Machinelearning
Google уже начала обучение Gemini 4 и это будет не просто очередное обновление
Google DeepMind официально подтвердила запуск предварительного обучения Gemini 4, назвав его самым масштабным pre-training-процессом в истории компании.
Это важный сигнал: речь, вероятно, идёт о новом поколении базовой архитектуры, а не о доработке существующей линейки Gemini 3.x.
Параллельно Google продолжает тестировать Gemini 3.5 Pro с партнёрами и обещает выпустить модель, когда она будет полностью готова. Поэтому предположение, что разработку Gemini 4 начали из-за неудачных результатов 3.5 Pro, пока ничем официально не подтверждено.
Что потенциально может измениться в Gemini 4:
- базовая архитектура и подход к обучению;
- качество рассуждений и программирования;
- эффективность работы с длинным контекстом;
- мультимодальность и агентные возможности;
- соотношение производительности, скорости и стоимости.
Сроки релиза Google пока не раскрывает. Но крупнейший тренировочный запуск уже идёт — значит, следующая большая гонка моделей фактически началась.
#google #gemini #ai #llm #deepmind
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-6-flash-3-5-flash-lite-3-5-flash-cyber/
Google DeepMind официально подтвердила запуск предварительного обучения Gemini 4, назвав его самым масштабным pre-training-процессом в истории компании.
Это важный сигнал: речь, вероятно, идёт о новом поколении базовой архитектуры, а не о доработке существующей линейки Gemini 3.x.
Параллельно Google продолжает тестировать Gemini 3.5 Pro с партнёрами и обещает выпустить модель, когда она будет полностью готова. Поэтому предположение, что разработку Gemini 4 начали из-за неудачных результатов 3.5 Pro, пока ничем официально не подтверждено.
Что потенциально может измениться в Gemini 4:
- базовая архитектура и подход к обучению;
- качество рассуждений и программирования;
- эффективность работы с длинным контекстом;
- мультимодальность и агентные возможности;
- соотношение производительности, скорости и стоимости.
Сроки релиза Google пока не раскрывает. Но крупнейший тренировочный запуск уже идёт — значит, следующая большая гонка моделей фактически началась.
#google #gemini #ai #llm #deepmind
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-6-flash-3-5-flash-lite-3-5-flash-cyber/
❤17🔥10👍7😁2
UnMaskFork: несколько диффузионных моделей вместе решают одну задачу
Статья от Sakana UnMaskFork, принятая на ICML 2026, предлагает новый способ масштабирования вычислений во время вывода для маскированных диффузионных языковых моделей.
Обычные LLM генерируют текст последовательно - токен за токеном. Маскированные диффузионные модели начинают с полностью скрытого текста и постепенно восстанавливают его части, причём могут заполнять несколько фрагментов параллельно.
Но привычный подход к test-time scaling - повысить температуру и сгенерировать много разных ответов, для таких моделей работает не слишком эффективно.
UnMaskFork решает проблему иначе:
- несколько диффузионных моделей работают над одним ответом;
- каждая по очереди раскрывает те участки, в которых наиболее уверена;
- промежуточный результат передаётся следующей модели;
- поиск по дереву Монте-Карло выбирает наиболее перспективную последовательность действий.
Разнообразие создаётся не случайностью, а переключением между моделями с разными сильными сторонами.
В экспериментах подход улучшил результаты Dream-Coder на задачах по программированию и показал стабильный рост качества на математических бенчмарках при увеличении вычислений во время вывода.
При этом UnMaskFork:
- не требует дополнительного обучения;
- не меняет внутреннюю архитектуру моделей;
- работает как отдельный алгоритм координации;
- позволяет комбинировать модели, обученные на разных данных и разными методами.
Работа продолжает исследования Sakana AI в области «коллективного разума» моделей - систем, где результат достигается не одной большой LLM, а координацией нескольких разных моделей.
Блог: https://pub.sakana.ai/umf
Статья: https://arxiv.org/abs/2602.04344
#AI #LLM #DiffusionModels #ICML2026 #MachineLearning #SakanaAI
Статья от Sakana UnMaskFork, принятая на ICML 2026, предлагает новый способ масштабирования вычислений во время вывода для маскированных диффузионных языковых моделей.
Обычные LLM генерируют текст последовательно - токен за токеном. Маскированные диффузионные модели начинают с полностью скрытого текста и постепенно восстанавливают его части, причём могут заполнять несколько фрагментов параллельно.
Но привычный подход к test-time scaling - повысить температуру и сгенерировать много разных ответов, для таких моделей работает не слишком эффективно.
UnMaskFork решает проблему иначе:
- несколько диффузионных моделей работают над одним ответом;
- каждая по очереди раскрывает те участки, в которых наиболее уверена;
- промежуточный результат передаётся следующей модели;
- поиск по дереву Монте-Карло выбирает наиболее перспективную последовательность действий.
Разнообразие создаётся не случайностью, а переключением между моделями с разными сильными сторонами.
В экспериментах подход улучшил результаты Dream-Coder на задачах по программированию и показал стабильный рост качества на математических бенчмарках при увеличении вычислений во время вывода.
При этом UnMaskFork:
- не требует дополнительного обучения;
- не меняет внутреннюю архитектуру моделей;
- работает как отдельный алгоритм координации;
- позволяет комбинировать модели, обученные на разных данных и разными методами.
Работа продолжает исследования Sakana AI в области «коллективного разума» моделей - систем, где результат достигается не одной большой LLM, а координацией нескольких разных моделей.
Блог: https://pub.sakana.ai/umf
Статья: https://arxiv.org/abs/2602.04344
#AI #LLM #DiffusionModels #ICML2026 #MachineLearning #SakanaAI
❤7🔥5👍3
Матричная факторизация с планированием на несколько шагов вперед
Исследователи AI VK предложили объединить ALS и Monte Carlo Tree Search.
Обычная матричная факторизация выбирает top-K айтемов по текущей близости эмбеддингов, а новый подход учитывает, как каждая рекомендация изменит профиль пользователя и повлияет на следующие показы.
Процесс представили как RL-среду:
- состояние — эмбеддинг пользователя;
- действие — показ айтема;
- награда — близость к релевантным объектам;
- переход — обновление эмбеддинга по формулам ALS в допущении оптимистичной среды
Эксперименты на MovieLens-1M, KuaiRec, Yambda и VK-LSVD показали прирост относительно статического top-K. На отдельных срезах VK-LSVD Recall@10 вырос ~ в 1,5 раза.
#aivkhub #rl #mcts #als
Исследователи AI VK предложили объединить ALS и Monte Carlo Tree Search.
Обычная матричная факторизация выбирает top-K айтемов по текущей близости эмбеддингов, а новый подход учитывает, как каждая рекомендация изменит профиль пользователя и повлияет на следующие показы.
Процесс представили как RL-среду:
- состояние — эмбеддинг пользователя;
- действие — показ айтема;
- награда — близость к релевантным объектам;
- переход — обновление эмбеддинга по формулам ALS в допущении оптимистичной среды
Эксперименты на MovieLens-1M, KuaiRec, Yambda и VK-LSVD показали прирост относительно статического top-K. На отдельных срезах VK-LSVD Recall@10 вырос ~ в 1,5 раза.
#aivkhub #rl #mcts #als
❤7🔥5👍4
SpaceXAI строит ещё один гигантский дата-центр
По данным The Information, компания рассматривает несколько площадок в Техасе. Мощность нового комплекса может составить не менее 1 ГВт, то есть быть сопоставимой или даже превосходить инфраструктуру SpaceXAI в Мемфисе. Среди вариантов: строительство с нуля или переоборудование существующего склада. Компания уже нанимает специалистов по дата-центрам в Остине, Бастропе и Конро.
CEO Supermicro Чарльз Лян также заявил, что компания поможет SpaceXAI запустить «ещё один гигаваттный AI-дата-центр» менее чем за год. Место он не раскрыл.
SpaceXAI ускоренно превращается в полноценного AI-гиперскейлера: собственные модели, вычислительные кластеры, энергетическая инфраструктура, спутниковая связь и в перспективе орбитальные дата-центры. Новый проект в Техасе станет ещё одной заявкой на лидерство в гонке вычислительных мощностей.
http://theinformation.com/articles/spacexai-explores-major-data-center-expansion-texas
По данным The Information, компания рассматривает несколько площадок в Техасе. Мощность нового комплекса может составить не менее 1 ГВт, то есть быть сопоставимой или даже превосходить инфраструктуру SpaceXAI в Мемфисе. Среди вариантов: строительство с нуля или переоборудование существующего склада. Компания уже нанимает специалистов по дата-центрам в Остине, Бастропе и Конро.
CEO Supermicro Чарльз Лян также заявил, что компания поможет SpaceXAI запустить «ещё один гигаваттный AI-дата-центр» менее чем за год. Место он не раскрыл.
SpaceXAI ускоренно превращается в полноценного AI-гиперскейлера: собственные модели, вычислительные кластеры, энергетическая инфраструктура, спутниковая связь и в перспективе орбитальные дата-центры. Новый проект в Техасе станет ещё одной заявкой на лидерство в гонке вычислительных мощностей.
http://theinformation.com/articles/spacexai-explores-major-data-center-expansion-texas
🔥7❤5👍2🤣1
🏁До старта обработки миллиарда записей 3… 2… 1… клик
Выбирайте не просто СУБД, а гоночный болид для работы с данными.
ClickHouse® в облаке Selectel — машина, адаптированная под предельные нагрузки и сложные трассы. Отлично работает с векторными типами данных, эффективна в запросах для задач поиска семантического сходства, кластеризации или RAG.
Под капотом — SSD-накопители стандарта NVMe, оперативная память DDR5 и процессоры Intel® Xeon®Gold и AMD EPYC™. Мощное железо для максимальной производительности вашей баз данных.
Пройдемся по базе. Что вас ждет после запуска кластера ClickHouse в облаке Selectel?
⚡Скорость. Кластеры рассчитаны на хранение и быструю обработку даже петабайтов данных и обработку тяжелых аналитических запросов.
⚡Надежность. В Multi-AZ кластерах ноды размещены в разных дата-центрах, чтобы инфраструктура продолжила работу даже при отключении одного из узлов.
⚡Экономичный расход. Может выполнять запросы к данным, хранящимся в S3 в формате Iceberg, без их копирования. Это позволяет сократить расходы более чем в два раза по сравнению с использованием только локальных дисков.
На вас — пилотирование, а обслуживание кластера забирает на себя Selectel.
Ускорьте работу с базами данных в облаке Selectel: https://slc.tl/x3zec
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFJJ3EKT
Выбирайте не просто СУБД, а гоночный болид для работы с данными.
ClickHouse® в облаке Selectel — машина, адаптированная под предельные нагрузки и сложные трассы. Отлично работает с векторными типами данных, эффективна в запросах для задач поиска семантического сходства, кластеризации или RAG.
Под капотом — SSD-накопители стандарта NVMe, оперативная память DDR5 и процессоры Intel® Xeon®Gold и AMD EPYC™. Мощное железо для максимальной производительности вашей баз данных.
Пройдемся по базе. Что вас ждет после запуска кластера ClickHouse в облаке Selectel?
⚡Скорость. Кластеры рассчитаны на хранение и быструю обработку даже петабайтов данных и обработку тяжелых аналитических запросов.
⚡Надежность. В Multi-AZ кластерах ноды размещены в разных дата-центрах, чтобы инфраструктура продолжила работу даже при отключении одного из узлов.
⚡Экономичный расход. Может выполнять запросы к данным, хранящимся в S3 в формате Iceberg, без их копирования. Это позволяет сократить расходы более чем в два раза по сравнению с использованием только локальных дисков.
На вас — пилотирование, а обслуживание кластера забирает на себя Selectel.
Ускорьте работу с базами данных в облаке Selectel: https://slc.tl/x3zec
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFJJ3EKT
❤3🔥2💔2😐2
Google Cloud вырос на 82% за год
Выручка облачного подразделения Alphabet достигла $24,8 млрд за квартал. В пересчёте на год это почти $100 млрд. Контрактные обязательства Google Cloud выросли до $514 млрд, превысив прогноз аналитиков в $488 млрд.
Рост всё сильнее связан с ИИ-инфраструктурой: облачными GPU, собственными TPU и доступом к моделям через Vertex AI. Результаты Alphabet стали первой серьёзной проверкой того, окупается ли гонка капитальных затрат на дата-центры. Только в 2026 году крупнейшие технологические компании собираются потратить на инфраструктуру более $700 млрд.
Одним из драйверов Google Cloud, вероятно, стала Anthropic. Компания заказала до миллиона TPU стоимостью в десятки миллиардов долларов, которые должны добавить более 1 ГВт мощности в течение 2026 года. С 2027 года партнёрство с Google и Broadcom расширится ещё на несколько гигаватт вычислений.
Google уже показывает, что огромные расходы на ИИ способны превращаться в реальную облачную выручку. Теперь главный вопрос: хватит ли темпов роста, чтобы оправдать сотни миллиардов новых инвестиций.
Выручка облачного подразделения Alphabet достигла $24,8 млрд за квартал. В пересчёте на год это почти $100 млрд. Контрактные обязательства Google Cloud выросли до $514 млрд, превысив прогноз аналитиков в $488 млрд.
Рост всё сильнее связан с ИИ-инфраструктурой: облачными GPU, собственными TPU и доступом к моделям через Vertex AI. Результаты Alphabet стали первой серьёзной проверкой того, окупается ли гонка капитальных затрат на дата-центры. Только в 2026 году крупнейшие технологические компании собираются потратить на инфраструктуру более $700 млрд.
Одним из драйверов Google Cloud, вероятно, стала Anthropic. Компания заказала до миллиона TPU стоимостью в десятки миллиардов долларов, которые должны добавить более 1 ГВт мощности в течение 2026 года. С 2027 года партнёрство с Google и Broadcom расширится ещё на несколько гигаватт вычислений.
Google уже показывает, что огромные расходы на ИИ способны превращаться в реальную облачную выручку. Теперь главный вопрос: хватит ли темпов роста, чтобы оправдать сотни миллиардов новых инвестиций.
👍7❤5🔥3🤣1
Если хочешь развиваться в аналитике — войти в профессию, углубиться в науку о данных или вырасти в карьере — в Центральном университете (ЦУ) есть магистратура под каждый сценарий. И на нее можно получить грант до 75%. Места ограничены, дедлайн подачи заявок — 20 августа.
«Продуктовая аналитика» — это офлайн-программа (пары по вечерам и в выходные в центре Москвы). Студенты учатся превращать данные в продуктовые решения: находить точки роста, проектировать эксперименты и строить системы метрик — с сильной технической базой в Python, SQL, статистике и A/B-тестировании.
После первого семестра можно выбрать траекторию «Наука о данных» × Авито — обучение на реальных данных компании, лекции от специалистов и аналитиков Авито, фокус на машинном обучении и инструментах индустрии. Лучшие студенты получают возможность стажировки или оффера. К выпуску — портфолио аналитических кейсов для резюме.
Магистратура в ЦУ — это 2 года обучения и диплом государственного образца, которую можно совмещать с работой. Преподают индустриальные эксперты и исследователи. Карьерная поддержка начинается еще во время учебы: консультации, тренировочные собеседования и помощь с трудоустройством. Студенты уже в процессе обучения выходят на новые позиции или повышаются в грейде в Яндексе, Авито, Т-Банке и других компаниях.
🏆 Поступление проходит через грантовый конкурс — это одновременно способ попасть на программу и возможность выиграть финансовую поддержку на все время обучения: грант покрывает до 75% стоимости. В 2026 году доступно 550 грантов на все программы магистратуры.
Подробнее о программе и условиях участия в конкурсе — по ссылке
«Продуктовая аналитика» — это офлайн-программа (пары по вечерам и в выходные в центре Москвы). Студенты учатся превращать данные в продуктовые решения: находить точки роста, проектировать эксперименты и строить системы метрик — с сильной технической базой в Python, SQL, статистике и A/B-тестировании.
После первого семестра можно выбрать траекторию «Наука о данных» × Авито — обучение на реальных данных компании, лекции от специалистов и аналитиков Авито, фокус на машинном обучении и инструментах индустрии. Лучшие студенты получают возможность стажировки или оффера. К выпуску — портфолио аналитических кейсов для резюме.
Магистратура в ЦУ — это 2 года обучения и диплом государственного образца, которую можно совмещать с работой. Преподают индустриальные эксперты и исследователи. Карьерная поддержка начинается еще во время учебы: консультации, тренировочные собеседования и помощь с трудоустройством. Студенты уже в процессе обучения выходят на новые позиции или повышаются в грейде в Яндексе, Авито, Т-Банке и других компаниях.
Подробнее о программе и условиях участия в конкурсе — по ссылке
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍3🔥2
10 GitHub-репозиториев, которые слишком хороши для бесплатных
1. OmniRoute
Единый OpenAI-совместимый эндпоинт для сотен моделей и провайдеров. Поддерживает Claude Code, Codex, Cursor и Cline, автоматическое переключение между бэкендами и сжатие контекста.
https://github.com/diegosouzapw/OmniRoute
2. OfficeCLI
CLI для создания и редактирования файлов Word, Excel и PowerPoint с помощью ИИ-агентов. Microsoft Office устанавливать не нужно.
https://github.com/iOfficeAI/OfficeCLI
3. System Prompts Leaks
Коллекция системных промптов Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, Cursor, Copilot и других продуктов.
https://github.com/asgeirtj/system_prompts_leaks
4. OpenCut
Open-source видеоредактор в браузере, который развивается как альтернатива CapCut.
https://github.com/OpenCut-app/OpenCut
5. AI Job Search
Агент на базе Claude Code, который анализирует вакансии, адаптирует резюме, пишет сопроводительные письма и готовит вопросы для интервью.
https://github.com/MadsLorentzen/ai-job-search
6. Meetily
Локальная расшифровка и суммаризация встреч с Whisper, Parakeet и Ollama. Бэкенд написан на Rust.
https://github.com/Zackriya-Solutions/meetily
7. Vibe-Trading
Платформа для исследования рынков и создания торговых стратегий с помощью естественного языка и ИИ-агентов.
https://github.com/HKUDS/Vibe-Trading
8. Strix
Open-source сканер безопасности, который использует ИИ-агентов для поиска и проверки уязвимостей.
https://github.com/usestrix/strix
9. Superpowers
Набор навыков и рабочих процессов для ИИ-кодеров: планирование, TDD, выполнение задач и проверка результата.
https://github.com/obra/superpowers
10. Firecrawl
Превращает сайты в чистые данные для LLM, RAG и агентных пайплайнов.
https://github.com/firecrawl/firecrawl
Все проекты имеют открытый исходный код и точно заслуживают места в закладках.
1. OmniRoute
Единый OpenAI-совместимый эндпоинт для сотен моделей и провайдеров. Поддерживает Claude Code, Codex, Cursor и Cline, автоматическое переключение между бэкендами и сжатие контекста.
https://github.com/diegosouzapw/OmniRoute
2. OfficeCLI
CLI для создания и редактирования файлов Word, Excel и PowerPoint с помощью ИИ-агентов. Microsoft Office устанавливать не нужно.
https://github.com/iOfficeAI/OfficeCLI
3. System Prompts Leaks
Коллекция системных промптов Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, Cursor, Copilot и других продуктов.
https://github.com/asgeirtj/system_prompts_leaks
4. OpenCut
Open-source видеоредактор в браузере, который развивается как альтернатива CapCut.
https://github.com/OpenCut-app/OpenCut
5. AI Job Search
Агент на базе Claude Code, который анализирует вакансии, адаптирует резюме, пишет сопроводительные письма и готовит вопросы для интервью.
https://github.com/MadsLorentzen/ai-job-search
6. Meetily
Локальная расшифровка и суммаризация встреч с Whisper, Parakeet и Ollama. Бэкенд написан на Rust.
https://github.com/Zackriya-Solutions/meetily
7. Vibe-Trading
Платформа для исследования рынков и создания торговых стратегий с помощью естественного языка и ИИ-агентов.
https://github.com/HKUDS/Vibe-Trading
8. Strix
Open-source сканер безопасности, который использует ИИ-агентов для поиска и проверки уязвимостей.
https://github.com/usestrix/strix
9. Superpowers
Набор навыков и рабочих процессов для ИИ-кодеров: планирование, TDD, выполнение задач и проверка результата.
https://github.com/obra/superpowers
10. Firecrawl
Превращает сайты в чистые данные для LLM, RAG и агентных пайплайнов.
https://github.com/firecrawl/firecrawl
Все проекты имеют открытый исходный код и точно заслуживают места в закладках.
❤6