масштаба. Это прорыв в эффективности: линейное внимание потенциально позволяет радикально снизить вычислительную сложность и потребление памяти при работе с длинными контекстами, что открывает дорогу для более дешевых и мощных моделей. X.com
Компания представила комплексное решение для автоматизации тестирования голосовых и текстовых агентов. Фреймворк позволяет уйти от ручных проверок через звонки к быстрому и повторяемому процессу, что значительно ускоряет итерации разработки. Система включает два ключевых подхода:
· LLM-оценка — проверяет качество и уместность ответов агента по заданным критериям (эмпатия, точность, tone of voice).
· Тестирование вызова инструментов — валидирует, что агент корректно использует API, передает правильные параметры и следует критически важной логике (например, трансфер в экстренные службы).
Главная фича — возможность одним кликом создавать тест-кейсы из реальных диалогов, моментально превращая провалы агента в production в тесты для предотвращения регрессий. Фреймворк интегрирован в CI/CD через CLI. elevenlabs.io
Несмотря на инвестиции более $13 млрд в OpenAI, компания теперь диверсифицируется — подключая технологии Anthropic в Office 365.Microsoft начнёт использовать модели Anthropic (например, Claude Sonnet 4) в таких приложениях, как Word, Excel, Outlook и PowerPoint, наряду с OpenAI и собственными AI-моделями.
Причина — внутренние тесты показали, что Claude превосходит OpenAI в задачах вроде автоматизации финансов в Excel и генерации более эстетичных презентаций в PowerPoint. Это явная стратегия снижения риска единого поставщика и шаг к многосторонней AI-экосистеме.
Reuters
Японский ИИ-стартап, основанный экс-инженерами Google, ищет Technical Program Manager для работы с крупными предприятиями и финтехом. Кандидат будет отвечать за доставку комплексных проектов — от планирования до внедрения — и совместную разработку ИИ-решений с клиентами из финансовой индустрии. Это сигнал о стратегии Sakana: вместо массового продукта они фокусируются на глубокой B2B-интеграции в высокомаржинальных вертикалях. Новость указывает на растущий спрос со стороны крупных корпораций на кастомные ИИ-решения под, а не на использование готовых API. Sakana.ai
Синхронный перевод теперь работает не только на новых моделях — поддержку получили и AirPods Pro 2, и AirPods 4.
Условие: нужны iPhone 15 Pro или новее с iOS 26.
На старте доступны 5 языков: английский, французский, немецкий, португальский и испанский.
Anthropic представила бета-доступ к функции создания файлов прямо в чате. ИИ теперь может генерировать полноценные, готовые к использованию документы: финансовые модели с формулами, дашборды в таблицах, презентации на основе отчетов и многое другое. Для этого Claude получает доступ к изолированной компьютерной среде («Claude’s computer»), где выполняет код и запускает программы для обработки данных и сборки финальных файлов. Это не просто текстовый вывод, а работа в полноценных приложениях. Функция доступна для корпоративных планов, для Pro — появится в ближайшие недели. Anthropic прямо предупреждает о рисках конфиденциальности, так как процесс требует доступа в интернет. anthropic.com
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤖 Прорыв в разработке наноботов
Учёные из Penn State сделали важный шаг к созданию настоящих наноботов.
🔬 С помощью нового микро-флюидного устройства они создали крошечные частицы, которые могут обмениваться сигналами и действовать вместе - как муравьи, оставляющие следы для других.
- Одна группа частиц двигалась по химическому градиенту и оставляла «след».
- Другая группа улавливала этот след и шла за ним.
👉 Это выглядит просто, но именно так закладывается основа программируемых роёв наноботов.
💡 Возможные применения:
- наночастицы находят опухоль и зовут другие с лекарством,
- мини-системы доставляют груз в нужную клетку,
- наноботы очищают организм от токсинов или восстанавливают повреждённые ткани.
Раньше учёные могли наблюдать за таким процессом всего несколько секунд. Теперь, с новым инструментом Penn State, поведение можно изучать минутами, что позволяет проводить более сложные эксперименты.
🌱 Вдохновение пришло из природы - у пчёл и муравьёв есть распределение ролей и совместная работа. Если частицы смогут делать то же самое, это приблизит нас к самоорганизующимся автономным наносистемам, которые могут изменить медицину и материалы.
Это пока ранняя стадия, но именно такие шаги строят фундамент для будущих роёв наноботов.
https://www.psu.edu/news/eberly-college-science/story/can-nanobots-play-follow-leader
Учёные из Penn State сделали важный шаг к созданию настоящих наноботов.
🔬 С помощью нового микро-флюидного устройства они создали крошечные частицы, которые могут обмениваться сигналами и действовать вместе - как муравьи, оставляющие следы для других.
- Одна группа частиц двигалась по химическому градиенту и оставляла «след».
- Другая группа улавливала этот след и шла за ним.
👉 Это выглядит просто, но именно так закладывается основа программируемых роёв наноботов.
💡 Возможные применения:
- наночастицы находят опухоль и зовут другие с лекарством,
- мини-системы доставляют груз в нужную клетку,
- наноботы очищают организм от токсинов или восстанавливают повреждённые ткани.
Раньше учёные могли наблюдать за таким процессом всего несколько секунд. Теперь, с новым инструментом Penn State, поведение можно изучать минутами, что позволяет проводить более сложные эксперименты.
🌱 Вдохновение пришло из природы - у пчёл и муравьёв есть распределение ролей и совместная работа. Если частицы смогут делать то же самое, это приблизит нас к самоорганизующимся автономным наносистемам, которые могут изменить медицину и материалы.
Это пока ранняя стадия, но именно такие шаги строят фундамент для будущих роёв наноботов.
https://www.psu.edu/news/eberly-college-science/story/can-nanobots-play-follow-leader
Это один из крупнейших договоров на облачные вычисления в истории.
Расходы на инфраструктуру для ИИ продолжают расти рекордными темпами, несмотря на опасения «перегрева» рынка.
⚡ Масштаб сделки:
- OpenAI потребуется 4,5 гигаватта мощности - это больше, чем две плотины Гувера, или электричество для 4 миллионов домов.
- Oracle уже демонстрирует рост: акции компании подскочили, а Ларри Эллисон (глава Oracle) за сутки заработал $101 млрд и стал самым богатым человеком на планете, обогнав Илона Маска.
Рынок ИИ-вычислений превращается в арену сделок планетарного масштаба — где стоимость инфраструктуры измеряется сотнями миллиардов долларов и требует энергопотребления на уровне целых стран.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #Cloud #OpenAI #Oracle #DataCenters
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В Албании назначили первого ИИ-министра — нейросеть Diella будет курировать все госзакупки.
Раньше Diella работала ассистентом в местных «Госуслугах», но теперь получила повышение до уровня министерства. Идея проста — убрать коррупцию, ведь нейросеть не берёт откаты.
Любопытно, что бывший техдиректор OpenAI Мира Мурати тоже родом из Албании.
Раньше Diella работала ассистентом в местных «Госуслугах», но теперь получила повышение до уровня министерства. Идея проста — убрать коррупцию, ведь нейросеть не берёт откаты.
Любопытно, что бывший техдиректор OpenAI Мира Мурати тоже родом из Албании.
📌xAI уволила 500 универсальных аннотаторов и вместо них в 10 раз увеличивает число специализированных AI-туторов.
xAI меняет стратегию обучения Grok. Вместо сотен универсальных аннотаторов компания делает ставку на специалистов-экспертов и увеличивает их команду в 10 раз.
Это означает переход от широкой разметки «на все темы» к глубокой проработке сложных областей — математики, кода, финансов и безопасности.
👉 Grok постепенно перестаёт быть универсальным чат-ботом и превращается в экспертного ассистента, ориентированного на критические задачи, где особенно важна точность и надёжность.
Плюс — рост качества там, где ошибки недопустимы.
Минус — возможное снижение качества в бытовых и повседневных темах.
🟠 Источник: Business Insider
businessinsider.com/elon-musk-xai-layoffs-data-annotators-2025-9
🟠 Вакансия в Х: https://x.com/i/jobs/1845336351098667008
@ai_machinelearning_big_data
#xAI #Grok #AI #DataAnnotation #AITutors #ElonMusk
xAI меняет стратегию обучения Grok. Вместо сотен универсальных аннотаторов компания делает ставку на специалистов-экспертов и увеличивает их команду в 10 раз.
Это означает переход от широкой разметки «на все темы» к глубокой проработке сложных областей — математики, кода, финансов и безопасности.
👉 Grok постепенно перестаёт быть универсальным чат-ботом и превращается в экспертного ассистента, ориентированного на критические задачи, где особенно важна точность и надёжность.
Плюс — рост качества там, где ошибки недопустимы.
Минус — возможное снижение качества в бытовых и повседневных темах.
businessinsider.com/elon-musk-xai-layoffs-data-annotators-2025-9
@ai_machinelearning_big_data
#xAI #Grok #AI #DataAnnotation #AITutors #ElonMusk
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
Эти нейронные клеточные автоматы (Neural Cellular Automata) способны самособираться в заданные формы и даже восстанавливаться после повреждений.
В *Quanta Magazine* рассказали о том, как учёные научились обучать искусственные "клетки" собираться в заданные формы. Это похоже на игру «Жизнь» (*Game of Life*), но наоборот.
🧩 Что такое Game of Life?
Это простая компьютерная модель: есть сетка из клеток, у каждой клетки всего два состояния — «жива» или «мертва». Жизнь клетки зависит от соседей (например, если вокруг слишком много соседей, клетка умирает).
Обычно мы задаём правила и просто смотрим, что получится.
А теперь учёные сделали наоборот: сначала задаём цель (например, фигуру), а потом подбираем правила так, чтобы клетки сами в неё собрались.
⚙️ Что изменили учёные?
1. Непрерывные состояния - клетка не просто «вкл/выкл», а может быть наполовину активна. Это как лампочка с плавным регулятором яркости.
2. Скрытые переменные - у каждой клетки есть «внутренние параметры», которые влияют на её поведение. Представь, что у клетки есть «настроение» или «память», которое не видно исследователю напрямую.
3. Асинхронное обновление — клетки меняются в случайное время, а не все сразу. Это ближе к реальной жизни, где всё развивается не идеально синхронно.
💡 Зачем это нужно?
- Восстановление после повреждений: если часть фигуры «сломать», клетки могут достроить её заново.
- Децентрализация: нет главного управляющего - каждая клетка действует локально, но вместе они формируют систему.
- Устойчивость к шуму: клетки учатся справляться с хаосом и случайностями, а не просто повторяют выученный рисунок.
- Пока это работает для картинок и форм, но не для сложных живых организмов.
- Чтобы система умела «регенерировать», её нужно специально тренировать.
- Перенести эту идею в настоящие биологические клетки или роботов сложно — там много физических ограничений.
- Медицина - модели самовосстановления тканей.
- Робототехника - рой роботов, которые без команды сверху сами собираются в нужную конструкцию.
- Материалы будущего — «умные» кирпичики или детали, которые сами подстраиваются под окружение.
- Новые вычислительные системы - компьютеры без центрального процессора, где решения рождаются распределённо.
Учёные показали, что нейронные клеточные автоматы можно рассматривать как модель эволюции: геном не задаёт форму напрямую, а запускает процесс её построения, что делает системы гибкими и адаптивными.
Главное отличие от природы в том, что эволюция не имеет цели, а автоматы обучают под задачу.
Эти модели предлагают новый тип вычислений: каждая клетка взаимодействует только с соседями, что делает архитектуру распределённой и потенциально энергоэффективной.
Уже есть впечатляющие результаты — от распознавания цифр и умножения матриц до решения задач вроде IQ-тестов и управления роями роботов, которые начинают вести себя как единый организм.
В итоге работы Мордвинцева соединяют биологию, компьютеры и робототехнику, возвращая к идее, что жизнь и вычисления — две стороны одного процесса.
@ai_machinelearning_big_data
#evolution #machinelearning #neuralnetworks #biology
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Совет, который спас OpenAI: “Всегда делай API”
В первые годы OpenAI балансировала на грани: фундаментальные модели становились всё дороже, а продукта, который мог бы оплачивать эти расходы, так и не появлялось.
GPT-3 выглядел впечатляюще, но в реальности был слишком «сырой», чтобы построить вокруг него работающий сервис.
Сэм Альтман вспоминает: «Я поднимал градус срочности - нам нужен был продукт, а идей не было».
И тогда в памяти всплыл совет Пола Грэма, основателя Y Combinator:
👉 «Всегда делай API. Что бы ни происходило - сделай API. Хорошие вещи придут сами».
OpenAI без особых ожиданий открыла доступ к GPT-3 через API. «Может, кто-то найдёт применение», - подумали в компании.
И действительно: первыми успехами стали сервисы для копирайтинга - Jasper, Copy.ai. Но самое любопытное оказалось в другом: часть пользователей начинала просто разговаривать с моделью часами напролёт. Это не было мейнстримом, но сигнал оказался настолько сильным, что команда поняла — вот он, настоящий продукт.
📅 30 ноября 2022 года OpenAI запустила ChatGPT как «исследовательский превью» на базе GPT-3.5. Всего за 5 дней им воспользовались более миллиона человек.
🔥 Из скучного API родился продукт, который изменил представление об искусственном интеллекте. И всё началось с одного простого совета.
@ai_machinelearning_big_data
#OpenAI #СэмАльтман #ChatGPT #стартапы
В первые годы OpenAI балансировала на грани: фундаментальные модели становились всё дороже, а продукта, который мог бы оплачивать эти расходы, так и не появлялось.
GPT-3 выглядел впечатляюще, но в реальности был слишком «сырой», чтобы построить вокруг него работающий сервис.
Сэм Альтман вспоминает: «Я поднимал градус срочности - нам нужен был продукт, а идей не было».
И тогда в памяти всплыл совет Пола Грэма, основателя Y Combinator:
👉 «Всегда делай API. Что бы ни происходило - сделай API. Хорошие вещи придут сами».
OpenAI без особых ожиданий открыла доступ к GPT-3 через API. «Может, кто-то найдёт применение», - подумали в компании.
И действительно: первыми успехами стали сервисы для копирайтинга - Jasper, Copy.ai. Но самое любопытное оказалось в другом: часть пользователей начинала просто разговаривать с моделью часами напролёт. Это не было мейнстримом, но сигнал оказался настолько сильным, что команда поняла — вот он, настоящий продукт.
📅 30 ноября 2022 года OpenAI запустила ChatGPT как «исследовательский превью» на базе GPT-3.5. Всего за 5 дней им воспользовались более миллиона человек.
🔥 Из скучного API родился продукт, который изменил представление об искусственном интеллекте. И всё началось с одного простого совета.
@ai_machinelearning_big_data
#OpenAI #СэмАльтман #ChatGPT #стартапы
🎓 ChatGPT для студентов
В одном месте собрано всё самое нужное в разделе “for Students”.
Это готовые промпты и чаты в ChatGPT, которые помогают учиться, готовиться к экзаменам и даже строить карьеру.
✨ Что внутри:
- Более 100 готовых шаблонов для колледжа и университета.
- Категории: Учёба, Карьера, Жизнь.
- Практика: редактировать курсовые, делать конспекты, готовить планы к экзаменам.
- Карьера: советы по резюме, подготовка к собеседованиям.
- Организация: составление расписания и чек-листов.
🟠 Попробовать можно здесь
https://chatgpt.com/use-cases/students
@ai_machinelearning_big_data
#ChatGPT #Students #Учёба
В одном месте собрано всё самое нужное в разделе “for Students”.
Это готовые промпты и чаты в ChatGPT, которые помогают учиться, готовиться к экзаменам и даже строить карьеру.
✨ Что внутри:
- Более 100 готовых шаблонов для колледжа и университета.
- Категории: Учёба, Карьера, Жизнь.
- Практика: редактировать курсовые, делать конспекты, готовить планы к экзаменам.
- Карьера: советы по резюме, подготовка к собеседованиям.
- Организация: составление расписания и чек-листов.
https://chatgpt.com/use-cases/students
@ai_machinelearning_big_data
#ChatGPT #Students #Учёба
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
NVIDIA и Intel объявили о стратегическом партнёрстве сразу на несколько поколений продуктов.
NVIDIA инвестирует $5 млрд в акции Intel по $23.28 за штуку, а совместные решения будут объединять x86-CPU от Intel и RTX-GPU от NVIDIA через NVLink.
- Intel выпустит x86 SoC с интегрированными GPU-чиплетами NVIDIA RTX.
- Это даст более плотную связку CPU+GPU, чем PCIe (Peripheral Component Interconnect Express) - это высокоскоростная шина, которая используется для соединения различных компонентов компьютера)
- Intel создаст кастомные x86-CPU специально для NVIDIA.
- NVIDIA будет предлагать клиентам выбор: ARM или x86 в своих AI-платформах.
- Это усиливает позиции NVIDIA и даёт Intel шанс вернуться в топ.
💰 Финансовая часть
- NVIDIA покупает пакет акций Intel на $5 млрд.
- Сделка - про продуктовую коллаборацию, а не про производство GPU на Intel Foundry.
⚡️ Почему это интересно:
- Windows-ПК могут превратиться в полноценные AI-машины.
- Для дата-центров появится выбор CPU-архитектуры, что расширяет рынок NVIDIA.
- Для Intel — шанс доказать, что её CPU могут конкурировать в ключевых сегментах на рынке.
❓ Что остаётся за кадром
- Когда именно выйдут продукты и на каких процессах их будут делать.
- Детали NVLink: пропускная способность, топология памяти (DRAM ↔ HBM).
- Как будет выглядеть софт: CUDA/драйверы на Windows/x86, поддержка Linux.
- Как посчитают выручку: RTX-чиплеты в Intel-SoC и CPU в NVIDIA-платформах.
Это огромный плюс для Intel и стратегическое расширение для NVIDIA.
Если сделка произойдет, рынок ПК и дата-центров ждёт новая волна AI-систем.
А вот $AMD и $ARM теперь будет куда сложнее конкурировать.
@ai_machinelearning_big_data
#NVIDIA #Intel #NVDA #INTC #AI #GPU
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Марк Цукерберг:
Эти слова показывают, насколько серьёзно Цукерберг и его компания воспринимают гонку ИИ.
💸 Капитальные вложения не сокращаются — наоборот, компании наращивают расходы.
👉 Сигнал для всего рынка: крупнейшие игроки готовы рисковать колоссальными суммами ради лидерства в ИИ.
📌Полное интервью
@ai_machinelearning_big_data
#ai #ml #airace #money #zuck
> «Мы будем тратить деньги очень агрессивно.
Даже если мы потеряем пару сотен миллиардов — это будет неприятно, но лучше так, чем остаться позади в гонке за супер-интеллектом».
Эти слова показывают, насколько серьёзно Цукерберг и его компания воспринимают гонку ИИ.
💸 Капитальные вложения не сокращаются — наоборот, компании наращивают расходы.
👉 Сигнал для всего рынка: крупнейшие игроки готовы рисковать колоссальными суммами ради лидерства в ИИ.
📌Полное интервью
@ai_machinelearning_big_data
#ai #ml #airace #money #zuck
🐳 А вот и обновленная DeepSeek-V3.1-Terminus
Она даёт более стабильные и полные результаты на тестах по сравнению с предыдущей версией.
Доступна в приложении и в веб-версии и через API.
🔗 Открытые веса: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus
@ai_machinelearning_big_data
#DeepSeek #opensource #llm
Она даёт более стабильные и полные результаты на тестах по сравнению с предыдущей версией.
Доступна в приложении и в веб-версии и через API.
🔗 Открытые веса: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus
@ai_machinelearning_big_data
#DeepSeek #opensource #llm
Модель обрабатывает текст, изображения, аудио и видео в одной модели.
На бенчмарках выглядит так, как будто все модальности работают одинаково качественно.
- Первое место на 22 из 36 аудио- и мультимодальных бенчмарков
- Поддержка: 119 языков текста,
- Минимальная задержка — 211 мс
- Обработка аудио до 30 минут длиной
- ПОзволяет гибко настраивать через системные промпты
- Встроенный tool calling
Компания выложила три версии:
- Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct
- Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking
- Qwen3-Omni-30B-A3B-Captioner
👉 Попробовать можно здесь:
💬 Chat: https://chat.qwen.ai/?models=qwen3-omni-flash
💻 GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen3-Omni
🤗 Hugging Face: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-omni-68d100a86cd0906843ceccbe
🤖 ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen3-Omni-867aef131e7d4f
🎬 Demo: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-Omni-Demo
@ai_machinelearning_big_data
#qwen #opensource #llm #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
В 2025 году в OpenAI перешло более двадцати специалистов Apple. Компания привлекает их миллионными пакетами акций и менее бюрократичной культурой. Среди новых сотрудников - дизайнер звуковых волн для Siri Сайрус Ирани и бывший топ-менеджер Apple Watch Эрик де Йонг.
Причины ухода называют одни и те же: медленные продуктовые обновления Apple и слабая динамика акций. Ситуация настолько встревожила Купертино, что было отменено выездное совещание в Китае, чтобы удержать ключевых сотрудников ближе к офису.
Новость
Модель поддерживает 14 выразительных голосов и умеет работать с 10 языками, включая русский. Задержка генерации составляет всего 97 миллисекунд — примерно одна десятая секунды, что открывает путь к полноценным голосовым ассистентам в реальном времени.
Qwen3-TTS-Flash
Главное в сделке - Nvidia инвестирует до 100 миллиардов долларов, предоставляя инфраструктуру для обучения и запуска моделей OpenAI. Речь идёт о строительстве датацентров совокупной мощностью не менее 10 гигаватт, что эквивалентно миллионам GPU. Таким образом Nvidia становится ключевым поставщиком вычислительных мощностей для компании Сэма Альтмана.
Первый кластер на базе платформы NVIDIA Vera Rubin планируется запустить во второй половине 2026 года.
Openai
В отличие от существующих моделей, ограниченных фиксированными соотношениями материалов, TuNa-AI может исследовать как состав, так и количество ингредиентов, что позволяет повысить стабильность и эффективность наночастиц.
В рамках первых испытаний система показала значимые результаты. Успешность формирования наночастиц увеличилась на 42,9%. При использовании препарата венетоклакс, применяемого в лечении лейкоза, удалось улучшить его растворимость и эффективность подавления раковых клеток. В другом эксперименте содержание канцерогенного вспомогательного вещества удалось сократить на 75%, сохранив при этом эффективность химиотерапии и улучшив распределение препарата в организме.
Модель лучше сохраняет контекст, лица и целостность объектов, а встроенный ControlNet позволяет менять позы персонажей для точного управления сценой.
Qwen-Image-Edit
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🔥 HunyuanImage 3.0 — свежая open-source модель для генерации изображений по тексту (text-to-image) от Hunyuan.
Размер *80B параметров**, из которых 13B активируются на токен во время инференса.
Качество сопоставимо с флагманскими закрытыми моделями индустрии.
Что интересного:
- Основана на собственной мультимодальной LLM Tencent
- Постобучение заточено под text-to-image задачи
- Архитектура MoE + Transfusion объединяет Diffusion и LLM в единую систему
🚀 Возможности:
- Понимает сложные промпты длиной до тысячи слов
- Детализированные изображения с текстом
- Генерирует сложные иллюстрации и комиксы
👉 Попробовать: https://hunyuan.tencent.com/image
🔗 GitHub: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanImage-3.0
🤗 Hugging Face: https://huggingface.co/tencent/HunyuanImage-3.0
@ai_machinelearning_big_data
#AI #GenerativeAI #Adobe #MorganStanley
Размер *80B параметров**, из которых 13B активируются на токен во время инференса.
Качество сопоставимо с флагманскими закрытыми моделями индустрии.
Что интересного:
- Основана на собственной мультимодальной LLM Tencent
- Постобучение заточено под text-to-image задачи
- Архитектура MoE + Transfusion объединяет Diffusion и LLM в единую систему
🚀 Возможности:
- Понимает сложные промпты длиной до тысячи слов
- Детализированные изображения с текстом
- Генерирует сложные иллюстрации и комиксы
👉 Попробовать: https://hunyuan.tencent.com/image
🔗 GitHub: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanImage-3.0
🤗 Hugging Face: https://huggingface.co/tencent/HunyuanImage-3.0
@ai_machinelearning_big_data
#AI #GenerativeAI #Adobe #MorganStanley