Artificial Intelligence

Код на скорости: митап про производительность, ИИ-агенты и бизнес-процессы в Омске! ⚡️ Встречаемся уже 28 мая, чтобы разобраться: ✔️ Как выкрутить на максимум производительность продукта без больших затрат. Спойлер: помогут виртуальные потоки и корутины (можно сделать скрытым текстом). ✔️ Как создать ИИ-агента, который анализирует сбои и борется с мошенничеством. ✔️ Как моделировать процессы в BPMN так, чтобы минимизировать ошибки. В финале митапа — крутой «мафиозно-квизный» нетворкинг. Дата: 28 мая в 18:00 Место: Школа 21 (ул. Ленина, д. 26Б) Регистрация: здесь!

Coinbase сокращает около 700 человек - это примерно 14% штата. CEO Coinbase Брайан Армстронг объясняет это просто: компания хочет стать меньше, быстрее и эффективнее, потому что ИИ уже позволяет небольшим командам делать то, для чего раньше требовалось больше людей. Coinbase не единственная. Технокомпании всё чаще упаковывают сокращения не только в историю про рынок, но и в историю про AI-native операционку. Похоже, главный эффект ИИ для бизнеса оказался не в красивых демках, а в очень скучной строке P&L: меньше людей, меньше затрат, быстрее выполнение задач. bloomberg.com/news/articles/2026-05-05/coinbase-to-cut-14-of-workforce-citing-volatile-markets-ai

Efficient Training on Multiple Consumer GPUs with RoundPipe Github: https://github.com/ITcarrot/RoundPipe Paper: https://arxiv.org/abs/2604.27085

👣 На Stepik обновили курс «Rust: полный курс разработчика. С нуля до профи» Представьте: через три месяца вы открываете чужой Rust-код и читаете его как книгу. Arc<Mutex<T>> не вызывает панику. impl Future не пугает. Вы точно знаете, почему компилятор ругается и как это починить за 10 секунд. Это не фантазия. Это результат 50 уроков, в которых каждая концепция объясняется через код и закрепляется практикой. Ownership, traits, generics, async, unsafe - всё, что казалось магией, станет рабочим инструментом. А бонусом - портфолио проектов: от CLI-утилит до REST API и WebAssembly. Вы и так знаете, что Rust - ваш следующий язык. Этот курс просто сделает это реальностью. Сегодня - 55% процентов от цены, торопись: https://stepik.org/a/269250/

✔️ 10 книг, чтобы понять, как реально работают LLM (2026) 1. Deep Learning https://deeplearningbook.org Библия нейросетей - backprop, архитектуры, вся база 2. Artificial Intelligence: A Modern Approach https://aima.cs.berkeley.edu Фундаментальный взгляд на AI как систему 3. Speech and Language Processing https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ NLP, трансформеры и язык - максимально глубоко 4. Machine Learning: A Probabilistic Perspective https://probml.github.io/pml-book/ Вероятности, статистика и основа ML 5. Understanding Deep Learning https://udlbook.github.io/udlbook/ Современное объяснение DL с хорошей интуицией 6. Designing Machine Learning Systems https://oreilly.com/library/view/designing-machine-learning/9781098107956/ Как довести модели до продакшена 7. Generative Deep Learning https://github.com/3p5ilon/ML-books/blob/main/generative-deep-learning-teaching-machines-to-paint-write-compose-and-play.pdf Практика генеративных моделей и трансформеров 8. Natural Language Processing with Transformers https://dokumen.pub/natural-language-processing-with-transformers-revised-edition-1098136799-9781098136796-9781098103248.html Как строить NLP-системы на трансформерах 9. Machine Learning Engineering https://mlebook.com Инженерия ML и продакшен 10. The Hundred-Page Machine Learning Book https://themlbook.com Суперконцентрированная база без лишнего

🌟 Claude Code Game Studios: 48 ИИ-агентов как полноценная игровая студия. Соло-разработчик с доступом к Claude Code теперь может развернуть целую гейм-дев студию с креативным директором, лидами отделов и профильными специалистами. В основу геймдизайнерских подходов заложены MDA Framework, теория самодетерминации и проектирование состояния потока. Claude Code Game Studios - шаблон для Claude Code, который организует ИИ-сессию в трёхуровневую иерархию из 48 специализированных агентов.

На вершине 3 директора (креативный, технический и продюсер), работающие на модели Opus.

Уровнем ниже 8 руководителей отделов на Sonnet: геймдизайнер, ведущий программист, арт-директор, директор по звуку, нарративный директор и другие.

Третий уровень - специалисты на Sonnet и Haiku: от геймплэй-программиста и дизайнера экономики до DevOps-инженера и специалиста по доступности.

Агенты взаимодействуют по четкому протоколу: вертикальная делегация задач сверху вниз, горизонтальные консультации между агентами одного уровня, эскалация конфликтов к общему руководителю. Каждый агент работает строго в границах своего домена и не модифицирует чужие файлы без явного поручения. Помимо агентов, шаблон включает 37 команд, покрывающих весь цикл разработки: планирование спринтов, ревью кода и дизайна, аудит ассетов, генерацию идей, подготовку к релизу. Отдельная категория - командные воркфлоу, которые координируют работу нескольких агентов над конкретной фичей: боевой системой, нарративом, интерфейсом или звуком. Параллельно работают 8 хуков, привязанных к событиям git и жизненному циклу сессии. Они срабатывают автоматически: валидируют коммиты на захардкоженные значения и корректность данных, предупреждают о пушах в защищённые ветки, подгружают контекст текущего спринта при старте и фиксируют результаты при завершении. Ещё один слой - 11 правил, привязанных к путям в проекте. Они применяются при редактировании файлов в соответствующих директориях и задают стандарты для каждой зоны кодовой базы. 🟡Это не автопилот. Агенты задают вопросы, предлагают несколько вариантов с плюсами и минусами, показывают черновик. Но финальное решение всегда за человеком, ничего не фиксируется без его одобрения. 🟡Шаблон работает с Godot 4, Unity и Unreal Engine 5. Для каждого предусмотрен свой лид-агент с набором суб-специалистов: у Godot это GDScript, шейдеры и GDExtension, у Unity - DOTS/ECS, VFX и UI Toolkit, у Unreal - GAS, Blueprints и Replication. Проект открыт к кастомизации: агентов можно добавлять и удалять, промпты редактировать, хуки - перенастраивать. 📌Лицензирование: MIT License. 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Vibecoding #Gamedev #Claude

🔥 Исследователи из AIVK рассказали, как меняются рекомендательные системы Коротко: привычную схему с этапами постепенно убирают. На её месте появляется подход, где одна модель собирает всю выдачу целиком. Разбираемся в актуальных трендах в рекомендациях 

Helios: Real Real-Time Long Video Generation Model Hf: https://huggingface.co/papers/2603.04379 Code: https://github.com/PKU-YuanGroup/Helios Page: https://pku-yuangroup.github.io/Helios-Page/

🚀 Ling-2.5-1T: новый open-source гигант • 1 трлн параметров • 63B активных • MIT лицензия - можно использовать в продакшене Что внутри: ⚡ Hybrid Linear Attention Комбинация MLA (1:7) + Lightning Linear - быстрее Kimi K2 на длинных контекстах 🧠 В 4 раза эффективнее по токенам Composite rewards позволяют достигать уровня топ-моделей, используя в 4 раза меньше токенов 📚 Контекст до 1 млн токенов YaRN scaling — обходит Kimi K2.5 и DeepSeek V3.2 на тестах RULER и MRCR — идеальные результаты в NIAH 🛠️ SOTA для агентных задач Обучение через Agentic RL Лидер BFCL-V4 Нативная интеграция с: - Claude Code - OpenCode - OpenClaw 🎯 Чёткое следование инструкциям Bidirectional RL + проверка агентом Минимум «воды», максимум плотности ответа Модель пока уступает GPT-5.2 и Gemini 3 Pro в долгих многошаговых задачах. Open-source модели уже заходят на территорию enterprise-агентов. Если нужен длинный контекст + инструменты + контроль над инфраструктурой - это один из самых интересных кандидатов прямо сейчас. modelscope.ai/models/inclusionAI/Ling-2.5-1T modelscope.cn/models/inclusionAI/Ling-2.5-1T

Data Fusion 2026: регистрируемся на главную конференцию этой весны по анализу данных и технологиям ИИ! 💙 Конференция Data Fusion — встречаемся 8–9 апреля 2026 года в Москве в инновационном кластере «Ломоносов». Это будут два насыщенных дня о том, как работа с данными и ИИ превращаются в реальные продукты и сервисы. Какая программа вас ждет: ☑ 60+ практических сессий: лекции, мастер‑классы, кейс‑разборы и дискуссии — всё, чтобы взять рабочие идеи в бэклог. ☑ Актуальные и полезные темы: ИИ-агенты, RL, CV, NLP, Open Source, Embodied AI и робототехника, рекомендательные системы, применение ИИ в кибербезопасности, AI+ естественные науки, AgentOps и многое другое. Полная программа есть на сайте. Конференция объединит лидов ML-команд, DS-специалистов, ученых, инженеров, аналитиков и руководителей, принимающих решения о внедрении технологий в бизнес и государственные сервисы. Среди спикеров: Денис Суржко (ВТБ), Иван Оселедец (AIRI), Андрей Райгородский (МФТИ), Евгений Бурнаев (Сколтех / AIRI), Тигран Саркисов (Х5), Александр Крайнов (Яндекс), Андрей Зима (Ростелеком) — и другие практики из науки и индустрии. И, конечно же, всех участников ждет нетворкинг и новые знакомства! Живое общение и короткие разговоры — это источник полезных контактов и быстрых решений. На сессиях можно будет задать конкретные вопросы спикерам и вытащить для команды готовые подходы и рекомендации. Знакомьтесь с программой и регистрируйтесь, до встречи! Информация о рекламодателе

🚨 Похоже найдены следы DeepSeek V4?. В репозитории/ветках заметили MODEL1 - и самое интересное, что он выглядит как отдельная независимая ветка, параллельная V3.2. То есть это не “патч” внутри линейки V3, а похоже на: ✅ новый модельный ряд ✅ с другими архитектурными параметрами ✅ потенциально flagship-апдейт Если следовать неймингу DeepSeek: после V3.2 крупный архитектурный скачок логично назывался бы V4. Пока без официального подтверждения, но сигнал жирный: если MODEL1 действительно новая архитектура, нас ждёт большой релиз. https://x.com/nopainkiller/status/2013522059662614653

Senior AI Engineer во Fluently (YC W24) 📍Remote 💵 Оплата в USD 🚀Фаундер — Юрий Ребрик, ex Amazon, Google, NVIDIA Fluently — AI-тьютор, который помогает улучшать разговорный английский язык людям по всему миру, строящим карьеру в зарубежных компаниях. Стартап прошел в YCombinator в 2024 году, за последние 8 месяцев выросли со $100k до $6M ARR. Размер команды – 20 | Инвестиции – $2.5M Над чем предстоит работать - Развивать голосового AI-агента: LiveKit/WebRTC, streaming ASR/TTS, RAG, function-calling, написание промптов и тд. - Тренировать и деплоить ML модели в прод: ASR/LLM/TTS/voice-related. - Обеспечивать надёжность и observability в проде: алерты, трейсинг, оптимизация латенси, быстрый фикс проблем. Must-haves - Опыт самостоятельной тренировки и деплоя ML моделей. - Умение много работать и делать быстро. Nice to have - Опыт создания ai voice agents. - Contribution to open source github repos. - Kaggle, Codeforces, олимпиады, etc. The deal - Конкурентная зарплата в USD + опционы. - Remote-first: работа из любой точки мира через Deel. - Поездка в США на месяц для совместной работы и командные оффсайты. Узнать подробнее и откликнуться тут, почитать блог фаундера можно здесь.

🔥 Идея из paper: перестать “тренировать наугад” - и сначала предсказывать, какой код выиграет Обычно ML-агенты работают так: написал код -> запустил обучение -> посмотрел результат -> исправил -> снова запустил… Проблема в том, что каждая попытка может занимать часы, и получается дорогой trial-and-error. Авторы предлагают другой подход: ✅ вместо того чтобы проверять все варианты агент сначала рассуждением выбирает, какой из 2 решений лучше, и запускает обучение только для лучшего кандидата. То есть: сначала прогноз -> потом одна проверка, а не десятки запусков. Они оформляют это как задачу: “выбор лучшего решения по данным” (data-centric preference) На вход дают: - описание задачи - *подтверждённый отчёт о датасете* (data report) - два варианта кода Чтобы отчёту можно было доверять, они: 1) прогоняют отдельный профайлинг-скрипт по данным 2) проверяют логи 3) переписывают статистику в простой текст, понятный LLM Результат на реальных данных: - 18,438 пар решений - 26 задач - точность лучшей модели: 61.5% - и ещё важно: уверенность модели реально совпадает с тем, права она или нет В их системе FOREAGENT это даёт: ⚡ поиск в 6 раз быстрее 📈 примерно на 6% лучше качество Вывод простой: мы можем ускорить обучение агентов не за счёт железа, а за счёт “умного отбора” - тренировать только то, что с высокой вероятностью сработает. Paper: arxiv.org/abs/2601.05930

⚡️ Хочешь, чтобы твою статью признали научным прорывом года в ИИ? ВТБ и Институт ИИ МГУ запустили Data Fusion Awards 2026 — конкурс лучших научных работ об искусственном интеллекте. Темы — от машинного обучения и нейроморфных вычислений до робототехники и объяснимого ИИ. Подходят статьи, опубликованные в 2025 году. 💰 Призовой фонд — 3 млн рублей (по 1 млн трем победителям) ⏰ Приём заявок открыт до конца января 👉 Подать заявку можно на сайте #AI #нейросети #наука #DataFusionAwards2026

✔️ OpenAI поглотила команду стартапа Convogo. OpenAI начала год с приобретения: к компании присоединяется команда Convogo, платформы для автоматизации работы HR-специалистов и бизнес-коучей. Представители техгиганта подтвердили, что речь идет именно о трансфере талантов, а не о покупке технологий или интеллектуальной собственности. Для OpenAI это уже 9-е приобретение за последний год. В прощальном письме команда Convogo отметила, что их главная экспертиза заключается в создании прикладных инструментов, которые превращают возможности нейросетей в реальные рабочие процессы — именно этим они и продолжат заниматься на новом месте. Финансовые условия сделки не разглашаются, однако известно, что она была полностью оплачена акциями. Сам сервис Convogo будет закрыт. finance.yahoo.com ✔️ Microsoft запустила Copilot Checkout. Copilot Checkout - это реализация концепции агентной коммерции: полный цикл покупок от поиска и сравнения товаров до финальной оплаты не покидая окно чата и не переходя на внешние сайты магазинов. Процессинг обеспечивают PayPal, Stripe и Shopify. Для последнего запущено агрессивное развертывание: продавцы подключаются к системе автоматически (с возможностью отказа), тогда как остальные могут интегрироваться через специальный Agentic Commerce Protocol. Microsoft утверждает, что Copilot Checkout кардинально меняет воронку продаж, повышая конверсию целевых запросов на 194% по сравнению с классическим веб-серфингом. microsoft.com ✔️ Акции MiniMax взлетели на 109% после дебюта на Гонконгской бирже. Котировки ИИ-стартапа удвоились в первый день торгов на Гонконгской фондовой бирже, закрывшись на отметке 345 гонконгских долларов. В ходе IPO компания привлекла около $620 млн, значительно опередив локального соперника Zhipu AI (создателя моделей GLM), чьи акции в ходе первичного размещения днем ранее выросли лишь на 13%. Китайские разработчики сумели опередить американских коллег, первыми выйдя на публичный рынок. Привлеченные средства пойдут на R&D, поскольку коммерциализация продуктов, по словам руководства MiniMax, всё ещё находится на ранней стадии. cnbc.com ✔️ Глобальные вычислительные мощности ИИ превысили 15 млн. условных H100. Epoch AI опубликовала базу данных по рынку чипов, согласно которой мировой парк ускорителей достиг производительности, эквивалентной 15 млн. Nvidia H100. В отчете зафиксирована смена поколений железа: основным драйвером выручки Nvidia стал новый чип B300, тогда как доля бывшего флагмана H100 упала ниже 10%. Совокупное энергопотребление всего этого оборудования оценивается более чем в 10 ГВт. Для сравнения, это вдвое превышает потребности всего Нью-Йорка. Авторы проекта собирали статистику по финансовым отчетам и оценкам аналитиков, чтобы добавить прозрачности индустрии, где вендоры редко раскрывают точные цифры продаж в штуках. epoch.ai ✔️ Grok ограничил генерацию изображений для бесплатных аккаунтов. Платформа отключила функцию создания картинок в Grok для большинства пользователей X после волны критики, связанной с массовой генерацией откровенного контента. Этот шаг стал вынужденной реакцией на давление регуляторов, включая прямые угрозы штрафов и возможной блокировки соцсети X в Великобритании. Теперь инструменты генерации и редактирования доступны исключительно платным подписчикам. Расчет строится на деанонимизации: платформа хранит платежные данные премиум-клиентов, что упрощает идентификацию тех, кто создает запрещенный контент. theguardian.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

MiroThinker: Pushing the Performance Boundaries of Open-Source Research Agents via Model, Context, and Interactive Scaling ▪ Hf: https://huggingface.co/papers/2511.11793 ▪Paper: https://arxiv.org/abs/2511.11793 ▪Github: https://github.com/MiroMindAI/MiroThinker

🖥 На Stepik вышел курс, который учит работать с Docker на реальных проектах. Владение Docker - навык, который отличает новичка от профи, Сегодня почти всё разворачивается в контейнерах. Если ты не умеешь работать с Docker, ты медленнее, зависим от чужих настроек и постоянно ловишь баги «у меня локально работает». • как упаковывать проекты в контейнеры • как поднимать целые системы за минуты • как избегать типичных ошибок в продакшене • как делать стабильные и повторяемые окружения •в нем разобраны все возможные ошибки Только практика и реальные кейсы от авторов Docker Академии- с нуля до уверенного уровня. 🎁 Скидка 40 процентов действует 48 часов 👉 Записывайся и сделай Docker своим настоящим рабочим инструментом.

✔️ Hugging Face запустила функцию «чата со статьями» для анализа публикаций. Платформа интегрировала умного ассистента в раздел Hugging Face Papers. Теперь при просмотре любой научной работы доступен встроенный интерфейс на базе HuggingChat и собственного MCP-сервера. Новый инструмент ускоряет процесс погружения в сложные исследования. Вместо полного чтения PDF можно попросить сделать саммари, объяснить ключевые концепции или найти конкретные данные внутри текста в режиме диалога. Функция работает автоматически для всех ссылок на arXiv, размещенных на хабе. huggingface.co

✔️ Темпы развития ИИ удвоились, но доверие к бенчмаркам падает: отчет Epoch AI В обзоре за 2025 год Epoch AI зафиксировала резкое ускорение прогресса развития ИИ. По данным аналитиков, индустрия прошла «переломную точку»: скорость улучшения показателей SOTA-моделей выросла почти в 2 раза — с 8 до 15 пунктов индекса производительности за год. Драйверами роста называют массовый переход к ризонинг-моделям и фокус на RL. Однако, отчет указывает на серьезную проблему: результаты тестов становятся всё менее репрезентативными. Даже при использовании одинаковых бенчмарков прямое сравнение моделей затруднено из-за различий в промптах, параметрах сэмплирования и программных обвязках. Последние особенно сильно искажают оценку ИИ-агентов, а нестабильность API провайдеров добавляет шум в данные, делая метрики новых моделей уязвимыми для ошибок измерения. epoch.ai ✔️ Salesforce теряет доверие к большим языковым моделям. В компании заметили, что первоначальный энтузиазм сменился более прагматичным взглядом. LLM оказываются ненадежными для бизнес-задач. Год назад оптимизма было больше, но теперь разработчики возвращаются к проверенной автоматизации на основе правил. Основная причина — непредсказуемость ИИ. Модели часто «дрейфуют», теряя контекст разговора или игнорируют инструкции. Чтобы сделать корпоративный софт предсказуемым, Salesforce переходит на жесткие ограничения. Вместо креатива нейросети теперь будет работать строгая логика выполнения сценариев. theinformation.com ✔️ Китай требует от Apple Intelligence отклонять 95% провокационных запросов. Для легального запуска Apple Intelligence в КНР компании придется доказать соответствие своих алгоритмов жестким стандартам местной цензуры. Поскольку иностранные LLM в стране заблокированы, Apple вынуждена использовать локальное решение — модель Qwen3 от Alibaba, которая сейчас проходит государственную аттестацию. Регламент проверки серьезный: регуляторы используют пул из 2 тыс. специально подобранных вопросов, касающихся политики и других чувствительных тем. Чтобы получить разрешение на релиз, нейросеть обязана отказаться отвечать минимум на 95% таких промптов. Процедура настолько сложна, что на китайском рынке сформировалась ниша консалтинговых агентств, которые помогают техно-гигантам настраивать фильтры моделей именно под этот тест. 9to5mac.com ✔️ Microsoft опровергла слухи о переписывании Windows на Rust с помощью ИИ. Компания заявила, что не планирует переписывать ядро операционной системы с использованием генеративных моделей. Поводом для спекуляций стал вирусный пост ведущего инженера Microsoft Галена Ханта в LinkedIn, где онописал цель — полностью избавиться от C/C++ к 2030 году и достичь производительности «один инженер, один месяц, миллион строк кода» за счет автоматизации. IT-сообщество интерпретировало это как анонс глобального рефакторинга Windows 11. В ответ Microsoft пояснила, что описанный сценарий относится лишь к исследовательским проектам по миграции легаси-кода, а не к продуктовой стратегии ОС. Хант также внес правки в публикацию, снизив градус категоричности. windowslatest.com ✔️ xAI запустила Grok Collections API. xAI представила инструмент для разработчиков, который упрощает создание RAG-приложений - Grok Collections API. Он берет на себя задачи по хранению, индексации и семантическому поиску по документам, избавляя инженеров от необходимости строить векторные баз данных. Решение использует технологию layout-aware parsing с использованием OCR и может сохранять структуру исходников: таблицы, макеты PDF и синтаксис кода остаются читаемыми для модели. По внутренним бенчмаркам xAI, в задачах на точность извлечения данных новый сервис превосходит показатели Gemini 3 Pro и GPT-5.1. Стоимость - $2.50 за 1000 поисковых запросов и, по словам xAI, загруженные в Collections файлы не используются для дообучения базовых моделей без явного согласия. x.ai @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml