Machine learning Interview

🚨 Китайские исследователи выпустили 75-страничную работу с почти апокалиптическим названием - «The Last AI Built by Humans».

33 автора предлагают дорожную карту к настоящему Recursive Self-Improvement (RSI) — системе, которая улучшает не только свои способности, но и сам процесс собственного улучшения.

Они выделяют 5 уровней автономности:

1. AI выполняет придуманные человеком улучшения
2. сам выбирает стратегию улучшения
3. самостоятельно собирает новый опыт
4. адаптирует себя под новые среды
5. recursive meta-improvement - начинает улучшать сам механизм, с помощью которого становится лучше

Авторы также вводят Headroom-Closed Index (HCI) для оценки того, насколько существующие LLM приблизились к пределам улучшения в конкретных задачах.

Работа рассматривает RSI в software engineering, научных исследованиях и embodied AI и связывает концепцию с уже существующими системами и ранними экспериментами.

Важно: это пока не демонстрация готового самоулучшающегося сверхинтеллекта. Это попытка формализовать путь от современных AI-агентов к системам, которые смогут всё большую часть собственного R&D делать самостоятельно.

Название работы звучит соответствующе:

«Последний ИИ, построенный людьми».

https://arxiv.org/abs/2609.11873

One Day Offer: научи роботов понимать мир! 🤖

Команда Центра робототехники Сбера делает то, что ещё недавно казалось невозможным — создаёт ИИ, который живёт в физическом мире: двигается, видит и принимает решения.

И ты можешь стать частью этого будущего — если пройдёшь отбор на One Day Offer для Robotics Software Engineer и Machine Learning Engineer.

Важно: твой код будет не просто строкой в репозитории, а командой для робота — сделать шаг или распознать предмет. Работать ты будешь с современным стеком: C++/Python, ROS2, PyTorch/Jax, VLA‑моделями.

Готов присоединиться? Регистрируйся по ссылке — встречаемся 26 сентября! 😉

🚨 Хроники «лопающегося ИИ-пузыря» становятся всё интереснее.

Демис Хассабис из Google DeepMind поддержал позицию Дарио Амодея: темпы развития frontier AI уже требуют общих стандартов безопасности и отраслевого контроля.

Параллельно Сэм Альтман заявил, что OpenAI готова делать паузы в выпуске новых моделей, если безопасность не успевает за возможностями систем, и что регулировать отрасль должны не только сами AI-компании, но и государства.

Всё это происходит на фоне слухов о прогрессе Китая в сторону RSI — recursive self-improvement.

Дополнительный интерес вызывает новая архитектура RTL — Recurrent Looped Transformer. Модель рекуррентно передаёт себе состояние предыдущих шагов, фактически создавая значительно большую вычислительную глубину. Это ещё не RSI, но направление очень показательное.

На рынке одновременно растёт нервозность: Nvidia уже несколько недель под давлением, а инвесторы всё внимательнее смотрят на то, насколько устойчивы огромные AI-инвестиции.

При этом open-source сообщество относится к призывам «замедлиться» крайне скептически: многие считают, что крупные лаборатории просто пытаются закрепить своё преимущество через регулирование.

И главный вопрос остаётся прежним: даже если США решат притормозить кто убедит Китай сделать то же самое?

Лучшая ИИ-реклама с за всю историю 😂

🔥 Хочешь расти в IT быстрее остальных? Перестань учиться в одиночку

Можно годами смотреть курсы, читать документацию и всё равно топтаться на месте.

А можно попасть в правильное окружение, где каждый день обсуждают новые инструменты, вакансии, реальные кейсы, ошибки и то, что уже завтра станет стандартом.

Здесь собраны папки и каналы по разным направлениям IT, чтобы ты быстрее находил нужных людей, идеи и полезный контент - без бесконечного поиска.

AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg

Собеседования и карьера:

DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview

Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

Полезное сверху:

ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg

Подпишись и сохрани, здесь регулярно появляются новые подборки, инструменты и материалы, которые реально помогают расти быстрее.

🔥 Stanford + MIT: производительность ИИ зависит не только от модели, но и от harness вокруг неё

Новая работа Meta-Harness: End-to-End Optimization of Model Harnesses показывает важную вещь: один и тот же LLM может давать радикально разные результаты в зависимости от того, как устроен surrounding system code.

Harness решает:

- что хранить в контексте
- что извлекать из памяти
- какие данные показывать модели
- как вызывать инструменты
- как обрабатывать ошибки и повторные попытки
- как вообще строится workflow агента

На одном и том же benchmark разница между harness может доходить до 6× при неизменной базовой модели.

Авторы предлагают Meta-Harness — внешний optimization loop, который автоматически улучшает код harness.

Вместо одного score он получает доступ к:

code → logs → execution traces → previous attempts

через filesystem-like среду и на основе этого переписывает сам harness.

Результаты:

- +7,7 пункта на online text classification относительно сильного SOTA context management
- при этом примерно в 4 раза меньше context tokens
- +4,7 пункта в среднем на retrieval-augmented math reasoning по 5 held-out моделям и 200 задачам уровня IMO
- на agentic coding найденные harness обошли сильные hand-engineered baselines на TerminalBench-2

Главный вывод работы:

вопрос уже не только в том, “какая модель лучше”, а в том, “как построена вся система вокруг модели”.

Для production это напрямую влияет на reliability, tool use, context management, recovery после ошибок и стоимость запуска.

Paper:
https://arxiv.org/abs/2603.28052

Google обучает ИИ, который будет улучшать следующие модели?

В соцсетях обсуждают слух о рекурсивном самоулучшении — RSI — внутри DeepMind. Идея: ИИ помогает совершенствовать процесс обучения, а полученные улучшения ускоряют следующий цикл.

Поводом стали скриншот с названием rsi-model-liverl-le и загадочное поздравление DeepMind, в котором пользователи выделили буквы RSI.

Автор публикации предполагает, что Google может использовать такую систему для подготовки следующих поколений Gemini. Этим он объясняет ожидание Gemini 4.

https://x.com/lyraxana/status/2098492030787727804

🚀 Nex-N2.5-Pro и Nex-N2.5-mini теперь доступны через бесплатный API на ModelScope

Обе модели заточены под long-horizon agentic задачи:

- computer use
- web browsing
- визуально привязанные workflow
- длинные цепочки действий агента

Бесплатный доступ действует до 24 сентября по пекинскому времени.

Nex-N2.5-Pro:
https://modelscope.ai/models/nex-agi/Nex-N2.5-Pro

Nex-N2.5-mini:
https://modelscope.ai/models/nex-agi/Nex-N2.5-mini

🤖 У A2A появился официальный CLI

Теперь с A2A-агентами можно работать прямо из терминала:

- получать Agent Card
- отправлять сообщения
- стримить ответы и события
- создавать и отслеживать задачи
- управлять task lifecycle
- использовать CLI в скриптах и CI/CD

Пример:

a2a send -a https://agent.example.com "Hello"

Или со streaming:

a2a send -a https://agent.example.com --stream "Summarize this document"

Удобная штука для тестирования A2A-агентов без написания отдельного клиента.

GitHub:
https://github.com/a2aproject/a2a-cli

Сбер представил GigaChat 3.5 Reasoning — флагманскую модель с режимом рассуждений

Новая версия умеет последовательно решать сложные задачи. Сначала разбирает их на этапы и выстраивает план. Затем проверяет промежуточные результаты и исправляет ошибки.

Ещё одна особенность релиза — экономный расход токенов. В среднем на математические расчёты здесь используется на 37% меньше токенов, чем у открытой ИИ-модели DeepSeek V4 Flash Preview.

По сравнению с моделью без режима рассуждений GigaChat 3.5 Reasoning заметно улучшила результаты бенчмарков. В IFBench показатель вырос с 44 до 77 баллов, в Natural Plan — с 64 до 80, а в Live Code Bench v6 — с 56 до 85.

Модель доступна бесплатно по лицензии MIT на HuggingFace и GitVerse. Её можно интегрировать в собственные продукты.

Попробуйте обновлённый режим «Рассуждение» на giga.chat. Подробнее – в посте команды.

✔️ IFM представил K2 Horizon - шесть открытых моделей от 0,9B до 375B

Линейка Institute of Foundation Models охватывает задачи от работы на устройствах до рассуждений, программирования и AI-агентов.

По заявлению IFM, для каждой модели публикуются веса, код обучения, конфигурации, данные или подробные рецепты их подготовки, промежуточные чекпоинты, логи и оценки качества. Материалы охватывают путь от предобучения до обучения рассуждениям и агентным задачам.

Основные детали:

* Около 20 трлн токенов на модель. В обучающей смеси - веб, код, математика, научные, многоязычные и синтетические данные.
* Около 17% корпуса содержат явные цепочки рассуждений. По данным IFM, при предобучении использовали примерно 10 трлн синтетических токенов.
* Более 100 млн уникальных задач подготовлены для постобучения. Открывается пайплайн SFT, объединения моделей, RL и специализированного обучения агентов.
* 36B-A4B активирует около 4 млрд параметров на токен. Архитектура Mixture-of-Value Attention переносит маршрутизацию экспертов в механизм внимания. По оценкам авторов, модель приближается к плотной 32B, обученной в сопоставимых условиях.

Для версий 0,9B, 3,7B и 7B IFM заявляет лучшие результаты в своих размерных категориях.

Также команда выпускает инфраструктуру обучения xLLM. Один из датасетов предобучения, TxT360-v2 объёмом 5,3 ТБ, опубликован на Hugging Face.

https://huggingface.co/datasets/IFM/TxT360-v2

🚨 Слухи: OpenAI решила гипотезу Ходжа

В соцсетях обсуждают возможное решение ещё одной задачи тысячелетия. Параллельно распространяются заявления, что OpenAI или Anthropic близки к доказательству гипотезы Бёрча - Свиннертона-Дайера.

За решение каждой предусмотрена премия $1 млн.

Но публичных доказательств и официальных подтверждений этих сообщений найти не удалось. На сайте Института Клэя гипотеза Ходжа по-прежнему имеет статус нерешённой.

Если результаты подтвердятся, это станет крупным достижением ИИ в математике. Пока заявления об AGI и гонке за решениями перед IPO остаются интерпретациями авторов слухов.

Статус гипотезы Ходжа - https://www.claymath.org/millennium/hodge-conjecture/

Tencent открыла AuK - универсальную модель для обработки аудио

AuK выполняет несколько задач через инструкции на естественном языке:

* синтез речи и клонирование голоса без примеров для обучения
* замена, добавление и удаление слов в записи
* изменение эмоции, высоты, скорости и громкости голоса
* удаление акцента и преобразование речи в шёпот
* переписывание текста песни с сохранением мелодии и голоса
* удаление шума и реверберации
* разделение спикеров
* извлечение вокала из музыки

Модель содержит 1,5 млрд параметров. Опубликованы веса и код под лицензией MIT, доступны CLI, Gradio и ComfyUI. По данным Tencent, AuK превосходит Qwen3-TTS в заявленных тестах.

Также выпущена AuK-Flash - дистиллированная версия, которой требуется всего четыре шага инференса. В одинаковых условиях она работает в 4,5 раза быстрее полной модели.

Важно: 1,5B - размер только основной модели. Эталонная конфигурация дополнительно загружает Qwen2.5-Omni-3B как мультимодальный энкодер и отдельный VAE. Запуск рассчитан на PyTorch + CUDA, поддержки llama.cpp и GGUF нет.

https://www.orcarouter.ai/blog/auk-open-weights-speech-explained

🚨 «Играют в рулетку с нашими жизнями»: исследователь ушёл из Anthropic из-за гонки ИИ

Джейкоб Коксон покинул компанию и опубликовал большой тред о рисках самоулучшающегося ИИ.

🔬 Последние три года он занимался предобучением моделей в OpenAI и Anthropic. По его оценке, ни одна из компаний не проявляет достаточной осторожности.

⏳ Коксон утверждает, что среди разработчиков передовых моделей есть люди, которые всерьёз допускают катастрофические последствия, вплоть до гибели человечества, уже в ближайшие годы.

🏁 По его словам, в Anthropic понимают риски, но продолжают разработку из опасения, что менее ответственная лаборатория первой создаст сверхмощный ИИ.

⚙️ Главная тревога исследователя - рекурсивное самоулучшение: ИИ начинает ускорять создание собственных преемников, а людям становится всё сложнее контролировать этот процесс.

Коксон опасается потери контроля уже к концу 2027 года. Это его прогноз, а не установленный срок появления сверхразума.

КосмоХакатон 11–13 сентября.
Кейс на спутниковых данных 🚀

Два формата: очно в Благовещенске (ДФО) или онлайн из любой точки России.
Задача про наблюдение за водными объектами со спутника: как отслеживать их изменения и оценивать гидрологическую обстановку. Паводки, обмеление, разливы. Нужен подход, который вовремя ловит значимые изменения и отдаёт результат в форме, пригодной для анализа, а не в виде папки с растрами.

🏆 Призовой фонд площадки — 600 000 ₽
🛰 Команды от 3 до 5 человек. Собери свою или присоединяйся к другим на нашей платформе.
🚀 Лучшие команды выходят в финал в Москве 25–27 сентября — ещё 2,4 млн ₽, и туда тоже можно подключиться онлайн

Детали и расписание: космохакатон.рф/blagoveshchensk

151 торговая стратегия с формулами и кодом - бесплатная книга на 361 страницу

В 151 Trading Strategies Зура Какушадзе и Хуан Андрес Серур разбирают математические основы стратегий для акций, облигаций, опционов, фьючерсов, валют и криптовалют.

Внутри:

* более 550 математических формул
* стратегии с нейросетями, байесовскими методами и k-ближайшими соседями
* код для бэктестинга на данных вне обучающей выборки
* более 900 определений и около 2000 ссылок на исследования

Книга на английском. Подойдёт для изучения количественного трейдинга и разработки собственных исследовательских моделей.

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3247865

Снижение цен OpenAI может осложнить IPO Anthropic

По данным The Information, после снижения цены Luna на 80% объём использования модели вырос примерно в 10–13 раз.

Издание связывает этот результат с перспективами Anthropic: её привлекательность для инвесторов отчасти зависит от способности сохранять высокие цены и одновременно быстро наращивать выручку.

Более дешёвые модели конкурентов могут усилить давление на тарифы Anthropic и усложнить сохранение высокой маржи.

https://www.theinformation.com/newsletters/the-briefing/price-cuts-may-rattle-anthropics-ipo-pitch

⚡️ DeepSeek V4.1 Flash доступна для тестирования до 10 сентября

Промежуточная версия получила новую архитектуру и нативную мультимодальность. Разработчики заявляют улучшение качества ответов, более высокую скорость и снижение стоимости.

На опубликованном скриншоте теста с запросом «Привет»: 159,3 токена/с, 0,3 секунды на рассуждение и 0,8 секунды на весь ответ. Это единичный короткий тест, скорость на сложных задачах ещё предстоит оценить.

Как попробовать через API:

* base_url остаётся прежним.
* Имя модели: deepseek-v4.1-flash-expires-on-0910.
* Тарифы пока такие же, как у V4-Flash.
* Лимит - 20 одновременных запросов на аккаунт.

#DeepSeek #AI