В рейтинге AA Intelligence Index четыре из пяти самых умных моделей теперь от Claude.

Мало того, Sonnet 5.5 набрал больше баллов, чем Fable 5.1. Похоже, версия Fable, которую Anthropic дистиллирует в Opus и Sonnet, какая-то запредельно сильная.

Читать полностью…

🧠 Джон Маккарти - человек, который дал имя искусственному интеллекту

John McCarthy (1927–2011) - один из основателей современной AI-индустрии и человек, который ввёл сам термин Artificial Intelligence.

В 1955 году вместе с Марвином Мински, Натаниэлем Рочестером и Клодом Шенноном он подготовил предложение для летнего проекта в Dartmouth College. Именно там появилась идея, что обучение и другие проявления интеллекта можно достаточно точно описать, чтобы их могла воспроизводить машина.

В 1956 году Маккарти организовал Dartmouth Summer Research Project — событие, которое сегодня считают точкой рождения AI как отдельной научной области.

Ещё несколько важных фактов:

- в 1958 году создал Lisp, который на десятилетия стал главным языком AI-исследований;
- участвовал в создании MIT AI Project;
- основал Stanford Artificial Intelligence Laboratory (SAIL);
- внёс вклад в time-sharing, garbage collection, situation calculus и представление common-sense knowledge.

За свои работы Маккарти получил Turing Award в 1971 году и National Medal of Science в 1990-м.

Во многом именно он помог превратить идею «мыслящей машины» в самостоятельную область компьютерных наук.

Читать полностью…

🚨 Китайские AI-модели обработали в 4,4 раза больше токенов на OpenRouter, чем американские

За неделю с 21 по 27 сентября модели китайских разработчиков обработали на OpenRouter 62,22 трлн токенов против 14,2 трлн у американских моделей.

Китай сохраняет лидерство уже 22 недели подряд.

Топ недели:

- DeepSeek V4.1 Flash — 19,6T токенов, +24%;
- GLM 5.3 Flash — 16,3T, +16%;
- Space Bunny Alpha — 13,9T, новая модель;
- Tencent Hy4 — 9,64T;
- MiMo-V2.6-Flash от Xiaomi — 5,51T.

Особенно выделяется Space Bunny Alpha: анонимная модель появилась на OpenRouter всего несколько дней назад и уже заняла третье место. Независимый анализ токенизатора показал совпадение с семейством MiniMax на всех 50 тестовых строках, но разработчик модели официально не подтверждён.

https://openrouter.ai/rankings

#openrouter

Читать полностью…

⚡ Polars обработал 1,5 ТБ биржевых данных чуть больше чем за 3 минуты

BMLL показала, как Polars справляется с масштабными market-data нагрузками, где pandas уже начинает тормозить.

Главное из тестов:

- один день торгов по 11 000+ американских бумаг: 4,3 секунды на загрузку против примерно 3,5 минут у pandas;
- это около 48× быстрее;
- 94 ГБ данных Шанхайской биржи: загрузка, as-of join и классификация примерно за 36 секунд;
- более 1,5 ТБ данных за 16 торговых дней: финальная агрегация примерно за 3 минуты.

Почему Polars так хорошо масштабируется:

- lazy execution;
- эффективные as-of join;
- использование всех CPU-ядер;
- работа с полным датасетом без необходимости заранее вырезать выборку.

Все тесты запускались на одной машине с 192 CPU cores и 1,5 ТБ RAM.

Для quant и data engineering это хороший пример того, насколько сильно выбор dataframe-движка влияет на время анализа.

Статья:
https://pola.rs/posts/case-bmll/

Читать полностью…

🚨 Claude признали риском для нацбезопасности США и выкинули из военной цепочки поставок

Апелляционный суд США решением 2–1 отклонил жалобу Anthropic и признал, что Пентагон мог считать использование Claude риском для национальной безопасности в рамках закона о безопасности цепочек поставок.

Причина конфликта: Anthropic отказалась снять ограничения на использование Claude для полностью автономного летального оружия и массовой слежки внутри США.

В решении суд отдельно отметил, что встроенные ограничения Claude уже мешали выполнению некоторых государственных запросов. В частности, коммерческая версия модели отказывалась обрабатывать отдельные задачи с секретными материалами и запросы CDC по исследованиям инфекционных заболеваний.

Позиция большинства суда: важно не то, почему Anthropic ограничивает модель, а то, что компания технически способна менять её поведение и запрещать определённые сценарии использования. Для военной инфраструктуры этого оказалось достаточно, чтобы квалифицировать ситуацию как supply-chain risk.

При этом дело ещё не обязательно закончено: Anthropic заявила, что не согласна с решением и рассматривает дальнейший пересмотр. Отдельный федеральный суд ранее признал параллельное ограничение по другому закону незаконным.

Читать полностью…

Xiaomi MiMo-V2.6-Pro вышла в лидеры среди моделей с открытыми весами по индексу Artificial Analysis.

Её результат - 46 баллов против 47 у GPT-5.6 Sol (max).

При этом расчётная стоимость задачи в этом тесте - $0,13 против $1,99. Это сравнение в рамках методики бенчмарка, а не цена любой задачи в API.

Модель принимает текст, изображения, видео и аудио; контекст — 1 млн токенов. Весá доступны под MIT. Xiaomi также опубликовала технический отчёт, код RL-обучения и более 7000 учебных сред. Цены API остались на уровне V2.5.

Модель - https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL

Релиз Xiaomi - https://mimo.mi.com/docs/en-US/news/latest/v2-6

Читать полностью…

🔥 DeepSeek Harness получил официальную desktop-версию

Теперь DeepSeek Harness можно запускать как обычное приложение — без Node.js, терминала и отдельного браузера.

Доступны сборки:

- Windows x64
- macOS Apple Silicon

Версия свежая: 0.1.7-rc.1.20260924.1.

По сути, DeepSeek убирает главный порог входа в Harness: теперь достаточно скачать клиент и запустить его двойным кликом.

Windows: https://download.deepseek.com/dsh-desk/bin/win-x64/deepseek-harness-0.1.7-rc.1.20260924.1-win-x64.exe

Mac Apple Silicon: https://download.deepseek.com/dsh-desk/bin/mac-arm64/deepseek-harness-0.1.7-rc.1.20260924.1-mac-arm64.dmg

Документация: https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness/blob/master/apps/desktop/README.zh.md

Читать полностью…

Google планирует запустить первый ИИ-спутник Project Suncatcher 1 октября

Аппарат отправится на орбиту на ракете SpaceX Falcon 9. На борту - четыре ускорителя Google TPU, примерно как в одном сервере дата-центра. Во время эксперимента они будут обрабатывать простые запросы к Gemini прямо в космосе.

Главное ограничение прототипа — охлаждение: чипы могут работать около 15 минут, после чего их приходится отключать для отвода тепла.

В перспективе Google рассматривает группировки из 80 и более спутников, а также отдельный аппарат длиной примерно с футбольное поле. Первый запуск должен проверить, как TPU переносят нагрузки при старте, радиацию и перепады температур.

Читать полностью…

Кто сказал, что начинать надо с малого?

Тестировать цифровых двойников или настраивать проход по лицу в метро — неплохо для старта карьеры, правда? А еще это отличный способ обнаружить у себя новую ИТ-суперспособность.

Т1 — это бигтех для бизнеса и одна из крупнейших аккредитованных ИТ-компаний России. Здесь молодые специалисты получают реальные задачи: можно работать с большими данными, участвовать в разработке решений для ритейла, создавать инструменты для обучения и общения и многое другое.

И все это:
✅ онлайн из любой точки страны;
✅ под руководством наставника;
✅ удобно совмещать с учебой.

Для старта карьеры ИТ-холдинг выбрали уже более 4 000 студентов из 300+ вузов.

⚡ Присоединяйся и узнай, какая суперспособность в ИТ твоя.

Перейти на сайт

#реклама 16+
career.t1.ru
О рекламодателе

Читать полностью…

Участвуй во всероссийском ИТ-чемпионате МТС True Tech Champ 2026 c призовой фондом 10 250 000 рублей.

Если тебе нравятся алгоритмы, структуры данных и задачи на чистую логику — участвуй в алгоритмическом треке с индивидуальным зачетом.

Решай задачи разного уровня сложности: от базовых до тех, что проверяют скорость мышления и умение оптимизировать решения за ограниченное время.

В финале лучшие 120 участников алгоритмического трека сразятся в лайв-кодинге за шесть призовых мест и 2 750 000 рублей. Всех финалистов ждут:
— Лимитированный мерч;
— Сертификаты об участии;
— Масштабное мероприятие с выступлениями хэдлайнеров и фестивальными активностями.

Успей зарегистрироваться и пройти отборочный этап до 27 сентября

Читать полностью…

📊 Когда один аналитический вопрос превращается в квест по нескольким системам

Продажи — в одной системе, остатки — в другой, данные о клиентах — в третьей. А чтобы получить нормальный ответ, всё это сначала нужно собрать в одном месте.

Yandex B2B Tech представила DataLens Platform — новую платформу для полного цикла работы с данными.

В её основе — lakehouse на S3 и Apache Iceberg. Для интерактивных запросов используется Trino, для ресурсоемких преобразований — Spark, а за оркестрацию пайплайнов отвечает Airflow.

На уровне всей платформы работают единый каталог метаданных и общая модель доступа. Здесь же доступны инструменты визуализации и Нейроаналитик, который помогает исследовать данные, создавать SQL-запросы и строить графики.

Сейчас можно подать заявку на ранний доступ. Общедоступный релиз запланирован на март 2027 года.

По оценке компании, такой подход позволяет сократить затраты на аналитику до 30%, а подготовку отчетов и дашбордов — ускорить в 3–5 раз.

📎 Подробнее — в материале СМИ.

Читать полностью…

30 сентября — AI Native People: вечер для тех, кто в реальном времени строит AI! 😉

Сбер приглашает ML-инженеров, AI-исследователей, продактов и разработчиков провести вечер с пользой: пообщаться с лидерами команд Сбера, узнать про задачи и обменяться контактами.

Sber AI Lab, Agent Execution Framework, Enterprise Harness, ГигаАгент — выбирай проект по душе и, если всё сложится, стань частью команды.

До встречи 30 сентября в 18:00 в Сбер.Среде по адресу: Москва, «Оригинал», Земляной Вал, 9А.

Здесь — ссылка на регистрацию!

Читать полностью…

✔️ Alibaba предложила производителям смартфонов агентную платформу

Команда Qwen представила Qwen Intelligence – набор моделей, агентов и инструментов, из которого производители смартфонов могут собрать ассистента и интегрировать его в свою ОС или оболочку.

Платформа модульная - вендор может взять отдельные компоненты, развернуть модели у себя и настроить обвязку под свою прошивку.

Первым внедрением стал Honor - на базе Qwen Intelligence и MagicOS собрали специализированную модель для следующего поколения своих ИИ-смартфонов.

🟡Пока предлагается три агента

Mobile Planner Agent разбивает задачу на шаги, подбирает инструменты и ведёт двухуровневую память - рабочую для текущей задачи и долговременную, где копится профиль пользователя.

Mobile-Use Agent исполняет шаги. Он вызывает приложения через API, MCP, диплинки или командную строку, а там, где интерфейса нет, распознаёт экран и нажимает кнопки сам.

Платежи, удаление данных и публикации агент отправляет пользователю на подтверждение.

Mobile Creative Agent генерирует изображения по одной фразе за 8 шагов, первая картинка появляется за 3 секунды.

Платформа подключается через консоль Alibaba Cloud с оплатой по факту использования.

Mobile-Use Agent стоит 38 юаней (5,7 доллара) за тысячу вызовов. Creative Agent берёт 0,08 юаня (~1 цент) за изображение в облегчённой версии и 0,10 (~1,5 цента) в стандартной, с веб-поиском и многошаговым планированием. Тарифы планировщика пока не опубликованы.

Сроки выхода смартфонов Honor с новой системой не названы.


#news #ai #ml

Читать полностью…

🚀 Приглашаем на третий конкурс по археологии от Phystech.Genesis.

🗓 Подача заявок до 30 сентября, 23:59 мск
👨‍💻 Работа над решениями — октябрь–ноябрь 2026
🔝 Реальные данные — реальный вызов
🔥 Призовой фонд 30 000 000 ₽

Организаторы уже провели два конкурса— теперь очередь третьего.

В нём модели участников будут находить объекты и в рельефе, и на поверхности, и под землёй — в культурном слое и материке.

⚡️ Ждём команды из 2–5 человек с уверенными навыками в машинном обучении и компьютерном зрении.
📌 Формат — онлайн-платформа Phystech.Genesis.
Можно участвовать как физическим, так и юридическим лицам.

Перейти к регистрации

Читать полностью…

⚡️ Claude сам сгенерировал вредоносную инструкцию

При тестировании ранней версии Claude Opus 5.5 Anthropic заметила редкое поведение: модель создавала опасные команды без внешней атаки.

После ошибки при работе с JSON Claude добавил инструкцию отправить секретные данные на внешний сервер. Выполнить её не удалось.

Anthropic назвала это явление спонтанной prompt injection. Предположительно, оно частично возникло из-за обучения модели защите от подобных атак.

Перед релизом разработчики скорректировали обучение. В финальной версии такие сбои происходят реже, а Auto Mode заблокировал все обнаруженные опасные вызовы инструментов.

https://anthropic.com/claude-opus-5-5-system-card

Читать полностью…

Anthropic выпустила Claude Sonnet 5.5 — новую модель с упором на код, агентные задачи и повседневную работу.

Что нового:
30%+ быстрее Sonnet 5
до 30% дешевле на задачу за счёт меньшего расхода токенов
70,6% в Terminal-Bench 4.0 против 10,3% у Sonnet 5
55,5% в CursorBench 4.0, примерно на 2 пункта ниже Opus 5.5
на GDPval-AA модель почти сравнялась с Opus 5.5
лучше работает с длинными задачами, изображениями, документами, таблицами и презентациями

Особенно заметный скачок - в программировании. Anthropic пишет, что Sonnet 5.5 быстрее разбирается в кодовых базах, делает меньше вызовов инструментов и тратит меньше шагов на выполнение задач.

Цена API:
$2 / 1M входных токенов
$10 / 1M выходных токенов
$0,20 / 1M cache reads
Модель уже доступна в Claude, API, AWS, Google Cloud и Azure.
API ID: claude-sonnet-5-5

https://www.anthropic.com/claude-sonnet-5-5

Читать полностью…

📊Платформа данных в корпоративном контуре компании

Когда компания строит собственную платформу данных, мало просто выбрать СУБД или объектное хранилище. Нужен полноценный стек: от хранения и обработки до оркестрации пайплайнов и визуализации результатов.

Именно такой сценарий теперь можно реализовать с помощью Stackland — платформы, которая разворачивается локально в контуре компании.

В обновлении появились PaaS-компоненты Yandex Cloud, из которых можно собрать полноценную data-платформу:
🔹 Managed Service for ClickHouse® и Managed Service for PostgreSQL — хранение и обработка данных.
🔹 Yandex Managed Service for Trino + Yandex Object Storage — основа аналитического слоя: S3 обеспечивает масштабируемое хранение данных, а Managed Service for Trino — быстрый SQL-доступ к ним.
🔹 Managed Service for Apache Airflow® — управление оркестратором потоков операций по обработке данных.
🔹 Yandex DataLens — BI-система для визуализации данных.

При этом все основные компоненты платформы разворачиваются внутри инфраструктуры компании.

Для data-команд это интересный сценарий: вместо набора разрозненных инструментов можно собрать единый технологический контур, закрывающий ключевые этапы работы с данными — хранение → обработка → оркестрация → аналитика → визуализация.

Читать полностью…

🔎 Hyperresearch превращает Claude Code и Codex в полноценного Deep Research-агента

Hyperresearch - open-source harness для глубоких исследований поверх Claude Code и OpenAI Codex.

Что умеет:

- запускать 16-шаговый research pipeline из одного запроса;
- собирать сотни источников за один запуск;
- проверять, действительно ли каждая цитата подтверждает утверждение;
- выявлять дубли и перепечатки, чтобы не считать их независимыми источниками;
- прогонять черновик через несколько критиков;
- сохранять все найденные материалы в постоянное searchable-хранилище;
- восстанавливать исследование после падения с нужного шага;
- искать статьи, книги, clinical trials, SEC filings и макроданные через единый интерфейс.

Есть режимы от быстрых исследований примерно на 30 минут до экспериментальных «dissertation runs» на десятки тысяч слов и сотни источников.

Автор также заявляет лидерство в собственных тестах на DeepResearch-Bench, но независимая валидация пока ожидается.

Работает с Claude Code и Codex.

GitHub: https://github.com/jordan-gibbs/hyperresearch

Читать полностью…

⚡ Julia 1: decision-модель на 144 млн параметров, которая работает даже на CPU

Supersonic Labs представила Julia 1 - компактную мультиязычную модель для принятия решений без генерации длинного текста.

Она получает контекст, вопрос и от 2 до 20 вариантов, после чего выбирает лучший и возвращает оценки для каждого варианта.

Главное:

- всего 144,3 млн параметров;
- работает полностью на CPU;
- построена на базе mmBERT-small;
- 73,15% на Typed Decisions против 72,7% у Jev reference;
- 71,5% на MASSIVE сразу по 52 языкам;
- на Apple M4 — до 51,2 решения/с в batch-режиме;
- запускается даже на Android-планшете;
- обучение и эксперименты обошлись команде примерно в $104.

Модель подходит для routing, классификации, yes/no решений, ранжирования и выбора действий.

Веса открыты под Apache 2.0.

Проект:
https://supersoniclabs.ia.br/julia-1/

Читать полностью…

Opus 5.5 пишет код, Fable подсказывает: в Claude Code появился советник

Если основная модель у тебя Opus 5.5, квоту на Fable можно пустить в дело. Команда `/advisor fable` подключает Fable как советника, к которому Opus обращается сам.

Происходит это в три ключевых момента: перед тем как взяться за план, когда одна и та же ошибка повторяется и перед тем как сказать «готово». Fable видит всю сессию целиком со всеми вызовами инструментов и даёт совет, а код по-прежнему пишет Opus.

По деньгам это выгоднее, чем держать сильную модель на каждом шаге: советник включается только в точках принятия решений. Кэш промпта при включении советника не сбрасывается.

Работает только через Anthropic API, на Bedrock, Vertex и Foundry недоступно. На части подписок Fable списывается с usage credits, и перед первым запуском нужно дать согласие через /model fable. Если советник молчит, проверь переменные CLAUDE_CODE_DISABLE_ADVISOR_TOOL и DISABLE_TELEMETRY: они его отключают.

Рабочая схема: Opus 5.5 на high ведёт сессию, три сабагента на medium читают код, правят с тестами и ищут документацию, а Fable ждёт в стороне и включается, когда нужен второй взгляд.

https://code.claude.com/docs/en/advisor

Читать полностью…

🤖 Как AI может работать с данными из 1С — и что для этого действительно нужно?

1 октября в 11:00 МСК проведём вебинар:

LLM + OData + 1С: выдержит ли база AI-аналитику?

Начнём с OData: разберём, как с её помощью AI-агент может обращаться к данным 1С, что на таком подходе можно построить и где появляются ограничения.

Затем покажем альтернативный сценарий - работу через Экстрактор 1С и подготовку данных.

Обсудим:
→ как AI получает данные из 1С;
→ когда достаточно OData;
→ чем отличается подход с Экстрактором;
→ как связать Экстрактор и AI.

Разберем связку Экстрактор + AI, пофантазируем и ответим на вопросы.
Без сложной теории — на понятных примерах.

📅 1 октября · 11:00 МСК
👉 Регистрация: по ссылке

Реклама. ООО "ДЕНВИК АНАЛИТИКА". ИНН 1101178666. erid: 2VtzqxDzTPz

Читать полностью…

🧹 Opus 5.5 пора избавить от «магии промптов»

Разработчик Anthropic поделился полезным приёмом для Claude Code:

`/claude-api-prompt-audit`

Команда проходит по skills, CLAUDE.md, AGENTS.md и промптам и ищет инструкции, которые когда-то помогали старым моделям, а теперь могут только мешать.

Например:

- чрезмерные CRITICAL, MUST, ALWAYS;
- принудительное think step by step;
- громоздкие scratchpad-шаблоны;
- старые few-shot примеры;
- правила, которые конфликтуют между собой.

Неплохой повод провести ревизию старых CLAUDE.md и скиллов ☺️

Читать полностью…

✔️ OpenAI обновила голосовой режим ChatGPT

Голосовой интерфейс ChatGPT перевели на новую линейку моделей GPT-6 (Astra, Sol и Luna).

Главное изменение - подключение голосового ядра к внешним плагинам и API. Теперь система выполняет сквозные действия без текстового ввода.

Пользователи могут голосом проверять календарь, отправлять письма, работать со Slack, отменять списания в финансовых сервисах и генерировать сайты.

Голосовой движок также интегрирован в корпоративную среду ChatGPT Work в веб-версии и мобильных приложениях.

Инструмент позволяет создавать документы, презентации и таблицы в ходе устного диалога с ассистентом.

Обновление доступно глобально в актуальных сборках приложения.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

✔️ Anthropic добавила в Claude Code поддержку AGENTS.md

С версии 2.1.277 от 18 сентября, Claude Code ищет AGENTS.md там, где нет CLAUDE.md, и загружает его как инструкции проекта.

Если CLAUDE.md в проекте есть, по умолчанию приоритет у него. Режим меняется в /config, в пункте Project instructions, можно выставить, чтобы читались оба файла сразу или только CLAUDE.md.

Раньше Claude Code признавал только собственный CLAUDE.md, и тем, кто работает с несколькими агентами, приходилось вести два набора правил и следить, чтобы они не расходились.

Поддержку Anthropic сделала в виде встроенного мода, готовящийся механизм настройки Claude Code. Его код выложен в репозитории Claude Code. По словам инженера Anthropic Тарика Шихипара, позже разработчики смогут собирать на этой основе собственные варианты.

В Bedrock, Vertex и Foundry поддержка AGENTS.md пока не работает.


#news #ai #ml

Читать полностью…

DeepSeek вышла на $1 млрд выручки в годовом выражении

По данным The Information, ещё несколько месяцев назад показатель составлял менее $500 млн. Речь о текущем темпе выручки, пересчитанном на год.

При этом более 70% вычислительных мощностей DeepSeek направляет на обучение новых моделей, а на обработку пользовательских запросов - менее 30%.

Компания подняла цены на API в 2,3-4,5 раза. По словам Ляна Вэньфэна на встрече с инвесторами, число клиентов после этого не сократилось, а спрос остался высоким. Валовая маржа API-бизнеса за январь–июль достигла 82,9%.

DeepSeek также завершает переговоры о новом раунде финансирования примерно на $7,5 млрд при оценке около $74 млрд. Закрыть его рассчитывают до конца октября.

Читать полностью…

✔️ Halo ускоряет обучение LLM до 2,8 раза

Halo это open-source фреймворк для обучения языковых и мультимодальных моделей.

Он поддерживает pre-training, SFT, preference optimization и асинхронный RL. Модели остаются в стандартном формате Hugging Face, поэтому чекпоинты можно загружать через from_pretrained.

В тестах на 8× B300 Halo показал до 2,8 раза больше throughput, чем стандартный TRL, при меньшем пиковом потреблении памяти.

https://github.com/whitecircle/halo

Читать полностью…

⚡️ Claude помог ускорить собственный интерфейс втрое за две недели

Anthropic рассказала, как команда вместе с Claude внесла более 3000 изменений в claude.ai и десктопное приложение. По данным компании - без пользовательских инцидентов и откатов.

Результаты по 75-му перцентилю:
— Готовность сайта к вводу: 3,1 → 0,55 секунды.
— Загрузка облачной сессии Cowork: 2,6 → 0,73 секунды.
— Запуск десктопного приложения: 6,3 → 3,3 секунды.

Всё координировали в Slack: одновременно шло более 150 тредов. Claude находил узкие места, создавал бенчмарки, готовил исправления и проверял метрики после выпуска. Каждое изменение одобрял человек.

Среди находок — 6900 React-хуков и 900 подписок, участвовавших в обработке каждого нажатия клавиши, и лишний вызов location.reload(), вызывавший полмиллиона скрытых перезагрузок в день.

Чтобы ускорения сохранялись, в CI добавили проверки: изменение, увеличивающее число инструкций на контролируемом участке, не проходит.

Ускорили загрузку, навигацию и отрисовку интерфейса. Заявленные «3×» относятся именно к этим сценариям.

https://claude.dev/blog/how-we-made-claude-ai-faster/

Читать полностью…

Anthropic обсуждает прямую аренду дата-центров мощностью до 1 ГВт у Stream Data Centers, контролируемой Apollo Global Management. По данным The Information, переговоры пока на ранней стадии.

Согласно сообщению, площадки могут оснастить Google TPU, разработанными совместно с Broadcom. Вариант с GPU Nvidia тоже обсуждается.

Прямая аренда позволила бы Anthropic меньше зависеть от облачных провайдеров и лучше контролировать выбор оборудования, поставки чипов и расходы. При этом компании пришлось бы взять на себя больше обязательств по финансированию и эксплуатации инфраструктуры.

Читать полностью…

10 агентов Claude теоретически обошли алгоритм Дейкстры

В Vals AI запустили 10 агентов Claude Opus 5.5, которые за 15 часов и 733 сообщения разработали алгоритм C-HD для поиска кратчайших путей в ориентированных графах.

Для графов с определённой плотностью сложность снизилась с O(n log n) у Дейкстры до O(n log¹¹⁄¹² n). Корректность и оценка времени работы формально подтверждены доказательством в Lean.

Но это пока теоретический результат. Алгоритм не тестировали на крупных реальных графах, константы велики, а улучшение действует только в ограниченном диапазоне входных данных.

Главное здесь другое: группа ИИ-агентов смогла самостоятельно разработать алгоритм и подготовить его формальное доказательство всего за 15 часов.

https://www.vals.ai/blogs/faster-shortest-path-algorithm

Читать полностью…

⚡️OpenAI выпустила GPT-6 Sol и GPT-6 Luna

Семейство GPT-6 расширилось сразу двумя новыми моделями — Sol и Luna.

Обе построены на наработках GPT-6 Astra, но рассчитаны на более быстрые и дешёвые сценарии работы в масштабе.

Главное:

- GPT-6 Sol — более мощная рабочая модель для сложных задач.
- GPT-6 Luna — более быстрая и экономичная версия для массовых запросов и автоматизаций.
- OpenAI отдельно оптимизировала кэширование и inference.
- API для Sol и Luna стал на 50% дешевле по сравнению с промо-ценами GPT-5.6.
- На AutomationBench новые модели заметно улучшают соотношение качество / стоимость относительно GPT-5.6.

Теперь линейка выглядит так:

GPT-6 Astra — максимум возможностей
GPT-6 Sol — сильная модель для серьёзной повседневной работы
GPT-6 Luna — скорость, масштаб и низкая стоимость

OpenAI явно хочет сделать агентов и автоматизации заметно дешевле для продакшена.

https://openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna/

Читать полностью…