Лента новостей

🤖 Демонстрация: ИИ‑модели «смотрят» бои ММА и отмечают события На показе представили систему машинного обучения, способную анализировать видеозаписи боёв в смешанных единоборствах, автоматически распознавать ключевые действия и изменения позиций бойцов. Модель помечает каждый важный момент и размещает его в интерактивном таймлайне, что делает поиск нужного фрагмента простым и быстрым 🥊.

⏰ Поздняя подача рецензии на NeurIPS Рецензия к конференции NeurIPS была представлена после установленного срока подачи. Больше информации о обстоятельствах не предоставлено.

🚀 Администрация Трампа запустила Anthropic Mythos 5 Более 100 компаний и государственных агентств США получили разрешение на использование модели Mythos 5. Лицензия распространяется и на сотрудников, не являющихся гражданами США, что позволяет задействовать систему в международных командах.

⚙️ Треть работодателей заменяют стартовые позиции ИИ Согласно недавнему опросу, один из трёх работодателей признаёт, что заменяет вакансии начального уровня искусственным интеллектом. Наибольший риск потери таких рабочих мест наблюдается в технологическом и производственном секторах. Это особенно актуально для представителей поколения Z, ищущих свою первую работу.

🧾 Qwen3.6-35B-A3B на RTX 3060: альтернатива Google Vision для извлечения данных из чеков Исследователи запустили модель Qwen3.6-35B-A3B на видеокарте RTX 3060, чтобы проверить её способность преобразовывать изображения чеков в формат JSON. В ходе эксперимента модель сравнивалась с сервисом Google Vision, который традиционно используется для такой задачи. Вопрос остаётся открытым: сможет ли Qwen3.6-35B-A3B полностью заменить Google Vision в процессе извлечения данных из чеков.

🔧 Бюджетный ПК превратился в мульти‑GPU для инференса Автор модернизировал свою недорогую сборку, установив несколько видеокарт, чтобы повысить производительность при запуске моделей. Теперь система способна выполнять инференс быстрее, используя возможности параллельных вычислений.

⚡️ Конфигурация beta‑версии llama.cpp на 7900XTX Пользователь делится настройкой ежедневного бета‑выпуска llama.cpp Vulcan, работающего под Ubuntu на видеокарте 7900XTX. Инференс настроен на 262 k, используется модель qwen3.6‑35b‑a3b‑iq4_xs, объём памяти составляет около 22 k MiB. 🚀 Генерация токенов и их сжатие происходят в два раза быстрее, чем при оптимизированном ROCm 7.14, при этом требуемый объём памяти ниже.

🛠️ Llama.cpp неожиданно выгружает модель В репозитории llama.cpp зафиксировано, что модель иногда выгружается через несколько секунд работы. Проблема проявляется случайным образом, без видимых причин. Разработчики пока не уточнили причины и сроки исправления.

🚀 Nemotron‑3‑Super‑120B‑A12B достиг 504 К токенов Гибридная модель Mamba + MoE под названием Nemotron‑3‑Super‑120B‑A12B продемонстрировала идеальное извлечение «иглы» при работе с последовательностью до 504 000 токенов. Тесты проводились на четырёх видеокартах RTX 3090, что подтверждает её высокую эффективность при масштабных задачах обработки текста.

🔧 Vulkan теперь поддерживает TP В репозитории ggml‑org/llama.cpp открыт Pull Request #25051, автором которого является pwilkin. В изменениях реализована возможность использования Tensor Parallel (TP) в Vulkan. Это обновление делает TP практичным для проектов, использующих данную библиотеку.