devsp

DeepSeek V3 2 в Yandex AI Studio теперь агенты реально умеют рассуждать В Yandex AI Studio появилась модель которая предназначена для решения сложных пошаговых задач Агенты на базе этой модели могут сравнивать тендеры разбирать инциденты гонять автотесты поднимать репозиторий и деплоить приложения Технически это полноценный chain of thought tool use где сессия хранит длинный контекст и повторные обращения Платформа оптимизирует кеширование и вызов инструментов так что стоимость сессий падает почти в 4 раза Платформа SourceCraft уже интегрировала модель в своего кодового ассистента ИИ теперь не просто completion он orchestration

Не двигайтесь вы в ИИ кадре Этот бот создает фото для соцсетей в футуристичном стиле Его можно поставить на аватарку особенно если идете на t sync conf Конференция от Группы Т Технологии для опытных инженеров впервые пройдет в Москве 7 февраля Попробовать бота можно здесь А узнать больше о t sync conf и зарегистрироваться здесь

Скандал с Nvidia пиратство книг для обучения ИИ Не так давно всплыла история которая уже успела взорвать интернет В начале 2024 года группа авторов подала иск против Nvidia обвиняя компанию в использовании пиратских книг для обучения своих моделей Книги были частью датасета Books3 и по словам Nvidia все это попадает под добросовестное использование Но вот теперь дело разрастается Недавно в рамках этого судебного разбирательства появилась переписка которая добавила масла в огонь Оказалось что сотрудники Nvidia вели переговоры с Anna s Archive пиратской библиотекой в которой хранятся книги и статьи включая защищенные авторским правом материалы В переписке сотрудник Nvidia спрашивал как получить доступ к этому счастливому корпусу книг Что любопытно Anna s Archive сразу предупредила что данные незаконны и попросила подтвердить что у сотрудника есть внутреннее разрешение работать с такими материалами Через неделю руководство Nvidia дало зеленый свет сославшись на давление со стороны конкурентов и доступ был предоставлен Здесь начинается настоящая драма Пока точные цифры скрыты предполагается что Nvidia получила около 500 терабайт данных это представьте себе миллионы книг И как утверждают авторы и юристы компания скорее всего использовала и другие незаконные источники такие как LibGen Sci Hub Z Library Более того ходят слухи что Nvidia якобы распространяла скрипты которые позволяли корпоративным клиентам скачивать такие датасеты Ну это уже требует дополнительных расследований Data Science

Как искусственный интеллект научился диагностировать болезни по одной ночи сна Представьте что за одну ночь сна можно получить не просто расслабление но и ценную информацию о состоянии вашего здоровья Стэнфордский университет анонсировал создание модели SleepFM которая способна выявить признаки более чем 130 заболеваний включая серьёзные проблемы с сердцем нервной системой и даже деменцию На базе SleepFM лежит одна из самых интересных идей в области машинного обучения В отличие от традиционных методов диагностики когда пациента подключают к множеству датчиков ЭЭГ ЭКГ сенсоры дыхания и прочее модель Стэнфорда анализирует гигантский объём данных которые поступают в рамках одной ночи сна И что важно она делает это без привычной ручной разметки данных а благодаря инновационному подходу в обучении Полисомнография классический метод диагностики сна даёт огромное количество сырых сигналов которые в традиционных моделях использовались только для узких задач например для поиска апноэ или определения фаз сна Но эти данные можно использовать гораздо более эффективно если подойти к анализу с другой стороны Как работает SleepFM Основная идея заключается в self supervised learning Вместо того чтобы учить модель напрямую предсказывать диагноз исследователи превратили задачу в своего рода физиологический пазл Модель получает данные с разных датчиков например с сердца дыхания и мышц и должна восстановить недостающую информацию например мозговые волны Преимущество этого подхода в том что нейросеть учится выявлять глубинные взаимосвязи между различными системами организма а не просто запоминает поверхностные паттерны А добавленный механизм Channel Agnostic Attention позволяет модели адаптироваться к реальным условиям если какой то датчик потерял сигнал или дал сбой модель автоматически перераспределит внимание на остальные доступные каналы Это делает модель гораздо более устойчивой и практичной для использования в реальных условиях Какие результаты Всё это приводит к впечатляющим результатам За одну ночь сна модель предсказывает риск 130 заболеваний Например точность выявления болезни Паркинсона составляет 89 деменции 85 а риск сердечного приступа 81 И это без необходимости вручную разметить данные под каждое заболевание Вот так простой ночной отдых может стать тем что поможет вовремя распознать серьёзные заболевания Верите ли вы что в будущем технологии смогут диагностировать болезни просто по качеству сна Data Science

Количество задаваемых вопросов на StackOverflow близится к нулю Спад начался еще пару лет назад с появлением ИИ но сейчас достиг рекордно низких значений Так за весь декабрь поступило всего 3800 вопросов а за первые дни января 300 F легенде xCode Journal

Вот оно будущее В Китае парализованный пациент смог силой мысли управлять инвалидной коляской на улице и отдавать команды роботу собаке для доставки еды Прорыв по словам ученых в переходе от виртуального взаимодействия с курсором и экранами к управлению физическими устройствами практически без задержки В следующем году они кстати планируют провести масштабные клинические испытания в больницах для демонстрации универсальности продукта xCode Journal

Ученые создали наножидкостный чип с мозгоподобными путями передачи информации Ученые из Монашского университета создали микрочип размером с монету который работает как человеческий мозг Он не просто выполняет вычисления он учится и меняет свое поведение в зависимости от опыта В центре этого чуда технологий жидкая структура состоящая из металлоорганической рамки MOF Внутри нее есть микроскопические каналы которые позволяют ионам проходить как электрическим импульсам в нашем мозгу Эти каналы как бы переносят сигналы и именно так микрочип обрабатывает информацию Но фишка не только в обработке Этот чип помнит свои прошлые решения и меняет поведение в зависимости от того что он уже пережил Это что то похожее на нейронную сеть которая учится на собственном опыте Признайтесь не круто ли это Что это может изменить в будущем Суть в том что этот чип не просто вычисляет данные как это делает обычный процессор Он адаптируется учится становится умным И если такие чипы станут массовыми то можно будет говорить о совершенно новом уровне вычислительных технологий когда память и обработка данных объединяются в одном устройстве Представьте как это может изменить будущее вычислений от умных гаджетов до совершенно новых технологий в медицине робототехнике и даже ИТ инфраструктуре Data Science

Ozon Profit наращивает мощности для обучения и валидации ML моделей Краудсорсинговая платформа Ozon Profit которую многие используют для разметки серьезно расширила функционал Теперь это инструмент не только для сбора и обработки данных но и для их верификации в реальном мире Появились полевые задания если ваша модель к примеру анализирует вывески или определяет акции в магазинах то можно проверить ее предсказания в офлайне отправив исполнителя по конкретному адресу для фотофиксации или проверки Сервис сообщает о пятикратном росте онлайн задач исполнители занимаются разметкой текстов изображений и видео а также тонким анализом эмоций и намерений в пользовательских обращениях Именно на таких данных учатся и дообучаются LLM и модели классификации Для проектов любого масштаба доступны API интеграции позволяющие автоматически отправлять данные от вашей модели на проверку и разметку людям Data Science

Нейросети идут в науку Мы уже писали о том что ИИ всё чаще становится рабочим инструментом для исследователей В этом контексте начинают появляться отдельные образовательные направления Так например в Школе анализа данных Яндекса началось обучение по применению ИИ в естественных науках Отобрали 50 молодых учёных физиков биоинформатиков медиков химиков и других Обучение построено вокруг реальных исследовательских задач Спланировать эксперимент каждой команде помогает эксперт ШАДа а если проекту нужны серьёзные расчёты подключают вычислительные мощности Яндекса По задумке ИИ должен стать для учёных ассистентом или партнером в исследованиях И это пожалуй один из самых здравых сценариев применения технологии в науке

Kandinsky 5 0 новая линейка визуальных моделей в open source Сбер опубликовал в открытом доступе всю линейку Kandinsky 5 0 Video Pro Video Lite Image Lite и токенизаторы K VAE 1 0 Полный open source код веса лицензия MIT Video Pro Text to Video Image to Video Флагман генерирующий HD видео до 10 секунд с гибким управлением движением камеры Обучалась на 520 млн изображений и 250 млн видео и затем на финальном этапе доучивалась на датасете сверх качественных видеороликов тщательно отобранных профессиональными художниками и дизайнерами Нативно понимает русские и английские промпты генерирует надписи на латинице и кириллице Лучшая открытая модель в мире превосходит Wan 2 2 A14B в Text to Video SBS 59 41 и Image to Video SBS 53 47 а также достигает паритета с Veo 3 по визуальному качеству и динамике SBS 54 46 Video Lite Text to Video Image to Video Компактные модели генерации видео оптимизированные для запуска на GPU от 12 ГБ VRAM Обучалась на 520 млн изображений и 120 млн видео хорошая консистентность и качество динамики Лучшая среди небольших и быстрых моделей значительно превосходит в 7 раз большую по количеству параметров Wan 2 1 14B как в Text to Video SBS 67 33 так и Image to Video SBS 64 36 Image Lite Text to Image Image Editing HD генерация и редактирование изображений Претрейн Text to Image модели был сделан на 520 млн изображений включая датасет русского культурного кода 1 млн изображений Image Editing был дополнительно дообучен на 150 млн пар Для достижения финального качества был проведено SFT дообучение на 150 тыс изображений а также на 20 тыс пар для Editing Нативно понимает русские и английские промпты генерирует надписи на латинице и кириллице Значительно превосходит FLUX 1 dev по Text to Image SBS 63 37 и находится в паритете по качеству с FLUX 1 Kontext dev по Image Editing SBS 54 46 K VAE 1 0 2D 3D Вариационные автоэнкодеры для диффузионных моделей сжимающие входные данные в формате 8x8 изображения и 4x8x8 видео Сравнение на открытых датасетах показывает что модели более качественно восстанавливают исходный сигнал 0 5dB PSNR чем лучшие open source альтернативы Flux Wan Hunyaun обладающие той же степенью сжатия Все модели линейки доступны на GitHub Gitverse и HuggingFace Читайте подробнее в техническом репорте