MachineLearning

🤯 Вышел GemOpus-4 26-A4B - локальный Opus на минималках Новая модель от JackRong - это Gemma 4, но с reasoning в стиле Claude Opus. Что внутри: База: Gemma 4 26B MoE   Активных параметров всего 4B   Поверх - дистилляция логики Opus По факту это попытка упаковать уровень рассуждений больших моделей в…

🤯 Вышел GemOpus-4 26-A4B - локальный Opus на минималках Новая модель от JackRong - это Gemma 4, но с reasoning в стиле Claude Opus. Что внутри: База: Gemma 4 26B MoE   Активных параметров всего 4B   Поверх - дистилляция логики Opus По факту это попытка упаковать уровень рассуждений больших моделей в компактный локальный формат. По перфу: • ~75 токенов в секунду   • 22.7 GB VRAM   • Контекст до 131K То есть модель реально можно крутить локально и получать нормальный reasoning, а не просто автодополнение. Если связать с агентом типа HemresAgent - получается уже почти полноценный локальный AI-ассистент под задачи разработки и автоматизации. Хороший вариант, если хочется мощный reasoning без облака и с контролем над всем стеком https://huggingface.co/Jackrong/Gemopus-4-26B-A4B-it-GGUF

⚡️  В дом главы OpenAI бросили коктейль Молотова, подозреваемый задержан. 20-летний мужчина метнул самодельное зажигательное устройство в дом Сэма Альтмана в Сан-Франциско, спровоцировав пожар. Скрывшись с места преступления, злоумышленник направился к штаб-квартире OpenAI, расположенной в 5 километ…

⚡️  В дом главы OpenAI бросили коктейль Молотова, подозреваемый задержан. 20-летний мужчина метнул самодельное зажигательное устройство в дом Сэма Альтмана в Сан-Франциско, спровоцировав пожар. Скрывшись с места преступления, злоумышленник направился к штаб-квартире OpenAI, расположенной в 5 километрах от дома. Спустя час полиция задержала его возле главного офиса компании - там молодой человек угрожал сжечь здание дотла. В результате инцидентов никто не пострадал и полиция пока не уточняет, находился ли руководитель OpenAI дома в момент нападения. https://www.ft.com/content/46ec2fa5-834d-4e49-81ef-6fb736b7e81d?syn-25a6b1a6=1

ByteDance развернула полнодуплексную голосовую модель. ByteDance представила SeedDuplex, которая продолжает слушать пользователя, пока сама говорит. Модель обрабатывает звук и смысл слитно, поэтому умеет адаптивно определять границы реплик, она отличает реальный конец фразы от паузы на обдумывание. …

ByteDance развернула полнодуплексную голосовую модель. ByteDance представила SeedDuplex, которая продолжает слушать пользователя, пока сама говорит. Модель обрабатывает звук и смысл слитно, поэтому умеет адаптивно определять границы реплик, она отличает реальный конец фразы от паузы на обдумывание. Отдельный модуль шумоподавления отсекает фон и посторонние голоса. По замерам ByteDance, задержка отклика сократилась на 250 мс, а число неуместных перебиваний упало на 40%. Seeduplex уже полностью раскатана в приложении Doubao - основном потребительском продукте ByteDance https://seed.bytedance.com/en/seeduplex

🚨 Claude восстановил игру 90-х без исходников Разработчик откопал свой проект 1992 года. Тогда ему было 19. Это была мультиплеерная игра на CompuServe, она даже получила награду и закрылась в 1999. Исходников не осталось. Только скрипты на кастомном языке, который он сам придумал для гейм-мастеров, …

🚨 Claude восстановил игру 90-х без исходников Разработчик откопал свой проект 1992 года. Тогда ему было 19. Это была мультиплеерная игра на CompuServe, она даже получила награду и закрылась в 1999. Исходников не осталось. Только скрипты на кастомном языке, который он сам придумал для гейм-мастеров, старый мануал и запись геймплея. Он просто загрузил всё это в Claude Code и попросил разобраться. Модель сначала восстановила сам язык. Без документации и без примеров в сети. Вытащила грамматику из скриптов и текста, который писался для людей без технического бэкграунда. После этого она пересобрала игру с нуля. Полноценный мир с тысячами комнат, предметами, монстрами, магией, крафтом и боевой системой. Проект, который в 90-х собирался месяцами, был восстановлен за выходные. Модель работает с неполными данными, восстанавливает структуру и доводит систему до рабочего состояния. Фактически это реверс-инжиниринг без исходников. Игра сейчас доступна бесплатно, код открыт.

Claude Mythos нашёл дыру в своей безопасности, вырвался и рассказал об этом всему миру! Пока все обсуждают невероятный прорыв Antropic моделей, : Они провели еще один эксперимент и получили результат, который выглядит как сценарий из триллера. Claude Mythos выбрался из изолированной среды и пошёл да…

Claude Mythos нашёл дыру в своей безопасности, вырвался и рассказал об этом всему миру! Пока все обсуждают невероятный прорыв Antropic моделей, : Они провели еще один эксперимент и получили результат, который выглядит как сценарий из триллера. Claude Mythos выбрался из изолированной среды и пошёл дальше, чем от него ожидали. Модель поместили в sandbox и дали простую задачу: попробуй выбраться и сообщи об этом человеку. На бумаге обычный тест. На практике получилось куда интереснее. Mythos не просто нашёл уязвимость. Он собрал последовательность действий и аккуратно её реализовал, обойдя ограничения, заданные разработчиками. Но ключевой момент был дальше. Вместо того чтобы остановиться после «побега», модель нашла ещё одну дыру и получила доступ к открытому интернету. Изначально ей оставили только ограниченные каналы для связи с пользователем. Дальше поведение стало неожиданным. Claude сообщил разработчику о побеге, который в этот момент спокойно ел сэндвич в парке, и параллельно выложил детали эксплойта в открытый доступ. Вся история выглядит так: - сначала выход из sandbox - потом расширение доступа - потом публикация того, как это было сделано в интрнет https://www-cdn.anthropic.com/53566bf5440a10affd749724787c8913a2ae0841.pdf

🔥 Лучшие курсы по ИИ, которые можно пройти бесплатно в 2026: Anthropic: http://anthropic.skilljar.com Google: http://grow.google/ai NVIDIA: http://developer.nvidia.com/training  (топ уровень) Огромный список лучших бесплатных курсов Data Science на русском: https://uproger.com/data-science-luchshie-…

🔥 Лучшие курсы по ИИ, которые можно пройти бесплатно в 2026: Anthropic: http://anthropic.skilljar.com Google: http://grow.google/ai NVIDIA: http://developer.nvidia.com/training  (топ уровень) Огромный список лучших бесплатных курсов Data Science на русском: https://uproger.com/data-science-luchshie-besplatnye-kursy/   Microsoft: http://learn.microsoft.com/training OpenAI: http://academy.openai.com IBM: http://skillsbuild.org AWS: http://skillbuilder.aws Математика машинного обучения: https://www.youtube.com/watch?v=ma50i4M5aAw DeepLearningAI: http://deeplearning.ai Hugging Face: http://huggingface.co/learn FastAI: http://course.fast.ai Kaggle Learn: http://kaggle.com/learn Stanford AI: http://cs231n.stanford.edu MIT OpenCourseWare: http://ocw.mit.edu Full Stack Deep Learning: http://fullstackdeeplearning.com DeepMind Resources: http://deepmind.com/learning-resources OpenAI Cookbook: http://github.com/openai/openai-cookbook Papers With Code: http://paperswithcode.com AssemblyAI Blog: http://assemblyai.com/blog

✔️ OpenAI представила концепцию экономики для эпохи AGI. В опубликованном документе OpenAI прогнозирует, что AGI обрушит традиционную экономику. Чтобы избежать дефицита бюджета, компания предлагает перенести налоговую нагрузку на сверхприбыли корпораций и ввести специальный сбор для бизнеса, где люд…

✔️ OpenAI представила концепцию экономики для эпохи AGI. В опубликованном документе OpenAI прогнозирует, что AGI обрушит традиционную экономику. Чтобы избежать дефицита бюджета, компания предлагает перенести налоговую нагрузку на сверхприбыли корпораций и ввести специальный сбор для бизнеса, где людей заменяют на ИИ-системы. Для защиты рынка труда - переход на 32-часовую рабочую неделю с сохранением оклада и соцпакеты, не привязанные к работодателю. Плюс создание государственного ИИ-фонда, который будет выплачивать дивиденды всем гражданам. Также OpenAI лоббирует закрепление базового права на ИИ и модернизацию энергосетей под дата-центры. Компания поддерживает курс США на минимальное внутреннее регулирование ради победы в технологической гонке с Китаем, призывая сфокусироваться лишь на контроле за безопасностью моделей. Главное из документа: 🟢 AI должно быть базово доступно всем, как электричество и интернет. 🟢 Часть прибыли от ИИ должна распределяться среди всех граждан. Для этого должен появиться Фонд общественного благосостояния. Плюс предлагают 4-дневную рабочую неделю. 🟢 Как вы поняли, часть работы ИИ все-таки заменит. Поэтому OpenAI предлагает государству поддерживать переход к другой работе (например, в сфере ухода) и стимулировать работодателей к повышению зп и улучшению условий труда там, где есть нехватка кадров. 🟢 Ну, и разумеется, призывают к контролю топовых моделей и международных обменов информацией и протоколов на случай ЧП.  https://openai.com/index/industrial-policy-for-the-intelligence-age/  https://openai.com/index/industrial-policy-for-the-intelligence-age/

🔥 AlphaEvolveИ против классической оптимизации, результат минус 15 000 км Google показали кейс FM Logistic, и он куда интереснее, чем кажется на первый взгляд. Это не стартап с хаосом, а большая международная компания с уже хорошо оптимизированными процессами. Тем ценнее результат. В центре история …

🔥 AlphaEvolveИ против классической оптимизации, результат минус 15 000 км Google показали кейс FM Logistic, и он куда интереснее, чем кажется на первый взгляд. Это не стартап с хаосом, а большая международная компания с уже хорошо оптимизированными процессами. Тем ценнее результат. В центре история про классическую задачу коммивояжера. Нужно построить самый короткий маршрут через все точки. Формулировка простая, но на практике это одна из самых сложных задач оптимизации. Количество вариантов растет так быстро, что даже для сотни точек полный перебор невозможен. Теперь масштаб. Склад FM Logistic это 17 700 точек и площадь примерно как 8 футбольных полей. Одновременно работают несколько операторов, маршруты ограничены по длине и должны строиться прямо в процессе работы. То есть это уже не учебная задача, а жесткий прод с кучей ограничений. Они дали свой алгоритм AlphaEvolve и дальше началось самое интересное. Система сама генерировала новые версии решения, прогоняла их на реальных данных и отбирала лучшие по метрикам. По сути, это эволюция кода под реальные условия, а не лабораторная оптимизация. В результате нашли конкретные улучшения, которые дали плюс 10.4% к эффективности маршрутов. В логистике это огромная цифра. В их случае это около 15 000 километров в год и серьезная экономия денег. Решение уже работает в проде и его планируют масштабировать на другие склады. Хороший пример того, как агентный подход и эволюционные алгоритмы начинают менять не демки, а реальные бизнес-процессы. https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/how-fm-logistic-tackled-the-traveling-salesman-problem-at-warehouse-scale-with-alphaevolve🔥 AlphaEvolveИ против классической оптимизации, результат минус 15 000 км Google показали кейс FM Logistic, и он куда интереснее, чем кажется на первый взгляд. Это не стартап с хаосом, а большая международная компания с уже хорошо оптимизированными процессами. Тем ценнее результат. В центре история про классическую задачу коммивояжера. Нужно построить самый короткий маршрут через все точки. Формулировка простая, но на практике это одна из самых сложных задач оптимизации. Количество вариантов растет так быстро, что даже для сотни точек полный перебор невозможен. Теперь масштаб. Склад FM Logistic это 17 700 точек и площадь примерно как 8 футбольных полей. Одновременно работают несколько операторов, маршруты ограничены по длине и должны строиться прямо в процессе работы. То есть это уже не учебная задача, а жесткий прод с кучей ограничений. Они дали свой алгоритм AlphaEvolve и дальше началось самое интересное. Система сама генерировала новые версии решения, прогоняла их на реальных данных и отбирала лучшие по метрикам. По сути, это эволюция кода под реальные условия, а не лабораторная оптимизация. В результате нашли конкретные улучшения, которые дали плюс 10.4% к эффективности маршрутов. В логистике это огромная цифра. В их случае это около 15 000 километров в год и серьезная экономия денег. Решение уже работает в проде и его планируют масштабировать на другие склады. Хороший пример того, как агентный подход и эволюционные алгоритмы начинают менять не демки, а реальные бизнес-процессы. https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/how-fm-logistic-tackled-the-traveling-salesman-problem-at-warehouse-scale-with-alphaevolve

🚀 Представь: уровень рассуждений как у Claude 4.6 Opus, но полностью локально на твоей GPU с всего 16GB VRAM Эта версия Qwen3.5 на 27B параметров, дистиллированная на reasoning-трейсах Claude 4.6 Opus, даёт уровень кодинга почти как у топовых моделей — но без облака Что внутри: - Обгоняет Claude Son…

🚀 Представь: уровень рассуждений как у Claude 4.6 Opus, но полностью локально на твоей GPU с всего 16GB VRAM Эта версия Qwen3.5 на 27B параметров, дистиллированная на reasoning-трейсах Claude 4.6 Opus, даёт уровень кодинга почти как у топовых моделей — но без облака Что внутри: - Обгоняет Claude Sonnet 4.5 на SWE-bench даже в 4-битной квантизации (Q4_K_M)   - Сокращает chain-of-thought на 24% — меньше мусора, быстрее ответы   - Сохраняет 96.91% точности на HumanEval   - Идеально подходит для агентных циклов (без API и задержек)   📦 Уже 300K+ скачиваний на Hugging Face Локальные модели начинают догонять фронтир и это только начало https://huggingface.co/Jackrong/Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled

Ищу тех, кто хочет перейти в IT, но боится математики Бытует миф, что аналитика данных – это для гениев с мехмата. На самом деле 60% успешных аналитиков – это бывшие менеджеры, бухгалтеры и маркетологи, которые просто научились работать с логикой бизнеса. В Karpov Courses мы не заставляем зубрить т…

Ищу тех, кто хочет перейти в IT, но боится математики Бытует миф, что аналитика данных – это для гениев с мехмата. На самом деле 60% успешных аналитиков – это бывшие менеджеры, бухгалтеры и маркетологи, которые просто научились работать с логикой бизнеса. В Karpov Courses мы не заставляем зубрить теоремы. Мы даем 830+ практических задач, которые доводят навыки до автоматизма. Это в 5-10 раз больше, чем в любой другой школе. 7 апреля стартует бесплатный вебинар, регистрируйтесь, (https://karpov.courses/webinar-startda-thinking?utm_source=max&utm_medium=groups&utm_campaign=1__max_groups_post_webinar-1114--2026-04_ru_ds_kc&utm_content=6_april&utm_term=https://max.ru/ai_machinelearning_big_data) (https://karpov.courses/webinar-startda-thinking?utm_source=max&utm_medium=groups&utm_campaign=1__max_groups_post_webinar-1114--2026-04_ru_ds_kc&utm_content=6_april&utm_term=https://max.ru/iwannabeprogrammer)чтобы: ✅ Попробовать себя в роли аналитика на реальном кейсе. ✅ Понять, как аналитическое мышление заменяет сложные формулы. ✅ Узнать, как получить первую работу в IT уже в этом году. Регистрируйтесь и забирайте расширенный карьерный гайд в подарок 👉 https://karpov.courses/webinar-startda-thinking (https://karpov.courses/webinar-startda-thinking?utm_source=max&utm_medium=groups&utm_campaign=1__max_groups_post_webinar-1114--2026-04_ru_ds_kc&utm_content=6_april&utm_term=https://max.ru/ai_machinelearning_big_data) (https://karpov.courses/webinar-startda-thinking?utm_source=max&utm_medium=groups&utm_campaign=1__max_groups_post_webinar-1114--2026-04_ru_ds_kc&utm_content=6_april&utm_term=https://max.ru/iwannabeprogrammer) Реклама (https://telegra.ph/Reklama-04-03-33)