Machinelearning

📌Прогноз Альтмана о «компании на миллиард с одним сотрудником» получил первого претендента. В 2024 году глава OpenAI заявил, что ИИ сделает возможным появление компании с выручкой в миллиард долларов и единственным сотрудником. На этой неделе Альман направил письмо в The New York Times: по его словам, он выиграл пари с друзьями из числа руководителей технологических компаний - и хотел бы лично познакомиться с человеком, который, как он считает, это доказал.

"In my little group chat with my tech CEO friends there's this betting pool for the first year that there is a one-person billion-dollar company, which would have been unimaginable without AI and now will happen."

🟡Этот человек - Мэттью Галлахер. В сентябре 2024 года 41-летний предприниматель из Лос-Анджелеса вложил $20 тысяч и за 2 месяца запустил Medvi, телемедицинскую платформу по продаже препаратов для снижения веса. Код создавался с помощью ChatGPT, Claude и Grok, рекламные креативы - через Midjourney и Runway, а за клиентскую поддержку отвечали ИИ-агенты. В штате компании два человека: сам Галлахер и его брат Эллиот. По данным NYT, выручка Medvi за 2025 год составила $401 млн. при чистой марже 16,2% (около $65 млн. прибыли). Прогноз по выручке на 2026 год - $1,8 млрд. Внешнего финансирования компания не привлекала.

Для сравнения: конкурент Hims & Hers при выручке $2,4 млрд. имеет штат свыше 2400 человек и маржу 5,5%. Следует оговориться: финансовые показатели Medvi не проходили независимого аудита, и NYT не приводит какую-либо стороннюю верификацию этой оценке.

Медицинскую инфраструктуру Галлахер не строил, она полностью арендованная. Консультации врачей консультации и рецепты обеспечивает CareValidate, аптечную логистику - OpenLoop Health. Medvi владеет только брендом, сайтом, рекламой и поддержкой. 🟡Безусловно, не обошлось без проблем. Чатбот Medvi выдумывал цены на препараты. Галлахеру, по его словам, пришлось выполнять такие заказы, пока это не починили. Бот генерировал описания препаратов, которых не существовало. Когда клиенты требовали разговора с живым человеком, звонки поступали на личный телефон основателя - всего таких звонков, по его оценке, было более 1000. Во время одного сбоя сайта чинить его было некому: Галлахер находился на прогулке и за это время компания потеряла около 200 клиентов. В марте этого года FDA, американский регулятор, направил предупреждения десяткам телемедицинских компаний, включая Medvi за вводящий в заблуждение маркетинг, так что окно для основы бизнеса Галлахера может закрыться. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ В Codex ввели pay-as-you-go тариф для команд с оплатой за токены и без лимитов на запросы. OpenAI изменила подход к ценообразованию: для профилей с доступом исключительно к Codex отменены ограничения на частоту запросов. Оплата теперь списывается только за израсходованные токены. Это делает стоимость прозрачной и позволяет точнее распределять бюджеты по проектам. Для тех, кому нужен комплексный доступ к чат-боту, сохраняется тариф ChatGPT Business. Codex в рамках этого плана остается лимитированным, но годовую подписку снизили с 25 до 20 долларов за рабочее место. Для стимулирования перехода OpenAI запустила промо-акцию: за каждого нового участника с доступом только к Codex на баланс рабочего пространства начисляется 100 бонусных долларов (до 500 долларов на команду). openai.com ✔️ Anthropic приобрела биотех-стартап Coefficient Bio. Компания закрыла сделку по поглощению Coefficient Bio - стартапа, разрабатывающего ИИ-решения для биологических исследований. Покупка оплачена акциями, сумма оценивается примерно в 400 млн. долларов. Приобретение усилит экспертизу Anthropic в сфере здравоохранения, продолжая стратегию экспансии после запуска Claude for Life Sciences. Coefficient Bio просуществовал в стэлс-режиме 8 месяцев. Основатели ранее занимались вычислительным дизайном медицинских препаратов в Genentech. Проект использовал ML для оптимизации поиска активных веществ и повышения эффективности биологических исследований. Вся команда стартапа из 10 специалистов вольется в профильное медицинское подразделение Anthropic. theinformation.com ✔️ World Labs выпустила модели Marble 1.1 и 1.1 Plus. Стартап Фэй-Фэй Ли, разрабатывающий ИИ для создания 3D-пространств из текста, обновил платформу. Базовой моделью по умолчанию стала Marble 1.1 с более высокой детализацией генерации при прежней стоимости в 1500 кредитов за сцену. Marble 1.1 Plus автоматически расширяет площадь 3D-мира, если того требует сцена, решая проблему пространственных лимитов предыдущих версий - крупные локации генерируются за один проход без ручного изменения границ. Оплата гибкая: 1500 кредитов плюс 300 за каждый дополнительный динамический куб. Платформа также получила обновление интерфейса: добавлен селектор моделей, страница ассетов показывает версию ИИ, инструменты редактирования вынесены в отдельное меню. Исправлен конфликт сессий при работе в разных вкладках и баг с видимостью дочерних узлов в Studio. worldlabs.ai ✔️ Deepseek v4 будет работать только на чипах Huawei. Deepseek v4 ожидается в ближайшие недели. Главная особенность - полный отказ от зарубежных ускорителей: модель будет запускаться целиком на оборудовании Huawei. Инженеры Deepseek совместно с Huawei и Cambricon потратили несколько месяцев на портирование модели под отечественные чипы. Nvidia не получила раннего доступа к v4, он был открыт только для китайских производителей полупроводников. Ставка на локальную инфраструктуру уже спровоцировала спрос на внутреннем рынке. Alibaba, ByteDance и Tencent суммарно заказали сотни тысяч ускорителей Huawei Ascend 950PR для развертывания v4 в своих облачных сервисах и продуктах. На фоне ажиотажа цены на чипы подскочили на 20%. theinformation.com ✔️ Microsoft называет Copilot инструментом для развлечений. Всплеск интереса к пользовательскому соглашению Copilot for Individuals вскрыл любопытную деталь: Microsoft заявляет, что ее ИИ-помощник предназначен «только для развлекательных целей». Хотя маркетинг корпорации активно продвигает ИИ как незаменимого ассистента, юридически Microsoft полностью снимает с себя ответственность за любые галлюцинации модели. Перестраховка типична и для других игроков индустрии. Европейское соглашение Anthropic для подписки Pro парадоксальным образом запрещает использовать сервис в коммерческих или деловых целях, исключая ответственность за возможные убытки бизнеса. theregister.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🚨 Anthropic убила «безлимит» для Claude-агентов С завтрашнего дня подписка Claude больше не работает с OpenClaw и другими сторонними агентами как раньше. Теперь всё, что идёт через OAuth, оплачивается отдельно поверх тарифа. По факту это конец схемы, когда за $200 в месяц прогоняли агентные пайплайны на тысячи долларов. Anthropic прямо сказала, что такие кейсы перегружают их инфраструктуру. Сам Claude никуда не делся. OpenClaw тоже не запретили. Просто экономика изменилась. Либо платишь за каждый запрос, либо идёшь через API. Чтобы сгладить удар, дают кредит на сумму подписки до 17 апреля и обещают скидки на доп. использование. Но это уже косметика. Главное изменение другое. Все инструменты, которые строились вокруг подписки Claude, резко становятся дороже. И теперь вопрос не в удобстве, а в юнит-экономике. Эра дешёвых агентных хакингов закончилась. https://x.com/bcherny/status/2040206440556826908 @ai_machinelearning_big_data #claude #ai #openclaw

🔥 Netflix выложили open-source модель для удаления объектов из видео с сохранением логики сцены Это не просто «удалить объект из видео». Модель удаляет объект и пересчитывает всю физику сцены. Удалил человека → гитара падает сама убрал домино → цепочка не падает убрал машину → аварии не происходит ИИ буквально отвечает на вопрос: «что было бы, если этого объекта не существовало» Под капотом: - diffusion + transformer (на базе CogVideoX) - анализ взаимодействий объектов - генерация новой реальности, а не просто замазка И это главное отличие от всего, что было раньше. Раньше: замазали объект → сцена ломается Теперь: удалили объект → сцена остаётся логичной Требования, правда, не слабые: GPU от ~40GB VRAM (A100) Репа: https://github.com/Netflix/void-model HF: https://huggingface.co/spaces/sam-motamed/VOID @ai_machinelearning_big_data #Netflix #ai #video

Я смотрю, как Клод исправляет ошибку в моем коде, которую он сделал 5 минут назад. @ai_machinelearning_big_data

✔️ Microsoft представила 3 модели семейства MAI. Microsoft выпустила сразу 3 модели под брендом MAI: MAI-Transcribe-1 для распознавания речи, MAI-Voice-1 для синтеза голоса и MAI-Image-2 для генерации изображений по текстовому описанию. Все они позиционируются как решение для тех, кому нужны решения продакшен-уровня с конкурентной стоимостью инференса. 🟡MAI-Transcribe-1 Модель speech-to-text с высокоскоростной транскрибацией для 25 языков, включая русский. На бенчмарке FLEURS показывает лучший Word Error Rate среди конкурентов: среднее значение составляет 3,86%. Модель обходит Whisper во всех 25 языках, Gemini 3.1 Flash - в 22 из 25. Принимает форматы WAV, MP3 и FLAC.

Real-time транскрибация, диаризация и context biasing пока недоступны - эти функции заявлены на будущее.

Стоимость: $0,36 за час аудио. 🟡MAI-Voice-1 TTS-модель, генерирующая реалистичную речь с эмоциональной окраской, естественной интонацией и возможностью клонированием голоса по референсу.

Доступ к клонированию требует одобрения Microsoft и загрузки записанного согласия владельца голоса.

Заявленная скорость генерации - 1 минута аудио за одну секунду. Модель поддерживает управление эмоциями на уровне отдельных фраз через SSML и рассчитана на длинный контент: аудиокниги, подкасты, лекции. Пока работает только с английским, поддержка более 10 языков заявлена в перспективе. Доступна в 3-х регионах Azure: Central US, Japan West и Sweden Central. Стоимость: $22 за 1 млн. символов. 🟡MAI-Image-2 Диффузионная модель для генерации изображений по текстовому промпту, которую Microsoft обкатывала в бета-тестировании с 20 марта. Модель содержит от 10 до 50 млрд. параметров (без учета эмбеддингов), принимает контекст до 32K токенов и генерирует изображения с максимальным разрешением 1024×1024 пикселя. По внутренним оценкам через Elo-рейтинг MAI-Image-2 набирает 1190 ± 8 баллов против 1093 ± 4 у предшественницы MAI-Image-1, особенно сильно выступая в фотореалистичных и портретных категориях (1201 балл). На лидерборде ArenaAI модель вошла в топ-3. Стоимость: $5 за 1 млн. токенов текстового ввода, $33 за 1 млн. токенов на выходе (изображения). Все модели доступны через Microsoft Foundry. Попробовать их в интерактивной среде MAI Playground пока можно только из США. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Выиграй деньги, став чемпионом ИТ-соревнования от МТС Остались считанные дни до окончания регистрации — призовой фонд 1 500 000 рублей. True Tech Hack — это три уникальные задачи для инженеров данных, разработчиков и системных аналитиков. За лучшие решения дают деньги и зовут на стажировку. Для всех финалистов — закрытая вечеринка с диджеем в Москве на видовой площадке. Регистрация закроется вечером 9 апреля — торопись!

✔️ Релиз Cursor 3. Anysphere выпустила крупное обновление среды разработки, в котором привычный форк VS Code дополняется интерфейсом, построенным с нуля вокруг агентов. Новая среда поддерживает мульти-репозиторную структуру, где локальные и облачные агенты собраны в одном сайдбаре. Переключение между средами стало бесшовным. Сессию агента можно перенести из облака на локальную машину для правок и тестирования, а затем отправить обратно, чтобы задача продолжала выполняться после закрытия ноутбука. Среди других нововведений - упрощенный интерфейс для диффов с возможностью довести код до merged PR, встроенный браузер для работы с локальными сайтами и маркетплейс плагинов с поддержкой MCP, субагентов и навыков. cursor.com ✔️ OpenAI купила техно-шоу TBPN. По словам OpenAI, корпоративные стратегии продвижения больше не работают. Индустрии нужен новый формат честного диалога о том, как ИИ меняет мир, и онлайн-шоу с широкой аудиторией подходит для этого лучше всего. TBPN станет частью подразделения по глобальной стратегии. TBPN популярно в Кремниевой долине, в его эфирах появлялись Цукерберг, Наделла и сам Альтман. При этом команда сохранит полную редакционную независимость. Ведущие смогут публично критиковать ИИ-индустрию, приглашать в эфир конкурентов OpenAI и самостоятельно формировать повестку. Финансовые условия сделки не разглашаются. bloomberg.com ✔️ Sakana AI представила deep-research агента Marlin. Японский стартап анонсировал первый B2B-продукт - систему глубокого рассуждения Sakana Marlin. Инструмент автоматизирует сложную аналитику, на которую у людей обычно уходят недели. Достаточно задать тему, после чего агент уходит в автономный поиск на срок до 8 часов, генерируя подробные стратегические бизнес-отчеты и презентации. Архитектура объединяет систему AI Scientist, отвечающую за выявление и разрешение противоречий в данных, и алгоритм стратегического поиска AB-MCTS. Sakana AI открыла набор на бета-тестирование для специалистов из финансов, науки и консалтинга. Доступ бесплатный, но форма регистрации доступна только на японском. sakana.ai ✔️ Google прокачала подписку AI Pro. Google расширила возможности тарифов AI Pro и Ultra. Главным бонусом стало увеличение облачного хранилища с 2 до 5 ТБ, но фокус обновления - глубокая интеграция ИИ в сервисы. Gemini в Google Workspace научился работать со сложным контекстом. Модель напрямую агрегирует данные из локальных файлов, писем и веб-ресурсов пользователя, связывая разрозненную информацию. Chrome auto browse - ИИ-агент, способный брать на себя управление браузером. Он может выполнять многошаговые задачи в вебе, например, заполнять громоздкие формы или собирать данные для ресерча. В Gmail добавили генерацию саммари по инбоксу и продвинутый пруфридинг. В подписку также включили план Google Home Premium, где Gemini сможет настраивать сценарии умного дома промптами на естественном языке. Развертывание уже началось, часть функций пока ограничена рынком США. Shimrit Ben-Yair в сети Х ✔️ Почти половина студентов в США готовы сменить профессию из-за ИИ. Опрос американских учащихся показал, что 47% респондентов всерьез задумываются о смене профиля подготовки из-за опасений за карьерное будущее, а 16% уже перевелись на другие направления. Тренд особенно заметен среди мужчин: 21% уже сменили специализацию (против 12% у женщин). Наибольшую тревогу испытывают студенты технологических направлений (70%) - это выше, чем на инженерных, гуманитарных и бизнес-факультетах (52–54%). Академическая среда сильно отстает в выработке стандартов. 42% вузов не одобряет применение ИИ в учебе, и лишь 7% открыто поощряют использование новых инструментов. Реальная практика расходится с политикой университетов. Даже там, где ИИ строго запрещен, 10% студентов пользуются им ежедневно, а еще 17% обращаются к ИИ минимум раз в неделю. axios.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

⚡️ Alibaba выпустила Qwen 3.6-Plus с контекстом в миллион токенов. Alibaba официально представила Qwen 3.6-Plus, новую флагманскую языковую модель, наследницу серии Qwen 3.5. В 3.6 Plus сделан акцент на агентный кодинг. Модель самостоятельно декомпозирует сложные задачи на уровне репозитория, пишет и тестирует код, итеративно отлаживает его до готового результата. Контекстное окно в миллион токенов - это примерно 2000 страниц текста в одном запросе, что позволяет загружать целые кодовые базы и длинные документы целиком. Максимальный выход - 65 536 токенов, СoT включен постоянно, есть поддержка function calling. 🟡 Тесты 🟢На Terminal-Bench 2.0 Qwen 3.6-Plus набирает 61,6 балла против 59,3 у Claude 4.5 Opus. 🟠На SWE-bench Verified: 78,8 против 80,9 у Claude. 🟢По обработке документов модель лидирует с показателем 91,2 на OmniDocBench v1.5.

Принципиальное отличие от предшественника: устранена проблема overthinking, которая была главной претензией разработчиков к Qwen 3.5. Модель тратит меньше токенов на рассуждения и ведет себя стабильнее в продакшн-сценариях.

По неофициальным тестам сообщества, скорость генерации примерно втрое выше, чем у Claude Opus 4.6, хотя time-to-first-token на бесплатном тарифе в среднем составляет 11,5 секунды. Цена на платформе Alibaba Model Studio - от $0,5 до 2 за миллион входных токенов и от $3 до 6 за то же количество выходных. Бесплатно - на OpenRouter (в режиме превью) и в веб-чате Qwen.

Планов на опен-сорс относительно нового флагмана Alibaba не озвучивала, но циркулируют слухи, что часть моделей серии Qwen 3.6 все-таки выложат в открытый доступ.

@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Cotype Light 3 ломает рынок корпоративных ИИ-агентов MWS AI выкатили мультимодальную модель на 9B параметров, которая работает с текстом и с визуалом в едином контексте. Договоры, чертежи, формы, картинки можно обрабатывать без костылей и переключений между системами. Ключевой акцент сделан на эффективности: меньше модель, ниже стоимость, быстрее внедрение в корпоративные процессы. При этом по качеству она уже конкурирует с моделями в 100B+. - Мультимодальность из коробки: текст и изображения в одной логике. - 9B параметров, но топ-3 в MERA среди русскоязычных моделей. - Точность >99% в задачах на математику и знания о мире. - Инференс на одном GPU без кластеров. - Можно разворачивать в закрытом контуре. По железу все приземленно: A100, A10, L4 - один ускоритель, без сложной инфраструктуры Запуск подтверждает тренд, который образовался на рынке: уход от гигантских моделей к компактным, заточенным под задачи. Выигрывает не тот, у кого больше параметров, а тот, у кого дешевле и быстрее работает прод.

🚀 Gemma 4 - новое семейство открытых моделей, которые можно запускать прямо на своём железе. Созданы для сложного reasoning и агентных сценариев. Распространяются по лицензии Apache 2.0. Вот что нового 👇 🔵 Доступны в четырёх вариантах: • 31B Dense и 26B MoE Топовый уровень производительности для сложных локальных задач: кастомные код-ассистенты, анализ научных данных и не только. • E4B и E2B (Edge) Оптимизированы для мобильных устройств — работают в реальном времени с текстом, изображениями и аудио. 🤖 Что можно делать: • строить автономных ИИ-агентов • планировать и выполнять многошаговые задачи • взаимодействовать с приложениями • искать данные и вызывать API 👉 Встроенная работа с инструментами (tool use) из коробки. 🧠 Контекст до 256K токенов: • анализ целых кодовых баз • длинные цепочки действий без потери контекста • стабильная работа в сложных сценариях ⚡️ Начать можно уже сейчас через Google AI Studio Также веса моделей доступны на Hugging Face, Kaggle и Ollama Gemma 4 — это уже не просто модель. Это фундамент для локальных AI-агентов нового поколения. https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-4/ @ai_machinelearning_big_data #Gemma

⚡️ Zai выпустила GLM-5V-Turbo: мультимодальную кодинг-модель. Китайская Zhipu AI, работающая на международном рынке под брендом Zai, представила GLM-5V-Turbo - мультимодальную модель, которая обрабатывает изображения, видео и текст для кодинг-задач.

Не путать новинку с вышедшей двумя неделями ранее GLM-5-Turbo: та была чисто текстовой языковой моделью, оптимизированной под агентные сценарии.

В модели GLM-5V-Turbo реализован концепт цикла восприятие → планирование → исполнение для кодинг-агентов. Модель принимает на вход дизайн-макет или скриншот интерфейса, понимает компоновку, цветовую палитру и иерархию компонентов, после чего генерирует работающий фронтенд-проект. Для вайрфреймов она восстанавливает структуру и логику взаимодействия, для макетов стремится к попиксельной точности воспроизведения. Помимо прямой генерации кода по картинке, GLM-5V-Turbo работает в связке с Claude Code и OpenClaw: просматривает целевые сайты, собирает визуальные элементы и детали навигации, а затем генерирует код по результатам исследования. Под капотом визуальный энкодер CogViT и архитектура Multi-Token Prediction. Контекстное окно составляет 200K токенов, максимальный выход - 128K токенов. По собственным бенчам Z.ai заявляет лидирующие результаты в задачах design-to-code, визуальной генерации кода и работы с GUI-средами - AndroidWorld и WebVoyager. При этом в чисто текстовом кодинге модель сохранила позиции по CC-Bench-V2: добавление визуальных возможностей не просадило текстовые навыки. Независимых подтверждений этих результатов пока нет. Модель доступна через API Z.ai и на OpenRouter. Цена - $1,20 за миллион входных токенов и $4,00 за миллион выходных. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

В ШАДе Яндекса научили нейросеть находить борщевик на спутниковых фото За выявление сорняка отвечают технологии компьютерного зрения. Модель обучали в сервисах Yandex Cloud, для валидации использовался датасет из 10 тыс. спутниковых фото с очагами заражения. Качество распознавания оценивали по метрике IoU – получилось 0,75. Результат также проверяли эксперты Волонтеры и специалисты уже пользуются сервисом: с его помощью выявили очаги заражения общей площадью 421 га в 17 регионах и ликвидировали один крупный. В дальнейшем Яндекс планирует научить искусственный интеллект распознавать другие инвазивные растения.  @ai_machinelearning_big_data #news #ml #ai

⚡️ Google показала, что квантовые компьютеры угрожают практически всей экосистеме криптовалют. Команда Google Quantum AI совместно с исследователями Ethereum Foundation и Стэнфорда опубликовали исследование, которое рисует тревожную картину: квантовая угроза касается не отдельных блокчейнов, а криптовалютной индустрии в целом - от базовых транзакций до смарт-контрактов, механизмов консенсуса, стейблкоинов и токенизированных активов. В центре работы - оценки ресурсов для взлома криптографии на эллиптических кривых secp256k1, которая защищает подписи в Bitcoin, Ethereum и множестве других блокчейнов. Авторы разработали квантовые схемы, которые потребуют менее 500 тысяч физических кубитов (в 20 раз меньше, чем считалось ранее).

Для контекста: крупнейшие квантовые процессоры сегодня содержат порядка 1000 кубитов, но индустрия масштабируется быстро, и финишная черта теперь значительно ближе.

🟡Скорость На сверхпроводящей архитектуре такая атака займёт около 9 минут при среднем времени блока Bitcoin в 10 минут. Это означает, что квантовый атакующий теоретически способен перехватить транзакцию прямо из мемпула, вычислить приватный ключ и подменить перевод до его записи в блокчейн. Вероятность успеха такой атаки авторы оценивают примерно в 41%. 🟡Перехват транзакций - лишь часть проблемы. Исследование разбирает уязвимости всей криптоэкосистемы. Около 6,9 млн. BTC (порядка 35% всех монет в обращении) уже подвержены атакам по раскрытым или повторно использованным ключам, включая 1,7 млн BTC на ранних адресах эпохи Сатоши. Современный формат Taproot (P2TR), принятый в 2021 году, парадоксальным образом вернул уязвимость, устраненную предшественниками: он снова записывает публичный ключ открыто в блокчейн. 🟡Ethereum еще уязвимей. Авторы выделяют 5 отдельных категорий: 🟠аккаунты с раскрытыми ключами (~20,5 млн. ETH в топ-1000 кошельков); 🟠админ-ключи смарт-контрактов (2,5 млн. ETH плюс ~200 млрд. USD в стейблкоинах и токенизированных активах); 🟠код L2-протоколов и мостов (~15 млн. ETH); 🟠консенсусный слой с 37 млн. ETH в стейкинге и механизм Data Availability Sampling, где однократная квантовая атака создает переиспользуемый бэкдор, работающий уже без квантового компьютера. 🟡Угроза распространяется далеко за пределы двух крупнейших блокчейнов. Litecoin, Dogecoin, Bitcoin Cash, Zcash, Monero, Solana, Cardano, Rootstock - все используют криптографию на эллиптических кривых и находятся в зоне риска. Приватные блокчейны (Zcash и Monero) столкнутся еще и с ретроактивной деанонимизацией: будущий квантовый атакующий сможет расшифровать исторические конфиденциальные транзакции. Стейблкоины и токенизированные активы наследуют все уязвимости хост-блокчейнов, а прогнозируемый рост рынка токенизации до 16 трлн USD к 2030 году многократно увеличивает масштаб потенциального ущерба.

При этом Proof-of-Work-майнингу Bitcoin квантовые компьютеры не угрожают: ускорение от алгоритма Гровера полностью поглощается накладными расходами квантовой коррекции ошибок.

Для подтверждения своих оценок без раскрытия деталей атаки команда применила криптографическое доказательство с нулевым разглашением - прецедент ответственного раскрытия в квантовом криптоанализе. Авторы призывают все криптосообщества как можно скорее начинать миграцию на постквантовую криптографию, ссылаясь на успешные примеры: блокчейн QRL, первую PQC-транзакцию на Algorand, эксперименты на Solana и XRP Ledger. 🟡Блогпост 🟡Исследование @ai_machinelearning_big_data #QuantumComputing #Crypto #PostQuantum #Google

Наш путь — комбинация ИИ и робототехники 🖥 Комбинация искусственного интеллекта и робототехники — не сценарий из будущего, а практический путь развития современной промышленности. Именно эту мысль директор департамента технологических инноваций «Норникеля» Алексей Тестин обозначил на форуме «ТОЛК-2026». «ТОЛК Форум» — часть «ТОЛК-2026», крупнейшего в России форума-интенсива от частного бизнеса о финансах и инвестициях, где бизнес, власть и экспертное сообщество обсуждают ключевые вопросы развития экономики и технологий. 📄Среди участников и спикеров форума — глава Банка России Эльвира Набиуллина, заместитель руководителя Администрации Президента Максим Орешкин и другие представители российского и международного экспертного сообщества. 💬 Алексей Тестин выступил в сессии «Что после ИИ-пузыря? Во что будем инвестировать до 2035 года» и рассказал о решениях «Норникеля», которые уже дают измеримый эффект бизнесу. Машинное обучение и предиктивные алгоритмы компания внедряет в промышленность почти пять лет. Этот стек уже приносит «Норникелю» около 10 млрд ₽ в год — за счет влияния на EBITDA и дополнительных металлов, которые удается получать благодаря более точным моделям и прогнозам. ▶️Но следующий шаг — роботизация. Рудники компании работают на глубине до 2 километров, и в таких условиях требования к безопасности, точности и устойчивости технологий становятся только выше. При этом эффект от ИИ — это во многом еще и эффект от снижения погрешностей, которые неизбежны при ручном управлении: человек просто не может работать с той же точностью, что алгоритм и машина в связке. Именно поэтому ставка «Норникеля» — на комбинацию ИИ и робототехники как на будущую точку роста. Не в отрыве от практики, а на базе уже созданной технологической инфраструктуры: ML-кластеров на площадках компании, выстроенных процессов работы с подрядчиками, сильного контура информационной безопасности и собственной платформы внедрения. 📌Такой подход показывает, что технологические инновации для «Норникеля» — не набор отдельных экспериментов, а последовательный курс на повышение эффективности, безопасности и качества производственных решений. Следите за новостями «Норникеля» в MAX

✔️ Anthropic добилась удаления 8100 репозиториев на GitHub из-за утечки Claude Code. Компания направила GitHub жалобу в рамках DMCA, потребовав заблокировать доступ к утекшему коду Claude Code. Платформа полностью удовлетворила запрос и зачистила репозитории с нелегальным контентом. Под блокировку попал родительский репозиторий nirholas/claude-code и все его форки - в общей сложности 8100 проектов. Представитель Anthropic заявил, что содержимое этих репозиториев целиком нарушает авторские права компании. github.com ✔️ Liquid AI обновила сверхкомпактную модель LFM. LFM2.5-350M - крошечная модель на 350 млн параметров. В нее влили 28 трлн. токенов и отполировали обучением с подкреплением. В квантованном виде вся эта радость весит меньше 500 МБ. При столь скромных размерах она уверенно справляется с задачами агентных циклов, извлечением структурированных данных и вызовом внешних инструментов. Разработчики говорят, что по сравнению с прошлой версией новинка стала в 2 раза лучше понимать инструкции и работать с функциями. Модель заводится локально на CPU, видеокартах и мобильных чипах. Плюс из коробки нативно поддерживается железо AMD, Intel и Qualcomm. liquid.ai ✔️ PrismML представила открытое семейство 1-битных моделей Bonsai. Вышедший из стелс-режима стартап PrismML, созданный выходцами из Калтеха, придумал интересную концепцию - «плотность интеллекта». Суть в том, чтобы мерить полезную работу модели на гигабайт используемой памяти. Чтобы не быть голословными, они релизнули семейство моделей Bonsai, с флагманом на 8B во главе. У модели однобитные веса, поэтому занимает она 1,15 ГБ. Заявлено, что при сохранении качества генерации она в 14 раз меньше, в 8 раз быстрее и в 5 раз экономнее аналогов в той же весовой категории. Плотность интеллекта оценивается в 1,06/ГБ против 0,10/ГБ у стандартных полноразмерных моделей на 8B. В довесок к 8В идут легкие версии на 4B и 1,7B параметров. Код и веса - в опенсорсе под лицензией Apache 2.0. prismml.com ✔️ Oracle увольняет тысячи сотрудников из-за затрат на ИИ-инфраструктуру. Техногигант вынужден пойти на массовые сокращения из-за финансового давления, вызванного многомиллиардными инвестициями в ИИ. Пытаясь догнать конкурентов на рынке, Oracle привлекла огромные кредиты для строительства дата-центров и планировала привлечь еще 50 млрд. долларов на расширение инфраструктуры. Высокая долговая нагрузка и снижение денежного потока вызвали обеспокоенность инвесторов - с начала года акции Oracle рухнули на 25%. Компания пока отказывается комментировать увольнения, однако руководство верит, что ИИ-стратегия окупится в долгосрочной перспективе. Топ-менеджмент уверен, что спрос на ИИ-инфраструктуру остается большим и неудовлетворенным, а портфель контрактных обязательств на 553 млрд. долларов является прямым доказательством востребованности их решений на рынке. businessinsider.com ✔️ ИИ-стартап Yupp закрывается и возвращает инвесторам деньги. Проект Панкаджа Гупты стал одной из первых крупных потерь ИИ-бума. Несмотря на финансирование при участии a16z, Джеффа Дина из Google и CEO Perplexity, а также базу в 1,3 млн. пользователей, компания так и не нашла востребованность на рынке. Yupp развивал платформу краудсорсинга: пользователи за вознаграждение оценивали ответы более 500 ИИ-моделей, а лаборатории покупали эти данные для улучшения продуктов. Но эволюция технологий уничтожила эту бизнес-модель. Фокус сместился с чат-ботов на сложные агентные архитектуры, напрямую взаимодействующие со сторонними сервисами, API и реальными данными. Ручная оценка текстовых генераций потеряла ценность для инженеров. Поняв, что подход больше не имеет экономической перспективы, команда решила закрыть бизнес. Неизрасходованный капитал вернут инвесторам, а Yupp проработает до середины апреля в режиме экспорта пользовательских данных. yupp.ai @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🌔 Люди снова летят к Луне — впервые за 54 года. Ракета NASA только что успешно стартовала с четырьмя астронавтами на борту - начинается новая космическая гонка. Этот полёт - не просто символический. Корабль уйдёт на рекордные 407 000 км от Земли - дальше, чем когда-либо летал человек. Следующий шаг - уже не мечты: высадка на Луну запланирована на 2028 год. @ai_machinelearning_big_data #space

🌟 Holo3: SOTA-агентная модель для управления десктопными приложениями. Парижский стартап H Company выпустил семейство мультимодальных моделей Holo3, предназначенных для управления графическими интерфейсами.

H Company (ранее Holistic AI) публично вышла на рынок в начале 2024 года. Основатели: Шарль Кантор, бывший исследователь Стэнфорда, и Лоран Сифр, ветеран Google DeepMind и один из ключевых участников проекта AlphaGo. Посевной раунд составил $220 млн - один из крупнейших в истории европейского венчура. Среди инвесторов: Эрик Шмидт, Юрий Мильнер, Бернар Арно, Ксавье Ньель, а также Amazon, Samsung и UiPath.

🟡Обе модели семейства на архитектуре Mixture-of-Experts Старшая Holo3-122B-A10B доступна только на платформе H Company по цене 40 центов за миллион входящих и 3 доллара за миллион выходных токенов. Младшая версия Holo3-35B-A3B выложена на Hugging Face под лицензией Apache 2.0 и также доступна бесплатно через Inference API с ограничением в 10 PRM. В платном режиме - 0,25/1.8 доллара за миллион входных/выходных токенов. 🟡Holo3 учили по замкнутому циклу из 3 стадий Сначала по заданным сценариям генерируются синтетические примеры навигации по интерфейсам. Затем данные расширяются за пределы исходных условий, чтобы модель учитывала нестандартные ситуации. На финальном этапе все примеры проходят курируемый отбор и обучение с подкреплением. Для тренировки H Company построила генератор синтетических корпоративных сред, в котором агенты создают веб-приложения по спецификациям сценариев, формируя верифицируемые задачи разной сложности. На базе этих сред разработан H Corporate Benchmarks - набор из 486 многошаговых задач в 4 категориях: электронная коммерция, бизнес-ПО, инструменты совместной работы и межприложенческие сценарии. Последние требуют координации между несколькими системами одновременно (скажем, извлечь цены из PDF, сопоставить их с бюджетами сотрудников и автоматически разослать персонализированные письма с одобрением или отказом). 🟡Тесты Флагманская Holo3-122B-A10B набрала 78,85% на бенчмарке OSWorld-Verified - это лучший результат на ведущем тесте взаимодействия с рабочим столом. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Статья 🟡Модель @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #MMLM #Holo3 #HCompany

📌В сети начали анализировать исходники Claude Code. Анализ анализ утекшего сегодня исходного кода Claude Code подтвердил давно циркулирующую в сети гипотезу о том, что преимущество Claude Code над веб-интерфейсом не в языковой модели, а в обвязке вокруг нее. Если подставить в эту архитектуру другую модель (DeepSeek, MiniMax или Kimi) и адаптировать системные инструкции, результат будет сопоставим с оригиналом. 🟢При запуске Claude Code автоматически подгружает контекст репозитория: текущую и основную ветки git, последние коммиты и файл CLAUDE[dot]md.

Модель ориентируется в проекте еще до первого запроса пользователя. Статичные части промпта отделены от динамических специальными маркерами и кэшируются глобально, что избавляет от повторной сборки контекста при каждом обращении.

🟢Вместо вызова grep через Bash модель использует выделенный Grep-инструмент с более аккуратной обработкой прав и сбором результатов.

Для поиска файлов предусмотрен отдельный Glob-инструмент, а для навигации по коду - инструмент на базе LSP, который открывает доступ к иерархии вызовов и ссылкам между сущностями. Благодаря этому модель воспринимает код не как статичный текст, а как структуру с зависимостями.

🟢Отдельный пласт - борьба с раздуванием контекста.

Claude Code дедуплицирует чтение файлов: если файл не изменился, повторно он не обрабатывается. Слишком объемные результаты инструментов выносятся на диск, а в контексте остается лишь превью со ссылкой. Длинные контексты автоматически усекаются и суммаризуются.

🟢Агент ведет структурированную память сессии в виде markdown-файла.

В нем создаются разделы: состояние задачи, рабочие файлы и функции, ошибки, выводы, рабочий лог. Это некий цифровой аналог заметок, которые разработчик делает по ходу работы.

🟢Параллелизм обеспечивают субагенты.

Форкнутые процессы переиспользуют кэш родителя и учитывают мутабельные состояния. Это позволяет вести суммаризацию и фоновый анализ, не засоряя основной цикл агента.

🟢В утечке нашлись и намеки на будущее.

В комментариях упоминается модель capybara-v2-fast и описаны ее особенности: чувствительность к стоп-последовательностям, склонность к избыточным аннотациям и защищенные блоки мышления. Модели Opus 4.7 и Sonnet 4.8 фигурируют в коде лишь как примеры невыпущенных версий.

@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ OpenAI сделала плагин Codex для Claude Code. Расширение позволяет вызывать Codex напрямую из рабочего процесса для код-ревью и делегирования задач. Инструмент поддерживает базовую проверку синтаксиса, расширенное интерактивное ревью с наводящими вопросами и автоматическое расследование дефектов с исправлением багов. Плагин работает через локальный Codex CLI и не изолирован от системы. Он наследует авторизацию устройства, конфигурацию, переменные окружения и доступ к репозиториям. Для установки дополнения потребуется Node.js версии 18.18 или новее, а также любая учетная запись ChatGPT, включая бесплатный тариф, либо API-ключ OpenAI. Исходники плагина опубликованы на Github. community.openai.com ✔️ Google выпустила Veo 3.1 Lite. Новинка замыкает линейку Veo 3.1 и ориентирована на массовую генерацию контента. Стоимость создания на новой модели на 50% меньше. чем на версии Fast. Lite генерирует ролики на основе текста или изображений, предлагая базовые настройки ориентации кадра и длительность в 4, 6 или 8 секунд. 4K не поддерживается, доступны только 720p и 1080p. Доступ к Veo 3.1 Lite уже открыт на платных тарифах в Gemini API и платформе Google AI Studio. Одна секунда видео в 720p обойдется в 5 центов, а в 1080p - в 8 центов. Также анонсировано снижение тарифов для Veo 3.1 Fast с 7 апреля. blog.google ✔️ Nebius Group построит в Финляндии один из крупнейших в Европе дата-центров для ИИ. Nebius, основанная бывшим главой Яндекса Аркадием Воложем, инвестирует более 10 млрд. долларов в вычислительный комплекс мощностью 310 МВт. Объект возводится в Лаппеэнранте, а его поэтапный ввод в эксплуатацию начнется в 2027 году. Выбор локации продиктован холодным климатом и прямым доступом к недорогой возобновляемой энергии. Этот дата-центр станет крупнейшей площадкой Nebius за пределами США и обеспечит около 10% от всей запланированной мощности компании. reuters.com ✔️ В Китае запущена первая полностью автоматизированная линия по производству гуманоидных роботов. Предприятие в городе Фошань рассчитано на выпуск 10 000 человекоподобных машин ежегодно. Переход на конвейерный формат сократил время сборки одного устройства в среднем до 30 минут. Это повысило общую эффективность производства более чем на 50% по сравнению с традиционными методами сборки. Технологический процесс состоит из 24 этапов и включает 77 процедур для проверки безопасности и надежности узлов. Линия отличается высокой гибкостью: архитектура конвейера позволяет одновременно выпускать различные модификации роботов для разных нужд - от заводских цехов до медицинских учреждений. Тренд на массовое производство поддерживают и другие локальные разработчики: Unitree и UBTech планируют поставить на рынок десятки тысяч роботов уже к концу этого года, а Agibot отгрузила более 5 тыс. единиц в 2025 году. cctvplus.com ✔️ Micron начал разработку многослойной графической памяти GDDR. Вендор применит к GDDR подход вертикальной компоновки из чипов HBM, чтобы заполнить нишу между дорогой HBM и классической GDDR. До конца года Micron подготовит оборудование и приступит к тестовому производству, а первые четырехслойные инженерные образцы появятся в 2027 году, С развитием ИИ рынку требуются более доступные решения, особенно для инференса, где HBM избыточна, а производительности обычной графической памяти не хватает. Многослойная GDDR даст повышенную пропускную способность и увеличенную емкость, сохранив при этом конкурентную цену. Помимо ИИ-ускорителей, новые чипы найдут применение в игровых видеокартах. Для запуска производства Micron предстоит преодолеть ряд инженерных барьеров: контроль тепловыделения, оптимизация энергопотребления и удержание низкой себестоимости сложного процесса упаковки. etnews.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml