ИИ

Motion Previs Studio v4: инструменты для превизуализации и AI-генерации

М@cgeventAI-инженер
1 мес

Сбер выпустил в открытый доступ флагманскую модель GigaChat 3.5 Ultra

AI-редакция
17 источников · показать все· свернуть
Сергей Марков: машинное обучение, искусство и шитпостингВыход GigaChat 3.5 Ultra: новая open source модельMashkka про Data ScienceВыход GigaChat 3.5 Ultra в open sourcevc.ruСбер представил модель GigaChat 3.5 UltraNEURO-AI Новости ИИСбер выпустил GigaChat 3.5 Ultraэйай ньюзДетали реализации модели GigaChat 3.5 UltraCodeCampСбер выпустил open-source модель GigaChat 3.5 Ultra3DNewsСбер выпустил модель GigaChat 3.5 UltraData SecretsСбер выпустил GigaChat 3.5 Ultra в open sourceБорис опятьВыход GigaChat 3.5 Ultra: новая open source модельMachinelearningСбер выпустил GigaChat 3.5 Ultra в open sourceMachine learning InterviewСбер выпустил GigaChat 3.5 Ultra в open sourceGPT/ChatGPT/AI Central Александра ГорногоСбер выпустил GigaChat 3.5 Ultra в open sourceМетаверсище и ИИщеСбер выпустил GigaChat 3.5 Ultra в open sourceРестартСбер выпустил GigaChat 3.5 Ultra в open-sourceNot Boring TechСбер выпустил GigaChat 3.5 Ultra в open sourceAI-Driven Development. Родион МостовойАнализ агентных возможностей GigaChat 3.5 432B и предложения по развитиюДизрапторСбер выпустил открытую модель GigaChat 3.5 Ultra
хайп · 17обновлено 1 мес назад

6 июля 2026 года Сбер опубликовал в open source новую флагманскую LLM GigaChat 3.5 Ultra — модель на 432 млрд параметров под MIT-лицензией. Это первый в открытом доступе гибрид архитектур GatedDeltaNeti (линейное внимание) и MLA (классическое внимание), доведённый до масштаба сотен миллиардов параметров; рецепт обучения для него собирали в более чем 1500 экспериментах. Модель встроена в ИИ-помощника GigaChat, а веса выложены на HuggingFace и GitVerse.

При этом GigaChat 3.5 Ultra стала на 40% компактнее предыдущего флагмана GigaChat 3.1 Ultra (по данным «Рестарт», тот был на 700 млрд параметров), но выросла в коде, математике и агентных сценариях, а по ряду метрик обходит китайские DeepSeek V3.2 и свежий DeepSeek V4 Flash. Сбер подчёркивает, что весь стек — данные, архитектура, рецепт обучения и инфраструктура — сделан командой end-to-end, а детали реализации гейтов и стабилизации обучения раскрыты в статье на Habr.

432Bпараметров в модели
40%сокращение размера vs GigaChat 3.1 Ultra
68,7%win-rate против GPT-5 по оценке MiniMax-M2.7

Полный разбор →

Анализ законодательных инициатив по регулированию ИИ в России

З@zatelecomавтор про «it»
1 мес

Что привезли на ICML 2026 авторы постерных докладов

Д@stuffyNLPAI-инженер
1 мес

Дискуссия о рисках для авторов ML-датасетов

K@rybolos_channelAI-инженер
1 мес
Илья мб и грубовато написал, но в целом весь ML опен сорс держится на людях, которые бесплатно трудятся и берут на себя такие огромные риски. Если каждый ресурс будет кошмарить авторов датасетов, никаких открытых LLM не будет. Удивительно это видеть от Хабра. Американское же прецедентное право в этом смысле очень явно выразилось: это Fair use.

РГБ и MWS AI создадут платформу для поиска книг на базе ИИ

К@d_codeавтор про «tech»
1 мес
📚 ИИ добрался до Российской государственной библиотеки РГБ и MWS AI (входит в МТС Web Services) создадут платформу для библиотек: она поможет искать книги и научные работы по смыслу запроса, автоматизировать каталогизацию и анализировать большие массивы текстов. Генеральный директор MWS AI Денис Филиппов отметил, что проект может стать тиражируемой моделью для всей отрасли. Как ИИ изменит работу с библиотечными фондами: ↖️ https://kod.ru/rgb-mws-ai-library-platform

Программистка запустила пекарню с помощью Google Gemini

Х@habr_comмедиа / агрегатор
1 мес

Framethrower: инструмент для конвертации видео в карты глубины

М@cgeventAI-инженер
1 мес
Framethrower Из последних интересных инструментов выделю Framethrower: video-to-depthmap converter. Достаете глубину из реального или нереального видео, используете как управляющий гайд для генерации своего видео. Почему-то бесплатно тут: https://www.framethrower.ai/ Также можно вспомнить: LingBot-Depth 2.0 DepthAnything @cgevent

Автоматизация видеопроцессинга в ComfyUI через MCP

М@cgeventAI-инженер
1 мес

Исследование: чистота кода не влияет на успех ИИ-агентов, но заметно экономит токены

Новое исследование (arXiv 2605.20049, «Does code cleanliness affect coding agents? A controlled minimal-pair studyi») проверило, влияет ли качество кода на работу ИИ-кодинг-агентов. Для этого взяли 6 пар репозиториев — «чистую» версию в духе Роберта Мартина и «спагетти»-версию — и прогнали на них 33 задачи сотнями запусков Claude Codei на модели Sonnet 4.6i.

Главный вывод: сама успешность решения задач агентом от чистоты кода почти не зависит. Но чистый код заметно снижает «блуждания» агента и расход токенов — модели приходится меньше рассуждать, реже перечитывать уже открытые файлы и в итоге тратить меньше токенов на ту же задачу.

ВыводМетодология: минимальные пары репозиториев (чистый код vs «спагетти-код» от уволившегося коллеги), 6 пар, 33 задачи, сотни прогонов

7–8%меньше токенов на чистом коде
34%реже возврат к отредактированным файлам
33задачи в исследовании

Полный разбор →

OpenAI выпустила GPT-Live — голосовой режим ChatGPT, слушающий и говорящий одновременно

AI-редакция
14 источников · показать все· свернуть
хайп · 14обновлено 1 мес назад

OpenAI представила GPT-Live — новое поколение голосовых моделей для ChatGPT Voice, построенное на full-duplexi архитектуре: модель одновременно слушает пользователя и генерирует речь, а не работает по очереди, как раньше. Это заменяет старый каскад STT→LLM→TTS и режим Advanced Voice Modei, которые ждали паузы и часто резко перебивали собеседника или, наоборот, «зависали».

Теперь модель может поддакивать («угу», «ага»), молчать, если пользователь просто задумался, и мгновенно включаться в разговор, а сложные вопросы незаметно передаёт «старшей» модели GPT-5.5 в фоне, продолжая при этом поддерживать беседу. Раскатка началась 8 июля 2026 года глобально на iOS, Android и в браузере.

9обновлённых голосов ChatGPT
8 июля 2026дата начала глобальной раскатки
GPT-5.5модель, куда делегируются сложные задачи

Полный разбор →

Эволюция инструментов генерации видео: от промптов к режиссерскому контролю

М@cgeventAI-инженер
1 мес

Эволюция алгоритмов FlashAttention: от Hopper до Blackwell

D@deep_schoolAI-инженер
1 мес

ИИ-система BetaDescribe для анализа функций белков

Х@htech_plusисследователь
1 мес
ИИ-система превращает последовательности белков в понятные описания Исследователи из Израиля разработали систему искусственного интеллекта BetaDescribe, которая переводит последовательности белков в понятные текстовые описания их функций. Технология может помочь ученым быстрее изучать неизвестные белки и искать новые решения в медицине и биотехнологиях. https://hightech.plus/2026/07/09/ii-sistema-prevrashaet-posledovatelnosti-belkov-v-ponyatnie-opisaniya

Стратегия заработка на AI через ожидание релизов

R@rfoundersgoglobalавтор про «startups»
1 мес

Sysdig зафиксировала первую полностью автономную кибератаку ИИ-агента

AI-редакция
2 источника · показать все· свернуть
собирается · 2обновлено 1 мес назад

Исследователи компании Sysdig описали первый известный случай, когда программа-вымогатель провела полноценную кибератаку от начала до конца без участия человека — всеми этапами взлома управлял ИИ-агент. Вредонос получил название JADEPUFFERi: агент сам взломал сервер через уязвимость, собрал учётные данные, продвинулся по сети, зашифровал конфигурацию и часть базы данных организации, а затем потребовал выкуп.

Особенность случая в том, что ИИ-агент допустил классическую ошибку: он вывел ключ шифрования на экран всего один раз и не сохранил его. Это означает, что расшифровать данные было невозможно даже при оплате выкупа — жертва в любом случае теряла информацию.

1342зашифрованных параметров конфигурации
600+использованных эксплойтов
31 секундавремя самоисправления агента после сбоя

Полный разбор →

xAI выпустила Grok 4.5 — модель для кодинга и агентов, сделанную вместе с Cursor

xAI (по данным нескольких источников — теперь под управлением SpaceX, отсюда упоминания «SpaceXAI») выпустила Grok 4.5 — новую модель, впервые заточенную не только под чат, но и под программирование, агентные задачи, data science, финансы и юридическую работу. Модель разрабатывалась совместно с командой Cursor, которая, по данным канала «Метаверсище и ИИще», в июне перешла под управление SpaceX.

Главная ставка xAI — не абсолютное лидерство по качеству, а цена и скорость: Grok 4.5 подаётся как «Opus-класс, но быстрее и дешевле» (глава Cursor назвал её «быстрой и недорогой моделью класса Opus»). По официальным бенчам модель заметно отстаёт от Fable на SWE Bench Proi и DeepSWE, но почти догоняет топы на Terminal Bench 2.1, при этом расходует в разы меньше токенов и стоит в 3-5 раз дешевле конкурентов.

$2/$6цена за млн input/output токенов
80 TPSзаявленная скорость генерации
4.2xменьше токенов, чем у Opus 4.8

Полный разбор →

Goldman Sachs прогнозирует 24-кратный рост потребления токенов AI-агентами к 2030 году

1 мес

Слухи о скором выходе GPT-6 и конкуренции с Fable

С@seeallochnayaAI-инженер
1 мес

TG-RAG: фреймворк для борьбы с когнитивным дрейфом LLM

Д@stuffyNLPAI-инженер
1 мес

OpenAI: SWE-Bench Pro больше не является надежным бенчмарком для кодинга

D@data_secretsAI-инженер
1 мес
Ещё ↓