nn_for_science

Российский бизнес теперь может запускать своих ИИ агентов в прод проще облачный провайдер Cloud ru вывел Evolution AI Factory в коммерческую эксплуатацию Цены огонь в среднем 35 за миллион входных токенов и 70 за выходные Это сопоставимо с ценами западных платформ предоставляющих LLM Все в одном месте ML Inference для быстрого развертывания моделей из каталога Hugging Face или своих моделей Evolution Notebooks для тестирования ML гипотез ML Finetuning для дообучения моделей под задачи бизнеса Managed RAG для работы с внутренними данными компании и доверенными источниками AI Agents для запуска ИИ агентов которые самостоятельно выполняют задачи и взаимодействуют с другими системами Foundation Models с популярными открытыми LLM Теперь любая компания сможет собрать своих ИИ агентов уровня мировых корпораций но на российских мощностях промо

Microsoft Aurora: как ИИ предсказывает погоду лучше метеорологов Спойлер: следующий ураган уже на радаре. И это не просто прогноз — это расчёт мощнейшей AI-модели, которая видит то, что не замечают традиционные системы предсказания погоды. Microsoft Research представила Aurora — фундаментальную ИИ-модель, которая не просто предсказывает погоду, а переигрывает существующие системы по точности, скорости и стоимости вычислений. Цифры: 91% — настолько чаще Aurora точнее других моделей Nature, 2025 . 5000× быстрее традиционных суперкомпьютерных расчётов. 1 млн часов данных — спутники, радары, станции — самый большой датасет для тренировки ИИ в истории метеорологии. Реальный track record модели: 1 Тайфун «Доксури» 2023 → Официальный прогноз: «пройдёт мимо Филиппин». → Aurora за 4 дня: «удар будет здесь». → Реальность: разрушения, потоп на Филиппинах 2 Песчаная буря в Ираке → Данных по качеству воздуха — мало. → Aurora всё равно предупредила за сутки. → Точность — при в сотни раз меньших затратах. 3 Высота волн от тайфуна «Нанмадол» → Обычные модели ошибались. → Aurora дала точный прогноз — рекорд 2022 года. Зачем это нам? - Бизнес: логистика, энергетика, сельское хозяйство — теперь можно планировать с учётом более реальных рисков - Наука: модель открыта — можно дообучать под свои задачи например, предсказывать наводнения в конкретном регионе . - Технологии: архитектура Aurora — новый стандарт для AI-моделей в Earth Science. P.S. Если Aurora скажет «завтра брать зонт» — лучше послушайтесь. Блог Статья GitHub

У AI лаб наверняка есть сговор - иначе почему они релизятся в один и тот же день? За сегодня у нас было вот что: - Deepseek V3 обновился, обходя на бенчмарках все неризонинг модели, включая GPT-4.5. При этом инпут дешевле в 107 раз, а аутпут в 214 И это open source. - Gemini 2.5 pro с ноги выходит почти везде на первое место. При этом она ризонинг, мультимодальная, с окном в миллион токенов, набирает 18% на Humanity’s Last Exam. - OpenAI наконец добавили нормальные генерацию и редактирование изображений в gpt-4o. Есть фотореализм, нормальные тексты на картинках, и можно генерить видео прямо из чата. Урожайный день выдался.

Пульс влияния ИИ на общество: Экономический Индекс Anthropic Компания Anthropic объявила о запуске Экономического Индекса Anthropic — инициативы, направленной на изучение влияния ИИ на рынки труда и экономику. Первый отчет Индекса анализирует миллионы анонимных интеракций на платформе Claude.ai, предоставляя данные о том, как ИИ интегрируется в реальные задачи современной экономики. Основные выводы отчета: - ИИ активно используется в задачах разработки программного обеспечения и технического письма. - Более трети профессий около 36% применяют ИИ как минимум в четверти своих задач, тогда как примерно 4% профессий используют его в трех четвертях задач. - ИИ чаще используется для дополнения человеческих возможностей 57% , чем для полной автоматизации задач 43% . - Применение ИИ более распространено в профессиях со средним и высоким уровнем заработной платы, таких как программисты и дата-сайентисты, и менее — в низко- и высокооплачиваемых ролях. Anthropic также открывает доступ к данным, которые использовались для составления отчёта Блог Отчёт Датасет

Грандиозный AI-проект Stargate: $500 млрд на будущее искусственного интеллекта Невероятные новости из мира AI! OpenAI и ведущие технологические гиганты объединяются в амбициозном проекте, который может изменить будущее искусственного интеллекта Ключевые факты: - Инвестиции: $500 млрд за 4 года - Первый транш: $100 млрд уже готов к deployment - Главные партнеры: SoftBank финансы и OpenAI операции - Технологические титаны: Arm, Microsoft, NVIDIA, Oracle Что планируется: - Масштабное строительство AI-инфраструктуры в США - Первая площадка уже строится в Техасе - Создание тысяч рабочих мест - Развитие стратегических AI-возможностей Особенности коллаборации: - Oracle, NVIDIA и OpenAI объединяют усилия для создания передовых вычислительных систем - Продолжение успешного партнерства OpenAI-NVIDIA с 2016 года - Расширение сотрудничества с Microsoft Azure Главная цель проекта - развитие AGI искусственного общего интеллекта на благо всего человечества. Stargate обещает стать ключевым шагом к этой амбициозной цели! Анонс

Deep Research Google выкатил интересное обновление Gemini, про которое напишу вообще все, а я же хочу сосредоточиться на том, что теперь ассистент умеет сам проводить исследования в интернете. Выглядит это так: Вы просите его разобраться в какой-то теме, например "как сейчас развивается рынок беспилотных автомобилей". Gemini составляет план поиска, показывает его вам на проверку, а потом начинает самостоятельно искать информацию в сети. Он не просто собирает первые попавшиеся ссылки, а действует как настоящий исследователь - находит что-то интересное, копает глубже на основе найденного, проверяет разные источники. В итоге выдает структурированный отчет со всеми ссылками, который можно сразу выгрузить в Google Docs. Представьте: вместо того чтобы часами сидеть с десятком открытых вкладок, делая пометки и пытаясь не утонуть в информации, вы получаете готовый обзор за несколько минут. При этом можете его обсудить с ассистентом и попросить что-то уточнить или переделать. Пока Deep Research так называется эта функция доступен только в платной версии Gemini Advanced и работает на десктопе. В мобильное приложение обещают добавить в начале 2025 года. А еще Google выпустил экспериментальную версию новой модели - Gemini 2.0 Flash. Она работает быстрее и умнее, но пока находится в режиме тестирования. Попробовать можно уже сейчас - просто выберите ее в выпадающем меню моделей. И вот, мы стали еще на шажок ближе к тому моменту, когда ИИ-ассистенты действительно начнут освобождать нас от рутинной работы, а не просто отвечать на вопросы Блог-пост

GenCast: Тихая AI Революция в Прогнозировании Погоды продолжается! Команда Google DeepMind представила GenCast - новейшую AI-модель, которая предсказывает погоду с невероятной точностью на 15 дней вперед! Почему это важно: - Изменение климата делает погоду все более непредсказуемой - Точные прогнозы спасают жизни и имущество людей - Помогает планировать использование возобновляемой энергии Что умеет GenCast: - Создает 50+ возможных сценариев развития погоды и собирает их в вероятностный прогноз - Работает с разрешением 0.25° по всей планете - Превосходит лучшие существующие системы прогнозирования в 97.2% случаев! Впечатляющая скорость: - Всего 8 минут на создание 15-дневного прогноза на одном Google Cloud TPU v5. Традиционным системам требуются часы работы на суперкомпьютерах! Особенно хорош в предсказании экстремальных погодных явлений: - Тайфуны и ураганы - Экстремальная жара и холод - Сильные ветра Открытый доступ: Google DeepMind выпускает код модели и веса в открытый доступ, чтобы помочь развитию метеорологического сообщества. Что дальше: Скоро прогнозы GenCast появятся в Google Search и Maps, помогая предсказывать осадки, пожары, наводнения и экстремальную жару. Это еще один шаг к более безопасному будущему, где мы сможем лучше подготовиться к капризам погоды! Статья в Nature Блог-пост Код Веса

Тем временем Илон показал телеуправляемого робота, который ловит мячи! Правильно, fuck Thanksgiving diner. Курлык курлык

Смартфоны изучают ионосферу Земли Google Research нашли способ использовать миллионы Android-устройств для изучения ионосферы – верхнего слоя атмосферы, который влияет на радиосигналы и GPS-навигацию. Что такое ионосфера? Ионосфера – это слой, насыщенный заряженными частицами плазмой , который может вызывать помехи для спутниковой связи, радио и GPS. Изучение её поведения особенно важно во время солнечных бурь, которые могут повредить спутники и энергосети. Как это работает: - Устройства Android с GPS собирают данные о сигналах спутников. - Эти данные используются для отслеживания колебаний в плазме ионосферы, создавая карту её состояния. - На основе этой информации ученые выявляют нарушения, которые могут повлиять на связь и навигацию. Почему это важно? - Улучшение точности GPS, особенно в условиях помех. - Помощь в прогнозировании солнечных бурь и их воздействия на инфраструктуру . - Уникальная возможность изучать поведение Земли и её атмосферы на глобальном уровне . Преимущества нового метода: - Двукратное расширение покрытия по сравнению с существующими станциями - Особенно эффективен в регионах с редкой мониторинговой инфраструктурой Индия, Юго-Восточная Азия, Африка - Полная анонимность пользовательских данных Результаты: - Использовано от 200 000 до 2 млн смартфонов ежечасно - Охвачено около 40 млн измерений ежедневно - Создана карта с разрешением порядка 70 км Практическое применение: 1. Повышение точности GPS до нескольких метров 2. Улучшение работы служб экстренного реагирования 3. Потенциал для прогнозирования последствий солнечных бурь Интересный факт: Исследователи зафиксировали уникальные плазменные явления, такие как "плазменные пузыри" над Индией и Бразилией, которые ранее не были так детально зарегистрированы. Метод открывает новые горизонты в изучении ионосферы и демонстрирует, как массовые пользовательские устройства могут служить научным инструментом. Исследование опубликовано в журнале Nature. Блог Статья Видео Демо карт

Model Context Protocol MCP от Anthropic Компания Anthropic представила Model Context Protocol MCP – универсальный открытый протокол для подключения ИИ ассистентов к источникам данных По мере того, ИИ ассистенты получают всеобщее распространение, отрасль вкладывает значительные средства в возможности моделей, добиваясь быстрого прогресса в рассуждениях и качестве. Однако даже самые сложные модели ограничены своей изоляцией от данных — заперты за информационными хранилищами и устаревшими системами Каждый новый источник данных требует собственной индивидуальной реализации, что затрудняет масштабирование. MCP создан для решения этой проблемы. Он предоставляет универсальный открытый протокол, который позволяет разработчикам создавать безопасные двусторонние соединения между источниками данных и инструментами на базе ИИ. Архитектура проста: разработчики могут либо предоставлять свои данные через серверы MCP, либо создавать приложения ИИ клиенты MCP , которые подключаются к этим серверам. Antropic представила три основных компонента Model Context Protocol для разработчиков: Спецификация и SDK для Model Context Protocol Поддержка локального сервера MCP в приложениях Claude Desktop Открытый репозиторий серверов MCP Для работы доступны pre-built серверы MCP для популярных корпоративных систем, таких как Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres и Puppeteer. Разработчики могут начать создавать и тестировать коннекторы MCP уже сегодня. Существующие клиенты Claude for Work могут начать тестировать серверы MCP локально, подключая Claude к внутренним системам и наборам данных. В скором времени Anthropic обещают зарелизить инструменты для развертывания удаленных производственных серверов MCP Как начать? Установите MCP-серверы через Claude Desktop Изучите документацию Творите Блог ‍ GitHub