#обучение моделей

Miles — высокопроизводительный фреймворк для обучения с подкреплением, созданный для пост-тренинга крупных моделей enterprise-уровня. Он объединяет SGLang для быстрого rollout и Megatron-LM для масштабируемого обучения, предоставляя точность, стабильность и наблюдаемость на уровне триллионов параметров.

Среди ключевых возможностей: полностью асинхронный RL с разделением rollout и обучающих воркеров, быстрый агентный rollout через SGLang с балансировкой нагрузки, а также обновление весов за секунды даже для моделей масштаба Kimi-K2.6 благодаря P2P RDMA.

Стартап AfterQuery, специализирующийся на подготовке обучающих данных для ИИ, привлёк новый раунд инвестиций с оценкой в $3,2 млрд. Это произошло спустя всего пять месяцев после объявления о Series A на $30 млн при оценке компании в $300 млн в апреле.

Бренд-директор по машинному обучению в «Яндексе» Пётр Ермаков рассказал РБК, как компания обучает ИИ-модели давать корректные ответы. По его словам, процесс состоит из нескольких этапов и требует привлечения профильных специалистов.

Стартап Origin Lab привлёк $8 млн начального финансирования от Lightspeed Ventures и других инвесторов. Компания создаёт маркетплейс, где лаборатории, работающие над моделями мира (например, AMI Labs или World Labs), могут покупать лицензированные данные из видеоигр.

Исследование компании RWS показало: модель Google Gemini Pro владеет киньяруанда (язык 12 млн человек) лучше, чем многие ожидали. Оценка качества превысила 4,5 из 5 баллов.