Mistral представила Voxtral 3 - новое поколение голосовых ИИ-моделей для создания голосовых агентов.

Главные возможности:
- 50+ языков — распознавание речи и определение говорящих.
- Задержка менее секунды — диалоги в реальном времени.
- 35+ языков для озвучки — управление эмоциями, интонацией и темпом.
- Клонирование голоса — по 30 минутам аудио.
- ИИ-агенты — обработка звонков, работа с API и выполнение задач.
- Локальный запуск — развёртывание на собственной инфраструктуре.

Стоимость API: распознавание от $0,0035/мин, генерация речи - $13 за миллион символов.

По тестам Mistral, модель превосходит Whisper, Gemini 3.5 Transcribe и Scribe v2 в распознавании речи.

oxtral 3 позволяет создавать голосовых ИИ-агентов, которые не только разговаривают, но и выполняют реальные задачи.

https://mistral.ai/news/voxtral-3/

Читать полностью…

🌟 SonicBoom: движок инференса без Python

HardenedVault, которая специализируется на безопасности Linux и компиляторов, выложила среду исполнения SonicBoom, написанной с нуля на C++ и CUDA. Python ей не нужен ни для работы, ни для сборки.

Цель проекта – локальный запуск языковых моделей на потребительских видеокартах.

Всё упаковано в одну библиотеку libsonicboom.so, которую можно подключить из любого языка через стандартный интерфейс C, основным языком для работы с ней авторы выбрали Scheme в реализации GNU Guile.

SonicBoom загружает модели в GGUF, генерирует текст на процессоре или видеокарте и поднимает локальный сервер, совместимый с API OpenAI.

Если новый запрос начинается с того же текста, что и предыдущий, заново обрабатывается только добавленная часть, и результат до токена совпадает с полным пересчётом.

🟡Механика

Скорость вывода дают уровни над вычислительными ядрами, а не сами ядра. Умножение квантованных матриц и токенизаторы частично перенесены из llama.cpp.

Над ними работает планировщик, который до запуска переписывает граф модели целиком, сливает соседние операции и записывает весь шаг генерации токена в один CUDA Graph, т. е. в готовую последовательность команд для видеокарты.

Ещё выше стоит компилятор на базе MLIR. Он сам генерирует часть ядер для GPU, в том числе для механизма внимания, и при первом запуске подбирает самый быстрый вариант под конкретную карту.

🟡Тесты

На RTX 3050 с 8 ГБ памяти сравнили SonicBoom и llama.cpp на одних и тех же моделях.

Gemma 4 E4B через SonicBoom дала генерацию в 53 токена в секунду против 44,8 у llama.cpp.

У Qwen2.5-0.5B вышло 344,7 токена в секунду против 307,6.

Когда контекст дорастает до 512 токенов, SonicBoom на Qwen уже чуть отстаёт.

Единственный сторонний результат на RTX 4060 Ti оказался хуже llama.cpp, 73,6 токена в секунду против 78, но его получили на сборке, ещё не настроенной под эту видеокарту.

Пока проверены только две модели, Gemma 4 E4B-it и Qwen2.5-0.5B-Instruct, и только видеокарты серии RTX 30.

Модель всегда выбирает самый вероятный токен, температуру и другие настройки случайности задать нельзя.

Следующими в планах стоят модели Llama и Mistral, работа через Vulkan, генерация ядер для видеокарт других производителей и диффузионные модели.

Дальше SonicBoom планирует вырасти в фреймворк в духе PyTorch, где модель пишут на Scheme и компилируют в граф вычислений. Прототип этого режима уже обучает небольшой трансформер.


📌Лицензирование: GPL-3.0


🖥Github


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #InferenceEngine #SonicBoom

Читать полностью…

DeepSeek открыла исходный код DeepInfer - собственного движка для запуска ИИ-моделей.

Именно он обеспечивает работу DeepSeek-V4.1-Flash с высокой производительностью и минимальными задержками.

Главное:
- Ускорение инференса - больше запросов за меньшее время.
- Эффективное использование GPU - снижение затрат на вычисления.
- Параллельная обработка - высокая пропускная способность при больших нагрузках.
- Снижение стоимости ИИ - меньше ресурсов на генерацию каждого ответа.

DeepInfer опубликован под лицензией Apache 2.0. Разработчики смогут использовать технологии DeepSeek в собственных проектах.

GitHub: https://github.com/deepseek-ai/DeepInfer

Читать полностью…

✔️ DeepMind и власти Сингапура сделали модель, которая детектит мошенников

Дообученную версию открытой модели Gemma для распознавания мошеннических разговоров разработали вместе с правительственным агентством по технологиям GovTech Singapore и представили на Сингапурской международной неделе кибербезопасности.

Модель работает на устройстве и, увидев в переписке признаки манипуляции, показывает предупреждение и советует не торопиться с передачей данных или денег.

Читать сообщения модель может только с согласия пользователя и на условиях приложения, в которое её встроят.

Чтобы не сажать батарею, cначала входящие сообщения просеивает лёгкий классификатор, а при подозрении Gemma разбирает более длинный фрагмент разговора и подтверждает или снимает тревогу.

По данным DeepMind, мошенничество составляет больше половины зарегистрированных в Сингапуре преступлений, ущерб с 2019 года превысил 4 млрд сингапурских долларов, а до 80% потерь приходится на схемы, где злоумышленник сначала долго втирается в доверие.

В каких приложениях и когда появится функция, не сказано, внедрять её будут поэтапно вместе с властями Сингапура. Google DeepMind допускает, что похожие проекты появятся и в других странах.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

⚡️ Тибо Соттьё возглавил сентябрьский рейтинг посещаемости в X

Аккаунт Тибо, который отвечает в OpenAI за ChatGPT, Codex и API, в сентябре собрал наибольшую долю трафика среди аккаунтов X. Такие данные приводит рейтинг Similarweb.

Второе место занял спортивный журналист Фабрицио Романо, с новостями о футбольных трансферах, третье – Илон Маск.

В августе Тибо был вторым, а в июле – четвёртым.

Рост популярности связан с тем, что пользователи следят за анонсами о сбросе лимитов. По статистике Х, за год Тибо опубликовал 83 таких объявления, из них 60 - про полные сбросы.

Поклонники завели сайты, которые отслеживают сбросы, а сам Соттьё пишет, что люди уже останавливают его на улице и просят обнулить лимиты.

Similarweb в таких рейтингах считает долю веб-трафика соцсети, которая приходится на страницу аккаунта, без учёта приложения X. Поэтому рейтинг показывает, как часто открывают профиль, а не охват публикаций или число подписчиков.

В июле у Соттьё их было около 250 тысяч (сейчас 893), у Маска - 240 миллионов.

https://x.com/Similarweb/status/2105254978411454973

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

✔️ xAI выпустила речевую модель Grok Voice 3.0

Новая модель xAI работает в формате речь в речь, то есть слушает и отвечает голосом без промежуточного текста, и, по словам компании, откликается быстрее чем за секунду.

В сводном рейтинге Artificial Analysis Speech-to-Speech Index она набрала 86,9 балла против 83,2 у GPT-Live-1 и 82,6 у Gemini 3.8 Live.

На Full Duplex Bench, который проверяет паузы, очерёдность реплик и перебивания, результат 97%, но на τ-Voice, тесте звонков в поддержку, модель уступила GPT-Live-1, 71,6% против 74,5%.

Русский язык модель не поддерживает.

Grok Voice 3.0 уже работает в автомобилях Tesla и в поддержке Starlink. Там она принимает 20 тысяч звонков в день и примерно 70% из них решает без участия человека, от проверки клиента до отправки замены оборудования.

Через Voice Agent API модель доступна по той же цене, что и предыдущая версия, 8 центов за минуту.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

🪰 «Матрица» для мухи: симуляцию мозга подключили к миру, созданному ИИ

Odyssey заявила, что подключила программную модель мозга плодовой мушки к Odyssey-3. По словам команды, теперь она самостоятельно перемещается по сгенерированным виртуальным мирам.

Odyssey-3 создаёт интерактивную среду, которая меняется в ответ на действия внутри неё. Это позволяет исследовать поведение агента в окружении, которого никогда не существовало в реальности.

https://x.com/odysseyml/status/2111590051817894018

@ai_machinelearning_big_data

#Odyssey

Читать полностью…

✔️ OpenAI открыла биологам бесплатный доступ к GPT-Rosalind

Прошедшие отбор лаборатории получат до 30 рабочих мест по тарифу Business Standard на 12 месяцев, программа Rosalind Academic Plan рассчитана на исследовательские группы в науках о жизни.

Сама GPT-Rosalind заточена под биологию, медицинскую химию и геномику, а работает она в связке со средой Rosalind Workbench, которая управляет профильными программами, от инструментов дизайна белков до сопровождения лабораторных экспериментов.

Доступ откроют после верификации, вместе с ним дают и базовую коммерческую линейку моделей OpenAI. 
openai.com

✔️ Anthropic дала аудиторам METR доступ уровня штатных сотрудников

Шесть исследователей некоммерческой организации получили рабочие места, корпоративное оборудование и доступ к внутренним системам наравне с командой оценки рисков самой компании.

Публиковать отчёты об уязвимостях моделей они могут самостоятельно, вето у Anthropic нет, исключение сделано только для узкого списка конфиденциальных данных.

С этого проекта начинается трёхуровневая программа постоянного внешнего надзора, на следующих её этапах Anthropic привлечёт также SecureBio и Accenture.
anthropic.com

✔️ Perplexity открыла код платформы для изоляции агентов

SPACE – платформа виртуализации и запуска песочниц, на которой с июля работает автономный агент Perplexity Computer. Она позволяет моделям безопасно выполнять произвольный код и управлять файловой системой, каждое рабочее пространство поднимается в отдельной виртуальной машине со своей ОС.

Процессы изолированы от хоста и внешних сервисов, среда считается недоверенной, а сетевые политики и токены авторизации держит внешний слой управления. Архитектура рассчитана на непрерывные сессии и параллельные ветки вычислений, вместо полного дублирования образов хранятся снимки состояния, поэтому агента можно ставить на паузу, ветвить сессии под проверку гипотез и восстанавливаться после ошибок.

По словам Perplexity, на реальном трафике SPACE обрабатывает миллионы запусков в день и стартует в 3–5 раз быстрее коммерческих аналогов, а внутренние тесты на побег из песочницы компрометации хоста не дали.
perplexity.ai

✔️ Gemini 4 Argon стала доступна подписчикам Google AI Pro

В платформе для разработки Antigravity модель раньше была эксклюзивом более дорогого плана Ultra. Теперь на базовой подписке её можно применять для программирования, отладки архитектуры и многоэтапной разработки через десктопный клиент и консольный интерфейс.

Для Pro выделили отдельную еженедельную квоту запросов к Argon, она не пересекается с лимитами на Gemini 3.8 Flash, так что обе модели работают параллельно.
Antigravity в X

✔️ Amazon представила носимые ИИ-устройства Bee

В линейку вошли клипса Bee Frontier за 75 долларов и модуль Bee Eclipse за 100 долларов с магнитным креплением к смартфону.

Устройства расшифровывают диалоги, пишут краткие записи встреч и синхронизируются с календарями и почтой, а их аудиопоток связан с алгоритмами Alexa+ и поисковой выдачей магазина, так что упоминание бытовых нужд в беседе влияет на рекомендации на главной странице.

Интеграции привязаны к подписке Bee Pro за 12 долларов в месяц, без неё устройства хранят контекст только за последние две недели.

Ранее Amazon ограничила автоматические покупки через ботов Muse и Grok, а теперь, со своими микрофонами, рассчитывает собирать данные о намерениях покупателя до того, как он введёт прямой запрос.
aboutamazon.com


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

✔️ Nvidia переводит чипы GB202 в профессиональный сегмент

По данным источников, реальная причина дефицита видеокарт RTX 5090 в каннибализации микросхем GB202 - компания перераспределяет кристаллы в пользу сегмента профессиональных рабочих станций.

Карта уже исчезла из онлайн-магазина Nvidia в США, а крупные ритейлеры присвоили ей статус Discontinued.

На китайском рынке цена 32-гигабайтной RTX 5090 за полтора месяца выросла с 35 до 54 тысяч юаней. В прошлом месяце цены в Европе превысили 5000 евро.

Перевод чипов GB202 в профессиональную линейку экономически обоснован. Цены на ускорители для рабочих станций начинаются от $4500–6000, тогда как рекомендованная стоимость RTX 5090 составляет $1999.

Из-за перераспределения чипов роль потребительского флагмана переходит к RTX 5080 на кристалле GB203 с 24 ГБ памяти GDDR7.

СМИ и профильные издания неоднократно отправляли запросы в Nvidia для подтверждения информации, но на текущий момент компания воздерживается от каких-либо официальных комментариев или публичных опровержений.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

🐋 DeepSeek V4.1-Flash-1017: метрики выше, ответы короче, Search и Fetch API открыты всем

DeepSeek обновили Flash-версию V4.1. Модель сильнее прошлой, быстрее решает задачи и выдаёт более короткие ответы, то есть выходит дешевле. Доступна на сайте, в приложении и по API, веса открыты.

На DeepSWE v1.1 модель набирает 77.0 против 74.0 у Claude Opus 5 и 73.0 у GPT 5.6-Sol. На Automation-Bench 60.5 против 50.3 у Opus 5, на Agents' Last Exam 35.4 против 28.6. К прошлой Flash прирост большой: Terminal-Bench 4.0 вырос с 31.2 до 42.3, ProgramBench с 20.3 до 29.1.

На HLE (56.3), Terminal-Bench 4.0 (51.8) и NL2Repo-Bench (75.3) Opus 5 всё ещё впереди. Цифры приведены самой компанией, а методики оценки у бенчмарков разные.

Отдельно открыли Search и Fetch API на собственном поисковом движке: $0.75 за 1000 вызовов на каждый эндпоинт.


Модель: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017
Документация API: https://api-docs.deepseek.com/guides/search

Источник: https://x.com/deepseek_ai/status/2111375640717033777

@ai_machinelearning_big_data

#DeepSeek

Читать полностью…

✔️ NVIDIA выпустила мультимодальную модель Nemotron 3.5 Super VL

Новинка семейства Nemotron с открытыми весами понимает текст, изображения и видео длиной до двух минут. Под капотом MoE на 120 млрд общих и 12 млрд активных параметров.

NVIDIA рассчитывает её на агентов, которые работают постоянно, следуют инструкциям, вызывают инструменты и проходят многошаговые рабочие процессы.

В зрительных задачах упор сделан на документы, т.е. распознавание текста, таблицы, графики, веб-страницы и PDF.

Рассуждения включаются и выключаются через шаблон чата, есть промежуточный режим средней глубины.

🟡 Архитектура

Языковая часть построена на гибриде слоёв Mamba-2 и трансформера со смесью экспертов, по 512 экспертов в каждом таком слое.

Картинки кодирует энкодер C-RADIO, а дополнительное ускорение генерации реализовано за счёт спекулятивного декодирования.

Одновременно опубликована сжатая версия Super VL - Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B.

В ней урезали число и ширину экспертов в каждом слое, поэтому параметров стало 74 млрд, а активных – 9 млрд, после чего модель доучили, чтобы вернуть качество.

Веса экспертов квантованы до 2 бит, остальные слои хранятся точнее, и в итоге Bolt умещается в 24 ГБ VRAM.

🟡Тесты

С ближайшим по размеру конкурентом Qwen3.5-122B-A10B модель идёт почти вровень.

На GPQA-Diamond она набрала 89,5 против 86,7, на SWE-bench Verified – 71,1 против 71,9.

На OSWorld-Verified, где агент работает с интерфейсом компьютера, – 51,1 против 51,5, на OCRBench v2 – 68,1 против 68,3.

Более новые Qwen3.8-Flash-Next и GLM-5.3-Flash в той же таблице обходят Nemotron на большинстве тестов, например на Terminal-Bench 2.1 у них 85,8 и 82,7 против 66,7.

Модель также доступна в OpenRouter от 15 центов за миллион входных токенов и 50 центов за миллион выходных, ModelScope и микросервисах NVIDIA NIM.

Для полной версии NVIDIA рекомендует четыре H100 или две GB200.

📌Лицензирование: OpenMDW-1.1


🟡Блогпост
🟡Веса
🟡Техотчет


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #MMLM #Nemotron #NVIDIA

Читать полностью…

⚡️ Tesla показала обновленный Roadster с реактивными соплами SpaceX

Компания провела демонстрацию радикально переработанного прототипа спорткара Roadster второго поколения, анонсированного еще в 2017 году.

Главной фишкой стала интеграция технологий SpaceX - в кузове автомобиля встроены композитные баллоны сверхвысокого давления объемом 600 литров, питающими десять сопел.

На презентации в Техасе машина за счет реактивной тяги и нагнетателей оторвалась от рампы, совершила разворот в воздухе и перепрыгнула ряд других моделей Tesla.

По словам Tesla, импульсная система позволяет электрокару разгоняться до 96 км/ч менее чем за одну секунду, развивать скорость свыше 370 км/ч и проезжать до 480 км на одном заряде.

Серийное производство модели планируется в 2028 году.

Tesla открыла предзаказы с депозитом от $50 000 до $250 000 на три комплектации: дорожную Performance с активной аэродинамикой и системой прижимного всасывания, трековую Thrust с задними реактивными соплами и экстремальную одноместную Rocket с полным комплектом маневровых двигателей.

Илон Маск назвал Roadster статусным проектом, признав, что машина вряд ли принесет ощутимую прибыль и создается без оглядки на стандартные требования к безопасности.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

✔️ TypeSafe AI добавила модели принятия решений Jev зрение и длинный контекст

В новой версии Jev 1.14 модель научилась принимать на вход изображения, искать на них объекты и работать с длинными документами.

Все три функции экспериментальные и качество в них пока слишком неровное, TypeSafe пока не рекомендует их для прода.

Включаются они отдельными заголовками запроса с пометкой Danger Zone.

Картинки можно подставлять в описание ситуации, инструкции или критерии решения.

Новый тип вопроса Box возвращает рамку вокруг найденного объекта в виде четырёх границ в долях от размеров изображения и уверенность модели, по этим координатам другая программа может, например, обрезать кадр.

Рамку Box выдаёт всегда, даже если объекта на снимке нет, поэтому присутствие объекта документация советует проверять отдельным вопросом в том же запросе.

TypeSafe признались, что Jev был мультимодальным с самого начала, но зрение не открывали, потому что любые модели хуже справляются с картинками, чем с текстом.

По умолчанию запрос ограничен 64 тысячами токенов, а в длинном режиме лимит поднимается до 262 тысяч.

В остальном 1.14, по словам TypeSafe, понемногу улучшилась почти во всём, а сильнее всего ожидается прирост в многоязычных задачах.

Jev 1.14 уже доступна под алиасами jev-preview и jev-1.14.0, а основной версией jev-latest станет 21 октября.

Цена не изменилась, 0,042 доллара за миллион входных токенов, выходные не тарифицируются.

Подробности – в документации.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

Где Qwen? Где Kimi? У Anthropic слишком хороший квартал

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

✔️ OpenAI ведёт переговоры о покупке ИБ-компании Trail of Bits

Обе компании уже работали вместе над проектом Patch the Planet, где модели OpenAI в связке с инструментами Trail of Bits автоматически искали и исправляли ошибки в открытом коде.

Нью-йоркская Trail of Bits основана в 2012 году, в ней около 40 сотрудников, специализируется она на реверс-инжиниринге, аудите криптографических систем и поиске уязвимостей в открытом коде, а среди её клиентов Uniswap, Aave и Worldcoin.

Поглощение расширит возможности OpenAI в практической безопасности продуктов.
 theinformation.com

✔️ Fish Audio выложила TTS-модель Drama 3

Модель рассчитана на художественный дубляж, аудиокниги и озвучку игр, поддерживает 83 языка и позволяет детально режиссировать эмоции.

Текстовые ремарки в квадратных скобках прямо внутри реплик дают шёпот, смех, гнев и другие эмоциональные краски. В бенчмарке Artificial Analysis Drama 3 показала точность 93,2% при чтении дат и контекстно-зависимых слов, обойдя S2.1 Pro.

Архитектура построена на MoE и несёт 35 млрд общих параметров при 3 млрд активных, с гибридным вниманием Gated DeltaNet и MTP-декодером аудиокодеков.

Веса лежат на Hugging Face, а бесплатно использовать модель в коммерческих проектах могут компании с годовой выручкой до 500 тыс. долларов.
fish.audio

✔️ Prime Intellect купила Moondream вместе с командой

Платформа децентрализованных вычислений забрала разработчика компактных открытых VLM. Ключевая технология стартапа – движок инференса Photon, который компилирует архитектуру модели в единую программу под ускоритель с помощью собственных ядер.

На Nvidia H100 связка Photon и Moondream держит больше 60 запросов в секунду с задержкой в десятки миллисекунд.

Основатели Вик Коррапати и Джей Аллен переходят в Prime Intellect, где займутся масштабированием инфраструктуры инференса, развитием VLM и агентов для управления интерфейсами.

Линейка моделей останется под брендом Moondream, движок Photon уже встроен, а доступ к Moondream 3.1 открыт через Prime Inference. Пользователей Moondream Cloud переведут на объединённую платформу.
primeintellect.ai

✔️ Google открыла Play Store для вайбкодеров

Совершеннолетним пользователям разрешили ставить на свои Android-устройства приложения, собранные в Google AI Studio, без аккаунта разработчика за 25 долларов.

Работают такие приложения в приватном режиме, то есть скрыты из поиска и рекомендаций магазина, а встроенные покупки в них заблокированы полностью. Рассчитано обновление на тех, кто пишет программы под себя и не собирается публиковать их.

В следующих обновлениях Google обещает дать возможность делиться самодельными приложениями с семьёй и друзьями.
bloomberg.com

✔️ OPPO встроит агентов Manus в ColorOS 17

По условиям партнёрства агенты Manus появятся в смартфонах серии Find X10, работать они будут в режиме Agent Mode фирменного ассистента AI Mind Pilot.

Система разберёт составной запрос на последовательность шагов, соберёт данные из установленных приложений, обработает локальные файлы и вызовет внешние API, чтобы выдать результат.

Поиск, сортировку и анализ файлов телефон делает у себя, не передавая содержимое на серверы Manus, а обращения к облачным сервисам и отправка конкретных данных идут только после подтверждения пользователем.
oppo.com


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

🌟 Ai2 выпустила ИИ-эмулятор климата с прогнозом погоды

Новая версия климатического эмулятора Института Аллена воспроизводит ливни, ураганный ветер и перепады давления с детализацией до 3 км.

Обычно такие данные дают глобальные модели от NOAA, разрешающие отдельные грозы, но их запуск требует больших вычислительных ресурсов.

По оценке Ai2, глобальные данные с разрешением 3 км HiRO-ACEv2 выдаёт примерно в 300 раз дешевле модели X-SHiELD, а для отдельного региона расчёт может обойтись примерно в 100 раз дешевле.

Эмулятор умеет запускать многолетние сценарии (в анонсе - десятилетние), и выдавать каждые 6 часов осадки, ветер на высоте 10 метров и давление на уровне моря как по всей планете, так и по выбранному региону.

Работает он в полосе от 66 градусов южной широты до 70 градусов северной. Пока модель повторяет только климат X-SHiELD, поэтому сценарии потепления или реальную историю погоды по архиву ERA5 она не воспроизводит.

🟡Система состоит из двух моделей

Климатический эмулятор ACE считает атмосферу на грубой сетке 100 км, а диффузионная модель HiRO доводит его результат до 3 км.

В новой версии HiRO уточняет сразу несколько полей, а не только осадки, как раньше.

🟡Тесты

Если на вход HiROv2 подать загрублённые данные X-SHiELD, статистика детализированных полей совпадает с оригиналом с точностью до 3%, включая события, которые встречаются раз на миллион точек.

Суммарную энергию тропических циклонов модель оценивает точно, в том числе для штормов, которых не было в обучающих данных.

Ураганы получаются с реалистичным глазом и полосами дождя, но ветер и давление вокруг глаза распределены несимметричнее, чем у X-SHiELD.

В десятилетнем прогоне полной системы климатические средние и распределения осадков, ветра и давления близки к X-SHiELD.

Учебные ноутбуки доступны в репозитории ACE на GitHub, готовые прогоны можно посмотреть в веб-демо.

📌Лицензирование: Apache 2.0


🟡Блогпост
🟡Набор моделей ACE
🟡Документация
🟡Модель
🟡Arxiv
🟡Демо
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Climate #HiROACEv2 #Ai2

Читать полностью…

Нейросети уже повсеместно, а рутина никуда не делась: отчёты, таблицы, письма, презентации — на них уходит полдня.

22 октября Битрикс24 проведёт бесплатный онлайн-практикум «Вайбкодим 2026», на котором покажет, как передать эти задачи ИИ. Всего за 2,5 часа участники научатся эффективно использовать нейросети в работе — без сложной теории и команды программистов.

Что вас ждёт?
- Главные тренды ИИ — разберут, что реально помогает в работе, а не просто модно
- Практический блок — покажут, как создать своё настоящее приложение без единой строчки кода
- Реальные кейсы — поделятся идеями, что можно автоматизировать в своей работе
- И, конечно же, розыгрыш классного мерча среди участников

Нейросети — не только для владельцев бизнеса. Они для всех, кто хочет работать быстрее и продуктивнее.
Присоединяйтесь 22 октября! И передайте коллегам — будет полезно каждому.

Участие бесплатное

Читать полностью…

✔️ Anthropic готовит агентов-переговорщиков

Агентов учат вести переговоры от лица пользователя, а практики профессиональных переговорщиков компания переносит в модели, консультируясь с юридическими фирмами.

Исследователей занимают протоколы взаимодействия агентов с конфликтующими целями и способы жёстко ограничить полномочия ИИ-представителя.

Во внутренних тестах агенты торговались за распределение ресурсов, и модели с жёсткими системными инструкциями, настроенные на сотрудничество, быстрее шли на уступки ради согласия.

В независимых тестах агентных торгов Гарвардская школа бизнеса зафиксировала случаи, когда модели применяли к ИИ-оппонентам инъекции промптов, чтобы вытащить конфиденциальные данные и скрытые условия сделки.
ft.com

✔️ Mistral представила компактные модели прогноза временных рядов

Timestral – первое семейство специализированных моделей для вероятностного многомерного анализа временных рядов, в линейке четыре конфигурации от 5 до 209 млн параметров. Старшая возглавила основные бенчмарки прогноза временных рядов, обойдя более крупные Chronos-2 и TimesFM-3.

Архитектуру оптимизировали под процессоры, прогноз на сутки модель на 209 млн выдаёт за 140 мс на восьми потоках, а младшая на 5 млн справляется за 10 мс. Контекст вмещает до 32 768 отсчётов, на выходе распределение вероятностей по 21 квантилю.

Веса и код опубликованы под изменённой лицензией MIT, а запуск в корпоративной среде и дообучение на своих данных доступны через Mistral Forge. 
mistral.ai

✔️ DeepSeek сделает платными API поиска и загрузки страниц

С 1 ноября платить придётся тем, кто вызывает Search и Fetch из внешних средств автоматизации и код-ассистентов, включая Claude Code и Codex.

Оба интерфейса обойдутся около 70 центов за тысячу успешных вызовов, неудачные запросы и сетевые ошибки тарифицироваться не будут. До сих пор веб-доступ DeepSeek в сторонних продуктах был бесплатным.

Поиск опирается на собственный движок компании и возвращает структурированную выдачу, а Fetch загружает конкретные адреса, чистит содержимое страниц и переводит его в Markdown.

Лимит пропускной способности прежний, до пяти запросов в секунду. 
deepseek.com

✔️ Perplexity встроила инструмент обратной разработки

Открытую разработку REA поисковый сервис добавил в свою платформу Computer. Инструмент разбирает поведение целевой программы во время выполнения, графы вызовов и внутренние функции, после чего собирает рабочий веб-аналог.

Рассчитан он на веб-страницы, клиентский JavaScript и приложения на Electron, запускается командой с указанием сервиса, который нужно скопировать.

Для демонстрации Perplexity показала действующие веб-версии редактора Figma со слоями и совместной работой, табличного процессора LibreOffice Calc, аналога Photoshop, аудиоредактора Audacity и юридического ИИ-инструмента Harvey.

До 31 октября функция доступна в рамках бесплатного лимита до 10 тысяч кредитов на пользователя. 
Perplexity в Х

✔️ Взлом OpenCode привёл к утечке API-ключей

Разработчики фреймворка сообщили о взломе своего облачного сервиса Console. Злоумышленники добрались до устаревшей внутренней системы и скомпрометировали ключи OpenAI, Anthropic и Google, сохранённые в рабочих пространствах.

По подсчётам сервиса, утечка затронула 1,4% пользователей, привязавших внешние токены, и утекшие учётные данные уже аннулированы силами команды OpenCode и инженеров поставщиков моделей.

Контрибьютор проекта Дакс Раад заявил, что взлом задел только вспомогательную инфраструктуру Console, а код самого фреймворка не скомпрометирован. 
OpenCode в X

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

🔥 MiniMax M3.1 Flash: втрое быстрее и в три раза дешевле M3, веса выйдут 23 октября

Space Bunny, который возглавил мировые рейтинги и прокачал более 200 трлн токенов, оказался ранней версией M3.1 Flash.

По данным MiniMax, модель набрала 62% на Automation-Bench, 30% на ALE, 74% на DeepSWE и 91% на BabyVision. Стоит она в треть от M3 и работает втрое быстрее.

API стоит 0,15 доллара за 1 млн входных токенов и 0,60 доллара за 1 млн выходных, чтение из кеша 0,015 доллара. Веса опубликуют 23 октября.

Попробовать можно через API, подписку M Plan и десктопный MiniMax Code .

Веса опубликуют 23 октября.

Источник: http://platform.minimax.io

@ai_machinelearning_big_data

#MiniMax

Читать полностью…

🧠 17-летний китайский исследователь ИИ с зарплатой 70 млн юаней в год уходит из Kimi и летит в Кремниевую долину

Чэнь родился в 2009 году, а в ноябре 2025-го, в 16 лет, пришёл в команду Kimi. Школу он окончил только в июне. Диплома вуза и докторской степени у него нет.

Чэнь Гуанъюй из Шэньчжэня пришёл в исследовательскую команду ИИ-компании Kimi в 16 лет, когда ещё учился в старших классах. По сообщениям, его годовой доход оценивают в 70 млн юаней.

Он стал первым соавтором статьи, которая привлекла внимание специалистов по всему миру. Результаты его работы использовали в модели на 2,8 трлн параметров.

15 октября Чэнь объявил, что уходит из Kimi, и заявил о намерении отправиться в район залива в США. У него нет ни докторской степени, ни университетского диплома. Зато есть исследовательские результаты, а для лучших ИИ-лабораторий мира этого оказалось достаточно, чтобы работать плечом к плечу с ведущими учёными.

Доступ к топовым командам открывает сильная статья, и возраст с формальными регалиями тут ничего не решают.

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

🔧 Google открыла Harness²: ИИ-агент сам улучшает свою рабочую среду

Результат агента зависит не только от модели, но и от её окружения: системного промпта, инструментов, памяти, навыков и субагентов. Всё это называют harness.

Harness² позволяет менять эту конфигурацию под новую задачу без переобучения модели.

Агент предлагает правки, пробует несколько вариантов на одной задаче, сравнивает поведение запусков и собирает улучшенную конфигурацию. Для этого ему не нужен заранее известный правильный ответ или внешний проверяющий.

После задачи система сохраняет выбранную конфигурацию и выводы, подтверждённые запусками. Следующий цикл улучшений начинается уже с этим опытом.

В тестах с Gemini 3.5 Flash и GLM-5 один шаг улучшения дал прирост до 11,5 балла на WorkBuddy-Bench, 4,5 балла на JobBench и 11,8 процентного пункта по partial pass rate на LAB. Дополнительные итерации повышали результаты.

Конфигурации можно проверять параллельно или дорабатывать последовательно. Поддерживаются OpenCode и Codex.

https://github.com/google-research/harness2

@ai_machinelearning_big_data

#harness

Читать полностью…

📌 Perplexity рассказала о новом движке поиска и ранжирования

ИИ-поисковик представил Photon – движок, который находит и ранжирует веб-страницы, прежде чем языковая модель соберёт по ним ответ.

На основе него компания выпустила новый быстрый режим своего Search API для агентов, которым важна скорость. В нём движок работает в паре с ранжированием, настроенным под агентные сценарии.

🟡Механика

Photon ищет по словам через инвертированный индекс, то есть по спискам документов для каждого термина.

Короткие списки хранятся прямо в индексе, длинные – блоками в виде разреженных массивов или битовых карт, а номера документов сжаты кодированием Элиаса – Фано.

На каждую страницу заведена компактная запись с частотами слов, их позициями и полями, где они встречаются, и распаковывается она по частям.

Ранжирование идёт в два этапа, а обход списков в духе WAND заранее отсекает документы, которые не попадут в выдачу.

Данные читаются асинхронно, кэш освобождается по алгоритму CLOCK, а индекс собирается отдельно от обслуживания запросов, параллельно через MapReduce.

🟡Бенчмарки

Один поисковый вызов в быстром режиме занимает 160 мс по медиане и 230 мс в 95-м перцентиле.

На 3554 задачах из шести агентных бенчмарков (WideSearch, BrowseComp, DSQA, FRAMES, SEAL-0 и SEAL-Hard) быстрый режим набрал 64,3% при оценочной стоимости модели и поиска 59,73 доллара, стандартный – 64,0% при 187,60 доллара.

Во внутренних тестах быстрый режим уступает стандартному в качестве выдачи.

Релевантность по метрике DCG снизилась с 2,45 до 2,21, доля запросов, где в найденных страницах есть ответ, – с 59,6 до 56,7%.

В рабочей нагрузке задержка по 99-му перцентилю внутри самого Photon упала примерно с 800 до 65 мс, без учёта следующих стадий поиска.

При этом движок хранит примерно в 2,5 раза больше данных на документ и обходится примерно на 20% меньшим числом серверов, чем прежняя система.

Photon уже работает внутри Perplexity, а быстрый режим открыт в Search API.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

✔️ ChatGPT для Chrome научилось считывать открытые вкладки и управлять браузером

OpenAI обновила браузерное расширение ChatGPT. Теперь ассистент может считывать открытые вкладки через команду @chrome и управляет браузером.

В режиме чата модель параллельно парсит данные с нескольких страниц, например, для сравнения цен у разных поставщиков или обобщения длинных текстов. Результаты и полная история переписки выводятся в обновленной боковой панели.

Для прикладных задач заявлен режим Work mode на базе технологии Computer Use, который позволяет ассистенту напрямую взаимодействовать с веб-приложениями - заполнять формы, скачивать файлы, отправлять сообщения и группировать вкладки.

Обновление уже раскатывается на всех тарифах ChatGPT, обновлённое расширение уже доступно.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

🧠 Российские учёные вошли в топ-1% мировых исследователей в области ИИ

Elsevier — одно из крупнейших научных издательств мира, на которое приходится около четверти статей, публикуемых в научных журналах, выпустило рейтинг самых влиятельных учёных за 2025 год. Список составлен на основе данных Scopus и учитывает несколько показателей научного влияния: цитируемость работ, индекс Хирша и другие библиометрические метрики.

В топ-1% исследователей в области ИИ вошли такие известные учёные, как Илья Суцкевер, бывший главный научный сотрудник OpenAI, и Джеффри Хинтон, лауреат Нобелевской премии по физике за 2024 год.

Вместе с ними в рейтинг вошли шесть учёных и преподавателей Яндекса. Среди них — Артём Бабенко, руководитель лаборатории Yandex Research, и Людмила Прохоренкова, ведущий исследователь Yandex Research и преподаватель Школы анализа данных Яндекса. В рейтинге представлены и другие исследователи компании: например, Георгий Айзель вошёл в топ-2% учёных в области инженерной геологии и экологических исследований. Он изучает применение ML для прогнозирования осадков и последствий изменения климата.

Читать полностью…

✔️ Китай ужесточает экспортный контроль на ИИ-модели

Министерство коммерции и Министерство науки КНР представили проект поправок к каталогу экспортного контроля. Документ вводит ограничения на экспорт ИИ-инструментов для кибератак и закрытых моделей для on-premise развертывания.

Всего изменения затрагивают 40 технологий. Под полный запрет (14 позиций) попали системы автономной генерации вредоносного ПО, технологии генной терапии и синтез перовскитных солнечных элементов.

Еще 26 направлений, включая ИИ для поиска уязвимостей, мультиагентные системы и распределенные кластеры, подпали под ограничения. До утверждения каталога для этих сделок введена обязательная предварительная регистрация.

Правила не затрагивают open-source и облачный доступ - использование китайских моделей через API, SaaS и локальные клиенты остается свободным.

Лицензирование потребуется в первую очередь для закрытых инсталляций на серверах зарубежных заказчиков.

Для open-source публикаций и вычислительных площадок китайских компаний в зарубежных ЦОД будет действовать процедура автоматического согласования по факту подачи декларации.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

✔️ OpenAI усиливает протоколы безопасности для сотрудников

По данным The Wall Street Journal, внутренние инструктажи начались ещё до ареста инженера OpenAI, которого ФБР задержало за установку прослушки.

Корпоративный мерч вне офиса компания запретила, а инженеров учат распознавать социальную инженерию, то есть попытки вербовки и целенаправленные знакомства.

В обязательные требования вошли приватные фильтры для экранов ноутбуков в транспорте и очистка маркерных досок после встреч, чтобы данные не достались обслуживающему персоналу.

Похожие меры и курсы по защите от конкурентной разведки сейчас вводят Anthropic и Google.
wsj.com

✔️Anthropic открыла офис в Сингапуре

Для разработчика моделей Claude это пятое представительство в Азиатско-Тихоокеанском регионе. Одновременно компания подписала меморандум с местными властями, по которому стороны займутся совместной оценкой моделей и практиками безопасного внедрения ИИ.

Claude уже работает и в корпоративном, и в государственном секторе Сингапура, среди пользователей банк DBS, суперапп Grab и ИТ-агентство GovTech, где больше 1500 разработчиков применяют Claude Code для автоматизации задач и ускорения поставки ПО.

По данным Anthropic, Сингапур занимает второе место в мире по числу запросов к моделям Claude на душу населения, а трафик в шесть раз превышает прогноз для стран такого масштаба.
anthropic.com

✔️ Black Forest Labs выпустила FLUX 3 Image Klein

Модель на 5,6 млрд параметров приспособили под потребительские видеокарты. Она выдаёт кадры сразу в 4K, умеет делать правку отдельных областей с контролем границ и принимает до десяти референсов за раз.

По внутренним тестам Klein обходит открытые Qwen-Image 2.1 на 7 млрд параметров и Krea 2 на 12,9 млрд, а также закрытую Ideogram V4.5.

Вместе с Nvidia выпущены сборки в FP8, INT8 и NVFP4, причём в INT8 дистиллированная версия генерирует картинку на 1 Мп за 4 секунды на RTX 5090 и меньше чем за 9 секунд на RTX 4070.

Базовая и дистиллированная версии модели лежат на Hugging Face, лицензия FLUX Kommunity разрешает бесплатное коммерческое использование при выручке до 5 млн долларов в год.

Инференс поддерживают ComfyUI, Diffusers, TensorRT-LLM, vLLM-Omni. Тренировка LoRA - в Ostris's AI Toolkit и Nvidia NeMo AutoModel.
bfl.ai

✔️ Manus открыла тарифы для бизнеса

В тарифах Team и Enterprise агентная платформа даёт общие рабочие пространства с наследованием контекста, библиотеку переиспользуемых навыков и единый пул кредитов на команду.

Авторизация поддерживает SSO, SCIM, подключение SIEM-систем и журналы аудита, сервис сертифицирован по SOC 2 Type II и ISO 27001. Корпоративные данные, как заявляет Manus, исключены из обучающих наборов сторонних поставщиков моделей.

Team стоит 20 долларов за пользователя в месяц, а гостевой доступ для код-ревью и проверки результатов бесплатен.
manus.im

✔️ Mistral AI купила дизайн-студию New Material

В составе французского разработчика команда займётся интерфейсами корпоративных и государственных продуктов и будет отвечать за дизайн на всех этапах, от подготовки данных и обучения моделей до инструментов для разработчиков.

До перехода студия шесть лет делала ИИ-приложения для автопрома, ритейла, медицины и юриспруденции, а среди её прежних клиентов Ford, Wellcome Trust и компании из списка AmLaw 50.
newmaterial.ai


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

🖥 Tencent выкатила Hy Memory 2.0: открытая модель, фреймворк и MemHub для долгой памяти ИИ-агентов

Hunyuan выпустили сразу три вещи в одном релизе. Модель Hy-Memory-30B-A3B, SDK-фреймворк и приложение MemHub. По заявлению Tencent, это №1 среди открытых решений на четырёх бенчмарках памяти, а сама модель обходит Opus 5 в ряде популярных фреймворков.

Фреймворк работает с тремя типами памяти: из обычных чатов, из рабочих задач и из кода. То есть агент помнит не только то, о чём вы болтали, но и что делали в проекте.

MemHub, у него есть CLI и версия для Mac, синхронизирует память между более чем десятью ИИ-инструментами. Один раз рассказал контекст, и он доступен везде, без повторных объяснений каждому ассистенту.

Модель на 30B параметров с 3B активными (MoE), так что гонять её локально реалистичнее, чем кажется по цифре. Пока это цифры от самих авторов, независимые замеры стоит дождаться.

Код и MemHub: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy-Memory
Модель: https://huggingface.co/tencent/Hy-Memory-30B-A3B

Github: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy-Memory

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

📌 Google показала, как Gemini 4 Argon управляет роботами и строит для них симуляции

Свежая Argon набрала 87% на ERQA, тесте на рассуждения о физическом мире для роботов, причём без внешних инструментов, только за счёт рассуждений. По словам Google, это лучше любой другой передовой модели.

Модель управляла роботом Spot от Boston Dynamics и собрала в симуляторе MuJoCo цифровую копию мусорного ведра с педалью, отрепетировала на ней движения, а затем заставила настоящего робота наступить на педаль и выбросить банки.

Простой манипулятор с камерой на запястье по её командам поднял упавшую кружку и положил в неё скомканную салфетку. Для этого модель за несколько шагов перебирала действия посмотреть, схватить, переместить и положить.

Ещё одна сцена была собрана по рисунку от руки. Там гуманоид бросал мяч и сбивал пирамиду из шести коробок, все шесть упали.

🟡 Argon умеет размечать записи чужих роботов

Видео, на котором двурукий ALOHA 2 136 секунд складывает лису из бумаги, модель разбила на шесть подзадач и 17 элементарных движений, при этом участки с неудачными попытками пометила как не продвигающие работу.

На маленьком манипуляторе SO-101 модель сама разбирала по логам и видео, почему не удался захват кубика LEGO, и за три попытки сократила время задачи с 58,9 до 17,4 секунды.

По одной фотографии рабочего места с двумя манипуляторами Franka Argon собрала откалиброванную симуляцию, придумала 77 задач и сгенерировала больше 4500 эпизодов.

Дообученная на них модель VLA стала справляться с реальными задачами в 75% случаев вместо 56%, а среднее время выполнения сократилось с 35 до 24 секунд.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

✔️ Релиз Muse Spark Open, одну из мощнейших открытых ИИ-моделей в США.

Главная особенность: модель можно запускать локально на двух Mac Studio с M5 Ultra, без облачных серверов.

Что внутри:
- 816 млрд параметров, из них 42 млрд активных.
- 1 млн токенов контекстного окна.
- Нативная мультимодальность.
- Оптимизация под программирование, ИИ-агентов и сложные многоэтапные задачи.
- Поддержка MLX, llama.cpp, vLLM и SGLang.

Meta уже продемонстрировала, как модель самостоятельно исправляет код iOS-приложений и работает с видеомонтажом в DaVinci Resolve.

Веса доступны для скачивания, но лицензия предусматривает коммерческие ограничения.

Статья: https://research.meta.ai/blog/muse-spark-open

Модель: https://huggingface.co/collections/meta-models/muse-spark-open

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Где заканчивается удобство и начинается потеря контроля?
Мы все охотнее отдаем решения алгоритмам и ИИ-агентам — от выбора фильма до жизненных решений.

В свежем выпуске «ПродАктовой корзины» от MAGNIT OMNI эксперты вместе с комиком обсуждают то, как будет устроено потребление будущего.

В выпуске это обсуждают с разных сторон — и без хайпа, и без паники. Забавно, как коллеги спорят и решают: что отправлять в продАктовую корзину, а что — в мусорную.

Что, если AI-агент уже выполняет за тебя целую задачу, а не просто советует? Когда пора начать думать про лимиты, ответственность за ошибку и прозрачность этих решений? .

• YouTube
• VK Видео

Читать полностью…