Machinelearning

✔️ Линус Торвальдс поддержал использование ИИ в разработке ядра Отец Linux отклонил инициативу запретить ИИ-инструменты в разработке ядра, предложив недовольным сделать форк или покинуть проект. По его словам, сообществу нужно адаптировать LLM для помощи мейнтейнерам, минимизировав генерацию некорректных патчей и баг-репортов. Текущие правила допускают добавление сгенерированного кода при наличии тега Assisted-by. Поскольку модель не может подписать сертификат происхождения, ответственность за качество, код-ревью и юридические риски полностью несет человек, отправивший коммит. Торвальдс отметил, что философия Open Source нацелена на создание технологий, а не на соблюдение идеологий. Команда продолжит принимать патчи исключительно на основе их технической ценности, не ограничивая участников в выборе инструментов разработки. kernel.org ✔️ Google провела ребрендинг NotebookLM Компания переименовала NotebookLM в Gemini Notebook и добавила возможность выполнение кода. Каждый блокнот получил изолированную облачную среду для написания и запуска скриптов. Это позволяет анализировать данные напрямую из загруженных источников без экспорта во внешние инструменты. Сервис остается самостоятельным, но стал глубже интегрирован в экосистему компании. Блокноты создаются и синхронизируются внутри приложения Gemini, а позже появятся в ИИ-выдаче Google Search. Сейчас запуск кода открыт для подписчиков Google AI Ultra и корпоративных клиентов Workspace. В течение нескольких недель доступ развернут для пользователей тарифа Pro. blog.google ✔️ Sakana Fugu получила поддержку моделей семейства Nemotron Токийский стартап добавил открытые модели NVIDIA в свою модульную платформу оркестрации агентов Fugu, которая динамически выбирает, координирует и объединяет легковесные специализированные модели для многоэтапных задач. Модели Nemotron добавили в пул агентов платформы функции генерации кода, вызова внешних инструментов и следования инструкциям. Инженерные команды Sakana AI и NVIDIA займутся совместной оптимизацией производительности модульных ИИ-архитектур. Для NVIDIA партнерство дает среду тестирования открытых решений в мультиагентных сценариях. sakana.ai ✔️ Claude теперь может авторизовываться на сайтах через 1Password Менеджер паролей интегрировал Claude для выполнения браузерных задач с авторизацией. Учетные данные и одноразовые коды не передаются на серверы Anthropic и не попадают в контекст модели. 1Password подставляет их напрямую на целевую страницу через Agentic Mode. Claude запрашивает логин под конкретную задачу, после чего пользователь подтверждает действие и разрешение выдается на одну сессию. Поддерживается выдача доступов к нескольким сайтам для сложных задач. При перехвате управления расширение 1Password блокирует основное хранилище, оставляя доступ только к одобренным записям. Если после автозаполнения отправка формы не удалась, введенные значения стираются. Интеграция доступна на Mac при наличии десктопных приложений и расширений. В будущих апдейтах планируется добавить поддержку платежных карт. 1password.com ✔️ Бигтех увеличивает расходы на личную безопасность топ-менеджмента Волна общественного недовольства развитием ИИ переросла в реальные риски для IT-сектора. По данным аналитиков Liferaft, количество угроз в адрес дата-центров и руководителей ИИ-компаний выросло в 7 раз. Это напрямую отразилось на корпоративных бюджетах - в 2025 году уже 38% компаний из индекса S&P 500 отчитались о расходах на охрану руководства (против 27% в 2021 году). За год траты Palantir по этой статье взлетели на 150%, у Oracle - на 86%, а бюджет Salesforce на защиту топов увеличился до 4 миллионов долларов. Охранные агентства Кремниевой долины фиксируют резкий спрос на вооруженных, но максимально неприметных телохранителей. Менеджмент ИИ-корпораций также настоятельно не рекомендует рядовым сотрудникам носить одежду с логотипами компаний за пределами кампусов. wsj.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Kimi K3 только что появилась в Kimi Code CLI В документации Kimi Code уже есть новая модель Kimi K3 - её называют самым сильным flagship-моделем Kimi на сегодня. Упор: кодинг, игры/3D и knowledge-задачи. Что интересно по спекам: * model ID: k3 * контекст: до 1M токенов * reasoning сейчас только на max * low и high обещают добавить позже * на Moderato доступно до 256K * до 1M открывается на Allegretto и выше Переключиться можно прямо в Kimi Code CLI через команду /model. Для VS Code — через dropdown в поле ввода. Нюанс для сторонних coding agents: если хотите полный контекст K3, вручную ставьте context window 1048576, потому что часть инструментов по умолчанию режет окно меньше максимума. kimi.com/code/docs/en/kimi-code/models

✔️ Виртуальные партнёры превратились в заметный рынок По данным аналитической компании Appfigures, которые приводит издание Decrypt, с момента запуска ChatGPT в конце 2022 года приложения с виртуальными NSFW-партнёрами скачали 165 млн раз в App Store и Google Play, а пользователи потратили в них 427 млн долларов.

Речь о валовых расходах до вычета комиссии платформ, которая обычно составляет 30%. Веб-платформы, работающие без приложений, в подсчёт не попали, так что реальный объём рынка, вероятно, выше заявленного.

Темп не спадает - только за первую половину 2026 года 214 таких приложений, по подсчётам Appfigures, принесли 162 млн долларов. Лидеры по выручке: 🟢Zeta (33 млн); 🟠Tipsy Chat (15,2 млн); 🟠ChatBox (13 млн); 🟠Crushie AI (8,8 млн); 🟠Emochi (7,5 млн). По загрузкам картина другая - чаще всего ставили Emochi (7,9 млн загрузок), за ним Amora, Zeta, BIMOBIMO и MiraiMind. Любопытная деталь в сравнении с нейтральными ИИ-компаньонами - их скачивают почти вдвое чаще, но денег они приносят примерно столько же - 164,8 млн долларов за те же полгода.

Проще говоря, потребители взрослых сервисов платят заметно охотнее.

Спрос на виртуальных ИИ-партнёров растёт на фоне того, что люди всё чаще обращаются к чат-ботам за общением и эмоциональной близостью. Исследование Университета Бригама Янга и Института семьи, опубликованное в мае 2026 года, показало, что 15% американцев в возрасте от 18 до 30 лет, состоящих в отношениях, регулярно общаются с ИИ-партнёром. При этом 69% таких пользователей признались, что скрывают это увлечение от своих реальных спутников. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Нейросети дешевеют, агенты развиваются В Сеуле состоялась одна из главных мировых конференций по машинному обучению International Conference on Machine Learning (ICML). Команда Яндекса представила на ней восемь статей и получила награду за лучшую статью на воркшопе Graph Foundation Models: A New Era for Graph Machine Learning. А мы попросили Сергея Юдина, руководителя отдела разработки ИИ-сервисов, рассказать, что ждать от ИИ в ближайшем будущем.

Тренд № 1. Теория становится практикой В сфере ИИ стирается граница между теоретическими исследованиями и практикой. Учёные исследуют то, что создают разработчики, а премии получают открытия и технологии, которые завтра будут доступны всем. Две работы получили ICML 2026 Outstanding Paper Award. Обе связаны с диффузионными моделями, а одна из них — с dLLM. Диффузионные языковые модели могут параллельно генерировать несколько токенов на одном шаге и в отдельных сценариях заметно сокращать время генерации.

Тренд № 2. Агенты и харнесс Агентские системы быстро развиваются и уже используются в отдельных промышленных сценариях. При этом надёжность, оценка качества и безопасная автономная работа остаются открытыми инженерными проблемами. А харнесс — всё, что окружает языковую модель в агентской системе, — стал предметом серьёзного изучения. Разработчики анализируют: 🔵 память агентов — эпизодическую и процедурную, обучение на собственном опыте, обучение с подкреплением (reinforcement learning, RL) поверх памяти 🔵 рабочие процессы: как научить агента делать параллельно несколько задач, как эффективно распределять агентские запросы по серверам 🔵 безопасность: агент, читающий чужие документы, уязвим к промпт-инъекциям. Организаторы ICML встроили в PDF статей инъекции, чтобы выявить рецензентов, нарушавших определённый запрет на использование LLM из правил. Было обнаружено 795 таких рецензий от 506 рецензентов. У 398 из них были собственные активные заявки на конференцию. В результате ICML отклонила 497 связанных с ними статей.

Тренд № 3. Дешёвое обучение RL-дообучение LLM становится доступнее: открытые инструменты и более экономные методы снижают требования к инфраструктуре. Премию ICML 2026 Test of Time получила работа 2016 года Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning. Идея параллельных actor-learners стала одним из важных предшественников современной инфраструктуры RL-посттрейна LLM. В одной из новых работ авторы экспериментально показали, что классический оптимизатор SGD в исследованных сценариях RLVR работает не хуже AdamW и требует меньше памяти. Для Qwen3-1.7B пиковое потребление GPU-памяти снизилось на 15,7 ГБ. Такие оптимизации снижают порог для локального посттрейна LLM.

Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

✔️ Первым устройством OpenAI станет умная колонка OpenAI готовит к выпуску свой первый гаджет - переносную умную колонку без экрана, задуманную как "домашний компьютер эпохи ИИ".

Об этом сообщает Bloomberg со ссылкой на источники, знакомые с проектом. Устройство ещё в разработке, официально о нём не объявляли, а представитель OpenAI отказался от комментариев.

По словам собеседников агентства, колонка будет управлять умным домом, включать музыку и видео, отвечать на вопросы и сообщения через возможности ChatGPT. Главная ставка, как утверждают источники, на человечность - устройство должно со временем всё лучше понимать владельца, предугадывать его запросы и само предлагать нужную информацию. Для этого колонка будет использовать личные данные пользователя, в том числе электронную почту. В корпус устройства будут встроены камера, датчики и подвижные механические элементы - по замыслу разработчиков, они создают ощущение, что перед вами живое существо, а не предмет. Голосовое общение построят на GPT-Live - обновлённом голосовом режиме ChatGPT, который OpenAI представила в этом месяце. Он умеет слушать и говорить одновременно и подстраиваться под ход разговора. 🟡Это направление обходится компании дорого В прошлом году OpenAI заплатила 6,5 миллиарда долларов за стартап io Products, сооснователем которого был Джони Айв - бывший глава дизайна Apple. Над устройством работает его студия LoveFrom и десятки бывших инженеров и дизайнеров Apple, причастных к созданию iPhone и Mac. Всего, по данным Bloomberg, аппаратное подразделение OpenAI разрабатывает около 5 продуктов, но колонка должна выйти первой. Показать устройство рассчитывают до конца этого года, а продажи начать в 2027-м. Эти сроки уже под вопросом - Apple добивается в суде запрета на выпуск устройств OpenAI, и источники Bloomberg признают, что планы могут сдвинуться из-за судебного разбирательства. В дальнейших планах компании, по тем же данным, устройство, способное заменить смартфон, носимые гаджеты и домашняя робототехника. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ OpenAI создала модель для поиска уязвимостей в своих LLM Внутренняя разработка под названием GPT-Red автоматизирует редтиминг собственной продукции компании. Инструмент симулирует промпт-инъекции и скрытые атаки через письма, файлы и веб-страницы. Система обучалась с помощью RL и self-play - непрерывное соревнование атакующей и защитной моделей довело успешность поиска уязвимостей до 84% в тестовых сценариях (против 13% у людей-специалистов). По словам OpenAI, благодаря GPT-Red уязвимость GPT-5.6 Sol к прямым промпт-инъекциям снизилась в 6 раз по сравнению с моделями четырехмесячной давности, но около 3,8% сложных атак по-прежнему достигают цели (сопоставимо с показателями Claude Opus 4.5). Инструмент остается внутренним, OpenAI планирует выпустить статью с описанием архитектуры и процесса обучения в ближайшее время. openai.com ✔️ SpaceXAI открыла исходный код Grok Build В репозиторий вошли цикл управления агентом, механизмы сборки контекста, парсинг ответов модели, консольный интерфейс с просмотром diff-изменений и инструменты выполнения команд. Код демонстрирует механизмы интеграции фреймворка с серверами MCP, субагентами и кастомными плагинами. Grok Build поддерживает локальное развертывание и позволяет перенаправить запросы на любые локальные LLM, полностью исключив передачу данных на сторонние серверы. x.ai ✔️ Apple Intelligence официально выходит на китайский рынок Сервис будет работать в Китае на базе локальных ИИ-моделей после получения официального одобрения от профильного ведомства КНР. Из-за жестких региональных требований к регистрации генеративных сервисов компания отказалась от адаптации собственных алгоритмов. Базовой LLM для китайских версий iOS и macOS выбрана Qwen от Alibaba. Модель будет отвечать за анализ контекста, генерацию текста и изображений. Параллельно Apple сотрудничает с Baidu для разработки дополнительных функций под региональный рынок. На ранних этапах компания также рассматривала решения от DeepSeek и ByteDance, но выбрала Alibaba и Baidu. reuters.com ✔️ Spotify запустил бету диалогового ИИ-ассистента Музыкальный сервис добавил ассистента на основе ИИ в управление воспроизведением через текстовые и голосовые команды. Функция запущена в режиме беты для Premium-пользователей старше 18 лет в США, Ирландии и Швеции. Модель обрабатывает контекстные запросы, а в интерфейсе плеера можно запрашивать информацию об артистах, песнях и подкастах, узнавать историю собственных прослушиваний и задавать вопросы на общую эрудицию. Запуск ассистента дополняет предыдущие ИИ-функции платформы - генерацию плейлистов по промптам и интеграцию технологий ElevenLabs для озвучки аудиокниг. spotify.com ✔️ На Meta* подали в суд за использование алгоритмов при сокращении персонала Бывшие сотрудники подали иск в федеральный суд Калифорнии, обвинив компанию в использовании ИИ в ходе майского сокращения 8000 человек. По версии истцов, внутренние системы генерировали списки на увольнение с системной предвзятостью. Под сокращение непропорционально часто попадали сотрудники с инвалидностью, а также находящиеся в медицинском или декретном отпуске. В иске указано, что алгоритм формировал списки на основе оценок эффективности, объемов выполненной работы и метрик использования корпоративных ИИ-инструментов. Meta отвергает обвинения и настаивает, что финальные кадровые решения принимают люди. Сейчас истцы добиваются судебного запрета, чтобы сохранить рабочие места до окончания разбирательства. wsj.com

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

@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Thinking Machines Lab выкатила Inkling - свою первую open-weights модель. И это сразу тяжёлый релиз: * 975B total params * 41B active * 1M context * обучение на 45T токенов * текст, изображения, аудио и видео * рядом идёт preview Inkling-Small с 12B active Они прямо пишут, что Inkling не лидер среди всех open и closed моделей. Ставка другая: дать сильную multimodal базу, которую можно дообучать под свои задачи. Самая интересная часть - связка с Tinker. Inkling можно fine-tune’ить прямо на платформе Thinking Machines. В демо модель даже сама написала себе fine-tuning job, обучилась избегать буквы “e” в ответах, прогнала eval и переключилась на новые веса. То есть они показывают полный контур кастомизации: модель → задача → данные → fine-tune → eval → новые веса. Похоже, Thinking Machines строит фабрику моделей под конкретные продукты. https://thinkingmachines.ai/news/introducing-inkling/

✔️ DeepSeek готовится к IPO Китайский стартап начал процесс подготовки к первичному размещению акций. Подачу заявки ИИ-разработчик планирует на конец этого или начало следующего года, чтобы официально стать публичной компанией в 2027 году. Одновременно с этим DeepSeek ищет инвесторов для нового раунда финансирования. Ожидается, что оценка компании составит около $71 млрд, это заметный скачок по сравнению с оценкой в $50 млрд, зафиксированной во время предыдущего раунда в начале июня. Летом стартап впервые привлек внешнее финансирование, получив $700 млн. На этот раз цель DeepSeek - собрать не менее $1,4 млрд. Стремительный рост капитализации уже сделал основателя проекта Ляна Вэньфэна одним из богатейших людей в глобальной ИИ-индустрии - его личное состояние сейчас оценивается в $36 млрд. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

📌Google воссоздала утерянный гол Пеле 1959 года Для музея Пеле в Сантусе специалисты DeepMind сняли мини-документалку о знаменитом голе, который ни разу не попал на плёнку. Видеозаписей матча просто не существует, поэтому историки собрали точную раскадровку по архивам - в дело пошли 2000 документов и 3600 фотографий.

Сантус для этой истории место не случайное. Пеле пришёл в местный клуб в 15 лет и играл за него с 1956 по 1974 год - там забил большинство своих голов, включая тот самый, незаснятый. Для этого города он легенда, поэтому музей открыли именно здесь.

Полностью доверить сцену ИИ не получилось - генеративные модели до сих пор путаются в сложной спортивной биомеханике. Поэтому команда сначала сняла живого дублёра на футбольном поле, а затем функция Performance Control в видеогенераторе Veo 3 взяла с этой записи 3D-геометрию и траектории движения актёра - так получился жёсткий физический каркас, за пределы которого генерация выйти не могла. Поверх каркаса модели Gemini Omni и Nano Banana Pro дорисовали исторический облик стадиона, погоду, толпу на трибунах и лицо самого Пеле, заменив им дублёра. Финал делали по-киношному. Мяч добавили классическими визуальными эффектами, а готовый цифровой файл прогнали через аппаратный фильм-рекордер - устройство, которое переносит цифровое видео на настоящую плёнку. Отсюда зерно и цветопередача кино пятидесятых - их не имитировали фильтром, а получили честным аналоговым способом. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Оффер на роль Senior Data Science за неделю — реально? 🚀 Коллеги из Авито запускают Fast Track — ускоренный отбор для специалистов Data Science уровня Senior и Senior+. Одна неделя на все технические этапы и финал → оффер в классифайд №1 в мире по количеству пользователей. ✅ Основные этапы — 20–26 июля. Регистрация открыта до 20 июля. Как проходит: 🔸 До 20 июля — заявка + HR-скрининг 🔸 До 24 июля — техническая секция (ML-теория + Python) 🔸 25 июля — ML System Design 🔸 26 июля — финал 🔸 До 28 июля — оффер Преимущества фаст-трека: 🔸 Быстрый отбор и совмещённые этапы 🔸 Все даты известны заранее 🔸 Возможность оценить свои скилы — результат закрепляется на год Кого ждут: 🔸 От 4 лет опыта в крупных российских и международных IT-, BigTech- и FinTech-компаниях 🔸 Полный цикл разработки моделей — от ресёрча до выкатки в прод 🔸 От 1 года самостоятельного лидирования проекта, автономность и инициативность Команды на выбор: антифрод и модерация, монетизация и реклама, поиск и рекомендации, вертикальные DS-команды. 🤓 Регистрация — до 20 июля. Успей оставить заявку!

✔️ ChatGPT получил полноценный внутренний поиск Долгожданная функция поиска по истории чатов, проектам и загруженным документам доступна в боковой панели веб-интерфейса и в мобильных приложениях для iOS и Android. Поиск поддерживает фильтры по типам контента, а клик по результату в выдаче перенаправляет пользователя на конкретное сообщение в диалоге. Обновление разворачивается глобально. Новая возможность доступна всем пользователям ChatGPT, включая бесплатную версию. openai.com ✔️ Anthropic открыла учителям в США бесплатный доступ к своим продуктам Компания анонсировала бесплатную платформу Claude for Teachers для преподавателей школ США. В неё вошли модели, среда Claude Code и Cowork, где ИИ сам выполняет цепочки задач. Например, учитель один раз настраивает агента, и тот каждое утро проверяет тесты или собирает сводку по успеваемости класса. Платформа поддерживает интеграцию с сервисами Canva Education и MagicSchool, позволяя встраивать Claude в уже готовые рабочие процессы. Anthropic обещает, что данные учителей и учеников не пойдут на обучение будущих моделей. Заодно на GitHub выложили набор навыков для агентов и запустили курс по ИИ, не привязанный к продуктам какой-то одной компании. Программа продолжает вузовскую Claude for Education. Регистрация открыта до июня 2027 года. anthropic.com ✔️ Google добавила генерацию изображений в AI Overview К 25-летию сервиса Google Images компания добавила генерацию картинок по текстовому запросу в поисковые сводки. За функцию отвечает генератор на базе Nano Banana. Домашняя страница поиска по картинкам получила редизайн с механикой в стиле Pinterest. Интерфейс переведен на динамическую галерею с адаптивной алгоритмической лентой и возможностью сохранять изображения в тематические коллекции. Развертывание генеративных функций в AI Overviews займет несколько недель. На старте опция доступна только на английском языке в регионах, где уже поддерживается создание изображений. blog.google ✔️ Nvidia вдвое сократила список покупателей ИИ-чипов в Азии Чипмэйкер ужесточил процесс одобрения для азиатских контрагентов из списка авторизованных покупателей, чтобы перекрыть серый экспорт оборудования в Китай. После аудита число одобренных компаний в Сингапуре, Малайзии и Японии уменьшилось более чем на 50%. В новый "белый список" не попали многие новые облачные провайдеры-арендодатели GPU. Компания перешла от проверки документов к физическим инспекциям дата-центров. Теперь Nvidia анализирует контракты и запрашивает информацию напрямую у конечных пользователей ускорителей. ft.com ✔️ Учёные предупреждают о приближении второй промышленной революции Стэнфордская лаборатория цифровой экономики опубликовала открытое письмо "We Must Act Now" о макроэкономических последствиях внедрения ИИ. Документ подписали более 200 ученых, 16 нобелевских лауреатов и представители Google, Anthropic и OpenAI. Авторы прогнозируют, что в ближайшие 10 лет развитие ИИ спровоцирует трансформацию экономики, сопоставимую с исторической индустриализацией. Письмо призывает формировать новые институты для компенсации потери рабочих мест. Лидеры ИИ-компаний указывают на нехватку метрик для измерения влияния ИИ на экономику - из-за этого конкретный план действий отсутствует. Демис Хассабис, не подписавший письмо, прогнозирует появление AGI в перспективе 5 лет и сравнивает эффект с "десятикратной индустриализацией на десятикратной скорости". stanford.edu @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

⚡️ Локальные LLM стали серьёзнее: Bonsai 27B весит меньше 4 ГБ PrismML взяла модель класса 27B и сжала её через 1-bit quantization: с примерно 54 ГБ до 3.8–3.9 ГБ. Заявляют, что при таком сжатии модель сохраняет около 90% качества оригинала. Это уже размер, с которым можно думать не только про серверы, но и про ноутбуки, браузер и смартфоны. Есть и более качественная версия Ternary Bonsai 27B: около 5.9 ГБ и до 95% качества baseline. Модель поддерживает мультимодальность, reasoning, кодинг, tool calling и агентные сценарии. То есть это не просто локальный чат, а база для локальных AI-агентов. Для Bonsai уже сделали WebGPU demo: кастомные kernel’ы позволяют запускать модель прямо в браузере. По словам Xenova, часть WebGPU-кода помогали писать Fable 5 и GPT 5.6 Sol. HF collection: https://huggingface.co/collections/prism-ml/bonsai-27b WebGPU demo: https://huggingface.co/spaces/webml-community/bonsai-webgpu-kernels @ai_machinelearning_big_data #llm #ai #ml

✔️ 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