
⚡️ Telega AI — персональный каталог и пост за 30 секунд
AI-агент подберет каналы и напишет рекламный пост на основе вашего продукта
В каталог

РегистрацияВойтиВойти
Скидка 3,5% на первые три заказа
Получите скидку на первые три заказа!
Зарегистрируйтесь и получите скидку 3,5% на первые рекламные кампании — промокод активен 7 дней.
Купить рекламу в этом канале
Формат:
keyboard_arrow_down
- 1/24
- 2/48
- Нативный
- Репост
1 час в топе / 24 часа в ленте
Количество:
keyboard_arrow_down
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 8
- 10
- 15
Стоимость публикации:
local_activity
83 916.00₽83 916.00₽local_mall
0.0%
Осталось по этой цене:0
Последние посты канала
play_circleВидео недоступно для предпросмотра
Meta* выпустили ИИ-девайс для бесконтактного управления компьютером
Выглядит это как браслет, который трекает ваши жесты (свайпы, тапы, письмо в воздухе, движения для управления курсором) и синхронизирует их с ПК.
Из железа там, по сути, просто чувствительные сухие электроды, которые ловят MPF-активность руки. А вот с ML частью все гораздо интереснее. Для каждой разновидности жестов работает отдельная модель.
– Для контроля запястья (курсор) отрабатывает слой LSTM, который ловит временные зависимости
– Для дискретных жестов там сверточный 1D‑слой, затем три рекуррентных слоя LSTM и финальный классификатор
– Для воздушного письма все ожидаемо сложнее, тут уже Conformer (конволюционно‑трансформерный блок с механизмом внимания)
Накрученно, зато получается хорошая точность (> 90%) и отличная скорость. А если добавить примерно 20 минут собственных данных, то ошибка становится вообще минимальной.
Кажется, у Neuralink образовался конкурент?
Выглядит это как браслет, который трекает ваши жесты (свайпы, тапы, письмо в воздухе, движения для управления курсором) и синхронизирует их с ПК.
Из железа там, по сути, просто чувствительные сухие электроды, которые ловят MPF-активность руки. А вот с ML частью все гораздо интереснее. Для каждой разновидности жестов работает отдельная модель.
– Для контроля запястья (курсор) отрабатывает слой LSTM, который ловит временные зависимости
– Для дискретных жестов там сверточный 1D‑слой, затем три рекуррентных слоя LSTM и финальный классификатор
– Для воздушного письма все ожидаемо сложнее, тут уже Conformer (конволюционно‑трансформерный блок с механизмом внимания)
Накрученно, зато получается хорошая точность (> 90%) и отличная скорость. А если добавить примерно 20 минут собственных данных, то ошибка становится вообще минимальной.
Кажется, у Neuralink образовался конкурент?
20400
15:52
24.07.2025
imageИзображение не доступно для предпросмотра
Google выпустили ИИ-систему, которая помогает историкам интерпретировать древние шифры и надписи
Разного рода письмена встречались в древних государствах повсеместно, и при раскопках их находят очень часто. Но это могут быть как надписи с памятников или важные исторические заметки, так и просто приглашения на день рождения или любовные письма.
Интерпретировать подобное без контекста бывает просто невероятно сложно: в основном сделать это можно только за счет поиска уже расшифрованных текстов, похожих на данный синтаксисом, стилем, местом раскопки и пр.
И как раз Aeneas, который показали Google, может справляться с этим лучше людей, потому что историки тратят месяцы, сопоставляя шифры, а ИИ это делает за минуты. Также система умеет понимать рисунки и восстанавливать пропавшие кусочки текста, при этом впервые в мире даже в условиях, когда длина потерянного куска неизвестна.
Архитектура такая: decoder-only трансформер для обработки текста, ResNet для картинок, отдельные feed forward слои для определения даты, места и недостающих кусочков + обычное векторное сходство по эмбеддингам для поиска похожих текстов. Учили все на огромном кастомном датасете латинских текстов.
По метрикам – SOTA (да, лучше людей), и самое крутое, что Google сразу дают исследователям свободный доступ к инструменту (predictingthepast.com), а код и данные выкладывают в опенсорс.
Кстати, вот вам небольшая историческая справка: названа система в честь героя греческой мифологии Энея. Он был странником и героем Троянской войны, а еще предком основателей Рима Ромула и Рема.
Разного рода письмена встречались в древних государствах повсеместно, и при раскопках их находят очень часто. Но это могут быть как надписи с памятников или важные исторические заметки, так и просто приглашения на день рождения или любовные письма.
Интерпретировать подобное без контекста бывает просто невероятно сложно: в основном сделать это можно только за счет поиска уже расшифрованных текстов, похожих на данный синтаксисом, стилем, местом раскопки и пр.
И как раз Aeneas, который показали Google, может справляться с этим лучше людей, потому что историки тратят месяцы, сопоставляя шифры, а ИИ это делает за минуты. Также система умеет понимать рисунки и восстанавливать пропавшие кусочки текста, при этом впервые в мире даже в условиях, когда длина потерянного куска неизвестна.
Архитектура такая: decoder-only трансформер для обработки текста, ResNet для картинок, отдельные feed forward слои для определения даты, места и недостающих кусочков + обычное векторное сходство по эмбеддингам для поиска похожих текстов. Учили все на огромном кастомном датасете латинских текстов.
По метрикам – SOTA (да, лучше людей), и самое крутое, что Google сразу дают исследователям свободный доступ к инструменту (predictingthepast.com), а код и данные выкладывают в опенсорс.
Кстати, вот вам небольшая историческая справка: названа система в честь героя греческой мифологии Энея. Он был странником и героем Троянской войны, а еще предком основателей Рима Ромула и Рема.
Google выпустили ИИ-систему, которая помогает историкам интерпретировать древние шифры и надписи
Разного рода письмена встречались в древних государствах повсеместно, и при раскопках их находят очень часто. Но это могут быть как надписи с памятников или важные исторические заметки, так и просто приглашения на день рождения или любовные письма.
Интерпретировать подобное без контекста бывает просто невероятно сложно: в основном сделать это можно только за счет поиска уже расшифрованных текстов, похожих на данный синтаксисом, стилем, местом раскопки и пр.
И как раз Aeneas, который показали Google, может справляться с этим лучше людей, потому что историки тратят месяцы, сопоставляя шифры, а ИИ это делает за минуты. Также система умеет понимать рисунки и восстанавливать пропавшие кусочки текста, при этом впервые в мире даже в условиях, когда длина потерянного куска неизвестна.
Архитектура такая: decoder-only трансформер для обработки текста, ResNet для картинок, отдельные feed forward слои для определения даты, места и недостающих кусочков + обычное векторное сходство по эмбеддингам для поиска похожих текстов. Учили все на огромном кастомном датасете латинских текстов.
По метрикам – SOTA (да, лучше людей), и самое крутое, что Google сразу дают исследователям свободный доступ к инструменту (predictingthepast.com), а код и данные выкладывают в опенсорс.
Кстати, вот вам небольшая историческая справка: названа система в честь героя греческой мифологии Энея. Он был странником и героем Троянской войны, а еще предком основателей Рима Ромула и Рема.
Разного рода письмена встречались в древних государствах повсеместно, и при раскопках их находят очень часто. Но это могут быть как надписи с памятников или важные исторические заметки, так и просто приглашения на день рождения или любовные письма.
Интерпретировать подобное без контекста бывает просто невероятно сложно: в основном сделать это можно только за счет поиска уже расшифрованных текстов, похожих на данный синтаксисом, стилем, местом раскопки и пр.
И как раз Aeneas, который показали Google, может справляться с этим лучше людей, потому что историки тратят месяцы, сопоставляя шифры, а ИИ это делает за минуты. Также система умеет понимать рисунки и восстанавливать пропавшие кусочки текста, при этом впервые в мире даже в условиях, когда длина потерянного куска неизвестна.
Архитектура такая: decoder-only трансформер для обработки текста, ResNet для картинок, отдельные feed forward слои для определения даты, места и недостающих кусочков + обычное векторное сходство по эмбеддингам для поиска похожих текстов. Учили все на огромном кастомном датасете латинских текстов.
По метрикам – SOTA (да, лучше людей), и самое крутое, что Google сразу дают исследователям свободный доступ к инструменту (predictingthepast.com), а код и данные выкладывают в опенсорс.
Кстати, вот вам небольшая историческая справка: названа система в честь героя греческой мифологии Энея. Он был странником и героем Троянской войны, а еще предком основателей Рима Ромула и Рема.
21500
23:05
24.07.2025
imageИзображение не доступно для предпросмотра
Сразу несколько изданий сообщают, что OpenAI (спустя кучу месяцев задержек) релизнут модель уже в августе.
Она, как и ожидалось, должна заменить многие модели из разросшегося списка OpenAI: будет сочетать в себе и характеристики обычной модели, и ризонинг o3, и агентские способности.
Причем выйдет модель в трех форматах: просто GPT-5, GPT-5 mini и GPT-5 nano. Первые две будут доступны в чате, последняя – только в API.
Альтман говорит, что GPT-5 будет прорывом, и первые тестеры, вроде как, от модели в восторге. Но давайте не будем торопить события и дождемся, пока попробуем все сами.
А, и кстати, по поводу открытой модели OpenAI: она тоже должна выйти в ближайшее время. Возможно даже до GPT-5, или же сразу следом.
21200
08:42
25.07.2025
imageИзображение не доступно для предпросмотра
29700
12:04
25.07.2025
imageИзображение не доступно для предпросмотра
Qwen только что релизнули свою новую ризонинг-модель
Буквально несколько дней назад они заявили, что теперь будут выпускать ризонеры и не-ризонеры отдельно (вместо гибридных моделей), показали свежий чекпоинт не рассуждающего Qwen3-235B-A22B, и пообещали скоро вернутся с ризонинг-моделью.
Ждать пришлось недолго и скоро наступило спустя пять дней (учитесь, OpenAI и xAI). Только что стартап поделился моделью Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507. Название – язык сломаешь, зато метрики стоящие.
На многих тестах модель обгоняет Gemini 2.5 Pro, o4-mini и свежую версию R1. То есть мало того, что это новая опенсорс SOTA. Это вполне себе уровень закрытой frontier модели. Мед.
Контекст – 256к токенов. Попробовать модель уже можно в чате или через API (стоит 0.7$ и 8.4$ соответственно за input и output, у провайдеров, скорее всего, будет дешевле).
Веса лежат тут.
Буквально несколько дней назад они заявили, что теперь будут выпускать ризонеры и не-ризонеры отдельно (вместо гибридных моделей), показали свежий чекпоинт не рассуждающего Qwen3-235B-A22B, и пообещали скоро вернутся с ризонинг-моделью.
Ждать пришлось недолго и скоро наступило спустя пять дней (учитесь, OpenAI и xAI). Только что стартап поделился моделью Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507. Название – язык сломаешь, зато метрики стоящие.
На многих тестах модель обгоняет Gemini 2.5 Pro, o4-mini и свежую версию R1. То есть мало того, что это новая опенсорс SOTA. Это вполне себе уровень закрытой frontier модели. Мед.
Контекст – 256к токенов. Попробовать модель уже можно в чате или через API (стоит 0.7$ и 8.4$ соответственно за input и output, у провайдеров, скорее всего, будет дешевле).
Веса лежат тут.
21000
13:29
25.07.2025
imageИзображение не доступно для предпросмотра
Есть две новости, хорошая и плохая
Плохая: вчера официально прекратилась поддержка замечательного проекта Papers With Code, которым многие из нас, несомненно, часто пользовались.
Хорошая: на HuggingFace только что появилась отличная замена. HF специально объединились с Meta* и командой PWC и сделали нам свежий раздел «Trending Papers».
Там также, как и на привычном Papers With Code, будут статьи и код для них + работы будут дополнительно сортироваться по популярности и новизне. Имхо, именно этого давно на HF не хватало.
Есть настроение что-то прочитать -> зашел -> сразу увидел топ-5 или 10 самых трендовых статей -> выбрал по вкусу -> изучил -> тут же поэкспериментировал с готовым кодом. Приятно же, ну?
huggingface.co/papers/trending
Плохая: вчера официально прекратилась поддержка замечательного проекта Papers With Code, которым многие из нас, несомненно, часто пользовались.
Хорошая: на HuggingFace только что появилась отличная замена. HF специально объединились с Meta* и командой PWC и сделали нам свежий раздел «Trending Papers».
Там также, как и на привычном Papers With Code, будут статьи и код для них + работы будут дополнительно сортироваться по популярности и новизне. Имхо, именно этого давно на HF не хватало.
Есть настроение что-то прочитать -> зашел -> сразу увидел топ-5 или 10 самых трендовых статей -> выбрал по вкусу -> изучил -> тут же поэкспериментировал с готовым кодом. Приятно же, ну?
huggingface.co/papers/trending
20400
16:57
25.07.2025
imageИзображение не доступно для предпросмотра
POV: я и новый агент ChatGPT, которого я попросил заработать мне миллион к концу дня
P.S. Кстати, агента сегодня раскатили на всех Plus пользователей: самое время попробовать
19200
18:20
25.07.2025
imageИзображение не доступно для предпросмотра
В Авито появился управляющий директор по искусственному интеллекту — Андрей Рыбинцев, руководитель ИИ-направления с десятилетним стажем, теперь входит в правление.
Также будет создан новый кластер AI Experience, развивающий ассистентов на основе Gen AI. Так компания подчеркивает, что ИИ теперь — ключевой драйвер развития.
Фокус — масштабирование собственных моделей (A-Vibe, A-Vision), развитие генеративных ассистентов и построение агентских ИИ-систем. По прогнозам, GenAI принесет компании не менее 21 млрд ₽ допвыручки к 2028 году.
«Задача моей команды — масштабировать уже работающие решения и внедрить новые технологии, которые будут ощутимы для миллионов пользователей и тысяч бизнесов по всей стране»», — отметил Рыбинцев.
Также будет создан новый кластер AI Experience, развивающий ассистентов на основе Gen AI. Так компания подчеркивает, что ИИ теперь — ключевой драйвер развития.
Фокус — масштабирование собственных моделей (A-Vibe, A-Vision), развитие генеративных ассистентов и построение агентских ИИ-систем. По прогнозам, GenAI принесет компании не менее 21 млрд ₽ допвыручки к 2028 году.
«Задача моей команды — масштабировать уже работающие решения и внедрить новые технологии, которые будут ощутимы для миллионов пользователей и тысяч бизнесов по всей стране»», — отметил Рыбинцев.
19700
19:10
25.07.2025
imageИзображение не доступно для предпросмотра
О, на всеми любимом YouTube канале 3blue1brown впервые за долгое время вышло новое видео
Тема: диффузионные модели
За 40 минут автор в фирменном мультипликационном стиле буквально раскладывает по полочкам, как работают современные генераторы картинок и видео.
Сначала – основы. CLIP, эмбеддинги, скрытые пространства, архитектура ванильных диффузионных моделей. А потом уже рассказывается и про DDIM, и про устройство Dall E 2, и про conditioning, и про многое другое.
В общем получился довольно подробный ролик. Тем, кто в генерации новичок, посмотреть точно стоит. Профессионалам тоже советуем – чисто насладиться эстетикой😍
youtu.be/iv-5mZ_9CPY
Тема: диффузионные модели
За 40 минут автор в фирменном мультипликационном стиле буквально раскладывает по полочкам, как работают современные генераторы картинок и видео.
Сначала – основы. CLIP, эмбеддинги, скрытые пространства, архитектура ванильных диффузионных моделей. А потом уже рассказывается и про DDIM, и про устройство Dall E 2, и про conditioning, и про многое другое.
В общем получился довольно подробный ролик. Тем, кто в генерации новичок, посмотреть точно стоит. Профессионалам тоже советуем – чисто насладиться эстетикой
youtu.be/iv-5mZ_9CPY
22700
20:11
25.07.2025
imageИзображение не доступно для предпросмотра
Meta* наконец-то нашли себе Chief Scientist в новое подразделение Superintelligence Lab
Им станет Shengjia Zhao, который пришел из OpenAI. Там он работал над обучением GPT-4, o1, o3, GPT-4.1 и других моделей, а также возглавлял направление synthetic data.
А еще он вместе с Яном Лейке, Джоном Шульманом и другими звездами OpenAI (в его лучшие годы) был соавтором оригинальной статьи “ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue”.
Кстати, в прошлом Shengjia Zhao также работал в МТС. Пруфы – на второй картинке🤫
Им станет Shengjia Zhao, который пришел из OpenAI. Там он работал над обучением GPT-4, o1, o3, GPT-4.1 и других моделей, а также возглавлял направление synthetic data.
А еще он вместе с Яном Лейке, Джоном Шульманом и другими звездами OpenAI (в его лучшие годы) был соавтором оригинальной статьи “ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue”.
Кстати, в прошлом Shengjia Zhao также работал в МТС. Пруфы – на второй картинке
19500
11:26
26.07.2025
close
С этим каналом часто покупают
Отзывы канала
keyboard_arrow_down
- Добавлен: Сначала новые
- Добавлен: Сначала старые
- Оценка: По убыванию
- Оценка: По возрастанию
5.0
3 отзыва за 6 мес.
Превосходно (100%) За последние 6 мес
m
**cromarketing@****.ru
на сервисе с августа 2023
31.03.202510:36
5
Оперативное размещение
Показать еще
Лучшие в тематике
Новинки в тематике
Выбрано
0
каналов на сумму:0.00₽
Подписчики:
0
Просмотры:
lock_outline
Перейти в корзинуКупить за:0.00₽
Комментарий