Разработка новых моделей синтеза речи, ускорителей и систем принятия решений в сфере искусственного интеллекта

Machinelearning@ai_machinelearning_big_dataТехнологии и IT21 октября 2026, 11:42

✔️ Liquid AI представила модель принятия решений Бостонский стартап, выросший из MIT, выпустил d1-ultra – самую крупную собственную модель, которая получает на вход описание ситуации и набор типизированных вопросов, а возвращает вероятность каждого варианта ответа. D1-ultra принимает текст, изображения или то и другое сразу и рассчитана на сложные случаи. Среди примеров - сверка дефекта печатной платы со спецификацией и проверка страхового случая по фотографии клиента. Вопросы бывают трёх видов – да или нет с вероятностью от 0 до 1, выбор одной метки из списка с вероятностью для каждой и позиция на шкале. По словам Liquid AI, большинство моделей решений переоценивают себя, а d1-ultra сильнее всего прибавила в задачах на знания, этого достигли за счёт проработанной калибровки ответов. Если модель называет вероятность 80%, такие ответы должны оказываться верными примерно в 80% случаев. В основе d1-ultra лежит крупная модель с открытыми весами, которую Liquid AI существенно переделала, но какая именно и сколько у неё параметров, сведений не приводят. 🟡 Тесты На собственном наборе из 112 оценок новинка обошла предыдущую d1 и Jev 1.14 от TypeSafe AI во всех задачах, причём с лучшей калибровкой при той же цене. В Artificial Analysis Decision Index, свежего рейтинга моделей принятия решений, опережение остальных участников рейтинга составил в среднем 8 баллов. Модель работает через API Liquid AI, представлена OpenRouter и Vercel AI, контекст составляет 32 768 токенов. Потестить её можно в песочнице. Миллион входных токенов стоит 4 цента, так же как у Jev 1.14, а выходные соответственно -не тарифицируются. Изображение в один мегапиксель считается за 1536 токенов, каждый вопрос оплачивается как отдельный запрос вместе с текстом и всеми картинками. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

  • 70
  • 34
  • 20
  • 11
  • 9
  • 8
  • 7
  • 6
  • 2
  • 1

Похожие посты

Machinelearning@ai_machinelearning_big_dataТехнологии и IT15 часов назад
Разработка новых моделей синтеза речи, ускорителей и систем принятия решений в сфере искусственного интеллекта

✔️ DeepSeek и Huawei вместе делают следующее поколение ускорителей Ascend Инженеры Huawei работают прямо в офисе DeepSeek, а заняты команды оптимизацией интерконекта и распределением вычислительных графов на уровне железа. Раньше DeepSeek от обучения модели на Ascend отказалась из-за нестабильности и сырого ПО, теперь же компания открыла код низкоуровневого компилятора TileLang под Ascend, а вместе с ним библиотеки матричных операций и коммуникаций для MoE-архитектур. Первое масштабное обучен...

  • 53
  • 15
  • 10
  • 8
  • 7
  • 6
Hard To Be Crypto@h2becryptoФинансы и криптовалютывчера
Разработка новых моделей синтеза речи, ускорителей и систем принятия решений в сфере искусственного интеллекта

🎙 Mistral выпустила новую модель для синтеза речи с поддержкой более 35 языков (в том числе русского) — Voxtral 3 🔥 Потоковое распознавание стоит $0,008 за минуту, синтез — $13 за миллион символов. Попробовать можно в Mistral Studio. 🎙 Mistral выпустила новую модель для синтеза речи с поддержкой более 35 языков (в том числе русского) — Voxtral 3 🔥 Потоковое распознавание стоит $0,008 за минуту, синтез — $13 за миллион символов. Попробовать можно в Mistral Studio.