Big Data AI

🌍 Twitter Location Flags Extension

Расширение для Chrome, которое добавляет флаги стран к именам пользователей на Twitter/X, основываясь на их местоположении. Оно автоматически определяет пользователей и запрашивает информацию о местоположении через GraphQL API Twitter.

🚀Основные моменты:
- Отображает флаги стран рядом с именами пользователей
- Работает с динамически загружаемым контентом
- Кэширует данные о местоположении для снижения нагрузки на API
- Не требует передачи данных третьим лицам

📌 GitHub: https://github.com/RhysSullivan/twitter-account-location-in-username

#javascript

👑 «Близнецы, продвигающие планы Elon Musk по замене сотрудников X на Grok»

Согласно расследованию издания, Musk активно продвигает идею, что большая часть работы сотрудников X может быть заменена автоматикой - с ключевой ролью отводится системе Grok.
Главные пункты:
• Два брата - инженеры-автоматизаторы — играют решающую роль в разработке и доведении Grok до состояния, в котором он потенциально может выполнять функции, ранее выполняемые людьми.
• Подход заключается не просто в улучшении чатбота, а в создании автономной системы, которая сможет не только вести коммуникацию, но фактически управлять контентом, модерацией и сервисами внутри X.
• В издании отмечают, что для Musk это стратегическая ставка: сокращение частей персонала + переход на автоматизацию = снижение затрат + ускорение роста новых продуктов и услуг.
• Источник подчёркивает, что несмотря на идею, внедрение автоматизации — это масштабная задача, требующая надёжных моделей, тестов, стабилизации и — важно — готовности компании к культурному и операционному сдвигу.
• Эксперты отмечают: если такой сценарий реализуется, то соцсеть X и вовсе может поменять свой операционный режим — от компании с большим штатом людей до компании, где большая часть сервисов управляется ИИ-агентами.

Это важный сигнал для рынка: автоматизация на больших платформах идёт дальше чатботов — она направлена на замену целых функций, ранее людей-операторов.

https://www.theinformation.com/articles/twins-pushing-elon-musks-plans-replace-x-staff-grok

⚡️ HunyuanOCR: открытая OCR-модель, которая рвёт бенчмарки при размере всего 1B

Tencent выложила в open-source новую модель HunyuanOCR.

Это компактная, быстрая и полностью готовая end-to-end система для OCR, построенная на мультимодальной архитектуре Hunyuan.

Главное - при размере только 1 миллиард параметров она показывает результаты уровня крупных моделей и стоит в разы дешевле в запуске.

⚡ Топ по бенчмаркам
• 860 на OCRBench среди всех моделей до 3B
• 94.1 на OmniDocBench - лучший результат в задачах распознованяисложных документов

🌐 Что умеет HunyuanOCR
Модель закрывает практически все типы OCR задач
• текст на улицах, витринах, табличках
• рукописный текст и художественные шрифты
• сложные документы: таблицы, формулы, встроенный HTML и LaTeX
• субтитры в видео
• перевод текста на фото end-to-end сразу на 14 языков

Это не каскадный пайплайн, а единое решение
Один запрос и одно инференс-прогон дают готовый результат.

Это быстрее, надёжнее и удобнее, чем традиционные OCR-цепочки.

📌 Project Page
web: https://hunyuan.tencent.com/vision/zh?tabIndex=0
mobile: https://hunyuan.tencent.com/open_source_mobile?tab=vision&tabIndex=0
🔗 GitHub
https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR
🤗 Hugging Face
https://huggingface.co/tencent/HunyuanOCR
📄 Technical Report
https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR/blob/main/HunyuanOCR_Technical_Report.pdf

@ai_machinelearning_big_data


#HunyuanOCR #TencentAI #OCR #VisionAI #DeepLearning #Multimodal #AIModels #OpenSourceAI #ComputerVision #DocumentAI

⚡️ UI-Venus от inclusionAI

Проект UI-Venus представляет собой интерфейсную библиотеку от inclusionAI, ориентированную на создание доступных, инклюзивных и современных пользовательских интерфейсов.

Основные особенности:
• Чистая и модульная архитектура UI-компонентов
• Доступность (a11y) встроена по умолчанию
• Подходит для интеграции в разные фреймворки и приложение
• Хорошая документация и примеры использования

Если вы работаете с фронтендом и хотите библиотеку, уделяющую внимание инклюзивности — UI-Venus может стать отличным выбором.

📁 Репозиторий: https://github.com/inclusionAI/UI-Venus/

⚡️ Китай поглощает электричество темпами, которых мир ещё не видел

Рост потребления электроэнергии в Китае за последние годы поражает:

- За 4 года Китай добавил столько потребления, сколько вся Индия.
- За 6 лет — как Евросоюз.
- За 11 лет — как США.

И вот главный вывод:

⚠️ Электроэнергия становится новым узким местом, даже более критичным, чем чипы.

ИИ-центры, дата-центры, роботизированные фабрики, электромобили — всё требует колоссальных объёмов энергии.
Тот, кто сможет производить больше всего дешёвой электроэнергии, будет доминировать в следующей техно-эпохе.

И Китай в этой гонке далеко впереди Европы и США:
масштабные инвестиции в генерацию, сеть, ВИЭ, атом и гидро дают ему огромное преимущество.

Энергия становится новой нефтью — и КНР уже накопила стратегический запас.

🚀 Оптимизация нагрузки с LPLB для MoE моделей

LPLB — это параллельный балансировщик нагрузки, использующий линейное программирование для оптимизации распределения нагрузки в моделях Mixture-of-Experts. Он динамически перераспределяет экспертов на основе статистики нагрузки, решая задачи распределения токенов для достижения балансировки.

🚀 Основные моменты:
- Использует линейное программирование для перераспределения токенов.
- Поддерживает динамическое переупорядочение экспертов.
- Оптимизирован для работы с NVIDIA cuSolverDx и cuBLASDx.
- Подходит для больших распределенных систем с несколькими GPU.
- Находится на стадии ранних исследований.

📌 GitHub: https://github.com/deepseek-ai/LPLB

#python

LoRA-модель для Qwen-Image-Edit-2509, которая автоматически:
• выравнивает страницу скана
• убирает центральный сгиб
• правильно обрезает изображение
• делает скан похожим на ровную, отдельную страницу

Единственное, что нужно - подобрать подходящее соотношение сторон под формат вашей книги, тогда результат будет максимально чистым.

Модель здесь:
https://huggingface.co/tarn59/book_flatten_and_crop_qwen_image_edit_2509

TextOp - фреймворк для управления гуманоидными роботами с помощью текста в реальном времени.

🎯 Что умеет:
- Принимает инструкции на естественном языке и превращает их в плавные, целостные движения тела робота.
- Позволяет мгновенно корректировать команды — изменения принимаются «на лету».
- Обеспечивает высокую скорость и живость реакции: текст → движение почти мгновенно.

🌟 Почему стоит:
- Удобный интерфейс: управляйте роботом так, как разговариваете с человеком.
- Интерактивность: меняйте команду в процессе выполнения — робот подстраивается.
- Применимо для демонстраций, взаимодействий с людьми, сервисных задач, шоу-роботов и множества других сценариев.

Если ищете способ управлять движением робота без сложного программирования - TextOp даёт простой и мощный путь.

http://text-op.github.io

🚨 Новая редкая работа от Терренса Тао: AlphaEvolve решает часть математических задач лучше людей

Google представила AlphaEvolve - систему, которая эволюционным поиском находит решения к сложным математическим задачам. Тао протестировал её на 67 задачах из разных областей: от неравенств до числовых констант.

📌 Что проверяли
- задача о «движущемся диване» в 2D и 3D
- Kissing problem в N-мерном пространстве
- упаковка окружностей
- задача IMO 2025 по тесселяции
- задача о стопках блоков

🧠 Как работает AlphaEvolve
Алгоритм запускает множество параллельных попыток, проверяет решения, а затем «скрещивает» лучшие идеи, отбирая наиболее успешные.

🔥 Интересные выводы
- сильнее модель - быстрее сходимость (хотя не всегда)
- параллельность ускоряет поиск, но сильно увеличивает стоимость
- reward hacking встречается часто
- результаты значительно лучше, если похожие задачи были в обучении и если процесс направляет эксперт (особенно когда эксперт - сам Тао)

💡 Важное предложение из статьи
Тао предлагает вводить класс задач «AlphaEvolve-hard» - те, где ИИ не может легко нарушить неравенство или найти конструкцию. Такие задачи требуют принципиально нового человеческого инсайта.

Эта работа пролетела почти незаметно, но я провёл над ней больше двух часов - и это одна из самых впечатляющих математических статей за последнее время.

https://www.alphaxiv.org/abs/2511.02864v1

🤖 Claude Code Infrastructure Showcase

Этот репозиторий представляет собой библиотеку проверенной инфраструктуры для Claude Code, созданную на основе 6 месяцев реального использования в проекте с микросервисами на TypeScript. Он предлагает решения для автоматической активации навыков и масштабирования разработки на уровне предприятия.

🚀 Основные моменты:
- Автоматическая активация навыков через хуки
- Модульные паттерны навыков с прогрессивным раскрытием
- Специализированные агенты для сложных задач
- Документация для разработчиков, устойчивая к сбоям контекста
- Примеры использования на основе реального домена

📌 GitHub: https://github.com/diet103/claude-code-infrastructure-showcase

#typescript

🎮 Погружение в мир AI-социума

Microverse — это песочница, где AI-герои взаимодействуют в открытом мире, развивая свои социальные связи. Проект включает демо-версию игры, созданной на Godot 4, и предлагает уникальный опыт общения с многофункциональными AI-персонажами.

🚀 Основные моменты:
- Песочница с AI-экосистемой для социальных взаимодействий
- Поддержка многопользовательских AI-диалогов
- Долговременная память для персонажей
- Автономное управление задачами и взаимодействиями
- Интеграция с различными AI-сервисами

📌 GitHub: https://github.com/KsanaDock/Microverse

#gdscript

# ⚠️ Расследователи сомневается в AI-сделках Oracle на $300 млрд — и это тревожный сигнал

Сейчас мы видим, как крупнейшие IT-компании (гиперскейлеры) заключают многолетние контракты на искусственный интеллект на сотни миллиардов долларов.

Но никто ещё не проверял, насколько всё это реально окупается. Это - эксперимент на деньгах, технологиях и времени.

💸 Если хотя бы часть этих сделок не сработает, задержится или не принесёт ожидаемой прибыли, удар почувствует вся AI-индустрия - от чипов до облаков.

🧱 Да, AI-бум реален. Но его финансовый фундамент пока как мокрый цемент — выглядит крепко, но легко может просесть.

🎯 Если у Oracle получится - они войдут в список самых влиятельных компаний мира.
❗ Если нет — вся отрасль поймёт, насколько эта гонка на самом деле рискованна и нестабильна.

> 📊 Пузыри не лопаются, когда в них перестают верить.
> Они лопаются, когда кто-то наконец проверяет цифры.

🚀 **VibeThinker-1.5B** - модель, которая ломает миф «больше параметров = умнее».

Основное:
- всего 1.5B параметров
- обучена по новому принципу Spectrum-to-Signal (SSP)
- обходит модели в 400 раз больше (например, 671B DeepSeek-R1) на сложных математических тестах AIME24/25 и HMMT25
- сравнима с 456B MiniMax-M1 и держится на уровне Mistral Magistral-Medium на LiveCodeBench v6
- стоимость пост-обучения — менее $8K (против $290K+ у других)

💡 SSP сначала заставляет модель исследовать разные пути решения, а затем с помощью RL сужает их до оптимальных стратегий. Умная схема обучения вместо слепой гонки за размером.

🌍 Модель полностью открыта, чтобы дать исследователям и небольшим командам доступ к продвинутым возможностям без огромных бюджетов.

🔗 Попробовать:
ModelScope: https://modelscope.cn/models/WeiboAI/VibeThinker-1.5B
arXiv: https://modelscope.cn/papers/2511.06221

📝🚀 Kimi Writing Agent: Автономный писатель для создания книг и рассказов

Kimi Writer использует модель kimi-k2-thinking для самостоятельного написания произведений. Он поддерживает различные форматы, включая романы и сборники рассказов, и предлагает функции реального времени, управления контекстом и восстановления работы.

🚀Основные моменты:
- 🤖 Автономное написание с планированием задач
- 📚 Поддержка создания книг и рассказов
- ⚡ Реальное время отображения процесса написания
- 💾 Умное управление контекстом и восстановление
- 📊 Мониторинг токенов в реальном времени

📌 GitHub: https://github.com/Doriandarko/kimi-writer

#python

🚀 Мощный движок для мультимодальных моделей

LMMs-Engine — это легкий и гибкий фреймворк для обучения мультимодальных моделей. Он поддерживает множество архитектур и оптимизирован для работы на больших масштабах, обеспечивая высокую эффективность и простоту использования.

🚀 Основные моменты:
- Поддержка 19+ архитектур, включая модели для обработки текста, изображений и видео.
- Оптимизации для распределенного обучения и снижения потребления памяти.
- Удобные примеры запуска для различных моделей.

📌 GitHub: https://github.com/EvolvingLMMs-Lab/lmms-engine🚀 Мощный движок для многомодальных моделей