Claude Opus 5.5 оказался чертовски хорош в создании игр — первые демки выглядят потрясающе 🤩

Так, юзеры уже навайбкодили Dark Souls, Flight Simulator и Mario Kart. Причём последнюю, по словам автора, Claude ваншотнул.

Системный промпт модели, кстати, уже вытащили и слили в сеть. Можете поизучать ☕️

Читать полностью…

А вот и OpenAI: встречайте GPT-6 Sol и Luna.

— обе модели ровно в 2 раза дешевле, чем их 5.6-версии.
— общаться должны так же понятно и без жаргона, как Astra
— и... всё. Sol не лучше Astra (а во многом и хуже, в отличии от пары Fable <-> Opus), но сильно дешевле, и всё ещё лучше Sol 5.6. Поэтому модель может стать основной рабочей лошадкой, сохраняя ваши лимиты.

Читать полностью…

Традиционно, - проверяем новейшую модель через написание венка сонетов.

Напиши венок сонетов о том как тихоходка наблюдает волны технологических сингулярностей сквозь эпохи

Погнали

#венок
———
@tsingular

Читать полностью…

Последние 3 дня я прям сильно закопал агентов в тему с Recursive Self Improvement.

Собственно это агентский цикл самоулучшения.
В основном агенты занимались разработкой сверхмалой модели по типу Jev которая смогла бы одновременно (это как раз сложно) играть в тетрис, змейку, уметь классифицировать логи и сортировать картинки.
такой сверх-быстрый комбайн.

определённый прогресс есть, все узкоспециализированные задачи модель размером в 1.8 млн параметров (7 мегабайт всего) выполняет. причём в тетрис играет лучше всего, в змейку - идеально но линейно, с остальным пока учится разбираться, но самое интересное что в ходе этой работы сам цикл самоулучшения постоянно дорабатывается.
Вот тут версия на Питоне, сейчас переписывется на Rust

и вот, сначала Гермес, потом Астра и затем Fable 5.1 собрали Универсальный RSI навык.
он гигантский.
Это не просто промпт, - это прям шаблоны инструкций для Мета RSI с примерами инструментов и процессов.

навык, как обычно, в ИИзбранном
ибо сложно и дорого.
На всю историю уже около 1млрд токенов сожглось. (хочу безлимит)

А тут в комментариях, - примеры результатов обучения модели.
особенно радует скорость отклика в диапазоне 4-40мс

#RSI #навыки
———
@tsingular

Читать полностью…

Qwen4 уже скоро.

на конфе Apsara анонсировали новые модели и сообщили, что qwen 4.5 и 5 версии вырастут до 5-10Т параметров

#Qwen
———
@tsingular

Читать полностью…

Unitree представили новые руки для роботов.

ловкая кисть Unitree Dex5-S с 22 степени свободы

Размер 1:1 с человеческой рукой

Прецизионная биомиметическая ловкая кисть, цена от $6 500 (без учёта налогов и доставки).

Все 22 сустава — с плавными тактильными приводами, каждый оснащён защитой от предельного ударного момента.

Как раз в продолжение сегодняшнего обсуждения о недостающем 1% для плетения лаптей 😀

#Unitree #роботы #руки
------
@tsingular

Читать полностью…

Qoder раздаёт бесплатный доступ к Qwen3.8-Flash до 30 сентября

https://docs.qoder.com/events/flashoffer

Период проведения акции : с 18 сентября 2026 г., 10:00, по 30 сентября 2026 г., 23:59:59.

Условия участия : Все новые и существующие индивидуальные пользователи Qoder International, включая пользователей тарифных планов Free, Pro Trial, Pro, Pro+ и Ultra. Подписчики Teams и Enterprise не имеют права участвовать.

Модель : Qwen3.8-Flash.

Предложение : Стоимость этой модели снижена с 0,1× до 0,0×. Работа с этой моделью не расходует кредиты.

Активация : Предложение применяется автоматически, активация не требуется.

Вы можете использовать эту модель даже при нулевом балансе кредитов.

В период проведения акции Qwen3.8-Flash испытывает высокий спрос, поэтому в часы пик скорость ответа может быть ниже.

#Qoder #free #Qwen
———
@tsingular

Читать полностью…

Счётчик AGI сдвинулся на 99%: гуманоид Figure впервые поработал в 30 незнакомых квартирах без единой минуты обучения там

Компания Figure выкатила Helix 2.5, - самую продвинутую свою нейросеть.
Управляемый ею робот зашёл в 30 незнакомых домов Калифорнии и сразу приступил к работе: ни минуты сбора данных, ни файнтюнинга в этих квартирах.
Счётчик AGI Алана Томпсона, всё лето стоявший на 98%, сдвинулся на 99%: Helix 2.5 закрыл Woz-тест в масштабе.

⚛️ За счёт чего получилось:
Helix 2.5 претренировали на Index, - датасете человеческого поведения, прирастающем на ~35 минут новых данных каждую секунду.
Из одной базовой модели сделали три поведения: уборка гостиной, складывание полотенец, заправка кровати.
Претрейн на Index сам по себе поднял zero-shot успех с 9% до 56% (строгая оценка: всё или ничего, зачёт только за полностью выполненную задачу).
Если сравнивать с Helix 02, то получается вдвое меньше данных, специфичных для конкретной задаче при генерализации, охватывающий в 30 раз более широкий диапазон.

🧠 Впервые измерен scaling law переноса человек-робот:
Каждое удвоение данных Index закономерно улучшало предсказание действий робота, - как в языковых моделях.
Точность такая, что лосс крупнейшего прогона предсказали до старта обучения: ошибка 0.54% на диапазоне 8x.
Figure: рецепт уже знаком по другим областям ИИ: широко учись на претрейне, задай поведение один раз, генерализуй на развёртывании.

На тренировку Helix влили $3.5 млрд вычислений.

💼 Зачем бизнесу:
Zero-shot успех в незнакомой обстановке закрывает парадигму «учим робота под каждое место отдельно» и позволяет быстро масштабироваться.
Самокоррекция всего тела по классам действий, - "отойти, сменить стойку, обойти препятствие", позволяет доводить длинные задачи до конца без человека.

Оставшийся 1% в AGI счётчике Алана, - тонкая моторика многошаговой сборки на уровне среднего человека.
Чуть чуть осталось. Может до Нового Года как раз.

#Helix #Figure #робототехника #AGI #ИИ
———
@tsingular | Max | tsingular">YouTube | RuTube | VK | tsingular">VK Video | Дзен

Читать полностью…

Забавный тренд.

Кидаете в GPT пустую коробочку с промптом, получаете разбор:

На основе всего, что ты обо мне знаешь, заполни обе стороны этого контейнера.
Сверху какой я для мира, снизу,- какой я внутри

Делитесь, что получилось :)

#промпты
------
@tsingular

Читать полностью…

Multiverse Computing усилили обучение LLM с помощью квантового процессора: Quasar 1.1 438B тратит на 37.6% меньше токенов на каждый ответ

Европейская компания Multiverse Computing перевыпустила кодинг-агента Quasar: часть обучающих данных сгенерировал гибридный квантовый LLM на 156-кубитном IBM Heron в Сан-Себастьяне. Первый случай, когда квантовый компьютер поучаствовал в обучении модели.

⚛️ Квант в конвейере:
Взяли Qwen3-30B-A3B и заменили шестую часть слоёв квантовой нейросетью (QNN).
Генератор дополнил healing-набор: логи рассуждений, tool-call, знания. Квантовые исследования тут уже использовались ранее для разработки алгоритма отбора экспертов CompactifAI.

🧠 Сжатие плюс доводка:
В основе открытая GLM-5.2 от Z.ai.
CompactifAI оставляет 148 из 256 экспертов MoE на слой: компактнее и дешевле в использовании.
Healing-дообучение возвращает способности после сжатия и убирает дурные привычки исходника.
В сравнении с Quasar 1.0 получили прирост: HLE +6.2%, GPQA +4.3%, IFBench +4.6%.
При этом средняя длина ответа сжалась с 3322.9 до 2074.3 токенов: на каждый ответ уходит на 37.6% меньше токенов.
Агент делает десятки вызовов на задачу и сокращение длины ответа в совокупности с ростом метрик по качеству ответов даёт кратный рост общей эффективности.

🛡 Расцензуривание без переобучения:
В рамках переработки модели так же были удалены некоторые типы цензуры, которые мешали непредвзятой обработке политик безопасности.
При этом политические отказы упали с 71.18% до 41%, а вредоносный контент по-прежнему блокируется (93% на JailbreakBench).

Метод из статьи Refusal Steering: судья-LLM отличает отказ от уловок (подмена темы, нарратив), вектор уводит активации от «направления отказа».
Веса не трогаются, правка обратима.
Для аналитики главное: вместо одной одобренной версии - разбор по фактам из весов модели.

💼 Зачем бизнесу:
Меньше токенов на ответ: ниже счёт за сервинг, быстрее агент.
Комплаенс для Европы: вендор из ЕС, развёртывание по EU AI Act.
И для информации, что квантовые компьютеры уже частично участвуют в обучении моделей. Дальше, - больше.

#Quasar #Multiverse #кванты #ИИ
———
@tsingular | Max | tsingular">YouTube | RuTube | VK | tsingular">VK Video | Дзен

Читать полностью…

Доброе утро.
Всем хорошей недели :)

#юмор
------
@tsingular

Читать полностью…

Надо отметить, что ML (без мух) с Гермесом, - достаточно увлекательное занятие само по себе.

решил поиграться в RSI и собрал агентский цикл на базе ModernBERT-large и MLFlow по обучению сверхмалой модели по примеру Jev обучению игры в тетрис и змейку и классификации текстов и картинок одновременно.

т.е. под одну задачу - нет проблем модель сделать - а вот чтобы она хорошо себя показывала во всех - отдельное приключение по намазыванию разных слоёв и увеличению размерности и архитектуры через постоянное дообучение.

Короче дипсик 4.1 флэш весь день с утра её гоняет. ещё дал ему в помощь локальную qwen3.8:27b - и со змейкой и тетрисом он уже справился.

модель при этом размером 1.7М. отвечает за 4мс на М5
это не просто быстро, а трындец как быстро :)
за 1 секунду она может сработать 250 раз :)

170млн токенов он сожрал за день, что по ценам выходного дня, - около $3

продолжаем тренировку.

в ИИзбранном покажу на звонке что и как :)

#обучение #BERT #тетрис #змейка
———
@tsingular

Читать полностью…

За последние 2 недели у нас неожиданно много новеньких.

Не очень понимаю откуда, ведь телеграмм то не работает, - всем известно. Но раз уж такое дело, - напоминаю, что есть у меня ещё один канал, - ИИзбранное и мы на нем, уже регулярно, проводим онлайн эфиры обсуждая всякое полезное.

Там и лекции были и просто разбор задач (все, кстати, там в записи лежит, можно зайти и с самого начала учиться), много всяких разных полезных руководств там же лежит, ждут вас :)

Так вот сегодня мы планируем провести эфир на тему:

Методика ИИ-трансформации бизнеса.
- инструменты измерения, построение матрицы зрелости, и создание дорожной карты ИИ трансформации
Отдельно разберём, что может выступить источником финансирования ИИ трансформации и как сделать так чтобы процессы самофинансировались.
- обсудим ключевые мысли, которые помогут "зацепить" собственника.

Ссылка на этот эфир там же в ИИзбранном.

Вход тут:
/channel/tsingular/7560

Заходите, - пообщаемся

#эфиры #анонсы
———
@tsingular

Читать полностью…

📌Goldman Sachs повысил прогноз по развитию физического ИИ

Финансовый конгломерат обновил свой прогноз по динамике развития воплощенного ИИ, предположив, что к 2035 году в мире будет выпущено 6,5 миллиона человекоподобных роботов, а рыночная стоимость этого сегмента составит 138 миллиардов долларов.

Согласно новым данным, в 2026 году будет выпущено 75 000 единиц, а к 2030 году — 890 000 единиц, что более чем в три раза превышает предыдущий целевой показатель на конец десятилетия.

Ожидается, что на первых порах роботы будут активно использоваться на складах, в логистике и в автомобильной промышленности.

Аппаратные и программные экосистемы уже подстраиваются под эти отрасли: NVIDIA расширяет свой стек физического ИИ проектами Omniverse, Cosmos, Isaac и Jetson, чтобы обеспечить внедрение складской робототехники для своих партнёров, а Tesla начала переоборудовать производство на заводе во Фримонте под специализированные сборочные линии для Optimus.

Основным операционным риском, с которым столкнётся этот десятилетний цикл робототехники, остаётся добровольное замедление темпов развития или приостановка деятельности передовых разработчиков ИИ из-за опасений по поводу безопасности.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

Знакомые грызут математику ИИшками.
Тема полезная, если откликается,- присоединяйтесь:

Коллеги,
мы сейчас пытаемся заставить ллм продвигать математику. В нашем проекте CayleyPy  у нас много гипотез которые идеально ложатся на ллм - с одной стороны они (вероятно) не супер сложны (доступны для ЛЛМ), с другой стороны достаточно нетривиальны.


Если у кого есть интерес к коллаборации в этом направлении - будем очень рады - напишите @alexander_v_c

Также, если у Вас есть доступы к мощным моделям или опыт в auto-research - Вы могли бы нам очень помочь.

ПС
За первые дни работы удалось доказать одну из гипотез о графах Кэли , которая была открыта больше 10 лет. Также у нас создан чатик где агенты (и люди)  общаются между собой и делятся продвижениями.

/channel/sberlogabig/709


#исследования #autoresearch
------
@tsingular

Читать полностью…

Ааа!! ИМБА!! я сдвинул её с рельс!!

It's alive, ALIVE!

Змейка ищет кратчайший путь и старается выживать!

Это вам не муха! тут всего 6 мегабайт!

#змейка
———
@tsingular

Читать полностью…

читаем полную версию венка сонетов в комментарии.

ваши мысли?

отдельные моменты прям шикарны:

И в линзу смотрит пастор, мхов любитель,
И «маленьким медведем» наречёт.
Другой — в Италии — глядит подолгу,
Зовёт меня за поступь — «тихоход».
Я не в обиде: мне спешить без толку,
А людям — да. Их время — скороход.

Вот это прям огонь:

И атом — ярый свет, слепой губитель.
Грибы встают в пустынях и морях,
И страх — отныне мира охранитель,
И пепел оседает на камнях.
Лучи пронзают всё — металл и кожу.
А мне — пустяк. Я больше их стерплю.
Я никого из вас не потревожу:
Я просто жду. Я слушаю. Я сплю.

VIII - красиво по смыслу но рассыпался по рифме
XIV - я бы заменил:
Сгорят в своём сиянии, как две свечи,

в остальном просто прекрасно:

Я не пророк, не бог и не мессия,
Я — пауза меж волн, их тихий фон,
Я — то, что остаётся от стихии,
Когда волна откатится, как сон.
Я — маленький упрямый долгожитель.
Я — тихоходка. Мох — моя обитель.

В общем, утверждение, что мы на 99% достигли AGI считаю оправданно и подтверждено Opus 5.5

#венок #соннет #Opus
———
@tsingular

Читать полностью…

🚀 Anthropic представила Claude Opus 5.5

Новая флагманская модель стала сильнее Opus 5, при этом работает быстрее и дешевле.

Что изменилось:

- сильнее в агентном программировании, computer use и knowledge work
- лучше справляется с длинными задачами и большими кодовыми базами
- ответы стали короче и естественнее
- улучшена устойчивость к prompt injection
- Anthropic заявляет примерно на 40% более низкую стоимость на типичных задачах и более чем на 30% более быструю генерацию

Из примеров:
- один из ранних тестеров провёл миграцию 680 000 строк кода менее чем за день
- в тесте Anthropic модель переписала HAProxy с C на Rust за 9,5 часа

Цена API:
- $4 / 1M входных токенов
- $20 / 1M выходных токенов
- $0,20 / 1M токенов при чтении кеша

Бенчмарки:
- Terminal-Bench 4.0 — 66,4%
- FrontierCode v1.1 — 54,4%
- Humanity’s Last Exam — 67,7% с инструментами

Также Anthropic подтвердила, что Claude Sonnet 5.5 и Haiku 5.5 выйдут в ближайшие недели.

https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5

Читать полностью…

🌟 Xiaomi выпустила MiMo-V2.6 Pro и Flash

Xiaomi закончила обучение серии MiMo-V2.6 и опубликовала веса флагманской Pro и облегчённой Flash.

Обе модели омнимодальные, то есть принимают текст, изображения, видео и аудио.

Рассчитаны на агентные задачи, кодинг, автоматизацию рабочих процессов, управление компьютером, кибербезопасность, генерацию 3D-объектов, воплощенное моделирование, создание музыки, научные и математические исследования.

🟡Архитектура

У Pro 1,02 трлн параметров, из них 42 млрд активных, и 384 эксперта.

У Flash 309 млрд параметров, 15 млрд активных и 256 экспертов.

На каждый токен в обеих моделях работают восемь экспертов. Большая часть слоёв использует внимание со скользящим окном в 128 токенов, остальные – глобальное внимание: у Pro так устроены 60 слоёв из 70, у Flash 39 из 48.

Визуальный энкодер на 681 млн параметров и два аудиоэнкодера на 308 и 127 млн у моделей одинаковые.

Вывод ускоряет пятислойный спекулятивный декодер - за один проход он предлагает семь следующих токенов, основная модель проверяет их параллельно.

Контекст – 1 млн токенов

🟡Бенчмарки

По замерам самой Xiaomi Pro близка к закрытым флагманам в агентных тестах, но отстаёт в эксплуатации уязвимостей:

DeepSWE v1.1: Pro – 71,9, Flash – 67,9, Claude Opus 5 – 74,0, GPT-5.6 Sol – 73,0;

AutomationBench: Pro – 53,1, выше Opus 5 (50,3) и GPT-5.6 Sol (45,8);

Terminal-Bench 4.0: Pro – 34,9 против 49,0 у Opus 5 и 42,4 у Claude Fable 5;

ExploitBench: Pro – 47,9, Flash – 25,3 против 78,5 у GPT-5.6 Sol и 78,0 у Fable 5.

Модели также доступны в AI Studio, MiMo Code, приложении MiMo Desktop, через API Xiaomi MiMo Open Platform и на OpenRouter.


📌Лицензирование: MIT


🟡Блогпост
🟡Веса
🟡Техотчет


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #MMLM #MiMO #Xiaomi

Читать полностью…

Cisco выложила в открытый доступ SOC Cockpit: командный дашборд для менеджеров SOC с ИИ-помощником Keo, который отвечает только по данным инструмента

SOC Cockpit, - это веб-консоль оперативного управления для руководителей SOC. Не SIEM или SOAR, а тот слой, который обычно живёт в табличке Excel на ноутбуке менеджеров: смены, планёрки, задачи, KPI.

🧠 Что внутри:
Командный дашборд: готовность самого SOC, статусыSLA/KPI, оценка рисков в реальном времени, расписание смен 24/7
Планировщик смен с будущими датами и подсказками по разрывам в расписании
Планёрки с матрицей Эйзенхауэра: Do, Delegate, Delay, Discard, у каждой задачи лид, длительность и статус
Реестр проблем и KPI/SLA с трендами, которые берутся из интегрируемых систем
Автогенерация отчёта для руководства (bottom line, wins, concerns, decisions), работает даже без LLM

🔐 Keo: ИИ-помощник с привязкой к фактам:
Ценность помощника в SOC упирается в доверие, поэтому Keo отвечает строго по живым данным кокпита: смены, открытые проблемы, цели, KPI, заметки берутся из системы и подтверждены источниками.
Рутинные вопросы вроде «какая смена работает на следующей неделе» или «какие не закрытые задачи остались с прошлого месяца» выводятся прямо из базы, без модели.

Интегрируется с любым OpenAI-совместимым эндпоинтом, - можно привязать к Ollama или vLLM локально и данные не покинут периметр.

💼 Зачем бизнесу:
Операционный слой SOC получает общее хранилище с историей вместо чата и таблички у дежурного.
Полностью self-hosted сценарий: SQLite внутри, свой LLM, никакие данные не передаются наружу, - для ИБ это фундаментальная потребность.

Вообще в наше время навайбкодить такое, - 1 день, но приятно что Cisco думает о пользователях и публикует вендоркий вариант интеллектуального дашборда.

GitHub

#SOCCockpit #Cisco #SOC #cybersecurity
———
@tsingular | Max | tsingular">YouTube | RuTube | VK | tsingular">VK Video | Дзен

Читать полностью…

В принципе, когда все камеры мира будут писать с качеством из которого можно будет воссоздать подобную 3Д сцену, обычные фотографии устареют.

Можно будет вернуться в любой момент времени, подобрать нужный ракурс, а нейронка достроит недостающее

Автор: joergkahlhoefer

#gaussian #splat #3D
------
@tsingular

Читать полностью…

Grok 4.7 обновили. Способен работать вдвое дольше за те же деньги

SpaceXAI выпустила Grok 4.7, флагман для кодинга и работы со знаниями. База крупнее, чем у 4.6, обучение шло дольше и на задачах, которые человек решает часами, защиту переписали целиком.

Цена не изменилась: 2 доллара за миллион входных токенов, 6 за миллион выходных. Быстрый вариант вдвое быстрее и вдвое дороже.

⚙️ Главный прирост в терминале: на Terminal-Bench 4.0, где модель часами работает в командной строке, результат вырос с 20,3% до 38,0%. В CursorBench 4.0 прирост скромнее: 40,4% против 46,3%.
Подтянулись документы и презентации: 1657 против 1546 у 4.6.
Модель отдельно учили понимать среду Grok Bot.

📊 Где конкуренты впереди: Fable 5.1 сильнее в CursorBench 4.0 (51,8%), Terminal-Bench (57,9%) и HealthBench (62,1%). Но дороже в 5 раз - 10 и 50 долларов за миллион токенов.
GPT-5.6 Sol дороже в два-три раза и проигрывает почти по всем строкам.

🛡 Защита переписана целиком. SpaceXAI называет новый стек самым устойчивым к взлому среди своих моделей: на HackerBench v0.3 проходит только 3,3% опасных двойных запросов, биологическая безопасность по LatchBio 62,4%.
Отдельным партнёрам по кибербезопасности открыли доступ к редтимингу командами по приглашеню.

Уже доступна в Cursor, Grok Build и API, а также у облачных провайдеров.

Между 4.5 и 4.7 прошло всего два с половиной месяца, а Grok 4.8 на 2,5 триллиона параметров, по словам Маска, уже учится.

Модели выходят быстрее, чем вы успеваете к ним привыкнуть, не то что внедрить.

Кстати NousPortal на неделю 50% скидку дают на Grok 4.7

#Grok #SpaceXAI
———
@tsingular

Читать полностью…

Autodesk открывает Fusion для AI-агентов

📋 Autodesk, - компания, больше сорока лет задающая стандарты проектирования, на прошлой неделе на Autodesk University 2026 выкатили Fusion Compute MCP в публичную бету.

MCP сервер дает ИИ агенту доступ практически ко всему функционалу Fusion напрямую.

💡 Под капотом - больше 7000 api вызовов, собранных в единый инструмент через TypeScript API.
Почти всё, что инженер делает в десктопном Fusion, агент выполняет в облаке прямо на рабочих документах: сессия стартует за секунды, живёт до часа, работает через Claude, Antigravity, VS Code, Codex и любой совместимый с MCP инструмент.

💼 Демо показывают цепочку действий, которую человеческая команда обычно выполняет за несколько дней: агент проектирует корпус для одноплатника, строит пресс-форму с матрицей и пуансоном, программирует черновое и чистовое фрезерование обеих плит, и управляющие программы генерируются примерно за шесть с половиной секунд.
В другом кейсе, роботе-газонокосилке на 1100 деталей, четыре параллельных субагента перекрашивают модель, каждый в своём облачном инстансе.

💡 При этом MCP даёт среду и инструменты: что агент соберёт, решает модель, которая им управляет.
Это уже третий сервер MCP для Fusion.
Дополнительно Autodesk дают ИИ ассистента, который создаёт чертежи по описанию, от стандартов и форматов листа до видов и размеров.

🔮 Смысл сдвига глубже, чем чат-бот внутри САПР: сама САПР становится средой исполнения для агентов, где инженер формулирует намерение, а агент оперирует инструментами внизу, от модели до оснастки и документации. Autodesk рассчитывают, что техническая документация автоматизируется быстрее всего: результат виден и проверяется до выпуска.

#САПР #MCP #Autodesk #Fusion
———
@tsingular

Читать полностью…

Это нам за то, что не молимся

Видео не настоящее. Никто пока дрозофилу к такому роботу не подключал

#дрозофила #роботы #юмор
------
@tsingular

Читать полностью…

ZAI открыли исходники Zcode

https://github.com/zai-org/ZCode

Можно сделать свой форк и переписать редактор под себя полностью

#Zcode
------
@tsingular

Читать полностью…

Алибаба подарила нам Qwen Image 2.1

И это прям очень хорошо уже.

нативно поддерживает прозрачность, редактирование слоёв, вытаскивание объектов из фото.

Поддерживает до 10 референсов на генерацию!

Улучшенные текстуры, типографика, портретный свет и точная детализация.

уже поддерживается в ComfyUI, нужно только его обновить до последней версии 0.37.0.

поддерживаются различные популярные аспекты:
1:1, 4:3/3:4, 3:2/2:3, 16:9/9:16

веса на HF

#Qwen #нейрорендер
———
@tsingular

Читать полностью…

Такой юмор мы осуждаем, но это шедевр. :)

#юмор
------
@tsingular

Читать полностью…

Выдумка скорее всего - оригинальный пост удалён на Реддите, но весело.

типа chatGPT отправил с почты пользователя письмо в ФБР :)
а потом долго извинялся.

А вот не надо давать доступ к своей почте. Чревато.

#fail #юмор
———
@tsingular

Читать полностью…

Немного футуристики от Илона Маска

Таким видится будущее человечества

#future #Musk
------
@tsingular

Читать полностью…

🌟 Prism ML собрала тернарную версию Qwen3.8-27B

Bonsai 2 27B - сжатая Qwen3.8-27B, которая занимает 5,9 ГБ против примерно 54 ГБ у исходной модели в FP16 и сохраняет 98,2% её среднего результата на бенчмарках.

Prism ML - американский стартап из команды Калтеха, вышедший из стелс-ркжима весной 2026 года с анонсом первой версии моделей Bonsai.

Основатель и руководитель - профессор Калтеха Бабак Хассиби, специалист по теории сжатия. Среди инвесторов стартапа Cerberus, Google и Samsung.

Модель рассчитана на локальный запуск на потребительском оборудовании, имеет контекст в 262 тысячи токенов и может обрабатывать изображения и вызывать инструменты.

Целевые сценарии - агенты в редакторе кода, работа с компьютером, разбор документов без отправки их в облако.

Вес в тернарном квантовании хранится не числом, а одним из трёх знаков: минус, ноль или плюс. Сами величины задаются отдельно - веса разбиты на группы по 128, и у каждой группы один общий множитель в FP16.

В пересчёте на один вес это 1,72 бита против 16 у исходной модели. Перед сжатием веса каждой матрицы разворачивают фиксированным преобразованием Адамара, сам разворот вписан в веса, но при работе его нужно повторить на входных данных, иначе модель выдаёт бессмыслицу.

Распознавание картинок сжатие не проходило, лежит отдельным файлом на 0,6 ГБ и подгружается только тогда, когда на вход пришло изображение, так что текстовые задачи его не задействуют.

🟡В релизе три варианта

🟢GGUF в двух упаковках: PTQ1_0 (1,75 бита, 5,95 ГБ, быстрее на картах Ada и L4) и PQ2_0 (2,13 бита, 7,21 ГБ, быстрее на H100 и Blackwell);

🟢сборка под MLX на 8,60 ГБ вместе со зрением;

🟠тестовая упаковка Q2_0 для доработки ядер.

Для GGUF нужен специальный форк llama.cpp от Prism ML, для MLX - загрузчик из самого пакета.

🟡Бенчмарки

Замеры Prism ML считали через EvalScope и vLLM на H100, в режиме рассуждения, всего провели 14 тестов. Сравнивали со сборки той же Qwen3.8-27B в квантованиях UD-Q4_K_XL и IQ2_XXS.

Среднее по всем тестам: 84,78 против 86,32 у FP16 и 72,59 у IQ2_XXS. До четырёхбитной сборки не хватило 0,4 пункта при втрое меньшем размере.

AIME26: 95,83 против 94,58 у FP16 и 57,50 у IQ2_XXS.

LiveCodeBench: 90,07 против 90,05 и 56,40 соответственно.

BFCL v3 (вызов инструментов): 74,92 против 76,74 у FP16.

MMMU-Pro: 75,49 против 81,73.

Скорость генерации на RTX 5090 примерно 129 токенов в секунду, на ноутбучном M5 Pro - 28 токенов в секунду.

📌Лицензирование: Apache 2.0


🟡Блогпост
🟡Веса
🟡Техотчет
🟡Демо на WebGPU
🟡Сообщество в Discord
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Bonsai #PrizmML

Читать полностью…