«Прожарка» специалистов по машинному обучению от ChatGPT!

Это небольшой отрывок из подкаста «Криптонит говорит» об искусственном интеллекте и машинном обучении — ИИ задаёт неудобные вопросы и прогнозирует, когда он всех заменит.

📺 VK Видео
📺 YouTube
📺 Rutube
💬 Подкаст в телеграме
🎵 Яндекс.Музыка

Смотрите и подписывайтесь на подкаст «Криптонит говорит» — обсуждаем айти, искусственный интеллект, языки программирования и криптографию.

Реклама АО НПК «Криптонит» ИНН 9701115253 Erid: 2VtzqwapzWV

🧠 Погружение в глубокое обучение: от основ до GPT

Этот репозиторий предлагает серию блокнотов, которые проведут вас через ключевые концепции глубокого обучения, от базовых элементов до создания и понимания современных моделей, таких как GPT. Каждый блокнот последовательно раскрывает темы, включая нейронные сети и сверточные архитектуры.

🚀 Основные моменты:
- Пошаговое изучение глубокого обучения.
- Создание первой нейронной сети.
- Изучение сверточных нейронных сетей.
- Погружение в архитектуры ResNet.
- Работа с моделями GPT и их настройка.

📌 GitHub: https://github.com/Infatoshi/all-of-it

#jupyter

📌 Sony представили Video-R4: визуальную систему «размышления» для видео, работающую по принципу человеческого восприятия.

Эта мультимодальная модель использует итеративный выбор кадров, приближение фрагментов и повторное перекодирование пикселей для точного анализа видео с большим количеством текста. Такой подход имитирует то, как человек изучает сложные визуальные подсказки, и значительно превосходит предыдущие одношаговые видеомодели.

Video-R4 достигает лучшего результата в задачах видеоанализа с насыщенным текстом. Модель обучена с использованием инновационных техник SFT и RL на специализированных датасетах Video-R4-CoT-17k и Video-R4-RL-30k.

📌📌Статья: https://huggingface.co/papers/2511.17490
📌Проект: https://yunlong10.github.io/Video-R4

✔️ Краудсорсинговая платформа Ozon Profit расширила возможности для ML-разработки

Сервис, изначально ориентированный на онлайн-разметку данных, теперь позволяет собирать информацию и в офлайн-среде по всей России. Это решение может быть особенно полезно для проектов, где требуется верификация ML-моделей в реальных условиях.

Что позволяет сервис:
• Запущены «полевые задания» — исполнители могут выполнять проверки в офлайне, посещая локации по всей стране
• В онлайне — разметка текста, изображений и видео, анализ обращений клиентов, определение эмоций, намерений и тем в комментариях и чатах
• Доступны API-интеграции для автоматизации процессов, контроль в режиме реального времени вне зависимости от масштаба проекта
• Комиссия фиксированная и не зависит от формата задач

⚡️ Trinity Nano и Trinity Mini - новое семейство открытых MoE-моделей:

- 6B и 26B MoE (1B/3B активных параметров)
- 128 экспертов, 8 активных, 1 общий
- GQA и gated attention
- 128k контекст
- 10T токенов, обучено на 512 H200 в bf16
- Apache 2.0 и полностью открытые веса
- Созданы для агентов, function calling и долгих рассуждений
- Разработано совместно с Datology и Prime Intellect

https://huggingface.co/arcee-ai/Trinity-Mini

⚡️ Google представил бесплатный адвент-календарь для вайбкодеров.

Google выпустил бесплатный обучающий адвент-календарь, рассчитанный на 25 дней. Каждый день открывается новый короткий видеоурок со ссылками на дополнительные материалы и примерами кода, которые можно сразу использовать в проектах.

Курс последовательно проводит слушателя через ключевые этапы работы с агентами - от быстрого развёртывания базовых решений до оркестрации полноценных мультиагентных систем. Первые два урока уже доступны.

Инициатива выглядит полезной для тех, кто хочет системно разобраться в современных подходах к созданию и управлению агентами.

https://adventofagents.com/

🚀 В SAMGeo совсем скоро появится поддержка сегментации изображений с помощью SAM3 - это добавит больше возможностей и упростит работу с данными дистанционного зондирования.

Интеграция сделает точную сегментацию быстрее и доступнее для всех, кто работает с геоданными.

На картинке: сегментация зданий по простому текстовому запросу «building».
Результаты выглядят многообещающе. Обновления уже на подходе.

🔗 GitHub PR: https://github.com/opengeos/segment-geospatial/pull/430

🚀 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

🚀 Креативные подсказки для Nano Banana Pro

Собрание уникальных и креативных подсказок для работы с Google's Nano Banana Pro. Идеально подходит для художников и разработчиков, желающих расширить свои возможности в генерации контента. Все подсказки собраны из сообщества и предназначены для образовательных целей.

🚀 Основные моменты:
- Более 500 тщательно отобранных подсказок
- Поддержка динамических аргументов для Raycast
- Разнообразные стили генерации: от фотореализма до художественных работ
- Удобный веб-галерея для поиска и генерации

📌 GitHub: https://github.com/YouMind-OpenLab/awesome-nano-banana-pro-prompts

💰 OpenAI строит гигантские дата-центры, но 2026-й может стать моментом “проверки на реальность”

Forbes пишет: на фоне планов инфраструктуры примерно на $1,4 трлн, OpenAI имеет лишь около $20 млрд выручки и большая часть проекта опирается на ожидание будущего спроса, которого пока нет.

Модель финансирования выглядит так:
Cloud-операторы вроде CoreWeave и Crusoe, плюс партнёры типа SoftBank и Oracle, берут кредиты, покупают GPU, закладывают их как залог, и рассчитывают, что:

- трафик OpenAI загрузит мощности,
- Nvidia “выкупит” избыточную ёмкость, если спрос окажется ниже ожиданий.

То есть создаётся замкнутый цикл, который может переоценивать реальную рыночную потребность.

Проблема в том, что корпоративный спрос пока — это осторожные пилоты, а кластеры нужно обновлять каждые 5–7 лет.

По мнению автора, в 2026 инвесторы и кредиторы начнут давить на OpenAI, требуя замедлить или урезать проект Stargate, если компания не докажет, что каждая единица мощности приносит прибыль быстрее, чем Google и другие успевают догнать по качеству моделей.

⚠️ Вывод: если реальный спрос не вырастет, текущая стратегия может превратиться в риск «слишком много построили слишком рано».

forbes.com/sites/paulocarvao/2025/12/06/why-openais-ai-data-center-buildout-faces-a-2026-reality-check/

⚡ Google Ironwood - самый мощный TPU 7-го поколения.

Производительность:
• 4,614 FP8 TFLOPS
• 192 GB HBM3E на чип
• Пропускная способность памяти - до 7.37 TB/s

🚀 Масштабируемость:
• Кластеры (pods) до 9,216 ускорителей
• Совокупно — 42.5 FP8 ExaFLOPS для тренировки и инференса
• Для сравнения: Nvidia GB300 NVL72, всего 0.36 ExaFLOPS

🔗 Связность:
• Собственная сеть Inter-Chip Interconnect - 9.6 Tb/s
• Общий объём памяти в pod - около 1.77 PB HBM3E
• Это снова больше, чем у конкурирующих систем Nvidia

Ironwood — мощнейшая платформа Google для больших LLM и мультимодальных моделей.

🚀 Model Context Protocol (MCP) - протокол, который с самого начала развивался открыто, делает большой шаг.


Теперь MCP официально переходит под крыло Linux Foundation.

Это важный момент для будущего агентов, инструментов и всей экосистемы разработки ИИ:
стандарт становится независимым, управляемым сообществом и готовым к масштабному принятию.

https://github.blog/open-source/maintainers/mcp-joins-the-linux-foundation-what-this-means-for-developers-building-the-next-era-of-ai-tools-and-agents/