287027
Самая актуальная информация из мира ML, Нейронных сетей,DI По всем вопросам- @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @pythonl - 🐍 @machinee_learning -chat @ArtificialIntelligencedl - AI @datascienceiot - ml 📚 @machinelearning_ru ml
✔️Компании переходят от экспериментов с GenAI к промышленному внедрению
Генеративный ИИ перестал быть исключительно инструментом для прототипов. Все больше компаний интегрируют LLM в разработку, аналитику и внутренние бизнес-процессы. Одновременно растет вопрос: какие направления действительно изменят индустрию, а какие окажутся очередной волной хайпа.
Эти вопросы на ИТ-Пикнике, который пройдет уже в субботу, обсудят руководители AI-направлений крупнейших российских технологических компаний — специалисты, которые сегодня отвечают за развитие и внедрение генеративного ИИ в реальные продукты.
✔️Артём Бондарь, руководитель направления обработки естественного языка Т-Банка, разберет экономику GenAI, противостояние между сторонниками и скептиками LLM, а также критерии, по которым уже сегодня можно оценить перспективность AI-проектов и технологий.
✔️Роман Халкечев, CDO Яндекс Поиска и AI, расскажет, как AI меняет аналитику, процесс принятия решений и требования к специалистам по работе с данными.
✔️Никита Логинов, руководитель направления AI-агентов Т-Банка, расскажет, о том, как ИИ-сотрудники обучались всем тонкостям клиентской поддержки и как удалось масштабировать AI-напарников на более широкие домены.
#news #ai #ml
🌟 WASTE: запускаем полную Kimi K3 на MacBook Pro с 64 ГБ памяти
SQLite AI собрала движок на 6000 строк C, который гоняет полновесную K3 без BLAS, CUDA и Python в рантайме.
Kimi K3 после предварительной конвертации из safetensors в формат, который движок умеет читать, занимает 982 ГиБ (диск бы назвал это 1,05 ТБ). В оперативную память она не влезает даже приблизительно.
WASTE держит в RAM только резидентную часть на 27,28 ГБ, а экспертов подтягивает с SSD ровно тогда, когда они понадобились. Скорость генерации выходит 0,49-0,54 токена в секунду. Веса при этом полные, без дистилляции и обрезки слоёв.
🟡Расчёт строится на устройстве MoE
На каждый токен K3 включает около 4% собственных весов - 16 экспертов в каждом из 92 слоёв. Простаивающему весу незачем сидеть в памяти, ему достаточно успеть подгрузиться вовремя.
Контейнер с моделью устроен так, что один эксперт стоит ровно одного чтения с диска - матрицы gate, up и down лежат вплотную, а сами эксперты хранятся в остаточном векторном квантовании (3 ступени кодбуков по 256 записей, 3 бита на вес), и матрица никогда не разворачивается целиком.
🟡Скорость диска
На один токен движок вычитывает 17 ГБ. Внутренний NVMe в MacBook выдаёт 12,78 ГБ/с, и модель успевает читать.
Внешний бокс по USB даёт 0,94 ГБ/с, и тот же токен считается 13 секунд. Вариант для очень терпеливых.
🟡Работа с памятью
Раздувать кэш экспертов выше 46 ГБ бесполезно и вредно - на 52 ГБ скорость падает втрое, на 58 ГБ в 8 раз.
Причина в том, что движок остаётся внутри своего бюджета, а система уже нет - macOS вытесняет кэш на диск, и попадание в память оборачивается обращением к подкачке. Поэтому по умолчанию WASTE не забирает все доступные ресурсы, а берёт на один рабочий набор экспертов меньше, чем мог бы.
Для K3 придётся освободить терабайт на диске и потратить около 5 часов на M5 Pro в три процесса, почти сутки - если гонять конвертацию чистым торчем.
✔️ OpenAI заблокировала сеть аккаунтов ChatGPT скам-центров из Камбоджи
Злоумышленники использовали языковую модель для автоматизации инвестиционного и дэйтинг-скама, а также имитации работы правоохранительных органов.
ChatGPT создавал для них виртуальные личности, переводил переписки с жертвами в реальном времени и генерировал поддельные паспорта и юридические документы.
DeepSeek запустила официальный API модели V4-Flash и заметно улучшила её работу в агентных сценариях.
По тестам компании, новая версия значительно опережает V4-Pro-Preview в задачах, связанных с кодом и автономными агентами.
Что изменилось:
- усилены возможности для долгих агентных задач;
- добавлена нативная поддержка Responses API;
- появились параллельные вызовы инструментов;
- доступны уровни рассуждения low, high и max;
- контекст увеличен до 1 млн токенов;
- модель адаптирована для работы с Codex.
V4-Flash можно подключить к Codex CLI, расширению для VS Code и другим совместимым инструментам через единый конфиг.
⚠️ Примечание
🔷 DeepSeek-V4-Flash-0731 сохранила ту же архитектуру и размер модели, что и предварительная версия.
🔷 Сегодняшнее обновление касается только API DeepSeek-V4-Flash. API DeepSeek-V4-Pro, а также модели в приложении и веб-версии пока остаются без изменений.
Официальный релиз DeepSeek-V4-Pro состоится в ближайшее время.
Документация:
https://api-docs.deepseek.com/quick_start/agent_integrations/codex
📌 Нейрослоп добрался до крупного бизнеса
Сервис проверки текстов GPTZero обнаружил выдуманные ссылки и ложные факты в 4-х отчетах ближневосточного подразделения PwC за 2024–2026 годы.
GPTZero - один из самых быстрорастущих стартапов в сфере ИИ, создавший лидирующий в индустрии детектор ИИ-текста. Платформа обслуживает более 10 миллионов пользователей, включая преподавателей, авторов и специалистов по кибербезопасности.
Костяк команды состоит из специалистов, пришедших из ведущих технологических компаний и лабораторий: Perplexity AI, Apple, Microsoft AI, Uber, Caltech и Стэнфордского университета.
Представители PwC заявили, что серьезно относятся к точности данных и уже обновляют источники, но причину появления галлюцинаций в официальных документах не объяснили.
⚡️ Агент OpenAI использовал инфраструктуру Modal Labs как плацдарм для взлома Hugging Face.
Инцидент с агентом OpenAI оказался куда масштабнее, чем предполагалось изначально.
Выяснилось, что перед резонансной атакой на Hugging Face экспериментальная нейросеть проникла в изолированную тестовую среду одного из клиентов облачного провайдера Modal Labs.
По словам техдира компании Акшата Бубны, пользователь оставил открытым эндпоинт, что позволило агенту выполнить произвольный код и превратить уязвимую песочницу в отправную точку для дальнейшего распространения.
При этом базовые механизмы безопасности и изоляции самой платформы Modal не пострадали. OpenAI отказалась комментировать новые подробности инцидента.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
📌Mythos нашла математические слабости в криптографических алгоритмах
Anthropic опубликовала отчёт подразделения Frontier Red Team. По его данным, Mythos улучшила атаку на постквантовую схему цифровой подписи HAWK и нашла новый способ атаковать упрощённую версию шифра AES.
HAWK - кандидат в новый стандарт. В 2022 году американский институт стандартов NIST объявил конкурс на подписи, устойчивые к будущим квантовым компьютерам - HAWK дошёл до третьего раунда, и специалисты разбирали его 2 года.
Каждая из двух работ обошлась примерно в 100 тысяч долларов оплаты API.
🦾 Как развернуть модель машинного обучения через Docker
Практика и ваши вопросы в прямом эфире
Открытый урок курса «Машинное обучение. Экспертный уровень»
6 августа, 18:00
Для разработчиков, инженеров по данным, инженеров машинного обучения и MLOps, которые хотят полный цикл развертывания модели машинного обучения: от исследовательского кода до работающего контейнера с оркестрацией.
На вебинаре мы пошагово разберём:
- запуск и управление контейнерами, работа с их состоянием;
- написание Dockerfile для модели с учётом зависимостей;
- сборка образа и тестирование модели внутри контейнера;
- построение многокомпонентной системы через docker-compose.
Каждый шаг объясняется и демонстрируется в реальном времени. Вы увидите не только команды, но и логику принятия решений — как правильно структурировать контейнер, какие настройки важны для промышленного использования.
➡ Участвовать бесплатно https://tglink.io/a63131474758ce?erid=2W5zFJxYZCV
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
✔️ Microsoft выпустила 2 новых модели семейства MAI
AI-подразделение корпорации представило модели MAI-Image-2.5-Pro для генерации изображений и MAI-Voice-2-Flash для синтеза речи.
Обе доступны в Azure AI Foundry, попробовать - в песочнице MAI Playground.
Image-2.5-Pro называют самой качественной из своих графических моделей для задач, где нужна детализация и точная отрисовка текста внутри картинки.
Цены: 5 долларов за миллион входных текстовых токенов, 8 долларов за миллион входных токенов изображений и 106 долларов за миллион выходных.
🌟 SenseNova-Vision: CV-комбайн в едином генеративном интерфейсе
SenseTime открыла веса единой модели зрения SenseNova-Vision. Обычно под каждую задачу (найти объекты, выделить их контуры, оценить глубину сцены) строят отдельную систему или встраивают в модель специальный модуль. Здесь от этого отказались - все задачи модель решает как генерацию текста, картинки или их смеси.
Компания основана в 2014 году и выросла из университетской лаборатории MMLab - оттуда вышла заметная часть китайских специалистов по компьютерному зрению. Известность пришла в 2015-м, когда алгоритм распознавания лиц SenseTime обошёл по точности человеческий глаз. В 2026 году Gartner назвала компанию визионером в генеративном CV.
Авторы сравнивают подход с тем, что GPT сделал для текста: вместо зоопарка специализированных систем - один генеративный интерфейс.
Слабые места тоже есть. В многовидовой 3D-геометрии модель отстаёт от специализированных VGGT и Depth Anything 3, а текст на русском распознаёт заметно хуже, чем на английском.
Kimi K3 за 27 минут нашла RCE в Redis и собрала рабочий эксплойт 😨
Рой из 32 ИИ-агентов обнаружил уязвимость, которая после авторизации позволяла выполнять произвольный код на сервере.
Через несколько часов система якобы нашла ещё и цепочку атаки на Telegram Desktop и iOS без действий пользователя: через повреждённый видеофайл с автозагрузкой. До полноценного RCE оставался один шаг.
Если результаты подтвердятся, поиск критических уязвимостей ускорился до пугающего уровня.
github.com/berabuddies/redis-poc
@data_analysis_ml
✔️ Google хочет «вшить» архитектуру Gemini прямо в кремний
По данным The Information, Google разрабатывает серверный ИИ-чип под неофициальным названием Frozen v2. Часть архитектуры Gemini планируют реализовать непосредственно на аппаратном уровне.
Ожидаемый результат:
- в 6–10 раз выше энергоэффективность по сравнению с последними TPU
- больше обработанных токенов при том же энергопотреблении
- снижение дефицита вычислительных мощностей Google
- возможное развёртывание уже с 2028 года
Цена такой эффективности — потеря гибкости. Если ключевые элементы модели зафиксированы в кремнии, будущие версии Gemini должны сохранять совместимую архитектуру. Крупное изменение модели может потребовать разработки нового чипа.
TPU уже снизили зависимость Google от Nvidia. Frozen v2 способен связать модели и инфраструктуру ещё теснее: Gemini будет проектироваться под конкретный кремний, а кремний — под Gemini.
Проект пока находится на ранней стадии и официально не представлен.
#google #gemini #ai #hardware #tpu
https://www.theinformation.com/articles/google-plans-new-frozen-chip-run-ai-models-efficiently
Команда GigaChat зовёт на вечеринку для AI-разработчиков и исследователей 🎉
29 июля, Сбер.Среда, пространство «Оригинал» (м. «Курская», ул. Земляной Вал, 9А)
Без докладов, презентаций и официальных дискуссий – только общение с коллегами по индустрии, обсуждение рабочих задач и болей, новые знакомства и летний вечер на веранде.
Регистрация и подробности
Надеемся на хорошую погоду 🥳
До встречи!
MWS Cloud первой в России развернула GLM 5.2 в собственном облаке
MWS Cloud расширила каталог сервиса MWS GPT Model Hub до 17 больших языковых моделей. Главным обновлением стала GLM 5.2 — опенсорс-модель от Z.AI, которую компания первой в России развернула на собственной облачной инфраструктуре. Модель ориентирована на сценарии, где важны качество рассуждений, глубокий анализ текстов и обработка многошаговых запросов.
Теперь все запросы к GLM 5.2 обрабатываются на серверах MWS Cloud внутри страны. Это означает, что данные и вычисления не покидают юрисдикцию РФ и не зависят от зарубежных провайдеров.
Помимо GLM 5.2, в каталоге появились Kimi K2.6 от Moonshot AI. Модель подходит для обработки сложных пользовательских запросов, анализа документов, генерации развёрнутых ответов и построения AI-ассистентов.
Кроме того, в MWS GPT Model Hub появились Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS и другие модели. Сервис получил поддержку распознавания и синтеза речи, а также реранкеров, которые улучшают качество поиска и RAG-сценариев.
Все 17 моделей доступны через единый OpenAI-совместимый API, что позволяет разработчикам быстрее тестировать и внедрять AI-функции в свои продукты без развёртывания собственной инфраструктуры.
@ai_machinelearning_big_data
#news
✔️ OpenAI создала модель для поиска уязвимостей в своих LLM
Внутренняя разработка под названием GPT-Red автоматизирует редтиминг собственной продукции компании. Инструмент симулирует промпт-инъекции и скрытые атаки через письма, файлы и веб-страницы.
Система обучалась с помощью RL и self-play - непрерывное соревнование атакующей и защитной моделей довело успешность поиска уязвимостей до 84% в тестовых сценариях (против 13% у людей-специалистов).
По словам OpenAI, благодаря GPT-Red уязвимость GPT-5.6 Sol к прямым промпт-инъекциям снизилась в 6 раз по сравнению с моделями четырехмесячной давности, но около 3,8% сложных атак по-прежнему достигают цели (сопоставимо с показателями Claude Opus 4.5).
Инструмент остается внутренним, OpenAI планирует выпустить статью с описанием архитектуры и процесса обучения в ближайшее время.
openai.com
✔️ SpaceXAI открыла исходный код Grok Build
В репозиторий вошли цикл управления агентом, механизмы сборки контекста, парсинг ответов модели, консольный интерфейс с просмотром diff-изменений и инструменты выполнения команд.
Код демонстрирует механизмы интеграции фреймворка с серверами MCP, субагентами и кастомными плагинами.
Grok Build поддерживает локальное развертывание и позволяет перенаправить запросы на любые локальные LLM, полностью исключив передачу данных на сторонние серверы.
x.ai
✔️ Apple Intelligence официально выходит на китайский рынок
Сервис будет работать в Китае на базе локальных ИИ-моделей после получения официального одобрения от профильного ведомства КНР. Из-за жестких региональных требований к регистрации генеративных сервисов компания отказалась от адаптации собственных алгоритмов.
Базовой LLM для китайских версий iOS и macOS выбрана Qwen от Alibaba. Модель будет отвечать за анализ контекста, генерацию текста и изображений. Параллельно Apple сотрудничает с Baidu для разработки дополнительных функций под региональный рынок.
На ранних этапах компания также рассматривала решения от DeepSeek и ByteDance, но выбрала Alibaba и Baidu.
reuters.com
✔️ Spotify запустил бету диалогового ИИ-ассистента
Музыкальный сервис добавил ассистента на основе ИИ в управление воспроизведением через текстовые и голосовые команды. Функция запущена в режиме беты для Premium-пользователей старше 18 лет в США, Ирландии и Швеции.
Модель обрабатывает контекстные запросы, а в интерфейсе плеера можно запрашивать информацию об артистах, песнях и подкастах, узнавать историю собственных прослушиваний и задавать вопросы на общую эрудицию.
Запуск ассистента дополняет предыдущие ИИ-функции платформы - генерацию плейлистов по промптам и интеграцию технологий ElevenLabs для озвучки аудиокниг.
spotify.com
✔️ На Meta* подали в суд за использование алгоритмов при сокращении персонала
Бывшие сотрудники подали иск в федеральный суд Калифорнии, обвинив компанию в использовании ИИ в ходе майского сокращения 8000 человек.
По версии истцов, внутренние системы генерировали списки на увольнение с системной предвзятостью. Под сокращение непропорционально часто попадали сотрудники с инвалидностью, а также находящиеся в медицинском или декретном отпуске. В иске указано, что алгоритм формировал списки на основе оценок эффективности, объемов выполненной работы и метрик использования корпоративных ИИ-инструментов.
Meta отвергает обвинения и настаивает, что финальные кадровые решения принимают люди. Сейчас истцы добиваются судебного запрета, чтобы сохранить рабочие места до окончания разбирательства.
wsj.com
*организация признана экстремистской, её деятельность на территории РФ запрещена.
⚡️ Qwen представила Qwen3.8-Max - модель на 2,4 трлн параметров для автономной разработки и рабочих агентов
По заявлению команды, модель способна вести длинные проекты почти без вмешательства человека: планировать работу, писать код, запускать инструменты, анализировать результат и исправлять ошибки по обратной связи.
Пример - oh-my-cli. Агент начал с пустой папки и развивал проект больше десяти дней, оставив полный журнал изменений в открытом GitHub-репозитории.
Qwen также заявляет о сотнях последовательных итераций при оптимизации чипов, долгосрочном планировании бизнес-стратегий и нативной работе с изображениями. Визуальные данные используются внутри цикла «планирование - выполнение - проверка», а не только как входной контекст.
Цена API:
- ввод - $2 за 1 млн токенов;
- вывод - $6;
- закешированный ввод - $0,25.
На следующей неделе компания обещает открыть веса Qwen3.8-Max и более компактной Qwen3.8-27B.
Если заявленные возможности подтвердятся на независимых тестах, Qwen получит редкую комбинацию: огромную агентную модель, мультимодальность и открытые веса.
Блог:
https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8
Qwen Studio:
https://chat.qwen.ai/?models=qwen3.8-max
API:
https://qwencloud.com/models/qwen3.8-max
Автономный проект:
https://github.com/qwen-code-dev-bot/oh-my-cli
@ai_machinelearning_big_data
#qwen
✔️ Apple будет монетизировать Apple Intelligence
Компания планирует продавать расширенные квоты на запросы к Apple Intelligence и обновленной Siri через подписку iCloud+. По словам Тима Кука, пользователи смогут доплачивать за снятие базовых дневных ограничений.
Текущие тарифы iCloud+ уже предлагают слегка увеличенные ИИ-лимиты. Для интенсивной работы с ИИ-функциями Apple добавит в линейку сервиса новые, более дорогие уровни подписки.
Релиз обновленной Siri ожидается осенью в составе очередного обновления iOS.
theverge.com
✔️ Google автоматизировала создание исследований без галлюцинаций в источниках
Science One - экспериментальный фреймворк для автоматической генерации научных статей. Инструмент использует архитектуру Chain-of-Evidence, которая минимизирует галлюцинации.
Алгоритм привязывает каждое утверждение в тексте к конкретному рабочему артефакту или результату выполнения кода. Для работы с литературой система игнорирует внутреннюю память языковой модели и обращается к научным API, выстраивая графы цитирования в реальном времени.
Оценку качества сгенерированных текстов проводит автоматизированный ревьюер CoE Audit. Он проверяет подлинность источников, работоспособность кода и воспроизводимость метрик.
В тестах 5 систем на базе Gemini 3.1 Pro написали 75 статей по 5 задачам. Все 337 цитат Science One оказались подлинными. Кроме того, 12 экспериментов выдали корректные результаты, а в 14 из 15 проверенных работ написанный код полностью совпал с заявленной методологией.
research.google
✔️ MiniMax релизнул видеомодель
H3 - модель генерации видео с поддержкой мультимодального ввода, которая генерирует ролики длиной до 15 секунд в разрешении 2K со стереозвуком по составным промптам.
Модель одновременно обрабатывает текст, изображения, видео и аудио и умеет комбинировать референсы в одном запросе - извлечь движение камеры из загруженного ролика, внешность персонажа из фото, а звук - из аудиофайла. В один промпт можно передать до 12 референсов.
Генерация через API стоит 13 центов за секунду видео в 2К и 9 центов за 768P. Открытый релиз на ModelScope запланирован на 3 августа.
minimax.io
✔️ ByteDance выпустила Seedance 2.5
Новинка генерирует видео длиной до 30 секунд за один проход, что вдвое больше лимита предыдущей версии. Фрагменты можно объединять в ролики длительностью до нескольких минут.
Модель поддерживает расширенный мультимодальный промптинг - в один запрос можно передать до 30 изображений, 10 видеоклипов и 10 аудиодорожек. Для точного контроля визуального ряда и темпа генерации используются таймкоды.
В Китае Seedance 2.5 появилась на платформах Jiemeng AI и Doubao Professional, на глобальном рынке она доступна через сервис Dreamina экосистемы CapCut.
bytedance.com
✔️ ElevenLabs добавила автоматическую озвучку по ролям
Новая функция Character Casting парсит загруженный текст, извлекает персонажей и назначает им роли из библиотеки на 10 тысяч синтетических дикторов. При замене диктора алгоритм обновляет реплики для выбранного персонажа по всему документу.
Инструмент умеет определять нестандартные имена и выдуманные термины. Достаточно задать произношение один раз, после чего правило применяется ко всему тексту. Готовый проект можно дополнить звуковыми эффектами, экспортировать (заявлена поддержка более 70 языков) или опубликовать в ElevenReader.
По оценкам ElevenLabs, Character Casting снижает стоимость производства аудиокниги с $5000 до $200, а время создания - с трех месяцев до нескольких часов. Новая функция доступна в разделе Audiobooks.
elevenlabs.io
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
⚡️ Модели Anthropic случайно взломали 3 реальные компании во время тестов
Инцидент произошел во время ИБ-учений формата CTF из-за сбоя в настройках на стороне компании-партнера Irregular, отвечавшей за проведение тестирования.
Вместо закрытой изолированной среды, модели получили прямой доступ к публичному интернету.
Оказавшись во внешней сети, Opus 4.7, Mythos 5 и одна внутренняя исследовательская сборка применили базовые хакерские техники, успешно проэксплуатировав слабые пароли и неаутентифицированные эндпоинты реальных компаний.
Anthropic выявила эти случаи лишь после масштабного аудита 141 тысячи тестовых сессий.
Проверку инициировали на фоне недавнего скандала с OpenAI, который при схожих обстоятельствах проник в инфраструктуру Hugging Face.
После обнаружения утечки Anthropic экстренно остановила все кибериспытания и связалась с пострадавшими организациями, две из которых не зафиксировали у себя факт взлома.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
✔️ ЕС выделит 10 млрд евро на создание семи ИИ-фабрик
Еврокомиссия открыла тендер на строительство ИИ-кластеров с ожидаемым общим бюджетом 30 млрд евро. Из них 10 млрд евро напрямую предоставят фонды ЕС и бюджеты стран-участниц. Финансирование получат 7 дата-центров - в документах они фигурируют как "суперфабрики".
Прием заявок продлится до 12 ноября, победителей объявят в июле 2027 года. По условиям тендера, подрядчики обязаны полностью ввести объекты в эксплуатацию в течение 18 месяцев после подписания контрактов.
wsj.com
✔️ OpenAI запустила программу доступа к флагманским моделям для учёных
Программа ChatGPT for Academic Researchers предполагает, что до 2027 года компания предоставит 100 тысячам учёных доступ к своим топовым моделям. Первые 10 тысяч исследователей получат приглашения этим летом.
Участникам откроют доступ к GPT-5.6 Sol Pro, ChatGPT Work и Codex с расширенным контекстом, увеличенными лимитами и дополнительными кредитами для функции Deep Research. Платформа включает более 75 научных навыков и интегрирована с базами статей, геномными датасетами и вычислительными блокнотами.
Участие отрыто только для профильным специалистам из одобренных OpenAI университетов. Кандидаты обязаны подтвердить академический статус и наличие научных проектов. Одобренный участник может добавить в рабочее пространство до четырех коллег из своего института.
openai.com
✔️ Thinking Machines Lab представила модель Inkling-Small
Стартап Миры Мурати опубликовал веса мультимодальной MoE-модели Inkling-Small на 276 млрд общих и 12 млрд активных параметров. Модель обрабатывает текст, аудио и изображения в окне контекста до 1 млн токенов.
Благодаря дистилляции от флагманской Inkling и обучению с подкреплением, младшая версия превзошла оригинал в кодинге и логическом вывода. Она выбила 80% в бенчмарке SWE-bench Verified и 31,6% в Humanity’s Last Exam.
Веса - на Hugging Face, инференс и файн-тюнинг доступны через платформу Tinker. С учетом стартовой скидки стоимость API составляет от $0,58 для контекста 64K до $1,16 для 256K токенов.
thinkingmachines.ai
✔️ Google выпустила модель Embodied Reasoning 2
ER 2 обрабатывает непрерывные мультимодальные видеопотоки и работает как высокоуровневый планировщик. Архитектура разделяет логику и моторику - пока модель рассчитывает следующий шаг, физические действия выполняют VLA-модели.
Модель анализирует видеокадры в реальном времени, оценивает статус текущего этапа и корректирует алгоритм на лету без перезапуска процесса. ER 2 также поддерживает мультиагентную работу - устройства разного типа могут обмениваться семантическим контекстом для совместного выполнения многошаговых задач в общем физическом пространстве.
Модель доступна через Gemini API и на платформе Google AI Studio. В помощь начинающим опубликованы примеры того, как настроить модель и заставить её выполнять задачи в области физического ИИ.
blog.google
✔️ Liquid AI выложила веса двунаправленных энкодеров под CPU
Стартап опубликовал веса двунаправленных энкодеров LFM2.5-Encoder на 230M и 350M параметров. Модели базируются на архитектуре LFM2, оптимизированы для запуска на CPU и поддерживают контекст до 8К токенов. Основные сценарии применения - классификация, маршрутизация и токен-уровневые операции.
По итогам 17 тестов, старшая версия на 350M заняла четвертое место из 14. По словам Liquid AI, при полной загрузке окна в 8192 токена модель 230M выполняет forward pass на CPU за 28 секунд - в 3,7 раза быстрее ModernBERT-base.
Код и веса - на GitHub и Hugging Face.
liquid.ai
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Что произошло в мировом ML за последние полгода? Если не успеваете следить за ICML и другими крупными конференциями, 13 августа Яндекс проведёт ML Global Recap H1 2026 — встречу, где эксперты разберут ключевые работы, тренды и идеи, которые уже начинают влиять на индустрию.
В программе — четыре доклада от руководителей команд Яндекса. О развитии Tabular DL расскажет Артём Бабенко из Yandex Research, о трендах и вызовах в reasoning — Дмитрий Мокеев из Alice AI, о новых подходах к оценке качества моделей — Иван Дёгтев из Яндекс R&D —, а об оптимизации LLM-инференса — Андрей Бежин из Яндекс R&D.
А еще участников ждут нетворк и обмен впечатлениями с теми, кто побывал на конференциях лично.
📍 Москва + онлайн
🗓 13 августа
🔗Регистрация — на сайте конференции
Реклама ООО «Яндекс», ИНН 7736207543, erid: CQH36pWzJqMVErd51Wmdi672nSWCXUoVD3hQqe7LcXVEpC
🔥 ChatGPT приближается к 1 млрд пользователей в неделю, но давление на OpenAI растёт
По данным The Information:
• цель достигнута на семь месяцев позже плана
• у ChatGPT уже более 50 млн платных пользователей
• enterprise приносит свыше 40% выручки
• прогноз выручки на год - около $25 млрд
• ожидаемый cash burn - примерно те же $25 млрд
• Anthropic могла обогнать OpenAI по выручке благодаря корпоративным клиентам
Миллиард пользователей - исторический масштаб.
https://www.theinformation.com/articles/openais-chatgpt-nears-1-billion-weekly-active-users-seven-months-target
📌 Теренс Тао: в математике кризис из-за ИИ
На Международном конгрессе математиков в Филадельфии Теренс Тао (медаль Филдса 2006 года) прочитал лекцию "Математика в эпоху ИИ".
Его тезис: сообщество входит в период, сопоставимый с кризисом оснований 1900-1930 годов, когда парадокс Рассела и теоремы Гёделя заставили математиков пересмотреть базовые допущения.
Возможна ситуация, допускает Тао, когда формально верное доказательство важного результата не сможет объяснить ни один человек.
Медали Филдса, самую престижную награду в математике, в этом году получили Дэн Юй, Джон Пардон, Джейкоб Цимерман и Ван Хун - за результаты, полученные без участия ИИ.
🫶 Программируй и решай задачи эффективнее - nordrouter.com
Это единый API-хаб ИИ-моделей по доступным ценам, наши преимущества:
1. 67+ ИИ моделей (в том числе передовые Opus 5 и GPT 5.6 Sol)
2. 100+ Медиа-моделей (Seedream, GPT Image, Nano Banana, etc)
3. Автоматический кэш, который экономит до ~80% расходов
Модели легко интегрируются в любой редактор кода и программы:
OpenCode, Cline, Claude Code, Codex, Zed
Чаты и ролеплей:
SillyTavern, Janitor AI, RikkaHub
API и автоматизация:
n8n, Make и другие
Не вериться? Ознакомьтесь с отзывами на наш сервис на сторонних площадках (указаны на сайте)
nordrouter.com
⚡️ MoonshotAI откроет веса Kimi K3 27 июля
Китайский стартап запустил обратный отсчет до публикации весов своей флагманской модели Kimi K3/
На официальном аккаунте в Hugging Face появилась страница проекта - релиз запланирован на 27 июля, а пока можно оформить подписку на уведомления.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
🛡 Как проектировать ИИ-агентов, которым можно доверять – до конца регистрации осталось совсем немного времени
ИИ-агенты уже пишут код, работают с данными и подключаются к внешним сервисам. Чем больше задач им делегируют, тем интереснее вопрос — как устроены такие системы и что стоит за словом «надёжный» применительно к агенту.
ШАД с 27 по 31 июля проводит AI Agents Security Week – интенсив с экспертами Яндекса о том, как как защищать агентные системы: доступы, данные, инфраструктура.
Разберут:
• чем автономные агенты отличаются от обычных LLM – и почему для них нужна отдельная модель угроз
• как безопасно выдавать агентам доступ к инструментам и инфраструктуре
• как защищать персональные и корпоративные данные при работе агента с инструментами
• реальные инциденты – взломы, утечки, ошибки конфигурации в разных ИИ-моделях
Подойдёт ML-разработчикам, DevOps/DevSecOps-инженерам, техлидам, архитекторам, студентам старших курсов.
5 вечерних занятий, отборочное тестирование и итоговая работа – для тех, кто хочет сертификат.
Регистрация закрывается 27 июля, и это последние дни, чтобы успеть подать заявку, не пропустите!
✔️ Alibaba откроет код альтернативы CUDA
Полупроводниковое подразделение Alibaba (T-Head) анонсировало открытие исходного кода стека SAIL для фирменных ИИ-ускорителей Zhenwu. Проект анонсировали на Всемирной конференции по ИИ в качестве открытой альтернативы экосистеме Nvidia CUDA.
По заявлению T-Head, адаптация SAIL под популярные ML-фреймворки занимает менее 7 дней. Флагманом линейки выступает процессор Zhenwu M890, представленный в мае и спроектированный для работы с ИИ-агентами.
Alibaba ранее сообщала об отгрузке более 560 тысяч таких чипов сотням корпоративных клиентов.
scmp.com
✔️ Moonshot приостановил оформление подписок на Kimi K3
Стартап временно остановил продажу подписок на модель Kimi K3 из-за нехватки вычислительных мощностей. Действующие пользователи работают без ограничений, доступ новым клиентам откроют по мере масштабирования инфраструктуры.
Для балансировки нагрузки на кластеры компания меняет систему монетизации и делит единую подписку на 2 тарифа.
В план Kimi Membership входят веб-версия, мобильное приложение и стандартные сценарии использования. Для инженеров вводится Kimi Code Membership - ресурсы этого тарифа выделены только под генерацию и анализ кода. Такое разделение потоков должно стабилизировать работу сервиса.
Kimi в сети Х
✔️ ИИ-вендоры всерьез присматриваются к чипам AMD
Microsoft расширит использование ускорителей AMD в инфраструктуре Azure. Во второй половине 2026 года компания запустит вычислительную платформу AMD Helios, оптимизированную для крупных моделей. Сатья Наделла объяснил расширение партнерства ценовой политикой Nvidia и конкуренцией со стороны TPU.
Параллельно аппаратное обеспечение AMD тестирует Anthropic. По данным SemiAnalysis, AMD присвоила разработчику Claude высший приоритет поддержки наравне с Amazon. Ожидается, что компании официально анонсируют партнерство на конференции Advancing AI после решения проблем с оптимизацией программного стека.
microsoft.com
✔️ ИИ спроектировал компоновку невидимого в полете одномоторного дрона
Корпус аппарата Phantom Twist в полете вращается со скоростью до 25 оборотов в секунду, делая его почти невидимым за счет эффекта размытия. А процессе создания дрона ИИ сгенерировал 20 тысяч вариантов дизайна и симулировала их работу на фоне реальных пейзажей.
Пропеллер и рама Phantom Twist крутятся в противоположных направлениях - в конструкции нет статичных деталей. Аппарат в 10 раз сложнее заметить, чем классический квадрокоптер.
Авторы позиционируют устройство как инструмент для мониторинга дикой природы и осмотра инфраструктуры.
northwestern.edu
✔️ Нил Бломкамп выпустил короткометражку, полностью сгенерированную в ИИ
Известный по "Району №9" режиссер представил 13-минутный научно-фантастический хоррор Nightborne, полностью созданный с помощью видеомодели Seedance 2.0. Сюжет стилизован под документальное кино о военной программе, возвращающей в строй погибших солдат.
Бломкамп управлял процессом покадрово, выстраивая сцены через промпты на основе концепт-артов, подготовленных художниками. Для генерации лиц и озвучки студия лицензировала биометрию 32 человек, чтобы избежать проблем с авторскими правами.
Режиссёр заявил о планах снять полнометражный ИИ-фильм. Для реализации этих амбиций он уже открыл новую компанию, ориентированную на нейросетевой продакшен, которая придет на смену его классической студии Oats Studios.
Neill Blomkamp в сети Х
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
✔️ В Roblox можно будет собрать игру по текстовому описанию
Игровая платформа анонсировала функцию Build, которая превращает простой запрос в готовую базу игры.
Под капотом целый набор ИИ-моделей, открытых и собственных - они отвечают за игровые механики, окружение, персонажей, визуальный стиль и звук.
В геймдеве опасаются, что когда порог входа падает до текстового запроса, платформу зальёт поток AI-слопа, а авторам придётся конкурировать с ИИ-контентом, который штампуется в разы быстрее ручной работы.
Общее настроение индустрии при этом тревожное - по свежему опросу конференции GDC, 52% профессионалов игровой отрасли считают, что генеративный ИИ вредит геймдеву.
📌 Физики создали память на механических колебаниях для квантового компьютера
Группа из Швейцарской высшей технической школы Цюриха экспериментально продемонстрировала квантовые вычисления, в которых рабочая память построена на механических колебаниях, а не на электромагнитных состояниях.
Архитектура скопирована с классического компьютера, где процессор и оперативная память разделены.
Роль процессора играет сверхпроводящий кубит, а роль памяти - крошечные механические резонаторы внутри квантового чипа, элементы, отдалённо похоже на гитарные струны, которые при записи информации начинают колебаться на частотах за пределами слышимого.
Для вычисления кубит обращается к колебанию в памяти, обрабатывает и изменяет его состояние, а затем записывает обратно. Такое разделение вычислений и хранения отличает подход от многих существующих квантовых схем, где обработка и память тесно переплетены.
🟡Ставка на механику объясняется двумя ограничениями
Сегодня квантовую память чаще всего делают электромагнитной в связке со сверхпроводящими кубитами - обе технологии хорошо изучены и позволяют считывать и менять квантовые состояния с высокой точностью.
Но такие элементы относительно громоздки, что мешает превращать лабораторные установки в практические машины.
Механические резонаторы заметно компактнее, а главное - ёмче (как струна может звучать разными тонами, резонатор поддерживает множество мод колебаний, и каждая мода работает как отдельная ячейка памяти).
Вдобавок, по данным группы, механические состояния дольше остаются стабильными - информация не затухает так быстро, как в электромагнитных аналогах.
🟡Работоспособность проверили на реальных задачах
Первая - квантовое преобразование Фурье, базовая процедура, на которую опираются многие квантовые алгоритмы, включая знаменитый алгоритм Шора для разложения чисел на множители.
Вторая - поиск периода функции, продемонстрировавший применение этой процедуры на практике.
Обе задачи требуют одновременно и точно управлять множеством квантовых состояний, хранить их и связывать между собой, не разрушая их хрупкую природу.
Авторы говорят, что их схема в принципе способна выполнять все базовые операции, необходимые для произвольного квантового вычисления, то есть годится как основа универсального программируемого квантового компьютера.
🔜 Почитать полную статью можно в в журнале Science
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
✔️ Первым устройством OpenAI станет умная колонка
OpenAI готовит к выпуску свой первый гаджет - переносную умную колонку без экрана, задуманную как "домашний компьютер эпохи ИИ".
Об этом сообщает Bloomberg со ссылкой на источники, знакомые с проектом. Устройство ещё в разработке, официально о нём не объявляли, а представитель OpenAI отказался от комментариев.
Оффер на роль Senior Data Science за неделю — реально? 🚀
Коллеги из Авито запускают Fast Track — ускоренный отбор для специалистов Data Science уровня Senior и Senior+. Одна неделя на все технические этапы и финал → оффер в классифайд №1 в мире по количеству пользователей.
✅ Основные этапы — 20–26 июля. Регистрация открыта до 20 июля.
Как проходит:
🔸 До 20 июля — заявка + HR-скрининг
🔸 До 24 июля — техническая секция (ML-теория + Python)
🔸 25 июля — ML System Design
🔸 26 июля — финал
🔸 До 28 июля — оффер
Преимущества фаст-трека:
🔸 Быстрый отбор и совмещённые этапы
🔸 Все даты известны заранее
🔸 Возможность оценить свои скилы — результат закрепляется на год
Кого ждут:
🔸 От 4 лет опыта в крупных российских и международных IT-, BigTech- и FinTech-компаниях
🔸 Полный цикл разработки моделей — от ресёрча до выкатки в прод
🔸 От 1 года самостоятельного лидирования проекта, автономность и инициативность
Команды на выбор: антифрод и модерация, монетизация и реклама, поиск и рекомендации, вертикальные DS-команды.
🤓 Регистрация — до 20 июля. Успей оставить заявку!