✔️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
✔️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
✔️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
⚡️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 CatBoost 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
✔️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
📌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
✔️Парень переписал Claude Code на Python за ночь и взорвал GitHub
Anthropic случайно засветили исходники своего ИИ-редактора Claude Code и они мгновенно разлетелись по сети.
Разработчик из Южной Кореи, Sigrid Jin, увидел это в 4 утра и не стал ждать.
За одну ночь он переписал ключевые части проекта на Python и выложил форк под названием Claw Code.
Результат:
- 50 000 звёзд всего за 2 часа
- вирусное распространение по всему GitHub
- полноценный агентный стек, сохранённый в новой реализации
Сейчас он уже работает над версией на Rust.
История про то, как скорость и скилл иногда решают больше, чем команды и бюджеты
✔️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
🐍 полезные ресурсы🚀Max
#news#ai#ml
⚡️Библиотека axios скомпрометирована трояном удаленного доступа.
30 марта злоумышленники опубликовали в npm 2 вредоносные версии библиотеки axios. Версии 1.14.1 и 0.30.4 содержали скрытый установщик кроссплатформенного RAT, инструмента скрытого удаленного доступа.
JavaScript-библиотека Axios широко распространена в экосистеме разработки ИИ-решений, она обеспечивает HTTP-взаимодействие между клиентскими интерфейсами и API (OpenAI, Anthropic, LangChain).
Компрометацию обнаружила компания StepSecurity - ее ИИ-анализатор пакетов зафиксировали аномальные исходящие соединения к домену sfrclak[dot]com в CI-пайплайнах открытых проектов.
Это одна из самых технически изощренных атак на цепочку поставок, когда-либо зафиксированных в экосистеме npm.
Атакующие получили доступ к npm-аккаунту ведущего мейнтейнера проекта jasonsaayman и подменили привязанный email.
Публикация обошла штатный CI/CD-пайплайн: все легитимные релизы axios 1.x выходят через GitHub Actions с криптографической привязкой по OIDC, а вредоносная версия была залита напрямую с украденным npm-токеном - без привязки к коммиту или тегу в репозитории.
Сам код axios не менялся ни на строку. Единственным изменением в package.json стало добавление зависимости [email protected], пакета, который нигде в исходниках axios не импортируется.
Его единственная задача - выполнить скрипт, запускающий RAT-дроппер для macOS, Windows и Linux. В течение 2 секунд после npm install вредонос устанавливает соединение с сервером - еще до того, как npm заканчивал разрешение остальных зависимостей.
После запуска дроппер удалет себя и подменяет свой package.json на чистую заглушку с номером версии 4.2.0 вместо 4.2.1.
Проведенное расследование установило, что операция была спланирована заранее.
За 18 часов до атаки злоумышленник зарегистрировал чистый клон легитимного crypto-js, создающий видимость нормальной истории публикаций. Затем вышла версия 4.2.1 с вредоносным postinstall-хуком. Обе ветки axios, актуальная 1.x и устаревшая 0.x, были инфицированы с интервалом в 40 минут.
Вредоносные версии axios оставались в реестре npm около 3 часов, после чего были удалены. Пакет plain-crypto-js продержался примерно 4 с половиной часа.
Всем, кто установил [email protected] или [email protected], рекомендуется проверить наличие директории plain-crypto-js в node_modules. Её присутствие означает, что дроппер был запущен, даже если npm list не показывает версию 4.2.1.
Зависимость необходимо удалить, а все секреты, SSH-ключи и токены на затронутых машинах считать скомпрометированными.
@ai_machinelearning_big_data
#news#ai#ml
✔️Anthropic планирует выйти на IPO в октябре 2026 года.
Anthropic начала подготовку к первичному размещению акций и ведет предварительные переговоры с ключевыми игроками Уолл-стрит: Goldman Sachs, JPMorgan и Morgan Stanley, чтобы выбрать организаторов листинга.
Ожидается, что в ходе IPO стартап сможет привлечь более $60 млрд. Размещению предшествовал крупный раунд финансирования, прошедший в феврале этого года. В рамках этого раунда консорциум инвесторов во главе с фондами GIC и Coatue вложил в компанию $30 млрд, что подняло общую капитализацию Anthropic до $380 млрд.
Финансовый рынок уже отреагировал на новости: эмитенты ETF начали подавать заявки на регистрацию маржинальных фондов, привязанных к котировкам будущих акций компании.
bloomberg.com
✔️Microsoft опенсорснула семейство эмбеддингов Harrier.
Harrier-OSS-v1 - линейка мультиязычных моделей для векторизации текста. Они используются для информационного поиска, кластеризации, классификации текстов и оценки семантической близости. Семейство выбило SOTA-рекорд в бенчмарке Multilingual MTEB v2.
Флагманская модель на 27 млрд. параметров и компактная на 270 млн. построены на архитектуре Gemma 3, а средняя версия на 600 млн. параметров использует базу Qwen 3. Модели поддерживают контекстное окно до 32 тыс. токенов и работают с более чем 94 языками, включая русский.
Семейство открыто под лицензией MIT и интегрированы в sentence-transformers, LangChain и LlamaIndex.
huggingface.co
✔️Видеогенератор Sora закрылся из-за убытков.
После громкого релиза аудитория сервиса быстро сократилась с миллиона до 500 тысяч человек, при этом поддержание работы видеогенератора обходилось OpenAI примерно в $1 млн. ежедневно. В итоге проект оказался для компании обузой.
К финансовым потерям добавились проблемы с авторскими правами и опасения, что создание низкокачественных роликов вредит репутации бренда. Обучение новых видеомоделей уже полностью остановлено.
Под давлением конкуренции со стороны Anthropic руководство OpenAI решило перенаправить вычислительные мощности на более маржинальные направления: разработку ИИ-агентов, генерацию кода и корпоративные продукты. Команду Sora перевели на создание моделей мира для робототехники.
wsj.com
✔️Microsoft расширила возможности Copilot.
В рамках обновления Microsoft 365 Copilot компания добавила новые инструменты для автоматизации рабочих процессов и глубокого поиска. Во главе апдейта - агент Researcher с функцией Critique, которая задействует 2 модели: одну для черновика, а другую - в роли проверяющего редактора, комбинируя возможности моделей от OpenAI и Anthropic. Microsoft говорит, что агент опережает Perplexity на базе Claude Opus 4.6 на 7 пунктов.
Вторая часть - это функция Model Council, которая выводит на один экран ответы от разных ИИ-моделей для наглядного сравнения их выводов и поиска расхождений.
Попутно Microsoft расширила доступ к Copilot Cowork по программе Frontier. Система научилась брать на себя многоэтапные задачи: она самостоятельно взаимодействует с рабочими файлами, планирует расписание в календаре и формирует ежедневные брифинги.
microsoft.com
✔️GitHub Copilot вставлял рекламу прямо в пулл-реквесты.
Независимый разработчик Зак Мэнсон обнаружил , что при автокоррекции опечаток в PR Copilot добавляла рекламный текст. Поиск по GitHub подтвердил, что десятки тысяч PR уже успели получить навязчивое предложение использовать утилиту Raycast для запуска Copilot на macOS и Windows.
Представитель Copilot подтвердил инцидент и сообщил, что функцию оперативно отключили, признав ее внедрение ошибкой. Однако случившееся серьезно подорвало доверие сообщества разработчиков.
На фоне этого пользователи начали сообщать о переносе приватных репозиториев с GitHub на альтернативные открытые площадки: Forgejo, Gitea, Codeberg и собственные self-hosted решения.
news.ycombinator.com
@ai_machinelearning_big_data
#news#ai#ml
✔️Xiaomi показала обновленную бионическую руку для робота CyberOne.
Рука уменьшена в размерах на 60% и теперь практически совпадает по габаритам с ладонью взрослого человека.
Это не вопрос эстетики: при обучении робота через телеуправление оператором-человеком несовпадение пропорций приводит к деградации обучающих данных. Инженеры называют это «проблемой изоморфизма» и Xiaomi говорит, что решила ее.
Число активных степеней свободы выросло до 22–27, что на 83% больше, чем у предыдущей версии.
Площадь тактильных сенсоров, покрывающих ладонь, подушечки и фаланги пальцев стала 8200 мм².
Увеличение площади дает возможность манипулировать объектами на ощупь, без опоры на компьютерное зрение: робот может закручивать винты и удерживать перо, не повредив его.
Для сбора обучающих данных Xiaomi использует тактильные перчатки. Оператор выполняет действия руками, а система в реальном времени записывает данные о захвате и передает их собственным ИИ-моделям компании.
Предыдущие версии руки выходили из строя менее чем за 10 тыс. циклов захвата из-за износа компонентов. Новая конструкция прошла 150 тыс циклов ( это примерно 61 час непрерывной работы).
Фишка апдейта - бионические потовые железы.
Система микронасосов испаряет жидкость через каналы охлаждения, изготовленные с помощью передовых производственных технологий, и рассеивает около 10 Вт тепла.
Принцип заимствован у человеческого тела: испарение отводит тепло от встроенных моторов и предотвращает перегрев компактного корпуса при длительных силовых захватах.
Ранее Xiaomi продемонстрировала работу робота на реальной автомобильной сборочной линии - 3 часа непрерывной работы с показателем успешности 90,2%. Обновленная рука рассчитана на то, чтобы довести эту цифру до 99,9%.
@ai_machinelearning_big_data
#news#ai#ml