Complete AI

⚡️Новости опенсорса 👉GLM-5.2 ✅ Almost Opus-level 👉Kimi-K3 ✅ Almost Fable-level 👉Qwen-3.8 🔜 2.4T, Expected to beat Opus 👉Deepseek V4 GA 🔜 $0.0028/M Expected to beat Opus 👉Minimax-M3-Pro 🔜 3T, Expected to be Fable-level 👉GLM-5.5 🔜 Expected to beat Opus

Интересная неделя намечается😉

Вчера вечером был на ивенте ML&DS Offstage от Ozon Tech, участвовал в круглом столе «Агенты: от исследований к бизнес-внедрениям», где модератором был мой хороший друг Алексей Обровец. Очень интересные спикеры! Вроде бы стандартные и наболевшие вопросы, но так много разных содержательных мнений. Конечно, больше всего волнуются за молодое поколение, подходы к образованию в эпоху агентной экономики — всё это очень важно и нужно постоянно анализировать и развивать. А главное, «не бояться», потому что любые технологические изменения направлены на то, чтобы сделать жизнь лучше. Проблемы галлюцинаций, предсказуемости и объяснимости подведения моделей и агентов ещё находятся в глубокой фазе исследований, но как и любым инструментом агентами надо учиться пользоваться себе во благо, и мы явно идём правильным путём. Ну и фотоотчёт😎

Начинаем первый день на ICML 2026💪 Довольно интересный доклад про способ «обогащения» рага графом темпоральных знаний с разными режимами работы, типа извлечения субграфа на лету через прерывания в диалоге. https://arxiv.org/abs/2510.13590

Всем привет! Выложили нашу работу “Does VLA Even Know the Basics?” в Daily Papers на Hugging Face 🤗 В статье мы задаёмся простым, но пока почти не изученным вопросом: есть ли в VLA-моделях commonsense знания о мире? 📚 ⚡️Мы предлагаем Act2Answer: бенчмарк, где VLA модель отвечает на вопросы не текстом, а действием - кладёт куб на правильный вариант. Проверили 7 VLA и 9 VLM моделей на 12 категориях. 💡Интересные инсайты из работы: → VLA хорошо понимают примитивные концепты по типу Цвета и Формы → На более сложных категориях (Эмоции, Животные, Симметрия, Время, Счет, История) у VLA сильный дроп в сравнении с VLM → Знания есть в весах VLA моделей, однако они не транслируются в действия → Котрейнинг на VL данных хорошо помогает сохранять знания → SFT/RL файтюнинг на downstream роботикс задачах дергадирует знания Поддержите нас апвоутом, пожалуйста ❤️

3️⃣9️⃣

Посмотрела выступление Анастасии Анциферовой, исполнительного директора по исследованию данных центра исследований генеративного ИИ Сбера, На митапе у VisionLabs она рассказала о последних разработках Сбера и AIRI для автоматизации проектирования зданий 🟣 Автоматизация генерации массингов CoMa — метод генерация массингов по текстовым требованиям с описанием ограничений, координатам участка и изображению окружения. На выходе пользователь получает 3D-геометрию здания в формате JSON. 🟣 Генерация планировок Для генерации планировок AIRI улучшила диффузионную модель HouseDiffusion (она по графу связности комнат генерирует координаты стен, но не учитывает фиксированные элементы, а еще иногда оставляет пустые пространства между комнатами). AIRI представила HouseDiffusion++. Базовую модель дообучили на датасете из 62 тысяч планировок, добавили кросс-аттеншн-блоки, которые нужны, чтобы модель не двигала фиксированные элементы (вентиляционные шахты, окна или двери), а также возможность экспорта результата в Revit. «Сейчас в основном в области планировок мы занимаемся генерацией жилых зданий, но на следующий год у нас запланировано расширение до создания планировок для общественных пространств, школ, больниц». «По поводу удобства планировок у нас сейчас есть направление меблировки: мы учимся расставлять мебель так, чтобы агенты, которые ходят по квартире, эмулируя поведение людей, тратили минимальное количество шагов на типичные перемещения». 🟣 Работа с BIM-моделями IFC-QA — бенчмарк для проверки языковых моделей на понимание BIM-файлов, В нем 99 вопросов пяти уровней сложности. Результаты показали: лучшая модель отвечает правильно только в 68% случаев. На простых вопросах точность достигает 90%, но на сложных, требующих многошаговых рассуждений, падает. Также у AIRI есть разработка Chat with IFC, где пользователь может получать ответы по IFC-файлу, просто в обычном чате с ИИ. Интересная штука — я узнаю, есть ли открытая работа. 🟣 Документация и чертежи «Документация — сейчас самая горячая тема» Анастасия отметила, что больше всего внутренних и внешних запросов приходит на автоматизацию работы с документацией. Здесь основные направления: OCR (распознавание символов), RAG и работа с базами документов через ИИ-агентов. Основная сложность — учет нормативки: новые градостроительные нормы принимаются буквально каждый день. В следующих постах расскажу про метод CoMa.

19 сентября состоится Practical ML Conf — хардовая конференция по практическому применению ML, где будем обсуждать технологии, которые уже работают! Я состою в программном комитете уже не перый год, буду рад видеть вас лично и познакомиться с вашими проектами. Программный комитет отбирает доклады, опираясь на четыре основных критерия: пользу и новизну для сообщества, применимость на практике и хардовый уровень сложности. Что планируем: ⚪ Эксперты программного комитета дадут советы по структуре и содержанию доклада ⚪ Прогоны материала вместе с тренером по публичным выступлениям ⚪ Нетворкинг с сильным ML-комьюнити ⚪ Промо спикеров и докладов до и после конференции ⚪ И самое главное — вы сможете стать частью главной конференции Яндекса по машинному обучению Приём докладов заканчивается сегодня! Подписывайтесь: 🔗 @Practical_ML_Conf

Всем привет! Мы с командой в рамках образовательного проекта решили провести исследование, как клиенты пользуются инструментами инвестирования для проработки идеи нового продукта автоматических инвестиций, использующего механику оплаты ЖКХ, налогов, кредитов и прочих платежей. Для исследования сделали короткий анонимный опрос, который займёт не дольше одной минуты, но будет нам очень полезным. Если вы поможете и внесёте свой вклад — вкупе это принесёт супер пользу, а итогами опроса поделюсь🙏 Ссылка на опрос https://public.oprosso.sberbank.ru/p/jtmguucn

Второй раз получаю премию Билайна AI AWARDS — в этом году в номинации «Личный вклад в развитие ИИ». Наверное, всё делаем правильно, раз наш вклад и сама нейросеть отмечает. Будем двигаться дальше.