پست‌های تلگرام Искусственный интеллект. Высокие технологии

🔥 Пользователь X создал эту онлайн игру, используя только возможности Cursor и Grok 3!

🔗 Попробовать можно здесь: *клик*

@vistehno

🪐 "Звездные войны 4" (1994) - Арнольд Шварценеггер, Сэмюэл Л. Джексон, Иэн Макдиармид

Сделано с помощью TXhunyuan и Hailuo AI

@vistehno

🔥 Модель Wan2.1-T2V-14B от команды Wan-AI – новый топовый опенсорс инструмент генерации видео, который объединяет в себе несколько интересных особенностей.

⚡️ Мощная архитектура yf 14 млрд параметров

Модель способна детально прорабатывать сцены и динамику, генерируя высококачественные видео, где каждая деталь выглядит реалистично.

Модель поддерживает:

- Text-to-Video: генерация видео по текстовым запросам.
Image-to-Video: преобразование статических изображений в анимированные видеоролики.
- Видео-редактирование: внесение изменений в уже существующие видео.
- Text-to-Image: создание изображений на основе текста.
- Video-to-Audio: синтез аудио, соответствующих содержанию видео.
Такая универсальность делает модель полезной для широкого спектра приложений.

Использование видео VAE (вариационного автоэнкодера)
В основе модели лежит мощный видео VAE, который эффективно кодирует и декодирует видеоконтент. Это позволяет:

- Обрабатывать видео высокого разрешения (до 1080p).
- Сохранять временную динамику и последовательность кадров.
- Обеспечивать плавное и согласованное воспроизведение движения.
- Оптимизация для потребительских видеокарт

Несмотря на свои масштабы, модель оптимизирована для работы на современных GPU.

Например, версия T2V-1.3B требует всего 8,19 ГБпамяти и способна генерировать 5-секундное видео с разрешением 480p примерно за 4 минуты на RTX 4090 без применения дополнительных оптимизаций.

Как работает:

▪Ввод данных: Пользователь может задать текстовое описание, предоставить изображение или даже видео, в зависимости от задачи.
▪Кодирование: Виде VAE преобразует входные данные в компактное представление, сохраняя при этом критически важную информацию о сцене и динамике.
▪Генерация: На основе этого представления и с использованием огромного количества параметров модель генерирует новый видеоряд, который соответствует заданному описанию или образцу.
▪Декодирование: Затем VAE декодирует это представление обратно в полноценное видео, где соблюдаются все временные и визуальные детали.

Таким образом, Wan2.1-T2V-14B выделяется своей способностью не только создавать качественные видео по текстовому описанию, но и решать множество сопутствующих задач (от редактирования до генерации аудио), оставаясь при этом оптимизированной для работы на доступном оборудовании.

Это делает её одной из самых перспективных разработок в области генеративного видео на сегодняшний день.

🟡 Github: https://github.com/Wan-Video/Wan2.1/
🟡HF: https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B
🟡Model Scope: https://modelscope.cn/organization/Wan-AI

@ai_machinelearning_big_data

#TexttoVideo #ai #ml #video #wanai

💵 Alibaba планирует инвестировать 52 млрд долларов в ИИ т и облачную инфраструктуру в следующие 3 года.

ИИ гонка становища все жарче , а инвестиции стремительно растут.

- Проект «Звездные врата»: 500 млрд долларов на создание AGI/ASI (из которого кстати недавно отвалился Microsoft)
- Apple: ИИ-инфраструктура стоимостью 500 млрд долларов
- Инфраструктура искусственного интеллекта стоимостью 200 млрд долларов США в ЕС
- Alibaba: инфраструктура искусственного интеллекта и облака стоимостью 52 млрд долларов

Источник

@vistehno

🔥 Теперь в Pika AI можно добавлять разных персонажей на ваше видео!

@vistehno

🔥 Awesome Launch — это тщательно подобранный каталог бесплатных и дружелюбных сообществ, созданный для помощи разработчикам и предпринимателям в продвижении своих проектов!

🌟 Репозиторий предоставляет список платформ и ресурсов, где можно получить раннюю обратную связь, привлечь первых пользователей, наладить связи с другими создателями и получить освещение в прессе.

🖥 Github

@vistehno

🚀 Генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи

«Мы провели внутренние эксперименты, чтобы продемонстрировать некоторые опасности ИИ».

Anthropic исследовала, могут ли системы ИИ генерировать информацию для биооружия - и пришла к выводу, что они начинают понемногу это делать

🔥 WHAM (World and Human Action Model) — это модель, разработанная Microsoft Research в сотрудничестве с Ninja Theory, предназначенная для генерации игровых визуальных элементов и действий контроллера на основе заданных подсказок! Модель обучена предсказывать последовательности игровых изображений и действий, что позволяет создавать согласованные и разнообразные игровые сцены.

💡 WHAM состоит из двух основных компонентов: VQ-GAN, который кодирует игровые визуальные элементы в дискретное представление, и трансформера, обученного предсказывать следующие токены в последовательности. Модель была обучена на данных игрового процесса из игры Bleeding Edge, собранных у 27 990 игроков за год, что позволило охватить широкий спектр игровых стилей и взаимодействий. В результате WHAM способна генерировать последовательности игровых сцен, учитывая трехмерную структуру игрового окружения, эффекты действий игрока и временную динамику игры.

🔗 HuggingFace: *клик*

@vistehno

⚡️ Microsoft создала первый в мире квантовый чип на основе топологических кубитов.

Microsoft совершила прорыв в области квантовых вычислений, представив чип Majorana 1, который использует новую архитектуру Topological Core. Чип создан с применением уникального материала — топологического сверхпроводника и позволяет управлять частицами Майораны, делая кубиты более стабильными и масштабируемыми.

Основное преимущество новой технологии — её устойчивость к ошибкам на аппаратном уровне. В отличие от существующих аналогов, Majorana 1 позволяет контролировать кубиты цифровым способом, делая процесс вычислений более надёжным. Учёные Microsoft разместили 8 топологических кубитов на чипе, который в будущем сможет масштабироваться до миллиона.
news.microsoft.com

⚡️ Microsoft представляет Muse: первый генеративный ИИ для игровой индустрии.

Muse — первая в мире модель, способная генерировать визуальные элементы и игровые действия. Разработанная в сотрудничестве с Xbox Game Studios и Ninja Theory, модель Muse использует данные из игры Bleeding Edge, чтобы предсказывать и создавать последовательности игрового процесса.

Muse показала впечатляющие возможности, генерируя сложные сцены, которые остаются согласованными на протяжении нескольких минут. Модель обучалась на более чем миллиарде изображений и действий ( это примерно 7 лет непрерывного игрового процесса). Уникальность Muse заключается в её способности не только воспроизводить, но и предсказывать развитие игровых событий.

Microsoft также представила WHAM Demonstrator — инструмент для взаимодействия с Muse и экспериментировать с её возможностями.
Muse и WHAM Demonstrator доступны на платформе Azure AI Foundry.
microsoft.com

✔️ Физики приблизили ИИ к "бесконтрольному обучению".

Исследователи из Университета технологий Сиднея представили новый алгоритм Torque Clustering (TC), который умеет находить закономерности в данных без участия человека. Вдохновленный процессом слияния галактик, этот метод позволяет ИИ учиться самостоятельно, кратно сокращая необходимость в ручной разметке данных. Алгоритм уже показал высокие результаты, достигнув точности в 97,7% на 1 тыс. датесетах.

В отличие от традиционного ИИ, который требует огромного количества размеченных данных, TC работает по принципу естественного наблюдения, подобно тому, как животные изучают окружающий мир.
studyfinds.org

✔️ DeepSeek рассматривает возможность внешнего финансирования.

DeepSeek объявил о намерениях привлечения дополнительного внешнего финансирования, поскольку планирует трансформироваться из исследовательской лаборатории в коммерческую организацию.
Первой выразила намерение инвестировать Alibaba Group, на запрос также откликнулись китайские компании и фонды с государственным участием : China Investment Corporation, National Sovereign Wealth Fund и National Social Security Fund.

Помимо инвестиций, DeepSeek рассматривает варианты использования ЦОД в Юго-Восточной Азии для расширения ресурсов и доступа к дополнительными GPU Nvidia.
theinformation.com

✔️ Google создает ИИ-ассистента для ускорения научных исследований.

"Со-ученый" на базе ИИ от Google ускоряет биомедицинские исследования, помогая исследователям находить пробелы в знаниях и предлагать новые идеи. По словам Алана Картикесалингама, старшего научного сотрудника Google, цель проекта — дать ученым "суперспособности" для более быстрого достижения научных открытий.

Инструмент уже прошел первые испытания с участием экспертов из Стэнфордского университета, Колледжа Лондона и больницы Houston Methodist. В одном из случаев ИИ смог за несколько дней прийти к тем же выводам, что и команда ученых из Лондона, которые потратили на исследование несколько лет.

Архитектура построена на нескольких ИИ-агентов, каждый из которых выполняет свою роль: один генерирует идеи, другой анализирует и оценивает их. Модель способна извлекать информацию из научных статей и специализированных баз данных, а затем предлагать исследователям ранжированный список гипотез с объяснениями и ссылками на источники.
research.google

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ GitHub Copilot для Xcode запущен для публичного тестирования.

GitHub Copilot для Xcode Chat стал доступен для публичного превью. Для начала работы достаточно учетной записи GitHub.

GitHub Copilot – это ИИ-ассистент, который помогает разработчикам писать код быстрее и точнее. Теперь, помимо дописывания кода, GitHub Copilot для Xcode предлагает интеллектуальные предложения для конкретных задач через интерактивный чат.

Для доступа к GitHub Copilot для Xcode потребуется лицензия Copilot. Есть бесплатный доступ, включающий 2000 итераций автозавершения кода и 50 чат-запросов в месяц.
devblogs.microsoft.com

✔️ OpenAI опубликовала SWE-Lancer: бенчмарк для LLM в кодинге.

SWE-Lancer позиционируется как инструмент оценки производительности языковых моделей в задачах программирования для фрилансеров. Он основан на 1400 фриланс-задачах, собранных из Upwork и репозитория Expensify. Задания варьируются от исправления незначительных ошибок до внедрения крупных функций.

SWE-Lancer предназначен для оценки как отдельных исправлений кода, так и управленческих решений, где модели должны выбирать лучшее предложение из нескольких вариантов. Одной из сильных сторон SWE-Lancer является использование сквозных тестов вместо изолированных модульных операций. Репозиторий бенчмарка ожидается в ближайшее время.
arxiv.org

✔️ X повышает цены на Premium+ после выпуска Grok 3.

X (ех-Twitter) значительно повысила цену на план подписки Premium+, дающий доступ к Grok 3 от xAI. Она подорожала почти до 50 долларов в месяц.

Теперь, чтобы пользоваться "deep search" и "reasoning", надо оформить отдельный план SuperGrok через приложение Grok.

Согласно сайту поддержки X, месячная подписка на Premium+ в США теперь стоит 50 долларов, а годовая – 350 долларов. Это уже второе повышение цен на план Premium+ за последние пару месяцев. В декабре компания подняла цену с 16 до 22 долларов в месяц. Таким образом, новая цена более чем вдвое превышает текущую стоимость подписки.
techcrunch.com

✔️ Native Sparse Attention - революция в механизмах внимания от Deepseek.

NSA (Natively Sparse Attention) — новый механизм внимания, предложенный на заменуFull Attention, который значительно ускоряет обработку длинных последовательностей текста без потери качества модели.
NSA использует динамическую иерархическую стратегию, которая сочетает сжатие токенов на грубом уровне с точным отбором ключевых токенов. Это позволяет сохранить глобальное понимание контекста и локальную точность. NSA поддерживает сквозное обучение, совместим с GQA и MQA, что делает его пригодным не только для инференса, но и для обучения.
Модели, обученные с использованием NSA показали 9х ускорение при прямом распространении и 6х при обратном для последовательностей длиной 64к токенов относительно Full Attention. В декодировании - 11х.
arxiv.org

✔️ Мира Мурати готова рассказать миру, над чем она работает.

Мира Мурати, ex-CTO OpenAI, покинула свой пост в сентябре 2024, заявив о желании "создать время и пространство для собственных исследований". И вот стало известно, что она – CEO компании Thinking Machines Lab. Ее миссия – разработка первоклассного AI, полезного и доступного для всех.

В команду Thinking Machines Lab вошли известные исследователи и ученые, в основном из OpenAI. Среди них – экс-вице-президент по исследованиям Баррет Зоф, руководитель по мультимодальным исследованиям Александр Кириллов, руководитель специальных проектов Джон Лакман и ведущий исследователь Люк Мец. Главным научным сотрудником станет Джон Шульман, один из ключевых создателей ChatGPT, ранее работавший в OpenAI и Anthropic. Есть специалисты из Google и Mistral AI.

Команда уже работает над рядом проектов в офисе в Сан-Франциско. Хотя конкретные продукты пока неясны, Thinking Machines Lab не планирует создавать копии ChatGPT или Claude. Цель – AI-модели, оптимизирующие сотрудничество между человеком и AI, что Мурати считает главным препятствием в развитии отрасли.
wired.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml