Машинное обучение RU

🦀 Burn 0.22: меньше дженериков, быстрее сборка и почти вдвое меньше VRAM в тесте CNN. Фреймворк глубокого обучения на Rust убрал параметр бэкенда из пользовательских моделей: // Было struct Model<B: Backend> { linear: Linear<B>, } // Стало struct Model { linear: Linear, } Теперь место и способ выполнения выбираются через Device. Изменение модели затрагивает меньше кода при перекомпиляции. Пересборка после правки модели в замерах команды: • CNN: 28,42 → 4,57 с, ускорение в 6,2 раза. • Transformer: 14,73 → 1 с, ускорение в 14,7 раза. В тесте обучения CNN на RTX 4050 Laptop, FP32 пропускная способность выросла на 80%, а пиковая VRAM после прогрева снизилась с 956 до 486 МиБ. Для Transformer экономия памяти составила около 18%. Это результаты конкретных тестовых моделей. Также добавили LoRA и QLoRA, раннюю поддержку экспорта в ONNX, удалённые вычисления и повторное исполнение GPU-графов. Обновление ломает совместимость API: Candle удалён, NdArray и LibTorch объявлены устаревшими. https://tracel.ai/blog/release-0.22.0/ @machinelearning_ru

DeepSeek Harness вышел на десктоп: плагины без терминала и задачи по расписанию DeepSeek выпустила превью Harness v0.2 с десктопным приложением для macOS и Windows: менеджер плагинов, режим создателя, задачи по расписанию и планы на маркетплейс. https://uproger.com/deepseek-harness-desktop/

📌 OpenAI выложила 722 математические работы своей внутренней модели Все статьи написала внутренняя модель компании, название которой не раскрывают. На GitHub они разбиты на 372 семейства, от теории чисел и теоретической информатики до геометрии и математической физики. Среди заявленных результатов есть доказательство рациональной гипотезы Ходжа для абелевых многообразий с комплексным умножением, гипотезы Капланского о прямой конечности в характеристике два и новая оценка показателя иррациональности числа π. Рецензию работы не проходили, и независимо их пока никто не проверял. Около 4000 задач модель получила во время внутренней оценки. Её расширили, когда прежние математические тесты перестали отличать модели друг от друга. В среднем на один результат уходило столько вычислений, сколько примерно за три часа тратит ChatGPT Pro в режиме рассуждений. Для 162 работ выложены доказательства на Lean. Каталог этих формализаций сама OpenAI считает как частичный и непроверенный. К десяти результатам приложены сокращённые записи рассуждений модели. О том, как публиковать такие результаты, OpenAI советовалась с независимой Консультативной группой по математике и ИИ при Институте перспективных исследований в Принстоне. Компания также обещает финансировать математические семинары и конференции в будущем. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ Белый дом создал группу для надзора за ИИ-отраслью Власти США сформировали межведомственную группу Super Intelligence Force для координации федеральной политики в сфере ИИ. Новый орган подчиняется напрямую президенту США. Координатором группы назначен директор Национальной разведки Джей Клейтон. В состав также вошли председатель FTC Эндрю Фергюсон, замминистра обороны по R&D Эмиль Майкл и глава кадрового управления Скотт Купор. Super Intelligence Force будет мониторить угрозы национальной безопасности, удерживать технологическое лидерство США и устранять барьеры, тормозящие разработку. washingtonpost.com ✔️ Из OpenAI ушёл один из авторов Preparedness Framework Дэвид Робинсон, проработавший в компании три с половиной года и участвовавший в создании регламента готовности, объявил об отставке и опубликовал эссе о том, что в отрасли скорость выпуска побеждает качество проработки. Подход, при котором проблемы устраняют по мере появления, он считает оправданным для ПО и недопустимым для ИИ - когда модель превзойдёт человека по когнитивным способностям, устранять последствия критического инцидента будет некому. Дэвид считает, что разработка передовых моделей должна перейти на стандарты гражданской авиации и ядерной энергетики с их строгим резервированием и проектированием систем, исключающим катастрофу из-за человеческого фактора. theatlantic.com ✔️ Aleph Alpha выложила в открытый доступ модель Kolibri Немецкий стартап выпустил под лицензией Apache 2.0 большую языковую модель Kolibri 1, созданную в рамках европейской инициативы цифрового суверенитета и полностью соответствующую нормам EU AI Act. Это MoE на 78 млрд общих и 3,5 активных параметров с базовым контекстным окном в 262 144 токена, которое может масштабироваться до одного миллиона. Kolibri оптимизирована под немецкий и английский языки за счёт кастомного токенизатора UniBPE. Против галлюцинаций применён протокол Merlin-Arthur - модель учат отказываться от ответа, если контекст его не содержит. Среди слабых сторон - скромные результаты в генерации кода, вызове функций и закрытых тестах на общую эрудицию без RAG. aleph-alpha.com ✔️ Основатель Figure представил ассистента Hark Бретт Эддкок анонсировал Hark с агентом Handoff, рассчитанным на длинные автономные задачи в интернете - заказ еды, покупки, бронирование, поиск информации. На каждый запрос поднимается отдельный виртуальный компьютер с браузером, файловой системой и терминалом, а подключённые аккаунты дают доступ к адресам и предпочтениям. По собственным замерам Hark занял первое место в человеческой оценке Online-Mind2Web, обойдя GPT-5.4 на 8 пунктов и Claude Opus 4.8 на 2. Проект, уже привлекший более 700 млн долларов от топовых инвесторов, планирует открыть бесплатный Pro-доступ первым 100 000 пользователей из листа ожидания. hark.com ✔️ OpenAI будет показывать рекламу во время генерации изображений До конца месяца OpenAI запустит в США пилотный показ графической рекламы в ChatGPT. Баннеры будут появляться в интерфейсе на время ожидания генерации изображений. Цель запуска - монетизация аудитории, которая достигла 1,2 млрд активных пользователей в неделю. Рекламные блоки получат маркировку и будут визуально изолированы от сгенерированного контента. Для рекламной инфраструктуры компания интегрирует стек сторонних аналитических платформ по сбору данных о конверсиях и атрибуции кликов. Внешние партнеры по верификации не получат прямого доступа к содержимому приватных диалогов. openai.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🔥 Бесплатный курс по Claude Code на русском: от установки до команды агентов На GitHub выложили Claude Code PRO Course, бесплатный практический курс по Claude Code на русском языке. Он ведёт от первого запуска до настройки многоагентной работы в команде. Внутри 12 модулей в четырёх уровнях сложности: основы, рабочий процесс, расширения и масштабирование. Сначала установка, промптинг, память проекта через CLAUDE.md, настройки и права доступа. Потом профессиональный рабочий процесс, скиллы и слэш-команды, сабагенты и хуки. Дальше идут MCP, плагины и маркетплейсы, а в конце headless-режим, CI и GitHub Actions плюс продвинутые техники. Основной упор сделан на управление контекстом, разработку через тесты и автоматизацию через конфигурацию как код. Теорией курс не ограничивается: есть 8 практических лабораторных, готовый стартовый набор, библиотека промптов и пример собственного плагина. Лицензия MIT. https://github.com/justxor/claude-code-pro-course

🧠 Есть ли у Claude сознание? Автор диссертации на эту тему сомневается На фоне обсуждений машинного сознания Майкл Тимоти Беннетт поделился своей позицией: > «Я достаточно уверен, что Claude не обладает сознанием». В 2025 году он подготовил в Австралийском национальном университете PhD-диссертацию How To Build Conscious Machines. В ней исследует, что такое субъективный опыт и какие свойства могли бы позволить машине им обладать. Оценка Claude прозвучала в посте автора. Сама диссертация посвящена более широкому вопросу: как вообще создать машину с сознанием. 📄 Работа: https://openresearch-repository.anu.edu.au/bitstreams/6f333f30-2553-4032-8c3f-ff7a8f46f03a/download

🇩🇪 Германия неожиданно выпустила сильную открытую модель ИИ Aleph Alpha выпустила Kolibri, обученную с нуля с акцентом на немецкий и английский. • 78 млрд параметров, из которых на каждый токен активны только 3,46 млрд. • Открытые веса под Apache 2.0, включая коммерческое использование. • Контекст до 1 млн токенов, поддержка рассуждений и вызова инструментов. В собственных тестах разработчиков результаты впечатляют: 🧮 AIME 2025: 96,9% 🔬 GPQA Diamond: 84,3% По сводному результату немецкоязычных тестов Kolibri немного опережает Qwen3.5 35B-A3B и GPT-OSS 120B. С программированием всё неоднозначнее: на SWE-bench Verified у неё 66,4%, у Qwen3.6 35B-A3B 73,8%. 🔗 Веса модели: https://huggingface.co/Aleph-Alpha/Kolibri-1

100 вопросов на Python Senior: к чему готовиться на собеседовании в 2026 Вышла подборка из 100 вопросов для собеседования на Python Senior с развёрнутыми ответами и рабочими примерами кода. Уровень там явно выше «чем список отличается от кортежа». Первый большой блок про внутренности CPython: как устроен объект, как работают подсчёт ссылок и сборщик мусора, зачем нужен weakref при циклических ссылках. Дальше идёт конкурентность. Почему существует GIL, когда потоки всё ещё полезны, что даёт free-threaded Python по PEP 703 и как выбирать между threading, multiprocessing и asyncio, включая TaskGroup и структурную конкурентность. Отдельно разобраны дескрипторы и метаклассы, декораторы с параметрами, генераторы и yield from. По типизации есть современный синтаксис дженериков из PEP 695, Protocol и сужение типов через TypeIs. В конце вопросы про профилирование и поиск узких мест, стандартную библиотеку, тестирование и архитектуру, зависимости и безопасность в продакшене. Свежие изменения из Python 3.13 и 3.14 тоже учтены: экспериментальный JIT, отложенные аннотации и отдельный GIL на каждый интерпретатор. Полезно и тем, кто идёт на собеседование, и тем, кто сам их проводит. https://uproger.com/voprosy-na-sobesedovanii-python-senior/

🚨 SoftBank перевела финальные $10 млрд в OpenAI. Это третья и последняя часть обещанных $30 млрд инвестиций. Теперь суммарно SoftBank вложила в OpenAI $64,6 млрд и владеет примерно 13% компании. Чтобы профинансировать ставку на AI, SoftBank пошла очень далеко: - ранее продала весь пакет Nvidia на $5,8 млрд - в сентябре привлекла ещё $11,1 млрд через high-yield облигации - средства от этого выпуска пошли на финальный транш OpenAI Масаёси Сон фактически продолжает стратегию all-in на OpenAI и AI-инфраструктуру. SoftBank теперь один из крупнейших акционеров OpenAI.

✔️ Президент США и главы ИИ-компаний подписали соглашение о безопасности Документ подписали главы Google, Anthropic, xAI и Nvidia и президент OpenAI Грег Брокман. Юридической силы у соглашения нет, стороны называют его морально обязывающим. Компании обещают ввести четыре уровня контроля и аудита передовых моделей, создать внутренние группы для проверки этих механизмов, допустить внешние проверки и независимый надзор. Критики сетуют, что соглашение необязательное и почти не содержит деталей. axios.com ✔️ В Китае заработал первый суперкластер на 100 тысяч отечественных ускорителей Об этом сообщил Китайский информационный центр интернет-сети CNNIC в докладе о генеративном ИИ. Все компоненты кластера от чипов и сети до хранения данных и охлаждения сделаны в Китае. Вычислительная мощность для ИИ в стране к июню выросла за год на 177%, до 2185 EFLOPS. Аудитория генеративного ИИ превысила 700 млн человек, это больше половины населения. ИИ используют более 30% крупных и средних промышленных предприятий Поднебесной. cnnic.cn ✔️ Ideogram выпустила модель 4.5 Свежая версия сфокусирована на точное и последовательное редактирование графики. Она не накапливает артефакты, смещения пикселей и искажения цвета при длинных цепочках правок. Модель правит фрагменты снимков высокого разрешения без уменьшения исходника и переводит надписи на изображении на другие языки. Ideogram 4.5 доступна в веб-интерфейсе, у партнёров и через API в четырёх режимах качества, от 0,008 до 0,22 доллара за изображение в разрешении 2K. Веса компания обещает открыть в ближайшее время. ideogram.ai ✔️ OpenClaw Foundation открыл код корпоративной платформы для агентов OpenClaw Enterprise управляет постоянно работающими агентами в закрытых средах. Проект начинали в OpenAI, затем передали фонду и доработали вместе с Red Hat и Nvidia. Платформа поддерживает мультиарендность, разделяет доверенные и недоверенные нагрузки, запускает агентов в песочнице, проверяет их действия с помощью языковой модели и позволяет тонко настраивать права доступа. Обвязку, модель и песочницу можно заменить сторонними или собственными. Версия 1.0 выйдет до конца года, пока платформу рекомендуют для внутренних пилотов. Такие пилоты идут в Red Hat и OpenAI, где агенты получают полный доступ к кодовым базам. Платформа бесплатна и разворачивается на собственных серверах. openclaw.ai ✔️ McDonald's рассчитывает цены с помощью ИИ Пионер фастфуда совместно с Tiger Analytics запустил модель, которая анализирует транзакции и парсит конкурентов, вычисляя метрику готовности платить для каждой геолокации. По данным Reuters, применение алгоритма привело к разбросу цен - стоимость Биг Мака в заведениях в радиусе трех километров может различаться на 21%. Корпорация заявляет о рекомендательном характере системы. При этом платформа фиксирует отклонения франчайзи от сгенерированных расценок. Уровень ценового комплаенса напрямую учитывается при аудите бизнеса и продлении партнерских контрактов. Масштабирование алгоритмического подхода на 14 тысяч ресторанов в США привлекло внимание антимонопольных органов. Сейчас регуляторы проверяют, нарушает ли такое ценообразование законодательство о защите конкуренции. reuters.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml