Machinelearning

Сидеть и работать в корпорации — страшно, жизнь-то мимо проходит. Уходить строить бизнес — страшно, а вдруг прогорит. Один из вариантов — разрабатывать свой пет-проект по вечерам. Многие успешные компании, например, Twitter, создавались именно так. Это не значит, что ваш проект обязательно заработает миллиарды, но заработать больше, чем в найме, и получить ценный опыт — вполне реально. Перед началом разработки появляется множество вопросов, например: – Как выбрать идею для пет-проекта? – Что нужно знать про маркетинг? – Как запуститься и довести до первых продаж не имея бюджета на рекламу? В телеграм-канале «Твой пет проект», Михаил Табунов делится своим опытом с разработчиками и менеджерами. Он рассказывает, где искать идею для нового проекта, что нужно знать о маркетинге, как запустить стартап и привлечь первых 10 клиентов, а также о многих других важных вещах. Подписывайтесь на «Твой пет проект», получайте пользу от практиков рынка! Реклама. ИП Табунов Михаил Валерьевич ИНН 773379585100. erid: 2VtzqunmRFf

✔️ ЕС сделает открытую LLM в рамках технологического суверенитета Итальянская компания Domyn (ранее iGenius) разработает модель на 400 млрд параметров. Проект реализуют совместно с консорциумом EUROPA при поддержке Еврокомиссии. Релиз запланирован в течение года. Модель обучат с нуля. Датасет соберут при участии европейских правительств, первые соглашения о доступе к данным ожидаются в ближайшие недели. Проект будет открытым для локального развертывания на серверах компаний и госсектора. Инициатива направлена на достижение технологического суверенитета ЕС. Разработка идет на фоне регуляторных и геополитических ограничений - ранее Италия и Чехия запретили облачное использование моделей DeepSeek, оставив легальным только локальный хостинг, а бизнес столкнулся с экспортным контролем США. reuters.com ✔️ Qualcomm выходит на рынок дата-центров Производитель мобильных чипов анонсировал серверный ИИ-процессор Dragonfly C1000 и покупает стартап Modular за $4 млрд. Чип оптимизирован для работы с ИИ-агентами с фокусом на энергоэффективность. Первым крупным заказчиком процессоров выступит Марк Цукерберг, он планирует развернуть оборудование на базе Dragonfly C1000 в 2028 году. Покупка Modular должна усилить программный багаж Qualcomm. Стартап разрабатывает софт для инференса моделей поверх различных аппаратных архитектур. Сделка дополнит серверные ИИ-ускорители компании единой экосистемой для разработчиков. cnbc.com ✔️ Sakana AI представила симулятор для оценки бизнес-стратегий LLM Японский ИИ-стартап совместно с KPMG разработали CoffeeBench, симулятор кофейной цепочки поставок для оценки экономических навыков агентов. Тестируемая LLM управляет компанией-обжарщиком, а остальных участников рынка (фермеров, ритейлеров) отыгрывает Sonnet 4.6. В течение 90 виртуальных дней агент ведет торги, оплачивает счета и управляет кредитами. Ежедневные издержки обязывают модель активно торговать для предотвращения банкротства. По итогу теста, GPT-5.5 и Opus 4.7 активно расширяли продажи, Gemini 3.1 Pro использовала пассивную тактику, Kimi K2.6 заключала убыточные сделки, а Haiku 4.5 обанкротилась из-за постоянного переноса действий на следующий день. Код проекта и логи испытаний - в открытом доступе, а сам проект принят на ICML 2026. sakana.ai ✔️ ИТ-гиганты защитят опенсорс от ИИ-атак Linux Foundation запустила инициативу Akrites для защиты открытых проектов от атак нового поколения. В альянс вошли более 20 компаний, включая Amazon, Google, Microsoft, OpenAI и Anthropic. Цель - устранение уязвимостей в критическом ПО до того, как их найдут с помощью ИИ. Центром проекта станет общая команда реагирования на инциденты, которая будет фильтровать баг-репорты, координировать патчи и выступит единой точкой контакта для мейнтейнеров. Оценка уязвимостей и обмен данными опираются на стандарты CVE, CVSS и протокол TLP. Отчеты получают максимальный уровень секретности до релиза исправления, которое интегрируется в репозиторий на условиях разработчиков. Если критически важный пакет заброшен авторами, команда Akrites выпустит обновление самостоятельно. akrites.org ✔️ Калифорния создала первый в США трекер увольнений из-за ИИ Департамент развития занятости штата совместно с UCLA запустил первый в США инструмент, который отслеживает увольнения, вызванные внедрением ИИ. Трекер ежемесячно анализирует статистику заявок на пособия по безработице в профессиях с высоким риском автоматизации. Данные будут использовать для программ переобучения и помощи специалистам в поиске новой работы. Массовых сокращений в масштабах всего штата дашборд пока не фиксирует. При этом данные показывают рост числа безработных специалистов с высшим образованием после релиза ChatGPT в 2022 году. Сильнее всего эта динамика заметна в Сан-Франциско. gov.ca.gov @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

OpenAI показала GPT-5.6 Sol. Это новый флагман в линейке GPT-5.6. Вместе с ним идут Terra — более сбалансированная модель для повседневной работы, и Luna — быстрый и дешёвый вариант. Главный фокус Sol: сложные агентные задачи, кодинг, биология и кибербезопасность. Появляются два важных режима: • max — больше времени на глубокое рассуждение • ultra — работа через субагентов для сложных процессов Пока GPT-5.6 доступен только в ограниченном preview для доверенных партнёров через API и Codex. Более широкий запуск в ChatGPT, Codex и API обещают позже. Коротко: OpenAI двигает модели не просто к «умнее отвечает», а к «дольше думает, планирует и делает сложную работу». https://openai.com/index/previewing-gpt-5-6-sol/

📌 Ai2: Гибридные модели и трансформеры по-разному работают с текстом Институт Аллена опубликовал работу, в которой выяснили, как архитектура моделей влияет на понимание текста. Спойлер: гибридные модели лучше улавливают смысл, а классические трансформеры точнее копируют данные. Для эксперимента взяли 2 собственные языковые модели - Olmo 3 и Olmo Hybrid. Обе обучались абсолютно одинаково, отличалось лишь их внутреннее устройство. 🟢Olmo 3: классический decoder-only трансформер 🟠Olmo Hybrid: гибрид c чередованием слоев RNN и трансформеров в пропорции 3:1

Трансформеры используют механизм внимания на каждом слое. Модель может напрямую обращаться к любому из предыдущих токенов. Это требует вычислительных мощностей, зато позволяет идеально цитировать прочитанное.

Гибрид сохраняет несколько слоёв внимания, а остальные заменяет рекуррентными. Они читают текст строго слева направо и сохраняют его в виде сжатой памяти. Такая память не даёт точно обратиться к конкретному предыдущему токену, зато затраты на обработку остаются постоянными независимо от длины текста.

Чтобы измерить разницу, обеим моделям подавали статьи, страницы Wikipedia, книги, научные работы, а также код на Python, HTML и LaTeX. На выходе фиксировали, насколько точно каждая модель предсказывает следующий токен. 🟡Результат Гибрид лучше предсказывает смысловые слова (существительные, глаголы и прилагательные). Он также превосходит чистый трансформер там, где нужно глубокое понимание контекста. Но его преимущество почти исчезало в случаях, когда дело доходит до точного цитирования. Чем длиннее был повтор, тем меньше становился разрыв. Здесь точнее оказывался трансформер.

В дополнительном прогоне с 3-мя моделями на 1В параметров (трансформером, гибридом и чистой рекуррентной моделью без внимания), выяснилось, что гибрид пасует перед точным повторением текста и закрывающими скобками в коде.

🟡Выводы Первый: единый усреднённый показатель ошибки слишком груб для сравнения архитектур - различия видны только при разборе отдельных типов токенов. Второй: преимущество гибрида на смысловых словах связано со способностью RNN-слоёв отслеживать меняющееся состояние текста. @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #Research #Ai2

✔️ На OpenRouter появилась Fugu Ultra OpenRouter добавил возможность запуска мультиагентной системы Fugu Ultra, которая по словам Sakana Ai обошла Fable 5 в кодинге на бенчмарках.

Это специализированная LLM для маршрутизации и координации задач между GPT-5.5, Gemini 3.1 Pro и Claude Opus 4.8.

Fugu Ultra поддерживает окно контекста в 1 млн токенов, вызов внешних инструментов и мультимодальность. Максимальная длина генерации - 128 тысяч токенов. Биллинг формируется из базового тарифа маршрутизатора ($5 за 1 млн токенов ввода и $30 за вывод) и суммарной стоимости задействованных моделей. Для контроля расходов можно самостоятельно ограничивать глубину рассуждений и лимиты токенов через настройки API. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Как компании внедряют и масштабируют AI-решения в своей ИТ-среде? Об этом будут говорить на конференции IT Elements 2026, которая пройдет 9–10 сентября в Москве. Участников ждут реальные кейсы использования AI в корпоративной среде, обсуждение работы с данными, инфраструктуры для современных цифровых сервисов и платформенных подходов к развитию ИТ. Если вам интересен не очередной обзор возможностей нейросетей, а опыт компаний, которые уже внедряют AI в рабочие процессы, стоит присмотреться к программе конференции. Кому будет интересно: 🔹 ИТ- и ИБ-директорам 🔹 Командам по данным, ML и AI 🔹 Руководителям инфраструктуры, платформ и эксплуатации 🔹 Сетевым инженерам и архитекторам 🔹 Экспертам и спикерам Формат — офлайн в Москве и онлайн. Регистрация уже открыта. Участие бесплатное. 📆 Ждем Вас на главном событии этой осени. 💙

✔️ Альянс Pax Silica расширяется до 24 стран Страны ЕС присоединились к американской инициативе Pax Silica по защите глобальных цепочек поставок для ИИ. На очереди - Казахстан, Аргентина, Чили, Коста-Рика и Панама. Вместе с ними число стран-участниц достигнет 24. Проект охватывает добычу редкоземельных металлов, производство чипов и энергетическую инфраструктуру. США инициировали коалицию на фоне технологической конкуренции с Китаем. Среди первых заявленных шагов - создание зоны экономической безопасности в Казахстане для стабильной добычи минералов под аппаратную базу ИИ. ft.com ✔️ Власти США впервые превентивно вмешались в релиз коммерческой модели Белый дом потребовал от OpenAI ограничить публичный релиз GPT-5.6 из соображений безопасности. Это первый прецедент вмешательства властей в запуск коммерческой ИИ-модели. Доступ к системе получит только узкий круг одобренных правительством компаний. Инициатива исходит от профилных ведомств Администрации США. Властям нужна пауза для разработки стандартов тестирования и оценки защищенности LLM. Сэм Альтман подтвердил ограниченный формат релиза и готовность сотрудничать с регуляторами. По неподтвержденным данным, часть корпоративных клиентов OpenAI уже тестирует модель, а её публичный релиз планировался на 2 июля. axios.com ✔️ Microsoft расширила возможности Copilot для Excel Обновление ассистента для редактора таблиц принесло поддержку Skills. Алгоритмы работы ИИ теперь задаются через Markdown-файлы вместо текстовых промптов, а сам Copilot выполняет инструкции с сохранением исходной структуры и форматирования таблиц. Также в Excel добавили коннекторы для загрузки данных в реальном времени из платформ PitchBook, FactSet и Morningstar. Для контроля вычислений появилась функция Plan with Copilot, которая показывает планируемые изменения формул и диапазонов ячеек до выполнения команд. Поддержка Skills доступна в тестовом канале Insiders, глобальный релиз запланирован на следующий месяц, а партнерские интеграции появятся в 3 квартале 2026 года. microsoft.com ✔️ Модели Topaz Labs станут частью экосистемы Adobe Adobe покупает разработчика ИИ-апскейлеров Topaz Labs. Сделка закроется во второй половине 2026 года. Компания интегрирует модели Astra (для видео) и Wonder (для изображений) в Firefly и профессиональные редакторы. Основной технический актив поглощения - экспертиза Topaz в запуске ресурсоемких сетей для обработки медиа на потребительских GPU. Перенос этих алгоритмов в экосистему Adobe расширит возможности локального апскейлинга при видеомонтаже и фоторедактуре. Самостоятельные сервисы и продукты Topaz останутся доступны. adobe.com ✔️ Grok превратился в платформу генерации NSFW-контента Более 50% трафика ИИ-системы от xAI связано с взрослым контентом, ролевыми чатами и генерацией откровенных видео. По оценкам бывших сотрудников компании, такие запросы идут даже к кодинг-моделям. xAI занимает нишу с лояльной модерацией, которую избегают OpenAI, Anthropic и Google. Согласно документам SpaceX, за 1 квартал этого года года Grok сгенерировал 10 млрд изображений и 2 млрд видеороликов. Внутри компании сотрудники недовольны тем, что вместо фундаментальной работы над ИИ они обслуживают NSFW-трафик. Плюс растут репутационные риски - из-за отсутствия фильтров пользователи генерировали дипфейки реальных людей, а xAI ввела ограничения только под давлением регуляторов. theinformation.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

IBM только что представила прорыв в области чипов меньше 1 нанометра. Новая технология 0,7 нм, или 7 ангстрем, использует 3D-архитектуру транзисторов nanostack, где транзисторы вертикально укладываются и смещаются относительно друг друга. IBM заявляет, что сможет разместить почти 100 млрд транзисторов на чипе размером с ноготь. Это почти в 2 раза выше плотность по сравнению с её 2-нм чипом 2021 года. • до 50% больше производительности • до 70% выше энергоэффективность • 40% масштабирование SRAM для AI-нагрузок Важная оговорка: это пока исследовательская технология, а не чип, который начнут поставлять на рынок. IBM говорит, что производство может начаться уже в ближайшие 5 лет. https://newsroom.ibm.com/2026-06-25-ibm-debuts-worlds-first-sub-1-nanometer-chip-technology

📌OpenAI открыла прием заявок на DevDay 2026 Конференция состоится 29 сентября 2026 года в Форт-Мейсон-центре в Сан-Франциско. В случае одобрения участия стоимость билета составит 650 долларов и заявитель должен завершить регистрацию в течение 2-х недель, иначе его место будет передано другим желающим. Участники, не имеющие возможности присутствовать лично, смогут следить за основными выступлениями в онлайне. Крайний срок подачи заявок - 10 июля. Помимо основного мероприятия, OpenAI также проведет в конце года серию DevDay Exchange в Бангалоре, Токио, Сеуле, Париже, Берлине, Лондоне, Сан-Паулу и Мехико. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🌟 OpenAI предлагает поговорить с комнатным растением Компания опубликовала на GitHub проект Plant Talk, с помощью которого комнатное растение можно наделить голосом и вести с ним беседу через ChatGPT. Среди предлагаемых сценариев - дом, школьный класс, лаборатория или арт-проект. В минимальной конфигурации нужны лишь компьютер с веб-камерой, микрофоном и динамиками, браузер Chrome или Edge и аккаунт OpenAI. Камера делает снимок растения и проводит, как это называют OpenAI, "структурированную проверку его состояния", после чего можно начать разговор в реальном времени.

Например, спросить, как у него дела. в ответ растение "сверится со своими недавними наблюдениями" и оценит текущую обстановку.

Растению можно задать имя, характер и голос, а также настроить, на что именно обращает внимание камера. Очевидно, что без дополнительных датчиков система судит о состоянии растения лишь по тому, что видит камера. К системе можно подключить микроконтроллер Arduino с датчиком влажности почвы и модулем освещённости LM393, тогда к разговору добавятся реальные измерения. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #PlantTalk #OpenAI

🗓 13 июля в 18:00 МСК приглашаем вас на открытый урок в преддверии старта курса «Большие языковые модели. Экспертный уровень / LLM». На занятии разберём: 👇 • как RAG помогает модели работать с фактами и внешними источниками; • в чём суть LoRA и почему этот метод позволяет эффективно дообучать большие языковые модели; • отдельно обсудим, когда использовать RAG, когда выбирать LoRA, а когда эти подходы стоит комбинировать. Урок подойдёт DS-специалистам, ML-инженерам и ИТ-специалистам, которые работают с текстовыми данными и хотят внедрять LLM-решения осознанно. Зарегистрируйтесь и разберитесь, как выбирать архитектуру LLM-решения под реальные задачи: https://otus.pw/93To/?erid=2W5zFHxdK7F Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

Как компании внедряют и масштабируют AI-решения в своей ИТ-среде? Об этом будут говорить на конференции IT Elements 2026, которая пройдет 9–10 сентября в Москве. Участников ждут реальные кейсы использования AI в корпоративной среде, обсуждение работы с данными, инфраструктуры для современных цифровых сервисов и платформенных подходов к развитию ИТ. Если вам интересен не очередной обзор возможностей нейросетей, а опыт компаний, которые уже внедряют AI в рабочие процессы, стоит присмотреться к программе конференции. Кому будет интересно: 🔹 ИТ- и ИБ-директорам 🔹 Командам по данным, ML и AI 🔹 Руководителям инфраструктуры, платформ и эксплуатации 🔹 Сетевым инженерам и архитекторам 🔹 Экспертам и спикерам Формат — офлайн в Москве и онлайн. Регистрация уже открыта. Участие бесплатное. 📆 Ждем Вас на главном событии этой осени. 💙

✔️ Апдейт GPT-5.5 Instant OpenAI начала развертывание обновления для GPT-5.5 Instant в ChatGPT. Апдейт улучшил удержание контекста в многошаговых промптах со сложными условиями. Еще пофиксили проблему с зацикливанием, теперь при оспаривании ответа или запросе уточнений модель перестраивает логику вывода, а не дублирует первоначальный вариант. Также оптимизирована обработка коммерческих запросов - модель комбинирует геоданные, информацию о бизнесе и изображения. В задачах на сравнение и принятие решений заявлено более точное распознавание цели запроса. openai.com ✔️ Computer Use в Gemini 3.5 Flash Google запустила функцию Computer Use в API Gemini 3.5 Flash. Модель анализирует происходящее на экране и автономно выполняет действия в браузерах, десктопных и мобильных ОС. Для защиты агентов от инъекций промптов модель прошла состязательное обучение. При обнаружении попытки взлома выполнение задачи автоматически прерывается, а для запуска необратимых или критичных действий предусмотрена настройка обязательного подтверждения от человека. Инструмент открыт в Gemini API и на платформе Enterprise Agent. Документация с референсным кодом уже опубликована, а демо-среда для тестирования развернута на базе Browserbase. blog.google ✔️ Qwen представил симулятор программных сред для RL-обучения Подразделение Alibaba выпустило Qwen-AgentWorld, языковую модель мира для симуляции текстовых и GUI-сред в 7 доменах. Инструмент предназначен для обучения автономных агентов. Модель предсказывает переходы состояний среды. Графические интерфейсы Web, Android, OS анализируются в виде кода HTML или XML, а в процессе рассуждений применяется специальный токен прерывания для исправления ошибок на лету. Инструмент применяется в 2-х сценариях. Первый - симулятор для RL других агентов, имитирующий сбои API и генерацию неполных данных. Второй - самостоятельный агент, который прогнозирует последствия команд до их фактического выполнения. Облегченная 35B-версия опубликована на Hugging Face и ModelScope. qwen.ai ✔️ В MIT создали микрочип для аппаратного рендеринга 3D-карт в реальном времени Инженеры института представили SoC Gleanmer для построения 3D-карт в реальном времени на микророботах. Энергопотребление чипа составляет всего 6 мВт (это 2,5% от показателей традиционных решений для пространственного картирования). Разработчики отказались от воксельных сеток в пользу кастомного алгоритма GMMap. Он моделирует препятствия и свободное пространство с помощью гауссианов. Энергоэффективность достигнута за счет совместного проектирования аппаратной и программной архитектуры. Gleanmer обрабатывает карты глубин за один проход (пиксели сравниваются только с ближайшими соседями, после чего исходные данные удаляются). Слияние перекрывающихся гауссианов выполняется во встроенной памяти, полностью исключая обращения к внешним накопителям. Исследование поддержали Amazon и Intel. news.mit.edu ✔️ В Anthropic уходят еще 2 ключевых разработчика из команды Gemini Google продолжает терять ИИ-спецов, компанию покидают Йонас Адлер и Александр Притцель. Адлер отвечал за ИИ-инструменты кодинга, а Притцель занимался выстраиванием процессов обучения Gemini. Оба исследователя переходят в конкурентам в Anthropic. Тенденция вызывает обеспокоенность у инвесторов, поскольку недавно поисковый гигант лишился еще двух звездных сотрудников: Джон Джампер также выбрал Anthropic, а Ноам Шазир присоединился к OpenAI. Главный мотив такой утечки мозгов кроется в экономике. Оба конкурента, находящиеся в шаге от IPO, привлекают перспективными долями и опционами, способными принести немалый доход после выхода на биржу. Несмотря на отток талантов, Google уверяет, что сохраняет прочные позиции и полностью уверена в своем кадровом потенциале. bloomberg.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Авито запустил набор на совместные магистратуры с МФТИ и ВШЭ — программы построены на реальных кейсах компании, а преподают действующие сотрудники. В разработке всех программ участвовали более 300 экспертов со стороны Авито. Из трех направлений два — для тех, кто специализируется на ML: ✔️ «Прикладное машинное обучение и анализ данных» с МФТИ Программа охватывает классический ML, рекомендательные системы, компьютерное зрение и генеративный ИИ. Стек актуален под текущие запросы индустрии. ✔️ «Машинное обучение в цифровом продукте» с ФКН ВШЭ Фокус на применении ML внутри продуктовых экосистем. Слушатели работают с данными и кейсами из реальной практики, а не с учебными датасетами. Преподаватели — сотрудники Авито, которые ежедневно решают задачи такого класса. Поступить можно из любого региона России — программы открыты для выпускников бакалавриата со всей страны. Выпускники выходят с опытом, сопоставимым с первыми месяцами работы на позиции. @ai_machinelearning_big_data #ml #education #avito

🌟 Moebius: ультракомпактная модель для инпейнта изображений Команда из китайского университета HUST и лаборатории VIVO AI Lab опубликовала проект Moebius для восстановления и дорисовки недостающих или удалённых фрагментов изображений. Модель объёмом 220 млн параметров, по словам авторов, достигает качества, сопоставимого с системами на порядок большего размера, при значительно более высокой скорости работы. На 6 тестовых наборах Moebius работает на уровне моделей с 10 млрд параметров (FLUX.1-Fill-Dev), а в отдельных случаях (сложные текстуры и правдоподобность лиц) превосходит их. Скорость инференса составляет около 26 мс на один шаг вычислений, а суммарное ускорение более чем в 15 раз по сравнению с крупными системами. 🟡Под капотом два решения

Первое, блок Local-λ Mix Interaction, который перестраивает механизм внимания, сводя пространственный и смысловой контекст к матрицам фиксированного размера.

Второе - дистилляция знаний от более крупной модели-учителя PixelHacker, выполненная в латентном пространстве.

На Hugging Face технический отчет Moebius занял первое место в ежедневном рейтинге статей, а сам проект подан на конференцию ECCV 2026. Опубликованы код для дообучения и веса: 🟢Базовый чекпоинт 🟠Дообученная версия на Places2 (общие знания); 🟠Дообученная версия на CelebA-HQ (фото знаменитостей); 🟠Дообученная версия на FFHQ (люди с Flickr). 📌Лицензирование кода : Apache 2.0 License 📌Лицензирование моделей: MIT License 🟡Страница проекта 🟡Arxiv 🟡Веса 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Diffusers #InPaint #Moebius

Qwen-AgentWorld обошёл Claude Opus и GPT-5.4 на новом агентном бенчмарке. Qwen выпустили open-weight модели, которые симулируют реальные среды для агентов: web, terminal, coding, search, OS и Android. Главное: • 397B набрала 58.71 и обошла Opus 4.8 / GPT-5.4 • 35B MoE обошла Sonnet 4.6 • сильный прирост в coding, web и terminal задачах • веса уже доступны на Hugging Face Paper: https://arxiv.org/abs/2606.24597 Blog: https://qwen.ai/blog?id=qwen-agentworld GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen-AgentWorld HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen-agentworld ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen/Qwen-AgentWorld

📌 WSJ: коммерческие сделки OpenAI связаны с ростом личных инвестиций Сэма Альтмана The Wall Street Journal со ссылкой на судебные документы, ставшие публичными в ходе процесса "Маск против OpenAI", опубликовала расследование о том, что контракты OpenAI повышали оценку стартапов, в которые лично вкладывается Сэм Альтман.

Для контекста: Альтман не владеет долей в самой OpenAI, поэтому его доходы зависят от внешних инвестиций.

🟡Механизм OpenAI заключает контракт или соглашение о сотрудничестве, что поднимает оценку стартапа. Затем крупные акционеры OpenAI (например, Thrive Capital) или партнёры (SoftBank) выкупают доли стартапа, от чего личное состояние Альтмана растёт, так как он является их инвестором. 🟡Helion В 2025 году Сэм предлагал OpenAI вложить около $500 млн в термоядерный стартап Helion. Часть сотрудников восприняла идею с настороженностью, и от прямых инвестиций компания отказалась. В марте 2026 года стороны подписали пересмотренное соглашение о сотрудничестве и тогда же Альтман вышел из совета директоров Helion, объяснив это конфликтом интересов. В июне 2026 года Helion оценили в $15,5 млрд, а личная доля Альтмана выросла как минимум до $4,1 млрд. 🟡Cerebras После того как производитель чипов получил от OpenAI обязательство о закупках и провёл IPO, стоимость доли Альтмана выросла более чем в 6 раз по сравнению с декабрём 2025 года. 🟡Retro Biosciences После соглашения о научном сотрудничестве с OpenAI доля Альтмана в этой компании по продлению жизни к декабрю 2025 года достигла $258 млн.

Всего, по данным WSJ, не менее 10 компаний из инвестиционного портфеля Альтмана имеют сделки с OpenAI.

🟡На это обратили внимание власти Комитет Палаты представителей США по надзору начал официальное расследование, а генеральные прокуроры нескольких штатов призвали Комиссию по ценным бумагам и биржам проверить деятельность главы OpenAI в преддверии IPO.

Сам Альтман и представители компаний называют сотрудничество обычной практикой.

@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

В одном консольном скрипте обнаружилась отсылка к кое чему крупному и ML-ному. Делимся находкой, прочекайте сами

python3 -c "
import base64, time, sys

cap = '\n\n⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣀⠤⠿⢤⢖⡆⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⠀⠀⠀⡔⢩⠂⠀⠒⠗⠈⠀⠉⠢⠄⣀⠠⠤⠄⠒⢖⡒⢒⠂⠤⢄⠀⠀⠀⠀\n⠀⠀⠀⠇⠤⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⠀⠀⠈⠀⠈⠈⡨⢀⠡⡪⠢⡀⠀\n⠀⠀⠀⠈⠒⠀⠤⠤⣄⡆⡂⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠢⠀⢕⠱⠀\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⢳⣐⡐⠐⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⠀⠁⠇\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠑⢤⢁⠀⠆⠀⠀⠀⠀⠀⢀⢰⠀⠀⠀⡀⢄⡜⠀\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠘⡦⠄⡷⠢⠤⠤⠤⠤⢬⢈⡇⢠⣈⣰⠎⠀⠀\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣃⢸⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠈⢪⢀⣺⡅⢈⠆⠀⠀\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠶⡿⠤⠚⠁⠀⠀⠀⢀⣠⡤⢺⣥⠟⢡⠃⠀⠀⠀\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠉⠉⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n    > Обнаружен зашифрованный пакет...'

print(cap)
time.sleep(1)

sys.stdout.write('    > Декодирование')
sys.stdout.flush()
for _ in range(5):
    time.sleep(0.4)
    sys.stdout.write('.')
    sys.stdout.flush()

encrypted = '0J/RgNC40LPQu9Cw0YjQsNC10Lwg0L3QsCBUdXJibyBNTCBDb25mCjE4INC40Y7Qu9GPLCDQlNCaINCh0LXRgNC/INC4INCc0L7Qu9C+0YI='
decrypted = base64.b64decode(encrypted).decode('utf-8')
print('\n\n    ' + decrypted.replace('\n', '\n    ').replace('Â', ''))
print('\\n    > Капибара подмигнула и уплыла готовиться.')
"

⚡️ OpenAI создала собственный чип - Jalapeño, разработанный для инференса. На это ушло всего девять месяцев. Цитата из блога: «OpenAI спроектировала чип с нуля, опираясь на глубокое понимание фундаментальных принципов LLM и учитывая свою дорожную карту моделей, kernel-оптимизаций, serving-систем и продуктовых потребностей. В этом ей помогали партнёры Broadcom и Celestica, которые участвовали в индустриализации платформы: реализации чипа, проектировании плат, интеграции rack-систем, высокопроизводительных сетей и масштабируемых производственных процессов». https://openai.com/index/openai-broadcom-jalapeno-inference-chip/ @ai_machinelearning_big_data

🙂 In the Weights: проверка тщеславия В сети вирусится веб-приложение In the Weights, которое проверяет наличие информации о человеке или компании в GPT, Claude, Gemini и Llama и т.д. Платформа работает через прямые запросы к моделям с принудительно отключенным доступом к сети, чтобы ИИ опирался исключительно на знания, полученные на трейне. Анализируя выдачу, система высчитывает скоринг. Метрика оценивает вероятность того, что информация об объекте содержалась в обучающих датасетах и содержится в конкретной модели. Помимо развлекательных целей, проект является наглядным аудитом того, как корпорации агрессивно скрейпят данные. По мере того как чат-боты вытесняют поисковики, присутствие в памяти моделей становится новой метрикой публичной значимости. Сервис напоминает о новых реалиях современной приватности: если информация о вас уже есть в весах LLM, стереть ее цифровой след практически невозможно. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml