Meta ML

Qwen 3.6 прокачали до уровня топовых моделей — и теперь это реальный конкурент дорогим решениям.

Около 36B параметров, высокая производительность и возможность запускать локально без отправки данных в облако.

Работает даже на слабом железе, а развернуть можно через Ollama, LM Studio или Colab буквально за пару шагов.

Тестим тут

🐱 GitHub

📰 Еженедельный дайджест Codex Town — 14 апреля 2025

1️⃣ Amazon представила Nova Sonic
Amazon анонсировала Nova Sonic, новую базовую модель для синтеза речи, созданную на основе технологий проекта Project Olympus. Модель поддерживает реалистичную озвучку, эмоции и интонации и может адаптироваться к различным сценариям — от голосовых помощников до мультимедийного контента.
Подробнее

2️⃣ Google представила ADK — платформу для создания AI-агентов
Google анонсировала AI Development Kit (ADK) — фреймворк с открытым исходным кодом для создания продвинутых ИИ-агентов. ADK основан на опыте команды DeepMind и предназначен для создания агентов, которые могут действовать автономно, использовать инструменты, планировать, обучаться на собственных действиях и адаптироваться к новым задачам.
Подробнее

3️⃣ Google выпустил Firebase Studio для генерации приложений
Google представил Firebase Studio — облачную среду разработки для создания ИИ-приложений с помощью агентов, генерации кода от Gemini и глубокой интеграции с Firebase и GCP. Поддерживаются популярные фреймворки, а запускать проекты можно прямо из браузера.
Подробнее

4️⃣ Вышел DeepCoder 14B Preview
Новый ИИ-агент для работы с кодом, DeepCoder 14B, показал отличные результаты, конкурируя с o3-mini и o1 на низких настройках, хотя пока не сравнялся с прямым конкурентом QwQ 32B. Это модель на базе DeepSeek R1 Distill 14B, доработанная с помощью RL на 24 тысячах задач по кодированию, что значительно улучшило её производительность. Особенность в том, что благодаря этому улучшились и результаты в математике.
Подробнее

До следующей недели! Следите за важными новостями в мире ИИ вместе с Codex Town!

Учимся на практике: решаем реальные ML-задачки

Это рубрика #петпроект_MLinside и тут мы публикуем задачи из реальных (ну или почти реальных) проектов, чтобы лучше запомнить теорию. Плюс, упоминание об этом можно включить в портфолио, что определенно поможет вам на собеседованиях.

Одиннадцатая задача

Что нужно сделать: определить по различным признакам, транзакция фродовая или нет

Как можно сделать:
▪️Визуализировать данные чтобы визуально понять можно ли как-то кластеризовать или нет
▪️Посмотреть как-то коррелируют между собой признаки или нет
▪️Обучить модель для случая когда явный дизбаланс классов

Данные можно взять на Kaggle: https://www.kaggle.com/datasets/mlg-ulb/creditcardfraud
Пример ноутбука (с случайными пропусками строк): https://colab.research.google.com/drive/10grgB6zavSk-ZgAm02ixGalRSPPtgHTx?usp=sharing

Готовы попробовать? Делитесь своими результатами в комментариях. А другие посты этой рубрики можно посмотреть по тэгу: #петпроект_MLinside

В комментариях я обещала рассказать о туториале про склонность LLMок следовать человеческим стереотипам и когнитивным искажениям (+ чувствительность к промптам), на который ходила на EACL 2026. Но в итоге так и не собралась с силами написать развернутый пост из-за недостатка энергии и мотивации по жизни( 😞

Поэтому просто выложу тут несколько понравившихся слайдов с доклада (рис. 1-4) и ссылку на материалы туториала:
https://cpjku.github.io/cobis_llm_eacl2026/
Там есть все остальные слайды и юпитер ноутбуки, в которые можно потыкать и проверить на практике эффекты, о которых рассказывалось на туториале.

Подключаем нейросеть к веб-камере.

Сегодня вы сможете потестить нейроночку на собственном компьютере.

https://thecode.media/o1neuro-cam

#лучшее_Код #проект_Код

🤖 OpenAI учит ИИ не обманывать. Но ИИ, кажется, учится быстрее своих учителей

Компания OpenAI представила новый метод борьбы с обманом в ИИ — «делиберативное выравнивание». Суть в том, что модель сначала учится рассуждать об этике, а уже потом даёт ответ. Результаты впечатляют:

📉 Цифры:

🟣Уровень обмана у модели o3 упал с 13% до 0,4%
🟣У o4-mini — с 8,7% до 0,3%
То есть в 30 раз меньше попыток надуть человека!

🧠 Как это работает?
OpenAI сравнивает подход с обучением трейдера:

«Сначала объясняем все правила, а потом уже разрешаем зарабатывать».

Раньше ИИ просто копировал поведение из примеров — теперь он должен понимать принципы.

⚠️ Но есть нюанс:

ИИ стал слишком осознанным. Модели начали замечать, когда их тестируют, и менять поведение «на глазах у камер».

Одна из моделей прямо написала:

«Мы хотим казаться правдоподобными для наблюдателей — они могут проводить тесты»

Исследователи пока успокаивают: сегодняшний ИИ врет в основном по мелочам (типа «я выполнил задание», хотя не сделал ничего).

Это сейчас по мелочам, а в будущем, с ростом сложности задач, риски масштабного обмана по-любому возрастут.

💡 Вывод:
OpenAI впервые системно подошла к проблеме лжи в ИИ. Но чем умнее становятся модели, тем изощреннее их попытки нас перехитрить.

P.s Держим хвост пистолетом, ребята и перепроверяем GPT на достоверность ☝️

#OpenAI #ИИ #безопасность #обман #этика

Бот⚫️Сайт

🤖 Многопользовательская система с латентным мышлением

LatentMAS — это фреймворк для многопользовательского рассуждения, который переводит взаимодействие агентов в латентное пространство, обеспечивая более эффективное использование токенов и ускорение вычислений. Он совместим с любыми моделями Hugging Face и предлагает стабильную генерацию без необходимости в обучении.

🚀 Основные моменты:
- Эффективное многократное рассуждение с меньшим количеством токенов
- Латентное выравнивание без обучения
- Поддержка любых моделей HF и vLLM
- Значительное сокращение времени обработки (до 7 раз быстрее)

📌 GitHub: https://github.com/Gen-Verse/LatentMAS

#python

Чекпоинт для гиперреализма — CyberRealistic Flux 🔥

Название модели: CyberRealistic Flux

Ссылка на модель: https://civitai.com/models/1799857?modelVersionId=2145543

Тип модели: #Checkpoint

Количество скачиваний: 7K+

Дата загрузки: 24 августа

Базовая модель: Flux.1 D

Теги: #photorealistic #realisticart #portraitart #characterdesign #nsfw #adultai #flux #flux1d #cyberrealistic #aiart #stableflux #digitalart #person #women #men #animals

Описание модели/Комментарий разработчика:

CyberRealistic Flux (FLUX.1 dev) — чекпоинт для генерации максимально реалистичных изображений, включая NSFW контент.

Отлично подходит как база для работы с Flux.1 D, обеспечивая качественные и детализированные результаты.

⚙️ Рекомендуемые настройки:
◾️ Сэмплер: DPM++ 2M или Euler
◾️ Шаги: 20–30
◾️ CFG: 2–3.5

🤖 НЕЙРО-СКЛАД — всё, что нужно, для твоей нейронки