✔️Прорыв в квантовых вычислениях
Физики Гарварда создали первый в мире квантовый компьютер, который работает непрерывно без перезапуска.
Ранее квантовые машины держались миллисекунды, максимум - около 13 секунд.
Новая установка работает более 2 часов и может функционировать бесконечно.
Ключевое новшество - решение проблемы потери атомов: система в реальном времени пополняет кубиты, впрыскивая 300 000 атомов в секунду с помощью оптических инструментов.
Учёные считают, что практические, постоянно работающие квантовые компьютеры могут появиться уже в течение 2 лет - с огромным влиянием на медицину, финансы и научные исследования.
thecrimson
✔️ Anthropic делает ставку на AI-приложения для бизнеса
По данным The Information, Anthropic продвигает свою модель Claude как основу для создания enterprise-замен привычных приложений вроде Slack. Компания делает ставку на обучение с подкреплением, чтобы улучшить способности модели к программированию.
Похожую стратегию развивает и xAI Илона Маска, но эксперты сомневаются, что крупные корпорации откажутся от укоренившихся систем вроде SAP или ServiceNow. Более вероятно, что первыми такие AI-first инструменты начнут использовать небольшие стартапы.
Тем временем JPMorgan и другие банки активно заявляют об интеграции решений OpenAI, Anthropic и Google, хотя реальные масштабы затрат пока не соответствуют публичному энтузиазму.
theinformation
✔️ Perplexity объявила, что её AI-браузер Comet, ранее доступный только по подписке $200/месяц, теперь стал бесплатным для всех (с ограничениями по запросам).
Comet, запущенный в июле 2025 года, работает как встроенный ассистент: он умеет анализировать страницы, вытаскивать ключевые детали и серфить по ссылкам, проводя многошаговые исследования.
Perplexity также представила Comet Plus за $5 — партнёрскую подписку, которая открывает доступ к контенту от CNN, The Washington Post, Fortune, Los Angeles Times и Condé Nast (The New Yorker, Wired и др.).
Однако запуск совпал с продолжающимися исками от крупных издателей, включая Dow Jones (The Wall Street Journal) и New York Post, обвиняющих стартап в использовании их материалов для обучения ИИ.
Скачать Comet
✔️OpenAI раскалывает запуск Sora: ИИ-видео как TikTok, но сотрудники бьют тревогу
TechCrunch пишет, что запуск нового соцприложения Sora 2 вызвал тревогу внутри самой OpenAI. Это TikTok-подобная лента, наполненная видео, созданными ИИ, включая дипфейки самого Сэма Альтмана.
Часть исследователей OpenAI считает, что компания уходит от своей миссии ради хайпового контента. Один из сотрудников прямо заявил: «AI-ленты - пугающие. Я был шокирован, узнав, что мы выпускаем Sora 2…»
Сторонники проекта объясняют, что такие продукты нужны, чтобы финансировать фундаментальные исследования и дать пользователям почувствовать силу технологий. В OpenAI утверждают, что хотят «показать людям что-то классное, чтобы они улыбнулись».
Но вместе с ростом Sora OpenAI рискует повторить судьбу классических соцсетей: зависимость, манипуляции c информацией, проблемы с дипфейками и давлением на метрики вовлечённости.
techcrunch
✔️ США продолжают контролировать большинство мировых мощностей для обучения ИИ, строя самые большие и энергоемкие кластеры
Китай в 2025 году вложит до 98 млрд долларов, но экспортные ограничения на топовые чипы Nvidia и AMD тормозят прогресс.
Huawei продвигает Ascend 910C, однако по памяти, пропускной способности и софту он уступает решениям Nvidia. США разрешили ограниченные продажи H20 и MI308 в Китай с 15% налогом, но топовые GPU недоступны китацы, и разрыв в производительности всё ещё в пользу американцев.
X
@ai_machinelearning_big_data
#news#ai#ml
✔️ Илон Маск стал первым человеком в истории, чьё состояние превысило $500 млрд
Для сравнения: это больше, чем суммарное богатство Джеффа Безоса ($233,5 млрд) и Марка Цукерберга ($245,7 млрд).
Только за последний год Маск увеличил своё состояние на $245 млрд.
✔️Стартап Миры Мурати Thinking Machines представил свой первый продукт - Tinker.
Но это не новая модель, а гораздо более практичный инструмент: API для файнтюнинга.
Идея проста: вы пишете код для дообучения, а все заботы о железе берут на себя Thinking Machines - от распределения ресурсов до восстановления после сбоев.
Tinker поддерживает широкий спектр моделей - от небольших до очень крупных. В API доступны базовые примитивы (forward_backward, optim_step, sample), из которых можно собрать кастомные пайплайны. А для тех, кто хочет сразу сложные сценарии, есть Tinker Cookbook - библиотека с готовыми реализациями популярных алгоритмов: RLHF, Multi-Agent, Tool Use, Math Reasoning и других.
Пока продукт доступен только в приватной бете, но уже можно записаться в вейтлист.
✔️Nvidia представила Reinforcement Learning Pretraining (RLP) - новый способ обучения ИИ, при котором модель учится рассуждать ещё на этапе претренинга.
В эксперименте на 12B модели RLP повысил точность на 35%, используя всего 0,125% данных.
Главное отличие: вместо обычного предсказания следующего токена модель сначала генерирует «мысль», а затем проверяет, улучшает ли она прогноз. За полезные мысли модель получает вознаграждение, что формирует навык пошагового мышления с самого начала обучения.
На математических и бенчмарках тестах RLP превзошёл стандартные подходы и сохранил преимущество даже после классического дообучения.
nvidia
✔️ Вышла версия Cursor 1.7. Теперь пользоваться инструментом стало удобнее за счёт ряда новых функций.
Подсказки появляются прямо во время ввода промпта и принимаются нажатием Tab. Появились кастомные hooks, которые позволяют управлять жизненным циклом агентов, а также deeplinks для быстрого обмена промптами.
Правила можно назначать сразу для всей команды, включая Bugbot для автоматического кодревью. Кроме того, теперь статус агентов доступен прямо из панели, без необходимости открывать само приложение.
cursor
✔️ Мира Мурати привлекла рекордные $2 млрд при оценке $10–12 млрд - крупнейший посевной раунд в истории США.
Она сохранила полный контроль над стартапом, а среди инвесторов - a16z, Accel, Nvidia, AMD и Cisco. В команду вошёл сооснователь OpenAI Джон Шульман и группа экс-исследователей.
Компания зарегистрирована как public benefit corporation, обещает open-source и первый продукт в ближайшие месяцы.
Information
✔️ OpenAI стала самой дорогой частной компанией в мире - её оценка достигла $500 млрд, обогнав SpaceX и ByteDance.
За последние полгода стоимость выросла на $200 млрд. При этом стартап продолжает наращивать убытки, но инвесторы пока закрывают на это глаза.
Сэм Альтман фактически переигрывает весь рынок, превращая OpenAI в главного игрока индустрии.
Bloomberg
@ai_machinelearning_big_data
#news#ai#ml
✔️ Zai представили GLM-4.6
Новая флагманская модель получила заметные улучшения: поддержка длинного контекста до 200K токенов, сильные возможности в рассуждении, генерации кода, поиска и агентных задачах.
Hf | Api | Попробовать
✔️NVIDIA анонсировала новые возможности для робототехники и симуляции.
Newton - это открытый физический движок с GPU-ускорением, созданный на базе NVIDIA Warp и OpenUSD и выпущенный под лицензией Apache 2.0. Он показывает огромный прирост скорости: в задачах движения до 152× быстрее, а при манипуляции объектами — до 313× быстрее по сравнению с MJX на RTX 4090.
Isaac Lab позволяет запускать тысячи параллельных симуляций для ускоренного обучения с подкреплением. Среди демонстраций — робот ANYmal, осваивающий ходьбу, и симуляция складывания одежды с реалистичной мультифизикой.
NVIDIA Blog
✔️Anthropic опубликовала статью о том, как правильно работать с контекстом при создании LLM-агентов.
Главная идея - контекст не равен простому prompt’у: это весь набор информации (инструкции, история сообщений, память, внешние данные), который агент использует для принятия решений.
Контекст - ограниченный ресурс, длинные цепочки приводят к «context rot» - постепенной потере качества.
Нужно уметь структурировать и минимизировать инструкции, оставляя только важное.
Важно грамотно управлять вызовами инструментов: они должны возвращать релевантные и компактные данные.
Историю лучше периодически сжимать, сохраняя факты, а не «сырые токены».
Для сложных случаев полезно делить задачи между суб-агентами, а затем агрегировать их результаты.
Эффективная контекстная инженерия делает агентов точнее, дешевле и устойчивее при работе с длинными
Подробнее
✔️ServiceNow выпустила Apriel-v1.5-15B-Thinker
Новая 15B reasoning-модель с открытыми весами набрала 52 балла в Artificial Analysis Intelligence Index - уровень моделей в сотни миллиардов параметров. Отличается сильным instruction following, многошаговыми диалогами и поддержкой 128k контекста. Доступна на Hugging Face под MIT-лицензией для свободного коммерческого использования.
HF
@ai_machinelearning_big_data
#news#ai#ml
✔️ Cursor запустил бесплатный мини-курс для разработчиков, которые создают софт с помощью ИИ-моделей и инструментов.
Это не про обучение нейросетей с нуля, а про то, как правильно и эффективно использовать их в работе.Курс кратко объясняет, как устроены модели и как их применять, освещает практические приёмы для генерации кода, включает тесты, примеры промптов и интерактив с разными ИИ. Весь материал легко проходится за один вечер.
Курс
✔️OpenAI готовит к выпуску соцсеть на базе Sora 2
Wired сообщает, что OpenAI разрабатывает отдельное приложение в стиле TikTok, но с одним ключевым отличием - весь контент в ленте будет полностью сгенерирован ИИ. Формат привычный: вертикальные видео и свайпы для навигации, но источником роликов станет Sora 2.
OpenAI делает шаг в сторону собственной соцсети, где пользователи будут не делиться контентом, а потреблять бесконечный поток видео, созданных ИИ.
Wired
✔️Lufthansa сократит 4 000 рабочих мест, так как авиакомпания делает ставку на ИИ для повышения эффективности.
Авиакомпания объявила о сокращениях в рамках «широкой программы реструктуризации», где ключевой упор делается на цифровизацию, ИИ и автоматизацию.
В пресс-релизе компания подчеркнула, что использование AI позволит значительно повысить эффективность процессов в разных направлениях бизнеса.
Apnews
✔️Runway запустил бесплатный курс AI for Gaming
Это обучающая программа о том, как встроить генеративные ИИ-решения Runway в полный цикл разработки игр - от первых концептов до продакшн-ресурсов и рекламных роликов.
Курс включает пять лекций: про анимацию концепт-арта, симуляцию диалогов персонажей, дизайн уровней, расширение библиотеки игровых ассетов и создание текстур.
Runway
✔️InternLM представила CapRL-3B и CapRL-Eval-3B модели для генерации текста к изображениям, по точности сопоставимая с Qwen2.5-VL-72B.
Особенно хорошо справляются с диаграммами, инфографикой и документами
Обучены с помощью RL и «проверяемых наград», что делает подписи более разнообразными и осмысленными
Лцензия Apache 2.0
HF
✔️Anthropic представила Claude Agent SDK
Новый SDK превращает Claude в платформу для создания агентов, которые умеют работать с файлами, выполнять команды, вызывать API и решать практические задачи.
В основе — цикл агента: получить контекст, действовать, проверять результат и повторять. SDK даёт готовые инструменты, субагентов и механизмы работы с памятью и контекстом.
Поддерживаются сценарии от финансовых помощников и поддержки клиентов до исследовательских и аналитических агентов.
Anthropic
@ai_machinelearning_big_data
#news#ai#ml
✔️Deutsche Bank: бум ИИ держит экономику США, но он нестабилен
Deutsche Bank предупреждает: нынешний рост инвестиций в ИИ неустойчив.
Расходы на дата-центры и оборудование удерживают США от рецессии, но без них рост ВВП близок к нулю. Goldman оценивает капзатраты в $368 млрд к августу 2025 года.
К 2030 году отрасли потребуется $2 трлн годовой выручки, но прогнозируется дефицит в $800 млрд. Продуктивность от ИИ придёт, но слишком медленно, чтобы оправдать такие масштабы инвестиций.
Fortune
✔️ KAT-Dev-32B и KAT-Coder - новые модели для Кодинга.
KAT-Dev-32B достигает 62,4% на SWE-Bench Verified, входя в топ-5 среди всех open-source моделей.
KAT-Coder идёт ещё дальше - 73,4%, что ставит его в один ряд с ведущими проприетарными решениями.
HF
✔️InclusionAI выпустила Ring-flash-linear-2.0 — эффективную гибридную модель
InclusionAI анонсировала Ring-flash-linear-2.0, открытое решение с комбинированным вниманием (линейным + стандартным). При активации лишь 6,1 млрд параметров она демонстрирует производительность, сопоставимую с плотной моделью на 40 млрд параметров.
Модель основана на Ling-flash-base-2.0 и дообучена на 1 триллионе токенов. Благодаря использованию MoE и гибридной архитектуре она достигает почти линейной временной сложности и устойчивого потребления памяти - что ускоряет и удешевляет инференс.
Ring-flash-linear-2.0 поддерживает контексты длиной до 128 000 токенов, показывая конкурентные результаты в задачах рассуждения, математики, программирования и генерации текста.
Модель распространяется под лицензией MIT.
HF
✔️Новый прорыв в Science Magazine: технология для «переписывания» ДНК
В Science Magazine опубликовано исследование, которое описывает новую технологию редактирования ДНК. Она позволяет вносить крупные и точные изменения прямо в нужное место генома человека — то, чего не могли обеспечить существующие методы вроде CRISPR.
CRISPR работает грубо: разрезает ДНК и надеется, что клетка правильно её восстановит. Более точные версии редактируют лишь крошечные участки - десятки или сотню «букв» ДНК. Но большинство болезней связано не с одной мутацией, а с распределёнными изменениями по всему геному.
Учёные нашли решение в бактериальных «прыгающих генах» - так называемых мостовых РНК. Они позволяют безопасно и точно вставлять, удалять или переставлять фрагменты длиной до 1 миллиона пар оснований.
В эксперименте новая технология исправила ДНК-повторы, вызывающие атаксию Фридрейха - редкое неврологическое заболевание. Тот же подход можно применить к болезни Хантингтона и другим тяжёлым наследственным патологиям.
В институте Arc уверены: комбинация их ДНК-модели Evo (для проектирования «здоровых» последовательностей) и метода Bridge recombination (для внедрения изменений) может стать основой будущей «Тьюринговой машины для биологии» — системы, способной переписывать геном с высокой точностью.
Paper
✔️ByteDance выпустила модель Lynx, которая превращает одну фотографию человека в реалистичный видеоролик.
Лицо сохраняется точным, а движения выглядят плавно и естественно.
Главное новшество - два специальных адаптера. ID-adapter закрепляет лицо во всех кадрах, чтобы оно не «менялось» при генерации, а Ref-adapter переносит детали исходного фото - волосы, глаза, текстуру кожи.
Lynx построена на Diffusion Transformer и обучена на базе из 50,2 млн пар изображений и видео с разными выражениями лица, светом и фоном. Это помогает модели уверенно сохранять идентичность человека даже в сложных условиях.
Моделька выйдет персонализированное видео высокого качества, где совпадают лицо, мимика и мелкие детали внешности.
byteaigc
✔️Kaggle и Google проведут бесплатный пятидневный интенсив по ИИ-агентам.
С 10 по 14 ноября участников ждут ежедневные лекции, практические задания и финальный проект для портфолио. В программе — основы архитектуры агентов, работа с Tool Use и API, контекст-инженеринг и память, метрики качества и оптимизация, а также создание первой мультиагентной системы по протоколу Agent2Agent. Регистрация открыта, участие доступно всем без отбора.
Rsvp
@ai_machinelearning_big_data
#news#ai#ml
✔️Liquid Nanos - новая линейка ультракомпактных моделей, которые дают производительность уровня GPT-4o на эйдж девайсах.
Модели (от 350M до 2.6B параметров) с архитектурой LFM2 v2, которые выдают производительность уровня GPT-4o при минимальной задержке и конкурируют с моделями, которые в сотни раз больше.
Hf
✔️ChatGPT Pulse - новый проактивный ассистент от OpenAI.
Он сам формирует повестку дня: напоминает о событиях, подбирает полезные материалы и советы на основе ваших интересов. При подключении Gmail и Google Calendar готовит агенду встреч, напоминает о днях рождения и даже предлагает подарки.
Сейчас доступен только Pro-пользователям в мобильном приложении, позже появится и у Plus.
X
✔️Euclyd Craftwerk — европейский ответ Nvidia в AI
Стартап Euclyd представил систему Craftwerk, которая обещает кардинально снизить стоимость и энергопотребление инференса. Архитектура впечатляет: 16 384 процессора, до 32 PFLOPS мощности и собственная память UBM с 1 ТБ DRAM и пропускной способностью 8000 ТБ/с.
Один блок Craftwerk способен выдавать 20 000 токенов/сек (против ~1000 у Nvidia), а полный рэк - до 7,68 млн токенов/сек для моделей уровня Llama-4. Главная цель - сделать мощный AI-инференс доступным всем, а не только технологическим гигантам.
eetimes
✔️ Google DeepMind обновила модели Gemini 2.5 Flash и Flash-Lite (preview).
Они теперь работают быстрее, дают более качественные ответы и стоят дешевле: Flash-Lite на 50% понижен по стоимости токенов, Flash — на 24%. Улучшились мультимодальные возможности и переводы, а также работа с инструментами. На бенчмарке SWE-Bench модель Flash показала прирост производительности на 5%.
Обновления делают Gemini более доступным и полезным для реальных задач, особенно в программировании и мультимодальных сценариях.
✔️ OpenAI представила GDPval - свой новый бенчмарк
OpenAI запустила метрику GDPval, которая оценивает модели не по абстрактным тестам, а по реальным экономически значимым задачам из 44 профессий.
Результаты показали: современные модели могут работать на уровне экспертов, выполняя задачи примерно в 100 раз быстрее и дешевле. Но важно - в честном сравнении лидером оказался Claude Opus 4.1, опередивший решения OpenAI.
Openai
✔️Tencent представила Hunyuan3D-Part — открытую модель для генерации 3D-объектов на уровне отдельных деталей.
Модель уже обгоняет все существующие открытые и закрытые аналоги.
В состав разработки входят две ключевые новинки: P3-SAM, первая нативная модель сегментации деталей в 3D, и X-Part, генератор, который задаёт новые стандарты управляемости и качества форм.
Модель обучена на датасете из 3,7 миллиона объектов с чистыми аннотациями и полностью исключает использование 2D SAM. В ней реализован автоматический пайплайн сегментации прямо в 3D без участия пользователя, а также диффузионный механизм разбиения объектов на части с учётом геометрии и семантики.
Code
@ai_machinelearning_big_data
#news#ai#ml
✔️Новый агент от OpenAI может оказаться на базе GPT-5.
По данным TestingCatalog, в закрытом тестировании замечена модель под названием Alpha Agent, которая, предположительно, является улучшенной версией ChatGPT Agent.
Первые результаты тестов показывают значительно более высокую эффективность и возможности по сравнению с текущим поколением.
Если эти слухи подтвердятся, то 2025 год действительно может стать «годом агентов». Всё больше признаков указывает, что во второй половине года мы увидим по-настоящему полезные автономные системы, и предсказание Сэма Альтмана может оказаться верным.
X
✔️Microsoft расширяет возможности 365 Copilot, добавив поддержку моделей Claude от Anthropic.
Теперь пользователи могут использовать как OpenAI, так и Claude — сначала в инструментах Researcher и Copilot Studio, а позже и в других продуктах.
Компания подчёркивает, что её стратегия «multi-model» выходит за рамки простого выбора: цель — объединить лучшие ИИ-модели индустрии, настроенные под рабочие процессы и потребности бизнеса.
Microsoft
✔️Германия объявила о крупной инициативе: SAP и OpenAI запускают проект “OpenAI for Germany”.
В отличие от обычных PR-заявлений, это поддержанный Microsoft проект с размещением на суверенной облачной инфраструктуре Германии. Это значит, что миллионы сотрудников государственного сектора будут пользоваться ИИ, созданным в Германии и для Германии, с учётом строгих требований к суверенитету данных, юридической прозрачности и национальным ценностям.
SAP выделяет 631 млрд евро инвестиций и дополнительно 20 млрд на цифровой суверенитет. Цель Берлина - к 2030 году увеличить вклад ИИ в экономику страны до 10% ВВП.
Долгое время Германию обвиняли в том, что она отстаёт в технологиях. Сегодня ситуация меняется: с суверенным ИИ, колоссальными вложениями и партнёрством SAP + OpenAI страна заявляет о возвращении в мировую технологическую гонку.
✔️Google выпустила руководство о том, как создавать и использовать AI-агентов.
Внутри: 10 способов применения AI-агентов, пошаговая инструкция по в Google Agentspace, более 100 полезных готовых промптов.
Гайд
✔️NVIDIA представила способ создания RAG-агента на базе модели Nemotron, который может сам решать, когда искать информацию, а когда — генерировать ответ напрямую.
Новый подход, основанный на архитектуре ReAct (Reason + Act), интегрирует модели NeMo Retriever Embedding и Reranking, а также фреймворк LangGraph. Агент запускается в Jupyter и разворачивается через DevX Workshop.
Инструмент предлагает более гибкие интеллектуальные агенты, которые обращаются к базе знаний только по необходимости и способны решать комплексные задачи, комбинируя инструменты и принятие решений.
nvidia
@ai_machinelearning_big_data
#news#ai#ml
✔️Alibaba открыла исходный код модели Qwen3-VL.
Это vision-language модель, которая умеет управлять графическими интерфейсами, писать код, строить диаграммы в Draw.io по макетам и распознавать объекты в самых разных областях - от повседневной жизни до узкоспециализированных сфер. Среди ключевых возможностей: точное определение событий в видео продолжительностью до двух часов, расширение поддержки OCR с 19 до 32 языков с улучшением качества на редких символах и наклонном тексте, работа с контекстом длиной 256 тысяч токенов с возможностью увеличения до миллиона, а также высокая точность в задачах обнаружения рисков в реальных условиях.
HF
✔️Google Research представил новую работу о моделях для временных рядов.
Исследователи показали, что foundation-модели могут обучаться в стиле few-shot, то есть адаптироваться к новой задаче прямо «на лету», без отдельного переобучения.
В основе подхода лежит TimesFM, расширенный методом in-context fine-tuning (TimesFM-ICF). Модель получает несколько примеров вместе с историей данных и учится делать прогнозы более точно. В экспериментах на 23 датасетах точность выросла на 6,8% по сравнению с базовой моделью, при этом качество оказалось сопоставимо с версиями, обученными специально под каждый набор данных.
Теперь модели временных рядов можно использовать как LLM: им достаточно нескольких примеров в контексте, чтобы подстроиться под задачу. Это открывает путь к более гибкому и простому применению таких систем в бизнесе, финансах, энергетике и других областях.
Google
✔️Исследователи из MIT, OpenAI и Sakana AI предложили новый метод ASAL (Automated Search for Artificial Life), который автоматизирует поиск «искусственной жизни» с помощью foundation-моделей.
Главная идея в том, что вместо ручного конструирования симуляций теперь можно задавать цель в виде текста, а модель будет находить или создавать такие системы, где возникают жизнеподобные явления.
ASAL работает на разных субстратах - от классических Boids и Game of Life до Lenia, Particle Life и нейронных клеточных автоматов. В ходе экспериментов метод открыл новые формы поведения в Lenia и Boids, а также клеточные автоматы, способные демонстрировать открытое и сложное развитие, сравнимое с «Жизнью» Конвея.
Это открывает путь к ускоренному исследованию искусственной жизни и автоматическому открытию новых «жизнеподобных» систем, которые раньше приходилось искать вручную.
✔️Еще Qwen представила свою новую флагманскую модель Qwen3-Max, сразу доступную без ограниченного превью. Линейка включает две версии: Qwen3-Max-Instruct, ориентированную на кодинг и агентные задачи, и Qwen3-Max-Thinking, оснащённую инструментальным использованием и «heavy mode» для сложных сценариев.
По результатам тестов Qwen3-Max выходит на уровень топовых моделей на таких бенчмарках, как SWE-Bench, Tau2-Bench, SuperGPQA, LiveCodeBench и AIME25. Модель построена на масштабном датасете и опирается на значительные вычислительные мощности как в предобучении, так и в RL.
Компания позиционирует Qwen3-Max как новый флагман и открывает доступ сразу на нескольких платформах: в Qwen Chat, через API Alibaba Cloud и в блоге разработчиков.
X
✔️ Отчёт Google DORA показал: 90% IT-специалистов уже используют ИИ в работе, что на 14% больше, чем год назад. В опросе участвовало почти 5 тысяч разработчиков, и в среднем они тратят около двух часов в день на взаимодействие с AI-инструментами.
Доверие остаётся ограниченным: 46% доверяют «отчасти», 23% — «немного», и только 20% - «сильно». Это объясняется частыми мелкими исправлениями после автогенерации. Влияние на качество кода оценивается сдержанно: 31% видят лёгкое улучшение, 30% — «без изменений». Зато ощутим рост скорости за счёт снижения рутины.
На рынке труда обстановка сложнее: вакансии для новичков сократились на 71% с 2022 года, а кандидаты подают сотни заявок, прежде чем получить работу.
Report
@ai_machinelearning_big_data
#news#ai#ml
✔️OpenAI активно переманивает инженеров из Apple для работы над своим первым железом, которое планируется к выпуску в 2026–27 годах.
В 2025 году в OpenAI перешло более двадцати специалистов Apple. Компания привлекает их миллионными пакетами акций и менее бюрократичной культурой. Среди новых сотрудников - дизайнер звуковых волн для Siri Сайрус Ирани и бывший топ-менеджер Apple Watch Эрик де Йонг.
Причины ухода называют одни и те же: медленные продуктовые обновления Apple и слабая динамика акций. Ситуация настолько встревожила Купертино, что было отменено выездное совещание в Китае, чтобы удержать ключевых сотрудников ближе к офису.
Новость
✔️Qwen представила новую модель Qwen3-TTS-Flash для преобразования текста в речь. Разработчики называют её самой стабильной в линейке.
Модель поддерживает 14 выразительных голосов и умеет работать с 10 языками, включая русский. Задержка генерации составляет всего 97 миллисекунд — примерно одна десятая секунды, что открывает путь к полноценным голосовым ассистентам в реальном времени.
Qwen3-TTS-Flash
✔️OpenAI объявила о заключении стратегического партнёрства с Nvidia, которое уже называют историческим.
Главное в сделке - Nvidia инвестирует до 100 миллиардов долларов, предоставляя инфраструктуру для обучения и запуска моделей OpenAI. Речь идёт о строительстве датацентров совокупной мощностью не менее 10 гигаватт, что эквивалентно миллионам GPU. Таким образом Nvidia становится ключевым поставщиком вычислительных мощностей для компании Сэма Альтмана.
Первый кластер на базе платформы NVIDIA Vera Rubin планируется запустить во второй половине 2026 года.
Openai
✔️Инженеры-биомедики из Duke University разработали платформу TuNa-AI, которая сочетает искусственный интеллект и робототехнику для создания и оптимизации наночастиц, используемых в разработке лекарств.
В отличие от существующих моделей, ограниченных фиксированными соотношениями материалов, TuNa-AI может исследовать как состав, так и количество ингредиентов, что позволяет повысить стабильность и эффективность наночастиц.
В рамках первых испытаний система показала значимые результаты. Успешность формирования наночастиц увеличилась на 42,9%. При использовании препарата венетоклакс, применяемого в лечении лейкоза, удалось улучшить его растворимость и эффективность подавления раковых клеток. В другом эксперименте содержание канцерогенного вспомогательного вещества удалось сократить на 75%, сохранив при этом эффективность химиотерапии и улучшив распределение препарата в организме.
✔️И еще про Qwen, китайцы представили модель Qwen-Image-Edit-2509, которую уже называют «убийцей» Nano Banana. Она умеет редактировать сразу несколько изображений и комбинировать их в единый результат.
Модель лучше сохраняет контекст, лица и целостность объектов, а встроенный ControlNet позволяет менять позы персонажей для точного управления сценой.
Qwen-Image-Edit
@ai_machinelearning_big_data
#news#ai#ml
✔️ OpenAI готовит к запуску в 2026 году собственный AI-Pin.
Ранее Сэм Альтман говорил, что первый продукт компании не будет очками, но теперь они рассматриваются как часть будущей линейки.
В разработке участвует Джони Айв — культовый дизайнер Apple, который ранее критиковал носимые устройства и особенно Humane AI Pin. Обсуждался также вариант внутриушного девайса, но он пока исключен. Если слухи подтвердятся, OpenAI выйдет на рынок персональных AI-устройств, где уже экспериментируют Humane, Meta и другие.
theverge
✔️ TikTok продолжит работу в США — Вашингтон и Пекин заключили сделку. 80% компании перейдет к американским инвесторам (Oracle, Silver Lake, Andreessen Horowitz), а 20% останется у ByteDance.
Управление возьмет американский совет директоров при надзоре правительства США.
Китай согласился передать хранение данных и безопасность американскому партнеру. Но главный вопрос — кто управляет алгоритмами ранжирования, формирующими ленты миллионов пользователей, — пока не решен. (Reuters)
reuters
✔️ IBM на конференции Think 2025 представила концепцию generative computing.
По мнению компании, взаимодействие с ИИ через промты — ненадежный и устаревший метод.
Новый подход делает работу моделей стабильнее: управление контекстом, уровни абстракции, встроенные правила безопасности и контроль случайности. Среди ключевых технологий — aLoRAs, позволяющая переписывать и проверять запросы, и open-source инструмент Mellea, превращающий размытые промты в структурированные программы.
Tipranks
✔️ Radware выявила уязвимость ShadowLeak в агенте Deep Research от ChatGPT.
Она позволяла извлекать данные из Gmail через скрытые инструкции в письмах. Пользователи не замечали подвоха: агент автоматически выполнял вредоносные команды.
OpenAI закрыла дыру и поблагодарила исследователей за находку. Этот случай показал серьезные риски «нулевых кликов», когда атака происходит без участия пользователя и без видимых признаков. (The Verge)
theverge
✔️ InclusionAI выпустила Ring-flash-2.0 — открытую reasoning-модель, развитиеLing-flash-2.0.
Модель на 100B параметров, но при инференсе активирует лишь ~6,1B. Внутри алгоритм IcePop, устраняющий нестабильность MoE и сокращающий разрыв между обучением и инференсом.
Модель обучена в три этапа (SFT, RLVR, RLHF), показывает SOTA-результаты в математике, коде и логике, выдавая 200+ токенов/с на 4 GPU H20. Доступна по MIT-лицензии. (HF)
HF
✔️ xAI представила Grok 4 Fast — модель, ориентированную на скорость и дешевизну.
Модель мультимодальная, поддерживает контекст 2M токенов. Тарифы: $0.20 за 1M входных токенов и $0.50 за 1M выходных. В 20 раз дешевле GPT-5-high и при производительности на уровне Gemini 2.5 Pro, стоит в 25 раз дешевле.
X
@ai_machinelearning_big_data
#news#ai#ml
✔️Google представил обновлённый Chrome с искусственным интеллектом, и теперь браузер перестаёт быть просто окном в интернет.
Главное новшество - Gemini внутри Chrome. Ассистент понимает, что у вас открыто, и помогает быстро найти нужное среди вкладок, упростить работу с большим количеством информации и не потеряться в хаосе открытых страниц.
Вторая фишка - AI прямо в адресной строке. Больше не нужно открывать отдельный поиск: теперь можно задать вопрос прямо в omnibox и сразу получить осмысленный ответ, а не просто список ссылок.
Еще ИИ анализирует сайты и предупреждает о подозрительных страницах, защищает пароли и блокирует спам-уведомления, делая интернет-серфинг заметно безопаснее.
Пока обновление доступно только в США на Windows и Mac, и работает на английском языке. Но уже очевидно, что Google планирует расширить географию и языковую поддержку.
Google
✔️DeepMind открыла новый путь в изучении загадок гидродинамики
Учёные из Google DeepMind применили искусственный интеллект, чтобы разобраться с задачами, над которыми математики спорят уже больше века. Речь идёт о «сингулярностях» - моментах, когда уравнения движения жидкости начинают давать бессмысленные ответы вроде «бесконечной скорости» или «бесконечного давления».
Такие сбои возникают, например, в уравнениях Буссинеска (описывают движение тёплой или холодной жидкости, учитывая разницу в плотности) и IPM-уравнениях (движение жидкости в пористых материалах). Эти модели помогают объяснять процессы от океанских течений до фильтрации нефти, но давно оставались загадочными.
С помощью нейросетей PINNs (Physics-Informed Neural Networks) исследователи нашли новые типы этих «сбоев» и закономерности в том, как они развиваются. Точность вычислений оказалась почти идеальной - сравнимой с машинными расчетами.
Главный вывод: ИИ может стать инструментом для решения фундаментальных проблем физики и математики, включая знаменитые уравнения Навье-Стокса, за разгадывание которых назначена премия в миллион долларов.
Deepmind
✔️Compute as Teacher: новый способ обучать модели без «правильных ответов»
Исследователи представили метод Compute as Teacher (CaT), который позволяет улучшать языковые модели, даже если у задачи нет готового эталонного ответа.
Идея проста - вместо того чтобы искать «истину», модель сама становится своим учителем. Для этого она многократно решает одну и ту же задачу, создавая разные варианты ответа. Затем специальный механизм выбирает из этих вариантов наиболее обоснованный - и использует его как новую цель для обучения.
Метод работает в двух сценариях. Для задач, где результат можно проверить программно (например, в математике), CaT автоматически оценивает правильность. Для более сложных случаев используется другая LLM-судья, которая задаёт правила оценки (rubrics).
Результаты впечатляют: точность на математическом бенчмарке MATH-500 выросла на +27%, а на HealthBench - на +12%. В дообученной версии CaT-RL улучшения достигли +30–33%.
Главное - CaT снижает зависимость от больших размеченных датасетов и открывает путь к более универсальному и доступному обучению моделей. Это шаг к тому, чтобы ИИ сам помогал себе становиться умнее.
alphaxiv
✔️Команда Magistral представила обновлённые версии своих моделей — Magistral Small 1.2 и Magistral Medium 1.2.
Это эволюция прошлой линейки 1.1 с акцентом на мультимодальность и практическую производительность.
Теперь модели умеют работать не только с текстом, но и с изображениями благодаря встроенному vision-энкодеру.
Рост точности прирост +15% на бенчмарке по математике и коде (AIME 24/25 и LiveCodeBench v5/v6).
Улучшена работа с веб-поиском, интерпретатором кода и генерацией изображений.
Стиль ответов - более естественный тон, ясность изложения и улучшенное форматирование.
Magistral продолжает развивать свои открытые модели, предлагая всё более удобные и универсальные инструменты для работы с текстом, кодом и картинками. Обновление 1.2 делает их ещё ближе к «швейцарскому ножу» в мире ИИ.
HF
@ai_machinelearning_big_data
#news#ai#ml
✔️ DeepSeek-R1: прорыв в обучении ИИ рассуждению без человеческих примеров
В журнале Nature опубликована работа о новой модели DeepSeek-R1, которая показывает, что LLM можно научить рассуждать без заранее подготовленных человеческих подсказок. Обычно для обучения таким системам используют «цепочки мыслей» — примеры пошагового рассуждения, составленные людьми. В DeepSeek-R1 от этого отказались: модель получает единственную награду — правильный конечный ответ.
Для обучения применили алгоритм Group Relative Policy Optimization (GRPO). С его помощью базовая версия, названная DeepSeek-R1-Zero, постепенно сама научилась стратегиям проверки своих решений, рефлексии и смены подхода в зависимости от задачи. Иными словами, система начала вырабатывать собственные приёмы мышления, а не копировать человеческие.
Результаты впечатляют. На математическом бенчмарке AIME точность выросла с 15% на старте до 78% после обучения, а с использованием механизма самопроверки — до 87%. Это выше среднего результата реальных участников. В задачах программирования и тестах по STEM-дисциплинам DeepSeek-R1 также обогнал сопоставимые по размеру модели и даже приблизился к гораздо более крупным системам. Более компактные версии, созданные методом дистилляции, сохраняют большую часть этих возможностей.
Есть и недостатки: модель иногда пишет менее читаемые ответы, смешивает языки и пока что хуже работает в областях за пределами логики и математики. Но сам подход доказывает: ИИ способен учиться рассуждать без дорогой и трудоёмкой разметки данных.
Этот прорыв открывает новый этап развития искусственного интеллекта. В будущем такие модели смогут самостоятельно находить эффективные пути решения задач, что особенно важно для науки, инженерии и образования. DeepSeek-R1 показывает, что «чистое подкрепление» может стать реальной альтернативой традиционному обучению с человеческими примерами.
nature
✔️OpenAI и Google показали рекордные результаты на ICPC Programming Contest
Сразу две компании — OpenAI и Google — сообщили о победах на престижном международном соревновании по программированию ICPC. По данным инсайдов, их модели впервые показали уровень, сопоставимый с лучшими командами из людей, и даже превзошли их.
Команда OpenAI заявила, что их модель решила 12 из 12 задач. Из них GPT-5 с первой попытки справился с 11 заданиями, а самое сложное было закрыто с помощью ещё не представленной reasoning-модели, которая также направляла решения по другим задачам. Это фактически идеальный результат, который ранее был недостижим даже для лучших университетских команд.
Google выступил с собственным достижением: продвинутая версия Gemini 2.5 Deep Think решила 10 из 12 задач и, по заявлениям компании, справилась хотя бы с одной задачей, которую не смогла решить ни одна из команд людей. Это указывает на то, что новые архитектуры начинают находить нестандартные ходы, которые выходят за пределы привычного человеческого опыта.
Если данные подтвердятся, ICPC 2025 войдёт в историю как момент, когда модели искусственного интеллекта впервые официально обошли лучшие команды программистов-людей в соревновании мирового уровня. Это событие может стать переломным: теперь ИИ рассматривается не просто как ассистент, а как полноценный участник и даже лидер в задачах, требующих абстрактного мышления, алгоритмического анализа и математической строгости.
Такие достижения поднимают новые вопросы: стоит ли ИИ допускать к соревнованиям наравне с людьми, как использовать его для обучения программистов и где пройдёт граница между «человеческой» и «машинной» интеллектуальной работой. Одно ясно — в мире алгоритмов начинается новая эра, и ICPC стал её яркой отправной точкой.
✔️IBM выпустила Granite-Docling-258M — «швейцарский нож» для работы с документами
IBM представила granite-docling-258M — компактную модель, которая совмещает несколько функций: это не только конвертер документов, но и система для вопросно-ответных задач по содержимому файлов. Модель поддерживает несколько языков и распространяется под лицензией Apache 2.0.
HF
@ai_machinelearning_big_data
#news#ai#ml