Sakhanda Wire
NVDA $230.86 +1.09% MSFT $512.80 -0.02% GOOGL $338.24 -1.70% META $725.93 +0.10% AMZN $248.23 -0.37%

MarkTechPost

208 новин · усі джерела

MarkTechPost

Cloudflare випустила Clef і Clef-flash: моделі ухвалення рішень із відкритими вагами, що повертають типізовані ймовірності замість тексту

Cloudflare випустила Clef (27B) і Clef-flash (9B) — моделі ухвалення рішень із відкритими вагами, які повертають типізовані ймовірності замість тексту. Вони сумісні з Jev-API, приймають зображення та працюють у Workers AI із медіанною затримкою 209,3 мс і 38,8 мс відповідно.

MarkTechPost

Посібник із програмування Kauldron від Google Research: конфігурації як звичайні дані, компоненти, пов’язані рядками, і тренер JAX, який можна прочитати від початку до кінця

У цьому вичерпному посібнику з програмування ми розглядаємо Kauldron від Google Research — бібліотеку навчання на JAX, оптимізовану для швидкості досліджень і модульності. Дізнайтеся, як konfig перетворює експерименти на звичайні словники, kontext пов’язує компоненти за допомогою рядкових шляхів, а ktyping забезпечує перевірку форм під час виконання.

MarkTechPost

Cohere випускає Embed 5: як він порівнюється з Voyage 4 Large, Gemini Embedding 2 та OpenAI

Cohere випустила Embed 5 — нове сімейство моделей для ембедингів. Воно орієнтоване на корпоративний пошук, RAG та агентне вилучення. Сімейство моделей виходить у 2 варіантах. Embed 5 Pro орієнтована на максимальну якість вилучення. Embed 5 Fast орієнтована на затримку та вартість під час…

MarkTechPost

NVIDIA випустила Kumo Tabular: відкриті табличні фундаментальні моделі, що прогнозують нові рядки за один прямий прохід

NVIDIA випустила Kumo Tabular — нове сімейство табличних фундаментальних моделей (TFM) для класифікації та регресії. Якщо ви стежили за TabPFN або TabICL, підхід здасться вам знайомим. Модель використовує розмічені рядки як контекст і прогнозує нові рядки…

MarkTechPost

Perplexity випускає pplx-embed-v2-context-9b-preview: контекстну embedding-модель, яка витягує відповіді та докази на їхню підтримку

Perplexity Research і turbopuffer випустили pplx-embed-v2-context-9b-preview — контекстну embedding-модель для RAG-пайплайнів. Кожен фрагмент вбудовується з урахуванням усього документа. Справжня зміна — у сигналі навчання. Модель навчається витягувати відповідь разом із…

MarkTechPost

OpenAI випустила GPT-6.1 Sol: майже рівень Astra у програмуванні з агентами та роботі з комп’ютером за п’яту вартості токенів Astra

OpenAI випустила GPT-6.1 Sol 29 вересня 2026 року — оновлення GPT-6 Sol. Модель досягає майже результатів Astra у програмуванні з агентами, роботі з комп’ютером і професійних завданнях за п’яту цін на токени Astra. Вартість становить $2 за вхідні та $10 за вихідні дані на мільйон…

MarkTechPost

Perplexity представила Photon: рушій вилучення на Rust, що скорочує p99-затримку з 800 до 65 мс

Perplexity випустила Photon — власний рушій вилучення та ранжування, написаний на Rust. Він замінює рушій із відкритим кодом, який Perplexity форкнула для свого стека AI-нативного пошуку. Тепер Photon обробляє вилучення та ранжування всього виробничого трафіку. Він також забезпечує роботу…

MarkTechPost

Дослідники NVIDIA представили Physis-Lang: фізичну мову, що саморозвивається та виводить Cosmos 3 попереду Veo 3.1 у фізичних бенчмарках

Відеомоделі світу можуть створювати переконливі ролики, які водночас порушують закони фізики. Масло розмазується, як фарба. М’ячі проходять крізь стіни. Команда NVIDIA, MIT та Оксфордського університету вважає, що рішення може походити від самої мови, а не від додаткового…

MarkTechPost

Один невдалий промпт вивів із ладу Salesforce компанії: Джим Тейлор із RSA про Agent ID та приборкання 4000 прихованих у підприємстві ШІ-агентів

RSA представила Agent ID на The AI Conference у Сан-Франциско. Це платформа безпеки ідентичності агентів для фінансового сектору, державних органів, охорони здоров’я та критичної інфраструктури. Вона має 3 модулі. Discover знаходить санкціонованих і прихованих агентів та MCP-сервери. Secure — це…

MarkTechPost

Liquid AI випустила d1: модель ухвалення рішень, що повертає калібровані ймовірності з нульовою кількістю вихідних токенів

Liquid AI випустила d1 — модель ухвалення рішень, створену для структурованого вибору, а не для генерації тексту. Їй передають контекст і набір типізованих запитань. У відповідь вона повертає калібровані ймовірності для фіксованого набору результатів за один виклик,…