📌OpenAI отчиталась о блокировке злоупотреблений ChatGPT.
Компания обновила свой отчет об угрозах. В нем приводится примеры операций, в которых использовали ChatGPT в мошеннических и дезинформационных схемах. Ни одна из них не достигла массового охвата, но детали механик стоят внимания.
🟡Date Bait
Полуавтоматический дэйтинг-скам из Камбоджи, направленный на молодых индонезийцев. Операторы запускали таргетированные рекламные объявления в соцсетях с ключевыми словами и далее вели жертв в Telegram.
Там человек-оператор через ChatGPT генерировал романтические и сексуально окрашенные сообщения, затем передавал жертву ментору, который разводил жертву на серию платежей, после которых жертву блокировали.
🟡False Witness
Мошенническая схема возврата потерь, тоже из Камбоджи. Скамеры создавали сайты фиктивных юридических фирм, генерировали поддельные удостоверения адвокатов и документы, стилизованные под FBI.
Жертвами становились люди, уже пострадавшие от других злоумышленников, им обещали помочь вернуть деньги за предоплату в криптовалюте.
🟡Silver Lining Playbook
Предположительно китайская разведывательная операция, нацеленная на американских чиновников и аналитиков. Операторы генерировали письма от имени несуществующей консалтинговой фирмы «Nimbus Hub», приглашая жертв на платные консультации.
Параллельно они изучали расположение федеральных офисов, искали данные сотрудников и запрашивали у модели инструкции по установке программы для создания дипфэйков.
🟡Trolling Stone
Скоординированная кампания в поддержку лидера секты Константина Руднева, арестованного в Аргентине. Участники из Пакистана, Армении, Уругвая и Казахстана генерировали статьи и комментарии на испанском, публиковали их через фейковые страницы в соцсетях, замаскированные под местные новостные издания. Некоторые материалы попали в реальные региональные СМИ Аргентины.
🟡No Bell
Несуществующий доктор Мануэль Годсин из Бергенского университета публиковал статьи на новостных сайтах Ганы, Кении, Анголы и ЮАР. Тексты хвалили Российскую Федерацию и критиковали политику Евросоюза.
🟡Fish Food
Контент-ферма, связанная с российской информационной сетью. ChatGPT использовался для генерации пакетных комментариев на английском и испанском: один промпт давал 7 твитов, которые затем публиковали разные аккаунты. Самый просматриваемый из них набрал 150 тыс. просмотров.
🟡Кибероперации Китая
Наиболее масштабный кейс. Аккаунт, связанный с сотрудником китайских правоохранительных органов, просил ChatGPT помочь спланировать операцию против премьер-министра Японии Санаэ Такаити. Модель отказала.
Через несколько недель тот же пользователь попросил отредактировать отчет о ходе этой кампании (судя по всему, она была запущена без ChatGPT).
Из запросов следовало, что операция охватывала сотни операторов, тысячи фейковых аккаунтов на 300+ платформах, а в качестве инструментов использовались DeepSeek-R1, Qwen2.5 и YOLOv8.
Вывод OpenAI
ИИ-контент сам по себе не определяет успех злого умысла. Решающую роль играют охват распространителей и точность таргетинга. Без этих компонентов даже хорошо организованные кампании остаются практически невидимыми.
@ai_machinelearning_big_data
#news#ai#ml
✔️Релиз Nano Banana 2.
Модель под внутренним именем Gemini 3.1 Flash Image уже доступна в Gemini и генеративных сервисах Google. Она унаследовала премиальные возможностей NB Pro и умеет использовать веб-поиск в реальном времени для отрисовки инфографики и диаграмм.
Google значительно расширили контроль над визуалом. Nano Banana 2 строже следует сложным промптам, стабильно удерживает в одном рабочем процессе до 5 персонажей и 14 объектов, а также позволяет произвольно менять соотношение сторон и разрешение вплоть до 4K.
Модель стала генератором по умолчанию в видеоредакторе Flow и доступна разработчикам по API: генерация одного 4K-изображения обойдется в $0.15, что вдвое дешевле Nano Banana Pro.
blog.google
✔️DeepSeek закрыла доступ к предрелизной версии V4 для Nvidia и AMD.
Китайская ИИ-лаборатория отказалась предоставить американским чипмейкерам ранний доступ к своему грядущему флагману. Традиционно разработчики делятся тестовыми версиями крупных моделей с Nvidia и AMD для предварительной оптимизации производительности на их аппаратном обеспечении.
Теперь же фора в несколько недель для адаптации архитектуры и настройки процессоров предоставлена исключительно внутренним китайским поставщикам во главе с Huawei.
Источники на рынке связывают резкую смену курса с масштабной стратегией Пекина по созданию конкурентных преимуществ для локальных вендоров и ослаблению позиций американского оборудования на внутреннем рынке Китая.
reuters.com
✔️Perplexity выложила отрытые эмбеддинг-модели.
ИИ-поисковик выпустил 2 модели для векторизации текста: базовую pplx-embed-v1 и контекстную pplx-embed-context-v1.
Perplexity отказались от LLM и перешли на двунаправленные энкодеры. Взяли за основу Qwen3, дообучили - и теперь модель считывает контекст в обе стороны, а благодаря квантованию в процессе обучения база данных сжимается в 4-32 раза практически не теряя в точности поиска.
В тестах MTEB и ConTEB флагманская 4B обошла профильные решения от Anthropic и Voyage. Обе модели доступны в размерах 0.6B и 4B на Hugging Face под лицензией MIT и через API Perplexity.
perplexity.ai
✔️Появились подробности омни-модели SkyReels-V4.
Skywork опубликовала техотчет четвертой версии модели семейства SkyReels. Она объединит генерацию, инпейнтинг и редактирование видео вместе с аудио. Под капотом -
dual-stream DiT: один поток отвечает за видео, второй за аудио, при этом они делят текст-энкодер на базе MMLM.
Модель принимает на вход текст, изображения, видео, маски и аудио-референсы, использует обучение в контексте для точного следования инструкциям и выдает качество кинематографического уровня при 1080p, 32 FPS и длительности до 15 секунд.
Сроки релиза самой модели и планы по ее открытости неизвестны, но Skywork практикует регулярную публикацию своих моделей в open-source.
huggingface.co
✔️Microsoft анонсировала Copilot Tasks.
Mustafa Suleyman, CEO Microsoft AI, рассказал о запуске новой функции Copilot Tasks. Это функция интеллектуального управления задачами: ИИ без кода, настройки и специальных навыков самостоятельно выполняет действия по текстовому запросу пользователя.
Например: превратить учебный план в полный график подготовки с генерацией тестов и блокировкой времени перед экзаменами; каждую пятницу отслеживать объявления об аренде квартир рядом и планировать просмотры; вечером вытаскивать срочные письма, готовить черновики ответов и автоматически отписываться от рассылок.
Функция уже запущена в Research Preview для небольшой группы тестеров. Присоединиться к списку ожидания можно по ссылке.
Mustafa Suleyman в сети Х
@ai_machinelearning_big_data
#news#ai#ml
✔️Anthropic купила стартап Vercept.
Создатели Claude приобрели компанию Vercept, чтобы ускорить развитие функции computer use. Команда Vercept занималась решением проблем машинного восприятия и взаимодействия ИИ с программными интерфейсами. В ближайшие недели стартап свернет свой внешний продукт и полностью вольется в Anthropic.
Сделка дополняет недавний релиз Sonnet 4.6, которая показала огромный скачок в бенчмарке OSWorld. С конца 2024 года результат Sonnet вырос с 15% до 72,5%, вплотную приблизившись к человеческому уровню в задачах навигации по сложным таблицам и работы с формами в браузере.
anthropic.com
✔️Perplexity запустила ИИ-оркестратор.
Perplexity Computer - система с постоянной памятью, сотнями коннекторов, доступом к файлам и вебу, которая самостоятельно исследует, проектирует, пишет код, развертывает и управляет любыми проектами от начала до конца.
Инструмент работает с 19 моделями одновременно, распределяя задачи между параллельными агентами и выбирая оптимальную для каждой. Computer доступен для подписчиков Max, скоро обещают для тарифов Pro и Enterprise.
PerplexityAI в сети Х
✔️Nous Research выпустила Hermes Agent.
Hermes Agent оснащен многоуровневой системой памяти и постоянным доступом к выделенной машине: он запоминает все, чему научился, и становится умнее с каждой сессией.
Агент работает в CLI и мессенджерах, перенося контекст между платформами без потерь. Поддерживает субагентов, программный tool calling, полный контроль над файловой системой и терминалом, браузер и запланированные задачи.
Проект полностью открыт. Первые 750 подписчиков облачного Nous Portal (подписка начинается с $10/мес.) получают месяц бесплатно по коду HERMESAGENT.
Nous Research в сети Х
✔️Inception Labs представила самую быструю ризонинг-модель в мире.
Mercury 2 - языковая модель на основе диффузии, которая вместо последовательного вывода токенов использует параллельное уточнение, достигая скорости свыше 1000 токенов в секунду на GPU NVIDIA Blackwell. Это примерно в 5 раз быстрее традиционных авторегрессионных моделей.
Модель поддерживает контекст 128K, нативную работу с инструментами, структурированный JSON-вывод и полностью совместима с OpenAI API. Цена - 25 центов за миллион входных и 75 центов за миллион выходных токенов.
inceptionlabs.ai
✔️Бывший топ-менеджер Roblox стал директором по персоналу OpenAI.
Арвинд КС занял пост Chief People Officer в OpenAI, сменив Джулию Виллагру, которая покинула компанию в августе 2025 года. На новой должности он будет напрямую подчиняться директору по стратегии Джейсону Квону.
Главная задача Арвинда - управление наймом, онбординг и формирование корпоративной политики в режиме интенсивного расширения штата. До прихода в OpenAI Арвинд руководил HR-направлением в Roblox, а еще раньше занимал руководящие посты в Google и Palantir.
Особое внимание OpenAI планирует уделить переходу к рабочим процессам на базе ИИ. Компания хочет показать на своем примере, что нейросети должны не заменять людей, а расширять их возможности.
openai.com
@ai_machinelearning_big_data
#news#ai#ml
✔️OpenAI обновила API.
Компания выпустила 2 апдейта для повышение стабильности аудиоинтерфейсов и производительности агентов.
Первый - модель gpt-realtime-1.5 для Realtime API. Она оптимизирована для более надежной работы с голосовыми командами. По данным OpenAI, точность распознавания произнесенных цифр и букв выросла на 10%. Модель на 5% лучше справляется с логическими задачами в аудиоформате и на 7% точнее следует инструкциям. Базовая аудиомодель тоже получила минорное обновление до версии 1.5.
Второй - нативная поддержка WebSockets в Responses API. Раньше при каждом запросе приходилось заново передавать весь контекст диалога. Теперь API поддерживает постоянное соединение, отправляя только новые данные по мере их поступления. Это кардинально снижает задержки и ускоряет работу сложных ИИ-агентов с частыми вызовами внешних инструментов на 20–40%.
OpenAI for Developers в сети Х
✔️Статья Anthropic про способность Claude Code обрушила акции IBM на 13%.
Anthropic расширила возможности Claude Code, нацелив его на автоматическую модернизацию систем, написанных на COBOL. Этот шаг нанес серьезный удар по IBM, главному игроку на рынке обслуживания старых мейнфреймов.
Несмотря на возраст, COBOL остается фундаментом для финансов, авиации и госсектора: на нем обрабатывается 95% транзакций в США. Главная проблема бизнеса заключалась в растущем дефиците специалистов и высокой стоимости анализа старой кодовой базы.
Теперь Claude Code берет этот процесс на себя. Он выстраивает карту зависимостей в коде, документирует рабочие процессы и выявляет скрытые риски, выполняя многомесячную работу аналитиков.
cnbc.com
✔️ИИ-платформа ProducerAI стала частью Google Labs.
Google включила сервис ProducerAI в состав Google Labs. Платформа позиционируется как виртуальный соавтор, который создает полноценные треки по текстовым запросам, пишет тексты и настраивает звучание отдельных инструментов.
ProducerAI опирается на стек из Gemini, Veo, Nano Banana и Lyria 3. Самое интересное - функция Spaces, где виртуальные инструменты и эффекты можно задавать человеческим языком: просто описываете нужный звук текстом, а система собирает под него плагин. Готовые пресеты можно скидывать в сообщество и ремиксовать чужие.
Доступ выкатили сразу для 250 стран. Есть бесплатный тариф и платные подписки. Весь сгенерированный контент помечается SynthID.
blog.google
✔️Десктопные AMD Ryzen AI 400 для AM5 выйдут во 2 квартале 2026 года.
AMD подтвердила планы по выпуску настольных версий линейки Ryzen AI 400. Согласно документации к выставке CES 2026, первыми дебютируют ноутбуки с новыми чипами, а релиз для десктопов запланирован на 2 квартал. В сеть уже утекли рендеры корпоративной серии PRO - значит, официальный анонс явно на подходе.
Новые десктопные APU объединят под кодовым названием Gorgon Point. Технически это обновление существующих мобильных дизайнов Strix Point и Krackan Point.
Пока неясно, будут ли настольные решения использовать оба варианта кристаллов или только один из них. Также остается открытым вопрос, закроет ли компания эти чипы исключительно в корпоративном сегменте.
videocardz.com
✔️На заводе Toyota в Канаде начнут работать 7 человекоподобных роботов Digit.
В апреле этого года на заводе по сборке кроссоверов RAV4 начнется коммерческая эксплуатация 7 двуногих роботов Digit от компании Agility Robotics. Переход от пилотного тестирования к работе на реальной производственной линии - важный прецедент для промышленности.
Машины интегрируются в рабочий процесс по бизнес-модели Robots-as-a-Service. Их главной задачей станет разгрузка и перемещение контейнеров с деталями от автоматизированных буксировщиков. Передавая рутину машинам, Toyota хочет избавить сотрудников от монотонного и изматывающего труда.
Тренд на двуногих роботов в реальном секторе стремительно набирает обороты: ранее Digit вышли на склады логистического гиганта GXO, а прямые конкуренты из Figure AI обкатывают свои решения на заводах BMW.
agilityrobotics.com
@ai_machinelearning_big_data
#news#ai#ml
✔️OpenAI заморозила проект Stargate.
Мегапроект, который OpenAI планировала запустить вместе с SoftBank и Oracle, фактически остановлен. Причиной стали корпоративные разногласия, дефицит инженерных кадров и опасения инвесторов - по прогнозам, к 2027 году компания могла столкнуться с нехваткой капитала.
Но 10 ГВт запланированных мощностей все равно нужны. Поэтому OpenAI включила резервный план. Компания арендует сервера у тех же Oracle и SoftBank, а заодно активно скупает ресурсы у AWS и Google Cloud. Фокус сместился на локальные дата-центры - вроде того, что сейчас строят в Техасе на 1,2 ГВт.
В результате такой смены курса общие прогнозируемые расходы OpenAI на инфраструктуру к 2030 году возрастут до 600 млрд. долларов.
theinformation.com
✔️Anthropic обвинила китайские лаборатории в дистилляции Claude.
Вслед за OpenAI, Anthropic заявила о масштабной дистилляции знаний. По словам компании, всего было cгенерировано более 16 млн. запросов к Claude сетью из 24 тыс. аккаунтов через прокси-сервисы в обход региональных ограничений.
Главной целью был сбор датасетов для копирования ризонинга, написания кода и работы с инструментами. По данным Anthropic, DeepSeek извлекала алгоритмы пошаговых рассуждений и варианты обхода фильтров. Moonshot выкачивала данные по кодингу и CV, а MiniMax перехватывала логику новейших версий Claude буквально в день их релиза.
Для защиты своей инфраструктуры компания уже развернула системы, автоматически блокирующие нелегальный API-трафик.
anthropic.com
✔️NVIDIA открыла код и модели проекта DreamDojo.
DreamDojo - генеративная модель мира, которую учили на 45 тысяч часов видео от первого лица. Люди на записях занимаются обычной бытовой рутиной - складывают одежду, собирают вещи. А модель, просто глядя на это, выучивает законы физики.
Система выдает симуляцию в реальном времени на скорости около 11 FPS. Этого хватает, чтобы обкатывать алгоритмы в виртуалке и не ломать дорогие физические прототипы. Но фишка релиза в том, что виртуальным роботом можно управлять через VR-контроллеры прямо внутри сгенерированной реальности.
Обе версии модели, на 2 и 14 млрд. параметров, опубликованы под лицензией, разрешающей в том числе коммерческое использование.
Jim Fan (NVIDIA Director of Robotics) в сети Х
✔️В коде ChatGPT обнаружили новый тариф Pro Lite за $100 в месяц.
Тибор Блахо нашел во коде веб-версии ChatGPT упоминания нового уровня подписки. Судя по всему, OpenAI планирует тариф Pro Lite, чтобы закрыть нишу между планом Plus и флагманским Pro.
Согласно найденным фрагментам кода, Pro Lite предложит в 3–5 раз больше квот на использование ризонинг-моделей по сравнению с Plus. Кроме того, план, вероятно, получит расширенные лимиты для Codex. Официальных заявлений о сроках запуска нового тарифа OpenAI пока не публиковала.
gizmochina.com
✔️Сгенерированные лица людей стали слишком идеальными.
Ученые из Австралии выяснили, что современные нейросети перешагнули порог визуального распознавания. В ходе эксперимента со 125 участниками обычные люди отличали сгенерированные лица от настоящих лишь немногим лучше, чем при случайном угадывании. Даже обладатели выдающейся зрительной памяти показали минимальное преимущество перед контрольной группой.
Сложность связана с изменением самой природы визуальных ошибок ИИ. Если ранние генеративные модели оставляли заметные артефакты, то современные синтетические лица выдают себя исключительно своей безупречностью. Нейросети создают гиперреалистичные, абсолютно симметричные и статистически усредненные портреты с идеальными пропорциями.
Авторы предупреждают, что этот искусственный перфекционизм скоро сломает системы биометрии и безопасности. Проверить собственную наивность можно в онлайн-демо исследования.
unsw.edu.au
@ai_machinelearning_big_data
#news#ai#ml
📌Сэм Альман дал интервью индийской прессе в рамках India AI Impact Summit 2026.
Трансляция длилась час и содержала много риторики в сторону Индии. Мы собрали ключевые и наиболее интересные высказывания:
🟡Эволюция ИИ
Скорость развития моделей от базовых задач к решению научных проблем не имеет аналогов в истории технологий.
Глубокое обучение уникально тем, что небольшая группа исследователей нашла единый алгоритм, способный обучаться чему угодно, и его эффективность непрерывно растет.
Год назад ИИ справлялся только с математикой на уровне старшей школы, испытывая трудности с программой начальных классов за пару лет до этого.
Летом модели начали конкурировать в сложнейших математических олимпиадах, а на прошлой неделе проект First Proof ИИ решил 7 из 10 математических проблем, ответы на которые ранее не были известны ученым.
Codex полностью изменили профессию программиста. Текстовый запрос теперь позволяет сгенерировать приложение целиком.
🟡Инфраструктура
Требования к вычислительным мощностям для достижения AGI выходят за рамки существующих физических и экономических возможностей планеты.
Индустрия ИИ представляет собой «пятислойный пирог»: энергетика, дата-центры, чипы, базовые модели и конечные приложения.
Развертывание инфраструктуры станет самым дорогим и сложным проектом за всю историю человечества. Для его реализации невозможно использовать традиционные методы - потребуется массовое привлечение ИИ и промышленных роботов для строительства.
Концепция размещения дата-центров в космосе абсурдна. Стоимость запуска оборудования несоизмеримо выше затрат на наземную электроэнергию, а починить сломанный GPU в космосе физически некому. Орбитальные дата-центры не обретут смысл в текущем десятилетии.
🟡Геополитика и альянс с государством
Технологическая индустрия, зародившаяся в Кремниевой долине на принципах либертарианства, должна радикально изменить подход. Для достижения AGI потребуется беспрецедентный уровень интеграции с правительствами.
В гонке ИИ Китай обладает подавляющим преимуществом в смежных физических отраслях: производстве промышленных роботов, электромоторов, магнитов и развертывании энергетической инфраструктуры.
Крайне опасен сценарий, при котором AGI будет монополизирован одной компанией или одним государством. Распределение мощностей должно быть демократизировано для соблюдения баланса сил на международной арене.
Уже наблюдается децентрализация: команды из 1-3 человек, используя ИИ-агенты, создают стартапы с феноменальным уровнем успеха и капитализации, что было невозможно еще несколько лет назад.
ИИ-системы уже могут применяться правительствами для анализа массивов разведывательных отчетов. Категорически недопустимо использование ненадежных open-source моделей для принятия критических военных решений.
🟡Энергопотребление
Оценка экологического следа дата-центров сопровождается дезинформацией.
Утверждения о том, что ChatGPT расходует 17 галлонов воды на каждый поисковый запрос, являются фейком. Современные дата-центры отказываются от систем испарительного охлаждения.
Общее потребление энергии дата-центрами абсолютно реально и огромно. Миру необходимо экстренно переходить на ядерную, ветровую и солнечную энергетику.
Данные Билла Гейтса о том, что один запрос к ChatGPT эквивалентен разрядке 10 батарей iPhone, сильно завышены.
Альтман предложил сравнение энергетических затрат на тренировку ИИ-модели с затратами на обучение человека. Специалисту требуется 20 лет потребления пищи и ресурсов планеты, прежде чем он сможет выполнять сложные когнитивные задачи. ИИ с этой точки зрения уже выигрывает по энергоэффективности.
🟡Блок ответов на вопросы
При гипотетическом выборе ИИ-ассистента из чужих моделей (Grok, Claude, Gemini, DeepSeek), Сэм отдаст предпочтение Gemini.
Отказ от доли в капитале при создании OpenAI Альтман называет одним из самых глупых решений.
Самый дорогой и значимый найм в истории компании - Илья Суцкевер.
OpenAI не станет отказываться от рекламной модели монетизации, если это потребуется.
@ai_machinelearning_big_data
#news#ai#ml
✔️Anthropic запустила Claude Code Security.
Новый инструмент сканирует кодовую базу и предлагает патчи для исправления найденных проблем. Сейчас он доступен в режиме ограниченного превью для Enterprise и Team клиентов, а мейнтейнеры репозиториев могут запросить приоритетный бесплатный доступ.
Обычный статический анализ ищет совпадения с известными паттернами уязвимостей. Этого достаточно, чтобы поймать торчащие наружу пароли или устаревшее шифрование.
Но прорехи в бизнес-логике или сломанный контроль доступа такие инструменты пропускают - там нужно понимать, как компоненты взаимодействуют между собой и куда движутся данные.
Claude Code Security делает именно это: читает и анализирует код так, как его читал бы человек-исследователь безопасности.
Каждая находка проходит многоступенчатую верификацию. Claude сам перепроверяет результаты, пытаясь опровергнуть собственные выводы и отсеять ложные срабатывания.
Финальные находки появляются в дашборде с оценкой серьезности и уровнем уверенности модели. Решение, применять предложенный патч или нет остается за людьми, без человеческого одобрения ничего не меняется.
За инструментом - более года исследований. Команда Frontier Red Team тестировала Claude на соревнованиях CTF и совместно с Pacific Northwest National Laboratory отрабатывала защиту критической инфраструктуры.
С Opus 4.6 команда обнаружила в open-source проектах более 500 уязвимостей, которые не замечали годами, несмотря на регулярный аудит.
@ai_machinelearning_big_data
#news#ai#ml
✔️OpenAI выпустит умную колонку с камерой в 2027 году.
Компания готовит к запуску линейку фирменных гаджетов. Первым устройством станет умная колонка. Ее релиз ожидается не раньше февраля 2027 года по цене от 200 до 300 долларов.
Фишкой гаджета станет встроенная камера с функцией распознавания лиц. Устройство сможет анализировать происходящее вокруг и давать проактивные советы. Производство аппаратных новинок планируют поручить компании Foxconn.
Колонка станет отправной точкой для новой экосистемы. В разработке также находятся умные очки (старт производства в 2028 гоу), беспроводная гарнитура Sweetpea, умный стилус Gumdrop и прототип настольной лампы.
theinformation.com
✔️Команда llama.cpp и GGML присоединилась к Hugging Face.
Георгий Герганов и его команда переходят в Hugging Face. Проект llama.cpp останется полностью открытым и независимым. Разработчики сохранят за собой техническое руководство, а Hugging Face обеспечит финансирование и ресурсы.
Цель партнерства - техническая интеграция. Поскольку transformers де-факто стала стандартом для архитектур ИИ-моделей, а llama.cpp выступает фундаментом для их локального инференса, команды хотят максимально упростить связку этих инструментов. В будущем развертывание новых моделей из transformers в llama.cpp должно работать в один клик.
Также планируется улучшить упаковку и общий пользовательский опыт архитектуры GGML. Hugging Face делает ставку на то, что локальный инференс вскоре станет альтернативой облачным вычислениям.
huggingface.co
✔️Claude научился создавать и редактировать презентации внутри PowerPoint.
Anthropic выпустила официальную интеграцию ИИ-ассистента для Microsoft PowerPoint. Плагин уже появился в Microsoft Marketplace и доступен в статусе бета-версии для подписчиков тарифов Pro, Max, Team и Enterprise.
Через Claude можно генерировать целые презентации или править отдельные слайды с помощью текстовых запросов. Чат-бот понимает контекст текущего дизайна - он умеет считывать макеты, шрифты и цветовую палитру из образца слайдов. Таким образом, все новые элементы и сгенерированный контент автоматически подстраиваются под корпоративный стиль или существующее оформление документа.
claude.com
✔️ Pika Labs анонсировала сервис цифровых двойников с долгосрочной памятью.
Новая функция AI Selves позволит развернуть виртуального двойника, который обладает памятью, уникальным характером и способен самостоятельно общаться с другими людьми. За мимику и артикуляцию при разговоре отвечают собственные аудиовизуальные модели лаботатории.
Пользователи смогут детально настраивать свою копию: задавать голос, манеру общения и загружать конкретные факты биографии или личные предпочтения. Процесс напоминает воспитание аватара, где создатель несет ответственность за заложенные в ИИ инструкции. Предполагается, что такие агенты будут интегрированы в мессенджеры и соцсети, где смогут общаться и действовать от имени пользователя.
Pika Labs открыла регистрацию через список ожидания. Стоимость использования сервиса или уровнях подписки пока неизвестны.
Pika Labs в сети Х
✔️Microsoft разработала план борьбы с дипфейками.
Команда Microsoft по безопасности ИИ оценила 60 комбинаций методов верификации цифрового контента и опубликовала рекомендации для платформ и ИИ-компаний. Схема трёхуровневая: история происхождения файла, водяные знаки и цифровая подпись контента. Вместе они позволяют отследить, было ли изображение или видео создано или изменено ИИ, но не определить, правда ли это.
Главная ирония: когда CSO компании Эрик Хорвиц спросили, внедрит ли Microsoft собственные рекомендации в Copilot, LinkedIn и Azure, он ушёл от прямого ответа.
Эксперт по цифровой криминалистике из UC Berkeley Хани Фарид оценивает инициативу осторожно: стандарт не решит проблему целиком, но существенно усложнит массовый выброс фейков.
technologyreview.com
@ai_machinelearning_big_data
#news#ai#ml
✔️OpenAI поглотила команду поискового стартапа Nerve.
Команда Nerve переходит в OpenAI в рамках сделки формата acqui-hire. Технологии стартапа будут интегрированы в существующие продукты OpenAI для улучшения механизмов поиска на рабочих местах.
До поглощения Nerve работала как единый хаб. Система умела извлекать данные из корпоративных документов, электронной почты, Google Drive и Slack, заменяя рутинный ручной поиск автоматизированными сценариями.
Наработки Nerve станут инфраструктурным компонентом для создания будущих ИИ-агентов, способных самостоятельно оперировать корпоративной информацией и выполнять сложные многошаговые задачи.
usenerve.com
✔️ByteDance открыла около 100 вакансий в США.
Китайская корпорация активно нанимает инженеров и исследователей в Сан-Хосе, Лос-Анджелесе и Сиэтле для лаборатории Seed.Перед кандидатами ставятся задачи по подготовке датасетов для LLM, улучшению алгоритмов генерации видео и изображений, а также разработка научных моделей для дизайна лекарственных препаратов.
Отдельный фокус сделан на проекте Seed Edge Research, цель которого в создании систем с человекоподобными способностями к обучению.
Агрессивный наем происходит на фоне многолетнего давления американских регуляторов. Несмотря на это, ByteDance явно не планирует уступать технологическую гонку и усиливает свои R&D-центры на территории конкурентов.
bloomberg.com
✔️Microsoft научилась записывать данные в боросиликатное стекло.
В рамках проекта Project Silica инженеры решили фундаментальную проблему деградации носителей в дата-центрах. В Nature вышла статья о важном сдвиге: команда отказалась от дорогого чистого кварца в пользу доступного боросиликатного стекла. Фемтосекундные лазеры "прожигают" в пластине толщиной 2 мм сотни слоев информации
Фишка исследования — изобретение «фазовых вокселей». Раньше методы опирались на поляризацию, а новый подход изменяет фазу стекла и требует лишь одного лазерного импульса на воксель. Чтобы разобрать эту плотную трехмерную структуру и убрать искажения, Microsoft подключила нейросети. Скорость записи подняли, запустив несколько лучей параллельно, а само устройство упростили: теперь для чтения хватает одной камеры вместо четырех.
Стеклянный носитель не боится воды, высоких температур и пыли. Тесты на старение подтвердили, что записанная информация останется неизменной минимум несколько тысячелетий. На этом исследовательская часть Project Silica закончена. Технология готова, теперь на ее основе можно строить хранилища.
microsoft.com
✔️ Google запустила генератор продуктового фото.
Новая функция Photoshoot - часть маркетинговой платформы Pomelli. Инструмент ориентирован на малый и средний бизнес, он превращает через Nano Banana фотографии товаров в качественные студийные и лайфстайл-кадры без затрат на продакшен.
Платформа автоматически парсит сайт компании, извлекает фирменные цвета, шрифты и общую эстетику бренда для применения к генерируемому контенту. Сервис предлагает готовые визуальные пресеты, замену фона по текстовому запросу и перенос стиля с референсов. Пока это бесплатная бета, но только для США, Канады, Австралии и Новой Зеландии.
blog.google
✔️Tavus сделала модель реалистичного рендеринга лица в реальном времени.
Phoenix-4 покадрово генерирует каждый пиксель лица и головы виртуального собеседника, опираясь на датасет из тысяч часов реальных диалогов.
Киллер-фича Phoenix-4 в способности анализировать контекст беседы и демонстрировать эмпатию. Модель знает более 10 эмоций и умеет плавно переключаться между ними в реальном времени. Разработчики заверяют, что тем самым победили эффект «зловещей долины».
Технически все серьезно: HD-видео, 40 кадров в секунду. Tavus предлагает использовать это в продажах, обучении и медицине - там, где человеку важно внимание.
tavus.io
@ai_machinelearning_big_data
#news#ai#ml
✔️Яндекс сократил затраты на обучение LLM на 4,8 млрд рублей в год без потери качества и темпов разработки
Компания сообщила о масштабной оптимизации инфраструктуры обучения больших языковых моделей: качество и объёмы разработки сохранены, а годовая экономия составила 4,8 млрд ₽ (≈ 400 млн ₽ в месяц).
🟡Ключевое решение — библиотека YCCL
YCCL (Yet Another Collective Communication Library) — собственная разработка Яндекса для ускорения коллективных операций и межпроцессорного взаимодействия в кластерах.
С её помощью удалось:
- в 2 раза ускорить обмен данными между GPU,
- сократить объём передаваемой информации
- перенести часть управляющей логики с GPU на CPU, снизив нагрузку на графические процессоры.
Сопоставимые по уровню решения есть только у крупнейших игроков рынка (Meta, AMD и ряд китайских бигтех-компаний).
🟡Переход на FP8
Компания внедрила вычисления в формате FP8, что дало:
ускорение обучения до 30%, двукратное снижение коммуникаций между GPU.
🟡Масштабирование и эффективность кластеров
Размер батча увеличен до 16–32 млн токенов, что уменьшило простой GPU и повысило загрузку и эффективность использования кластеров.
Дополнительно улучшили стабильность инфраструктуры и сократили затраты, связанные с перезапусками обучения.
@ai_machinelearning_big_data
#news#ai#ml
✔️OpenAI и Paradigm представили инструмент для оценки навыков ИИ в защите смарт-контрактов.
EVMbench - специализированный фреймворк, который проверяет, насколько хорошо языковые модели справляются с 3 задачами: находят баги в коде смарт-контрактов, эксплуатируют их в контролируемой среде и исправляют без нарушения логики контракта.
Тестовая база построена на реальных примерах багов, найденных ранее в ходе аудитов и профильных соревнований.
Авторы рассчитывают, что EVMbench станет отраслевым стандартом, что важно для защиты активов в секторе децентрализованных финансов, где исправить ошибку после деплоя уже невозможно.
openai.com
✔️Google обновила NotebookLM.
Теперь в NotebookLM сгенерированные презентации можно дорабатывать прямо в диалоге с ИИ, без ручной правки каждого слайда. Достаточно написать, что изменить, и модель перестроит контент сама.
Второе обновление - экспорт в PPTX. Готовую презентацию можно скачать и открыть в Microsoft PowerPoint. Поддержка Google Slides анонсирована, но пока не запущена.
NotebookLM в сети Х
✔️Perplexity полностью отказывается от рекламы.
ИИ-поисковик прекратил эксперименты с рекламной монетизацией, посчитав, что она фундаментально противоречит миссии сервиса. Несмотря на то, что стартап одним из первых начал тестировать спонсорские ответы в 2024 году, сейчас руководство решило свернуть эту инициативу.
Представители компании пояснили, что их главная ценность - это точность и объективность информации. Даже если промо-блоки четко маркированы и технически не влияли на генерацию текста, сам факт их наличия заставляет людей сомневаться в честности ответов.
В Perplexity пришли к выводу, что для удержания платных подписчиков пользователь должен быть уверен, что получает лучший возможный ответ, не искаженный коммерческими интересами рекламодателей.
ft.com
✔️Gemini теперь может генерировать музыку.
В чат-бот добавили модель Lyria 3 от DeepMind. На вход она принимает текст, картинку или видео, а если указать в запросе имя исполнителя, Gemini создаст трек в похожем стиле (но скопировать артиста напрямую не получится).
Инструмент в бете, но уже пишет полноценные треки на английском, немецком, испанском, французском, хинди, японском, корейском и португальском языках. Вся музыка, созданная через Lyria 3, получает метку SynthID.
blog.google
✔️В MIT приспособили языковую модель для удешевления производства лекарств.
Команда инженеров-химиков института адаптировала архитектуру LLM для нужд биотехнологий. Созданный алгоритм помогает промышленным дрожжам Komagataella phaffii эффективнее производить сложные белки, используемые в вакцинах и препаратах от рака.
Суть разработки - решении проблемы генетических синонимов. Одна и та же аминокислота может кодироваться разными триплетами ДНК (кодонами), но на классических методах оптимизации выбор самых часто встречающихся вариантов нередко приводит к дефициту ресурсов клетки и снижению выработки.
Инженеры обучили модель на геноме дрожжей, заставив ее воспринимать ДНК как текст. ИИ не просто запомнил частоту кодонов, но и усвоил скрытый контекст — «синтаксис» их взаимодействия. В тестах на реальных белках, включая человеческий гормон роста и моноклональные антитела, последовательности от ИИ превзошли результаты лучших коммерческих инструментов в 5 случаях из 6.
Технология обещает сократить расходы на разработку новых лекарств, которые на этапе подготовки производства сейчас составляют до 20% от общего бюджета.
news.mit.edu
@ai_machinelearning_big_data
#news#ai#ml
🌟От ETA к вероятностной модели: новое ML-ранжирование маршрутов.
Мы привыкли, что навигация = минимизация ETA. Но в реальности пользователь сходит с неудобного маршрута, даже если тот экономит 30 секунд. Команда маршрутизации Яндекс Карт пересобрала ранжирование. Теперь варианты оцениваются не только по времени в пути, но и по совокупности факторов, влияющих на удобство поездки.
🟡Как это работает
Ранжированием занимается ML-модель, обученная на обезличенных данных поведения пользователей - агрегированных паттернах, таких как плотность сходов или предпочтения на перекрестках. В качестве метрики было выбрано совпадение фактического трека пользователя с предложенным маршрутом. Этот показатель и стал новым таргетом для ML-модели.
🟡От времени - к портрету маршрута
Раньше маршруты ранжировались в первую очередь по ETA. Теперь каждый вариант описывается сотнями признаков: от времени в пути до сложности манёвров и исторических данных о сходах. На основе этого «признакового портрета» модель рассчитывает скор - вероятность того, что водитель успешно доедет без отклонений.
🟡Как именно учится модель
Акцент при обучении модели сместился: теперь она оптимизируется в первую очередь на то, чтобы первый предложенный маршрут оказался тем, по которому человек действительно доедет до конца. Именно топ-1 получает максимальное внимание, при этом остальные варианты никуда не исчезают и доступны для выбора.
В поездке человек не строит рейтинг маршрутов - он выбирает один, а все остальные варианты для него в этот момент перестают существовать. Поэтому мы перешли от классического «ранжирования» к задаче «выбора», используя функцию потерь на основе Softmax с one‑hot‑таргетом.
🟡Что на практике
Долгое время порядок формировался простой сортировкой по ETA - удобные и предсказуемые маршруты не всегда были на первом месте и иногда вовсе выпадали из топ-3.
- Синий маршрут - результат старого ранжирования (ETA-first);
- Красный - новое ML‑ранжирование, он чуть медленнее по времени, но с него реже сходят.
Модель начала чаще поднимать такие варианты наверх, обходя сложные участки или центр города. В итоге первым оказывается не самый быстрый путь, а тот, который на практике понятнее и чаще проезжаем. При этом пользователю предлагаются и другие варианты и выбор всегда остается за ним.
Такой подход позволяет учитывать реальные сценарии движения и легко масштабируется: модель может учитывать новые факторы - от персонализации до адаптации под локальные дорожные особенности.
Технические детали и логику работы модели команда разложила на Хабре.
@ai_machinelearning_big_data
#news#ai#ml