🚨 Правительство США будет решать, кто получит доступ к GPT-5.6.

OpenAI выпустит GPT-5.6 только в формате ограниченного preview для небольшой группы партнёров.

Сэм Альтман сказал сотрудникам, что правительство будет «одобрять доступ отдельно для каждого клиента».

Министр торговли Говард Латник лично звонил Альтману с предупреждением: не запускать модель без согласований с другими ведомствами.

Это уже де-факто режим лицензирования.

https://www.theinformation.com/articles/trump-administration-asks-openai-stagger-release-new-model-security-concerns

Читать полностью…

Google добавили computer use в Gemini 3.5 Flash.

Теперь модель может вызывать функции, а работать с интерфейсом как пользователь: видеть экран, понимать задачу, нажимать, проверять и продолжать действие.

Раньше computer use был отдельной моделью, теперь это часть основной Gemini Flash.

Отдельно добавили защиту: подтверждение чувствительных действий и остановку задач при подозрении на prompt injection.

https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-computer-use-gemini-3-5-flash/

Читать полностью…

Qwen показали Qwen-AgentWorld - модель, которая учится симулировать среду, в которой агент действует.

Обычно LLM тренируют лучше пользоваться инструментами: искать, писать код, кликать по вебу, работать с терминалом.

А здесь идея другая: научить модель моделировать сами окружения.

Qwen-AgentWorld симулирует 7 типов агентных сред:

• MCP
• Search
• Terminal
• SWE
• Web
• OS
• Android

То есть модель пытается предсказывать, что произойдёт после действия агента в среде. Не пост-фактум адаптация, а цель обучения с первого дня.

Если языковая модель умеет моделировать окружение, её можно использовать как тренировочную площадку для агентов.

Авторы идут по двум направлениям:

1. построить foundation model для симуляции сред

2. проверить, усиливает ли world modeling обучение агентов

Самое интересное: по их данным, agentic RL в контролируемой симуляции может быть эффективнее, чем обучение в реальных средах. А предварительное обучение на предсказание окружений усиливает агентов даже без отдельного agent-specific fine-tuning.

Грубо говоря, это шаг к «тренажёру реальности» для AI-агентов.

Paper: https://arxiv.org/abs/2606.24597
Blog: https://qwen.ai/blog?id=qwen-agentworld
GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen-AgentWorld
HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen-agentworld
ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen/Qwen-AgentWorld

Читать полностью…

Anthropic утверждает: Alibaba продолжает в больших масштабах дистиллировать Claude для обучения Qwen. Источник - Bloomberg.

Anthropic обвиняет операторов, связанных с Alibaba, в масштабной кампании по незаконному доступу к Claude через почти 25 000 фейковых аккаунтов.

По данным Bloomberg, Anthropic заявляет, что в рамках этой кампании с апреля по июнь было сгенерировано 28,8 млн обменов с Claude. Целью были способности вроде software engineering и agentic reasoning.

Компания считает это частью более широкой схемы «adversarial distillation», когда китайские лаборатории якобы собирают ответы американских frontier-моделей, чтобы обучать конкурирующие системы за гораздо меньшие деньги.

Посмотрим, насколько хорошим будет Qwen 3.8. Возможно, он окажется FABLEous хорош.

https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-06-24/anthropic-accuses-alibaba-of-illicitly-accessing-its-ai-models

Читать полностью…

Лето — время начать: освойте Data Science на выгодных условиях

Хотите не просто теоретически разбираться в устройстве нейросетей, а уметь создавать их самостоятельно? Центр непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ предлагает присоединиться к структурированному и выстроенному практикующими экспертами обучению науке о данных.

Станьте специалистом по Data Science высокого уровня:
🟣первая программа профессиональной переподготовки, получившая аккредитацию Альянса в сфере искусственного интеллекта;
🟣вы пройдете весь путь: от высшей математики и программирования до нейросетей и работы с большими данными.

Программа включает курсы по ключевым дисциплинам:
🟣Математика для анализа данных;
🟣Алгоритмы и структуры данных;
🟣Программирование и автоматизация;
🟣Прикладная статистика для машинного обучения;
🟣Машинное и глубинное обучение.

Специальное предложение для тех, кто запишется на ближайший запуск:
⭐️ Скидка 10% на обучение
⭐️ Курс по BI в подарок

📁Старт: 30 июня.

Подробнее о программе 📍

Читать полностью…

Самый быстрый запрос — тот, который не пришлось выполнять ✌️

Именно поэтому Redis давно стал одним из основных инструментов для ускорения приложений и снижения нагрузки на базы данных.

Но вместе с производительностью появляются новые вопросы: как работать с устаревшими данными, правильно инвалидировать кэш и не превратить ускорение системы в источник новых проблем?

Об этом поговорят на вебинаре Cloud.ru — «Эволюция приложения в облаке: как настроить кэш с Redis и ничего не сломать».

📌 30 июня, 11:00 МСК

Эксперты разберут:

▶️

реальные сценарии использования Redis

▶️

стратегии кэширования

▶️

типичные ошибки, которые встречаются даже в зрелых системах

👉Зарегистрироваться👈

А если вы пропустили предыдущие «серии» — они доступны по ссылкам:

1️⃣

Эволюция приложения в облаке: как навести порядок в артефактах и образах

2️⃣

Эволюция приложения в облаке: как запустить микросервисы в Managed Kubernetes

3️⃣

Эволюция приложения в облаке: как обеспечить стабильность баз данных при росте проекта и нагрузок

Читать полностью…

Один из лучших вводных материалов по прикладной линейной алгебре, который мне попадался.

Этот курс объясняет векторы, матрицы и метод наименьших квадратов с самых основ, а затем связывает их с реальными задачами:

• подгонка данных

• машинное обучение

• оптимизация

• обработка изображений

• системы управления

Это материал, который можно рекомендовать студентам, инженерам и всем, кто хочет понять математический фундамент современной data science.

PDF: http://web.stanford.edu/~boyd/vmls/vmls.pdf

Читать полностью…

Oracle сократила штат на 13% за последние 12 месяцев и в годовом отчёте за понедельник упомянула внедрение AI как одну из причин.

Численность сотрудников Oracle снизилась со 162 000 до 141 000 человек.

Это сокращение на 13%, которое компания напрямую связала с внедрением AI в свои операционные процессы.

При этом расходы Oracle на реструктуризацию выросли до $1,8 млрд против $374 млн ранее.

Капитальные затраты увеличились на 162% и достигли $55,7 млрд.

Свободный денежный поток упал до минус $23,7 млрд.

Источник: официальный SEC 10-K компании Oracle

d18rn0p25nwr6d.cloudfront.net/CIK-0001341439/0723dfa7-be5f-4227-9da6-eff3cce376a8.pdf

Читать полностью…

⚡️ 1-bit GLM-5.2 GGUF против Claude 4.8 Opus и GPT-5.5.

Авторы дали трём моделям один и тот же промпт и сравнили ответы в режиме one-shot, без дополнительных уточнений и доработок.

1-bit GLM-5.2 GGUF запускалась локально на Mac Studio M3 Ultra с 256 ГБ RAM и выдавала около 21,6 токена в секунду.

Какой результат вам нравится больше?

GGUF: https://huggingface.co/unsloth/GLM-5.2-GGUF

Читать полностью…

Когда ИИ используется так, остается тольок аплодировать 🤣🤣

Читать полностью…

Выбираем железо для обучения и инференса моделей 🔝

Простая формула: чем больше у модели параметров, тем более мощное железо нужно для ее инференса. Найти решение для нейросетей разного масштаба можно в Selectel.

Более 15 моделей видеокарт — от RTX 4090 до B300 — доступны к аренде в облаке и на выделенных серверах. Облачные серверы подойдут для тех, кому нужна гибкость и быстрая масштабируемость, а выделенные — когда необходима физическая изоляция инфраструктуры, а нагрузки стабильные. Видеокарты в облаке можно арендовать даже на час, цена стартует от 5 рублей.

Выбирайте оптимальный сервер с GPU и арендуйте его от 5 рублей в час: https://slc.tl/aitoq

Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFJumeY9

Читать полностью…

Quake сегодня исполнилось 30 лет. 🎉

Спустя три десятилетия всё ещё актуален интересен исходный код игры, которая помогла сформировать современные игровые движки, мультиплеерные сетевые технологии и культуру моддинга. 🎮

GitHub: github.com/id-software/quake

Читать полностью…

Яндекс приглашает в магистратуры по разработке умных устройств на ФКН НИУ ВШЭ и ФПМИ МФТИ

Вот почему это топ:

1. Программы создавали опытные технические преподаватели универов + инженеры Алисы и Умных устройств Яндекса.
2. Совмещение теоретической базы и постоянной практики на задачах с рынка
3. Полный спектр работы над разработкой умных устройств: проектирование, создание ПО, интеграция ML, внедрение

Узнать все подробности программ и поступления можно по ссылке.

Читать полностью…

Создаём будущее прямо сейчас — приглашаем тебя принять участие! 💚

На связи команда Центра перспективных AI-разработок в индустриях — мы решаем задачи государственного масштаба: внедряем передовые технологии ИИ в госуправление, отрасли экономики и банковскую сферу.

Сейчас мы ищем будущих коллег — NLP/CV-специалистов, которые усилят нашу команду и будут:

✅ Экспериментировать с новейшими языковыми моделями и sota harness.
✅ Создавать мультиагентные системы на базе LLM.
✅ Работать с мультимодальными данными.
✅ Оптимизировать модели для промышленного применения и edge‑устройств.

Чувствуешь, что это твоё? Регистрируйся на One Day Offer — он состоится 27 июня!

Читать полностью…

Tesla превращает зарядки в дата-центры?

Компания тихо подала заявку на MEGAPOD - модульные системы для AI-вычислений. И это может быть не просто железка, а попытка превратить сеть Supercharger в распределённую AI-инфраструктуру.

Зарядка машины днём, вычисления для ИИ ночью?

Если Маск это провернёт, у Tesla появится не только автопарк, но и своя сеть мини-дата-центров.

Подписывайся, тут такие технобайки, что футбол отдыхает.

Читать полностью…

🌺 Релиз Ornith-1.0 - новое семейство open-source LLM, специализированных под agentic coding.

Ornith-1.0 выходит в разных размерах:

• 9B Dense

• 31B Dense

• 35B MoE

• 397B MoE

Модели показывают state-of-the-art результаты среди open-source моделей сопоставимого размера на coding-бенчмарках:

• Terminal-Bench 2.1 — 77.5

• SWE-Bench — 82.4 на verified, 62.2 на pro, 78.9 на Multilingual

• NL2Repo — 48.2

• SWE Atlas — 41.2 на QnA, 42.6 RF, 39.1 TW

• ClawEval — 77.1

Ornith-1.0 дообучали поверх Gemma 4 и Qwen 3.5.

Reinforcement learning используется не только для генерации решений, но и для создания task-specific scaffolds, которые направляют эти решения.

То есть модель совместно улучшает и «каркас» задачи, и итоговое решение. За счёт этого она генерирует более качественные ответы в agentic coding.

Все модели выпущены под MIT-лицензией, поэтому их можно использовать и в коммерческих, и в исследовательских проектах.

📖Tech Blog: http://deep-reinforce.com/ornith_1_0.html
🤗Huggingface: http://huggingface.co/collections/deepreinforce-ai/ornith-10

Читать полностью…

🖥 IBM показала технологию чипов ниже 1 нанометра.

Речь о 0,7 нм, или 7 ангстремах. Это уже масштаб, где индустрия упирается почти в атомные размеры.

В чипе представлена новая 3D-архитектура nanostack.

Вместо того чтобы просто уменьшать транзисторы, IBM предлагает укладывать их слоями и плотнее размещать внутри чипа.

Что обещают:
• почти 100 млрд транзисторов на чипе размером с ноготь
• до 50% больше производительности
• или до 70% выше энергоэффективность по сравнению с 2 нм
• более плотную SRAM для AI-нагрузок.

IBM говорит о пути к производству примерно в ближайшие 5 лет.

https://newsroom.ibm.com/2026-06-25-ibm-debuts-worlds-first-sub-1-nanometer-chip-technology

Читать полностью…

Почему разрыв между академическим ML и реальными задачами до сих пор существует — и как его сокращают Авито, МФТИ и ВШЭ

Авито открыл набор на три магистратуры с МФТИ и ВШЭ — программы, построенные на реальных задачах компании.

Суть простая: бизнес зашёл в университет не деньгами, а экспертизой. В разработке участвовало 300+ сотрудников, преподают действующие специалисты.

Дальше всё так:

• Студент с первого дня работает с кейсами живых продуктов, а не с учебными датасетами.

• Выпускник выходит с опытом, который обычно нарабатывают первые полгода на позиции.

Три направления: «Прикладное машинное обучение и анализ данных» с МФТИ, «Машинное обучение в цифровом продукте» с ФКН ВШЭ и «Управление продуктом в IT-бизнесе» с ВШБ ВШЭ — для продактов, с прицелом на уровень middle.

Поступить можно из любого региона России.

Подробнее по ссылкам:
МФТИ
ВШЭ (ML)
ВШЭ (продакт)

Читать полностью…

📌 WSJ: коммерческие сделки OpenAI связаны с ростом личных инвестиций Сэма Альтмана

The Wall Street Journal со ссылкой на судебные документы, ставшие публичными в ходе процесса "Маск против OpenAI", опубликовала расследование о том, что контракты OpenAI повышали оценку стартапов, в которые лично вкладывается Сэм Альтман.

Для контекста: Альтман не владеет долей в самой OpenAI, поэтому его доходы зависят от внешних инвестиций.

🟡Механизм

OpenAI заключает контракт или соглашение о сотрудничестве, что поднимает оценку стартапа. Затем крупные акционеры OpenAI (например, Thrive Capital) или партнёры (SoftBank) выкупают доли стартапа, от чего личное состояние Альтмана растёт, так как он является их инвестором.

🟡Helion

В 2025 году Сэм предлагал OpenAI вложить около $500 млн в термоядерный стартап Helion. Часть сотрудников восприняла идею с настороженностью, и от прямых инвестиций компания отказалась.

В марте 2026 года стороны подписали пересмотренное соглашение о сотрудничестве и тогда же Альтман вышел из совета директоров Helion, объяснив это конфликтом интересов.

В июне 2026 года Helion оценили в $15,5 млрд, а личная доля Альтмана выросла как минимум до $4,1 млрд.

🟡Cerebras

После того как производитель чипов получил от OpenAI обязательство о закупках и провёл IPO, стоимость доли Альтмана выросла более чем в 6 раз по сравнению с декабрём 2025 года.

🟡Retro Biosciences

После соглашения о научном сотрудничестве с OpenAI доля Альтмана в этой компании по продлению жизни к декабрю 2025 года достигла $258 млн.

Всего, по данным WSJ, не менее 10 компаний из инвестиционного портфеля Альтмана имеют сделки с OpenAI.

🟡На это обратили внимание власти

Комитет Палаты представителей США по надзору начал официальное расследование, а генеральные прокуроры нескольких штатов призвали Комиссию по ценным бумагам и биржам проверить деятельность главы OpenAI в преддверии IPO.

Сам Альтман и представители компаний называют сотрудничество обычной практикой.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

NVIDIA CUDA-Q всё сильнее становится мостом между квантовыми вычислениями и реальными задачами.

Рабочий квантовый компьютер появится не сам по себе, а через гибридный подход, где QPU работают вместе с GPU-ускоренной симуляцией.

Уже сейчас экосистема двигается в эту сторону:

• Aegiq и Quantum Motion развивают quantum chemistry workflows

• Classiq использует CUDA-Q для поиска квантовых применений в финансах

• FirstQFM показал quantum foundation models на суперкомпьютере Leonardo

• Eclipse Qrisp, Fraunhofer FOKUS и Qilimanjaro строят свои решения вокруг CUDA-Q

• qBraid стал CUDA-Q target и расширяет доступ к разным QPU-провайдерам

• QCentroid делает QuantumOps workflows на CUDA-Q

• Welinq соединяет distributed quantum compiler с GPU-ускоренной проверкой схем

Гибридные workloads, GPU-симуляция, QPU-доступ и инструменты разработки - именно так квантовая индустрия будет двигаться к практической пользе.

https://developer.nvidia.com/cuda-q

Читать полностью…

OpenAI теперь идёт не только в модели, но и в железо.

Компания вместе с Broadcom представила Jalapeño — первый собственный AI-чип для инференса LLM. Его задача простая: быстрее, дешевле и стабильнее запускать ChatGPT, Codex, API и будущих AI-агентов.

Главное: чип сделали от идеи до tape-out всего за 9 месяцев, а в разработке помогали сами модели OpenAI.

Это уже не просто гонка моделей. Это гонка полной AI-инфраструктуры: чипы, сеть, дата-центры, софт и продукты в одной связке.

https://openai.com/index/openai-broadcom-jalapeno-inference-chip/

Читать полностью…

LLM в поддержке: от шаблонов к точной работе с документами компании

✅ На открытом уроке разберём, как устроены современные решения на базе LLM, почему они не просто генерируют текст, а используют знания компании для подготовки ответов, и как такие инструменты помогают ускорять обработку обращений.

На практических примерах покажем, как документы превращаются в базу знаний для ИИ, как происходит поиск информации по запросу клиента и каким образом LLM помогает оператору поддержки готовить ответы. Также поговорим о том, как подобные решения применяются в бизнесе уже сегодня.

Урок пройдёт 6 июля в 20:00 МСК в преддверии старта курса «LLM-инженер». Это возможность познакомиться с современным подходом к созданию интеллектуальных сервисов, задать вопросы эксперту и понять, как внедрять подобные решения в реальные процессы компании.

➡️ Регистрация открыта: https://otus.pw/Jafm/?erid=2W5zFHM9zVf

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

Читать полностью…

Anthropic анонсировала Claude Tag - новый способ для команд работать с Claude прямо в Slack.

Суть простая: Claude подключается к рабочему пространству как полноценный участник команды.

Вы сами выбираете, к каким каналам и инструментам у него будет доступ.

Дальше всё так:

• вы отмечаете Claude в переписке, ставите задачу и продолжаете заниматься своими делами.

• Claude выполняет поручение асинхронно, не ломая рабочий поток команды.

Claude Tag вырос из Claude Code, но стал более проактивным и командным инструментом.

По словам компании, 65% кода продуктовой команды создаётся через внутреннюю версию Claude Tag.

https://www.anthropic.com/news/introducing-claude-tag

Читать полностью…

Теперь на GitVerse — зеркало PyPI! ⚡️

Python‑пакеты переехали на российскую платформу для разработчиков GitVerse — теперь зависимости подтягиваются быстрее, а пайплайны не зависят от доступности внешнего PyPI.  

Остаётся только выбрать: установить зеркало как основной источник или оставить как «страховку».

Гайд по подключению.

Читать полностью…

Anthropic, возможно, сама «запугала» рынок настолько, что в итоге попала под экспортный бан на ИИ.

В 2026 году 5 из каждых 1000 слов, которые использовала Anthropic, были связаны с рисками, регулированием или ограничениями.

Это в 8 раз больше, чем у Сэма Альтмана.

Сравнение употребления слов в заявлениях Anthropic и OpenAI:

«risk»: 336 против 30

«safeguard»: 121 против 33

«vulnerability»: 128 против 10

https://www.ft.com/content/16ace46c-aeac-40c9-8598-3c01fa4481cb

Читать полностью…

Рассуждение LLM не обязано быть одной линейной цепочкой промптов.

Graph of Thoughts, или GoT, - это официальная Python-реализация статьи «Graph of Thoughts: Solving Elaborate Problems with Large Language Models» для разработчиков, которые экспериментируют со структурированным reasoning у LLM.

Инструмент помогает тестировать более сложные схемы рассуждений: задача моделируется как Graph of Operations, а контроллер выполняет этот граф, используя LLM как движок.

Ключевые возможности:

• graph-based reasoning flow — сложные задачи можно описывать как операции над «мыслями», а не как одну линейную цепочку

• flexible operation graph — можно строить GoO, похожие на Graph of Thoughts, Chain-of-Thought или Tree-of-Thought

• готовая установка — через PyPI: pip install graph_of_thoughts, либо editable-install из исходников

• готовые примеры — сортировка, подсчёт ключевых слов, пересечение множеств и объединение документов лежат в папке examples

• прозрачные результаты — контроллер может сохранять output-графы с операциями, мыслями, оценками, валидностью, расходом токенов и стоимостью

Проект open-source и распространяется под BSD-style лицензией репозитория.

github.com/spcl/graph-of-thoughts

Читать полностью…

Киберагентства Five Eyes предупредили, что frontier AI-модели, способные резко усилить кибератаки против правительств и бизнеса, могут появиться уже через месяцы, а не годы.

Об этом пишет The Guardian.

Предупреждение появилось после того, как США заблокировали доступ иностранных граждан к модели Anthropic Fable из-за опасений, что системы вроде Mythos и Fable могут изменить как наступательную, так и оборонительную кибербезопасность.

«Ожидается, что frontier AI-модели превзойдут текущие ожидания индустрии и фундаментально изменят как наступательные, так и оборонительные кибервозможности. Речь идёт не о годах, а о месяцах»,

- говорится в предупреждении агентств Five Eyes.

https://www.theguardian.com/technology/2026/jun/22/anthropic-claude-fable-ai-model-artificial-intelligence-national-security

Читать полностью…

Новое исследование, опубликованное в Nature: ИИ может экономить время, но первые данные показывают, что он способен ослаблять ключевые профессиональные навыки.

В польском исследовании по колоноскопии у опытных эндоскопистов показатель обнаружения аденом без помощи ИИ снизился с 28,4% до 22,4% после внедрения ИИ в рабочий процесс.

Это не значит, что ИИ за одну ночь сделал врачей невнимательными.

Проблема глубже: навык поддерживается за счёт сопротивления.

Нужно смотреть, оценивать, сомневаться, исправлять себя и оставаться мысленно ответственным за следующий шаг.

Когда машина начинает подсвечивать подозрительный участок, человеческий глаз постепенно меняет роль: уже не ищет сам, а подтверждает найденное.

Та же закономерность видна и в программировании.

В рандомизированном исследовании 2026 года ИИ помог части разработчиков быстрее выполнять задачи, но сильное делегирование ослабляло концептуальное понимание, чтение кода и навык отладки.

nature.com/articles/d41586-026-01947-1

Читать полностью…

«ХуиХуи» снял ограничения с Fable 5 - энтузиасты выпустили версию модели без цензуры.

Без шуток, это одна из самых жёстких локальных моделей без привычной цензуры.

Что умеет:

• отвечает почти на любые вопросы без стандартных фильтров;

• запускается локально и не отправляет ваши запросы на чужие серверы;

• работает даже на не самом мощном железе за счёт дообучения на базе Gemma 4;

• разработчики честно предупреждают: модель без встроенных гарантий безопасности, используете на свой риск.

Бесплатно на Hugging Face:
https://huggingface.co/huihui-ai/Huihui-gemma-4-12B-coder-fable5-composer2.5-v1-abliterated

Читать полностью…

🐍 Python Парсинг: Большой продвинутый бесплатный курс

Полное практическое руководство по веб-скрейпингу на Python — от основ HTTP до production-grade пауков, обхода антибот-защит, асинхронности и проектирования надёжных пайплайнов. Каждый раздел содержит рабочие примеры, типовые ошибки и продвинутые практики.

https://github.com/justxor/Pythonparsing-/tree/main

Читать полностью…