Бегущий по лезвию | Нейросети, Новости ИИ, AI
Канал в MAXИдентификатор канала: 72234061044310
🌍 Открытый канал
Технологии и IT
Новости и СМИ
Подписчики
1'406
Канал не подключен к сервису pomogach.io
За 24 часа
0
новых подписчиков
За неделю
0
прирост за 7 дней
За месяц
0
общий прирост
Вовлечённость аудитории, %
1
ER (Engagement Rate), %
Оценка (по отзывам):
0.0
0 отзыва
История канала
Динамика подписчиков
Интенсивность публикаций
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
Пн
Вт
Ср
Чт
Пт
Сб
Вс
Меньше
Больше
Метрики публикаций
Публикации
6
за день
6
за неделю
6
за месяц
Репосты
0
за день
0
за неделю
0
за месяц
Просмотры на пост
19
за день
19
за неделю
19
за месяц
Данные за последний месяц
Кто рекламировал
1 / 1
Нет данных о рекламе
Кого рекламировал
1 / 1
Нет данных о рекламе
Эффективность последних рекламных размещений
1 / 1
Загрузка данных...
| Размещенный пост | Текст публиакции | Рекламирующий канал | Просмотры | Просмотры 24 ч | Прирост подписчиков |
|---|
Загрузка данных...
| Размещенный пост | Текст публикации | Рекламируемый канал | Просмотры | Просмотры 24 ч | Прирост подписчиков |
|---|
Динамика просмотров публикаций по часам
1 / 1
| Дата и время публикации | Текст публикации | Рекламируемый канал | Динамика просмотров | Всего просмотров |
|---|---|---|---|---|
| 2026-04-20 22:03:23 | KIMI K2.6: Модель сама оптимизировала свой инференс на Zig 🤖 KIMI K2.6 за ночь обогнала LM Studio на Mac с впечатляющим результатом. Модель самостоятельно установила себе Qwen3.5-0.8B и решила, что стандартный инференс её не устраивает. Затем она написала собственный рантайм на языке программирования Zig, что дало феноменальный прирост производительности. Скорость генерации выросла примерно с 15 до 193 токенов в секунду — более чем в 10 раз. Это оказалось на 20% быстрее, чем LM Studio, которую используют тысячи людей для локального запуска моделей. Технические детали: Модель выполнила более 4000 вызовов инструментов за 12 часов непрерывной работы и прошла 14 итераций оптимизации. K2.6 показывает SOTA результаты среди open-source моделей на HLE с инструментами, сильные показатели на SWE-Bench Pro, BrowseComp и математических бенчмарках с Python. Простое объяснение: Модель ИИ самостоятельно улучшила свою скорость работы, написав оптимизированный код на новом для неё языке программирования. Техническое объяснение: KIMI K2.6 использовала мета-обучение для автоматической оптимизации своего инференс-движка, переписав его на Zig — системном языке программирования, известном своей производительностью и безопасностью памяти. 🧠 Нейросети и Технологии. Подписаться KIMI K2.6: Модел… | — |
|
9 |
| 2026-04-20 20:03:08 | 🧠 Qwen3.6-Max-Preview: новая модель от Alibaba Alibaba представила Qwen3.6-Max-Preview - улучшенную версию своей флагманской модели. Прогресс заметен в нескольких направлениях: агентское программирование, мировые знания и следование инструкциям. По бенчмаркам: прирост около 10 пунктов в SkillsBench и SciCode, улучшения в SuperGPQA и ToolcallFormatIFBench. Модель доступна через Qwen Studio и API Alibaba Cloud с контекстным окном 256K токенов. Важный нюанс: модель закрытая, без исходного кода, что отличает её от открытой линейки Qwen. В анонсе сравнения идут преимущественно с предыдущими версиями Qwen, а не с актуальными конкурентами вроде GPT, Claude или Gemini. К внутренним бенчмаркам компании (QwenClawBench, QwenWebBench) стоит относиться со здоровым скептицизмом. Оценивать реальную силу модели лучше по независимым тестам. 🧠 Нейросети и Технологии. Подписаться 🧠 Qwen3.6-Max-Pr… | — |
|
13 |
| 2026-04-20 16:13:48 | 🤖 Робособаки как решение для охраны сложных промышленных объектов. Камеры не видят за углами, дроны требуют зарядки, а человеческая охрана — дорого и небезопасно. Робособаки Boston Dynamics уже вышли за рамки мемов и активно используются для охраны НПЗ и протяженных трубопроводов. Технические особенности: — Ядро системы закрыто от прямого доступа — Лидар дополняется сонаром и радаром для точной навигации — Работа в mesh-сетях без GPS — Уязвимости: метель, стройплощадки, полиэтиленовая пленка Экосистема пока сырая, стандартов нет, но альтернатив для сложного рельефа и помещений не существует. 🧠 Нейросети и Технологии. Подписаться 🤖 Робособаки как… | — |
|
10 |
| 2026-04-20 14:04:06 | 🤖 Почему ИИ-модели такие огромные? Андрей Карпаты высказал важную мысль о дизайне ИИ-моделей, которую большинство упускает из виду. Его тезис: передовые модели не потому огромные, что технология сложная, а потому что данные для обучения мусорные. Когда обычный человек думает про интернет, ему в голову приходят статьи Wall Street Journal, Википедия, серьёзные тексты. Однако датасет для предобучения выглядит иначе. Если открыть случайные документы из реального корпуса, то там будут тикеры акций, битый HTML, спам и бессвязный текст. По одной из оценок, Llama 3 сжимает информацию со скоростью всего 0.07 бита на токен. То есть модель помнит большую часть обучающих данных смутно. Поэтому мы и строим модели на триллион параметров не потому, что нам нужен мозг такого размера, а потому что нужен движок сжатия такого масштаба, чтобы выжать хоть какой-то интеллект из потока шума. Большая часть параметров работает памятью, а не мышлением. Предложение Карпаты - разделить эти две функции. Построить когнитивное ядро - модель, в которой остались только алгоритмы рассуждения и решения задач, без энциклопедического заучивания. А рядом поставить внешнюю память, к которой модель обращается за фактами. По его прогнозу, когнитивное ядро, обученное на качественных данных, способно выйти на настоящий интеллект при размере около миллиарда параметров. Для сравнения: флагманские модели сегодня крутятся в диапазоне от 200 миллиардов до 1.8 триллиона параметров, и большая часть этого веса уходит на запоминание интернет-помойки. GPT-4o работает примерно на 200 миллиардах параметров и обходит оригинальный GPT-4 на 1.8 триллиона. Стоимость инференса на уровне GPT-3.5 с 2022 по 2024 упала в 280 раз, и почти весь этот выигрыш дали модели меньшего размера, обученные на более чистых данных с более продуманной архитектурой. Настоящим узким местом ИИ сейчас является качество данных. 🧠 Нейросети и Технологии. Подписаться 🤖 Почему ИИ-моде… | — |
|
21 |
| 2026-04-20 08:00:48 | 🤖 AI Daily Digest — 20 апреля 2026 🌐 Мировые новости 📉 Тысячи CEO признали: ИИ не повлиял на продуктивность и занятость Согласно исследованию, тысячи руководителей заявили, что ИИ пока не оказал значимого влияния на производительность труда или уровень занятости. Это заставило экономистов вспомнить «парадокс продуктивности» 1980-х годов, когда внедрение компьютеров тоже не сразу дало видимый эффект. Читать подробнее 🇺🇸 Трамп против штатов: в США разгорается битва за регулирование ИИ Администрация Трампа хочет запретить штатам принимать собственные законы об ИИ, стремясь к единым федеральным правилам. Однако республиканец из штата Юта уже заявил, что не намерен слушать и будет продвигать местный законопроект. Источник 🚗 Uber столкнулся с проблемами во внедрении ИИ от Anthropic Амбициозный проект Uber по интеграции ИИ-моделей Anthropic для улучшения сервиса наткнулся на серьёзные технические и операционные сложности. Это пример того, как даже у крупных компаний масштабирование передовых ИИ-систем идёт не так гладко, как хотелось бы. Подробности 👾 Обсуждения и тренды 😬 «Зловещая долина» и рост анти-ИИ настроений В статье обсуждается, как неловкие и неестественные проявления ИИ усиливают общественное сопротивление технологии. Феномен «зловещей долины» выходит за рамки робототехники и теперь влияет на восприятие чат-ботов и голосовых помощников, подпитывая скептицизм. Обсуждение на HN 🧪 Nyx — автономный тестовый фреймворк для взлома ИИ-агентов Разработчики представили инструмент для стресс-тестирования ИИ-агентов. Nyx проводит многоуровневые, адаптивные атаки, находя логические ошибки, уязвимости безопасности и сбои в рассуждениях, которые не ловят стандартные тесты. Утверждается, что он находит критические проблемы за 10 минут. Ссылка на проект 🧹 Конец эры «ИИ-помоев»? В коротком посте утверждается, что период, когда интернет был переполнен низкокачественным контентом, сгенерированным ИИ (т.н. «slop»), подходит к концу. Пользователи и платформы становятся умнее в фильтрации, а качество и оригинальность снова в цене. Мнение 🇨🇳 Токенизация ИИ создаёт новых победителей в Китае В Китае набирает обороты модель «токенной экономики» вокруг ИИ-сервисов, где пользователи могут зарабатывать или тратить токены за использование моделей, разметку данных или вычислительные ресурсы. Это открывает новые возможности для локальных tech-компаний. Читать в Yahoo Finance 🤖 AI Daily Diges… | — |
|
19 |
| 2026-04-19 17:31:20 | 🤖 ElevenLabs запускает локальные модели Платформа открыла ранний доступ к двум вариантам локального развертывания голосовых моделей. Первый вариант - On-Premise для стандартных серверов с GPU, второй - On-Device для edge-устройств и систем с поддержкой NPU, ARM-чипов и бюджетных видеокарт. Обе версии работают с более чем 30 языками. Инференс и обработка аудио будут выполняться целиком внутри инфраструктуры клиента, обеспечивая полный контроль над данными. Лицензионная валидация и телеметрия опциональны вплоть до полностью изолированных контуров. Платформа обещает доступность тонкой настройки под конкретные языки и диалекты. Обновления в этих вариантах развертывания будут поставляться по контролируемому графику. Пока открыта запись в лист ожидания, срок запуска - первая половина 2026 года. Тарификация индивидуальная: лицензия плюс оплата по использованию. 🧠 Нейросети и Технологии. Подписаться 🤖 ElevenLabs зап… | — |
|
19 |
Загрузка данных...
| Время | Контент | Подписчиков | Кто ссылался | Просмотры | Просмотры 24 ч |
|---|