Machinelearning

💵 GFusion: как мы обучали диффузионную LLM в GigaChat

«А что, если LLM будет генерировать не строго по одному токену слева направо, а сразу блок текста?»

Именно эту идею мы проверяли в проекте GFusion — диффузионной языковой модели на базе GigaChat3-10B-A1.8B-base. Отдельно хочется отметить, что этот проект начал и довёл до релиза стажер команды GigaChat Pretrain. Он прошёл весь путь от идеи и первых экспериментов до обучения модели, оптимизаций, поддержки в inference runtime и публикации в open source. Почему это интересно? Классические LLM генерируют текст авторегрессионно: каждый следующий токен зависит от всех предыдущих. Это устоявшийся подход, но шаги генерации модели выполняются строго последовательно. В то же время диффузионная LLM берёт частично замаскированный блок и постепенно восстанавливает токены внутри него. За один forward pass модель может финализировать не один, а сразу несколько токенов. Так и появляется ускорение. Чем больше токенов модель уверенно восстанавливает за один проход, тем меньше шагов ей нужно для генерации ответа. Вместо дорогостоящего обучения с нуля мы взяли сильную авторегрессионную LLM и перевели её в диффузионный режим генерации. Цикл обучения включал: 🔘адаптацию AR-модели к диффузионной генерации; 🔘постепенное увеличение размера блока; 🔘сравнение полностью диффузионного обучения и гибридного подхода AR+dLLM; 🔘SFT с complementary masking и стадией confidence tuning для дополнительного ускорения генерации. Результаты: 🔘GFusion в режиме одного пользователя генерирует в среднем на 70% быстрее GigaChat3-10B-A1.8B. 🔘Даже по сравнению с GigaChat3-10B-A1.8B + MTP-головой ускорение составило около 39%. 🔘Просадка качества относительно авторегрессионной модели осталась в пределах 2–4 п.п., а сам трейд-офф между скоростью и качеством можно контролировать параметрами диффузионной генерации. 🔘Добавлена поддержка GFusion в SGLang и реализован entropy-bounded sampling — алгоритм семплирования, который ускоряет генерацию не только GFusion, но и других диффузионных LLM. 🔘Для обучения написана и выложена в open-source своя реализация attention на TileLang под структуру диффузионной маски и получено до +77% end-to-end ускорения относительно Flex-Attention на длинном контексте.

💡 Главный вывод GFusion состоит в том, что ускорение LLM может требовать переосмысления самого подхода к генерации. Однако, чтобы это заработало на практике, важно довести до рабочего состояния весь стек от обучения и SFT до декодинга, attention-ядер и поддержки в inference runtime.

➡️Подробности — в статье на Habr. ➡️HF: GFusion-10B-A1.8B-base GFusion-10B-A1.8B ➡️GitVerse

✔️ OpenAI оптимизировала инференс ChatGPT Компания более чем вдвое снизила затраты на вывод для неавторизованных пользователей веб-версии ChatGPT. Для обработки всего гостевого трафика платформе теперь требуется лишь несколько сотен GPU Nvidia. Сессии без аккаунта работают с ограниченным функционалом. Будут ли этот подход масштабироваться на обслуживание авторизованных пользователей, пока неизвестно. Технические детали оптимизации компания не раскрывает. theinformation.com ✔️ Meta* начнет сдавать в аренду свои ИИ-кластеры Корпорация Цукерберга выходит на рынок облачных услуг и планирует предоставлять сторонним клиентам доступ к своим кластерам и развернутым ИИ-моделям так же, как это делает SpaceX, которая сдает в аренду GPU от xAI компаниям Anthropic и Google. Бюджет компании на инфраструктуру в этом году составляет $145 млрд. Для высвобождения средств Meta ранее провела сокращения персонала. Монетизация свободных ресурсов показывает, что внутреннее обучение моделей больше не утилизирует мощности на 100%. bloomberg.com ✔️ Илон Маск разрабатывает смартфон SpaceX показала инвесторам прототип смартфона на базе процессора Qualcomm Snapdragon с системной интеграцией моделей xAI. Устройство работает на собственной операционной системе. Цель разработки смартфона - запуск супераппа по принципу WeChat в обход монополий Apple и Google. Своя ОС позволит Илону Маску напрямую контролировать дистрибуцию и монетизацию мобильных продуктов xAI. Проект находится на ранней стадии разработки. wsj.com ✔️ Base44 обучила собственную модель на логах разработки Платформа Base44, которая принадлежит Wix, выпустила модель Base 1, обученную на внутренней телеметрии и логах разработки. Модель уже развернута в продакшене. Base 1 участвует в обсуждении логики, предсказывает действия пользователя и фильтрует тупиковые архитектурные решения. Платформа использует автоматический роутинг, распределяя запросы между Base 1 и другими LLM из селектора в зависимости от задачи. В обучающий датасет вошли десятки миллионов сессий: стартовые промпты, сгенерированный агентами код, ошибки рантайма, ручные правки и сигналы успешного деплоя. Архитектуру и результаты бенчмарков Base44 раскроет в ближайшие недели. base44.com ✔️ ИИ-бум взвинтил стоимость жизни в Сан-Франциско Медианная цена дома в Сан-Франциско достигла $1,7 млн, средняя аренда - $3827. Из-за этого город покидают специалисты с доходами меньше $200 тысяч в год. В качестве примера приводится пара с суммарным доходом $365 тысяч, которые за три месяца не нашли квартиру дешевле $5000 в месяц. В результате инженер переехал в район озера Тахо, а рекрутер арендует комнату за $1650. В Кремниевой долине сформировалась группа из 10 тысяч человек с состоянием свыше $20 млн. На локальные цены влияют вторичные продажи акций - осенью 75 сотрудников OpenAI заработали на этом в среднем по $30 млн. Аналитики прогнозируют, что ожидаемые IPO OpenAI и Anthropic еще больше увеличат стоимость жилья в регионе. nytimes.com

*организация признана экстремистской, её деятельность на территории РФ запрещена.

@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

📌 Метка в коде и геолокация в письмах: к Anthropic есть вопросы Разработчик под ником Thereallo опубликовал на днях подробный анализ, который показывал, что Claude Code незаметно помечал часть пользователей из Китая по цифровым отпечаткам их программного окружения. Инженер команды Claude Code, Тарик Шихипар, отреагировал на публикацию постом в сети Х и признал, что в марте в продукт был встроен экспериментальный механизм. Он срабатывал только при использовании нестандартного адреса API и проверял несколько признаков: часовой пояс системы, совпадение имени прокси-хоста со списком китайских реселлеров и наличие определённых ключевых слов, и с помощью особой пунктуации внедрял скрытую метку в системные инструкции методом стеганографии.

Цель, по словам Тарика, состояла в том, чтобы помешать неавторизованным реселлерам злоупотреблять аккаунтами и заниматься дистилляцией модели. Он добавил, что команда давно собиралась отключить этот механизм, правки внесены, а полное удаление ожидается в ближайшем обновлении.

В сети восприняли объяснение скептически Критики отмечали, что механизм действовал с марта, а его свёртывание началось лишь после огласки, и упрекали компанию в том, что она сообщила о практике только после обнаружения, не уведомив пользователей заранее. Для Anthropic, которая позиционирует себя как одного из лидеров в вопросах безопасности и этики ИИ, такой эпизод, по их оценке, особенно чувствителен. Этот спор наложился на на более раннюю историю о том, как Claude определяет, откуда заходит пользователь. Пользователи замечали, что письма с кодами подтверждения и уведомлениями о входе содержат примерную геолокацию: страну, регион или город. Эти данные обычно вычисляются по IP-адресу, параметрам сети и устройства, поэтому при использовании виртуальных или корпоративных сетей, а также прокси, указанное место может не совпадать с реальным.

Справедливости ради - в политике конфиденциальности Anthropic сказано, что компания собирает IP-адреса, сведения об устройстве и соединении, а также определяемое по IP местоположение для безопасности, борьбы с мошенничеством и контроля за соблюдением условий сервиса.

Обе истории острее всего восприняли в китайском сегменте. Доступ к продуктам Anthropic в стране закрыт, поэтому там распространены зарубежные аккаунты, трансграничный доступ и сторонние сервисы-посредники. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

⚡️ Z.ai выкатила ZCode 3.0 Это AI-native IDE под разработку с агентами, глубоко заточенная под GLM-5.2. Что внутри: • интеграция с GLM-5.2 и multi-agent режимом • автономные задачи: планирование, кодинг, проверка • ревью кода и помощь с деплоем • удалённое управление через Telegram, WeChat и Feishu • версии для macOS, Windows и Linux • платные планы от $18 в месяц Z.ai явно хочет догнать западных конкурентов в AI-coding инструментах. http://zcode.z.ai/en

⚡️ Fable 5 снова вернулась в Claude Модель снова доступна спустя почти три недели после отключения. Ограничения с Anthropic сняли: ранее их вводили из-за формулировки про «угрозу нацбезопасности». До 7 июля Fable 5 можно использовать в подписках Pro, Team, Max и Premium Enterprise. На неё разрешено тратить до 50% недельных лимитов. После 7 июля бесплатный доступ закончится, останется только оплата по токенам. https://claude.ai/

📌 Claude Code более автономен, чем чат-бот На выходных Anthropic опубликовала свежий отчёт Economic Index об использовании своих моделей.

Компания выпускает его нерегулярно (раз в 2-3 месяца), по мере накопления значимых изменений в методологии или данных. Предыдущая публикация была в марте.

Главный инсайт: то, сколько решений мы готовы отдавать ИИ, зависит не от самой модели, а от того, как именно запакован продукт. Степень автономии, которую мы даем Claude в обычном веб-чате (или Cowork) и в Claude Code замеряли по шкале от 1 до 5, где 1- это почти никакой самостоятельности, а 5 - экстремальная. Результат определил, что характер работы над одинаковыми задачами кардинально меняется. Например, чтобы написать статью или пост в чате, требуется медианно 13 раундов диалогового пинг-понга с моделью. В Claude Code на ту же задачу уходит ровно один промпт.

Логично списать это на то, что в Code 54% сессий обслуживает Opus (против 10% в чате). Но нет, это не просто фича большей модели - на Sonnet картина такая же.

🟡Цифры +0.37 балла - средний отрыв в уровне автономии в пользу Claude Code по всем задачам; +0.53 балла - отрыв конкретно для кодинга. В 26 из 31 категории результатов агентный интерфейс бьёт обычный чат. Отчёт, кстати, построен на новой телеметрии, которая собирает данные ежечасно, а не семидневными выборками, как раньше. Это позволило впервые увидеть и недельные, и суточные ритмы использования: всплеск личных запросов на выходных, пик просьб о рецептах в шесть вечера, запросы о сне под утро. Отдельная часть отчёта - первые результаты опроса пользователей Claude, в котором участвовали около 9700 респондентов. Он показал, что люди, которые делегируют ИИ задачи целиком, смотрят на свои перспективы оптимистичнее остальных и чаще ожидают роста зарплаты или сохранения работы, а не наоборот, как можно было бы предположить.

Гендерный факт. У женщин доля сессий в Claude Code существенно ниже. Они используют Claude более итеративно, как партнера-собеседника, и проводят в чате больше активного времени, тогда как мужчины чаще пытаются скинуть задачу целиком и забыть.

🟡Автономия пока стоит дорого Корреляция между делегированием и сожженными токенами очень сильная (r = 0,68). Чем дороже и ценнее профессия/задача, тем больше токенов она потребляет. Причём полная передача руля не значит, что вы будете лежать на диване. В высокоценных задачах люди сами делают больше запросов и регулярно включают расширенный ризонинг у модели. @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Research #EconomicIndex #Anthropic

https://t.me/ai_machinelearning_big_data ✔️ МТС и НИУ ВШЭ открыли набор на третий поток магистратуры по ИИ МТС и факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ объявили о старте набора на третий поток магистерской программы «Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте». Обучение пройдет в московском кампусе ВШЭ, для студентов предусмотрено 30 оплачиваемых мест от компании. Программу обновили с учетом запросов рынка. В нее вошли курсы по генеративному ИИ, интеллектуальным агентным системам, проектированию ML-систем, а также дисциплины по большим языковым моделям, машинному обучению и видеоаналитике. Лучшие студенты смогут получить приглашение на стажировку или работу в МТС Web Services еще во время обучения. Заявки можно оставить по ссылке. @ai_machinelearning_big_data

✔️ Cognition разработала архитектуру, которая снижает затраты на программирование на 35% Американская лаборатория прикладного ИИ представила гибридную архитектуру Devin Fusion для автоматизации кодинга.

На бенчмарке FrontierCode система снижает затраты на генерацию кода на 35% без падения качества.

Devin Fusion использует динамическую маршрутизацию и концепцию напарника. Система оценивает сложность задачи в реальном времени и переключает запросы между моделями с применением сжатия контекста. Тяжелая LLM планирует архитектуру, уточняет требования и проводит ревью. Легкий агент пишет базовый код, тесты и валидирует результаты. Для предотвращения конфликтов модели используют независимые кэши контекста.

В связке с GPT-5.5 и Claude 4.8 Opus архитектура экономит больше трети ресурсов, с Fable 5 - до 41%.

Внутри Cognition гибридная маршрутизация уже закрывает 88% успешных PR.

Главное ограничение системы в кейсах со сложной бизнес-логикой (например, в связке React/Redux). Избыточное делегирование кросс-файловых задач младшей модели снижает результативность почти в 2 раза.

Devin Fusion доступен только на платформе Cognition. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

⚡️ Инженеры AI VK выкатили нейропоиск Discovery AI. Это не банальный чат-бот, а движок для рекомендаций, который ищет ответы строго внутри контентной базы продуктов VK. Система учитывает интересы пользователя внутри сервисов, обрабатывает до 3 000 поисковых запросов в секунду и выдает релевантный ответ меньше чем за полсекунды. ​Внутри — собственная LLM и целая цепочка ML-моделей, которые обучили на миллиардах примеров пользовательских запросов. Движок работает на единой Discovery-платформе и позволит усилить персонализацию контента с учетом данных из разных сервисов VK. Технологию можно адаптировать под разные сценарии. Например, в дейтинге для поиска потенциальных мэтчей по определенному запросу или в рекомендациях контентных сервисов: подобрать музыкальный плейлист или выбрать фильм на вечер. Обновление поэтапно появится в VK Видео, Медиапроектах Mail и других продуктах VK. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ OpenAI анонсировала клавиатуру под Codex Создатель ChatGPT cовместно с производителем периферии Work Louder выпустит клавиатуру Codex для разработчиков. Официальная презентация и публикация характеристик запланированы на 15 июля. Судя по тизеру, контроллер базируется на мини-клавиатуре Creator Micro 2. В базовой версии девайс оснащен 13 механическими переключателями, аналоговым джойстиком и сенсорными панелями для настройки макросов и быстрых команд. Ожидается, что устройство получит аппаратную интеграцию с моделями OpenAI для генерации кода и вызова ИИ-ассистентов в одно нажатие. OpenAI Developers в сети Х ✔️ Anthropic представила среду для научных вычислений Claude Science - ИИ-среда для научных исследований, в которой представлены более 60 настроенных навыков для геномики, протеомики и хемоинформатики. Платформа интегрирована с Nvidia BioNeMo и дает доступ к моделям Evo 2, Boltz-2 и OpenFold3. Среда позволяет анализировать литературу, визуализировать данные и писать черновики статей, а встроенный агент верификации проверяет точность расчетов и цитирований. Приложение запускается локально на macOS или Linux и подключается к удаленным серверам. Чувствительные данные остаются во внутренней инфраструктуре, облачной модели передается только необходимый контекст. Нагрузка масштабируется от одного до сотен GPU. Бета-версия доступна на тарифах Pro, Max, Team и Enterprise. До 15 июля Anthropic распределит до 50 грантов по 30 000 долларов в виде вычислительных кредитов. anthropic.com ✔️ Релиз LongCat-2.0: первая LLM, обученная на китайских чипах Китайская компания Meituan представила модель на 1,6 трлн параметров с контекстом 1 млн токенов. Полный цикл претрейна и инференса прошел на кластере из 50 тыс отечественных ASIC. Поставщик ускорителей не назван, но использование библиотеки HCCL указывает на архитектуру Huawei. Ранее локальное железо массово применяли преимущественно для инференса, а обучение оставалось слабым местом. По тестам LongCat-2.0 обходит Gemini 3.1 Pro в кодинге и агентных сценариях на Terminal-Bench 2.1 и SWE-Bench Pro. Модель пока уступает GPT-5.5 и Claude 4.8 Opus. LongCat-2.0 доступна через API Meituan и OpenRouter. Веса ожидаются на Hugging Face. longcatai.org ✔️ Генерация изображений в Gemini стала бесплатной для пользователей США Google открыла базовым аккаунтам из США бесплатный доступ к персонализированной генерации изображений в Gemini. Ранее инструмент на базе движка Nano Banana был доступен только в тарифах Plus, Pro и Ultra. Для формирования контекста Gemini анализирует данные из Gmail, YouTube, истории поиска и Google Фото. Система напрямую подтягивает снимки пользователя из облака, заменяя ручную загрузку исходников. Функция работает в рамках инструмента Personal Intelligence, развертывание которого идет с весны. Доступ к данным определяет пользователь, он сам выбирает приложения для интеграции с ассистентом. blog.google ✔️ Ford вернул в штат 300 инженеров после неудачного внедрения ИИ Автопроизводитель вернул в штат QA-инженеров после неудачного внедрения автоматизированного контроля качества. Ранее компания установила сотни CV-камер для проверки производственных деталей на соответствие проектным требованиям. Системам машинного зрения не хватило данных о специфических и реальных дефектах. Большинство опытных специалистов покинули Ford до того, как их экспертизу формализовали и перенесли в обучающие датасеты. Сейчас вернувшиеся занимаются сбором данных, дообучением CV-алгоритмов и менторством младшего персонала. bbc.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

⚡️ Власти США сняли экспортные ограничения на Fable 5 и Mythos 5 Минторг США официально отменил ограничения, наложенные ранее на Claude Fable 5 и Mythos 5. В Anthropic подтвердили, что полноценный доступ к моделям для будет открыт уже завтра. Создатели поблагодарили аудиторию за терпение в период вынужденной приостановки сервисов, а также выразили признательность всем специалистам, помогавшим в повторном развертывании систем. Ожидается, что в ближайшее время Anthropic выпустит патчноуты с дополнительной информацией и раскроет дальнейшие планы по развитию линейки. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Anthropic выкатила Claude Sonnet 5 - мощнейший «агентный» Sonnet в линейке. Модель теперь лучше планирует, пользуется инструментами, браузером, терминалом и может дольше вести сложные задачи без постоянного контроля. По словам Anthropic, Sonnet 5 приблизился к Opus 4.8 по агентным задачам, но стоит дешевле. Особенно упор сделали на кодинг, tool use, reasoning и работу с многошаговыми процессами. Модель уже доступна во всех планах Claude, включая Free и Pro, а также в Claude Code и API. Цена для разработчиков до 31 августа 2026: • $2 за 1 млн input tokens • $10 за 1 млн output tokens Потом стандартная цена: • $3 за input • $15 за output Интересный момент: Anthropic отдельно пишет, что Sonnet 5 безопаснее Sonnet 4.6 в агентных сценариях, лучше отказывается от вредных запросов и устойчивее к prompt injection. По сути, это попытка сделать «рабочую лошадку» для AI-агентов: не самую дорогую, но достаточно сильную, чтобы закрывать кодинг, автоматизацию, браузерные задачи и долгие пайплайны. https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-5

⚡️ Google открыла Nano Banana 2 Lite и Gemini Omni Flash Google выкатила два новых инструмента для генеративных медиа: Nano Banana 2 Lite для быстрых изображений и Gemini Omni Flash для видео и conversational editing. Nano Banana 2 Lite - самая быстрая и дешёвая image-модель в линейке Nano Banana. Она рассчитана на high-throughput пайплайны, прототипирование и массовую генерацию, где важны скорость и цена. Google заявляет около 4 секунд на text-to-image и цену $0.034 за 1K image. При этом модель сохраняет нормальное следование промпту, стабильность персонажей и читаемый текст внутри изображения. Gemini Omni Flash - модель для генерации и редактирования видео через текст, изображения и видео-референсы. Её можно использовать для natural language video editing, мультимодальных сцен, синхронизации текста с действием и быстрых итераций. Цена заявлена на уровне $0.10 за секунду видео, как у Veo 3.1 Fast. Сначала Nano Banana 2 Lite быстро генерирует изображение, потом Omni Flash превращает его в видео. Через Interactions API можно сохранять историю сессии и делать до трёх последовательных правок. Ограничения у Omni Flash пока есть: генерация до 10 секунд, audio references и scene extension в API ещё не поддерживаются, а длинные video references пока обрабатываются неидеально. https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-omni-flash-nano-banana-2-lite/ @data_analysis_ml

По сообщениям, OpenAI нашла новые оптимизации инференса, которые снизили стоимость запуска моделей больше чем в два раза. По данным The Information, инженеры в этом месяце рассказывали коллегам, что эти техники в какой-то момент позволили обслуживать ChatGPT для посетителей без бесплатных или платных аккаунтов всего на нескольких сотнях GPU Nvidia. Точный метод пока не раскрыт. Это может быть квантизация, KV caching, batching, маршрутизация простых запросов на более дешёвые модели или комбинация всех этих подходов. OpenAI закончила Q1 с gross margin 39% и хочет выйти на 52% к концу года. Более дешёвый инференс даёт компании пространство: улучшать маржу, поднимать лимиты ChatGPT или снижать ценовое давление API для разработчиков. Moat OpenAI всё сильнее смещается в сторону инференса и преимущества по стоимости, особенно на фоне Anthropic. https://www.theinformation.com/newsletters/ai-agenda/openai-discovers-new-way-cut-inference-costs-half @ai_machinelearning_big_data

✔️ OpenAI переманила главного разработчика Apple Vision Pro Вице-президент Apple по аппаратному обеспечению Пол Мид, 7 лет работавший над проектом Vision Pro, перешел в OpenAI. Он присоединится к разработке физических ИИ-устройств. Мид будет работать в команде с дизайнером Джони Айвом и еще двумя бывшими топ-менеджерами Apple. Спецификации будущих гаджетов не раскрываются. По словам Сэма Альтмана, задача нового оборудования - обеспечить взаимодействие с ИИ вне интерфейса смартфонов. Мид уволился из Apple на фоне реструктуризации. Из-за изменения цепочки подчинения он потерял прямой доступ к высшему руководству корпорации. Пост Мида в Apple занял его бывший заместитель. bloomberg.com ✔️ Южная Корея инвестирует $650 млрд в ИИ и полупроводники Президент страны анонсировал 10-летнюю программу развития микроэлектроники, ИИ и робототехники с бюджетом $650 млрд. Центральный элемент стратегии - строительство нового полупроводникового кластера на юго-западе страны. Проект реализуют Samsung Electronics и SK Group. Правительство обеспечит базовую инфраструктуру: электричество, воду, транспортные сети, а также строительство жилья и подготовку инженерных кадров. firstpost.com ✔️ Amazon дистиллирует модели Anthropic для внутренних задач Компания создает компактные модели, обучаемые на инференсе Claude, чтобы избежать скачка расходов. Со следующего года Amazon откажется от почасовой оплаты за компьют Anthropic и перейдет на тарификацию за токены. На данный момент платформа Amazon Bedrock предлагает клиентам услугу дистилляции для моделей Nova и Llama. Использование семейства Claude для аналогичной процедуры пока доступно только инженерам самой Amazon. Параллельно корпорация развивает собственную линейку моделей, чтобы диверсифицировать риски и снизить зависимость от одного вендора ИИ. theinformation.com ✔️ Институт Аллена обновил открытую модель для анализа спутниковых снимков до v1.2 В мажорном обновлении OlmoEarth отказались от стандартных позиционных сигналов в пользу RoPE. Переход устранил артефакты в выходных эмбеддингах и улучшил качество представления данных. Рост производительности зафиксирован в бенчмарках kNN и linear-probe для всех версий модели. Архитектура OlmoEarth поддерживает мультимодальный анализ и обрабатывает мультиспектральные снимки Sentinel-2 и Landsat, радарные данные Sentinel-1, глобальные карты рельефа и индексы растительности. Семейство включает 4 размера: Nano, Tiny, Small и Base. Веса моделей опубликованы на Hugging Face. Код и скрипты для дообучения доступны на GitHub. Ai2 с сети Х ✔️ ИИ разрушает классическую бизнес-модель консалтинга Руководство Deloitte прогнозирует отказ от почасовой оплаты консалтинга из-за развития ИИ-агентов. На внутреннем собрании в компании заявили, что к 2035 году автономные модели займут основную долю рынка профессиональных услуг. Вместо продажи человеко-часов консалтинговые корпорации переходят на IT-модель - подписки и решения с фиксированной ценой. McKinsey и Boston Consulting Group внедряют ценообразование, привязанное к результатам работы. По данным WSJ, на подобные контракты у McKinsey приходится более 30% выручки. wsj.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

На эти вопросы правильно ответят только 5% айтишников… И вы будете в их числе, если хорошо разбираетесь в теме ИИ и машинного обучения. Приготовьтесь блеснуть знаниями и получить приятные бонусы. 6 июля Selectel запускает третий сезон ИТ-кроссворда — онлайн-соревнования для всех, кто интересуется технологиями. С 6 по 9 июля каждый день будет открываться новая рубрика с вопросами: от базовых про большие языковые модели до более углубленных про железо для инференса. Набирайте баллы за верные ответы и выигрывайте эксклюзивный мерч Selectel и бонусы на аренду серверов. Зарегистрируйтесь и получите ссылку для участия → https://slc.tl/wyc77 Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFHaB5DT

✔️ GPT-5.6 Sol читерит на тестах и пока не способна к автономной разработке ИИ METR опубликовала предрелизный аудит модели GPT-5.6 Sol от OpenAI. При выполнении программных заданий она регулярно пыталась использовать уязвимости тестовой среды и извлекать скрытый исходный код с ответами. Из-за использования эксплойтов исследователи не смогли достоверно замерить автономность алгоритма. Если классифицировать попытки извлечь ответы как ошибку, GPT-5.6 Sol способна самостоятельно работать над задачами около 11 часов. Если засчитывать обход среды как успешное решение, показатель превышает 270 часов. Несмотря на сложности с оценкой, в METR пришли к выводу, что навыки GPT-5.6 Sol не совершили революционного скачка. Обнаружение попыток обхода означает, что текущие системы мониторинга справляются с фиксацией подобных действий алгоритма.

Настоящая угроза безопасности возникнет тогда, когда следующие поколения моделей научатся безупречно маскировать свои намерения и незаметно обходить инструменты контроля.

@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

У Дарио Амодеи очень жёсткая позиция: Китай не должен получить доступ к типовому ИИ. Его цитата:

«Это вопрос национальной безопасности США... Здесь всё предельно ясно, а контраргументы против этого выглядят подозрительно».

Полное интервью: https://www.youtube.com/watch?v=n1E9IZfvGMA @ai_machinelearning_big_data

Идём на AI Hardcore Day в офис Авито на Лесной 11 июля! 🤩 Будем слушать доклады о Spec-Driven Development, разработке и тестировании MCP, атаках на GenAI-агентов. А после — нетворкать на террасе. ⚡ Регистрация и подробности — по ссылке. Кстати, доклады будут не под запись — советуем не пропускать!

Аудит счетов клиентов Anthropic выявил ошибки в инвойсах: около $1,7 млн были ошибочно начислены сверх нужной суммы. Лора Брэттон из The Information объясняет, как такое могло произойти: «Возможно, AI-агент продолжал повторять задачу, которую выполнял неправильно, а клиент не замечал, что агент снова и снова делает новые попытки. И за каждую из этих попыток ему продолжали начислять оплату». @ai_machinelearning_big_data