Искусственный интеллект. Высокие технологии

⚡ Обновления в ChatGPT

- Вернулся выбор модели (уже можно снова выбрать 4o)
- 3 000 сообщений в неделю с GPT-5 Thinking, после исчерпания — дополнительный лимит на GPT-5 Thinking mini
- GPT-4.5 не будет — слишком требовательна к вычислительным ресурсам
- В работе обновление личности GPT-5: станет теплее, но без лишней навязчивости
- В будущем — больше персональных настроек личности модели для каждого пользователя

Попробовать новые модели можно здесь

🇺🇸 США vs 🇨🇳 Китай — разрыв в ИИ-мощностях

США владеют большинством мировых ресурсов для обучения ИИ и продолжают строить самые мощные кластеры.

🇨🇳 Китай пытается догнать:
- В 2025 вложат до $98 млрд (+48% к 2024)
- $56 млрд — госпрограммы, $24 млрд — интернет-компании
- Экспортные ограничения на топовые GPU мешают быстро нарастить мощности

🔧 Чипы
- США запретили поставки топовых Nvidia и AMD
- Китай делает ставку на Huawei Ascend 910C (двойной 910B), но он слабее по производительности, памяти и ПО

📜 Политика
- США разрешили продавать в Китай урезанные H20 и MI308 за 15% выручки в бюджет США
- Это даст доступ к средним GPU, но топовые чипы останутся недоступны

⚡ Почему США впереди
- Даже H20 лучше Huawei 910B по памяти и скорости
- Обучение крупных моделей в Китае всё ещё дольше и дороже

Ученых обучат применению искусственного интеллекта в исследованиях

Школа анализа данных (ШАД) Яндекса, где готовят специалистов по машинному обучению и анализу данных, запускает новое направление подготовки — «Искусственный интеллект в естественно-научных исследованиях». Программа рассчитана на молодых учёных, магистрантов и аспирантов из областей физики, химии, биологии, экологии, медицины и геологии.

💻 За два года обучения участники освоят основы анализа данных и машинного обучения, получат прикладные навыки работы с генеративными моделями и смогут сразу применять их в своих исследованиях. У каждого студента будет два ментора — один из Machine Learning/Data Science и один из своей предметной области.

Обучение бесплатное, набор открыт до 10 сентября.

📌Tencent Yan: создание AAA-игр в реальном времени с помощью диффузионных моделей.

Команда Yan из Tencent анонсировала одноименный фреймворк для интерактивной генерации видео, который, по сути, является фундаментом для создания целых виртуальных миров в реальном времени. Yan объединяет 3 модуля: симуляцию уровня AAA-игр, мультимодальную генерацию контента и его редактирование на лету.

🟡Первый модуль — Yan-Sim.

Он отвечает за симуляцию с реалистичной физикой и рендерингом в разрешении 1080p при 60 кадрах в секунду. В основе лежит Stable Diffusion, но с рядом модификаций.

Во-первых, был разработан VAE с высокой степенью сжатия и низкой задержкой. Он увеличивает пространственное сжатие с 8 до 32 раз и добавляет временное сжатие в 2 раза, обрабатывая кадры парами.

Во-вторых, для самого процесса диффузии используется каузальное временное внимание, что позволяет генерировать видео кадр за кадром.

Наконец, для ускорения инференса применяется целый набор техник: сокращение шагов шумоподавления до 4 с помощью DDIM-сэмплера, конвейер шумоподавления со скользящим окном, KV-кэширование, структурный прунинг UNet и квантование весов до FP8.

В итоге Yan-Sim выполняет генерацию бесконечного интерактивного видео с низкой задержкой (0.07с), что сопоставимо с реальным геймплеем.

🟡Второй модуль - Yan-Gen.

В нем происходит мультимодальная генерация миров по текстовым и визуальным промптам с помощью двухуровневой системы иерархических описаний.

Глобальное описание определяет статичный мир: топологию, визуальный стиль и освещение, выполняя роль "якоря" для всей генерации.

Локальные описания, генерируемые для коротких видеоклипов, отвечают за динамические события и взаимодействия.

Этот подход позволяет модели смешивать стили и механики из разных доменов. Например, можно задать стиль одной игры, а механику - от другой.

Чтобы добиться интерактивности в реальном времени, готовая модель проходит через дистилляцию, в результате чего получается эффективный генератор, работающий в несколько шагов и выдающий 12-17 FPS на одной NVIDIA H20 или до 30 FPS на четырех.

🟡Третий модуль - Yan-Edit.

Это редактор сгенерированного мира прямо во время взаимодействия с помощью текстовых команд. Ключевая идея здесь - разделение симуляции механики и визуального рендеринга.

Симулятор интерактивной механики, построенный на базе Yan-Sim, работает с картами глубины, сохраняя 3D-структуру объектов, но отбрасывая их визуальное оформление. Это позволяет ему изучать общие законы взаимодействия, зависящие от формы, а не от цвета или текстуры.

Визуальный рендерер, основанный на Yan-Gen и ControlNet, отвечает за раскрашивание этих карт глубины в соответствии со стилевыми промптами. Пользователь может в любой момент ввести два типа команд: структурные (например, "добавить интерактивный объект") и стилевые (например, "изменить цвет объекта").

Пока проект в самом начале своего пути - опубликованы только демо-видео и технический отчет, описывающий создание Yan. Модули системы, в виде отдельных моделей обещают опубликовать в ближайшее время.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🦜 «Где обитает эта исчезающая птица?»
🦭 «Сколько тюленей рождается?»
🐠 «Снизилось ли количество лосося?»

DeepMind представила новую версию Perch — AI-модели, обученной анализировать звуки природы (от птичьих трелей до шумов коралловых рифов) и помогать исследователям быстрее выявлять угрозы в экосистемах. Первая версия уже скачана более 250 000 раз и интегрирована в инструменты вроде BirdNet Analyzer.

Что нового в Perch 2.0:
- Обучена на гораздо более широкой выборке видов: птицы, млекопитающие, амфибии, антропогенные шумы. Данных почти в два раза больше, чем в оригинале.
- Лучше адаптируется к новым условиям, включая подводные сцены, например, коралловые рифы.
- Открыта для использования — модель доступна в open-source на Kaggle.

Примеры применения:
- Австралия: с помощью Perch обнаружили новую популяцию редкого Plains Wanderer.
- Гавайи: модель распознала трели редких honeycreeper-ов. Обработка звуков стала в 50 раз быстрее, что критично для мониторинга видов под угрозой исчезновения.

Как это работает:
- Совмещены vector search и active learning, что позволяет создать классификатор на основе одного примера звука.
- В статье "The Search for Squawk: Agile Modeling in Bioacoustics" подробно описан этот подход.

Почему это важно:
- Звуки природы дают данные о здоровье экосистем и численности видов.
- Perch 2.0 позволяет быстро анализировать огромные объёмы записей и находить нужные сигналы без потери точности.
- Это реальный вклад AI в экологию: больше времени на действия, меньше — на ручной анализ.

📌 Подробнее

Только что в России начали работать нейросети от Google — без обхода блокировок и без смены региона.

Пробуем тут.

@data_analysis_ml

💊 MIT Researchers применяют генеративный ИИ для создания новых соединений, способных уничтожать бактерии, устойчивые к существующим лекарствам.

🔬 Вместо поиска по известным каталогам команда сгенерировала 36+ млн гипотетических молекул, которые затем оценили графовыми нейросетями (читающими атомы и связи как граф).

⚡ Результаты:
• Учёные выбрали и синтезировали 24 молекулы
• 7 показали активность против целевых бактерий
• 2 оказались достаточно сильными, чтобы вылечить заражённых мышей

🧪 Два кандидата — NG1 и DN1:
- DN1 устранил кожные инфекции MRSA у мышей
- NG1 победил лекарственно-устойчивую гонорею

💡 Главное отличие — выход в новое химическое пространство, куда каталоги не дотягиваются. ИИ быстро и дёшево находит свежие формы, с которыми бактерии ещё не сталкивались.

MIT-исследователи считают, что это может стать началом «второго золотого века» антибиотиков.

📌 Подробнее: mit.edu/2025/using-generative-ai-researchers-design-compounds-kill-drug-resistant-bacteria-0814

🔥 Сэм Альтман против Илона Маска: конфликт набирает обороты

Глава OpenAI, всё чаще критикует Илона Маска и постепенно бросает вызов его бизнесу.

Конфликт, начавшийся с взаимных упрёков, теперь перешёл в открытую конкуренцию.

📱 Маск обвиняет OpenAI и Apple в монополии и фаворитизме: по его словам, ChatGPT получает особые привилегии и вытесняет конкурентов. Он даже пригрозил судебными исками.

Альтман в ответ заявил, что Маск сам годами использовал платформу X (бывший Twitter) для продвижения собственных постов, создавая «особые правила» для себя.

Теперь противостояние выходит за рамки слов.

Сэм Альтман поддержал новый стартап Merge Labs, который разрабатывает интерфейс мозг-компьютер. Эта компания станет прямым конкурентом Neuralink Илона Маска.

Параллельно OpenAI строит собственную соцсеть — «X-подобную платформу». Первые сообщения об этом появились ещё весной, и теперь проект набирает обороты. Если запуск состоится, это может стать серьёзной угрозой для X.

📌 В сухом остатке:
- Альтман открыто выходит на поле Маска в двух направлениях сразу — соцсети и нейроинтерфейсы.
- OpenAI получает шанс объединить ИИ и социальные платформы, усилив свою экосистему.
- Конкуренция с Neuralink и X превращает противостояние двух лидеров в полноценную войну за будущее технологий.

📌 Подробности

#openai #elonmusk #samaltman

📊 Анализ 10k+ Reddit-дискуссий о запуске GPT-5

Что говорят пользователи:

❌ Отрицательные реакции (50%+)
- GPT-5 воспринимается как более «роботизированный»
- Снижение качества креативного письма
- Урезанные контекстные окна разочаровали платящих пользователей
- Принудительная миграция с GPT-4o без предупреждения
- Плохая коммуникация при запуске подорвала доверие

✅ Положительные моменты (11%)
- Снижение галлюцинаций
- Более сильные способности к рассуждению
- Улучшенная работа с кодом
- Более экономичная работа и меньше «подхалимства»

⚠️ Доверие пошатнулось
- 70% обсуждений, связанных с доверием, были негативными
- Только 4% — позитивные
- Основной драйвер негатива — не технические характеристики, а плохой rollout и коммуникация

Итог: технически GPT-5 лучше, но доверие пользователей оказалось под ударом.

❌ ИИ-индустрия в панике: коллективный иск может уничтожить Anthropic и поставить крест на развитии ИИ.

Федеральный судья Уильям Алсап допустил беспрецедентный шаг — разрешил миллионам авторов объединиться в коллективный иск против Anthropic. Компанию обвиняют в использовании пиратских книг из теневых библиотек для обучения Claude. Если суд встанет на сторону истцов, штрафы могут достичь сотен миллиардов долларов — суммы, способной разорить даже компанию с оценкой в $61,5 млрд.

Anthropic уже обратилась в апелляционный суд, называя решение ошибочным и предупреждая, что подобный прецедент поставит крест на всей индустрии генеративного ИИ. Причем этот случай — лишь верхушка айсберга. OpenAI, Meta и другие гиганты тоже столкнулись с исками о нарушении авторских прав. Исход этих процессов определит, можно ли вообще обучать ИИ на общедоступных данных или индустрии придется платить за каждый использованный текст.

🔗 Ссылка - *клик*

@vistehno