alibaba qwen 3.5 small: новые модели для устройств и ещё 6 новости

alibaba qwen 3.5 small: новые модели для устройств

Компания Alibaba выпустила семейство моделей Qwen 3.5 Small, состоящее из моделей с количеством параметров от 0.8 миллиарда до 9 миллиардов. Эти модели предназначены для использования на устройствах.

alibaba представляет opensandbox для ai агентов

Alibaba выпустила OpenSandbox, чтобы предоставить разработчикам программного обеспечения унифицированный, безопасный и масштабируемый API для выполнения автономных агентов искусственного интеллекта.

OpenSandbox позволяет разработчикам создавать, развертывать и масштабировать агентов искусственного интеллекта в контролируемой среде. API поддерживает различные языки программирования и фреймворки, а также предоставляет набор инструментов для мониторинга и отладки агентов.

Разработчики могут использовать OpenSandbox для создания агентов искусственного интеллекта, способных выполнять широкий спектр задач, включая обработку естественного языка, компьютерное зрение и робототехнику. Платформа спроектирована так, чтобы быть безопасной и надежной, с функциями, такими как контроль доступа, шифрование и аудит.

OpenSandbox доступен в качестве сервиса по запросу, и разработчики могут платить только за те ресурсы, которые они используют. Alibaba утверждает, что OpenSandbox может помочь разработчикам быстрее и проще создавать и развертывать агентов искусственного интеллекта.

Google antigravity: превращение prd в код с помощью llm

Google Antigravity позволяет разработчикам преобразовывать спецификации продукта (PRD) непосредственно в работающее программное обеспечение. Этот инструмент использует возможности больших языковых моделей (LLM) для анализа PRD и генерации соответствующего кода.

В процессе преобразования PRD в программное обеспечение, Google Antigravity следует трем ключевым этапам: понимание PRD, генерация кода и итеративное улучшение. На первом этапе LLM анализирует PRD, выявляя ключевые требования и функциональность. Затем, на основе этого анализа, LLM генерирует код, реализующий указанную функциональность. Наконец, сгенерированный код проходит через итеративный процесс улучшения, где разработчики могут предоставлять обратную связь и вносить необходимые изменения.

Google Antigravity поддерживает различные языки программирования и платформы, позволяя разработчикам создавать программное обеспечение для широкого спектра приложений. Этот инструмент может ускорить процесс разработки, автоматизируя рутинные задачи кодирования и снижая вероятность ошибок.

Кроме того, Google Antigravity предлагает возможности для совместной работы, позволяя нескольким разработчикам работать над одним PRD одновременно. Это способствует более эффективному обмену знаниями и ускоряет процесс разработки.

google выпустила gemini 3.1 flash-lite

Google выпустила Gemini 3.1 Flash-Lite, разработанный для высокомасштабного производственного ИИ, предлагая регулируемые уровни рассуждений и экономичность. Эта модель призвана обеспечить баланс между стоимостью и производительностью, делая ее подходящей для широкого спектра приложений.

Gemini 3.1 Flash-Lite — это самая быстрая и экономичная модель семейства Gemini 3.1. Она доступна через Vertex AI и Google Cloud Marketplace.

Модель предлагает три уровня рассуждений: уровень 0, уровень 1 и уровень 2. Уровень 0 обеспечивает максимальную скорость и минимальную стоимость, уровень 1 предлагает баланс между скоростью и рассуждениями, а уровень 2 обеспечивает наивысший уровень рассуждений. Пользователи могут выбирать уровень рассуждений в зависимости от конкретных требований своего приложения.

Google заявляет, что Gemini 3.1 Flash-Lite превосходит по производительности другие модели в своем классе, такие как Gemma 3B, Mistral 7B и Zephyr 7B, особенно на задачах, требующих больших знаний. Модель особенно хорошо подходит для задач, связанных с обработкой естественного языка и пониманием текста.

Gemini 3.1 Flash-Lite теперь доступна в Vertex AI и на Google Cloud Marketplace.

7 навыков для работы с openclaw

В настоящее время существует 7 важных навыков, необходимых для работы с OpenClaw.

Навыки работы с OpenClaw

Первый навык – понимание основ работы с моделями. Важно уметь загружать, сохранять и манипулировать моделями в OpenClaw.

Второй навык – умение использовать инструменты для редактирования моделей. Это включает в себя возможность добавлять, удалять и изменять компоненты модели.

Третий навык – понимание принципов работы с анимацией в OpenClaw. Необходимо уметь создавать и редактировать анимацию, а также синхронизировать её с моделью.

Четвертый навык – умение использовать инструменты для визуализации моделей. Это позволяет видеть модель в процессе разработки и оценить её качество.

Пятый навык – понимание принципов работы с физикой в OpenClaw. Необходимо уметь настраивать параметры физики, чтобы модель вела себя реалистично.

Шестой навык – умение использовать инструменты для экспорта моделей. Это позволяет использовать модели в других приложениях и программах.

Седьмой навык – умение решать проблемы и искать решения при работе с OpenClaw. Важно уметь находить ответы на вопросы и справляться с трудностями.

Обучение модели text-to-image за 24 часа с dream booth

В этой части PRX мы обучим модель преобразования текста в изображение всего за 24 часа. Мы будем использовать предварительно обученную модель Stable Diffusion v1.5 и набор данных LAION-5B, который содержит более 5 миллиардов пар текст-изображение.

Мы будем использовать метод, называемый DreamBooth, который позволяет нам настраивать модель Stable Diffusion на новые концепции всего за несколько шагов. DreamBooth работает путем создания копий входного текста и замены ключевого слова на новое. Затем модель обучается на этих модифицированных данных, чтобы она могла генерировать изображения нового концепта.

Для обучения нашей модели мы будем использовать одну видеокарту NVIDIA RTX 3090. Обучение заняло около 24 часов. Мы использовали размер пакета 1 и скорость обучения 5e-6.

После обучения модели мы смогли генерировать изображения нового концепта, просто введя его имя. Результаты были впечатляющими, и модель могла генерировать изображения высокого качества, которые соответствовали введенному тексту.

Мы опубликовали свой код и модель на Hugging Face: https://huggingface.co/spaces/stabilityai/sdxl-turbo. Вы можете использовать его, чтобы обучить собственные модели преобразования текста в изображение.

qwen 3.5, glm 5, minimax 2.5: новые китайские llm

Последние открытые разработки (#19): Qwen 3.5, GLM 5, MiniMax 2.5 — новое поколение моделей от китайских лабораторий.

Китайские лаборатории активно выпускают новые открытые модели. Среди последних – Qwen 3.5, GLM 5 и MiniMax 2.5. Qwen 3.5, разработанная компанией Alibaba, доступна в нескольких вариантах, включая 7B, 14B и 72B параметров. Она показывает хорошие результаты в различных бенчмарках.

GLM 5

GLM 5 от Tsinghua University и Zhipu AI – это модель с 6B, 13B и 36B параметрами. Она также демонстрирует впечатляющие результаты и позиционируется как конкурент другим открытым моделям.

MiniMax 2.5

MiniMax 2.5, разработанная компанией MiniMax, имеет размеры 7B и 13B параметров. Она предлагает возможности для широкого спектра задач и отличается эффективностью.