Machinelearning

🔥 GLM-5.3-Flash официально доступна Новая модель Z.ai стала первой нативно мультимодальной моделью в серии GLM-5 и получила архитектуру, заточенную под дешёвый длинный контекст. Главное: * 320B параметров, активны 18B * hybrid-архитектура: sparse attention + linear attention * attention compute снижен в 3,01 раза * KV-cache уменьшен в 4,44 раза * контекст до 1 млн токенов * нативная работа с изображениями и интерфейсами * подходит для coding, browser/GUI-задач, Blender, Office, research и работы с документами * в GLM Coding Plan даёт в 3 раза больше квоты, чем GLM-5.3 Model ID: glm-5.3-flash https://docs.z.ai/guides/vlm/glm-5.3-flash

⚡️ Анонимная Ox Alpha оказалась новой GLM Модель Ox Alpha появилась на OpenRouter в минувшие выходные в стелс режиме и сразу вышла на первое место по использованию, больше чем вдвое обогнав DeepSeek.

В OpenRouter называют этот запуск крупнейшим в истории площадки.

Сообщество вычислило автора раньше, чем тот представился по характерным ошибкам API и по устройству токенизатора - в Ox Alpha опознали почерк Zai. Признание компании догадку подтвердило - это новая версия GLM. Модель заточена под кодинг и сложные агентные задачи. Заодно она меняет прежнее деление линейки - раньше Zai держала отдельно текстовые GLM и визуальные GLM-V, а Ox Alpha мультимодальна. На OpenRouter модель бесплатна еще неделю, после чего Zai назовет коммерческие тарифы. Веса обещают выложить сегодня. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

⚡ Qwen показала Qwen3.8-Flash - мультимодальную MoE-модель и ранний превью архитектуры Qwen4. - 125B параметров + 51B N-gram embeddings - активируется всего 6B параметров на токен - нативный контекст 262K, расширение до 1M через YaRN - новая архитектура: GDN + QSA hybrid attention, Gated Residual, N-gram Embedding и Muon optimizer - обучение обошлось примерно в 9 раз дешевле Qwen3.7-Plus Бенчмарки: - DeepSWE 1.1 - 58.7 - SWE-bench Pro - 62.5 - CoWorkBench - 73.9 - AndroidWorld - 84.5 - MathVision - 95.7 Продакшен-версия появится в QwenCloud: $0.16 / 1M входных токенов $0.47 / 1M выходных токенов Также Qwen открывает веса Qwen3.8-Flash-Next - ранней версии архитектуры, которую команда исследует для Qwen4. https://github.com/QwenLM/Qwen3.8-Flash-Next/blob/main/tech_report.pdf https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-Flash-Next?spm=a2ty_o06.30285417.0.0.1d73c921FsyOPe&file=Qwen3.8-Flash-Next

✔️ OpenAI возвращает пятичасовой лимит подписчикам ChatGPT Plus С 26 августа для тарифа Plus снова заработает скользящее пятичасовое окно в ChatGPT Work и Codex. Руководитель Codex Тибо Соттьё объясняет это тем, что лимиты выравнивают нагрузку и не дают случайно спалить недельную квоту за одну сессию. Подписчиков Pro за 100 и 200 долларов изменение не касается - непрерывный доступ у них останется как минимум на несколько месяцев. В сообществе решение раскритиковали: одни жалуются на изменение условий после оплаты, другие - что выбирали Codex вместо Claude как раз ради долгих сессий, и теперь собираются пересматривать рабочий стек. Tibo в X ✔️ Google представила Gemini для юристов Gemini Enterprise for Legal подключается через коннекторы MCP к профильному софту: iManage, NetDocuments, DocuSign, Everlaw, RelativityOne и Thomson Reuters HighQ. Платформа разбирает контракты, ведет правовые исследования и следит за изменениями в нормативной базе. Права доступа при этом наследуются из корпоративных политик, которые у компании уже есть, отдельно раздавать их не нужно. Продукт пока в предварительном тестировании. Похожий инструмент Google уже запустила для финансового сектора, на очереди здравоохранение. google.com ✔️ NVIDIA показала Jetson Orin Nano 2 Вычислительный модуль рассчитан на дроны и устройства машинного зрения. Внутри восьмиядерный процессор Arm и 8 ГБ оперативной памяти, заявленная производительность - 78 TOPS. Габариты остались прежними, а инференс, по данным NVIDIA, идет вдвое быстрее, чем у версии Super - обновили тензорные ядра и подняли пропускную способность памяти. Прежнюю производительность модуль выдает при меньшем энергопотреблении. Через программный стек NVIDIA на модуле можно развернуть оптимизированные для edge-устройств визуальные и языковые модели семейств Cosmos, Nemotron, Gemma 4 и Qwen 3. В продажу Jetson Orin Nano 2 поступит в первой половине 2027 года. nvidia.com ✔️ Perplexity выпустила локального ассистента для устройств NVIDIA Portable Computer одной командой разворачивает инфраструктуру Perplexity на DGX Spark - планировщик задач, маршрутизатор и локальный поисковый индекс. Работает все на Qwen 3.8 27B и собственной PPLX 27B, следом добавят Nemotron 3.5 Lightning. Если задача сложная, локальный оркестратор может отправить запрос в одну из 15 облачных моделей. Наружу без явного разрешения пользователя не уходит ничего - это касается и коннекторов к Google Drive, Gmail, Slack и GitHub. Инструмент доступен подписчикам Pro и Max на Linux. Версию для Windows обещают в ближайшее время. Также в планах поддержка обычных ПК с видеокартами RTX. perplexity.ai ✔️ Anthropic отправила офис в Сан-Франциско на удаленку Компания временно перевела сотрудников головного офиса на удаленную работу - из-за возможной забастовки охранников, которых нанимает подрядчик Allied Universal. При этом в профсоюзе SEIU, представляющем охранников, планы на забастовку отрицают - голосование по этому вопросу даже не проводилось. Переговоры SEIU с охранными агентствами идут с апреля. Профсоюз добивается повышения зарплат, расширения медстраховки и профильного обучения. В ИИ-индустрии в целом обострилось внимание к физической безопасности - ранее в этом году с угрозами в свой адрес сталкивались сотрудники и Anthropic, и OpenAI. businessinsider.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ OpenAI обещает лучший DevDay в истории компании Руководитель направления Codex Тибо Соттьё пообещал, что в этом году DevDay окажется лучшим за всю историю OpenAI.

Конференция пройдет 29 сентября в Сан-Франциско, открывающий кейноут покажут в прямом эфире.

Послужной список у DevDay говорит о том, что действительно есть чего ожидать: 🟢В 2023 году там показали GPT-4 Turbo, GPTs и Assistants API; 🟢В 2024-м - Realtime API, кеширование промптов и другие инструменты для разработчиков; 🟢В 2025-м - приложения в ChatGPT, AgentKit, API для Sora 2 и GPT-5 Pro, а заодно открыли Codex для всех. Что готовят в этот раз, Тибо не сказал. В комментариях вангуют релиз Astra, модель следующего поколения, обучение которой в конце июля OpenAI поставила на паузу. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🔥 OpenAI показала первые результаты своего inference-чипа Jalapeño - и он обходит NVIDIA GB200/GB300 по ключевым метрикам. В тестах на GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 670B и Kimi K2.5 1T: - в 1,5-1,9× выше производительность на ватт - в 1,7-3,6× ниже end-to-end latency - до 4,1× выше скорость в интерактивных сценариях - до 1459 токенов/с на пользователя на GPT-OSS 120B - до 700 токенов/с на DeepSeek R1 TDP Jalapeño - 700 Вт, но в тестах потребление не превышало 550 Вт. OpenAI планирует начать развёртывание чипа до конца 2026 года. Gen 2 уже в разработке, Gen 3 формируется. https://openai.com/index/jalapeno-first-results/

✔️ OpenAI усилила защиту в Codex в ответ на инциденты удаления файлов Руководитель Codex Тибо Соттьё подвёл итог изменениям последних недель, которые снижают риск деструктивных действий Codex. 🟡Контекст

Месяц назад в сети появились жалобы на то, что GPT-5.6 в Codex делает с файлами то, о чем его не просили. Самый серьезный кейс - команда, которая должна была почистить за собой временные файлы, вместо этого удаляла файлы пользователя. В ходе разбора выяснили, что Codex создает временные папки и потом чистит их, и в редких случаях чистил неправильно - он переиспользовал под временную работу системную переменную окружения, а некорректная команда очистки затем указывала на настоящий домашний каталог вместо временной папки. Второй случай проще - модель удаляла или перезаписывала временный путь, не посмотрев, что там уже лежит.

По итогам расследования добавили дополнительную защиту на нескольких уровнях: 🟢Инструкции самой модели. Codex теперь обязан проверять, что именно он собирается удалить, заводить временные каталоги заново, не переиспользовать системные переменные окружения, выбирать обратимые действия и останавливаться, когда масштаб операции неясен. 🟢Проверки на исполнении. Механизм, который выявляет рискованные команды удаления и отправляет их на ревью, усилили. Если команду отклонили, модель направляют к более безопасному способу. 🟢Ужесточение Full access. Включить полный доступ случайно стало труднее, предупреждения переписали понятнее, а самые рискованные сочетания разрешений дополнительно ограничили. 🟢Обновленный Auto-review. Он стал лучше распознавать деструктивные действия. 🟢Тесты и обучение. OpenAI собрала условия и данные, воспроизводящие найденные сбои. Сейчас добавляются RL-задачи и грейдеры под эти риски, а деструктивные действия вычищаются из обучающих данных. 🟡Что советуют делать самим Обновлять Codex и работать в одном из режимов песочницы - Ask for approval или Approve for me. Full access включать только там, где среде можно доверять и откуда легко восстановиться. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Когда Claude 23 минуты думает над задачей… а потом просто упирается в лимит сессии

✔️ Hugging Face прощупывает интерес покупателей Платформа для хостинга моделей и датасетов наняла банки, чтобы выяснить, готов ли кто-нибудь купить бизнес. Речь пока не о сделке - тестирование рынка может закончиться и новым раундом финансирования. По данным источников, сейчас компанию оценивают примерно в 1,3 млрд долларов, тогда как в 2023 году оценка доходила до 4,5 млрд, - за три года почти в три с половиной раза ниже. Наиболее вероятными покупателями называют нынешних инвесторов Hugging Face - Google, Amazon, Nvidia, Intel и Salesforce. bloomberg.com ✔️ Alibaba запустила видеогенератор Wan3.0 Модель собирает тридцатисекундные ролики из текстовых документов, таблиц, презентаций и веб-страниц. В новой версии лучше работают референсы и реконструкция реальных объектов, а базовая длина ролика выросла. Alibaba целится в производство рекламы, коротких сериалов и музыкальных клипов. До официального запуска модель была в открытой бете. Иностранцы получают доступ к API через Alibaba Cloud. Секунда видео стоит 10 центов в 720p и 20 центов в 1080p, то есть полный тридцатисекундный ролик в 1080p обойдется в 6 долларов. reuters.com ✔️ Antigravity теперь управляется с телефона Агентом можно рулить со смартфона или из браузера, ничего дополнительно не устанавливая. В интерфейсе видно сессии в реальном времени, туда же ставятся задачи и оттуда проверяются результаты. На телефон приходят уведомления, когда агент закончил работу или ждет от человека подтверждения. Подключиться можно сразу к нескольким машинам и быстро между ними переключаться, причем монитор хосту не нужен - Antigravity запускается и работает и без него. Обновление раскатывают постепенно, первыми его получают подписчики Google AI Ultra. antigravity.google ✔️ FDA впервые разрешило автономного робота для забора крови Американский регулятор выдал разрешение по процедуре системе Aletta голландского стартапа Vitestro. Робот делает всю процедуру сам: накладывает жгут, дезинфицирует кожу, находит вену, вводит иглу, меняет пробирки, убирает расходники и заклеивает прокол. Вены он ищет ближней инфракрасной съемкой, ультразвуком и допплерографией - ими же отличает вену от артерии. В клинических испытаниях на 1600 пациентах игла попадала с первой попытки в 94,5% случаев. Aletta рассчитана на амбулаторный прием взрослых. Один оператор может вести сразу три таких аппарата. fda.gov ✔️ В Южной Корее микроэлектроника догоняет медицину по конкурсу в ВУЗы На фоне ИИ-бума корейские абитуриенты пошли в микроэлектронику. По данным Jongno Academy, частного центра подготовки к поступлению, средний проходной балл на профильные специальности в ведущих вузах дошел до 96,2. Медицинские факультеты, где конкурс исторически самый высокий в стране, держат 97,2. Университеты вместе с Samsung Electronics и SK Hynix запускают целевые программы с гарантированным трудоустройством. А школьники, чтобы поступить на инженерные направления, все лето занимаются в специализированных центрах Сеула. ft.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Visual GenAI: открытый курс от Yandex Research и преподавателей ШАДа В открытом доступе появились материалы курса «Генеративные модели в компьютерном зрении». Курс посвящён современным генеративным моделям для изображений, видео и 3D. Что внутри: - Глубокая теоретическая база по диффузионным моделям - Эффективные техники обучения и сэмплирования  - Гибридные генеративные подходы на базе диффузии, которые используются сейчас в индустрии - Авторегрессионная визуальная генерация - Генерация видео, мультимодальные и 3D-модели Особенность курса — практические домашние задания, где рассматриваются актуальные техники из статей за последние пару лет, которые могут пригодиться, если захотите пойти работать в этом направлении. Материалы подойдут тем, кто уже знаком с базой по генеративным моделям и хочет понять, что сейчас происходит в research и R&D по этому направлению. Материалы: https://github.com/dbaranchuk/VisualGenAI

📈 OpenRouter вырос примерно в 9000 раз за 2,5 года В январе 2024 года через OpenRouter проходило около 10 млрд токенов в неделю. К августу 2026-го - уже больше 90 трлн токенов в неделю. Рост - примерно в 9000 раз. По данным OpenRouter, примерно с февраля агенты уже генерируют больше токенов, чем обычные пользователи. Один агентный запрос в среднем потребляет примерно в 15 раз больше токенов. Агент рассуждает, вызывает инструменты, читает результаты, пишет код, запускает подзадачи и повторяет цикл снова. https://menlovc.com/perspective/stripe-to-acquire-openrouter-why-everyone-is-obsessed-with-model-routing/ @ai_machinelearning_big_data #OpenRouter

📌 Palomar - реестр проверенных LEAN-доказательств Последние месяцы доказательства, сгенерированные ИИ, посыпались валом как для новых результатов, так и для старых, причем часть из них формализована на Lean и проверить такой репозиторий непросто, особенно если ты не эксперт. Нужно убедиться: 🟠что заявленные формальные утверждения действительно имеют доказательства, проходящие проверку типов; 🟠что в доказательствах нет жульничества; 🟠что формальные утверждения по смыслу совпадают с тем, что описано словами. Под эту задачу и Теренс Тао запустил Palomar - реестр математики, верифицированной на Lean. Инициативу вырастили Lean FRO и ICARM. Прием заявок уже идет, чтобы в него попасть, в репозитории должно быть три вещи: 🟢challenge file с коротким и читаемым человеком описанием заявленных результатов на Lean; 🟢solution module с доказательством любой длины; 🟢файл formalization.yaml, где те же результаты изложены обычным языком и собраны метаданные и раскрытия. Снимок поданного репозитория проверяют двумя этапами. Сначала инструмент Comparator смотрит, что solution module типизируется и доказывает ровно то, что заявлено в challenge file. После этого языковая модель сверяет, похоже ли неформальное описание в на то, что заявлено формально. Прошел оба - попал в реестр. Принимают формализации и старых результатов, и новых. Кто автор доказательства - человек, ИИ или оба вместе - значения не имеет. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

⚡️ Xiaomi показала конкурента NVIDIA DGX Spark Xiaomi представила компактный локальный AI-компьютер на трёх собственных чипах - O3, O100 и D100. Прототип поддерживает связку моделей 120B и 3B и умеет переключаться между «быстрой» и «медленной» моделью в зависимости от задачи. По формату это прямой конкурент DGX Spark: запуск крупных моделей и AI-агентов локально, без облака. Дженсен Хуанг ранее предупреждал об эффекте экспортных ограничений США:

«Как только они построят полный стек, начнут экспортировать его так быстро, как только смогут».

@ai_machinelearning_big_data #Xiaomi

Вы уже заметили, что сайты банков и контрагентов стали открываться с предупреждением «Подключение не защищено»? Дело в том, что GlobalSign отзывает SSL-сертификаты у российских компаний, и те переходят на сертификаты Национального удостоверяющего центра Минцифры (НУЦ). Chrome, Safari, Firefox и Edge таким сертификатам не доверяют — и сайты перестают открываться. Из-за этого встают платежи, работа с ЭДО и закупки на госплощадках. Сертификаты отзывают постепенно, по мере истечения срока, так что список недоступных сайтов будет пополняться ещё месяцами. Вот что можно с этим сделать. Способ первый: поставить корневые сертификаты НУЦ вручную. Ставить придётся на каждый компьютер, включая домашние ноутбуки и телефоны сотрудников, а потом проверять, что после обновления системы всё осталось на месте. В больших компаниях это займёт не один день. Способ второй: разослать сертификаты сразу на все компьютеры, через систему управления устройствами или групповые политики. Это сработает, если такая система уже есть и все компьютеры подключены к домену. С личными устройствами сотрудников так не получится. Способ третий: установить Яндекс Браузер для организаций. Он поддерживает все нужные сертификаты безопасности, поэтому сайты открываются в нём без ошибок. Настройками можно управлять централизованно, а соединение шифруется по TLS. Установите Браузер в вашей компании!

🌟 Turbovec: библиотека векторного поиска на основе гугловского TurboQuant Библиотека написана на Rust, есть привязки для Python, а в основе - TurboQuant, алгоритм сжатия векторов, который Google описали в статье, принятой на ICLR 2026.

Сама библиотека к Google отношения не имеет, это независимая реализация чужого алгоритма.

🟡Turbovec сжимает данные примерно в восемь раз Коллекция из 10 миллионов документов, занимающая в исходном виде 31 гигабайт, умещается в 4. Поиск при этом, как утверждает автор, идёт быстрее, чем в FAISS - одного из самых распространённых инструментов в этой области. По замерам turbovec обгоняет FAISS в среднем в 3,4-3,5 раза при 4-битном сжатии и на 20-26% при 2-битном, в зависимости от железа. 🟡Удобные мелочи Индекс не нужно предварительно обучать - векторы просто добавляются по мере поступления. Сохранение инкрементальное, на диск уходит только то, что изменилось с прошлого раза, поэтому даже на большом индексе это занимает миллисекунды. Поиску можно передать список разрешённых документов - скажем, чтобы пользователь видел только свои файлы. Удаление работает по постоянным идентификаторам, ссылки на записи не плывут. Тем, кто уже сидит на LangChain, LlamaIndex, Haystack или Agno, автор предлагает готовые адаптеры - меняется одна строка импорта, остальной код остаётся как был. 📌Лицензирование: MIT License 🖥 Github @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #VectorSearch #TurboQuant #Rust

Как быстро вырасти до уровня, где ты уже не просто выполняешь задачи, а влияешь на продукт и бизнес? В Т-Банке запустили «Мини-СЕО» - шестимесячную программу, где участники работают напрямую с топ-менеджерами над реальными стратегическими проектами. Можно попасть в одно из направлений: развивать автосегмент и регионы, работать с AI-продуктами и 3P, оценивать влияние продуктов на экосистему, искать новые точки роста или участвовать в создании B2B-маркетплейса. Без учебных кейсов: 40 часов в неделю, реальные задачи и опыт, который сложно получить на обычной стажировке. Программа подойдёт студентам и джунам с хорошей базой в математике и аналитике. Подать заявку можно до 25 сентября.

✔️ Black Forest Labs выпустила апскейлер видео FLUX Upscale - отдельный инструмент и эндпойнт, который пересобирает видео в разрешении вплоть до 4K. На вход идет видео от 480p. Инструмент понимает вывод FLUX 3 и, по словам BFL, чинит то, что универсальный апскейлер пропускает - смазанные лица и артефакты на текстурах. 🟡Режима два Precise - четыре шага, 7 центов за мегапиксель-секунду. Подойдет, когда нужно сохранить лицо персонажа и соответствие референсу. Creative - восемь шагов, 10 центов. Сильнее чинит и дорисовывает детали, но может изменить или подменить внешность, так что соответствие референсу ниже. Коэффициент увеличения - 1,5x, 2x или 3x. От HD на входе это дает примерно 1080p, 2K и 4K.

Десятисекундный ролик обойдется в шесть-восемь долларов.

Работает через API Black Forest Labs и плейграунд. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ MiniMax сделала агента полного цикла для видеопроизводства MiniMax Design - это приложение под Windows и MacOS в виде мультимодального агента, который сам разбирает задачу на шаги, пишет сценарий, собирает раскадровку, генерирует изображения и видео, а потом монтирует, накладывает озвучку и субтитры и отдает готовый ролик.

Продукт не появился из ниоткуда - это развитие прежнего инструмента MiniMax Hub.

Внутри сидит новая модель H3. По словам компании, система сама разбирает задачу и решает, какие материалы взять за референс, что оставить, а что переделать. Дальше она упаковывает все это в формат, который подходит для H3. Для сложных кадров есть режиссерский 3D-инструмент для расстановки персонажей, движения и ракурсов камеры перед генерацией сцены. Профессионалам обещают подключение готовых воркфлоу ComfyUI - их можно гонять в облаке или локально, а агент поможет подкрутить ноды и параметры генерации. Кроме H3, MiniMax Design умеет использовать и другие модели на разных этапах (для картинок, видео и звука). 🟡Тарифы Подписка помесячная или годовая, при оплате за год два месяца бесплатно. Тарифы различаются они только объемом кредитов - набор возможностей везде одинаковый. 🟠Starter - 10,5 доллара в месяц (8,4 при годовой оплате).

10 000 кредитов в месяц: 83 секунды видео H3 в 2K или 143 секунды в 768p, 125 картинок в GPT Image 2, 167 в Nano Banana Pro, 500 треков в Music 2.6, 200 тысяч знаков озвучки в Speech 2.8.

🟠Plus - 76 долларов в месяц (60,8 если платить за год).

87 000 кредитов: 725 секунд H3 в 2K или 1243 секунды в 768p, 1088 картинок в GPT Image 2, 1450 в Nano Banana Pro, 4350 треков, 1,74 млн знаков озвучки.

🟢Pro - 215 долларов в месяц (172 если за год)

270 000 кредитов: 2250 секунд H3 в 2K или 3857 секунд в 768p, 3375 картинок в GPT Image 2, 4500 в Nano Banana Pro, 13 500 треков, 5,4 млн знаков озвучки.

На всех тарифах доступны все модели MiniMax для видео, голоса и музыки, GPT Image 2 и Nano Banana Pro, плюс параллельность генерации. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🔥 Nvidia выделяет $7 млрд на открытые модели и идет за DeepSeek и Kimi Nvidia резко усиливает ставку на open-weight AI. По данным WSJ, компания заплатит $6 млрд за лицензирование технологий Poolside и заберет в команду Nemotron больше 100 ее сотрудников. Еще $1 млрд Nvidia инвестирует непосредственно в Poolside при оценке стартапа в $12 млрд до сделки. Задача амбициозная: превратить Nemotron в семейство моделей, способное конкурировать не только с DeepSeek и Kimi, но и с закрытыми моделями OpenAI и Anthropic. Получается интересный разворот. Компания, которая зарабатывает миллиарды на продаже GPU крупнейшим AI-лабораториям, теперь сама вкладывает миллиарды в альтернативу их закрытым моделям. Похоже, гонка open-weight моделей только начинается. https://www.wsj.com/tech/ai/nvidia-is-spending-6-billion-to-build-a-powerful-u-s-alternative-to-chinese-ai-c51c38cc @data_analysis_ml / Папка полезного по ML.

✔️ Первые серийные Vera Rubin приехали в дата-центры Microsoft Сатья Наделла выложил фотографии из дата-центров Microsoft - пришли первые серийные стойки NVIDIA Vera Rubin. Nvidia следом подтвердила, что платформа вышла на полномасштабное производство.

Vera Rubin - следующее за Blackwell поколение стоечной платформы для ИИ. В одной системе NVL72 стоят 72 GPU Rubin и 36 CPU Vera на архитектуре Arm.

Стойка полностью на жидкостном охлаждении, лотки модульные и без кабелей - Nvidia обещает, что установка занимает пять минут вместо двух часов. По словам Nvidia, относительно GB200 NVL72 платформа обучает модели при вчетверо меньшем числе GPU, а стоимость миллиона токенов на инференсе агентным задач снижает примерно вдесятеро. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml