Machinelearning

✔️ Samsung разрабатывает ИИ-ускоритель для ПК Подразделение Samsung LSI готовит к выпуску 4-нм сопроцессор под кодовым названием GAIA. В отличие от решений Intel, AMD и Qualcomm, где NPU является лишь частью базового процессора, корейская компания создает полностью независимый ИИ-акселератор. Особенность GAIA заключается в тесной привязке вычислительных блоков к массивам памяти. Samsung планирует задействовать собственную разработку PIM (Processing-in-Memory), технологию, которая переносит вычисления непосредственно внутрь модулей DRAM, что идеально подходит для работы LLM-моделей, генерации изображений и синхронного перевода. По данным отраслевых источников, ранние прототипы чипа уже переданы для тестирования в HP и Lenovo. Если тесты пройдут успешно, массовое производство чипа начнется в 2027 году. Для Samsung этот релиз станет возвращением на рынок кремния для ПК после закрытия экспериментов с хромбуками в 2012 году. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ OpenAI временно отменила пятичасовой лимит на использование GPT-5.6 Sol и Codex для платных тарифов После экстремального всплеска нагрузки на серверы OpenAI решили отключить плавающее пятичасовое окно в подписках Plus, Pro и Business и полностью обнулила текущую статистику потребления для всех аккаунтов. Одновременно с этим инженеры компании повысили вычислительную эффективность модели GPT-5.6 Sol. Теперь она тратит заметно меньше доступного лимита при выполнении аналогичного объема задач. Точных технических деталей не раскрывают, но оптимизация, вероятнее всего, связана со снижением расхода токенов. Благодаря апдейту разработчики смогут дольше работать с объемным кодом, прежде чем столкнутся с еженедельными ограничениями, которые по-прежнему остаются в силе. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🙂 NVIDIA выпустила бесплатные карты но есть нюанс Компания анонсировала первую серию коллекционных карточек, посвященных истории развития графических ускорителей GeForce. Набор с акцентом на ностальгию включает изображения культовых продуктов прошлых лет от видеокарт NV1, GeForce 3 и GTX 1080 до знаменитой технодемки Medusa. Заполучить карточки смогут участники офлайн-мероприятий и победители розыгрышей сообщества в рамках промокампании "Summer of RTX". В свободную продажу мерч не поступит, он будет распространяться исключительно бесплатно. Маркировка Series 1 намекает, что в будущем компания может выпустить и другие коллекционные наборы. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Сбер открыл доступ к новым моделям распознавания речи — GigaAM Multilingual и GigaChat Audio GigaAM Multilingual включает два компонента. Аудиоэнкодер с самостоятельным обучением и многоязычную модель распознавания речи CTC ASR. Аудиоэнкодер предварительно обучили на 2 млн часов речи на 70+ языках с фокусом на страны СНГ. Поэтому модель быстрее адаптируется к новым языкам и требует меньше данных для дообучения. Многоязычную модель дообучили на 50 тысячах часов мультидоменной речи. Даже компактная версия с 240 млн параметров обгоняет популярные решения Whisper Large v3 и Omnilingual 1B. Забирайте код и веса модели на Hugging Face и GitHub: GigaAM Multilingual на Hugging Face GigaAM Multilingual на GitHub В свою очередь, GigaChat Audio — это большая языковая модель, которая объединяет возможности GigaAM Multilingual и GigaChat 3.1. Она распознаёт и переводит речь, классифицирует аудио и поддерживает диалог.  Её сильная сторона — работа с длинными записями. На аудио продолжительностью 20-60 минут показатель Intersection-over-Union локализации событий достигает 48.3. При этом объём контекста составляет до двух часов. Кроме того, GigaChat Audio хорошо понимает русскую речь: 60.0 балла в бенчмарке RuBQ-Audio против 43.7 у Qwen3-Omni. А ещё распознаёт эмоции с точностью 90%+ по датасету Dusha. Забирайте код и веса модели на Hugging Face: GigaChat Audio на Hugging Face

✔️ Anthropic во второй раз продлила бесплатный доступ к Fable 5 Компания вновь сдвинула сроки окончания промо-периода - теперь использовать Fable 5 без дополнительных списаний можно до 19 июля. До этой же даты будет действовать бонус, который на 50% увеличивает еженедельный лимит запросов в Claude Code. Изначально акцию планировали завершить еще 7 июля, после чего дедлайн перенесли на 12-е число, а теперь добавили еще одну неделю. Пользователи могут тратить на генерации в Fable 5 до половины еженедельной квоты. При исчерпании лимита потребуется переключиться на другие модели или включить оплату по факту потребления. Промо-условия не распространяются на API. claude.com ✔️ Сэм Альтман пересмотрел прогноз по сокращению рабочих мест из-за ИИ Глава OpenAI теперь уверен, что актуальное поколение моделей создает больше рабочих мест, чем сокращает, а экономические последствия от внедрения ИИ оказались менее масштабными, чем он ожидал ранее. Параллельно компания продолжает обсуждать долгосрочные меры борьбы с возможной технологической безработицей. Среди рабочих концепций - налог на автоматизацию, создание целевых госфондов и переход на четырехдневную рабочую неделю. Sam Altman в сети Х ✔️ Ричард Саттон запустил стартап Oak Lab Пионер RL и лауреат премии Тьюринга открыл стартап Oak Lab для разработки автономных агентов. Цель проекта - создать непрерывно обучающуюся модель на 1 трлн параметров с планированием в реальном времени и энергопотреблением 20 Вт. Oak Lab строится на базе концепции непрерывного RL. Вместо разового трейна на статических датасетах агенты будут познавать среду в процессе работы. Система должна самостоятельно формировать внутреннюю модель мира, генерировать варианты действий и оценивать их успешность. Саттон называет современные методы глубокого обучения неэффективными. По его оценке, генеративный ИИ справляется с имитацией, но не умеет критически оценивать свои результаты, поэтому не годится для реальных открытий. Richard Sutton в сети X ✔️ Правительство Южной Кореи профинансирует разработку суверенного чат-бота Южная Корея запустит бесплатный национальный ИИ до конца года. Власти выделят разработчикам кластер из 512 ускорителей NVIDIA B200, а со следующего года полностью возьмет на себя расходы на инференс для граждан. В рамках проекта AI for All государство отберет двух-трех частных провайдеров, которые должны минимум на 50% работать на базе независимых корейских моделей. Локальные разработчики пока оценивают условия проекта, участие подтвердила только Kakao, местный ИТ-лидер. Отбор компаний завершится к середине августа. Бета-тест системы запланирован на сентябрь, релиз - до конца года. yna.co.kr ✔️ Sakana AI и Autodesk разработали смарт-блоки для самовосстанавливающихся конструкций Smart Cellular Bricks - децентрализованные физические модули для сборки самовосстанавливающихся 3D-конструкций. Каждый блок выполняет легковесную модель NCA и обменивается данными с ближайшими соседями. Массив модулей улавливает структурные паттерны без обращения к заложенным в память шаблонам. Агрегируя локальные состояния, кластер за 3 минуты определяет свою глобальную форму (например, стола или самолета). В тестах массив из почти 200 блоков успешно классифицировал форму даже при принудительном отключении части элементов. Если дополнительно обучить систему поиску аномалий, модули смогут вычислять недостающие сегменты и управлять регенерацией конструкции из небольшого базового кластера. Метод ляжет в основу разработки смарт-материалов и реконфигурируемой робототехники. Статья опубликована в Nature, код - на Github. sakana.ai @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

⚡️ Anthropic разобрала, как у Claude меняется поведение между моделями и языками. Они взяли 309 815 анонимизированных диалогов Claude.ai с субъективными задачами, сжали 3 307 найденных «ценностей» до 339 более общих категорий и вывели четыре оси поведения: уступчивость против осторожности, теплота против строгости, глубина против краткости, откровенность против ориентации на выполнение. Подтвердили то, что многие и так знают - язык запроса влияет не только на формулировки. Меняется сам профиль ответа. В английском Claude чаще уходит в осторожность, глубину и прямоту. В русском сильнее выражен уклон в строгость, точность и проверку деталей. В хинди и арабском больше теплоты. В голландском больше откровенности, в индонезийском больше execution-поведения. Для пользователя это может выглядеть как разное качество модели. Один и тот же запрос на фидбек по бизнес-плану в русском и хинди может дать два разных ощущения: где-то больше жёсткой правки, где-то больше поддержки и мягкой подачи. Мультиязычный продукт нельзя оценивать только по точности фактов, задержке ответа и цене токена. Нужно смотреть, как модель ведёт себя в каждом языке: спорит ли с пользователем, сглаживает ли критику, признаёт ли неопределённость, насколько глубоко объясняет решение. Иначе можно получить модель, которая в одной локали выглядит как сильный ревьюер, а в другой как слишком вежливый ассистент, который боится нормально критиковать. https://www.anthropic.com/research/claude-values-models-languages @ai_machinelearning_big_data #claude #ai #ml

✔️ Google AI Studio получил возможность импорта с GitHub В среде Google AI Studio теперь можно подключать свои репозитории благодаря новой функции "Import from GitHub". Платформа научилась работать с уже написанной кодовой базой, перестав ограничиваться лишь генерацией проектов с нуля. При загрузке Gemini автоматически адаптирует код под совместимый формат среды выполнения, позволяя сразу же продолжить редактирование, предварительный просмотр и развертывание приложения.

Сейчас интеграция работает только в одном направлении, изменения не сохраняются обратно в исходный репозиторий, но Логан Килпатрик пообещал, что это временное ограничение - полноценная синхронизация с GitHub уже находится в активной разработке.

@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ Reve выпустила 4K-модель Reve 2.1 По сравнению с версией 2.0, которая вышла месяц назад, улучшили понимание сложных промптов, визуальную логику и качество генерации неанглоязычного текста. Архитектура генерации ступенчатая - сначала модель планирует компоновку кадра, размечая позиции персонажей, объектов и надписей, затем рендерит итоговое изображение. После генерации в интерфейсе сервиса можно точечно редактировать и перерисовывать отдельные участки без полной перегенерации картинки. В рейтинге text-to-image Arena новинка набрала 1306 баллов (+36 очков к прошлой версии) и заняла 2 место в глобальном топе, уступая лишь GPT Image 2. Версия 2.1 уже доступна в веб-сервисе Reve. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

📌Про уровни ризонинга в GPT-5.6 Sol Вайбхав Шривастав, руководитель направления развития экосистемы и инфраструктуры OpenAI в Европе, на Ближнем Востоке и в Африке пояснил про градацию ризонинга в GPT-5.6 Sol.

Новая система не соответствует тому, что было в GPT-5.5 и тем, кто переходит на более высокий уровень, следует начинать на один уровень ниже, чем они привыкли.

🟠Light и Low предназначены для быстрых и простых задач 🟠Medium подходит для планирования и анализа 🟠High и xhigh - для сложных многоэтапных задач или верификации Max и Ultra работают по-разному: 🟢Первый позволяет модели уделять больше времени решению одной задачи; 🟢Ultra использует несколько суб-агентов параллельно, каждый из которых занимается отдельной частью задачи. Вайбхав рекомендует начинать с низкого уровня и повышать его только при необходимости, так как более высокие уровни требуют больше времени и расходуют больше токенов.

Всё это ни разу не приближает OpenAI к цели, озвученной Грегом Брокманом на Big Technology AI Summit буквально месяц назад. Он хочет сделать ChatGPT простым настолько, насколько это возможно.

@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ Apple подала в суд на OpenAI В иске Apple обвиняет OpenAI и бывших сотрудников Танга Тана и Чана Лю в краже коммерческой тайны. По версии истца, OpenAI запрашивала информацию о неанонсированных устройствах на собеседованиях с кандидатами из Apple. Увольняющимся специалистам советовали скрывать планы об уходе для сохранения доступа к внутренней информации. В частности, перед переходом в OpenAI в январе Чан Лю скачал технические спецификации и проектные планы. Танг Тан курировал дизайн iPhone, Apple Watch и AirPods, после увольнения основал стартап io Products. В прошлом году OpenAI приобрела его за 6,5 млрд долларов. Apple требует от ответчиков прекратить использование спорных материалов, уничтожить их и переработать дизайн готовящихся к выпуску устройств. OpenAI отвергает обвинения и отрицает сбор закрытой информации конкурентов. bloomberg.com ✔️ Tencent готовится выкупить Manus Китайский техгигант ведет переговоры о покупке контрольного пакета акций стартапа. По условиям соглашения, Manus продолжит работу как независимая бизнес-единица, но технологии стартапа будут интегрированы в экосистему WeChat. Сделка формируется после отмены аналогичного соглашения с Цукербергом. В апреле правительство КНР заблокировало покупку стартапа американской корпорацией. Из-за вето Пекина на иностранные инвестиции американский венчурный фонд Benchmark выйдет из капитала Manus. В новом соглашении примут участие только азиатские инвесторы - Tencent, ZhenFund, HSG и менеджмент стартапа. Основателю Manus запрещен выезд из Китая. ft.com ✔️ Bun переехал на Rust при помощи Fable 5 Создатель Bun Джаред Самнер перевел среду выполнения с Zig на Rust за 11 дней. Более 1 млн строк кода сгенерировали 64 параллельно работающих инстанса модели Fable 5. По оценке Джареда, ручной рефакторинг занял бы около года. Счет за использование API составил 165 тыс долларов. Издержки покрыла Anthropic, купившая Bun в декабре 2025 года. Новая кодовая база уже доступна в тестовой сборке Bun v1.4.0 (canary). Переход устранил 128 известных багов и увеличил производительность рантайма на 2–5%. bun.com ✔️ Роботы Unitree G1 впервые провели успешную хирургическую операцию Университет UC San Diego использовал гуманоидных роботов Unitree G1 для удаления желчного пузыря свиньи. Доклинический эксперимент был направлен на поиск альтернативы медицинским комплексам da Vinci. Кастомная система на базе G1 весит 27 кг и стоит около 67 тысяч долларов. Для сравнения, комплексы da Vinci весят 800 кг, а их стоимость исчисляется миллионами долларов. Хирурги управляли роботами дистанционно через консоль с гарнитурой. Инженеры разработали спецадаптеры под хирургические инструменты и софт, транслирующий моторику рук человека на манипуляторы машины. Несмотря на успех, до клинического применения технологии еще далеко. Короткий размах рук робота и задержки передачи сигнала все еще не укладываются в нормативы телехирургии. Кроме того, в эксперименте врачам приходилось регулярно прерывать процесс для калибровки манипуляторов. nature.com ✔️ ИИ генерирует четверть текстового контента в соцсетях Платформа детекции ИИ-контента Pangram проанализировала более 1 млн публикаций в соцсетях. По данным исследования, в среднем 25% постов объемом свыше 250 слов написаны полностью нейросетями. Лидером по объему слопа стал LinkedIn, где 41% лонгридов и 30% постов до 250 слов пишутся исключительно ИИ. Сеть X не отстает - лишь 52,7% твитов создаются живыми людьми, тогда как оставшаяся половина либо полностью сгенерирована, либо написана с помощью LLM. На платформах Medium и Substack доля искусственных текстов составляет около 33% и 22% соответственно. Самой аутентичной площадкой оказался Reddit. Несмотря на то что 11,6% оригинальных постов там тоже создаются при помощи ИИ, 98,1% комментариев пишут реальные люди. theregister.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ Cloudflare вводит фильтрацию ИИ-ботов по категориям Платформа обновила систему управления ИИ-ботами, перейдя от полной блокировки автоматизированного трафика к точечному распределению прав доступа. Краулеры разделены на 3 категории: Search (индексация для ИИ-поиска), Agent (действия от лица пользователей в реальном времени) и Training (сбор данных для обучения моделей). С 15 сентября 2026 года платформа изменит базовые настройки для новых доменов. На страницах с рекламой система начнет автоматически блокировать Training- и Agent-ботов. Доступ останется только у категории Search ради сохранения реферального трафика. Корпоративные клиенты дополнительно получат каталог верифицированных алгоритмов BotBase, который позволяет идентифицировать конкретного бота и ограничить его действия (например, запретить полное копирование или сохранение материалов сайта). @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

📌 Anthropic описали способ отключать потенциально опасные знания в моделях Компания опубликовала результаты исследования о том, как управлять доступом к знаниям двойного назначения в больших языковых моделях. Работу выполнена в сотрудничестве с AE Studio.

Речь идёт об информации, применимой и во благо, и во вред. Например, знания по кибербезопасности помогают закрывать уязвимости, но и находить их для атак, а сведения из вирусологии нужны как разработчикам вакцин, так и тем, кто захотел бы создать опасный патоген.

🟡 Предложенный метод назвали GRAM К каждому слою нейросети добавляются дополнительные нейроны, сгруппированные в отдельные модули - по одному на каждую чувствительную тему. Во время обучения тексты из такой темы, скажем вирусологии, обновляют только соответствующий модуль, тогда как общие знания модель использует, но заново не переучивает. После обучения модуль можно удалить и вместе с ним исчезает и сама способность. Либо оставить для узкого круга пользователей, которым эти знания нужны по работе. 🟡 Метод актуален, потому что нынешние средства защиты несовершенны Обучение отказам и классификаторы, отсеивающие опасные запросы, не меняют того, что модель знает, и их можно обойти через джейлбрейк. Другой подход, фильтрация обучающих данных, убирает знания, но требует обучать отдельную модель под каждый набор ограничений, что для топовых моделей слишком дорого. GRAM, по замыслу, должен давать эффект множества по-разному отфильтрованных моделей ценой одного цикла обучения - в экспериментах с 4 категориями одна модель настраивалась 16 способами. 🟡Тесты Метод проверили в трёх условиях: синтетическом наборе детских рассказов, на модели с 800 млн параметров, обученной на смеси веб-текстов, кода и научных статей, и на 7 моделях размером от 50 млн до 5 млрд параметров. По результатам, удаление модуля убирало соответствующую способность почти так же полно, как если бы модель на этих данных вообще не обучалась, и при этом не ухудшало общие показатели. При этом защита устояла перед попыткой восстановить знания дообучением на токсичных данных, тогда как отдельный метод разучивания знания лишь подавлял, и их удавалось вернуть. 🟡Дисклеймер

GRAM не применялся ни к одной из рабочих моделей Claude, и в Anthropic не уверены, что это вообще произойдёт. Есть нерешённая проблема - некоторые полезные знания могут быть настолько переплетены с опасными, что чётко разделить их не удастся ни этим методом, ни фильтрацией.

Код, скрипты анализа и метрики выложили на GitHub. Обучающие данные (токенизированные наборы и корпус научных статей по двойным темам) доступны на Hugging Face. @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #Alignment #Research #Anthropic

🌟Исследователи лаборатории научных исследований Т-Технологий предложили единый подход для сравнения методов дообучения LLM Работу представили на ICML 2026. Исследователи сравнили методы дообучения больших языковых моделей, которые учатся на заранее подготовленных парах ответов, и показали, что различия между современными методами дообучения определяются типом ранжирования ответов – попарным или поточечным. 🟡Что именно предложили Чтобы сделать сравнение корректным, исследователи привели разные методы к единому протоколу оценки. Дополнительно в методы был введен параметр β: он регулирует силу дообучения на человеческих предпочтениях и позволяет более объективно сравнивать методы между собой.

🟡«Мы доказали, что такие сравнения не всегда корректны, и результат может зависеть в том числе от настроек эксперимента, объема данных или этапов обучения. Мы предложили единый подход, который позволяет сравнить методы в одинаковых условиях и понять, какие факторы действительно влияют на качество», — отметил Даниил Гаврилов, руководитель лаборатории Т-Технологий.

🟡Результаты сравнения Исследование показало, что многие заявленные преимущества алгоритмов выравнивания стираются, а главным фактором качества остается тип ранжирования ответов. Методы, где модель сравнивает два ответа напрямую (pairwise), чаще показывают более высокий результат на задачах средней сложности, чем подходы, где ответы оцениваются по отдельности (pointwise). 🟡Что использовалось в работе В работе ученые использовали модели Llama 3.2 3B, Llama 3.1 8B, Mistral 7B, Qwen 2.5 7B и Qwen 2.5 14B. Обучение проводилось на данных Reddit TL;DR, UltraChat и UltraFeedback, а качество оценивали на AlpacaEval 2, ArenaHard, попарных сравнениях ответов с помощью более сильной модели и математических бенчмарках. 🟡Статья @ai_machinelearning_big_data #AI #ML

✔️ Meta* представила Muse Spark 1.1 Superintelligence Labs выпустила мультимодальную модель Muse Spark 1.1 для работы с кодом, агентными системами и управления компьютером. В отличие от семейства Llama, веса новинки закрыты. Выступая главным агентом, модель собирает контекст, строит план и делегирует задачи субагентам. Контекстное окно составляет 1 млн токенов. Spark 1.1 умеет самостоятельно сжимать историю прошлых сессий и интегрироваться с серверами MCP. В бенчмарках MCP Atlas и Humanity's Last Exam Muse Spark 1.1 обошла Opus 4.8, GPT 5.5 и Gemini 3.1 Pro. Opus сохранил лидерство только в SWE-Bench Pro. Вместе с релизом модели запущен API. Стоимость за 1 млн токенов: $1,25 на вход, $4,25 на выход, $0,15 за кэшированный ввод. Попробовать модель в режиме Thinking можно через веб-версию и приложение Meta AI. meta.com ✔️ Anthropic добавила аналитику активности в Claude Запущена бета-версия функции Reflect для веб- и десктоп-клиентов Claude. Инструмент генерирует статистические отчеты об активности пользователя за исключением чатов из режима инкогнито, прикрепленных файлов и запросов на медицинскую тематику. Сводка за 1, 3, 6 или 12 месяцев показывает частые темы, типичные задачи и часы пиковой нагрузки. Дополнительно в приложение интегрировали напоминания о перерывах и настройку расписания для режима "не беспокоить". Reflect доступен на всех тарифах. Для работы инструмента необходимо заранее включить функцию памяти. В будущих обновлениях появится поддержка Cowork. anthropic.com ✔️ OpenClaw стал некоммерческим Популярный фреймворк для локальных агентов преобразован в независимую некоммерческую организацию. Возглавит OpenClaw Foundation создатель Питер Штайнбергер. Переход поддержали OpenAI, Microsoft и NVIDIA. OpenAI обеспечит финансирование и выделит команду Claw Labs для совместной разработки. NVIDIA выпустила утилиту NemoClaw для интеграции фреймворка с моделями Nemotron на локальном оборудовании. Microsoft анонсировала корпоративного ассистента Scout на базе технологий OpenClaw. Крупнейшим финансовым донором фонда стал МIT. Параллельно вуз открывает Институт агентных вычислений для академических исследований. openclaw.ai ✔️ Cloudflare передаст OpenAI данные о трафике Компании запустили пилотный проект по оптимизации веб-краулеров и ускорению индексации контента для ИИ-поисковиков. Cloudflare, обрабатывающая более 20% глобального интернет-трафика, будет передавать алгоритмам OpenAI в реальном времени метрики свежести контента, частоту обновления страниц и качество поступающего трафика. OpenAI объединит эту информацию с собственной поисковой инфраструктурой и запросами пользователей ChatGPT. Доступ к сетевой аналитике позволит краулерам быстрее находить новые материалы и приоритизировать обход сайтов для генерации актуальных ответов. cloudflare.com ✔️ NASA открыло доступ к цифровому двойнику для космической робототехники Аэрокосмическое агентство США и Университет Райса представили первую опенсорсную среду для высокоточной симуляции внутрикорабельных роботов iMETRO Dynamic Simulation. Платформа, дебютировавшая на конференции ICRA 2026, работает как цифровой двойник физического испытательного стенда NASA. Среда детально воспроизводит интерьеры космических кораблей, лунных баз и физику микрогравитации. При внутреннем тестировании платформы разработчики создали приложение для удаленного управления в симуляторе и менее чем за сутки развернули его на физическом оборудовании в лабораториях агенства. news.rice.edu

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

@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

⚡️ GPT-5.6 РЕЛИЗ OpenAI выкатили сразу три новые модели. • Sol - заявлено, что модель мощнее Mythos. Доступ для платных пользователей обещают в течение 24 часов. • Terra - уровень Fable 5. Будет доступна бесплатно. • Luna - еще одна бесплатная модель для всех. https://openai.com/ru-RU/live/

✔️ Ветеран OpenAI Джошуа Ачиам уходит со своего поста Главный футуролог компании объявил о завершении работы в компании, его последним днем станет 24 июля. Ачиам пришел в стартап стажером в 2017 году и долгое время возглавлял команду, отвечавшую за безопасность. После расформирования этого подразделения в феврале он перешел на позицию Chief Futurist, где исследовал глобальные риски и влияние AGI на общество и государственную политику. В прощальном письме Джошуа сказал, что уход не вызван конфликтом, однако он убежден, что развивать концепцию безопасного AGI сегодня можно и за пределами крупных коммерческих лабораторий. Отставка Ачиама продолжает череду увольнений специалистов по безопасности из OpenAI. Имя его преемника пока не известно. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ ByteDance релизнула Seedream 5.0 Pro Разработчик TikTok выпустил профессиональную версию своего генератора изображений, ориентированную на коммерческий дизайн, продуктовую фотографию и создание рекламы. Главной фишкой стала функция сепарации слоев. Новинка позволяет выгружать фон и отдельные сгенерированные объекты в виде PNG-файлов с альфа-каналом, что, по задумке, должно избавить дизайнеров от ручного вырезания элементов при дальнейшей сборке макетов в сторонних редакторах. Второе важное обновление - продвинутый инпэйнт с возможностью выделения области, где нужно заменить конкретный предмет, текстуру или цвет. Модель впишет новые детали, сохранив исходное освещение, тени и общую композицию кадра. Также Seedream 5.0 Pro умеет рендерить текст на 14 языках, включая русский. Попробовать можно через веб-интерфейс сервиса Dreamina, а для интеграции в сторонние продукты открыт доступ к API через платформу Byteplus на международном рынке и Volcano Engine в Китае. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ Власти США сняли ограничения на релиз GPT-5.6 Министерство торговли США разрешило полномасштабный релиз GPT-5.6. OpenAI планирует открыть доступ к модели в ближайшие дни. Ранее развертывание допускалось только поэтапно для предварительно одобренных правительством организаций. Ограничения сняли после тестирования системы в Институте безопасности ИИ и очных консультаций технической команды OpenAI с регулятором в Вашингтоне. Сейчас допуски для крупных LLM согласовываются в ручном режиме. По заявлению OpenAI, фрагментированный доступ стал вынужденной мерой, так как единых стандартов в отрасли нет, а требования безопасности из последнего указа администрации США еще дорабатываются. axios.com ✔️ xAI выпустила Grok 4.5 Новая модель позиционируется как инструмент для кодинга и агентнтых задач. Продукт создавался совместно с командой Cursor, который в июне перешел под контроль SpaceX. В Terminal Bench 2.1 Grok 4.5 почти сравнялся с GPT-5.5 и на один балл отстал от Fable 5. При этом в DeepSWE 1.1 модель уступает лидерам в решении задач из GitHub-репозиториев. Стоимость API - $2 за 1 млн входных токенов и $6 за 1 млн выходных. По заявлению создателей, в SWE Bench Pro модель тратит в 4,2 раза меньше токенов по сравнению с Opus 4.8. Скорость генерации достигает 80 токенов в секунду. Grok 4.5 доступна в консоли xAI, среде Grok Build и редакторе Cursor. Выпущены официальные плагины для Word, PowerPoint и Excel. Релиз в странах Евросоюза отложен до середины июля. x.ai ✔️ Mistral анонсировала навигационную модель для роботов Французский стартап представил 8-миллиардную модель Robostral Navigate для пространственной ориентации роботов. Система использует только данные с одной RGB-камеры, полностью обходясь без лидаров и дополнительных датчиков. Во время инференса модель покадрово рассчитывает следующий шаг по изображению. Если цель пропадает из поля зрения, алгоритм задействует базовые двигательные команды для смены ракурса и поиска. По данным Mistral, результат тестов превосходит метрики как других монокамерных решений, так и мультисенсорных систем, а Эксперименты с RL-дообучением уже дали прирост общей эффективности на 3,2%. Модель применима для колесных платформ, шагающих роботов и дронов. Сроки релиза и формат распространения весов пока не раскрываются. mistral.ai ✔️ MiniMax обучает крупнейшую в Китае модель Стартап готовит к релизу в 3-м квартале откытую модель на 2,7 трлн параметров. По данным источников, рабочее название проекта - M3 Pro. Архитектуру масштабировали для улучшения логического вывода и точного выполнения многошаговых инструкций. Текущий флагман разработчика, модель M3, насчитывает 428 млрд параметров. Выпуском открытой модели такого объема MiniMax планирует усилить позиции на рынке и составить конкуренцию локальным Zhipu, DeepSeek и Moonshot AI. theinformation.com ✔️ ИИ-компании оккупируют центр Нью-Йорка Anthropic арендовала 16-этажное здание площадью 43 тыс. кв. метров на Манхэттене по адресу Гудзон-стрит, 330. Новая площадка в 30 раз больше текущего нью-йоркского офиса. После переезда компания планирует увеличить местный штат до 1000 человек к концу года. По данным агентства CBRE, за первый квартал ИИ-компании арендовали в Нью-Йорке 96 тыс кв. метров - это больше, чем за весь прошлый год. Доля ИИ-сектора в объеме технологической аренды города выросла с 20,9% в 2024 году до 56%. Ранее крупные офисы на Манхэттене сняли OpenAI и Harvey. nytimes.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🌟 General Intuition в коллабе с Epic Games сделали мультиплеерную модель мира Институт General Intuition вместе с французской лабораторией Kyutai и Epic Games представил MIRA, генеративный симулятор, воспроизводящий матчи Rocket League в формате 2 на 2 в реальном времени. На входе только история кадров и нажатия клавиш всех четырёх игроков: ни физического движка, ни рендер-движка, ни явных 3D-представлений в инференсе нет.

В отличие от Odyssey, где логика вычислений и рендеринг разведены, MIRA пошла по пути генеративной симуляции в латентном пространстве видео.

В основе - диффузионный трансформер на 5 млрд параметров и отдельный видеокодек-представление на 600 млн. Вместо автоэнкодера кодек строится поверх замороженного DINOv3-L, и латентное пространство выходит настолько стабильным, что специальные приёмы против дрейфа не понадобились, модель работает из коробки на обычном diffusion forcing. Экраны четырёх игроков MIRA сшивает в единую сетку латентов, чтобы механизмы пространственного внимания работали между ракурсами и держали машины, мяч и события согласованными на всех видах. Механизм action dropout достраивает поведение машин, для которых команды не пришли, компенсируя пропуски в потоках действий.

Всего на обучение MIRA ушло около 10 тыс часов геймплея, целиком сгенерированных ботами.

🟡 Тесты Латентный подход бьёт пиксельный на порядок: gFID 10.7 против 81–105 и ARR 0.91 против 0.49–0.61 (ARR измеряет, насколько отданные команды считываются обратно из генерации). Ключ к стабильности именно в DINOv3-L, без него картинка дрейфует в 1.3–1.7 раза сильнее, а с ним gFID держится ровным вплоть до 5 минут, и на практике роллаут идёт часами без коллапса.

ARR, кстати, совпадает с оценками живых людей (корреляция Пирсона 0.84).

🟡Недостатки

Контекст модели около четырёх секунд, поэтому повторы голов она попросту досочиняет - выглядит правдоподобно, но не совпадает с тем, что было на самом деле. Часы и счёт плывут на переходах, а за 40 минут игры набегает порядка 80 некомандных бустов и 30 прыжков.

Авторы опубликовали код обучения и инференса, а также сет Rocket Science из 1000 часов каток в 720p с потоками действий и физическими состояниями. На одной NVIDIA B200 модель выдаёт 20 FPS при 576p в реальном времени. Потыкать в играбельное демо можно тут. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

📌 Anthropic предлагает делать самоуправляемые циклы Команда Claude Code опубликовала в X руководство по loops. Это паттерны, в которых агент повторяет рабочий цикл, пока не сработает условие остановки.

Главная мысль: уходить от ручного режима, где разработчик задаёт направление на каждом шаге, и передавать агенту контроль по нарастающей.

Всего выделяют 4 типа циклов, различая их по способу запуска, условию остановки и степени автономии. Логически получается некая лестница делегирования, где на каждой ступени вы отдаёте агенту очередное полномочие. 🟡Агентный цикл запускается промптом и завершается, когда Claude считает задачу выполненной. Здесь вы отдаёте агенту проверку. Ручные шаги верификации заполняются вSKILL.md и чем более количественные критерии, тем точнее агент оценивает собственную работу. 🟡 Целевой цикл /goal забирает у вас условие прерывания Вы описываете, что значит готово, а дальше при каждой попытке Claude завершить работу отдельная модель-оценщик сверяет результат с вашим критерием (скажем, долей пройденных тестов) и возвращает агента к работе, пока цель не достигнута или не исчерпан заданный лимит попыток. 🟡Временной цикл /loop или /schedule берёт на себя триггер запуска. Это удобно для повторяющейся рутины и при работе с внешними системами (например, дайджест по таскам, реакция на новое ревью или упавший CI). 🟡Проактивный цикл убирает человека из контура. Рутина срабатывает по событию или расписанию и живёт, пока вы её не выключите. В связке с динамическими воркфлоу агенту передаётся уже сам промпт. Вот этот сценарий уже ближе всего к полной автоматизации. 🟡Дополнительные советы

Не каждая задача требует сложного цикла, начинать стоит с простейшего решения. Кодовую базу следует держать чистой, а для ревью подключать второй агент. Для этого есть встроенный /code-review. Контролировать расход токенов чёткими границами: точные условия остановки, подбор модели под задачу (рутину - на модели поменьше и побыстрее, решения с ризонингом - на самой мощной). Динамические воркфлоу способны породить сотни агентов, так что масштаб лучше проверять на небольшой выборке.

@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml