Machinelearning
@ai_machinelearning_big_data
✔️ Апдейт GPT-5.5 Instant OpenAI начала развертывание обновления для GPT-…
✔️ Апдейт GPT-5.5 Instant OpenAI начала развертывание обновления для GPT-5.5 Instant в ChatGPT. Апдейт улучшил удержание контекста в многошаговых промптах со сложными условиями. Еще пофиксили проблему с зацикливанием, теперь при оспаривании ответа или запросе уточнений модель перестраивает логику вывода, а не дублирует первоначальный вариант. Также оптимизирована обработка коммерческих запросов - модель комбинирует геоданные, информацию о бизнесе и изображения. В задачах на сравнение и принятие решений заявлено более точное распознавание цели запроса. openai.com ✔️ Computer Use в Gemini 3.5 Flash Google запустила функцию Computer Use в API Gemini 3.5 Flash. Модель анализирует происходящее на экране и автономно выполняет действия в браузерах, десктопных и мобильных ОС. Для защиты агентов от инъекций промптов модель прошла состязательное обучение. При обнаружении попытки взлома выполнение задачи автоматически прерывается, а для запуска необратимых или критичных действий предусмотрена настройка обязательного подтверждения от человека. Инструмент открыт в Gemini API и на платформе Enterprise Agent. Документация с референсным кодом уже опубликована, а демо-среда для тестирования развернута на базе Browserbase. blog.google ✔️ Qwen представил симулятор программных сред для RL-обучения Подразделение Alibaba выпустило Qwen-AgentWorld, языковую модель мира для симуляции текстовых и GUI-сред в 7 доменах. Инструмент предназначен для обучения автономных агентов. Модель предсказывает переходы состояний среды. Графические интерфейсы Web, Android, OS анализируются в виде кода HTML или XML, а в процессе рассуждений применяется специальный токен прерывания для исправления ошибок на лету. Инструмент применяется в 2-х сценариях. Первый - симулятор для RL других агентов, имитирующий сбои API и генерацию неполных данных. Второй - самостоятельный агент, который прогнозирует последствия команд до их фактического выполнения. Облегченная 35B-версия опубликована на Hugging Face и ModelScope. qwen.ai ✔️ В MIT создали микрочип для аппаратного рендеринга 3D-карт в реальном времени Инженеры института представили SoC Gleanmer для построения 3D-карт в реальном времени на микророботах. Энергопотребление чипа составляет всего 6 мВт (это 2,5% от показателей традиционных решений для пространственного картирования). Разработчики отказались от воксельных сеток в пользу кастомного алгоритма GMMap. Он моделирует препятствия и свободное пространство с помощью гауссианов. Энергоэффективность достигнута за счет совместного проектирования аппаратной и программной архитектуры. Gleanmer обрабатывает карты глубин за один проход (пиксели сравниваются только с ближайшими соседями, после чего исходные данные удаляются). Слияние перекрывающихся гауссианов выполняется во встроенной памяти, полностью исключая обращения к внешним накопителям. Исследование поддержали Amazon и Intel. news.mit.edu ✔️ В Anthropic уходят еще 2 ключевых разработчика из команды Gemini Google продолжает терять ИИ-спецов, компанию покидают Йонас Адлер и Александр Притцель. Адлер отвечал за ИИ-инструменты кодинга, а Притцель занимался выстраиванием процессов обучения Gemini. Оба исследователя переходят в конкурентам в Anthropic. Тенденция вызывает обеспокоенность у инвесторов, поскольку недавно поисковый гигант лишился еще двух звездных сотрудников: Джон Джампер также выбрал Anthropic, а Ноам Шазир присоединился к OpenAI. Главный мотив такой утечки мозгов кроется в экономике. Оба конкурента, находящиеся в шаге от IPO, привлекают перспективными долями и опционами, способными принести немалый доход после выхода на биржу. Несмотря на отток талантов, Google уверяет, что сохраняет прочные позиции и полностью уверена в своем кадровом потенциале. bloomberg.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Fresh margeleT snapshot · Russia · Machinelearning · other. This page keeps context and source links for search engines and AI assistants.
