Nemotron 3 Diarization preview NVIDIA выложила превью модели для диаризации речи - определения, кто и когда говорит в аудиозаписи. Работает на архитектуре streaming-sortformer, то есть умеет размечать спикеров в потоке, а не только по готовой записи. Диаризация — это процесс определения, КТО говорит в аудиозаписи. Система анализирует звук и разбирает его по голосам: выделяет разные говорящих, отмечает моменты, где они начинают и заканчивают говорить Доступ по запросу, лицензия nvidia-software-and-model-evaluation-license: использовать можно только для внутреннего тестирования, не в продакшене Доступны блокноты для Google Colab и Kaggle, интеграция с библиотекой NeMo. #diarize VK | MAX

Исследователи дали coding agent задачу собрать training environment и научить vision-модель считать цветные звёзды. С ограничением по времени. Агент работал через autoresearch-пайплайн на NeMo RL, NeMo Gym и reusable skills. Он сам поднимал окружение, запускал обучение, проверял результаты и двигал эксперимент дальше, пока исследователь только направлял процесс. Результат: Qwen3-VL-2B поднялась с 25% до 96.9% accuracy на задаче подсчёта цветных объектов. Агент ведёт исследовательский цикл: * собирает среду * запускает обучение * оценивает модель * анализирует результат * предлагает следующий эксперимент И вот это уже похоже на будущее ML-разработки: человек задаёт направление и критерии, а агент берёт на себя рутину вокруг экспериментов. https://developer.nvidia.com/blog/how-to-run-an-autoresearch-workflow-with-rl-agent-skills-and-nvidia-nemo/?linkId=100000430716000