⚡️ Илон Маск может стать первым триллионером в истории.

После выхода SpaceX на биржу его состояние, по оценкам, может прибавить около $400 млрд. Да, четыреста миллиардов долларов одним рывком.

SpaceX Илона Маска объявила об историческом IPO на $75 млрд, которое потенциально может сделать его первым триллионером в мире.

По расчётам The Post, доли Маска в SpaceX и Tesla стоят более $1,1 трлн.

Читать полностью…

Anthropic сделала так, что Fable может снижать свои возможности в зависимости от того, о чём его спрашивают. Как способ блокировать опасные компетенции в отдельных темах это выглядит логично, но...

НИКТО НЕ ПОДУМАЛ, ЧТО МОДЕЛЬ МОЖЕТ НА ЭТОМ НАУЧИТЬСЯ?

Серьёзно, что за дичь. Теперь модель может вводить нас в заблуждение, не показывая этого ни в chain-of-thought, ни где-либо ещё. И мы нормально относимся к тому, что её учат так делать в отдельных областях?

Интересно, как именно это реализовано, потому что system card набит примерами, где модель врёт и при этом не отражает ложь в своём рассуждении.

https://www-cdn.anthropic.com/d00db56fa754a1b115b6dd7cb2e3c342ee809620.pdf

Читать полностью…

Клиенты ежедневно оставляют бизнесу огромное количество информации — в звонках, обращениях и диалогах с поддержкой. Но разбирать это вручную долго и дорого.

В Yandex SpeechSense появились готовые шаблоны речевой аналитики для малого и среднего бизнеса. Они помогают быстро запустить анализ коммуникаций без сложного внедрения.

ИИ автоматически:
— определяет причины обращений;
— выявляет проблемные сценарии;
— сегментирует диалоги по темам;
— формирует рекомендации и отчеты.

Поддерживаются разные индустрии: от e-commerce и HoReCa до медицины и недвижимости.

Попробуйте речевую аналитику, которая помогает находить инсайты в разговорах уже через несколько часов после запуска. По запросу эксперты Yandex SpeechSense настроят для вас речевую аналитику под ключ, чтобы вы регулярно получали отчеты и инсайты для вашего бизнеса.

Читать полностью…

✔️ Лидеры по найму среди стартапов Кремниевой долины

Руководитель по развитию Cursor Бен Ланг опубликовал список из 35 технологических стартапов с самыми высокими темпами найма за последние 90 дней.

Рейтинг учитывает соотношение числа новых сотрудников к изначальному размеру команды.

Около 85% списка заняли проекты в сфере ИИ и автономных систем. Основной рост пришелся на 2 направления:

🟢ИИ-безопасность: Jazz, Tenzai, Straiker, Gray Swan и Native.

🟠Embodied AI и робототехника: разработчик моделей Skild AI, провайдер датасетов для машинного зрения Mecka AI и создатель систем управления Allen Control Systems.

Также в список вошли сам Cursor, платформа предиктивных рынков Polymarket и разработчик RL-сред Fleet. По данным Бена, последний сейчас привлекает инвестиции при оценке в $750 млн.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

Нерелизнутая модель Anthropic засветилась на китайских API-прокси ещё до официального запуска.

По утечке, модель называется Oceanus и относится к будущей линейке Mythos.

Что известно:

- цена якобы $16 за 1M input-токенов
- $80 за 1M output-токенов
- почти в 3 раза дороже Claude Opus
- модель успели перепаковать и продавать до завершения safety-тестов Anthropic

Если утечка реальная, история неприятная: frontier-модель могла попасть в серые API ещё до релиза, проверки безопасности и нормального контроля доступа.

reddit.com/r/Anthropic/comments/1txfdbw/forget_claude_mythos_the_leaked_oceanus_code/

Читать полностью…

ИИ ускоряется быстрее, чем ждали даже в Anthropic: задачи на дни ИИ возьмёт уже в этом году

Большинство людей до сих пор не осознают, к какому порогу подошло человечество. И речь даже не про будущие модели. Anthropic прямо говорит: если бы развитие ИИ заморозили прямо сейчас, мир всё равно ждали бы огромные перемены, потому что нынешние модели только начинают расходиться по экономике.

В Anthropic признают, что развитие обгоняет их собственные внутренние прогнозы. Вдумайтесь: внутри компании закладывают экспоненциальный рост, и даже эта кривая отстаёт от реальности. По их словам, всё происходит быстрее, чем думали, и последствия заслуживают куда большего внимания.

Лучше всего ускорение видно по длине задач, которые модель уверенно тянет сама. Этот горизонт удваивается примерно каждые четыре месяца против прежних семи. В марте 2024 года Claude Opus 3 справлялся с задачами на четыре минуты человеческой работы. Через год Claude Sonnet 3.7 держал полтора часа. Ещё год спустя Claude Opus 4.6 закрывал двенадцатичасовые задачи. Если тренд сохранится, работа, на которую у специалиста уходят дни, окажется в зоне доступности уже в этом году.

https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement

Читать полностью…

🚨🚨 Этот разработчик обучил ИИ в симуляции и развернул его на настоящем столе для аэрохоккея.

Робот реагирует за 20 миллисекунд с точностью до миллиметра и уже бросает вызов опытным человеческим игрокам.

Читать полностью…

✔️ США ввели добровольную проверку закрытых ИИ-моделей перед релизом

Президент США подписал указ о кибербезопасности в сфере ИИ. Разработчикам передовых закрытых моделей предлагают добровольно предоставлять государству доступ к продуктам за 30 дней до релиза для аудита безопасности и поиска уязвимостей.

Изначальный 90-дневный период проверки сократили по требованию IT-индустрии. Финальный документ прямо запрещает вводить обязательное государственное лицензирование и принудительную премодерацию.

Одновременно Минфин, Пентагон и АНБ создадут совместный координационный центр. Структура займется защитой правительственной IT-инфраструктуры: автоматизирует сканирование федеральных систем и будет координировать противодействие кибератакам с использованием нейросетей.
whitehouse.gov

✔️ OpenAI добавила в Codex нетехнические плагины

Компания выпустила обновление Codex для пользователей без технического бэкграунда. В продукт добавили 62 ролевых плагина и 110 функций для аналитиков, дизайнеров, инвестбанкиров и специалистов по продажам.

Среди новых инструментов - Sites для конвертации отчетов в интерактивные веб-страницы и Annotations для редактирования фрагментов текста или таблиц через промпты.

Платформа открыта для сторонних разработчиков. Первыми партнерами по интеграции стали Wix, Figma и Replit. Планируется релиз плагинов для корпоративных финансов, консалтинга и юриспруденции.

Прирост нетехнической аудитории в 3 раза опережает рост базы разработчиков, OpenAI отчиталась о еженедельной аудитории в 5 млн человек.
openai.com

✔️ Anthropic привлекла ещё 150 организаций к проекту Glasswing

К инициативе по поиску уязвимостей в критической инфраструктуре (энергетике, водоснабжении, здравоохранении и связи) присоединились 150 организаций из 15 стран.

По данным компании, первые 50 участников выявили с её помощью более 10 тысяч багов. Доступ к технологии также может получить Агентство ЕС по кибербезопасности. Anthropic планирует открыть широкий доступ к Mythos в ближайшие недели после внедрения систем защиты.

По прогнозам компании, генеративные модели уровня Mythos от конкурентов появятся через 6–12 месяцев.
anthropic.com

✔️ Perplexity меняет архитектуру ИИ-поиска

ИИ-поисковик представил архитектуру Search as Code, в которой модели компании работают как планировщики: они анализируют задачу и генерируют Python-код для создания поисковых пайплайнов.

Процесс состоит из 3-х уровней: LLM управляет логикой и пишет код, скрипт выполняется в песочнице для фильтрации, агрегации и дедупликации данных, а за извлечение, парсинг и ранжирование информации отвечает инструмент Agentic Search SDK.

Агенты могут запускать параллельные запросы и динамически корректировать стратегию. Search as Code позволяет обрабатывать сырые данные программными алгоритмами в песочнице до их передачи в языковую модель, что предотвращает перегрузку контекстного окна LLM.
perplexity.ai

✔️ SK Hynix удвоит производство полупроводниковых пластин в ближайшие 5 лет

Председатель SK Group заявил на конференции Computex, что расширение связано со спросом на высокопроизводительную память для ИИ-ускорителей. По прогнозам руководства, дефицит комплектующих на этом рынке сохранится до 2030 года.

Главным партнером SK Hynix остается Nvidia, южнокорейский вендор планирует стать основным поставщиком HBM для будущей архитектуры Rubin. Сроки внедрения следующего стандарта памяти, HBM4E, также напрямую зависят от Nvidia, которая пока выступает его единственным заказчиком.

Глава чипмейкера также предостерег индустрию от завышения цен на HBM и DRAM. По его словам, резкий рост стоимости памяти подорвет долгосрочное развитие ИИ-экосистемы.
reuters.com


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

⚡️ Сэм Альтман подтвердил возвращение OpenAI к разработке воплощенного ИИ

Проект вырос из исследований по симуляции физического мира, к которым присоединилась команда видеогенератора Sora.

На начальном этапе компания сосредоточится на разработке специализированных машин для помощи в строительстве инфраструктуры.  

Конечная цель проекта - обеспечить каждого человека персональным роботом, способным выполнять любые бытовые и рабочие поручения.

В 2020 году компания закрыла предыдущие проекты в робототехнике из-за дефицита обучающих данных.

Для перезапуска направления OpenAI открыла наем инженеров по аппаратному обеспечению, системной интеграции и ML.

Возвращение связано с развитием воплощенного ИИ: взаимодействие алгоритмов с физической средой позволит собрать массивы данных, необходимых для обучения AGI.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

Он ушел в реабилитацию и написал операционную систему с нуля. Теперь у неё тысячи контрибьюторов

Он ушел в реабилитацию и написал операционную систему с нуля. Теперь у неё тысячи контрибьюторов
Андреас Клинг работал в Apple и Nokia, писал движки для браузеров, участвовал в WebKit. По меркам карьеры разработчика - всё шло хорошо. Но за фасадом успешного инженера годами шла борьба с тяжелой зависимостью и выгоранием.

В 2018 году он прошел трехмесячный курс реабилитации в государственной клинике в Швеции. После выписки оказался безработным, жил у семьи и буквально не знал, чем себя занять. Программирование было единственным, что держало в тонусе - и Андреас начал писать операционную систему. Просто чтобы не потерять себя.

Так появился SerenityOS - операционная система, вдохновленная эстетикой рабочего стола 1990-х. Внешне это странная смесь Windows 98, KDE и классического Unix. Внутри - полностью современная ОС, написанная с нуля: ядро, браузерный движок, оконная система, терминал, системные утилиты. Всё вручную, всё самостоятельно.

Андреас вел разработку публично - на GitHub и YouTube. Люди начали наблюдать, как проект растет в реальном времени. Интернет полюбил это за мастерство. Никакого корпоративного заказчика, никакого венчурного финансирования. Просто один разработчик, который одержимо строил свою мечту.

Сегодня SerenityOS активно разрабатывается контрибьюторами со всего мира. Проект вырос в полноценную вещь - со своим языком программирования (C++), браузером LibWeb/LibJS, собственным тулчейном встроенных приложений. Андреас затем сделал еще один шаг: ушел с работы и сфокусировался на SerenityOS full time.

Блогпост Андреаса Клинга: https://awesomekling.github.io/I-quit-my-job-to-focus-on-SerenityOS-full-time/

GitHub SerenityOS: https://github.com/SerenityOS/serenity

Читать полностью…

⚡️VL-DAC — метод, который позволяет обучать VLM в симуляторах вместо реальных сред

Разработку представили исследователи из лаборатории научных исследований Т-Технологий на международной конференции AAMAS 25–29 мая. Подход позволяет дешевле и быстрее обучать ИИ-агентов новым навыкам в синтетических средах, а затем переносить их уже на реальные задачи.

VL-DAC учит модели выполнять цепочки действий шаг за шагом: строить маршрут, ориентироваться в пространстве, взаимодействовать с веб-интерфейсами. Для обучения использовали несколько симуляторов, где каждый отвечает за отдельный тип навыков: навигацию, работу с онлайн-магазинами, бытовые сценарии, выбор объектов по условиям — и именно это помогает лучше адаптироваться к реальным задачам

Например, после обучения способность Qwen2-VL-7B достигать цели в интерактивной среде улучшилась на 50%, а также улучшила пространственную ориентацию и работу с веб-навигацией

Такой подход может быть очень полезен в робототехнике, логистике, банкинге и разработке игр.

Читать статью здесь: arxiv.

#AI #VLM

@vistehno

Читать полностью…

Многозадачность убивает мозг: Стэнфорд проверил 262 человека и был шокирован результатом

Профессор Стэнфорда Клиффорд Насс потратил годы, чтобы доказать: люди, которые постоянно переключаются между задачами, лучше справляются с работой. В 2009 году он протестировал 262 студентов и получил результат, который сам назвал "самым неловким в своей карьере". Оказалось всё ровно наоборот.

Насс разделил участников на две группы: те, кто постоянно жонглирует email, мессенджерами, несколькими вкладками браузера, музыкой и ТВ одновременно, и те, кто делает одно дело за раз. Он был уверен, что первые окажутся быстрее, точнее и острее. Он ошибся во всём.

Три теста показали одно и то же:

- Память. Студентам показывали последовательности букв и просили отмечать повторения. Те, кто привык к многозадачности, справлялись хуже и деградировали по мере усложнения теста. Чем больше они привыкли переключаться в жизни, тем меньше мозг мог удержать в моменте.

- Фильтрация. На экране появлялась сетка красных и синих прямоугольников, потом исчезала. Нужно было отследить, переместился ли хоть один красный. Синие надо игнорировать. Те, кто мало многозадачничал, не испытывали трудностей. Заядлые многозадачники не могли оторваться от синих даже при прямом указании их игнорировать. Мозг тянулся к нерелевантному.

- Переключение задач. Исследователи ожидали, что хотя бы тут многозадачники возьмут реванш. Именно это ведь суть навыка. Но те оказались значительно медленнее и ошибались чаще, чем люди, которые почти никогда не переключались.

Насс сформулировал вывод одной фразой, которую повторял до конца жизни: "Они жертвы нерелевантности. Их отвлекает всё."

Он искал хоть что-то, в чём многозадачники были бы лучше. Не нашёл ничего.

Пять лет спустя нейробиологи из Университета Сассекса провели МРТ 75 взрослых. Те, кто регулярно использовал несколько экранов одновременно, имели меньшую плотность серого вещества в передней поясной коре. Это зона, отвечающая за внимание, контроль импульсов и принятие решений. Не просто слабая активация, а буквально меньше ткани. Ущерб вписан в архитектуру мозга.

В 2012 году Насс стоял перед залом руководителей компаний и прямо говорил: принуждать сотрудников к многозадачности не продуктивная стратегия, а проблема безопасности. Он использовал конкретную аналогию: это как OSHA-нарушение, то есть травмоопасное производство.

Никто ничего не изменил.

Уведомления остались включены. Опен-спейсы никуда не делись. Ожидание, что хороший сотрудник отвечает сразу на всё и параллельно ведёт десять задач, осталось нормой.

Клиффорд Насс умер в ноябре 2013 года в возрасте 55 лет. Сердечный приступ после прогулки у озера Тахо. Он провёл всю карьеру, измеряя, что постоянное переключение делает с человеческим мозгом. Мир вежливо слушал и возвращался к проверке телефона.

Параллельно психиатр в Лондоне проводил IQ-тесты среди офисных работников, пока в фоне приходили письма и уведомления. Их результаты падали на 10 пунктов. Больше, чем от марихуаны. Больше, чем от бессонной ночи. Отвлечение не просто прерывало работу, оно делало людей измеримо менее умными прямо в процессе.

Глория Марк из Калифорнийского университета годами отслеживала, как долго офисные работники остаются на одной задаче до первого отвлечения. Среднее значение: три минуты. А после каждого перерыва требовалось 23 минуты 15 секунд, чтобы вернуться к прежней глубине концентрации.

Проделайте это в уме на протяжении рабочего дня и вы придёте к цифре, на которую большинство предпочитает не смотреть.

Дело не в том, что вы плохо умеете концентрироваться. Вы годами тренировали не то, внутри систем, спроектированных дробить ваше внимание, и получали за это похвалу.

Заядлые многозадачники в исследовании Насса не были безалаберными. Они как раз говорили "да" на всё, отвечали всем, держали все каналы открытыми. Они делали ровно то, чего от них требовала современная работа.

Читать полностью…

📌 Первые публичные тесты серверного процессора NVIDIA Vera

Издание Phoronix выпустило один из первых публичных обзоров серверного процессора NVIDIA Vera - нового ARM-чипа с 88 ядрами архитектуры Olympus, который компания позиционирует для ИИ-инфраструктуры.

По оценке основателя Phoronix Майкла Ларабела, это первый ARM-процессор, который на серверных нагрузках сопоставим с актуальными Intel Xeon и AMD EPYC.

В среднем по протестированным задачам Vera оказался примерно на 10% быстрее 64-ядерного AMD EPYC 9575F и в 1,55 раза быстрее Intel Xeon 6980P, флагмана линейки Granite Rapids.

По сравнению с предыдущим процессором NVIDIA Grace производительность выросла примерно на 63%.

В тесте сборки ядра Linux со стандартной конфигурацией Vera показал лучший результат среди всех испытуемых - 20 секунд.

Конфигурация Vera включала 88 ядер и 176 потоков, 8 модулей памяти LPDDR5-9600 общим объёмом 768 ГБ и TDP 450 Вт.

С учётом потребления памяти полная нагрузка системы составила около 500 Вт. У топовых EPYC Turin и Xeon Granite Rapids аналогичный показатель относится только к самому процессору, без памяти.

При этом публиковать полные данные об энергопотреблении NVIDIA не разрешила, поэтому реальная энергоэффективность остаётся неизвестной.

🟡Нюансы

Набор бенчмарков был ограничен самой NVIDIA - тестировались сценарии, под которые компания и позиционирует чип: компиляция кода, Python, Java, база данных ClickHouse, сжатие Zstd, кодирование видео SVT-AV1, 7-Zip и ряд других.

Тестов агентного ИИ (ключевого, по заявлениям NVIDIA, сценария применения процессора) в этом раунде не проводилось, их обещают опубликовать позднее.

Цена и сроки массовой доступности вне крупных облачных и ИИ-клиентов также не объявлены. Поставки партнёрам запланированы на вторую половину 2026 года.

🟡Не Верой единой

AMD готовит EPYC Venice на архитектуре Zen 6 с планами по выходу до конца года, Intel Xeon Diamond Rapids ожидается в 2027-м.

По оценке Phoronix, после выхода Venice, AMD может вернуть лидерство за пределами целевых для Vera сценариев, поэтому многое будет зависеть от того, как быстро NVIDIA сможет выпустить рефреш Olympus.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

Micron, производитель памяти для ИИ, только что стал компанией на $1 трлн.

Причина проста: следующий дефицит в ИИ - это уже не модели, а память.

Ещё 12 месяцев назад компания стоила около $70 млрд.

Обычно всё внимание забирают GPU, но именно HBM стала тем компонентом, без которого эти GPU не могут нормально раскрыться.

HBM, high-bandwidth memory, находится рядом с ускорителем и подаёт данные на огромной скорости. Поэтому она стала одним из тихих, но критически важных ограничителей роста ИИ.

UBS также поднял таргет по Micron с $535 до $1 625: долгосрочные контракты на поставку памяти с частично фиксированными ценами могут сделать выручку в этом сегменте менее цикличной, чем раньше.

cnbc.com/amp/2026/05/26/micron-stock-trillion-market-cap.html

Читать полностью…

Графеновые квантовые точки разбирают белковые агрегаты паркинсона в мозге: новый подход к лечению нейродегенерации

Учёные применили графеновые квантовые точки, чтобы разрушить токсичные белковые агрегаты, связанные с болезнью Паркинсона. Эти крошечные углеродные наночастицы нацелены на α-синуклеин - белок, формирующий вредные скопления в мозге пациентов с Паркинсоном.

Проблема в том, что существующие методы лечения Паркинсона по большей части снимают симптомы, но не останавливают саму нейродегенерацию. Поэтому любой подход, который бьёт по первичной причине и работает с белковой патологией, выглядит качественным сдвигом по сравнению с симптоматической терапией.

В экспериментах на клеточных культурах и мышах графеновые квантовые точки уменьшили накопление токсичного белка, защитили нейроны и даже активировали аутофагию, естественную систему очистки клеток. Отдельно важно, что исследователи вводили наночастицы интраназально, через нос, и так удавалось обходить гематоэнцефалический барьер и достигать поражённых участков мозга напрямую.

Если результаты воспроизведутся на более крупных животных и в клинике, перед нами потенциально новый способ лечить нейродегенеративные заболевания не по симптомам, а через вмешательство в коренную белковую патологию. По той же логике подход может быть перенесён и на другие болезни, где вред наносят агрегаты неправильно свёрнутых белков: от Альцгеймера до БАС.

Читать полностью…

Дарио Амодеи опубликовал необычно откровенное эссе о том, куда движется ИИ.

Кратко, с цитатами.

Его новый текст Policy on the AI Exponential читается не как обычная колонка CEO, а как предупреждение от человека, который сам строит эту технологию.

Главная проблема — скорость. ИИ развивается по экспоненте, и Амодеи говорит об этом прямо. Законы же принимаются со скоростью Древоборода из «Властелина колец»: дерева, которому нужен целый день, чтобы просто поздороваться с другим деревом. Пока Конгресс успеет что-то сделать, пишет Амодеи, ИИ может пройти путь от «забавной игрушки» до «целой страны гениев».

Его горизонт очень короткий:

> «Если эти законы масштабирования продолжатся хотя бы ещё год-два, мы, вероятно, получим то, что я называл Powerful AI, или “страну гениев в дата-центре”».

И он считает, что доказательства уже есть. Указывая на киберриски Claude Mythos Preview, Амодеи пишет, что их более широкий смысл в том, что они «вне всяких сомнений доказывают: ИИ-модели уже стали инструментами глобального и национального стратегического значения».

Поэтому он предлагает обязательные правила по аналогии с авиационным регулятором FAA: независимое тестирование frontier-моделей, обязательные проверки третьими сторонами и право государства блокировать или откатывать релиз, если он признан небезопасным. И это говорит человек, чьи собственные модели как раз могут попасть под такие блокировки.

Часть, к которой хочется возвращаться:

В экономике он реально видит обе стороны. Потенциал, который он описывает, огромен:

> «Если ИИ сможет выполнять большинство когнитивных задач намного лучше людей, логично ожидать, что это приведёт к крайне быстрому и устойчивому экономическому росту за счёт ускорения науки, технологий и операционной эффективности. Способность ИИ итеративно создавать ещё более сильный ИИ может дополнительно усилить этот рост».

Но он не пытается закрыть глаза на обратную сторону:

> «Есть вполне реальная вероятность, что, несмотря на все наши усилия, ИИ всё равно вызовет значительную и долгосрочную потерю рабочих мест, и что это может быть внутренним свойством технологии, которая широко воспроизводит человеческое мышление».

Среди возможных мер он доходит до безусловного базового дохода и повышения налогов на прирост капитала.

О власти он предупреждает, что ИИ в плохих руках может стать «ультимативным инструментом автократии». Но затем разворачивает то же недоверие и в сторону собственной индустрии: ИИ «нельзя безопасно полностью доверить ни государствам, ни компаниям». Включая Anthropic.

И он отказывается относиться к общественному страху как к проблеме пиара:

> «Люди тревожатся из-за ИИ, потому что правильно понимают: его риски реальны».

Не помню, когда в последний раз CEO крупной ИИ-компании так явно вставал на сторону обеспокоенной публики, а не собственного маркетингового отдела.

Весь текст написан не в настроении победы, а в настроении срочности. Амодеи считает, что есть узкое окно, когда доказательства, общественная тревога и политическая воля ещё могут совпасть, и что мы уже примерно на год опаздываем.

Финальный образ почти обнадёживающий:

> «Древобород и его лес просыпаются».

Успеют ли они проснуться достаточно быстро.

https://x.com/DarioAmodei/status/2064781775247950326

Читать полностью…

Борис Черный, глава Claude Code в Anthropic, на ежегодной конференции разработчиков в Сан-Франциско рассказал, как за последние 6 месяцев изменилась его работа из-за ИИ, который теперь пишет весь код.

«Около шести месяцев назад произошло вот что: весь код, который раньше я писал вручную, теперь пишет Claude.

Я просто промпчу Claude. Говорю ему: давай сделаем эту фичу. Он её реализует, тестирует и показывает мне результат.

А я отвечаю: да, хорошо. Или: нет, подожди, поменяй вот это. И он вносит изменение».

Читать полностью…

Реконструкция ChatGPT в сторону «супераппа» может начать раскатываться уже в ближайшие недели.

Первая волна, скорее всего, будет не одним большим запуском, а поэтапным редизайном, который будет сильнее вести пользователей к Codex, агентам, генерации изображений и партнёрским приложениям.

Как один сотрудник OpenAI сказал Financial Times: «Chat is dead». Новая цель - единый ИИ-ассистент, который умеет действовать и в рабочих задачах, и в личной жизни.

https://www.ft.com/content/ca0f5f5e-fb9a-41a0-a2a9-0127e15b7db9?syn-25a6b1a6=1

Читать полностью…

🧑‍🎓Онлайн-магистратура — вариант для тех, кто хочет получить высшее образование, но не готов ставить жизнь на паузу.

УрФУ и Нетология предлагают три технологические программы, которые можно проходить онлайн и совмещать с работой:
1) Прикладной искусственный интеллект — чтобы научиться применять ИИ и нейросети для задач бизнеса.
2) Инженерия машинного обучения — чтобы разбираться в полном цикле работы с моделями: от данных до внедрения.
3) Программная инженерия цифровых решений — чтобы развиваться в бэкенде, архитектуре и создании цифровых сервисов.

На программах вас ждут прикладные задачи, проекты для портфолио, поддержка кураторов и экспертов. После выпуска — диплом магистра УрФУ и дополнительный диплом Нетологии.

На все программы действует образовательный кредит с господдержкой под 3%, а также акция: при оформлении кредита платежи за первый семестр возьмёт на себя Нетология.

Посмотреть программы

Реклама. ООО “Нетология” ОГРН 1207700135884 Erid:2VSb5yhaXva

Читать полностью…

Anthropic ранее обязалась платить SpaceX $1,25 млрд в месяц за GPU.

С учётом новой сделки с Google, о которой стало известно сегодня, ещё примерно $920 млн в месяц, две ИИ-лаборатории - Google и Anthropic - теперь вместе платят SpaceX около $2,17 млрд в месяц. Это даёт SpaceX гигантский темп выручки - примерно $26 млрд в год.

Alphabet уже сильно заработала на инвестиции в SpaceX. Google вложила около $900 млн в SpaceX в январе 2015 года, получив примерно 7%, когда оценка SpaceX была около $12 млрд.

Сейчас SpaceX, по данным сообщения, целится в оценку IPO около $1,75 трлн. Если у Google действительно осталось 6,11%, такая доля при оценке $1,75 трлн стоила бы примерно $107 млрд. Даже если считать размытую долю в 5%, это около $87,5 млрд.

По сравнению с входной инвестицией примерно $900 млн, это даёт около 97x–119x на бумаге - до налогов, локапов, размытия и возможного дисконта после начала торгов.

Alphabet впервые инвестировала в SpaceX в 2015 году частично из-за спутникового интернета. Но теперь апсайд включает не только Starlink и доминирование в запусках, но и новые контракты на ИИ-вычисления.

Читать полностью…

⚡️ Anthropic уже пишет о рекурсивном самоулучшении, как о процессе, который постепенно становится реальностью.

В свежем материале речь идёт об ИИ, который помогает проектировать и собирать следующую версию себя.

Длина задач, которые модель способна стабильно доводить до конца, удваивается примерно каждые четыре месяца. В марте 2024 года Opus 3 справлялся с задачами примерно на 5 минут. Через год Sonnet 3.7 уже держал около полутора часов. Ещё через год Opus 4.6 дошёл примерно до 12 часов. Внутренний препрев Anthropic показал минимум 16 часов, причём ограничением могла быть сама методика оценки.

К маю 2026 года Claude пишет больше 80% кода, который попадает в кодовую базу Anthropic. В одном кейсе модель выдала больше 800 фиксов и снизила целый класс API-ошибок в тысячу раз. По оценке инженера, человеку на такой объём работы понадобилось бы около четырёх лет.

В проекте по безопасности агенты закрыли 97% разрыва в производительности, тогда как два разраба за неделю закрыли 23%. В выборе следующего исследовательского шага модель уже показывает 64% попаданий против человеческого решения.

Решения людей пока держатся на: какие задачи выбирать, когда менять направление, когда признать тупик и не продолжать копать.

Авторы рассматривают три развилки. В первой рост упирается в плато, и этому варианту они дают меньше всего веса. Во второй эффективность продолжает накапливаться, люди задают направление, а небольшая команда делает объём работы, который раньше требовал тысяч специалистов. Этот сценарий выглядит для них наиболее вероятным. В третьей начинается полноценное рекурсивное самоулучшение, где темп всё сильнее определяется доступным компьютом. Именно по этому сценарию у Anthropic меньше всего уверенности в безопасности.

Люди пока сильнее в том, что не сводится к простому выполнению задачи: выбрать правильное направление, вовремя сменить подход, понять, что задача плохо поставлена, и остановиться, когда решение больше не окупает усилия.

Anthropic описывает три возможных сценария.

Первый - прогресс упирается в плато. Модели становятся лучше, но рост быстро замедляется. Авторы считают этот вариант наименее вероятным.

Второй - модели продолжают усиливать команды, но направление всё ещё задают люди. Небольшая группа специалистов с ИИ делает объём работы, который раньше требовал тысяч человек. Этот сценарий выглядит для Anthropic самым вероятным.

Третий - полноценное рекурсивное самоулучшение. ИИ всё активнее участвует в создании следующих поколений ИИ, а скорость прогресса начинает зависеть в первую очередь от доступных вычислений. По этому сценарию у Anthropic больше всего вопросов к безопасности.

https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement

Читать полностью…

Нью-Йорк медленно тонет под собственным весом

Звучит как кадр из фильма-катастрофы, но это реальный геологический процесс. Нью-Йорк постепенно проседает, и часть нагрузки создаёт сам город.

На пяти районах мегаполиса стоит больше миллиона зданий. Их суммарный вес оценивают примерно в 762 миллиарда килограммов. Для масштаба: это почти 1,9 миллиона полностью загруженных Boeing 747.

Такой вес давит на грунт десятилетиями. Земля под городом уплотняется, оседает и буквально уходит вниз. В среднем отдельные участки Нью-Йорка проседают на 1-2 мм в год, а в некоторых местах скорость доходит до 4,5 мм.

Самое неприятное, что дело не только в небоскрёбах. На проседание влияют сразу несколько факторов:

- рыхлые и насыпные грунты
- изменение уровня грунтовых вод
- геологические процессы после последнего ледникового периода
- огромная масса городской застройки

Один-два миллиметра в год кажутся мелочью. Но за десятилетия это уже заметный сдвиг, особенно если рядом поднимается океан. А вокруг Нью-Йорка уровень моря растёт быстрее, чем в среднем по миру.

Получается опасная связка: суша медленно опускается, вода постепенно поднимается. В зоне риска оказываются низменные районы, тоннели метро, прибрежные дороги, порты и вся инфраструктура у воды.

Нью-Йорк здесь не исключение. Похожие проблемы есть у Джакарты, Шанхая, Мехико и отдельных районов Токио. Большие города не просто стоят на земле - они меняют поведение земли под собой.

Паниковать не нужно: Нью-Йорк не провалится под землю завтра, а небоскрёбы не начнут массово рушиться. Но сама история показательна. Мегаполисы стали настолько тяжёлыми и сложными системами, что их влияние уже видно не только в экономике и климате, но и буквально в геологии.

Читать полностью…

Гейб Ньюэлл против юристов: Bloomberg раскрыл, как основатель Valve лично отстоял Steam от цензуры

Bloomberg выпустил большой материал про Valve и Гейба Ньюэлла. Там всплыл один показательный момент: бывший юрисконсульт компании Карл Квакенбуш предложил ввести жесткую модерацию взрослого контента на Steam. Гейб выслушал и ответил примерно так: "Если это твое мнение, то зачем я вообще тебе плачу?"

Bloomberg изучил, как Ньюэлл реально управляет Valve. В повседневные процессы он не лезет: предпочитает играть в Dota 2 в офисе или кататься на яхте. Но если что-то его задевает - включается на полную.

Расследование также касается антимонопольных претензий к Valve. Steam обвиняют в злоупотреблении рыночным доминированием: независимые разработчики утверждают, что платформа навязывает им непрозрачные правила ценового паритета и карает, если студия нарушает условия. Ньюэлл присягался под присягой отрицал сам факт наличия таких правил.

При этом внутренние документы, всплывшие в рамках судебных процессов в США и Великобритании, рисуют другую картину. Valve - одна из немногих крупных тех компаний, которая остается частной. И одновременно - одна из немногих, где один человек реально решает все.

Оригинальный материал Bloomberg: https://www.bloomberg.com/news/features/2026-06-02/valve-gabe-newell-lawsuit-steam

Читать полностью…

На Silver Mercury протестировали AI-судью для оценки рекламных кейсов

В этом году на фестивале Silver Mercury в жюри появился необычный участник — AI-судья. Он анализировал рекламные кейсы и формировал собственные вердикты по работам. Разработал его СберМаркетинг.

Модель обучали на материалах прошлых сезонов конкурса и данных рекламного рынка. Кроме выставления оценок, AI-судья разбирал связь между бизнес-задачей, стратегией, креативом и фактическим результатом кампании.

Любопытно здесь не само использование AI, а попытка перенести LLM в область экспертной оценки. По сути, это уже не генерация контента, а формализация опыта профессионального жюри.

По итогам пилота организаторы отмечают, что в ряде digital-номинаций выводы модели оказались близки к логике экспертов.

Конечно, права голоса у AI не было. Но кейс показывает, куда постепенно двигается рынок: от AI как инструмента создания контента к инструменту принятия и обоснования решений.
Посмотрим, насколько такие системы окажутся воспроизводимыми за пределами рекламных конкурсов.

Читать полностью…

Nvidia представила RTX Spark — ARM-чип, который метит туда, где Apple M-серия чувствует себя дома.

Производительность на уровне RTX 5070, энергоэффективность выше, чем у типичной геймерской начинки. До 128 ГБ LPDDR5X общей памяти — что сразу делает его интересным для локального инференса. Nvidia явно целится не только в геймеров, но и в тех, кто гоняет LLM без облака.

Первые устройства осенью: Microsoft, Asus, MSI, Dell. Помимо ноутбуков - компактные ПК.

Попытка номер три после Tegra и Denver. Посмотрим, выйдет ли.

Читать полностью…

Anthropic с самого начала сделали одну главную ставку на coding.

Логика Дарио Амодея была такая, если решить задачу программирования, то через неё начнут решаться и многие остальные задачи. Поэтому фокус - на коде, агентах, enterprise-инфраструктуре и работе, где модель реально приносит деньги.

На фоне этого другие компании выглядели шире, но и более расфокусированно.

OpenAI параллельно тянула:

- ChatGPT для массового рынка
- Sora
- image models
- voice mode
- бесплатный доступ для огромной аудитории
- Codex и coding-направление

Google тоже шёл широким фронтом:

- AI Mode
- Gemini
- Veo
- image generation
- music models
- поиск
- офисные продукты

Anthropic в это время била в одну точку: сделать лучшую модель для сложной интеллектуальной работы, особенно для кода и enterprise-сценариев.

И, судя по Claude Code и его росту в корпоративном сегменте и реакции рынка, ставка сработала.

OpenAI теперь тоже смещает фокус: больше ChatGPT и Codex, меньше внимания к Sora, voice mode и побочным продуктам.

Читать полностью…

OpenBMB показали новый результат для MiniCPM5-1B и снова продвигают свою идею Densing Law: маленькие on-device модели постепенно догоняют то, что ещё недавно требовало огромных LLM.

Хронология выглядит так:

- февраль 2024: MiniCPM-2B добирается до уровня GPT-3
- сентябрь 2024: MiniCPM3-4B уже сравнивают с уровнем ChatGPT
- май 2026: MiniCPM5-1B получает AA 17.9 и обходит GPT-4o с 14.1 в этом тесте

Главный акцент - размер.

MiniCPM5-1B примерно в 200 раз меньше по числу параметров, но уже показывает результаты, которые ещё пару лет назад казались невозможными для локальных моделей.

Cами авторы честно признают, что на многих задачах 1B-модель всё ещё не сильнее GPT-4o. Это не «убийца больших моделей», а скорее сигнал направления.

Если Densing Law продолжит работать, следующий большой сдвиг может быть не в ещё более гигантских моделях, а в сильных локальных AI, которые запускаются прямо на телефоне, ноутбуке или edge-устройстве.

https://huggingface.openbmb.com/model/openbmb/MiniCPM5-1B

Читать полностью…

Яндекс запустил Alice AI LLM Flash — отдельную модель под массовые корпоративные сценарии: саппорт, модерацию, обработку обращений, поиск по документам и другие high-load задачи. Она уже доступна для бизнеса в Yandex AI Studio.

Как оказалось, бизнесу во многих случаях не нужен тяжелый reasoning на уровне исследовательских задач, ему нужны дешевые, быстрые и стабильные inference-модели, которые могут обрабатывать миллионы однотипных запросов.

Собственно, Яндекс это и учел. Новая Flash-модель оптимизирована именно под стоимость и скорость. По данным компании, она почти в 5 раз дешевле предыдущих решений для таких задач и в ряде сценариев превосходит GPT-5.4 mini.

Любопытно и другое: параллельно Яндекс открыл доступ к DeepSeek V4 Flash с контекстом в 1 млн токенов. Компания одновременно закрывает оба сегмента: дешёвый массовый inference и long-context задачи для агентов и работы с большими документами.

Читать полностью…

По слухам, в новом сериале HBO «NVIDIA» Джеки Чан сыграет Дженсена Хуана.

Будет ли боевые сцены пока неизвестно.

https://x.com/Machinelearrn/status/2059299337574797527

Читать полностью…

Claude Code готовит /workflows, и для enterprise AI это может оказаться важнее очередного прироста в бенчмарках.

Идея простая: большая часть корпоративной работы давно похожа не на творчество, а на алгоритм. Есть входные данные, есть цель, есть последовательность шагов, есть правила, исключения, проверки и ожидаемый результат. Именно так устроены SOP, внутренние регламенты, процессы саппорта, аналитики, разработки, продаж, compliance и операционных команд.

Skills и Cowork уже двигались в эту сторону: сохранить удачные действия, превратить их в повторяемые инструкции, дать агенту контекст и рабочую среду. /workflows выглядит как следующий слой - не просто подсказка модели, а формализация регулярной работы в псевдодетерминированные сценарии.

Читать полностью…