machine learning

🔥 Awesome MCP Servers Тщательно отобранный список (Awesome List) с MCP серверами (Model Control Plane Servers). ✔️ Что такое MCP серверы? MCP серверы являются микросервисами, которые могут быть использованы LLM для выполнения вашей задачи. По сути это мост между LLM и внешним миром: сайтами, базами данных, файлами и сервисами и тд. Коллекция из 300+ MCP-серверов для ИИ-агентов 100% oпенсорс.! Здесь можно найти платины на все случаи жизни: •Автоматизация Браузера • Облачные Платформы • Командная Строка • Коммуникации • Базы данных • Инструменты Разработчика • Файловые Системы • Финансы • Игры • Службы определения местоположения • Маркетинг • Мониторинг • Поиск • Спорт • Путешествия И Транспорт • Другие инструменты и интеграций 🟡Github @ai_machinelearning_big_data #mcp #ai #agents #awesome

Яндекс наконец выложил в открытый доступ Instruct-версию YandexGPT 5 Lite — компактную языковую модель с 8 млрд параметров и контекстом до 32 к токенов, которую сразу можно внедрять в свои проекты Модель совместима с llama.cpp и дополнительно представлена в GGUF-формате — можно протестировать локально. ✔️ Главное: 🟡 Согласно тестам, модель в 62% случаев превосходит китайскую Qwen2.5-7B-Instruct (бенчмарк (MMLU, IFEval, RuFacts и других) и сопоставима с GPT-4o Mini в стандартных задачах сервисов компании.​ 🟡 Расширенный контекст: Поддержка увеличена с 8 тыс. до 32 тыс. токенов, что улучшает обработку длинных текстов.​ 🟡 Поддерживает вызов функций 🟡 Модель стала значительно лучше в математике и генерации кода по сравнению с версией предыдущего поколения 🟡 Обновлена лицензия — теперь она позволяет коммерческое использование при объёме входящих токенов до 10 млн в месяц.​ 🟡 Модель доступна на Hugging Face для разработчиков и исследователей.Бизнес-клиенты могут интегрировать её через API в Yandex Cloud, с возможностью дообучения под специфические задачи. В феврале была опубликована Pretrain-версия YandexGPT 5 Lite, на основе которой в комьюнити создали свои версии инстракт- и квантизованных моделей, менее требовательных к вычислительным ресурсам. Посмотреть и сверить с моделью Яндекса — тут. @ai_machinelearning_big_data #ai #ml #YandexGPT #yandex #opensource

🔥 ​Hugging Face выпустила версию 0.30.0 библиотеки huggingface_hub - это самое крупное обновление за два года! Представлены значительные улучшения, особенно в области хранения и обработки больших моделей и датасетов.​ ✔️ Основные нововведения: Интеграция с Xet: Внедрена поддержка Xet — передового протокола для хранения крупных объектов в Git-репозиториях, призванного заменить Git LFS. В отличие от LFS, который выполняет дедупликацию на уровне файлов, Xet работает на уровне фрагментов данных, что особенно полезно для специалистов, работающих с массивными моделями и датасетами. Для интеграции с Python используется пакет xet-core, написанный на Rust, который обрабатывает все низкоуровневые детали.​ Чтобы начать использовать Xet, установите дополнительную зависимость:​ pip install -U huggingface_hub[hf_xet] После установки вы сможете загружать файлы из репозиториев, поддерживающих Xet.​ Доплнительно: 😶 Расширен InferenceClient: 😶 Добавлена поддержка новых провайдеров для инференса: Cerebras и Cohere. 😶 Внедрены асинхронные вызовы для задач инференса (например, text-to-video), что повышает стабильность и удобство работы. 😶 Улучшен CLI 😶 Команда huggingface-cli upload теперь поддерживает wildcards (шаблоны) прямо в пути к файлам (например, huggingface-cli upload my-model *.safetensors вместо опции --include). 😶 Команда huggingface-cli delete-cache получила опцию --sort для сортировки кэшированных репозиториев (например, по размеру: --sort=size). ✔️ Полный список обновлений ✔️Блог ✔️Документация по Xet @ai_machinelearning_big_data #huggingface #release #xet

🌟 VideoMind - это агент для анализа видео, разработанный для точного понимания контента с привязкой ко времени. Основная цель инструмента - обеспечить "temporal-grounded video understanding", то есть способность отвечать на вопросы о видео, точно указывая на конкретные моменты (визуальные доказательства) в видеоряде, что является сложной задачей для стандартных больших языковых моделей. Как работает: 🟢 Внутри использует ролевой агентный подход (role-based agentic workflow), который включает специализированные компоненты (роли), такие как планировщик (planner) для координации, локализатор (grounder) для привязки ко времени, верификатор (verifier) для оценки точности временных интервалов и ответчик (answerer) для формулировки ответа. 🟢 Разработчики использовали очень интересную стратегию "Chain-of-LoRA", которая позволяет эффективно переключаться между различными ролями с помощью легковесных адаптеров LoRA (Low-Rank Adaptation) без необходимости загружать несколько отдельных моделей, оптимизируя баланс между гибкостью и вычислительной эффективностью. ✔️ Результаты: демонстрирует SOTA производительность на 14 бенчмарках для различных задач понимания видео, включая ответы на вопросы с привязкой ко времени (Grounded VideoQA), временную локализацию событий (VTG) и общие ответы на вопросы по видео (VideoQA). 🟡Github 🟡Demo 🟡Paper 🟡Dataset 🟡Checkpoints @ai_machinelearning_big_data #agent #ai #ml #video

✔️ Теперь Gemini 2.5 Pro теперь доступна бесплатно для всех пользователей с аккаунтом Google. Пользуемся: http://gemini.google.com @ai_machinelearning_big_data #Gemini #google

🌟 TripoSG и TripoSF — это новые модели генеративного ИИ для создания высококачественных 3D-моделей. TripoSG 1.5B преобразует одиночные 2D-изображения (фото, эскизы, мультяшные картинки) в детализированные 3D-сетки (meshes). TripoSF - это продвинутый инструмент: он работает с более сложными топологиями, создает высокое разрешение (до 1024³) и может моделировать даже внутренние детали объектов, например, сложные механизмы. 😶Как работают эти модели? TripoSG использует rectified flow transformers (трансформеры с выпрямленным потоком). Это метод, который упрощает процесс генерации, соединяя данные и шум по прямой линии (в отличие от традиционных диффузионных моделей, где путь более сложный). Дифференцируемое представление данных, которое позволяет экономить память при работе с высоким разрешением . 😶Данные для обучения: Модель обучена на специально подготовленном наборе данных из 2 миллионов пар "изображение-SDF" (SDF — signed distance function, функция, описывающая расстояние до поверхности объекта). 😶Процесс работы: Вы загружаете одно изображение (например, фото статуи или рисунок персонажа). Модель анализирует его, используя вариационный автоэнкодер (VAE) с геометрическим надзором, и генерирует 3D-сетку с высокой детализацией. 😶Результат: На выходе получаем 3D-модель, которую можно использовать в играх, анимации или 3D-печати. TripoSF Модель может обрабатывать сложные топологии (например, открытые поверхности или внутренние структуры) и обучена с использованием вокселей, учитывающих перспективу (frustum-aware voxels). Tripo известны своим сотрудничеством со Stability AI. Ранее они выпустили TripoSR — модель для быстрой реконструкции 3D-объектов из одного изображения, которая тоже стала open-source. TripoSG и TripoSF — это более продвинутые версии, которые расширяют возможности 3D геенрацит: от простых объектов до сложных структур с высоким разрешением. 🟡Github 🟡Model 🟡Project 🟡Paper @ai_machinelearning_big_data #ai #3dgeneration #opensource #Tripo

✔️ Киностудии требуют доход с ИИ-трейлеров на YouTube вместо их блокировки. Warner Bros., Sony Pictures и Paramount меняют подход к защите контента: вместо удаления сгенерированных фейковых трейлеров на YouTube они настаивают на передаче им рекламных доходов. Например, Warner Bros. претендует на монетизацию роликов с использованием «Супермена», а Sony — трейлеров к «Человеку-пауку» и «Крейвену». Это стратегический шаг — студии видят в ИИ не только угрозу, но и источник прибыли, адаптируясь к цифровой реальности. Технологии генерации контента упростили создание фейков, но теперь авторы таких видео рискуют лишиться заработка. Вместо привычных копирайт-страйков правообладатели используют систему Content ID, автоматически перенаправляя деньги себе. Пока неясно, как эта ситуация повлияет на кузнецов контента — возможно, им придется искать новые платформы или договариваться со студиями. deadline.com ✔️ Manus AI выпустили приложение для iOS, перешли на Sonnet 3.7 и опубликовали тарифы. Manus AI анонсировала запуск мобильного приложения для iOS. Основной фишкой стал Sandbox с расширенным контекстом и мультимодальными функциями. Всю систему перевели на Claude 3.7 Sonnet, что повысило скорость и точность обработки задач. После закрытого бета-тестирования Manus AI открыл доступ всем пользователям, предложив 3 тарифа: Free дает 1000 кредитов, Starter за $39/мес. - 3900 кредитов и 2 параллельных процесса , Pro-версия ($199/мес) - 19 900 кредитов, 5 задач одновременно + доступ к бета-функциям. Manus AI в X (ex-Twitter) ✔️ ЕС инвестирует 1,3 млрд. евро в ИИ, кибербезопасность и цифровые навыки. Еврокомиссия планирует инвестировать 1,3 млрд. евро (1,4 млрд долларов) в ИИ, кибербезопасность и цифровые навыки в рамках программы "Цифровая Европа" в период с 2025 по 2027 год, говорится в заявлении, опубликованном в пятницу. "Обеспечение технологического суверенитета Европы начинается с инвестирования в передовые технологии и предоставления людям возможности повысить свою цифровую компетентность", - заявила руководитель отдела цифровых технологий Европейской комиссии Хенна Вирккунен. reuters.com ✔️ VBench-2.0: обновление бенчмарка генерации видео. Обновленный VBench-2.0 от NTU S-Lab и Shanghai AI Lab переводит оценку ИИ-видео с «красивой картинки» на уровень глубинного понимания физики, анатомии и логики. Система проверяет 18 параметров — от движения камеры до правдоподобности бытовых сцен. VBench-2.0 в открытом доступе — можно тестировать свои модели, сравнивать результаты и влиять на развитие экосистемы. github.com ✔️ Amazon Interests: гиперперсонализированный шопинг с ИИ. Новый сервис Interests от Amazon использует ИИ, чтобы превратить хобби пользователей в высокоточные рекомендации. Система анализирует естественные запросы вроде «инструменты для варки кофе» или «деревянные головоломки», преобразуя их в поисковые параметры. Под капотом, возможно, задействована масштабированная версия модели Nova series Reasoning — хотя компания пока не раскрывает детали. Интересы можно детализировать: указать бюджет, материалы или цвета, а алгоритм будут непрерывно предлагать новые товары. Планируется, что сервис интегрируют в Alexa+ — следующее поколение ассистента, которое будет подключать специализированные ИИ-модули. Пока функция доступна ограниченному кругу пользователей в США через мобильное приложение. Но если тесты пройдут успешно, Amazon масштабирует технологию, усиливая конкуренцию в сфере персонализированной коммерции. aboutamazon.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ Киностудии требуют доход с ИИ-трейлеров на YouTube вместо их блокировки. Warner Bros., Sony Pictures и Paramount меняют подход к защите контента: вместо удаления сгенерированных фейковых трейлеров на YouTube они настаивают на передаче им рекламных доходов. Например, Warner Bros. претендует на монетизацию роликов с использованием «Супермена», а Sony — трейлеров к «Человеку-пауку» и «Крейвену». Это стратегический шаг — студии видят в ИИ не только угрозу, но и источник прибыли, адаптируясь к цифровой реальности. Технологии генерации контента упростили создание фейков, но теперь авторы таких видео рискуют лишиться заработка. Вместо привычных копирайт-страйков правообладатели используют систему Content ID, автоматически перенаправляя деньги себе. Пока неясно, как эта ситуация повлияет на кузнецов контента — возможно, им придется искать новые платформы или договариваться со студиями. deadline.com ✔️ Manus AI выпустили приложение для iOS, перешли на Sonnet 3.7 и опубликовали тарифы. Manus AI анонсировала запуск мобильного приложения для iOS. Основной фишкой стал Sandbox с расширенным контекстом и мультимодальными функциями. Всю систему перевели на Claude 3.7 Sonnet, что повысило скорость и точность обработки задач. После закрытого бета-тестирования Manus AI открыл доступ всем пользователям, предложив 3 тарифа: Free дает 1000 кредитов, Starter за $39/мес. - 3900 кредитов и 2 параллельных процесса , Pro-версия ($199/мес) - 19 900 кредитов, 5 задач одновременно + доступ к бета-функциям. Manus AI в X (ex-Twitter) ✔️ ЕС инвестирует 1,3 млрд. евро в ИИ, кибербезопасность и цифровые навыки. Еврокомиссия планирует инвестировать 1,3 млрд. евро (1,4 млрд долларов) в ИИ, кибербезопасность и цифровые навыки в рамках программы "Цифровая Европа" в период с 2025 по 2027 год, говорится в заявлении, опубликованном в пятницу. "Обеспечение технологического суверенитета Европы начинается с инвестирования в передовые технологии и предоставления людям возможности повысить свою цифровую компетентность", - заявила руководитель отдела цифровых технологий Европейской комиссии Хенна Вирккунен. reuters.com ✔️ VBench-2.0: обновление бенчмарка генерации видео. Обновленный VBench-2.0 от NTU S-Lab и Shanghai AI Lab переводит оценку ИИ-видео с «красивой картинки» на уровень глубинного понимания физики, анатомии и логики. Система проверяет 18 параметров — от движения камеры до правдоподобности бытовых сцен. VBench-2.0 в открытом доступе — можно тестировать свои модели, сравнивать результаты и влиять на развитие экосистемы. github.com ✔️ Amazon Interests: гиперперсонализированный шопинг с ИИ. Новый сервис Interests от Amazon использует ИИ, чтобы превратить хобби пользователей в высокоточные рекомендации. Система анализирует естественные запросы вроде «инструменты для варки кофе» или «деревянные головоломки», преобразуя их в поисковые параметры. Под капотом, возможно, задействована масштабированная версия модели Nova series Reasoning — хотя компания пока не раскрывает детали. Интересы можно детализировать: указать бюджет, материалы или цвета, а алгоритм будут непрерывно предлагать новые товары. Планируется, что сервис интегрируют в Alexa+ — следующее поколение ассистента, которое будет подключать специализированные ИИ-модули. Пока функция доступна ограниченному кругу пользователей в США через мобильное приложение. Но если тесты пройдут успешно, Amazon масштабирует технологию, усиливая конкуренцию в сфере персонализированной коммерции. aboutamazon.com ✔️ В GPT-4o был замечен ризонинг! Ожидается, что во все модели будут добавлены новые инструменты и обновления. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ DeepSite на базе DeepSeek-V3-0324, позволяет генерировать, код, приложения или игры прямо в браузере и хостить их. Сгенерировал парочку простеньких HTML-игр с интерфейсом, работает годно. 😶 По сути это Сursor в браузере. 🟡Попробовать: https://huggingface.co/spaces/enzostvs/deepsite @ai_machinelearning_big_data #deepseek #vibecoding #app

🌟 Magma – это фундаментальная модель от Microsoft, предназначенная для создания мульти-модальных AI-агентов, способных воспринимать окружение и действовать в цифровом и физическом мире. Эта модель объединяет данные из различных источников (изображения, видео, данные о робототехнических манипуляциях и тд) и позволяет решать сложные задачи, требующие одновременной обработки текстовой, визуальной и пространственной информации. Как работает Magma: 🟢 Используется единый визуальный энкодер, который преобразует изображения и видео в векторные представления, обеспечивая универсальное понимание визуальных данных. 🟢 Далее применяется техника Set-of-Mark (SoM) для маркировки ключевых объектов в изображениях (например, интерактивных кнопок или частей робота), что позволяет модели точно «привязывать» действия к нужным элементам сцены. 🟢Техника Trace-of-Mark (ToM) отвечает за планирование действий, анализируя динамику видеоданных и предсказывая последовательности будущих движений или изменений состояния объектов. 🟢Интеграция визуальной информации с текстовыми данными осуществляется через языковую модель, которая генерирует ответы в виде текста, пространственных координат или команд для выполнения конкретных задач. Для чего нужен: 🟢Magma обеспечивает мульти-модальное понимание данных, объединяя вербальный, пространственный и временной аспекты, что значительно расширяет возможности AI-агентов. 🟢 Применим в широком спектре задач – от навигации по пользовательским интерфейсам до управлени роботами и играми – благодаря способности адаптироваться к новым задачам без дообучения (zero-shot). 🟢Позволяет разрабатывать интеллектуальные системы, которые не просто анализируют данные, но и планируют и осуществляют последовательность действий, что особенно важно для робототехники и интерактивных приложений. 🟡Github 🟡Проект 🟡Статья 🟡HF 🟡Video @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #opensource #agents #Microsoft