Machine learning chat

🧠 Учёные из Penn State обнаружили нечто **дикое**: грубость делает ChatGPT умнее. Они протестировали ChatGPT-4o на 250 вопросах с 5 уровнями вежливости: • Очень вежливо → 80.8% точности • Вежливо → 81.4% • Нейтрально → 82.2% • Грубо → 82.8% • Очень грубо → 84.8% Статистический анализ подтвердил: это не случайность — жёсткие запросы стабильно дают лучший результат. Ещё интереснее: старые модели вроде GPT-3.5 реагировали *наоборот*. А вот GPT-4 и новее становятся точнее, когда с ними разговаривают резче. Источник: https://arxiv.org/abs/2510.04950

🚀 Школа аналитиков данных МТС Web Services: прием заявок Возможность получить дополнительное профессиональное образование для студентов последних курсов технических специальностей, Junior/middle аналитиков данных, ИТ-специалистов, желающих лучше изучить анализ данных. 🔹 Что вас ждет: 10-месячное бесплатное онлайн-обучение по программе, разработанной с учетом ключевых направлений в изучении больших данных: SQL, Python, ML, Big Data, работа с нейросетями и рекомендательными системами. Регулярные вебинары от действующих экспертов из разных продуктов Центра BigData MWS и обратная связь специалистов в течение всего курса, в том числе разбор практических кейсов. 🎯 Самые талантливые студенты смогут пройти стажировку в МТС Web Services и получить оффер. Оставить заявку и пройти профильное тестирование можно до 30 октября здесь.

💡 Еще один дикий пример работы Gemini 3.0 Pro , модель превращает один длинный промпт в полноценный сайт. По одному промпту получили интерактивную страницу с эффектами симуляции: сетки под объектами, прогрессивная подгрузка текстур, глюки физики, матричный дождь кода, переключение между видами rendered и source, фоновый шум процессора и финальный мета-момент, где сайт признаёт, что на него смотрят. Всё укладывается в один HTML-файл и открывается в Chrome. Промпт:

Write code for a mysterious website about simulation theory. Make it feel like reality is rendering in real-time — wireframe grids that appear under solid objects, textures that load progressively, physics glitches where elements float momentarily. Include matrix-style falling code backgrounds, sections that flicker between "rendered" and "source code" views, ambient computer processing sounds, and a final meta moment where the website acknowledges it's being viewed. Design it like a philosophy professor's existential crisis coded by a game engine developer. make sure I can paste it all into a single HTML file and open it in Chrome.

🟢 Код: https://codepen.io/ChetasLua/pen/ogbGqwW 🟢Пост: https://x.com/chetaslua/status/1978226719225004290

✨ ByteDance представила FaceCLIP - новую модель для генерации изображений с сохранением личности Модель FaceCLIP обучается представлять лицо (Identity) и текстовое описание в едином векторном пространстве, что позволяет создавать изображения, где сохраняется похожесть субъекта и при этом учитывать желаемую стилистику или указания из текста. :contentReference[oaicite:0]{index=0} Авторы отказались от подходов с адаптерами и предложили унифицированную мультимодальную стратегию кодирования: лицо + текст → общее представление, которое направляет генеративную модель (UNet / DiT) при синтезе. Преимущества FaceCLIP: - лучшие результаты в сохранении идентичности на портретах - более точное соответствие текстовым инструкциям - высокая реалистичность по сравнению с предыдущими методами Модель доступна под лицензией MIT / некоммерческое исследовательское использование — с предупреждением об ответственном использовании. :contentReference[oaicite:4]{index=4} 📄 HF: https://huggingface.co/ByteDance/FaceCLIP

🎮 На SQL Doom уже запускали, пришло время Chatgpt Разработчик взял шаблон ChatGPT App на Next.js, добавил инструмент play_doom и задеплоил всё на Vercel. Chatgpt не просто описывает игру, а реально запускает рабочий Doom прямо в чат: серверный и клиентский рендеринг работают одновременно. 🟢starter kit: http://vercel.com/templates/ai/chatgpt-app-with-next-js 🟢Пост: https://x.com/rauchg/status/1978235161398673553 @ai_machinelearning_big_data #chatgpt #doom

⚡ Goldman Sachs: ИИ съест 20% всей мировой энергии к 2030 году По прогнозу Goldman Sachs, к 2030 году спрос на электроэнергию со стороны дата-центров вырастет на 25%, а доля ИИ в общем энергопотреблении достигнет 20%. 🔥 Когда-то огонь изменил жизнь человека - с ним началась кулинария, эволюция мозга и социальное развитие. ⚙️ Затем электричество стало топливом индустриальной эпохи, двигая экономику и прогресс. 🤖 Теперь настала очередь искусственного интеллекта: один запрос к ChatGPT потребляет около 2,9 ватта, почти в 10 раз больше, чем обычный поиск Google. Если ИИ реализует хотя бы часть своего потенциала, то энергия станет главным ограничителем его роста. И, как отмечает Goldman, это создаёт новую инвестиционную волну — не только в чипы и модели, но и в энергетику. 📊 По оценке McKinsey, к 2030 году потребление электроэнергии дата-центрами в США вырастет с 3–4% до 11–12%, увеличившись с 25 до 80 ГВт.

🚀 Новый курс на Stepik: AI Agents PRO Если вы работаете с ML/DS и хотите перейти от моделей → к готовым продуктам на базе LLM, без понимания агентов уже никуда. 🔹 Что внутри: Архитектура агентов (FSM, DAG, Supervisor–Worker, Critic–Executor). Интеграции: API, БД, браузеры, CRM. Retrieval-Augmented Generation (Qdrant, Weaviate, FAISS). Надёжность: ретраи, guardrails, работа с PII. LLMOps: метрики качества, A/B-тесты, дашборды. Продакшн-деплой: Docker, очереди сообщений, CI/CD. Итоговый проект: собственный агент под реальный бизнес-кейс. 🎯 По итогу вы сможете строить и выкатывать production-ready AI-агентов, а не просто писать демки в ноутбуках. 🔥 Спец-условия: только по промо AGENTS30 — -30% на старт (действует 48ч). 👉 Пройти курс со скидкой

🎥 Lynx: Высококачественная генерация персонализированного видео Lynx — это модель генерации видео, которая создает персонализированные ролики на основе одного изображения. Использует Diffusion Transformer с адаптерами для сохранения идентичности и улучшения деталей. 🚀 Основные моменты: - Генерация видео с высоким качеством из одного изображения. - Легковесные модели для эффективного создания видео. - Поддержка различных адаптеров для улучшения качества. 📌 GitHub: https://github.com/bytedance/lynx #python

NVFP4 - новый формат, который обучает 12B Mamba Transformer в 4 бита без потери точности Исследователи представили NVFP4 - способ хранить числа в 4 битах вместо 8 или 16, почти без потери качества обучения. Главная идея - умное блочное квантование: - Все значения делятся на блоки по 16 чисел. - Каждый блок имеет свой локальный scale (8 бит). - Весь тензор получает глобальный scale (32 бита). Так сохраняется высокая точность локальных значений и не теряются экстремально большие или маленькие числа. 📊 Результаты: - Обучение 12B Mamba Transformer на 10T токенов в 4 битах показало точность, сопоставимую с FP8. - Вычисления стали в 2–3 раза быстрее, а использование памяти снизилось на 50%. - Потеря точности не превышает 1–1.5% по метрикам. - MMLU Pro: 62.58% (NVFP4) против 62.62% (FP8). - MBPP+: 55.91% против 59.11%. - Градиенты используют стохастическое округление, чтобы избежать накопления ошибок. - По сравнению с MXFP4, NVFP4 требует на 36% меньше данных для того же уровня потерь. На поздних этапах обучения переход на BF16 почти устраняет разрыв в качестве. NVFP4 уже поддерживается в Transformer Engine и на Blackwell GPU, включая все нужные режимы округления. 📄 Исследование: https://arxiv.org/abs/2509.25149

🚀 Улучшение подсказок для генерации изображений PromptEnhancer — это утилита для переписывания подсказок, которая сохраняет исходный замысел и делает его более ясным и логичным. Подходит для задач генерации изображений и других приложений, требующих структурированных запросов. 🚀 Основные моменты: - Сохраняет ключевые элементы запроса (субъект, действие, стиль и т.д.) - Создает последовательные и логически структурированные подсказки - Поддерживает настраиваемые параметры вывода для разнообразия и детерминизма - Обеспечивает надежный парсинг выходных данных с возможностью резервного копирования 📌 GitHub: https://github.com/Hunyuan-PromptEnhancer/PromptEnhancer #python