ИИ

Почему нейросетевые тексты выглядят одинаково

П@neural_proseccoмедиа / агрегатор
3 мес

Moonshot AI выпустила Kimi K3 — крупнейшую в мире опенсорсную LLM на 2.8 трлн параметров

Moonshot AI представила Kimi K3 — открытую языковую модель на 2.8 триллиона параметров, что более чем в полтора раза крупнее прежних топовых опенсорс-моделей (1.6T). По ряду бенчмарков и в голосовании живых разработчиков она впервые обошла закрытые флагманы Claude Fable 5 и GPT-5.6, а модели чуть старше — Opus 4.8 и GPT-5.5 — отстали заметно. Модель заточена под фронтенд/веб-разработку, 3D и агентные задачи.

Событие значимо тем, что впервые опенсорсная модель возглавила публичные рейтинги — арену, где голосуют люди, Frontend Code Arenai и агентный бенчмарк «LLM под капотом». Спрос на модель оказался настолько высоким, что Moonshot временно приостановила приём новых подписок из-за нехватки мощностей, а на американских биржах прошла распродажа акций производителей полупроводников — рынок пересчитывает реальный разрыв между США и Китаем, работающим в условиях запрета на покупку топовых чипов Nvidia.

2.8 трлнпараметров модели Kimi K3
$3/$15цена за млн вх./вых. токенов API
1 млн токеновразмер контекста

Полный разбор →

Тестирование генерации рук в нейросетях: пальцевый бенчмарк

М@cgeventAI-инженер
3 мес

TimeLens2: поиск моментов в видео по текстовому запросу

Н@GreenNeuralRobotsAI-инженер
3 мес
TimeLens2 Модель для поиска моментов в видео по текстовому запросу. Превращает видеопоток в постоянную визуальную память с привязкой к сущностям. По запросу на естественном языке выдаст интервалы на временной шкале • обрабатывает однократные и повторяющиеся события • работает с видео от третьего лица и эгоцентрическими • выдаёт один или несколько временных интервалов • использует мультимодальные LLM • есть несколько версий модели: TimeLens2-4B и TimeLens2-8B Гитхаб HF Демо #vlm #captioning #video2text #mllm

AI VK научили матричную факторизацию ALS планировать рекомендации через MCTS

Исследователи AI VK предложили добавить к классической матричной факторизации ALSi планирование на несколько шагов вперёд с помощью Monte Carlo Tree Search (MCTSi), а не просто выбирать top-K ближайших айтемов. Работа «Planning over Matrix-Factorization MDPs for Candidate Generation» принята на воркшопе Customer Journey в рамках KDD 2026.

Обычные рекомендательные системы на ALS не учитывают, как показ конкретного айтема изменит эмбеддинг пользователя и последующие выдачи. Новый подход представляет процесс рекомендаций как RL-среду и строит дерево возможных последовательностей показов, что даёт заметный прирост качества в офлайн-экспериментах на нескольких датасетах.

ВыводЗа основу взяли ALS и механику обновления профилей из сервиса Profile Stream во VK, где эмбеддинг пользователя пересчитывается после новых взаимодействий

1,5 разарост Recall@10 на VK-LSVD
4датасета в экспериментах

Полный разбор →

Рост спроса на HDD из-за развития ИИ

3@ru3dnewsмедиа / агрегатор
3 мес
ИИ вдохнул новую жизнь в жёсткие диски — производители HDD срочно расширяют мощности Жёсткие диски не собираются исчезать, особенно в серверном сегменте. До бума ИИ казалось, что HDD постепенно уступают место SSD и превращаются в нишевый продукт. Но рост спроса на хранение данных изменил ситуацию. Производители компонентов для HDD теперь планируют расширять мощности. #hdd #жёсткийдиск #иибум 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

PenEcho: опенсорсный бесконечный холст с поддержкой ИИ

C@campcodeAI-инженер
3 мес
Полезное: нашел опенсорсный бесконечный холст, где задачи ИИ можно давать рисунком. ✍️ В PenEcho можно от руки писать формулы, рисовать схемы, набрасывать идеи и рядом просить ИИ что-то решить, объяснить, достроить или визуализировать результат. При этом ИИ понимает не только текст и рисунки, но и расположение объектов на доске — удобно. Идеально для совместного брейншторма, обучения и созвонов. Забираем ☕️

Штраф за превышение скорости при использовании Tesla FSD

Х@habr_comмедиа / агрегатор
3 мес

Гайд по выбору моделей и уровней усилий в Claude

К@sukhachevkмедиа / агрегатор
3 мес

Анализ перспектив открытых китайских LLM против закрытых моделей

k@kyrillicмедиа / агрегатор
3 мес

Вики против пользовательской памяти в ИИ-агентах

P@ruspmпродакт / фаундер
3 мес

Агентные вики: новый паттерн работы с LLM

P@ruspmпродакт / фаундер
3 мес

Промпт для Claude для улучшения стиля текста

П@badTechProjectAI-инженер
3 мес
Ладно, вот вам скилл для клода, который вам поможет ваши тексты из бюроркатичных превратить в человечные.

Влияние будущих открытых ИИ-моделей на кибербезопасность

e@cryptoEssayAI-инженер
3 мес
Пока что, по последним новостям, выглядит так, что мы получим модель уровня Mythos в открытом доступе в течении 3-6 месяцев. Что будет означать довольно серьезные перемены в плане кибербезопасности. Количество крипто хаков выросло примерно на 100% по сравнению с 6 месяцами назад. И я думаю это только продолжит расти, и далеко за пределами крипты. Для любого CSO / CIO это большой вызов и неспособность адаптироваться может привести к очень печальным последствиям, но сложность в том, что никто не знает как точно должен выглядеть этот процесс адаптации.

Утечка личных данных через память Claude

Х@habr_comмедиа / агрегатор
3 мес
Ещё ↓