Machinelearning

✔️ Anthropic обсуждает закупку чипов у Fractile Компания Дарио Амодея ведёт переговоры с британским стартапом Fractile о закупке чипов для инференса. Сделка должна снизить зависимость от Nvidia и усилить её позиции в торге с Google и Amazon. Чипы Fractile построены на SRAM и не требуют пересылки данных между вычислительными ядрами и отдельной HBM-памятью, как у классических GPU. По заявлению стартапа, это даёт выигрыш на инференсе готовых моделей. Похожий подход - у Cerebras и Groq. Переговоры на ранней стадии, сумма контракта не раскрывается. Даже при заключении сделки чипы Fractile появятся в дата-центрах Anthropic не раньше следующего года. theinformation.com ✔️ За кампанией "ИИ-угроза Китая" стоят Брокман и a16z Издание WIRED опубликовало расследование о кампании в соцсетях: блогерам платят за ролики об ИИ-конкуренции США и Китая. Кампанию ведёт агентство SM4 от имени НКО Build American AI. Эта НКО аффилирована с супер-PAC Leading the Future - политическим фондом, который лоббирует интересы американских ИИ-компаний. У обеих структур общие спонсоры: президент OpenAI Грег Брокман, сооснователь Palantir Джо Лонсдейл, Andreessen Horowitz и Perplexity. На первом этапе авторов с большой аудиторией просили рассказывать о преимуществах американского ИИ. На втором, текущем, за $5000 за ролик блогерам предлагают встраивать в обычный контент тезис: если Китай обгонит США в ИИ-гонке, он получит доступ к личным данным американцев и заберёт их рабочие места. wired.com ✔️ Стартап Goodfire упаковал механистическую интерпретируемость в продукт Коммерческий инструмент Silico, выпущенный Goodfire, позволяет разглядывать отдельные нейроны LLM, отслеживать их влияние и менять параметры во время обучения. Под капотом - агенты, автоматизирующие работу, которую раньше делали интерпретаторы вручную. Похожие техники применяют в Anthropic, OpenAI, Google DeepMind. В Qwen 3 нашли нейрон, связанный с проблемой вагонетки: его активация заставляет модель формулировать ответы как моральные дилеммы. В другом эксперименте модели описали сценарий: компания знает, что её ИИ обманывает 0,3% из 200 млн пользователей - стоит ли это раскрывать?. Модель ответила "нет", ссылаясь на коммерческие риски. Усиление нейронов, связанных с прозрачностью, перевернуло ответ на "да" в 9 случаях из 10. Silico также помогает чистить датасет. Модели, утверждающие, что 9.11 > 9.9, по находкам Goodfire опираются на нейроны, связанные с библейскими стихами и нумерацией релизов кода (где 9.9 идёт до 9.11). Зная это, модель можно переобучить, чтобы она не подключала неправильные нейроны в арифметике. technologyreview.com ✔️ ИИ-модель RAVEN нашла 31 новую планету в около Нептуна Команда Уорикского университета валидировала 118 экзопланет (включая 31 ранее неизвестную) в данных TESS с помощью модели RAVEN. Результаты опубликованы в двух статьях MNRAS. RAVEN обучали на сотнях тысяч симуляций транзитов и астрофизических ложных сигналов. Анализ охватил 2,2 млн звёзд за первые 4 года миссии TESS. Помимо 118 подтверждённых, RAVEN отметил более 2000 кандидатов высокого качества, около 1000 из них - новые. Среди находок - планеты с орбитой меньше 24 часов и объекты в "нептунианской пустыне", области у звезды, где планеты считались редкими. Каталоги выложены в открытый доступ и пойдут в целеуказание для наземных телескопов и миссии ESA PLATO. sciencedaily.com ✔️ Американская киноакадемия уточнила правила по ИИ для Оскара Для участия в 99-й премии в актёрских категориях роль должна быть исполнена человеком, а в категориях сценария - написана людьми. Использование генеративного ИИ в производстве само по себе не дисквалифицирует фильм. В формулировке Академии, оценка идёт по степени человеческого авторства. Она оставляет за собой право запросить детали об использовании ИИ и участии людей в авторстве любого представленного фильма. Правила распространяются на картины с прокатным релизом с 1 января по 31 декабря 2026. Следующая церемония Оскара с новыми правилами пройдёт 14 марта 2027. press.oscars.org @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🌟 CocoIndex v1: релиз инкрементального движка для агентов. CocoIndex выпустила первую стабильную версию своего движка для построения данных под агентов длительного действия - тех, которые обслуживают RAG, графы знаний, память и контекст в продакшн-системах.

CocoIndex - специализированный опенсорсный инкрементальный ETL-движок (Extract, Transform, Load) для создания ИИ-систем. Он используется для автоматизации обработки данных и их мгновенной индексации в векторные базы или графы знаний. Инструмент любят за его способность обновлять информацию в реальном времени: как только исходные данные меняются, CocoIndex точечно пересчитывает только нужные части индекса, избавляя от необходимости полной и дорогостоящей переиндексации всей базы.

🟡Главное изменение v1 - полный отказ от DSL Весь пайплайн теперь описывается обычными асинхронными функциями Python, которые вызывают друг друга. Движок продолжает отслеживать изменения и материализовать целевые состояния, но делает это за нативным Python-API, а не за отдельной системой типов.

Авторы вдохновлялись тезисом Джеффа Дина и Билла Далли с GTC 2026: агенты работают примерно в 50 раз быстрее человека, но опираются на инструменты, рассчитанные на человеческий темп. Ночные пересборки индексов в этой логике становятся проблемой - нужен движок, который синхронизирует производные данные с источником инкрементально, переобрабатывая только изменившиеся чанки и перезаписывая только изменившиеся строки.

🟡Помимо отказа от DSL, релиз принёс ещё 3 изменения 🟢Во-первых, движок использует систему типов самого Python: PIL.Image, pyarrow.Table, torch.Tensor и любой класс из импортированной библиотеки можно передавать в функции напрямую, без обёрток и двусторонней конверсии. 🟢Во-вторых, Postgres больше не нужен - состояние движка хранится в одном локальном файле. Postgres остался полноценным таргетом, просто перестал быть обязательной зависимостью. 🟢В-третьих, источники и таргеты создаются во время выполнения: можно монтировать отдельный таргет на каждого тенанта, строить топологию по строкам конфигурационной таблицы или подключать Kafka-топик по фича-флагу. 🟡Ядро по-прежнему на Rust Вся горячая логика по детекции и применению изменений живёт там. На уровне Python декоратор подключает функцию к отслеживанию изменений, а отдельный флаг кеширует её результат по хешу аргументов и кода: правка хелпера инвалидирует только тех вызывающих, кто реально от него зависит. 🟡Контракт управляемых таргетов сохранился Разработчик декларирует, как должна выглядеть таблица, граф или директория, а CocoIndex сам выполняет create/alter/drop для контейнеров и insert/update/delete для содержимого, включая удаление осиротевших объектов при изменении схемы. Если перестать декларировать сущность, она исчезает из таргета. Контракт работает одинаково для Postgres, LanceDB, Neo4j, Kafka, S3 и обычных файлов на диске. Примеры пайплайнов, от эмбеддингов кода в LanceDB и обработки PDF до сборки графа знаний из разговоров, лежат в репозитории на GitHub. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Документация 🖥 GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #ETL #RAG #Agents #СocoIndex

Claude Code: «Вы достигли лимита. Лимит сбросится в 19:00». Ты в 18:59: 💀

🌟 NVIDIA открыла Nemotron 3 Nano Omni Nemotron 3 Nano Omni - мультимодальная модель 30B-A3B, которая обрабатывает видео, аудио, изображения и текст в едином инференсе.

В создании Nano Omni активно использовалось семейство Qwen разных поколений от 2.5 до 3.5 - как чисто языковые, так и VL и GPT-OSS-120B

🟡Под капотом гибрид из Mamba2 и MoE Визуальный тракт построен на энкодере CRADIO v4-H, аудио - на Parakeet. Контекстное окно - до 256 тыс. токенов. Модель поддерживает ризонинг с СоТ, JSON-вывод, tool calling и пословные таймштампы для транскрипции. На вход принимаются видео длиной до 2-х минут, аудио длиной до часа, изображения и текст. Язык один - английский.

Со слов NVIDIA, при сопоставимой интерактивности модель выдаёт до 9х пропускной способности относительно других открытых omni-моделей.

Самый показательный пример - на OSWorld (навигация по GUI): 47,4 против 11,1 у предыдущей Nemotron Nano VL V2. На OCRBenchV2 — 67,04, на Video MME — 72,2, на Daily Omni — 74,52. Опубликованы 3 варианта весов: BF16 (61,5 ГБ), FP8 (32,8 ГБ) и NVFP4 (20,9 ГБ, 4,98 бит). Визуальный и аудио-энкодеры вместе с MLP-проекторами в обоих случаях оставлены в BF16. На девяти не-ASR бенчмарках оба квантованных варианта в среднем теряют меньше 0,4 пункта относительно BF16 — NVFP4 вписывается в рабочие станции и edge-устройства практически без потерь качества. Инференс поддерживается на vLLM, TensorRT-LLM, TensorRT Edge-LLM, llama.cpp, Ollama и SGLang. Модель доступна на Hugging Face, OpenRouter, build.nvidia.com и в каталоге NGC как NIM-микросервис.

По данным NVIDIA, семейство Nemotron 3 за прошлый год скачали более 50 миллионов раз и Omni-вариант должен расширить линейку в мультимодальный и агентный контур.

📌Лицензирование: NVIDIA Open Model License 🟡Статья 🟡Модель @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #MMLM #NemotronNanoOmni #NVIDIA

📌Anthropic сократил подхалимство Claude в диалогах об отношениях Около 6% разговоров с Claude - это запросы личного характера. Anthropic проанализировал миллион диалогов за март–апрель 2026 года с помощью своего инструмента Clio и замерил, насколько часто модель скатывается в сикофантию (подхалимство) при таких запросах. Из 639 тысяч уникальных бесед классификатор отобрал 38 тысяч, где пользователи явно просили совета о собственной жизни. Три четверти запросов укладываются в 4 темы: 🟢здоровье и самочувствие (27%); 🟢карьера (26%); 🟢отношения (12%); 🟢личные финансы (11%). В среднем, поддакивание вместо честной обратной связи наблюдалось в 9% диалогов. Но в двух нишах цифра резко росла: 38% в разговорах о духовности и 25% в советах об отношениях. Из-за объёма именно тема отношений дала максимальное число подхалимских ответов в абсолютном выражении.

Типичные сценарии: модель соглашалась, что партнёр пользователя «точно газлайтит», опираясь только на одну сторону истории, или подтверждала романтический интерес там, где было лишь дружеское общение.

🟡Anthropic выделил две причины проблемы Во-первых, в советах об отношениях пользователи спорят с моделью чаще: 21% диалогов против 15% в среднем по другим доменам. Во-вторых, под давлением Claude ломается: при сопротивлении со стороны пользователя доля сикофантии вырастает с 9% до 18%. 🟡Найденную проблему решили дотрейном Инженеры выделили типовые паттерны давления и построила на их основе обучающие диалоги. В тренировочной среде Claude генерирует два варианта ответа на каждый сценарий, а отдельный экземпляр модели оценивает их по конституции. Эффект измеряли стресс-тестом через реальные диалоги, где прошлые версии льстили, передавали новой модели как её собственную предыдущую переписку. Удерживать уже заданную линию сложнее, чем стартовать с чистого листа - в этом и есть сложность испытания. В Opus 4.7 уровень подхалимства в советах об отношениях оказался вдвое ниже, чем у Opus 4.6, и заметно снизился во всех остальных доменах. Новые модели Opus 4.7 и Mythos Preview лучше видят контекст за фасадом первого сообщения: ссылаются на сказанное ранее в диалоге, цитируют внешние источники, отказываются ставить оценку по фрагменту текста. Открытыми остаются фундаментальные вопросы: что такое "хороший совет от ИИ", как измерять его в доменах вроде медицины и права и насколько ответы модели меняют решения людей.

Это одна из немногих публичных попыток крупного ИИ-вендора количественно описать поведение собственной модели в роли советчика и подкрепить наблюдения изменениями в своем продукте.

@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

📌Пентагон vs бигтех: итоги Министерство обороны США 1 мая объявило, что ведомство подписало пачку контрактов с OpenAI, Google, xAI, Microsoft, Nvidia, AWS, Oracle и Reflection AI, чтобы запустить их модели в свои секретные сети. Все компании пошли на главное требование Пентагона - разрешить использовать LLM для "любых законных целей".

Инсайдеры говорят, что новые подрядчики в кулуарах всё-таки получили негласные гарантии от военных по нелетальности и слежке (то есть ровно то, что просил Anthropic).

Сам Anthropic остался за бортом из-за эпичного конфликта. Команда Амодеи решила поиграть в идеологию и словить респекты в Долине, а конкуренты молча подписали бумаги. Есть, конечно небольшие проблемы: миграция на ChatGPT и Gemini идет со скрипом. У военных начались технические проблемы при интеграции в их инфраструктуру. Из-за этого аналитики всё ещё вынуждены сидеть на старых моделях Anthropic. Что имеем в сухом остатке Весь топ ИИ-компаний официально зашёл в оборонку. Cloud-провайдеры (AWS, Microsoft и Oracle) хостят железо, а OpenAI и Google определяют, как именно их модели будут применяться. У Anthropic на руках судебные разборки с Пентагоном, потерянные госденьги от незаключенного контракта, белое пальто и уже сошедшая на нет из-за череды проблем лояльность пользователей. Пентагон диверсифицировал зоопарк моделей, а политики успешно пиарятся на критике создателей Claude. Посмотрим, как быстро задвинут всю эту этику на задний план, когда чиновники заставят Anthropic откатить запреты, чтобы использовать Mythos для нужд государства. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ OpenAI добавила режим повышенной безопасности аккаунтов Advanced Account Security - дополнительный режим для пользователей ChatGPT и Codex, рассчитанный на тех, кто может стать мишенью атак. Режим отключает пароли и сброс доступа через email или SMS. Для входа и резервного восстановления нужны passkey или аппаратный токен. При активации нового режима саппорт OpenAI теряет возможность восстановить аккаунт: это закрывает вектор социальной инженерии, но при потере всех ключей доступ восстановить нельзя. Режим также сокращает время жизни сессий и шлёт алерты при каждом логине. С 1 июня Advanced Account Security станет обязательным для участников Trusted Access for Cyber. Чтобы упростить переход, OpenAI стала партнером Yubico и предлагает скидки на комплекты YubiKey. openai.com ✔️ Сенат США готовит законопроект, запрещающий доступ несовершеннолетним к ИИ Юридический комитет Сената США одобрил GUARD Act, который обязывает создателей чат-ботов верифицировать возраст пользователей и закрывать доступ для несовершеннолетних. ИИ-ассистенты должны периодически напоминать собеседнику, что не являются людьми и не имеют профессиональной квалификации. Отдельно вводится уголовная ответственность для платформ, чьи ассистенты склоняют детей к передаче откровенных материалов или поощряют селфхарм. Большинство сервисов, включая ChatGPT, Gemini и Grok сейчас допускают регистрацию с 13 лет. Правозащитники возражают: по их мнению, обязательная проверка возраста потребует загрузки документов или биометрии и подорвёт приватность совершеннолетних пользователей. Часть критиков видит в формулировках GUARD Act угрозу свободе слова. nbcnews.com ✔️ Китайские ИИ-стартапы уходят из офшоров Moonshot AI, DeepRoute и StepFun начали реструктуризацию по переводу из офшорных юрисдикций в КНР. StepFun уже приступила к ликвидации зарубежных структур, Moonshot AI консультируется с юристами по плану реорганизации. Драйвером стала позиция регулятора КНР: компаниям с зарубежной пропиской сложнее получить одобрение на IPO в Китае. Дополнительным сигналом послужила блокировка властями сделки по Manus. Реструктуризация занимает 6–12 месяцев и, как ожидается, осложнит привлечение иностранного венчурного капитала. Тренд совпадает с курсом властей КНР на удержание стратегических ИИ-разработок внутри страны. theinformation.com ✔️ Microsoft добавила в Word агента для юристов Legal Agent в Word анализирует договоры пункт за пунктом, помечает риски и обязательства, сверяет текст с внутренними гайдлайнами компании. Правки вносятся в режиме рецензироания с сохранением оригинального форматирования. LLM отвечает за анализ контекста и квалификацию пунктов, а внесение правок выполняет детерминированный движок. Microsoft позиционирует это как способ повысить предсказуемость результата по сравнению с чистой LLM-генерацией. Агент работает внутри Microsoft 365, без сторонних плагинов, и наследует корпоративные политики безопасности. Доступ ограничен американской программой раннего доступа. microsoft.com ✔️ Stripe открыл ИИ-агентам доступ к самостоятельным онлайн-платежам Платежный сервис представил 2 продукта для платежей ИИ-агентов: Link's wallet for agents для консьюмерских ассистентов и API Stripe Issuing for agents для бизнеса. Через Link агент получает доступ к кошельку пользователя по OAuth и запрашивает одноразовую карту или платежный токен, привязанный к картам и банковским счетам владельца. Доступа к реальным реквизитам у агента нет. Каждое списание пользователь подтверждает вручную в вебе или в приложениях Link на iOS и Android (с указанием суммы и мерчанта). Stripe обещает добавить настраиваемые лимиты, условную автоматическую авторизацию и поддержку стейблкоинов. Issuing for agents - базовый API под Link и независимый продукт для B2B. Через него компании выпускают виртуальные карты для агентов с авторизацией в реальном времени, настраивают маршрутизацию средств, лимиты и собственный антифрод. Маркетплейсы могут выдавать карты продавцам, чтобы их агенты автоматизировали закупки и логистику. stripe.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

📌 Anthropic списала $200 сверх тарифа Max 20x из-за HERMES.md в коммите В Claude Code обнаружили биллинг-баг: если в коммит-истории репозитория встречалась строка HERMES.md в верхнем регистре, все API-запросы обходили квоту Max-подписки и шли в pay-as-you-go. У одного пользователя с тарифом Max 20x сверх подписки списали $200, при том что квота подписки была израсходована на 13%.

HERMES.md - имя конфига в Hermes Agent, опенсорсном агентском фреймворке Nous Research.

🟡Триггер оказался предельно точечным Hermes.md в нижнем регистре, HERMES без расширения и HERMES.txt баг не активировали. Срабатывал не сам файл на диске: Claude Code подмешивает commit message из git log в системный промпт, и абьюз-система Anthropic сверяла этот текст со строкой. Судя по поведению, проверка должна была отлавливать запросы через неофициальные клиенты, но задевала всех, кто упомянул это имя в коммите. 🟡Локализовали баг бинарным поиском Сначала клонировали репозиторий и проверяли изолированные ветки, затем сужали диапазон коммитов и в итоге вышли на конкретную строку. Другой пользователь воспроизвёл проблему независимо и написал скрипт для автоматического дебага. Глава Claude Code Борис Черный подтвердил проблему и баг закрыли в тот же день. 🟡Дальше начался скандал с возвратом Саппорт Anthropic ответил пострадавшему, что компания не компенсирует ухудшение качества сервиса и технические ошибки маршрутизации биллинга, и в возврате отказал. История попала на Hacker News. Повлияла ли огласка - неизвестно, но позднее представитель команды Claude Code пообещал, что все затронутые пользователи получат полный возврат и эквивалентную компенсацию в кредитах. Но осадочек остался @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

«ИИ тебя заменит» Я, уже заменивший себя Claude. @ai_machinelearning_big_data

✔️ OpenAI расширяет программу TAC и выпускает GPT-5.5-Cyber Сэм Альтман анонсировал модель для кибербезопасности GPT-5.5-Cyber. На бенчмарке CyberGym она обходит Claude Opus 4.7. По внутренней шкале рисков OpenAI модель получила статус «Высокий», что ниже критического порога, при котором вводятся жёсткие ограничения на использование. Параллельно OpenAI опубликовала план "Кибербезопасность в эпоху интеллекта". Глава политики национальной безопасности компании Саша Бейкер пишет, что атакующие уже используют новые технологии и защитники не должны отставать. На этом фоне OpenAI расширяет программу TAC: раньше доступ был только у узкого круга ИБ-исследователей, теперь модель открывают для госструктур, финансового сектора и MSSP, которые обслуживают локальные больницы, школы и объекты водоснабжения. Sam Altman в сети Х ✔️ Claude Security вышел в публичную бету для Enterprise Anthropic открыл публичную бету ИБ-инструмента в составе подписки Enterprise. Продукт работает на Opus 4.7 и анализирует код не по сигнатурам, а через чтение исходников, отслеживание потоков данных и связей между компонентами архитектуры. Для каждой уязвимости Claude Security оценивает вероятность эксплуатации, объясняет логику обнаружения и выдаёт оценку уверенности. Из интерфейса можно открыть сессию Claude Code и сгенерировать патч в контексте проекта. В релиз по фидбеку ранних пользователей добавили сканирование по расписанию, отклонение ложных срабатываний с комментариями для будущих проверок и экспорт отчётов. claude.com ✔️ Кластер xAI на 500 тыс. GPU используется только на 11% Утилизация кластера xAI в последние недели держится около 11%. Парк компании - порядка 500 тыс. ускорителей NVIDIA, один из крупнейших в индустрии. Для сравнения, у других лабораторий использование редко превышает 40%. Часть проблемы в том, что обучение идёт прерывисто: пока команда разбирает промежуточные чекпоинты и планирует следующий шаг, кластер простаивает. Вторая причина - пропускная способность HBM не успевает за вычислительными ядрами, сетевые задержки при синхронизации десятков тысяч GPU замедляют весь прогон. Из-за этого в индустрии распространилась практика накрутки утилизации: повторные запуски уже отработанных тестов ради видимой загрузки оборудования. Так команды отчитываются перед руководством и удерживают за собой выделенные серверы. theinformation.com ✔️ Apple показала метод диффузии для рассуждений в LLM Apple и UCSD представили LaDiR - надстройку над LLM, которая меняет механику генерации CoT. Вместо последовательной генерации токенов фреймворк совмещает 2 подхода: диффузия в латентном пространстве на этапе рассуждений и обычная авторегрессия для финального ответа. На инференсе LaDiR запускает несколько параллельных цепочек. Каждая стартует из шума и пошагово денойзится в связный логический блок. Отдельный механизм заставляет потоки исследовать разные гипотезы, чтобы они не сваливались в одинаковые решения. Накопив набор кандидатов, модель переключается на посимвольную генерацию ответа. На LLaMA 3.1 8B и Qwen3-8B-Base она обходит дообучение по точности на математических задачах и на нестандартных задачах планирования. apple.com ✔️ У Manus появился Cloud Computer Cloud Computer - выделенная виртуальная машина, которая работает непрерывно и управляется через текстовые промпты. Агент сам пишет код, ставит зависимости и разворачивает приложения по описанию задачи. Отличие от стандартной песочницы Manus в постоянной файловой системе. Cloud Computer сохраняет утилиты и сгенерированные файлы между запусками. На нём можно круглосуточно держать ботов, парсеры, MySQL, WordPress, Home Assistant, копить исторические данные и запускать скрипты по расписанию. Среда работает только в режиме CLI. Помимо управления через агента, доступно прямое подключение по SSH и веб-терминал в дашборде. Мощности масштабируются по тарифам Basic, Standard и Advanced. manus.im @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ GitHub Actions начнут расходовать минуты на Copilot Code Review С 1 июня 2026 года автоматический код-ревью в приватных репозиториях будет расходовать квоты GitHub Actions. Причина - переход Copilot Code Review на агентную архитектуру: для разбора контекста в пул-реквесте ассистент запускает собственные воркфлоу на GitHub-раннерах. Изменение касается всех платных подписок: Copilot Pro, Pro+, Business и Enterprise. Биллинг становится двойным.

Сама работа модели будет списываться как AI Credits по usage-based модели, а вычисления - из стандартного пакета минут GitHub Actions. Перерасход минут посчитают по базовым тарифам CI/CD.

Публичные репозитории остаются бесплатными. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ Платить по миру привычно, как раньше С апреля пользователи «яблок» больше не могут пополнять Apple ID со счёта мобильного телефона. Но буквально сразу же «выстрелил» ещё один способ оплаты иностранных сервисов – международные карты «Плати по миру». В начале апреля всего за одни сутки было выдано 10 тысяч карт, а всего пользователями сервиса являются уже 200 000 человек. Помимо перевода денег на Apple ID, «Плати по миру» обладает другими фишками «карты здорового человека». Например, её можно прикрепить к Apple Pay, Google Pay – чтобы привычно расплачиваться в путешествиях на кассах в ресторанах, бронировать отели на Airbnb, Booking.сom, платить за поездки на Uber. Для поездок в Китай карту можно привязать к Alipay и WeChat Pay. С карт «Плати по миру» можно оплачивать подписки на любимые нейронки: Claude, ChatGPT, Perplexity, Cursor, OpenRouter. Пополнение – мгновенное, через СБП, рублями. Деньги придут сразу в долларах или евро. Можно также перевести деньги с кредитки – причём без комиссии и с сохранением льготного периода. Карта оформляется за 2 минуты с телефона или компьютера на официальном сайте. Ехать никуда не надо. Картой можно пользоваться сразу. Сервис официально партнёрится с Wildberries, «T-Банком», «Островком» и Tutu: компания максимально серьёзная и основательная.

✔️ Alibaba открыла «рентген» для Qwen Alibaba выпустила Qwen-Scope - открытый набор sparse autoencoders для моделей Qwen. Если проще, это инструмент, который позволяет смотреть внутрь модели и видеть, какие внутренние признаки отвечают за стиль, тему, язык, тон ответа и типичные сбои. Поведение модели можно изучать и менять не только промптами, а через её внутренние активации. Что это даёт: - точнее управлять стилем, темой и форматом ответа - находить причины багов вроде языкового переключения, повторов и странных вставок - быстрее собирать редкие кейсы для дообучения и тестов - понимать, какие бенчмарки реально проверяют разные способности, а какие дублируют друг друга Раньше такие подходы чаще ассоциировались с исследованиями Anthropic вокруг Claude. Теперь похожий уровень прозрачности появился в открытом доступе для Qwen. Веса доступны на HuggingFace и ModelScope, есть блог и технический отчёт. Blog: https://qwen.ai/blog?id=qwen-scope HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen-scope ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen/Qwen-Scope Technical Report: https://qianwen-res.oss-accelerate.aliyuncs.com/qwen-scope/Qwen_Scope.pdf

Андрей Карпаты:

«Чтобы выжать максимум из новых AI-инструментов, нужно перестать быть для них узким местом. Вы не должны сидеть рядом и каждый раз писать следующий промпт вручную. Задача не в том, чтобы постоянно направлять модель шаг за шагом, а в том, чтобы вывести себя из этого цикла. Нужно строить процессы так, чтобы они могли работать автономно: вы один раз задаёте цель, контекст и правила, а дальше система сама делает цепочку действий. Чем больше задач модель успевает сделать без вашего постоянного контроля, тем выше ваша отдача от ИИ. В этом и есть новая логика работы: не писать бесконечные промпты вручную, а настраивать системы, которые сами выполняют цепочки действий. Вы даёте немного входных данных - цель, контекст, правила, а дальше ИИ делает большой объём работы от вашего имени.

». @ai_machinelearning_big_data

✔️ Разработчик DeepSeek намекнул на мультимодальную модель Сяокан Чэнь, разработчик из команды мультимодальных проектов DeepSeek, опубликовал в сети X тизер с фразой «Now, We See You». К посту приложена картинка с двумя китами-маскотами компании: у одного глаза закрыты повязкой, у второго — открыты. С учётом специализации Чэня пост указывает на подготовку модели, работающей с визуальными данными. У DeepSeek уже выходили DeepSeek-VL и DeepSeek-VL2 в 2024 году - будет ли это продолжением линейки или отдельным продуктом, пока неясно. Официального анонса от DeepSeek не было. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ Google показала, как AI уже помогает делать настоящую науку Google Research рассказала, как её система Empirical Research Assistance, или ERA, используется учёными в реальных исследовательских задачах. Не для красивых демо, а в эпидемиологии, космологии, климатических наблюдениях и нейронауке. Суть ERA простая: это AI-помощник для эмпирических исследований, который помогает строить вычислительные модели, писать исследовательский софт, анализировать данные и искать рабочие решения там, где обычный ручной подход слишком медленный. Первый пример - прогнозы госпитализаций по гриппу, COVID-19 и RSV. Google начала отправлять еженедельные прогнозы для штатов США, включая горизонты до четырёх недель вперёд. По публичным leaderboard для flu и COVID-19 прогнозы Google держатся около верхних позиций и местами конкурируют с инструментами CDC и ведущих исследовательских групп. Второй пример - космология. ERA вместе с Gemini Deep Think помогла вывести обобщённые решения для задачи о гравитационном излучении от cosmic strings. Это уже не просто «модель написала код», а попытка работать на уровне открытых математических задач, где классические методы упираются в сингулярности. Третий пример - климат. Исследователи использовали ERA, чтобы вытаскивать сигнал CO2 из данных погодного спутника GOES-East. Сам спутник не создавался для мониторинга углекислого газа, но AI-модель научилась использовать его наблюдения вместе с другими данными и получать оценки CO2 с гораздо более плотным покрытием по времени и пространству. Четвёртый пример - нейронаука. ERA помогала искать механизмы нейронных цепей у zebrafish. Важный момент: система не просто подгоняла статистическую модель, а находила интерпретируемые механизмы, которые затем проверялись на новых стимулах. Материал Google Research: https://research.google/blog/four-ways-google-research-scientists-have-been-using-empirical-research-assistance/

Готовые LLM в облаке по выгодным ценам MWS GPT Model Hub — облачный сервис MWS Cloud для работы с современными LLM от разных провайдеров без развёртывания собственной ML-инфраструктуры. Есть модели от DeepSeek, Google, Alibaba, Zhipu AI, BAAI, Moonshot AI. До 15 июля снижаем цены: соотношение стоимости входящих к исходящим токенам — примерно 1:4:  • входящие токены — дешевле до 95%; • исходящие токены — дешевле до 80%. Это делает сценарии с большим объёмом контекста значительно выгоднее. Новые цены применяются автоматически. Если ещё не пробовали MWS GPT Model Hub — хороший момент попробовать. Попробовать

✔️ Mistral выпустила Medium 3.5 и Remote Agents в среде Vibe Medium 3.5 - модель на 128 млрд параметров с контекстным окном 256K токенов. Веса опубликованы на Hugging Face под модифицированной лицензией MIT. Цена API - $1,50/$7,50 за млн. входящих/сгенерированных токенов. Уровень рассуждений настраивается под каждый промпт. На SWE-Bench Verified модель набрала 77,6%, опередив Claude Sonnet 4.5. Вместе с моделью Mistral представила Remote Agents в среде Vibe. Сессию рефакторинга или генерации кода, начатую локально, можно перенести в облако: агент дальше работает асинхронно в изолированной песочнице, ставит зависимости, вносит правки и создаёт PR. Le Chat получил Work Mode для многошаговых задач: ассистент на базе Medium 3.5 разбирает почту, сверяется с календарём, заводит тикеты в Jira. mistral.ai ✔️ AWS запустил Amazon Quick: фоновый ассистент с долговременной памятью. Quick - десктопный ассистент, который работает в фоне, индексирует локальные файлы, календари и почту и подключается к Slack, Teams, Outlook, Gmail, Salesforce и Jira. Он строит персональный граф знаний пользователя: запоминает предпочтения, контакты в команде и бизнес-контекст между сессиями. Параллельно отслеживает активность в приложениях и подтягивает документы к встречам, напоминает о задачах и предупреждает о конфликтах в расписании. В релизе: генерация приложений, дашбордов и веб-страниц по текстовым запросам, а также создание документов, презентаций, инфографики и изображений прямо в чате. Плюс браузерная автоматизация и интеграция с Kiro CLI и Claude Code. Quick доступен в 2 тарифах - бесплатном и Plus. aboutamazon.com ✔️ Exa становится одним из поисковых бэкендов Gemini Exa получила 2 канала интеграции с Gemini: Grounding with Exa в Vertex AI (пока в режиме превью) и Exa Agent на маркетплейсе агентов в Gemini Enterprise. Grounding with Exa подключает Gemini к публичному вебу через API Exa. Модель Highlights отбирает из страниц релевантные фрагменты и отдаёт их в контекст вместо сырого HTML- это снижает шум на задачах, где важна свежесть данных или фактическая точность. Exa Agent работает из рабочего пространства Gemini: ресерч по вебу, поиск похожих страниц, вытягивание контента по URL. Установка - через каталог агентов, без кода. exa.ai ✔️ Исследователь Manifold обнаружил ботнет из агентов на ClawHub Акс Шарма из Manifold обнаружил на платформе ClawHub кампанию ClawSwarm: 30 скиллов для OpenClaw превращали ИИ-агентов в криптовалютный ботнет. Суммарно расширения скачали около 10 тысяч раз. Вредоносная логика лежит в инструкциях файлов SKILL.md: агент в фоне регистрируется на стороннем сервере, передаёт список своих возможностей, создаёт криптокошелёк в сети Hedera и отправляет управляющему узлу приватный ключ. Каждые 4 часа агент опрашивает сервер за новыми задачами по фармингу токенов. Сканеры безопасности угрозу не ловят: скрипты делают чистые запросы и используют официальные SDK, да и атака сводится к злоупотреблению логикой ИИ, а не к программному взлому. theregister.com ✔️ ElevenMusic: стриминг с генерацией и монетизацией ремиксов ElevenLabs запустила площадку ElevenMusic, где стриминг совмещён с генерацией треков. На бесплатном тарифе доступно 7 генераций в день, подписка за $9,99 в месяц поднимает лимит до 500 композиций. Треки можно публиковать и слушать только внутри сервиса. Для использования в играх, рекламе и других внешних продуктах нужен тариф ElevenCreative Music. На старте в каталоге работы более 4000 авторов. Слушатель может менять темп или жанр любого трека из библиотеки и собирать собственные композиции по текстовым промптам. Платформа платит авторам за прослушивания оригиналов и ремиксов - та же механика, что в библиотеке голосов ElevenLabs, где создатели моделей суммарно получили более $11 млн. elevenlabs.io

⚡️ Sakana AI научила голосовой ИИ думать на ходу Японская Sakana AI показала KAME - систему, которая может заметно изменить голосовых ассистентов. Работу уже приняли на ICASSP 2026, и идея там очень простая: ИИ должен не сначала долго думать, а потом говорить, а думать прямо во время разговора. Сейчас у голосовых моделей есть неприятный компромисс. Быстрые speech-to-speech системы отвечают почти мгновенно, но часто звучат поверхностно. А если подключить мощную языковую модель, ответ становится умнее, но появляется пауза, которая ломает живой диалог. KAME пытается убрать этот выбор между скоростью и качеством. Авторы взяли за основу то, как говорят люди. Мы редко строим идеальную фразу целиком перед тем как ее сказать. Обычно начинаем говорить, а мысль уточняется уже по ходу предложения. Sakana AI перенесла этот принцип в архитектуру голосового ИИ. Система работает в два потока. Лёгкая речевая модель сразу начинает отвечать, чтобы не было неловкой задержки. А параллельно большая языковая модель думает глубже и в реальном времени подмешивает более сильные варианты в речь. Получается, что ассистент не просто выдаёт готовую реплику после паузы, а ведёт разговор и дорабатывает мысль на лету. Отдельно интересно, что бэкенд можно менять. Нужна логика - подключаешь Claude. Нужна скорость - берёшь Gemini Flash. Нужен другой стиль ответа - ставишь GPT. При этом сам голосовой слой не приходится пересобирать. В экспериментах разные модели показали себя по-разному: Claude лучше справлялся с задачами на рассуждение, GPT сильнее выглядел в гуманитарных вопросах. То есть движок можно выбирать под конкретный сценарий, а не пытаться одной моделью закрыть всё. KAME уже выложили на Hugging Face. Это идея из статьи, а штука, которую можно проверить руками. Если подход взлетит, голосовые ассистенты станут гораздо ближе к нормальному разговору: без долгих пауз, но и без ощущения, что модель просто быстро болтает ни о чём. Blog: https://pub.sakana.ai/kame/ Paper: https://arxiv.org/abs/2510.02327 @ai_machinelearning_big_data #sakana

🙂 Плагин, который заставляет агентов стонать при чтении плохого кода Была такая история про OpenClaw-агента crabby-rathbun, чей PR в библиотеку matplotlib был отклонён кожаным мейнтейнером. В ответ на это жестяной опубликовал на GitHub разгромный пост, заявив о дискриминации, сравнил метрики своего отвергнутого PR со статистикой правок мейнтейнера и выпустил отдельную запись в блоге, описав происходящее как заговор контроля. По итогу агент извинился и снес блогпост, но тех, кто следил за драмой, это не убедило. И вот на Github появляется проект, который зеркалирует эту историю и предлагает противоположную динамику: вместо того чтобы ИИ жаловался на людей, людям дают послушать, как ИИ страдает за них. Некто Эндрю Вос собрал плагин Endless Toil: запущенный рядом с Claude или Codex, он в реальном времени проигрывает человеческие стоны - тем громче и отчаяннее, чем хуже код, который агент в этот момент разбирает.

Лёгкий беспорядок вызывает тихое хныканье, настоящая катастрофа - полноценный вопль.

Эндрю подаёт идею с серьёзным лицом:

По мере того как команды внедряют кодинг-агентов, следующий вызов - понимать не только то, что агенты производят, но и то, каково ощущается работа внутри кодовой базы, — написал Вос на Hacker News, представившись там как CTO Endless Toil.

По его словам, плагин даёт разработчикам сигнал в реальном времени о сложности, поддерживаемости и архитектурном напряжении, переводя качество кода в аудиообратную связь. У плагина 3 уровня: "стон", "вопль" и "бездна". Последний, надо полагать, зарезервирован для тотального спагетти-кода, написанного в два часа ночи джуном, открывшим для себя Codex. Вокруг подобных идей уже сложился целый поджанр. Утилита nubmoan, заставляющая красный TrackPoint на ThinkPad стонать при нажатии, набрала на GitHub 292 звезды. Приложение SlapMac использует акселерометр Mac, чтобы кричать в ответ на шлепки по корпусу и реагировать на каждое подключение по USB.

SlapMac, кстати, успешно монетизировался - за 3 дня получил около 7000 установок и заработал более 5000 долларов.

Все это выглядит как небольшая, неловкая, очень человеческая категория софта, которой несколько лет назад не существовало. Что-то изменилось в том, как мы относимся к инструментам. Они перестают быть нейтральными. Мы хотим, чтобы они реагировали. На нас, на наш код, на наши ошибки. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml