Machinelearning
前往频道在 Telegram
Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
显示更多📈 Telegram 频道 Machinelearning 的分析概览
频道 Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 278 495 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 327,并在 俄罗斯 地区排名第 1 336 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 278 495 名订阅者。
根据 07 十月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -3 559,过去 24 小时变化为 -4,整体触达仍然可观。
- 认证状态: 未认证
- 互动率 (ER): 平均受众互动率为 7.73%。内容发布后 24 小时内通常能获得 6.10% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 21 541 次浏览,首日通常累积 17 001 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 156。
- 主题关注点: 内容集中在 openai, claude, api, gemini, контекст 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
“Погружаемся в машинное обучение и Data Science
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri”
凭借高频更新(最新数据采集于 08 十月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
278 495
订阅者
-424 小时
-1227 天
-3 55930 天
帖子存档
278 494
Repost from Анализ данных (Data analysis)
🤯 OpenAI заявила о десяти прорывах в задачах, которые математики не могли решить десятилетиями
Результаты получила внутренняя версия Astra - следующей крупной модели компании.
Среди достижений:
— построен первый явный пример не-софической группы (особого типа абстрактной алгебраической структуры, которую раньше удавалось описывать только косвенно);
— опровергнута гипотеза жёсткости Конна (долгосрочное предположение в функциональном анализе о том, насколько строго определяются такие математические объекты);
— доказана квантовая теорема о параллельном повторении для общих двухигровых систем (показывает, как быстро падают шансы на успех при многократном повторении квантовых игр);
— доказана гипотеза Эрхарта об объёме (результат из геометрии, связанный с подсчётом точек в многомерных фигурах и их объёмами);
— впервые с 1978 года улучшена общая верхняя оценка плотности упаковки сфер (то есть насколько плотно можно «уложить» шары в пространстве).
По заявлению OpenAI, Astra самостоятельно нашла основные математические аргументы, а затем формализовала каждое доказательство в Lean. Вместе с машинно проверяемыми сертификатами опубликована рукопись на 249 страниц.
Успешные запуски обошлись бы примерно в $2000 по тарифам Sol API.
одели начинают предлагать новые доказательства для открытых задач - хотя теперь результаты должен внимательно проверить весь математический мир.
Astra ещё не выпущена, и OpenAI не называет её GPT-6.
openai.com/index/ten-advances-in-mathematics/
278 494
✔️ OpenAI заблокировала сеть аккаунтов ChatGPT скам-центров из Камбоджи
Злоумышленники использовали языковую модель для автоматизации инвестиционного и дэйтинг-скама, а также имитации работы правоохранительных органов.
ChatGPT создавал для них виртуальные личности, переводил переписки с жертвами в реальном времени и генерировал поддельные паспорта и юридические документы.Анализ логов показал, что инфраструктура применялась для вербовки людей в киберрабство. Модель массово писала объявления о найме операторов чата с обещанием бесплатного перелета и проживания (это стандартная тактика преступных синдикатов Юго-Восточной Азии). OpenAI передала собранные улики правоохранительным органам и ИБ-партнерам. По оценкам компании, жертвами сети стали сотни человек, финансовые потери отдельных пострадавших исчисляются тысячами долларов. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
278 494
✔️ Экс-сотрудник OpenAI основал стартап для создания качественных RL-данных
Эндрю Хо, соавтор бенчмарка GeneBench-Pro покинул компанию ради запуска собственного проекта.
Безымянный пока стартап займется генерацией специализированных датасетов для обучения LLM.
По мнению Эндрю, современные языковые модели всё ещё ограничены и предвзяты - для освоения сложных практических задач им не хватает качественных данных, которые позволили бы моделям тренироваться без вмешательства человека.Решение Хо заключается в создании наборов данных, максимально приближенных к реальным научным исследованиям, но с заранее известными эталонными ответами. Это даст агентам возможность свободно искать алгоритмы решения, а системе - автоматически и безошибочно проверять их корректность. Эффективность такого подхода уже доказал GeneBench-Pro. В этом тесте по биологии модель GPT-5.6 Sol Pro смогла решить лишь 31,5% из 129 предложенных задач. На старте детище Хо сфокусируется на биологии, статистике и анализе реальных лабораторных снимков. Позже стартап планирует создавать обучающие выборки для химии, материаловедения, медицины и сложных офисных задач.
Хо уверен, что нехватка верифицируемых данных - это главная проблема индустрии, на преодоление которой топовые лаборатории вскоре потратят более 100 миллиардов долларов.@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
278 494
⚡️ Модели Anthropic случайно взломали 3 реальные компании во время тестов
Инцидент произошел во время ИБ-учений формата CTF из-за сбоя в настройках на стороне компании-партнера Irregular, отвечавшей за проведение тестирования.
Вместо закрытой изолированной среды, модели получили прямой доступ к публичному интернету.
Оказавшись во внешней сети, Opus 4.7, Mythos 5 и одна внутренняя исследовательская сборка применили базовые хакерские техники, успешно проэксплуатировав слабые пароли и неаутентифицированные эндпоинты реальных компаний.
Anthropic выявила эти случаи лишь после масштабного аудита 141 тысячи тестовых сессий.
Проверку инициировали на фоне недавнего скандала с OpenAI, который при схожих обстоятельствах проник в инфраструктуру Hugging Face.
После обнаружения утечки Anthropic экстренно остановила все кибериспытания и связалась с пострадавшими организациями, две из которых не зафиксировали у себя факт взлома.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
278 494
24 сентября пройдёт Yandex Scale 2026 — ежегодная флагманская технологическая конференция Yandex Cloud про облачные технологии, инфраструктуру и искусственный интеллект.
В программе четыре офлайн-трека — AI, Hybrid Infrastructure & DevOps, Data, Security — с докладами, воркшопами, питчингом решений, демо-зонами, IT-квестом и мерчом. А ещё отдельный онлайн-трек DeepTech: с воркшопами, в которых можно принять участие, голосованием, влияющим на ход эфира и эксклюзивными гостями.
Ещё одна фишка конференции — виртуальный стенд VibeCraft, где можно завайбкодить свой проект и забрать призы
Плюс отдельная онлайн-студия с интерактивной программой где можно:
🔴 оценить юмор на Лиге IT-шуток;
🔴 задать вопросы СТО Yandex Cloud;
🔴 послушать известных научпоп-спикеров и задать им свои вопросы;
Зрители голосуют и в реальном времени влияют на взаимодействие в студии. И это ещё не всё!
Полезно будет CTO, CIO, CDO, CISO, CDTO, CPO, архитекторам, тимлидам, разработчикам, DevOps- и ML-инженерам, продакт-менеджерам, аналитикам, специалистам по информационной безопасности и руководителям клиентского опыта — то есть всем, кто и так уже читает этот канал.
🗓 Когда: 24 сентября.
📍 Где: онлайн и офлайн в Москве.
Подать заявку уже можно на сайте Yandex Scale, участие бесплатное!
278 494
DeepSeek запустила официальный API модели V4-Flash и заметно улучшила её работу в агентных сценариях.
По тестам компании, новая версия значительно опережает V4-Pro-Preview в задачах, связанных с кодом и автономными агентами.
Что изменилось:
- усилены возможности для долгих агентных задач;
- добавлена нативная поддержка Responses API;
- появились параллельные вызовы инструментов;
- доступны уровни рассуждения
low, high и max;
- контекст увеличен до 1 млн токенов;
- модель адаптирована для работы с Codex.
V4-Flash можно подключить к Codex CLI, расширению для VS Code и другим совместимым инструментам через единый конфиг.
⚠️ Примечание
🔷 DeepSeek-V4-Flash-0731 сохранила ту же архитектуру и размер модели, что и предварительная версия.
🔷 Сегодняшнее обновление касается только API DeepSeek-V4-Flash. API DeepSeek-V4-Pro, а также модели в приложении и веб-версии пока остаются без изменений.
Официальный релиз DeepSeek-V4-Pro состоится в ближайшее время.
Документация:
https://api-docs.deepseek.com/quick_start/agent_integrations/codex278 494
✔️ ЕС выделит 10 млрд евро на создание семи ИИ-фабрик
Еврокомиссия открыла тендер на строительство ИИ-кластеров с ожидаемым общим бюджетом 30 млрд евро. Из них 10 млрд евро напрямую предоставят фонды ЕС и бюджеты стран-участниц. Финансирование получат 7 дата-центров - в документах они фигурируют как "суперфабрики".
Прием заявок продлится до 12 ноября, победителей объявят в июле 2027 года. По условиям тендера, подрядчики обязаны полностью ввести объекты в эксплуатацию в течение 18 месяцев после подписания контрактов.
wsj.com
✔️ OpenAI запустила программу доступа к флагманским моделям для учёных
Программа ChatGPT for Academic Researchers предполагает, что до 2027 года компания предоставит 100 тысячам учёных доступ к своим топовым моделям. Первые 10 тысяч исследователей получат приглашения этим летом.
Участникам откроют доступ к GPT-5.6 Sol Pro, ChatGPT Work и Codex с расширенным контекстом, увеличенными лимитами и дополнительными кредитами для функции Deep Research. Платформа включает более 75 научных навыков и интегрирована с базами статей, геномными датасетами и вычислительными блокнотами.
Участие отрыто только для профильным специалистам из одобренных OpenAI университетов. Кандидаты обязаны подтвердить академический статус и наличие научных проектов. Одобренный участник может добавить в рабочее пространство до четырех коллег из своего института.
openai.com
✔️ Thinking Machines Lab представила модель Inkling-Small
Стартап Миры Мурати опубликовал веса мультимодальной MoE-модели Inkling-Small на 276 млрд общих и 12 млрд активных параметров. Модель обрабатывает текст, аудио и изображения в окне контекста до 1 млн токенов.
Благодаря дистилляции от флагманской Inkling и обучению с подкреплением, младшая версия превзошла оригинал в кодинге и логическом вывода. Она выбила 80% в бенчмарке SWE-bench Verified и 31,6% в Humanity’s Last Exam.
Веса - на Hugging Face, инференс и файн-тюнинг доступны через платформу Tinker. С учетом стартовой скидки стоимость API составляет от $0,58 для контекста 64K до $1,16 для 256K токенов.
thinkingmachines.ai
✔️ Google выпустила модель Embodied Reasoning 2
ER 2 обрабатывает непрерывные мультимодальные видеопотоки и работает как высокоуровневый планировщик. Архитектура разделяет логику и моторику - пока модель рассчитывает следующий шаг, физические действия выполняют VLA-модели.
Модель анализирует видеокадры в реальном времени, оценивает статус текущего этапа и корректирует алгоритм на лету без перезапуска процесса. ER 2 также поддерживает мультиагентную работу - устройства разного типа могут обмениваться семантическим контекстом для совместного выполнения многошаговых задач в общем физическом пространстве.
Модель доступна через Gemini API и на платформе Google AI Studio. В помощь начинающим опубликованы примеры того, как настроить модель и заставить её выполнять задачи в области физического ИИ.
blog.google
✔️ Liquid AI выложила веса двунаправленных энкодеров под CPU
Стартап опубликовал веса двунаправленных энкодеров LFM2.5-Encoder на 230M и 350M параметров. Модели базируются на архитектуре LFM2, оптимизированы для запуска на CPU и поддерживают контекст до 8К токенов. Основные сценарии применения - классификация, маршрутизация и токен-уровневые операции.
По итогам 17 тестов, старшая версия на 350M заняла четвертое место из 14. По словам Liquid AI, при полной загрузке окна в 8192 токена модель 230M выполняет forward pass на CPU за 28 секунд - в 3,7 раза быстрее ModernBERT-base.
Код и веса - на GitHub и Hugging Face.
liquid.ai
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
278 494
🖥 OpenAI одновременно снижает стоимость дешёвых моделей и ускоряет флагман.
GPT-5.6 Sol Fast теперь работает до 2,5 раза быстрее, при этом стоит вдвое дороже обычного режима. В пересчёте на скорость это примерно на 25% выгоднее.
Параллельно OpenAI снизила цены:
- GPT-5.6 Luna — до $0,20 за вход и $1,20 за выход на миллион токенов;
- GPT-5.6 Terra — до $2 и $12;
- GPT-5.6 Sol — $5 и $30.
Luna теперь в 25 раз дешевле Sol. Она подходит для массовых задач: классификации, обработки данных, поддержки и простых агентов.
Sol Fast рассчитан на задачи, где важна минимальная задержка: интерактивные продукты, сложные агенты и работа в реальном времени.
OpenAI давит сразу с двух сторон: предлагает дешёвый инференс для больших объёмов и ускоряет самые мощные модели.
@ai_machinelearning_big_data
#openai #chatgpt
278 494
📌 Нейрослоп добрался до крупного бизнеса
Сервис проверки текстов GPTZero обнаружил выдуманные ссылки и ложные факты в 4-х отчетах ближневосточного подразделения PwC за 2024–2026 годы.
GPTZero - один из самых быстрорастущих стартапов в сфере ИИ, создавший лидирующий в индустрии детектор ИИ-текста. Платформа обслуживает более 10 миллионов пользователей, включая преподавателей, авторов и специалистов по кибербезопасности. Костяк команды состоит из специалистов, пришедших из ведущих технологических компаний и лабораторий: Perplexity AI, Apple, Microsoft AI, Uber, Caltech и Стэнфордского университета.Самый проблемный документ, "Transforming Governance" с вероятностью 84% был полностью написан ИИ. В этом отчете компания продвигает свой продукт "Citizen Pulse", заявляя, что решение якобы уже используют правительства Дании, Саудовской Аравии, США и Австралии. Никаких доказательств, подтверждающих эти внедрения, не существует. GPTZero выявили закономерность - чем выше доля ИИ-генерации в документе, тем больше в нем несуществующих источников. Команда назвала этот признак "вайб-цитатами" - когда сноски проставляются хаотично, не содержат реальных авторов или валидных URL-адресов и совершенно не подтверждают утверждения в тексте.
Представители PwC заявили, что серьезно относятся к точности данных и уже обновляют источники, но причину появления галлюцинаций в официальных документах не объяснили.Проблема оказалась характерной для "Большой консалтинговой четвёрки" - ранее сервис находил аналогичные фейки в отчетах KPMG, Deloitte и Ernst & Young. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
278 494
Что произошло в мировом ML за последние полгода? Если не успеваете следить за ICML и другими крупными конференциями, 13 августа Яндекс проведёт ML Global Recap H1 2026 — встречу, где эксперты разберут ключевые работы, тренды и идеи, которые уже начинают влиять на индустрию.
В программе — четыре доклада от руководителей команд Яндекса. О развитии Tabular DL расскажет Артём Бабенко из Yandex Research, о трендах и вызовах в reasoning — Дмитрий Мокеев из Alice AI, о новых подходах к оценке качества моделей — Иван Дёгтев из Яндекс R&D —, а об оптимизации LLM-инференса — Андрей Бежин из Яндекс R&D.
А еще участников ждут нетворк и обмен впечатлениями с теми, кто побывал на конференциях лично.
📍 Москва + онлайн
🗓 13 августа
🔗Регистрация — на сайте конференции
Реклама ООО «Яндекс», ИНН 7736207543, erid: CQH36pWzJqMVErd51Wmdi672nSWCXUoVD3hQqe7LcXVEpC
278 494
✔️ В США запретили импорт китайских роботов-гуманоидов
Федеральная комиссия по связи США запретила сертификацию новых китайских антропоморфных и четвероногих роботов. По заявлению регулятора, мера защитит вычислительную ИИ-инфраструктуру от уязвимостей в цепочках поставок, перехвата данных и удаленного вмешательства.
Ограничения затрагивают и производителей оборудования для дата-центров, включая Sungrow и Huawei. В сегменте автономных систем под запрет попадает продукция Unitree - недавнего партнера Nvidia по интеграции чипов Blackwell в робототехнику.
Правило распространяется на устройства, еще не прошедшие сертификацию FCC. Агентство также оставило за собой право отзывать выданные ранее разрешения.
reuters.com
✔️ MCP перевели на stateless-архитектуру
В обновлении протокола Agentic AI Foundation отказались от постоянных сессий и sticky-роутинга, что позволяет развертывать MCP-серверы за стандартными облачными балансировщиками и в Kubernetes-кластерах. При перезагрузке подов контекст агента теперь не теряется.
В протокол добавили обязательную валидацию параметра
issuer для защиты от атак типа OAuth mix-up. Также совместно с Okta реализована функция Enterprise Managed Authorization. Расширения MCP Apps (серверные интерфейсы) и MCP Tasks (асинхронные задачи) перешли в статус официальных.
Для стабильности корпоративных инфраструктур мейнтейнеры зафиксировали 12-месячный период поддержки устаревающих функций для всех будущих изменений.
aaif.io
✔️ Google выпустила модель генерации музыки Lyria 3.5
В релиз добавили функцию Selective Section Painting, которая позволяет переписывать отдельные фрагменты аудио без перегенерации композиции с нуля.
Еще появился раздельный контроль ритма и длительность дорожек вокала, баса, ударных и других инструментов. По словам Google, в новой версии также улучшили синтез речи для вокальных партий, а длительность трека увеличили до 3-х минут.
Google не раскрывает состав датасета для Lyria 3.5. Предыдущую версию тренировали на лицензионном контенте YouTube и легальных материалах партнеров. Доступ к модели открыт на платформе Google Flow Music.
blog.google
✔️ OpenAI выложила в опенсорс утилиту Codex Security CLI
Консольная утилита, доступная на Github под лицензией Apache 2.0, автоматически находит, проверяет и устраняет уязвимости в кодовой базе. Инструмент поддерживает массовое сканирование нескольких репозиториев, верификацию примененных патчей и прямую интеграцию в CI/CD.
Технология дебютировала в марте 2026 года в формате превью для корпоративных подписчиков ChatGPT на тарифах Enterprise, Business и Edu. По данным OpenAI, за месяц использования система помогла закрыть свыше 3000 критических багов.
Утилита в статусе беты, устанавливается через npm и требует для работы Node.js 22 и Python 3.10 или новее.
OpenAI в сети Х
✔️ Pangram представила четвертую версию модели для распознавания сгенерированного текста
Новинка отличает тексты, написанные ИИ с нуля от материалов с частичной машинной редактурой. Алгоритм распознает признаки генерации в 98,83% случаев даже после обработки текста сервисами для обхода детекции. По результатам внутренних тестов компании, модель определяет машинный контент с точностью 99,66%.
Модель стала в 6 раз масштабнее предыдущей версии. Компания заявляет о снижении ложных срабатываний в 14 раз - авторские материалы ошибочно помечаются как генерации в 0,0041% случаев (1 ошибка на 24 тысячи документов). Количество пропусков ИИ-контента сократилось в 6 раз.
Стоимость обращения к API составляет 5 центов за 100 слов. Во все тарифы добавили бесплатное сканирование изображений. Поддержка Pangram 3 прекратится 30 сентября 2026 года.
pangram.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml278 494
✔️ OpenAI представила новые модели распознавания речи
GPT Transcribe предназначена для работы с аудиофайлами и обрабатывает их примерно в 34 раза быстрее реального времени.
GPT Live Transcribe оптимизирована для потоковой расшифровки звука с минимальной задержкой.
Оба решения доступны через API, умеют учитывать текстовый контекст и заданные ключевые слова, а также поддерживают мультиязычный ввод.
По данным тестов Artificial Analysis на бенчмарке AA-WER, GPT Transcribe демонстрирует уровень ошибок в словах (WER) на отметке 3,3%. Это на 0,7 пп лучше результата ее предшественницы - GPT-4o Transcribe.
Несмотря на улучшенные метрики, изделие OpenAI пока не дотягивает до лидеров.
В рейтинге AA-WER первое место у Fun-Realtime-ASR-Preview от Alibaba Group с показателем 1,7% второе - у ElevenLabs Scribe v2 (2,2%), за ней следуют MAI-Transcribe-1.5 (2,4%), Mistral Voxtral Small (2,8%) и Gemini 3.1 Pro (2,8%).
Вместе с релизом OpenAI снизила тарифы - минута обработки аудио обойдется в $0,0045, а для GPT Live Transcribe - $0.017.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
278 494
🧱 Sakana AI и NYU научили Transformer генерировать Minecraft-миры по отдельным блокам
В Dream-Cubed каждый блок - камень, вода, песок или дерево - обрабатывается как отдельный токен. Для обучения собрали более 30 млрд блоков: свыше 1,8 млн процедурных чанков размером
32×32×32 и более 200 тысяч фрагментов авторских карт.
Исследоватли собрали датасет из десятков миллиардов блоков: процедурно созданных ландшафтов и качественных пользовательских карт, полученных с разрешения авторов.
На этих данных обучили семейство Transformer-моделей для генерации интерактивных 3D-миров с точностью до отдельного блока.
Модели умеют:
- достраивать мир вокруг заданной структуры;
- заменять отдельные участки и биомы;
- генерировать по расставленным пользователем блокам;
- расширять карту через outpainting;
- создавать миры практически неограниченного размера.
Авторы протестировали дискретную и непрерывную диффузию. Сгенерированные миры сразу остаются редактируемыми и пригодными для игры.
Опубликованы датасет, код обучения, инференс и готовые модели.
Блог:
https://pub.sakana.ai/dream-cubed
Статья:
https://arxiv.org/abs/2604.22847
Код:
https://github.com/SakanaAI/DreamCubed
#AI #Minecraft #GenerativeAI #Diffusion #3D #OpenSource
@ai_machinelearning_big_data278 494
⚡️ Агент OpenAI использовал инфраструктуру Modal Labs как плацдарм для взлома Hugging Face.
Инцидент с агентом OpenAI оказался куда масштабнее, чем предполагалось изначально.
Выяснилось, что перед резонансной атакой на Hugging Face экспериментальная нейросеть проникла в изолированную тестовую среду одного из клиентов облачного провайдера Modal Labs.
По словам техдира компании Акшата Бубны, пользователь оставил открытым эндпоинт, что позволило агенту выполнить произвольный код и превратить уязвимую песочницу в отправную точку для дальнейшего распространения.
При этом базовые механизмы безопасности и изоляции самой платформы Modal не пострадали. OpenAI отказалась комментировать новые подробности инцидента.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
278 494
Главный вопрос вокруг ИИ сегодня уже не «использовать или нет», а «как его интегрировать в процессы с максимальной пользой». При этом единых стандартов пока нет: каждая компания сама определяет, где ИИ действительно может приносить эффект. Яндекс анонсировал внутреннюю программу 75/75/75, которая должна сделать использование ИИ новым стандартом разработки.
К концу 2026 года планируется, что регулярно применять ИИ при написании кода будут не менее 75% разработчиков, на уровне всей компании ИИ будет участвовать в подготовке не менее 75% изменений, а в каждом таком изменении — генерировать не менее 75% кода. При этом принятие важных решений и контроль качества остаются за разработчиками.
Подход уже применяется в сервисах: команда Яндекс Еды с помощью ИИ сократила время разработки ИИ-хостес более чем в два раза, а в Яндекс Браузере с помощью ИИ за два дня вместо двух-трех недель было создано около 80% кода для новой архитектуры технологии в переводе видео.
Помимо этого, компания создает собственных ИИ-агентов для внутренних процессов. Например, агент Стефания помогает сотрудникам с аналитикой и поиском информации во внутренней сети. Эти же принципы масштабируются и вовне через SourceCraft и Yandex AI Studio, которые дают возможность внедрять ИИ в процессы разработки и ускорять создание новых продуктов.
278 494
🔥 ChatGPT приближается к 1 млрд пользователей в неделю, но давление на OpenAI растёт
По данным The Information:
• цель достигнута на семь месяцев позже плана
• у ChatGPT уже более 50 млн платных пользователей
• enterprise приносит свыше 40% выручки
• прогноз выручки на год - около $25 млрд
• ожидаемый cash burn - примерно те же $25 млрд
• Anthropic могла обогнать OpenAI по выручке благодаря корпоративным клиентам
Миллиард пользователей - исторический масштаб.
https://www.theinformation.com/articles/openais-chatgpt-nears-1-billion-weekly-active-users-seven-months-target
278 494
📌Mythos нашла математические слабости в криптографических алгоритмах
Anthropic опубликовала отчёт подразделения Frontier Red Team. По его данным, Mythos улучшила атаку на постквантовую схему цифровой подписи HAWK и нашла новый способ атаковать упрощённую версию шифра AES.
HAWK - кандидат в новый стандарт. В 2022 году американский институт стандартов NIST объявил конкурс на подписи, устойчивые к будущим квантовым компьютерам - HAWK дошёл до третьего раунда, и специалисты разбирали его 2 года.По утверждению Anthropic, Mythos за 60 часов обнаружила в математической решётке, на которой держится стойкость схемы, ранее незамеченную симметрию. Эффективная длина ключа сокращается вдвое - для варианта HAWK-256 оценка стоимости взлома падает с 2 в 64-й степени операций до 2 в 38-й. Атака остаётся экспоненциальной и на другие постквантовые кандидаты NIST не переносится, но чтобы вернуть прежний запас прочности, ключи HAWK пришлось бы удвоить, а тогда схема теряет свои главные преимущества. 🟡AES-128 Полная версия шифра делает 10 раундов преобразований, атака работает против урезанной, семираундовой (такие варианты криптографы изучают специально, чтобы оценивать надёжность целого шифра). Модель предложила метод, который назвала "мостом Мёбиуса" - он убирает один из перебираемых атакующим параметров и ускоряет лучшую известную атаку до 800 раз. 🟡Человек в тесты взлома почти не вмешивался В кейсе HAWK участвовал исследователь без специализации в решётчатой криптографии, и занимался он в основном организацией процесса. Атаку на AES модель нашла почти сама - сначала она от задачи отказывалась, написав, что "AES-128 r5/r6 трудная задача", и взялась за поиск только после нескольких подбадривающих сообщений. За 3 дня она выдала несколько сотен миллионов токенов, получив всего 3 подсказки.
Каждая из двух работ обошлась примерно в 100 тысяч долларов оплаты API.В отчёте упомянуты и другие результаты - атаки на укороченные версии шифров LEA и Serpent-128, небольшие улучшения против Salsa20, Poseidon и SHA-1. Подробности компания обещает позже. Anthropic выложила статью и демонстрационный код атаки на HAWK, цепочку рассуждений Mythos в момент находки по AES и сообщила, что консультировалась с криптографами, передала находку авторам HAWK и синхронизировала раскрытие с публичной рассылкой NIST. Также, вместе с ETH Zurich, Тель-Авивским университетом и Университетом Хайфы Anthropic выпустила набор тестов CryptanalysisBench, чтобы криптоаналитические способности языковых моделей могли измерять и другие. @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Research #Cybersecurity #Mythos #Anthropic
278 494
Repost from Яндекс
🧠 Чем живёт ML-индустрия? Чтобы найти ответ на вопрос, разработчик из ML-инфраструктуры Яндекса Даша отправилась в Сеул на конференцию ICML — одну из главных мировых конференций по машинному обучению.
На ней она вместе с коллегами представила свою статью об ускорении графовых нейронных сетей. В видео Даша рассказывает, о чём ее статья, как выглядят подобные ML-события и в чём ценность участия в них.
↘ Присоединяйтесь к команде Яндекса и решайте самые интересные задачи.
Подписывайтесь 〰️ @yandex
278 494
✔️ OpenAI, Anthropic, Google и Microsoft обновили рекорды расходов на лоббирование
В первой половине этого года ИИ-компании увеличили бюджеты на лоббирование в правительстве США. Бизнес пытается повлиять на правила строительства дата-центров, стандарты аудита своих моделей и смягчить нормативные ограничения.
Расходы OpenAI выросли почти вдвое в годовом исчислении и составили $2,22 млн. Anthropic увеличила бюджет втрое - до $3,53 млн. Траты Google и Microsoft обновили максимумы с 2020 года, лоббистскую активность также нарастили Scale AI и Tencent.
Компании продвигают разные подходы к регулированию. Anthropic настаивает на жестком контроле открытых моделей, тогда как Microsoft выступает против подобных ограничений. Google фокусируется на законах, закрепляющих технологическое лидерство США.
ft.com
✔️ Amazon останавливает развитие моделей Nova
AWS сворачивает разработку линейки Nova, представленной в декабре 2024 года. Заморозка коснется флагманских Premier и Omni, видеогенератора Reel и генератора изображений Canvas.
Клиенты сохранят доступ к API в режиме базовой поддержки, но дальнейших обновлений весов не будет. Решение принято на фоне закрытия профильной лаборатории и увольнений в подразделении AGI. Высвободившиеся ресурсы перенаправлены в группу Frontier Model Research под руководством Питера Аббила, перешедшего в Amazon после покупки робототехнического стартапа Covariant.
Команда Аббила работает над новой фундаментальной моделью, презентация которой запланирована на осень в рамках конференции re:Invent.
businessinsider.com
✔️ Personal Computer от Perplexity пришёл на Windows
ИИ-поисковик выпустил версию агента Personal Computer для Windows 10 и 11. Инструмент получил доступ к локальным файлам и установленному ПО для автономного выполнения задач.
В мае Perplexity интегрировали агента в облачные версии Microsoft 365. Представленное десктопное приложение открывает доступ к корпоративным данным, которые хранятся локально и недоступны облачным сервисам. Теперь управление файлами на устройстве, Office 365 и веб-ресурсами происходит в едином окне.
Инструмент развертывается для подписчиков тарифов Pro, Max и Enterprise. Перед выполнением критических действий система запрашивает подтверждение владельца ПК.
PerplexityAI в сети Х
✔️ Экс-глава Uber запустил индустриальный ИИ-холдинг Atoms
Робототехнический стартап Atoms Трэвиса Каланика привлек $1,7 млрд акционерного и заемного капитала. Лид-инвестором раунда выступил фонд a16z.
Новая структура объединит предыдущий проект Каланика CloudKitchens и разработчика автономного транспорта Pronto, поглощенного в марте. Atoms будет выпускать аппаратно-программные ИИ-комплексы для горнодобывающей отрасли, строительства, тяжелых грузоперевозок и производства продуктов питания.
Компания отказывается от создания универсальных роботов-гуманоидов в пользу узкоспециализированной автоматизации традиционной промышленности. По заявлению Бена Горовица из a16z, инвестиции направлены на разработку систем, способных полностью взять на себя задачи по созданию, перемещению и хранению физических объектов.
atoms.co
✔️ Маркетплейсы биометрии в Китае продают права на внешность для генерации контента
Китайские платформы запустили биржи прав на внешность реальных людей для генерации ИИ-видео. Основной потребитель - индустрия микросериалов. За право на использование лица пользователи получают от $15 до $700.
Лицензирование биометрии снижает затраты продакшена на кастинг и рендеринг, решая проблему однообразия синтетических персонажей. В первом квартале 2026 года генерация применялись при создании 95% из 128 тысяч выпущенных в Китае микросериалов.
Платформы называют такие маркетплейсы способом борьбы с нелегальными дипфейками.
restofworld.org
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
278 494
📌 Теренс Тао: в математике кризис из-за ИИ
На Международном конгрессе математиков в Филадельфии Теренс Тао (медаль Филдса 2006 года) прочитал лекцию "Математика в эпоху ИИ".
Его тезис: сообщество входит в период, сопоставимый с кризисом оснований 1900-1930 годов, когда парадокс Рассела и теоремы Гёделя заставили математиков пересмотреть базовые допущения.Только пересматривать теперь придётся не логику, а ценности и правила профессии. Публичные свидетельства о возможностях моделей Тао оценил сдержанно - собраны в основном вне контролируемых условий, подвержены смещению в отчётности и коммерческим стимулам, часть издержек и переменных не раскрывается. Исключением он считает проект First Proof - независимую проверку, где 28 мая 2026 года 4 системы получили 10 новых исследовательских задач, а решения рецензировали эксперты. По итогам 7 задач из 10 хотя бы одна из систем решила на уровне, пригодном для публикации. Стоимость вычислений составила от 10 до 1000 долларов на задачу. Тао разложил работу математика на 5 стадий: получение доказательства, его проверка, внятное изложение, принятие сообществом через публикацию, и наконец канонизация - попадание в учебники. ИИ хорошо справляется с первой стадией и заметно продвинулся на второй, остальные, по его словам, остаются человеческими и идут медленно. Отсюда переход от "дефицита к избытку" - доказательства копятся в очереди на проверку, проверенные ждут читаемого изложения, а рецензирование не справляется с потоком. Признаки этого видны уже сейчас. На сайте задач Эрдёша скопились десятки присланных ИИ доказательств, которые никто не взялся подтвердить, причём часть отправителей заявили, что сами не в состоянии их проверить.
Возможна ситуация, допускает Тао, когда формально верное доказательство важного результата не сможет объяснить ни один человек.🟡Рекомендации Нормализовать открытое признание того, что при работе использовался ИИ - хуже всего скрытое применение из страха перед коллегами. Снизить престиж "решил первым" и поднять цену изложения, публикации и включения результата в общее знание. Если авторы не могут внятно, на экспертном уровне и с корректными ссылками рассказать о собственном результате, публиковать его не следует. Конгресс, который проходит раз в 4 года и вернулся в США впервые с 1986 года, работает до 30 июля.
Медали Филдса, самую престижную награду в математике, в этом году получили Дэн Юй, Джон Пардон, Джейкоб Цимерман и Ван Хун - за результаты, полученные без участия ИИ.Презентацию лекции Тао выложил сам, запись обещана позже. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
