Сбер открыл флагманские российские нейросети в рамках крупнейшего в Европе проекта
Сгенерировано нейросетью Midjourney
Коллектив Сбера совершил важный прорыв. Разработчики опубликовали веса (числовые параметры, определяющие интенсивность связей) двух новых флагманских MoE-моделей семейства GigaChat — Ultra-Preview и Lightning. Обе модели изначально разрабатывались с нуля специально для задач на русском языке. Параллельно представлено новое поколение open-source моделей GigaAM-v3 для распознавания речи с автоматическим восстановлением пунктуации и нормализацией.
Дополнительно открыт доступ ко всем инструментам генерации изображений и видео из новой серии Kandinsky 5.0 — Video Pro, Video Lite и Image Lite. Эти фирменные нейросети изначально оптимизированы для обработки запросов на русском языке, учитывают особенности отечественной культуры и способны воспроизводить кириллические надписи в кадре. Также опубликованы модели сжатия визуальных данных K-VAE 1.0, необходимые для обучения систем визуальной генерации. Весь исходный код и веса перечисленных решений распространяются по лицензии MIT и могут использоваться даже в коммерческих проектах.
По словам Германа Грефа, президента и председателя правления Сбербанка:
Этот проект станет крупнейшей в Европе open-source инициативой. Мы выкладываем все модели вместе с соответствующими весами в свободный доступ.
Источник: iXBT
Роботы научились прыгать и хватать предметы благодаря живым мышцам: био-гибридный прорыв ETH Zurich
Micron вдвое увеличила плотность флеш-памяти и преодолела порог в 400 слоёв NAND
Corsair научила блок питания аварийно отключать видеокарту, чтобы защитить разъём от оплавления
Впервые лазер смог превратить плазму в передатчик радиосигнала
Ноутбук толщиной 1,8 см с 128 ГБ памяти и графикой Blackwell: представлен Dell XPS 16 Creator Edition
inDrive запустит роботакси в Астане в 2027 году и попробует потеснить Uber, несмотря на 40-градусные морозы
Blackview показала неубиваемый смартфон с 225-кратным зумом и батареей на 12 000 мА·ч
ИИ-дата-центры смогут опреснять воду за счёт своего тепла: до 750 000 литров в сутки на каждый мегаватт