Становится понятно на что Мира Мурати привлекла два миллиарда. Tinker это облачное API для файнтюна LLM направленное на ресёрчеров. Оно берёт берёт на себя менеджмент инфраструктуры, при этом оставляет контроль над данными и алгоритмами.

Выглядит это так: пользователям дают крайне простой интерфейс в виде forward_backward, sample, optim_step и ещё парочки функций для сохранения/загрузки тюнов. Остальное (трейнинг луп, энвайроменты и т.д.) можно спокойно запускать у себя на ноутбуке. Результаты тренировки можно скачать.

Пока что тренировать можно только LoRA, поддержку полноценного файнтюна тоже обещают, но полноценный тюн будет явно дороже. Судя по ресёрчу Thinking Machines, LoRA не отличаются по качеству от полноценных файнтюнов на небольших датасетах. Но у LoRA есть большое преимущество по эффективности — для их тренировки нужно на 30% меньше флопс, кроме этого использование LoRA даёт дополнительную экономию при тренировке большого количества за раз.

Из моделей пока доступны последние версии Llama 3 (кроме 405B) и Qwen 3, для части из них даже доступны Base модели. Пока что доступ по вейтлисту. В первое время сервис будет бесплатным, ввести оплату обещают уже в ближайшие недели.

Вышел очень крутой продукт, надеюсь цена будет не конской. Ну и следующий шаг компании очевиден — API для инференса, чтобы эти модельки где-то можно было запускать.

Блогпост

@ai_newz

А вот и генерации Sora 2 от людей. Очень хорошая физика, и пальцы не плывут. Но слегка плывут текстуры и бекграунд - есть эдакое нейронное ощущение.

Видно что в трейн закинули все, до чего могли дотянуться, включая копирайтные мультики и игры.

В модели куча цензуры и нельзя подавать фото людей на вход. Говорит на русском.

Очень интересно сколько там параметров (уверен, что это монстр жуткого размера) и на скольких GPU параллельно гоняется каждый запрос.

@ai_newz

Bitter Lesson снова в деле. Это главная мысль из доклада Дмитрия Иванова (Yandex B2B Tech) с big tech night. Эволюция AI от простых классификаторов к автономным агентам доказывает: вместо того, чтобы вручную тюнить правила, лучше дать системе больше данных, вычислительных мощностей и свободы.

Началось всё с классификаторов intent'ов и жёстких сценариев — система распознавала тип запроса и запускала соответствующий обработчик. Затем пришла эра файнтюнинга: под определенную задачу обучали специализированную модель, оптимизируя метрики месяцами. Сейчас те же задачи решаются промптами к более общим моделям — многостраничные текстовые инструкции определяют логику работы компонентов, от структуры поисковых ответов до выбора контента. Продуктовые гипотезы проверяются правкой текста за минуты вместо долгого переобучения.

Сейчас идёт переход к следующему этапу — когда мы задаем только минимальные ограничения вместо детальных инструкций. Системы получат только правила-запреты и самостоятельно будут выбирать тактику в заданных рамках. Агенты смогут определять последовательность вызова функций, адаптироваться к контексту и непрерывно обучаться на обратной связи. Каждый шаг эволюции увеличивает автономность за счёт снижения явного контроля разработчика (ну и, конечно, за счет того, что модели становятся более способными), причём большая часть этого пути прошла всего за три последних года. Где же мы будем ещё через три?

@ai_newz

- DeepSeek V3.1 Terminus — Вероятно, последний релиз в линейке V3. Выросла по агентским бенчам. Ждём V4 в ближайшие недели.
- ChatGPT Pulse — ChatGPT теперь может проактивно ресёрчить важные для вас темы и выдавать отчёт каждое утро.
- K2 Vendor Verifier — у всех сторонних провайдеров заметные проблемы с точностью.

Генеративные модели
- Kling 2.5 Turbo — Новая версия китайской видеомодели бросает вызов Veo 3. Физика и понимание промпта на уровне, близком к SOTA.
- Suno V5 + Suno Studio — Suno выкатили SOTA-модель и полноценную AI DAW. Главная фича — превращение напетой мелодии в инструментальную дорожку.

Робототехника
- Робот-кунгфуист — Новый гуманоид Unitree G1 от китайцев с улучшенной стабильностью. Быстро встаёт после ударов. Следующий шаг — научиться бить в ответ.

> Читать дайджест #87

#дайджест
@ai_newz

Недавно я писал про Mozart AI, которые пытались сделать AI DAW (Digital Audio Workstation) для музыкантов. Но их продукт, как многие заметили в комментариях, всё ещё сырой. И вот пришёл гигант — Suno (по моему мнению, лучший, лучше чем Udio), выкатил свою новую SOTA-модель V5 и сразу же полноценную Studio-версию. И просто решил все проблемы.

По сути, это всё, что обещал Mozart AI, но уже реализованное и с новыми фичами. Главная из них — можно напеть мелодию, а затем превратить её в отдельную дорожку (stem), как на 10:25.

Что это даёт? Дикий контроль. Теперь продюсер, имея один только ноутбук, может получить реалистичную аудиозапись инструмента, а не MIDI-болванку. Причём со всеми нюансами, которые невозможно запрограммировать: реалистичной динамикой, звуком удара медиатора по струнам или шорохом пальцев гитариста по грифу, и всё это в «комнате» с её естественным эмбиенсом.

Профессионалы, конечно, не будут использовать Suno Studio как основную DAW, но как генератор стемов — это геймченджер.

Многие боятся, что генеративная музыка захламит чарты AI-слопом (треть новой музыки на стримингах уже сгенерирована). Но я думаю, что именно эта технология сделает музыку только лучше. Теперь вместо стерильных, запрограммированных в MIDI инструменталов можно будет генерить реалистичные аудиодорожки, что только поднимет общее качество продакшена.

V5 доступна пока только по подписке. Suno Studio — на тире Premier, но сейчас есть скидка: $15 в месяц на первые 3 месяца вместо $30.

@ai_newz