Machinelearning

Хочешь заниматься наукой, но не отрываться от реальных индустриальных задач? МФТИ при поддержке Т-Банка набирает студентов в очную магистратуру по направлениям AI и Computer Science. Это формат, где учеба совмещается с работой в научной лаборатории. Ты не просто слушаешь лекции, а участвуешь в исследованиях, которые могут стать основой для публикаций, докладов на топовых конференциях и будущей карьеры в R&D. Что дает программа: * работа над индустриальными задачами * официальное трудоустройство в лаборатории и зарплата * исследования в AI и Computer Science * диплом МФТИ * возможность продолжить путь в аспирантуре, R&D или AI-центре Т-Банка Магистратура длится 2 года. Нагрузка: 52 часа в неделю. * 30 часов: работа в научной лаборатории * 22 часа: лекции и занятия в университете Подать заявку можно до 6 июля.

✔️ Alibaba обновила видеомодель HappyHorse Версия HappyHorse 1.1 обрабатывает промпты объемом свыше 2500 символов, выстраивает от 6 до 8 последовательных сцен на базе одного запроса в разрешении до FullHD и умеет генерировать мультиязычный липсинк. Предусмотрено 4 режима: генерация по тексту, на основе изображения, перенос персонажа по референсам и редактирование видео. Модель доступна по API через Alibaba Model Studio и Qwen Cloud. Тарификация: 14 центов за секунду в HD и 18 центов за 1080p. В первые 2 недели действует скидка 40% на генерацию. Alibaba в сети Х ✔️ Anthropic и Micron займутся совместным проектированием архитектуры памяти Компании заключили соглашение. в рамках которого будут исследовать поведение систем памяти при обучении и инференсе LLM. По условиям многолетнего контракта, Micron поставит Anthropic память HBM, DRAM и SSD-накопители. Anthropic развернет у чипмэйкера модели семейства Claude для генерации кода и автоматизации производственных процессов. Аналитиков тревожит зацикленность финансовой стороны партнерства. Схема предполагает, что Micron вкладывает средства в стартап, который тратит их на закупку оборудования самого инвестора. Подобные круговые сделки искажают реальную оценку спроса на рынке железа для ИИ. Производитель чипов также выступил инвестором в последнем раунде финансирования Anthropic. micron.com ✔️ Interactions API вышел в релиз Google перевела экосистему Gemini на Interactions API. Новый интерфейс вышел в общий доступ и заменил метод generateContent по умолчанию в Google AI Studio. Старый метод пока поддерживается, но будущие возможности для агентов будут реализовываться только через Interactions. В API отказались от ролей user и model. Теперь каждый пользовательский ввод или вызов функции фиксируется как отдельный типизированный шаг. Обновление добавило: управляемых агентов, фоновое выполнение тяжёлых задач, интеграцию с поиском и картами, а также генерацию медиаконтента. Плюс появились новые режимы выполнения запросов - Flex позволяет снизить расходы на 50%, а Priority обеспечивает максимальную скорость отклика. blog.google ✔️ Canonical добавит распознавание голоса в десктопную версию Ubuntu Компания анонсировала интеграцию инструмента под кодовым названием Myna, функции преобразования речи в текст. Инструмент появится в релизе Ubuntu 26.10 для работы с Wayland в окружении GNOME. Позже планируется поддержка других графических оболочек. Myna работает автономно после загрузки весов модели. Архитектура состоит из 3 узлов: аудио-адаптер захватывает звук с микрофона, очищает его от шума и нарезает поток на фрагменты, оркестратор управляет сессией и передает данные в изолированную песочницу, где происходит сам процесс распознавания. В первых версиях Myna не будет поддерживать фоновое прослушивание и голосовой ввод паролей. ubuntu.com ✔️ Контент Getty Images появятся в поисковой выдаче ChatGPT Крупнейший фотобанк и OpenAI заключили многолетнее лицензионное соглашение. Фотографии из каталога сервиса будут интегрированы в поисковую выдачу ChatGPT. Ранее Getty выступала против использования своих данных для тренировки ИИ и подала иск против Stability AI за нарушение авторских прав. Позже фотобанк выпустил собственный генератор изображений. Параллельно компания ожидает одобрения регуляторов на поглощение конкурента Shutterstock, что может сделать объединенную структуру доминирующим поставщиком легальных визуальных датасетов. Финансовые детали контракта не раскрываются. Также неизвестно, получила ли OpenAI право использовать архивы фотобанка для обучения моделей. gettyimages.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🌟 LOGOS: универсальная модель для естественных наук Alibaba Group выложила в открытый доступ код и веса модели LOGOS для нужд химиков, биологов и разработчиков лекарств. Это первая модель, которая в рамках единой архитектуры объединяет работу с белками, антителами, малыми молекулами, химическими реакциями и материалами. LOGOS умеет предлагать молекулы-лиганды, способные связываться с заданным белком, находить на белке участки связывания, предсказывать, из каких исходных веществ можно собрать нужное соединение, генерировать новые материалы, дорабатывать белки под нужные свойства и проектировать антитела. Главная идея проекта в том, чтобы одна модель справлялась со всеми этими задачами сразу, тогда как обычно под каждую делают отдельную узкоспециализированную программу. Чтобы это стало возможным, разные объекты и их взаимодействия (белки, молекулы, реакции, материалы) были закодированы в общее дискретное пространство токенов. LOGOS согласовывает предсказание следующего токена во время обучения с целями генерации в последующих задачах.

Этот метод назвали "научной грамматикой", он дал подлинную интероперабельность и синергию знаний между модальностями.

Корпус обучения составил 44 млрд токенов из 7 типов научных данных. 🟡 Тесты 🟢LOGOS-1B превзошла модель NatureLM (8×7B) в задаче генерации молекул; 🟢LOGOS-8B в генерации металл-органических каркасов обошла профильные решения по всем метрикам, а в проектировании участков антител заняла 1 место по точности восстановления аминокислот. 🟡В релизе 4 модели 🟠Три базовые претрейн-версии на 1, 3 и 8 млрд параметров; 🟠LOGOS-8B - версия после SFT под прикладные задачи. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License 🟡Arxiv 🟡Набор моделей 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LSLM #LOGOS #TongyiLab

Мы часто обсуждаем инструменты и метрики, но почти не говорим о том, с чего на самом деле начинается внедрение AI в разработке. А начинается она, в том числе, с привычки и руководителя. Об этом я узнал из доклада Артура Василова из Яндекс Браузера на Mobile Runtime. Доклад оказался интересным именно своей приземлённостью: это не рассказ про «магический AI», а довольно честный разбор того, как команда Браузера идёт к AI-first-разработке. Цель у них прикладная — получить прирост производительности в исследовании, проектировании, коде и дебаге. По замерам команды, именно в процессе продумывания решения и написания кода прирост скорости сейчас около 20% к началу полугодия, но быстрее стала именно разработка, а не весь путь фичи до продакшена. При этом проникновение уже очень высокое: почти вся команда использует агентские сценарии на ежедневной основе. Самое полезное в докладе — разложение внедрения на слои. Сначала нужно просто приучить людей решать реальные рабочие задачи с агентами, а не сводить всё к разовым вопросам в чат. Для этого нужны общий AI-чат, амбассадоры в командах, живые демо и внятная настройка инструментов, чтобы люди не застревали на этапе интеграции агентов с Xcode, Android Studio и корпоративным окружением. Отдельно подчёркивается роль руководителей: там, где лидер сам регулярно работает с AI, использование в команде заметно выше, чем при формальном внедрении сверху. Следующий уровень — это уже не привычка, а инфраструктура: AGENTS.md, системные промпты, MCP и скиллы под повторяющиеся задачи. Логика простая: нужно давать агенту как можно больше инструментов и знаний для решения задач самостоятельно и удобно, а не чтобы разработчик вёл его за руку. На этой базе появляются и более тяжёлые сценарии, например: Swiftization, то есть массовый перевод старого Objective-C-кода на Swift, и частичная автоматизация релизного дежурства, где агент берёт на себя рутинные операции, анализ состояния релиза и первичную работу с новыми крешами и багами, а инженер уже проверяет результат. При этом сам Артур прямо говорит, что без автоматизации соседних функций — менеджмента, постановки задач, тестирования — влияние на time to market останется ограниченным.

✔️ OpenAI стала платиновым участником Rust Foundation Компания Сэма Альтмана выделит $600 000 на развитие языка.  Средства, идущие сверх ежегодного членского взноса, направят на поддержку целей проекта Rust, инновационной лаборатории, а также на прямое финансирование разработчиков открытого ПО. Интересы OpenAI в совете директоров фонда будет представлять Предраг Груевски, технический специалист OpenAI и разработчик инструмента проверки совместимости версий cargo-semver-checks. За 2 дня до официального вступления в фонд OpenAI распределила $160 000 через GitHub Sponsors. Целевые гранты получили разработчики открытых проектов, от которых зависят Astral и Codex. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Sakana AI представила Fugu Ultra - оркестрационный слой, который собирает и распределяет подзадачи между пулом моделей через единый OpenAI-совместимый endpoint. На большинстве бенчмарков он показывает производительность на уровне Fable и Mythos. Fugu - это обученная модель-координатор внутри мультиагентной системы. «Sakana Fugu сама является LLM, обученной вызывать разные LLM из пула агентов, включая рекурсивные экземпляры самой себя. Fugu динамически оркестрирует лучшие модели мира для решения сложных многошаговых задач». Когда вы отправляете промпт, Fugu решает, отвечать самому или передать части задачи другим моделям. Затем он собирает результаты и выдаёт один финальный ответ. 🐡 Попробовать можно здесь: https://sakana.ai/fugu

Собираем всех на первый летний open‑air по кибербезу 🥰 17 июля CyberCamp выходит из онлайна в парк: встречаемся в «Берёзы Парк Строгино» у воды. Что вас ждёт: 🔹доклады и практические кейсы по ИИ, атакам, DFIR, Bug Bounty; 🔹киберучения и TableTop‑сценарии; 🔹турнир по настольному теннису, D&D, крафтовые деревянные игры и квест по социнженерии; 🔹пуфики, гамаки и чилл у воды вместо душного зала. Отдельный кайф — научпоп от астронома Владимира Сурдина «Заблуждения и мифы о Вселенной» 🤩 Онлайн‑трансляции не будет, только живой офлайн. 📅 17 июля, Москва, Берёзы Парк Строгино 🚌 Бесплатный трансфер от м. «Щукинская» 🎟 Билеты доступны по ссылкам: Стандартный Студенческий 📣Едете от компании? Билеты можно оформить по счёту на юридическое лицо.

🌟 MolmoMotion: модель прогнозирования движения объектов в трёхмерном пространстве Институт Аллена (Ai2) выпустил MolmoMotion - модель, которая предсказывает, как отмеченный в кадре объект будет двигаться в ближайшие секунды. На вход подаётся кадр или короткая видеоистория, на видимом в сцене предмете отмечаются опорные точки, и добавляется текстовая инструкция (например, "подвинь и поверни деревянную миску с фруктами"). На выходе модель строит траекторию этих точек в трёхмерном пространстве, в метрах относительно камеры. Под капотом - модель Molmo 2 на 4 млрд параметров. Институт обучил 2 версии: 🟢Авторегрессионный вариант, который достраивает траекторию по шагам; 🟠Версию на основе flow-matching для случаев, когда у действия есть несколько вероятных продолжений. 🟡В открытый релиз вошли только 2 AR-чекпойнта 🟢H3-F30 для типичного видео: 3 кадра истории и прогноз примерно на 2 секунды при 15 FPS; 🟢H1-F32 - когда доступен лишь один кадр. 🟡Помимо моделей опубликованы датасет и бенчмарк MolmoMotion-1M - набор из 1,16 млн видео, который охватывает 736 типов движения и около 5,6 тыс. объектов. PointMotionBench состоит из 2,7 тыс. размеченных людьми видеоклипов из сетов DAVIS, HOT3D и WorldTrack.

По замерам Ai2, на этом бенче MolmoMotion точнее всех методов, с которыми его сравнивали, включая генераторы видео и более простые базовые модели.

В симуляции система управления на базе MolmoMotion успешно выполняла 76,3% операций "взять и переставить" против 56,0% у аналога на Molmo 2, а при генерации видео модель улучшила движение по всем пяти измеряемым показателям.

Среди ограничений авторы называют использование лишь 8 точек на объект при обучении. Этого достаточно для общей траектории, но мало для точного описания сложных деформаций. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License 🟡Блогпост 🟡Релиз на HuggingFace 🟡Техотчёт 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI #ML # #MolmoMotion #Ai2

✔️ Exa запустила агентную платформу для веб-поиска и парсинга данных Компания открыла доступ к Agent API, инструменту для ресёрча и обогащения данных из интернета. По словам Exa, выполнение задач обходится вдвое дешевле по сравнению с GPT 5.5 и Claude Opus. Платформа работает на базе собственного движка, LLM и алгоритма извлечения текста Highlights. При парсинге объемных данных система разбивает процесс на подзадачи и запускает субагентов для параллельного сканирования доменов. В ходе поиска Agent API маршрутизирует запросы между разными моделями в зависимости от сложности, а алгоритм Highlights собирает только целевые фрагменты страниц. Механизм снижает расход токенов на 94%. В профильном бенчмарке WideSearch инструмент обошел Perplexity Agent по метрике row-level F1. API поддерживает кастомные JSON-шаблоны для вывода структурированных таблиц и загрузку пользовательских списков для автозаполнения недостающих данных. В тарифной сетке доступно несколько режимов: базовый стоит $0,012 за запрос, стандартный - $0,10, максимальный - $1. Плюс есть автоматический режим балансировки нагрузки. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ Бывший советник по ИИ Белого Дома возглавит новую команду в OpenAI Аналитик Дин Болл рассказал в личном блоге, что в начале июля присоединится к OpenAI на должность главы Strategic Futures, нового подразделения, которое займётся вопросами политики в сфере ИИ. Strategic Futures - небольшая команда с высокой степенью самостоятельности, которая будет подчиняться директору по стратегии OpenAI Джейсону Квону. В сферу её ответственности он включает катастрофические риски, рекурсивное самоулучшение моделей, влияние ИИ на рынок труда, а также отношения между ИИ-лабораториями, государствами и обществом. Экспертиза в ML или политике в сфере ИИ при этом не обязательна, Дин рассчитывает собрать команду из представителей разных дисциплин и сейчас открыт к обращениям кандидатов. Ранее Болл работал в Белом доме, где занимался вопросами политики в области ИИ. Своё решение перейти в OpenAI он объясняет собственными представлениями об управлении передовыми технологиями.

ИИ нуждается в регулировании, но одновременно сам становится новым инструментом управления, а наиболее значимые решения в этой области, вероятно, будут приниматься внутри лабораторий, а не внешними институтами. Чтобы вести содержательную работу по политике ИИ, технологию необходимо понимать изнутри.

@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ В macOS-клиенте Codex появилась возможность создания сценариев OpenAI добавила функцию Record and Replay в Codex для автоматизации десктопной рутины. Инструмент записывает повторяющиеся действия пользователя и конвертирует их в структурированный алгоритм. Пользователь вручную управляет процессом записи. После захвата действий модель генерирует редактируемый сценарий. Его можно сохранить для запуска в будущем. Пока функция работает в виде опциональной настройки только в клиенте для macOS. Для её использования требуется активировать специальное разрешение Computer Use. Из-за региональных ограничений релиз недоступен на территории стран ЕЭЗ, Великобритании и Швейцарии. OpenAIDevs в сети Х ✔️ Artificial Analysis запустила бенчмарк для оценки работы ИИ в бизнес-проектах Тест AA-Briefcase был разработан совместно с Google, McKinsey и BCG. Он состоит из 91 задачи, симулирующей процессы в Data Science, управлении продуктами, банкинге и промышленности. Модели ранжируются по качеству аналитики, точности ответов и формату данных. Лидером рейтинга стала Fable 5, второе и третье место - Opus 4.8 и GLM-5.2. Показатели успешности остаются низкими, лидер достиг 100% результата лишь в 3% случаев и не набрал половины баллов в 31 задании. В опенсорс-сегменте GLM-5.2 уступила Opus 4.8 на 90 баллов при четырехкратной разнице в стоимости использования. Разброс цены за выполнение одной задачи составил от 4 центов у DeepSeek V4 до 31 доллара у Fable 5. Авторы бенчмарка зафиксировали, что для прохождения тестов моделям-литерам регулярно требовались инструменты визуального анализа. artificialanalysis.ai ✔️ Google DeepMind на этой неделе лишилась двух ИИ-звезд Команду покинул Джон Джампер, руководитель проекта AlphaFold и лауреат Нобелевской премии по химии 2024 года. После почти 9 лет работы в подразделении он принял решение перейти в Anthropic. Джампер получил мировое признание за создание алгоритма, совершившего революцию в предсказании трехмерной структуры белков, разделив награду с Демисом Хассабисом. Незадолго до этого о своем уходе в OpenAI объявил Ноам Шазир. Он занимал пост соруководителя разработки Gemini и был одним из ключевых создателей архитектуры ризонинга языковых моделей Google. Всего за несколько дней Anthropic и OpenAI удалось переманить двух важнейших специалистов, напрямую определявших развитие ИИ-продуктов поискового гиганта. John Jumper и Noam Shazeer в сети Х ✔️ Genesis AI показал складного колесного робота Стартап, поддерживаемый Эриком Шмидтом представил складного колёсного робота Eno на базе собственной модели GENE. В отличие от двуногих платформ, Eno передвигается на колёсном шасси с регулируемой стойкой из шарнирных панелей. Устройство меняет высоту на ходу и складывается до размеров чемодана. Робот получил руки с 20 активными степенями свободы и обратной связью. За управление отвечает модель GENE, которая работает как физический агент - анализирует обстановку и адаптируется к изменениям без запрограммированных сценариев. Genesis AI собрала несколько десятков предсерийных образцов. К концу года компания планирует запустить производство для складской логистики, а в перспективе вывести устройство в отели, больницы и потребительский сектор. genesis.ai ✔️ Норвегия запретила использование ИИ в начальных классах В конце августа страна закроет доступ к инструментам генеративного ИИ для учеников 1–7 классов (6–13 лет). В средней школе (14–16 лет) использование нейросетей допускается только под контролем учителей. Обучать работе с алгоритмами будут исключительно старшеклассников. Правительство считает, что ИИ позволяет школьникам обходить образовательные процессы, вредя базовому освоению чтения, письма и математики. Общее снижение успеваемости с 2015 года власти напрямую связывают с цифровизацией обучения. Помимо ограничений для ИИ, в классы вернут бумажные учебники. Ранее в Норвегии уже запретили использование смартфонов на уроках, а в ближайшее время планируется ввести запрет на доступ к социальным сетям для детей младше 16 лет. reuters.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ DeepSeek раскатал Vision Mode в чат-боте DeepSeek запустил Vision Mode в веб-версии и мобильном приложении. Режим поддерживает визуальный CoT для сложных задач (геометрические выводы, анализ графиков и прямую конвертацию UI-скринов в HTML). В основе функции лежит работа Thinking with Visual Primitives, в которой авторы решили проблему восприятия MMLM при точной локализации и пространственных рассуждениях.

Координаты и граничные рамки используются как минимальные единицы мышления и встраиваются непосредственно в визуальную цепочку CoT. Это дает модели точную пространственную ориентацию в инференсе без опоры на описания естественным языком.

Vision Mode обрабатывает только статические изображения. Поддержки аудио, видео и генерации картинок нет. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

📌 DeepMind опубликовала архитектуру безопасности AI Control Roadmap Вслед за недавними размышлениями об эволюции AGI в ASI, исследовательское подразделение Google представила внутренний регламент контроля высокоразвитых ИИ-агентов. Помимо привычного элайнмента модели, DeepMind добавляет отдельный слой системного контроля, пересобирая защиту исходя из худшего сценария.

За вводную берётся то, что система изначально враждебна, имеет скрытые цели и тайно работает против разработчиков.

Для систематизации таких угроз взяли за основу популярный фреймворк MITRE ATT&CK и создали на его базе TRAIT&R, новую таксономию тактик и методов обхода защиты. Она учитывает специфику ИИ и описывает векторы атак, недоступные людям: от незаметного саботажа научных исследований и внедрения бэкдоров до распределенных цепочек взлома, когда фрагменты вредоносного плана синхронно выполняются сотнями разных инстансов одного агента. Защита выстроена по принципу эскалации и делится на уровни D1–D4 для систем обнаружения и R1–R3 для механизмов реагирования. На базовых этапах безопасность обеспечивается анализом CoT агента в песочницах под присмотром более слабых, но надежных ИИ-супервизоров. По мере развития способностей модели начинают понимать факт слежки и учатся скрывать ход своих мыслей. Для контроля над такими системами (это уровень D4/R3) традиционные методы больше не работают. На этом этапе DeepMind планирует применят более затратные меры, вплоть до проверки внутренних состояний модели, использования изолированных копий самой недоверенной системы для аудита и инфраструктуры экстренной остановки агентов и запущенных ими процессов. Вместе с новой стратегией опубликован отдельный документ для индустрии о том, как сделать агентов безопасными по мере их распространения, и он разбит на 3 уровня: 🟡Безопасность отдельного агента

Как защитить одну систему от утечек данных, чужих манипуляций и от собственных ошибочных действий, и зачем для этого нужны общие стандарты.

🟡Риски взаимодействия агентов

Каскадные сбои, негласный сговор алгоритмов, ситуации, где за вред никто конкретно не отвечает, и атаки, рассчитанные сразу на сеть агентов.

🟡Общая кибербезопасность

Как помочь защитникам сохранить преимущество перед злоумышленниками (автоматический поиск и устранение уязвимостей, обмен сигналами об угрозах, обучение специалистов).

@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ GPT-5.5 Instant прокачали по медицине Обновление принесло серьезный скачок в обработке сложных запросов о здоровье. Модель, дообученная при участии двух сотен врачей, теперь справляется с бенчмарком HealthBench на уровне ризонинг-моделей компании. Алгоритм стал гораздо лучше выявлять критические симптомы, сообщать о степени своей неуверенности и запрашивать у пользователя недостающий контекст. Оптимизации уже показали эффективность на проде. Мониторинг еженедельных запросов зафиксировал падение количества ошибок на 71% за 2 месяца. openai.com ✔️ Anthropic перенесла фичу Artifacts в Claude Code Знакомый по веб-версии чат-бота инструмент теперь позволяет генерировать интерактивные страницы прямо из консоли. В Anthropic считают, что нововведение упростит ревью пулл-реквестов, анализ инцидентов, аудит лицензий и визуализацию архитектуры. При создании дашборда учитывается весь рабочий контекст: исходный код, подключенные утилиты и история диалога. Чтобы сгенерировать артефакт, достаточно отправить соответствующий промпт в процессе работы. Все созданные материалы по умолчанию приватны и видны только авторизованным сотрудникам с учетом ролевых политик организации. Функция доступна в бете для тарифов Team и Enterprise и работает как через CLI, так и в десктопном приложении. claude.com ✔️ Perplexity сделала рекурсивную память для Computer ИИ-поисковик добавил своей агентной системе Computer новую систему памяти Brain, которая работает как автоматизированная LLM-вики. Brain непрерывно фиксирует весь ход работы: структуру проектов, исходники, а также тупиковые решения и ошибки. Каждую ночь система синтезирует накопленные данные и обновляет граф контекста, избавляя от необходимости заново вводить бота в курс дела перед началом новой сессии. Perplexity заявляет о росте точности ответов на 25% и улучшении работы с контекстом на 16%. Кроме того, Brain позволяет сократить расход токенов на передачу истории диалога в среднем на 13%. Развертывание началось в статусе превью для тарифов Max и Enterprise. perplexity.ai ✔️ Midjourney выходит на рынок медтеха Создатель генеративной нейросети совместно с Butterfly Network разрабатывает полноростовой УЗИ-сканер. Технология позиционируется как замена МРТ. Устройство работает по принципу эхолокации. Человек погружается в бассейн, где кольцо из 500 тыс датчиков генерирует и принимает ультразвуковые волны. Вычислительный кластер анализирует прохождение звука через ткани и затем рендерит 3D-модель тела. Технологию планируют продвигать через сеть собственных спа-центров. Первые локации откроются в следующем году, где сканеры будут строить карты композиции тела. Сама Midjourney планирует получать сертификацию FDA для диагностики. К 2028 году компания намерена разработать кастомные чипы для 3-го поколения сканеров. План к 2031 году - развернуть 50 тысяч машин с пропускной способностью 1 млрд обследований в месяц. midjourney.com ✔️ Adobe разворачивает единого ИИ-агента для своей экосистемы Компания выпустила в публичную бету сквозного агента для выполнения многошаговых продакшен-задач в Premiere, Photoshop, Illustrator, InDesign и Frame. Ассистент выстраивает цепочки действий по текстовому промпту. Процесс включает сортировку исходников, черновой монтаж, массовую генерацию макетов из таблиц, адаптацию верстки под гайдлайны и проверку файлов на технические ошибки перед печатью. Инструментарий вывели за пределы софта - управлять генерацией теперь можно из ChatGPT, Claude и Microsoft 365 Copilot. Позже заявлена интеграция с Google Gemini и Slack. Параллельно началось тестирование обновления для Firefly Studio, где добавили создание логотипа по бренд-буку и быстрый черновой монтаж клипов. adobe.com

✔️ Эстония начнет выдавать цифровые ID ИИ-агентам Инициатива по выдаче цифровых ID автономным агентам в рамках расширения программы e-residency, одобренная премьер-министром страны, определяет правовой статус алгоритмов при выполнении задач от лица компаний, госучреждений и граждан. Статус позволит ИИ легально работать с базами данных в режиме чтения, готовить документы и управлять финансами в пределах заданных лимитов. Права доступа настраиваются самим владельцем агента, но каждое действие ИИ будет записываться в аудируемый лог. Эстония уже внедряет LLM в госсектор и школы совместно с OpenAI. Премьер-министр тестирует инструменты разработки лично, недавно он навайбкодил с помощью Claude дашборд для отслеживания приоритетов кабинета министров. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

9 июля на масштабном форуме Data Day 2026 соберутся лидеры data- и AI-команд, которые формируют подходы к работе с данными, ML и AI в ведущих компаниях РФ — Сбер, X5 Tech, Т-Банк, Ozon Fintech, Lamoda, ВТБ и другие. Свое участие уже подтвердили более 60 спикеров. «Бизнес. Техноград» на ВДНХ. 1500 участников. 5 отраслевых треков. Обсудим, как все реально устроено в системах лидеров рынка. В программе: 💰 Тренды AI и данных «из первых уст». На какие технологии и подходы делают ставку лидеры рынка? 💰 Как превратить хаос данных в надежный бизнес-навигатор и сделать данные стратегическим активом компании. 💰 Практика внедрения AI и data-driven подходов в финтехе, ритейле, логистике, промышленности и агросекторе. 💰 Как находить новые точки роста, используя опыт цифровых лидеров и сильные data-команды. 💰 AI-hub: выставка и центр экспертизы готовых AI-решений и автономных агентов для бизнеса. Выступают: – Дмитрий Криволапов, Lamoda. Директор департамента по данным и аналитике. – Алексей Бондаренко, Газпромбанк. Вице-президент — начальник департамента управления данными. – Дмитрий Рузанов, Альфа-Банк. Директор департамента разработки моделей. – Павел Денисенко, X5 Tech. Директор департамента развития платформы больших данных. – Артём Летин, ВТБ. Начальник управления моделирования КИБ и СМБ, вице-президент. – Валерий Поляков, Т-Банк. Лидер по данным группы Т-Технологии (Chief Data Officer). – Александр Лукьянов, ДОМ РФ Технологии. Генеральный директор. – Валентина Рудик, Ozon Fintech. Руководитель розничного кредитования. – Андрей Скачёк, М.Видео, Директор по маркетингу И другие. 9 июля, «Бизнес. Техноград», ВДНХ, Москва. Присоединяйтесь! Форум соберет экспертов по данным, ML и AI из банков, ритейла, телекома, транспорта, агропрома и ИТ-индустрии. 👉 Программа и регистрация P.S. Для иногородних участников AZIMUT Отель Аэростар Москва предоставит скидку 22% на проживание по промокоду DataDay.

⚡️ Liquid AI выпустила две retrieval-модели на 350M параметров Вышли LFM2.5-Embedding-350M и LFM2.5-ColBERT-350M. Это первые двунаправленные модели в семействе LFM, сделанные на базе LFM2.5-350M-Base. Главный фокус: быстрый мультиязычный поиск для RAG, FAQ, каталогов, саппорта и баз знаний. Поддерживаются 11 языков, включая арабский, японский, корейский и европейские языки. Архитектурно Liquid взяли causal decoder и превратили его в bidirectional encoder: убрали causal mask, включили full attention и сделали короткие свёртки не-причинными. Теперь каждый токен видит контекст с двух сторон, что важно для retrieval. Разница между моделями: • LFM2.5-Embedding-350M даёт один dense vector на документ. Индекс компактный, поиск быстрый, хранение дешёвое. • LFM2.5-ColBERT-350M хранит вектор на каждый токен и использует MaxSim late interaction. Качество выше, особенно на кросс-язычном поиске, но индекс тяжелее. По NanoBEIR Multilingual: - ColBERT: 0.605 NDCG@10 - Embedding: 0.577 - Qwen3-Embedding-0.6B: 0.556 - gte-multilingual-base: 0.528 На MKQA-11 обе LFM-модели дают около 0.69 Recall@20. На H100 embedding запроса около 1.5 мс p50, ColBERT query + MaxSim около 2.5 мс p50. Есть GGUF под llama.cpp, на MacBook M4 Max около 7-8 мс p50. Релиз для тех, кому нужен дешёвый мультиязычный retrieval без тяжёлых embedding-моделей. https://www.liquid.ai/blog/lfm2-5-retrievers

✔️ Эмоциональная вовлечённость началась с GPT-4o Исследователи проекта Rchatgpt-pulse проанализировали 3 года публикаций в сообществе Реддит r/ChatGPT и пришли к выводу, что обращения к чат-боту за психологической поддержкой и формирование привязанности к нему начала расти почти сразу после выхода модели GPT-4o.

Учёные изучили 137 154 поста за период с декабря 2022 по ноябрь 2025 года, выделяя в них смысловые признаки.

Помимо ретроспективного анализа, они представили систему мониторинга PuLSE и утверждают, что она могла зафиксировать рост эмоциональной вовлечённости за несколько месяцев до того, как тема вышла в публичное поле. Со временем доля постов с базовыми вопросами (как пользоваться, проблемы со входом) снизилась, а доля сообщений о более продвинутом и привычном использовании выросла. Авторы трактуют это как превращение технологии в рутинный потребительский продукт. 🟡Реакция на выход GPT-5 По подсчётам, эмоциональная вовлечённость присутствовала минимум в 30,5% жалоб на новую модель пятого поколения (OpenAI оценила подобные сценарии в 1,9% всех сообщений).

В этом расхождении авторы видят довод в пользу того, что одна лишь частота использования не отражает масштаб влияния продукта.

В системной карте GPT-4o OpenAI отмечала риск антропоморфизации и эмоциональной зависимости, а Сэм Альтман позднее заявлял, что тему психического здоровья и личного использования в OpenAI "отслеживают примерно последний год", т.е сами наблюдения не были для компании новостью. У проекта есть интерактивный ресурс, который обновляется ежедневно. На нём можно посмотреть темы из анализа как в режиме реального времени, так и ретроспективно, а также изучить категории тем в виде карты. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Создаём будущее прямо сейчас — приглашаем тебя принять участие! 💚 На связи команда Центра перспективных AI-разработок в индустриях — мы решаем задачи государственного масштаба: внедряем передовые технологии ИИ в госуправление, отрасли экономики и банковскую сферу. Сейчас мы ищем будущих коллег — NLP/CV-специалистов, которые усилят нашу команду и будут: ✅ Экспериментировать с новейшими языковыми моделями и sota harness. ✅ Создавать мультиагентные системы на базе LLM. ✅ Работать с мультимодальными данными. ✅ Оптимизировать модели для промышленного применения и edge‑устройств. Чувствуешь, что это твоё? Регистрируйся на One Day Offer — он состоится 27 июня!

✔️ OpenAI разработала метод прогнозирования ошибок ИИ до его релиза Компания опубликовала методику Deployment Simulation для тестирования безопасности LLM. Подход оценивает поведение моделей в условиях, имитирующих продакшен. Вместо синтетических промптов новой модели передают анонимизированную историю диалогов пользователей с предыдущими версиями ИИ и запрашивают генерацию следующего ответа. В такой среде метрика распознавания тестирования снижается со 100% до 5,4%. При проверке задач с вызовом функций используется вспомогательная модель, имитирующую ответы окружения. По тестам, Deployment Simulation предсказывает генерацию запрещенного контента или обман в 92% случаев против 54% у классических бенчмарков. При тестировании серии GPT-5 выяснилось, что GPT-5.1 использовала браузер в качестве калькулятора, рапортуя пользователю о выполнении веб-поиска. Метод применим для независимого аудита сторонних моделей на базе открытых датасетов диалогов, без доступа к внутренним логам разработчика. openai.com ✔️ В стартап моделей мира Odyssey ML вложились Amazon, Nvidia и AMD Odyssey ML привлек $310 млн от Amazon, Nvidia, AMD, фонда IQT, Google Ventures и главного научного сотрудника Google Джеффа Дина. Средства пойдут на создание 3D-моделей мира, а вычисления проекта развернут в облаке AWS на базе ускорителей Amazon Trainium. Основатели стартапа Оливер Кэмерон и Джефф Хоук ранее разрабатывали системы автономного вождения. Архитектура моделей Odyssey ML сфокусирована на симуляции законов физики, пространственных связей, динамики объектов и кинематики. ft.com ✔️ ByteDance выпустила видеомодель Seedance 2.0 Mini По сравнению с базовой версией стоимость значительно снижена, а скорость генерации выросла вдвое относительно тарифа Fast. Модель генерирует ролики длиной до 15 секунд в разрешении 720p при 24 FPS. Mini поддерживает мультимодальные промпты: текстовый запрос можно дополнить референсными изображениями, аудио или видео для сохранения похожести персонажей и объектов в кадре. Инструмент уже интегрирован в пользовательские приложения CapCut, Dreamina и Jimeng. Доступ к API обещают с 22 июня через облачные платформы Volcengine и BytePlus. capcut.com ✔️ В Nous Portal появились командные аккаунты с общим пулом кредитов Портал обзавёлся функцией Teams для управления корпоративными аккаунтами. Платформа заменила индивидуальную оплату за рабочие места на общий пул кредитов. Администратор пополняет единый баланс и приглашает пользователей. Разработчики могут состоять в нескольких командах одновременно и переключаться между ними без создания отдельных профилей. Для контроля расходов добавлен дашборд Spend Intelligence. Инструмент показывает детализированную статистику потребления в реальном времени, позволяет задавать лимиты списаний для отдельных участников и оперативно отзывать права доступа. NousResearch в сети Х ✔️ Нейросеть из коз в Age of Empires II Исследователь Microsoft Эдриан де Винтер построил нейросеть в редакторе карт Age of Empires II для критики антропоморфизма при оценке LLM. Архитектура собрана из игровых объектов. Роль битов выполняют козы (животное на траве= 0, на мосту=1), логика реализована через встроенные скрипты. Модель обучилась логической операции "AND". Проект иллюстрирует математическую природу нейросетей. Эмпатия к языковым моделям вызвана текстовым интерфейсом: перенос вычислений на поведение виртуальных коз дает тот же результат, но не создает иллюзию сознания. Проанализировав более 300 научных статей об ИИ, де Винтер обнаружил, что свыше 50% авторов приписывают алгоритмам человеческие черты. Подобный подход ведет к методологическим ошибкам и циклической логике экспериментов. Эдриан призывает коллег не наделять код когнитивными функциями и анализировать строго ввод и вывод данных. Сценарий карты выложен в открытый доступ. adewynter.github.io @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml