Вслед за релизом Hunyuan Portrait, Tencent выпустила Hunyuan Video Avatar - систему на базе MM-DiT для генерации динамичных видео из изображения с одним или несколькими персонажами, синхронизированных с аудио.
Объединить такие возможности было непростой задачей, это стало возможным благодаря использованию ключевых для Hunyuan Video Avatar методов:
По сравнительных тестах с Sonic, EchoMimic, EchoMimicV2 и Hallo-3 на датасетах для портретной анимации (HDTF, CelebV-HQ и свой приватный сет) Hunyuan Video Avatar показал лучшие результаты: 3,99 в метриках качества видео (IQA), 2,54 по эстетике (ASE), 5,30 в синхронизации аудио и видео (Sync-C), 38.01 в точности воспроизведения видео (FID) и 358.71 по искажениям (FVD).
При тестировании полнокадровой анимации на собственном датасете HunyuanVideo-Avatar показал лучшие результаты по IQA (4.66), ASE (3.03) и Sync-C (5.56) в сравнении с Hallo3, FantasyTalking и OmniHuman-1.
⚠️ Модель прожорливая: минимум 24 ГБ VRAM для 704x768, а для плавного 4K рекомендуют GPU на 96 ГБ.
Зато входные изображения берет любые: фотореалистичные портреты, 3D-модели, аниме-персонажи — хоть лису в костюме. Разрешение тоже гибкое: от крупных планов до полноростовых.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #HunyuanAvatar
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Исследователи Яндекса выложили в опенсорс датасет для RecSys почти на 5 млрд событий — YaMBDa
YaMBDa содержит 4,79 млрд событий – обезличенных взаимодействий пользователей в Яндекс Музыке и «Моей Волне». К ним относятся прослушивания, лайки/дизлайки, временные метки и некоторые характеристики треков. Важно, что все данные анонимизированы, датасет включает в себя только числовые идентификаторы. При этом датасет предназначен для тестирования алгоритмов для разных областей, а не только для стримингов.
Алгоритмы рекомендаций какое-то время оставались на плато, в том числе из-за ограниченного доступа к большим, реалистичным датасетам. Даже с появлением LLM и ускорением обучения иногда может все еще не хватать качественных публичных данных, особенно приближенных к продакшн-нагрузкам. Известные LFM-1B, LFM-2B и Music Listening Histories Dataset (27B) со временем стали недоступны из-за лицензионных ограничений. А рекорд по числу взаимодействий сейчас держит рекламный датасет от Criteo — около 4 млрд событий.
⚙️ Что внутри YaMBDa:
– 3 объёма данных: 50M, 500M и полный сет на 4,79B событий
– Эмбеддинги треков из аудио, полученные через CNN
– Метка
– Формат Parquet с поддержкой Pandas, Polars (альтернатива Pandas) и Spark
🔗Доступно на HuggingFace
@ai_machinelearning_big_data
#dataset
YaMBDa содержит 4,79 млрд событий – обезличенных взаимодействий пользователей в Яндекс Музыке и «Моей Волне». К ним относятся прослушивания, лайки/дизлайки, временные метки и некоторые характеристики треков. Важно, что все данные анонимизированы, датасет включает в себя только числовые идентификаторы. При этом датасет предназначен для тестирования алгоритмов для разных областей, а не только для стримингов.
Алгоритмы рекомендаций какое-то время оставались на плато, в том числе из-за ограниченного доступа к большим, реалистичным датасетам. Даже с появлением LLM и ускорением обучения иногда может все еще не хватать качественных публичных данных, особенно приближенных к продакшн-нагрузкам. Известные LFM-1B, LFM-2B и Music Listening Histories Dataset (27B) со временем стали недоступны из-за лицензионных ограничений. А рекорд по числу взаимодействий сейчас держит рекламный датасет от Criteo — около 4 млрд событий.
⚙️ Что внутри YaMBDa:
– 3 объёма данных: 50M, 500M и полный сет на 4,79B событий
– Эмбеддинги треков из аудио, полученные через CNN
– Метка
is_organic: отличает органические действия в датасете от рекомендованных– Формат Parquet с поддержкой Pandas, Polars (альтернатива Pandas) и Spark
🔗Доступно на HuggingFace
@ai_machinelearning_big_data
#dataset
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Один из топ-CEO компаний, работающих с искусственным интеллектом, публично заявляет:
> «Всё под контролем. Нам нечего бояться».
Но в приватной беседе — совсем другое:
> «Нас ожидает нечто по-настоящему ужасающее».
> «То, что он говорит мне наедине — полностью противоположно публичным заявлениям», — добавил источник.
📉 Выходит, даже те, кто стоит у руля ИИ-революции, не до конца уверены, чем она обернётся.
❓А если они боятся — стоит ли нам просто наблюдать?
👉 Полное видео
@ai_machinelearning_big_data
#AI #Ethics #ИИ #Будущее
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🌀 Opera Neon — браузер-агент нового поколения
Opera представила Neon — браузер со встроенным ИИ-агентом, который продолжает выполнять задачи даже тогда, когда пользователь спит.
🌐 Что умеет Opera Neon?
🔹 Понимает намерения пользователя
🔹 Помогает с задачами — от поиска до бронирования
🔹 Самостоятельно действует: анализирует, предлагает и выполняет
🔹 Работает как агент, а не просто интерфейс
Это инфраструктура для агентного интернета, где ИИ помогает тебе в реальном времени.
🚀 Доступ только по инвайтам. Сейчас Opera открывает доступ первым участникам сообщества, чтобы сформировать будущее вместе.
Подать заявку: https://www.operaneon.com/
@ai_machinelearning_big_data
#OperaNeon #AgenticWeb #AI #БраузерБудущего
Opera представила Neon — браузер со встроенным ИИ-агентом, который продолжает выполнять задачи даже тогда, когда пользователь спит.
🌐 Что умеет Opera Neon?
🔹 Понимает намерения пользователя
🔹 Помогает с задачами — от поиска до бронирования
🔹 Самостоятельно действует: анализирует, предлагает и выполняет
🔹 Работает как агент, а не просто интерфейс
Это инфраструктура для агентного интернета, где ИИ помогает тебе в реальном времени.
🚀 Доступ только по инвайтам. Сейчас Opera открывает доступ первым участникам сообщества, чтобы сформировать будущее вместе.
Подать заявку: https://www.operaneon.com/
@ai_machinelearning_big_data
#OperaNeon #AgenticWeb #AI #БраузерБудущего
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🤖 Boston Dynamics показали, как их гуманоидный робот Atlas «видит» мир и взаимодействует с ним
В новом видео команда ИИ-инженеров показала, как устроена система восприятия Atlas — и это уже не просто «робот с камерами», а почти полноценный агент с чувством пространства и контекста.
🧠 Что умеет Atlas:
🔹 Понимает форму и назначение объектов в реальной среде
🔹 Объединяет 2D и 3D восприятие
🔹 Использует ключевые точки для ориентации в пространстве
🔹 Отслеживает позы объектов с учётом их движения и перекрытия
🔹 Сливает визуальные данные, кинематику и знания об объектах в одну систему
🔹 Имеет сверхточную калибровку для координации «глаз–рука»
Atlas может не просто находить предмет, но понимать, *что это*, *зачем оно нужно* и *как его лучше схватить*, даже если оно наполовину скрыто.
Команда инженеров работает над единой моделью, которая объединяет восприятие и управление. Это шаг от просто «пространственного ИИ» к настоящему физическому интеллекту.
Их робот выглядит на данный момент самым передовым, как вы считаете?
@ai_machinelearning_big_data
#Atlas #BostonDynamics #AI #Robotics #Перцепция #ИскусственныйИнтеллект
В новом видео команда ИИ-инженеров показала, как устроена система восприятия Atlas — и это уже не просто «робот с камерами», а почти полноценный агент с чувством пространства и контекста.
🧠 Что умеет Atlas:
🔹 Понимает форму и назначение объектов в реальной среде
🔹 Объединяет 2D и 3D восприятие
🔹 Использует ключевые точки для ориентации в пространстве
🔹 Отслеживает позы объектов с учётом их движения и перекрытия
🔹 Сливает визуальные данные, кинематику и знания об объектах в одну систему
🔹 Имеет сверхточную калибровку для координации «глаз–рука»
Atlas может не просто находить предмет, но понимать, *что это*, *зачем оно нужно* и *как его лучше схватить*, даже если оно наполовину скрыто.
Команда инженеров работает над единой моделью, которая объединяет восприятие и управление. Это шаг от просто «пространственного ИИ» к настоящему физическому интеллекту.
Их робот выглядит на данный момент самым передовым, как вы считаете?
@ai_machinelearning_big_data
#Atlas #BostonDynamics #AI #Robotics #Перцепция #ИскусственныйИнтеллект
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
По словам Павла Дурова, его платформа и компания Илона Маска xAI заключили годовое соглашение. xAI заплатит Telegram $300 млн. за интеграцию чат-бота Grok прямо в мессенджер. Помимо этого, Telegram также будет получать 50% от выручки с подписок на Grok, которые будут продаваться внутри платформы.
Илон Маск позже написал в X: "Контракт еще не подписан". Однако он не стал уточнять детали, оставив вопрос открытым. Пока что официальная позиция Telegram – сделка есть, и она принесет пользователям лучший ИИ на рынке уже этим летом.
Новость пришла на фоне важных для Telegram событий: сервис преодолел отметку в 1 млрд. активных пользователей в месяц в этом году и разместил облигации на $1.5 млрд.
Pavel Durov
Anthropic сняла ограничения с функции веб-поиска в Claude: теперь даже бесплатные пользователи смогут получать ответы на основе актуальных данных из интернета. Ранее, доступ к этой опции, которая анализирует информацию в реальном времени, был эксклюзивом для платных подписчиков. Это изменение позволит чаще обновлять знания модели и точнее решать задачи.
Параллельно стартовало тестирование голосового режима в мобильном приложении. Пользователи могут общаться с Claude в формате диалога, выбирая из 5 вариантов голоса и получать краткие текстовые сводки прошлых бесед. По умолчанию для диалогов задействована модель Sonnet 4.
support.anthropic
OpenAI активно прорабатывает функцию "Вход через ChatGPT", позволяющую пользователям авторизовываться в сторонних приложениях через свои аккаунты ChatGPT. Компания уже собирает заявки от разработчиков, желающих интегрировать эту опцию в свои сервисы. Пилотный запуск для тестирования уже доступен в Codex CLI — инструменте для работы с ИИ в терминале. Разработчики могут подключить ChatGPT Free, Plus или Pro к своим API-аккаунтам, получая бонусные кредиты ($5 для Plus и $50 для Pro).
Это стратегический ход для расширения экосистемы. С 600 млн активных пользователей ежемесячно, "Вход через ChatGPT" может стать ключевым элементом, помогая OpenAI конкурировать с Google и Apple в сфере единого входа и онлайн-сервисов. Точные сроки публичного релиза пока неизвестны.
techcrunch
К своему юбилею Google Photos получает мощное обновление, сфокусированное на ИИ-редактировании. Сервис, где ежемесячно редактируют 210 млн. снимков, теперь предлагает умные подсказки по улучшению кадра одним нажатием. Можно тыкнуть пальцем или обвести область — нейросеть предложит подходящий инструмент. Главные новинки — "Reimagine" и "Auto Frame", ранее доступные только на Pixel 9.
"Reimagine" меняет выбранный объект или добавляет новый по текстовому запросу через генеративный ИИ. "Auto Frame" автоматически кадрирует фото, а нейросеть дорисовывает фон. Плюс Google добавит QR-коды для альбомов, чтобы удобно собирать фото с мероприятий. Правда, обновленный редактор появится на Android в июне, а владельцам iPhone ждать до конца года.
arstechnica
С 28 мая стартовал прием заявок на ежегодную премию Yandex ML Prize 2025. Эта награда — реальное признание и поддержка для тех, кто растит новые кадры ML в России. Премия существует с 2019 года как память об Илье Сегаловиче, и за шесть лет её получили уже 60 выдающихся педагогов и руководителей.
Податься могут вузовские преподаватели, ученые из исследовательских центров и руководители образовательных программ в области Сomputer Science. Победителей ждут денежные призы и полезные гранты на Yandex Cloud, которые точно пригодится в работе: делать новые курсы, организовывать хакатоны и проводить исследования вместе со студентами.
Заявки принимают до 22 июня. Само награждение, как обычно, пройдет осенью.
habr.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Главное:
• Глубокое рассуждение — на уровне моделей Google
• Улучшена генерация текста — более естественно, структурировано и аккуратно
• Уникальный стиль reasoning — не просто быстро, а вдумчиво и последовательно
• Может работать над одной задачей 30–60 минут, удерживая контекст
Новая модель показывает результат почти на уровне o3 (High) на бенчмарк LiveCodeBench.
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528
@ai_machinelearning_big_data
#DeepSeek #opensource
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💥 Ищете возможности в Data Science и ML? На курсе «Специализация Machine Learning» мы научим вас не просто работать с данными, а использовать мощные алгоритмы для бизнес-прогнозирования.
Программа подходит как новичкам, так и профессионалам: от системных аналитиков до инженеров, которые хотят научиться ML с нуля. Мы дадим вам практические знания и опыт, используя актуальные инструменты.
На курсе вы освоите Python, библиотеки pandas, sklearn, глубокое обучение и анализ временных рядов. Пройдете обучение по самым современным фреймворкам и научитесь решать реальные задачи.
➡️ Записывайтесь в группу прямо сейчас: https://tglink.io/ff8f84b04b2a?erid=2W5zFGaq6LG
Чтобы успеть воспользоваться 🏷10% скидкой на курс «Специализация Machine Learning» и 🎁 бонусным промокодом ML5 и учиться весь год по ценам мая. Скидка на курс действует по 31.05 включительно!
#реклама
О рекламодателе
Программа подходит как новичкам, так и профессионалам: от системных аналитиков до инженеров, которые хотят научиться ML с нуля. Мы дадим вам практические знания и опыт, используя актуальные инструменты.
На курсе вы освоите Python, библиотеки pandas, sklearn, глубокое обучение и анализ временных рядов. Пройдете обучение по самым современным фреймворкам и научитесь решать реальные задачи.
➡️ Записывайтесь в группу прямо сейчас: https://tglink.io/ff8f84b04b2a?erid=2W5zFGaq6LG
Чтобы успеть воспользоваться 🏷10% скидкой на курс «Специализация Machine Learning» и 🎁 бонусным промокодом ML5 и учиться весь год по ценам мая. Скидка на курс действует по 31.05 включительно!
#реклама
О рекламодателе
📈 За квартал общая выручка выросла на 69%, а продажи в дата-центрах (включая AI-чипы и инфраструктуру) — на 73%.
🔥 Главная причина? Очевидна: взрывной спрос на GPU для обучения и инференса ИИ.
Мир строит LLM — и делает это на железе NVIDIA.
▪ Выручка: $44.1 млрд (+69% год к году)
▪ Earnings per share: $0.96 (прогноз был $0.93)
▪ Доход от дата-центров: $39 млрд (+73% YoY)
▪ Доход от гейминга: $3.8 млрд (+48% по сравнению с прошлым кварталом)
Фактический показатель прибыли на акцию (EPS) у NVIDIA составил $0.96, что на 3,23% выше прогнозируемых $0.93.
Также выручка превысила ожидания на $800 млн, что подчёркивает способность компании точно попадать в рыночные тренды и сохранять уверенное финансовое здоровье.
🔥 Комментарии излишни — рынок ИИ буквально катапультирует NVIDIA на новый уровень. GPU стали не просто новым золотом, а инфраструктурой будущего.
Пока другие корпорации режут бюджеты и занижают прогнозы, NVIDIA штампует рекорды — квартал за кварталом.
@ai_machinelearning_big_data
#NVIDIA
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YTsaurus - масштабируемая платформа для обработки и хранения данных, теперь как сервис в Yandex Cloud
Что делает YTsaurus интересной: это не просто "система хранения" - это полноценная вычислительная среда, в которую можно принести любые данные и запускать на них любые задачи.
⚙️ Что умеет YTsaurus:
🟢 Поддерживает ClickHouse, Apache Spark и MapReduce в одном пространстве
🟢 Обрабатывает эксабайты данных, работает с миллионами CPU и десятками тысяч GPU
🟢 Масштабируется под конкретный сценарий — от логов и транзакций до ML-пайплайнов
🟢 Подходит для построения корпоративных хранилищ и сложных ETL-систем
🟢 При этом доступен как управляемый облачный сервис - без забот о поддержке и инфраструктуре
Ранее платформу использовали только в технологических продуктах Яндекса, теперь - можно подключить к своей инфраструктуре и работать как с готовым дата-движком.
Интерфейс, API, масштаб - всё заточено под производственные задачи. Это ещё один шаг к доступной ML-инфраструктуре уровня hyperscaler'ов - но с локальной экспертизой.
@ai_machinelearning_big_data
#YTsaurus #BigData #MLInfrastructure #YandexCloud #DataPlatform #AI
Что делает YTsaurus интересной: это не просто "система хранения" - это полноценная вычислительная среда, в которую можно принести любые данные и запускать на них любые задачи.
⚙️ Что умеет YTsaurus:
Ранее платформу использовали только в технологических продуктах Яндекса, теперь - можно подключить к своей инфраструктуре и работать как с готовым дата-движком.
Интерфейс, API, масштаб - всё заточено под производственные задачи. Это ещё один шаг к доступной ML-инфраструктуре уровня hyperscaler'ов - но с локальной экспертизой.
@ai_machinelearning_big_data
#YTsaurus #BigData #MLInfrastructure #YandexCloud #DataPlatform #AI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
🚀 Представлен Apache Spark 4.0 — крупнейший релиз с момента запуска Spark 2.0
Databricks анонсировали Spark 4.0 с множеством фундаментальных улучшений производительности и архитектуры.
Новый релиз фокусируется на ускорении обработки, поддержке GenAI-нагрузок и расширенной масштабируемости.
🔥 Что нового:
• 💡 Project Tungsten++, Catalyst++ — переработка движка исполнения и оптимизации запросов
• 🧠 Поддержка генеративных AI-запросов — Spark теперь эффективнее работает с LLM-нагрузками
• ⚙️ Новый Execution Engine — более 2× ускорение в среднем, до 10× в некоторых кейсах
• 📦 Модульная архитектура — теперь ядро Spark отделено от MLlib, GraphX и др.
• 🌐 Поддержка нового Shuffle-движка и улучшенное распределение по кластерам
• 🧪 Обратная несовместимость — Spark 4.0 требует миграции, особенно для UDF и кастомных оптимизаций
📌 Подробности и тесты:
https://www.databricks.com/blog/introducing-apache-spark-40
@data_analysis_ml
Databricks анонсировали Spark 4.0 с множеством фундаментальных улучшений производительности и архитектуры.
Новый релиз фокусируется на ускорении обработки, поддержке GenAI-нагрузок и расширенной масштабируемости.
🔥 Что нового:
• 💡 Project Tungsten++, Catalyst++ — переработка движка исполнения и оптимизации запросов
• 🧠 Поддержка генеративных AI-запросов — Spark теперь эффективнее работает с LLM-нагрузками
• ⚙️ Новый Execution Engine — более 2× ускорение в среднем, до 10× в некоторых кейсах
• 📦 Модульная архитектура — теперь ядро Spark отделено от MLlib, GraphX и др.
• 🌐 Поддержка нового Shuffle-движка и улучшенное распределение по кластерам
• 🧪 Обратная несовместимость — Spark 4.0 требует миграции, особенно для UDF и кастомных оптимизаций
📌 Подробности и тесты:
https://www.databricks.com/blog/introducing-apache-spark-40
@data_analysis_ml
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Mistral AI представила Codestral Embed — свою первую модель для создания эмбеддингов кода, которая уже обходит ключевых конкурентов: Voyage Code 3, Cohere Embed v4.0 и крупные эмбеддинги от OpenAI.
Codestral Embed заточена под реальные задачи: поиск релевантного кода по описанию, RAG для код-ассистентов, обнаружение дубликатов и семантическую кластеризацию.
Модель доступна через API ($0.15 за миллион токенов) или со скидкой 50% в пакетном режиме доступа. Для локальных развертываний необходимо связаться с Mistral. Документация - на сайте, есть cookbook на Google Collab.
mistral.ai
Anthropic выложила в открытый доступ свой метод интерпретируемости, позволяющий заглянуть внутрь работы языковых моделей. Речь о генерации графов атрибуции — визуальных схем, которые частично показывают, какие шаги модель делает "в уме", формируя ответ.
Это не просто картинки - инструменты помогают исследователям тестировать гипотезы, модифицируя признаки и наблюдая за изменениями в выводе модели. Можно визуализировать, аннотировать найденные "цепочки", например, отвечающих за многошаговые рассуждения. Попробовать можно уже сейчас на Neuronpedia, код доступен в репозитории проекта.
anthropic.com
Perplexity запускает новый инструмент – Perplexity Labs. Это не просто поиск ответов или их углубленный анализ, а целая команда в вашем браузере.
Система использует самообучающиеся процессы, глубокий веб-поиск, исполнение кода и генерацию контента. Labs может создавать отчеты, дашборды, электронные таблицы, визуализации данных и даже простые веб-приложения прямо во вкладке "App". Весь сгенерированный код, файлы, графики и изображения собираются во вкладке "Assets" для скачивания.
Labs доступен для подписчиков Pro на сайте и в iOS-приложении.
perplexity.ai
FLUX.1 Kontext — семейство моделей для генерации и редактирования изображений, которые работают "в контексте". Это значит, что модели умеют не только генерировать картинки по тексту, но и принимать на вход изображения, чтобы модель поняла, что именно вы хотите сохранить или изменить. Возможности: сохранение стиля или персонажа из вашего референса, точечное редактирование без искажения и добавление инструкций шаг за шагом.
Есть 3 версии: FLUX.1 Kontext [pro] — универсальная для генерации и инпейнта, работает в разы быстрее аналогов и сохраняет консистентность при многошаговых правках. FLUX.1 Kontext [max] — экспериментальная модель с улучшенным следованием промптам и типографикой. Обе уже доступны через партнеров: KreaAI, Freepik, LeonardoAI, Replicate и др.
Для исследователей и энтузиастов открыли доступ по запросу к приватной бета-версии FLUX.1 Kontext [dev] с открытыми весами (12B). А чтобы просто потестить возможности, запустили демо - Playground.
bfl.ai
Гугл прокачал Gemini в Drive, и теперь ИИ умеет разбирать не только документы, но и видео. Просто спрашиваете в чате, что внутри ролика — и получаете сводку, ключевые моменты или список задач из записанной встречи. Работает это через чат-интерфейс Gemini. Важно: видео обязательно должны быть с включенными субтитрами, иначе Gemini не справится.
Возможность уже доступна в английской версии Drive для подписчиков Workspace и Google One и AI Premium, а также владельцев корпоративных дополнений Gemini. И еще Гугл добавил в плеер базовую аналитику просмотров — теперь видно, сколько раз видео открывали. Полезно для оценки интереса к вашему контенту.
workspaceupdates.googleblog.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
CEO Anthropic Дарио Амодей считает, что такие компании, как его, могут в будущем облагаться специальным налогом — чтобы компенсировать массовую потерю рабочих мест.
Он предупреждает: уже через 1–5 лет ИИ способен вытеснить младший офисный персонал по всему миру.
Даже если Anthropic остановится, говорит Амодей, это ничего не изменит:
«Остальные продолжат. А если нет — нас обгонит Китай».
🚌 «Автобус уже мчится — остановить его нельзя. Но, возможно, мы ещё можем повернуть руль».
📌 Полное интервью: https://www.youtube.com/watch?v=NWxHOrn8-rs
#Anthropic #ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM