Сэм Альтман рассказал, как запускать стартапы в эпоху ИИ

Вышло часовое интервью с главой OpenAI о том, как строить компании, когда технологии меняются быстрее, чем успевает обновляться стратегия.

Внутри:

• как работать в постоянном хаосе;
• как выбирать идею для стартапа;
• почему новички часто выигрывают у опытных фаундеров;
• чем полезно правильное отношение к ошибкам;
• как быстро растёт Codex;
• почему вайбкодинг становится нормальным способом разработки;
• и почему Альтман считает, что человечество уже фактически вошло в сингулярность.

Особенно интересно его наблюдение про основателей: сильные команды быстрее признают, что ошиблись, и меняют направление, вместо того чтобы месяцами защищать старую гипотезу.

Хорошее интервью для тех, кто сейчас думает запускать продукт вокруг AI.

Полное интервью: youtu.be/Vv3CEAS_w34

Читать полностью…

👁 Бионическое зрение выходит из лабораторий: в Европе одобрили ретинальный имплант PRIMA

Система от Science Corporation получила CE mark и сможет выйти на европейский рынок. Она предназначена для людей с тяжёлой потерей центрального зрения из-за сухой возрастной макулярной дегенерации.

PRIMA состоит из крошечного беспроводного чипа под сетчаткой и специальных очков. Камера захватывает изображение, очки передают его на имплант через ближний инфракрасный свет, а чип стимулирует сохранившиеся нейроны сетчатки.

Результаты исследования в NEJM впечатляют:

• 84% пациентов смогли читать буквы, цифры и слова
• около 80% получили клинически значимое улучшение зрения
• средний прирост составил около 25,5 букв ETDRS, то есть более пяти строк таблицы
• оставшееся естественное периферическое зрение в среднем не ухудшилось

В испытании участвовали 38 человек в 17 клиниках пяти стран.

Важно: PRIMA пока не возвращает обычное полноценное зрение. Это ограниченное искусственное центральное зрение, в основном чёрно-белое, которое требует специальных очков и обучения. Но люди, ранее потерявшие способность читать из-за поражения макулы, снова смогли различать текст.

До массового «лечения слепоты» ещё далеко. Но технология, которая буквально возвращает утраченную зрительную функцию, уже выходит на рынок. 👀

source:
https://finance.yahoo.com/healthcare/articles/science-corporation-vision-restoring-chip-181802997.html

in detail info:
https://science.xyz/news/ce-mark/

paper regarding PRIMA:
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7618305/

Читать полностью…

Собрать AI-агента по туториалу можно за вечер. Но когда добавляешь память, RAG или несколько инструментов, возникают другие вопросы: почему он свернул не туда, как найти место ошибки и как понять, не сделала ли новая правка систему хуже.

Чтобы развивать такой продукт дальше, нужно понимать, как устроены вызовы модели и инструментов, где хранится контекст, как проверять качество и как вносить изменения.

На курсе «AI-агенты» сначала пишем основные части на API: работу с LLM, structured output, tool-calling, память, RAG и evals. Затем используем LangChain и LangGraph там, где они действительно упрощают разработку, добавляем MCP, мониторинг и деплой. 

Курс идёт 12 недель: живые занятия, практика, разборы решений и ревью кода. На выходе - пять агентных проектов и база, с которой можно собирать свои системы.

→ Посмотреть программу, формат и стоимость курса по ссылке

Реклама ООО "ШВМ",
ИНН: 5638076560 Erid: 2VtzqvrACMx

Читать полностью…

📌 Oracle сократила 21 000 сотрудников и теперь может получить счёт на $7 млрд из-за ИИ

За финансовый 2026 год штат Oracle сократился примерно на 21 000 человек, или на 13%. Компания прямо указала, что внедрение ИИ стало одним из факторов сокращений.

Параллельно Oracle строит гигантскую ИИ-инфраструктуру для OpenAI. Один из проектов - дата-центр в Висконсине мощностью около 1 ГВт, связанный с контрактом OpenAI и Oracle на $300 млрд.

Регуляторы Висконсина требуют от крупных дата-центров с недостаточно высоким кредитным рейтингом финансовые гарантии, чтобы расходы на электростанции и сети не легли на обычных потребителей.

После снижения рейтинга Oracle до BBB-, компания может попасть под требование предоставить более $7 млрд обеспечения. Банковская гарантия такого размера способна обходиться более чем в $100 млн ежегодно. Oracle уже оспаривает правила в суде.

Читать полностью…

ИИ-боты добрались до Counter-Strike 2

Игроки жалуются на подозрительные аккаунты в Premier, которые двигаются, стреляют и принимают решения почти как люди. Предполагается, что ими управляют нейросети, обученные на записях реальных матчей.

Пока доказательств использования именно ИИ нет: это могут быть и обычные продвинутые боты для фарма аккаунтов. Но технологии уже позволяют создавать агентов с довольно правдоподобным поведением в тактических шутерах.

Если такие системы продолжат развиваться, отличить бота от слабого или просто странного игрока станет почти невозможно.

Valve ситуацию публично не комментировала.

Читать полностью…

📌 WAIC 2026

Ежегодная Всемирная конференция по ИИ прошла с 17 по 20 июля, и, впервые за всю историю проведения, открывал её лично Си Цзиньпин.

Всего было больше 1100 компаний, свыше 3000 экспонатов, 300+ мировых премьер на рекордных 100 000 квадратных метров.

WAIC в этом году сменил акцент - перестал быть парадом бенчмарков и стал витриной внедрения: роботы едут на заводы, агенты - в телефоны, чипы собираются в кластеры без Nvidia.

Фон для всей конференции задал свежий Stanford AI Index.

К марту 2026 лучшая американская модель опережала лучшую китайскую всего на 2,7% (2 года назад отрыв мерили десятками процентных пунктов).

🟡Железо

Гвоздь компьют-зала - Huawei Atlas 950 SuperPoD, супернода на картах Ascend. В полной сборке версии соединяются в Atlas 950 SuperCluster на 500 000 ускорителей.

Вторым номером шёл кластер Sugon Dawn 8000 scaleX на 100 000 карт. Следом - решения Alibaba Zhenwu M890 и ZTE OEX SuperPoD.

🟡Модели и агенты

MiniMax показала мультимодальную M3 с контекстом до 1 миллиона токенов с упором на длинный ризонинг, код и агентские сценарии.

StepFun представила Step Agent OS, которую называет первой в мире агентной операционной системой, где пользователь описывает цель словами, а система сама раскидывает её по агентам на телефоне, ПК, в машине и роботах.

🟡Роботы

Unitree показала GD01 - по её словам, первую в мире управляемую мехо-платформу, которая на ходу переключается между человекоподобной и четвероногой формой.

Fourier привезла настольного робота-компаньона GR Nano.

SenseTime развернула магазин SenseMart Go, которым роботы управляют сами - раскладывают товар, ведут инвентаризацию и разруливают нештатные ситуации, а покупатель заходит по QR-коду.

🟡Витрина новой волны

Первый в мире агентный смартфон от Nubia (сделан с ByteDance Doubao и Huaqin), который работает на Step Agent OS.

Телефон подаётся как личный ассистент, который сам доводит многошаговые задачи до конца.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

Команда GigaChat зовёт на вечеринку для AI-разработчиков и исследователей 🎉

29 июля, Сбер.Среда, пространство «Оригинал» (м. «Курская», ул. Земляной Вал, 9А)

Без докладов, презентаций и официальных дискуссий – только общение с коллегами по индустрии, обсуждение рабочих задач и болей, новые знакомства и летний вечер на веранде.

Регистрация и подробности

Надеемся на хорошую погоду 🥳
До встречи!

Читать полностью…

Хотели переложить всю работу на ИИ? Не получится. Бездумно, по крайней мере.

Сейчас можно за день склепать приложение, накидать сценарии для YouTube-канала на месяц, но оценивать адекватность и востребованность этого, а еще и минимально следить за качеством — вам.

Именно этими задачами и занимается менеджер ИИ-продуктов: определяет, какую проблему решает ИИ, как запускать пилоты, какие метрики смотреть и как довести идею до рабочего продукта.

Если хотите разобраться в этой теме глубже, у Нетологии есть курс «Менеджер ИИ-продуктов». На нём учат работать с ИИ не только как с пользователем, а как с человеком, который внедряет такие решения в бизнес.

В программе — 4 проекта для портфолио, практика на реальном или учебном кейсе, обратная связь от экспертов и помощь с карьерой.

Сейчас на курс действует скидка 55% по промокоду AINEW55 → https://netolo.gy/eQ33

Реклама. ООО "Нетология" ОГРН 1207700135884 erid:2VSb5x64cDx

Читать полностью…

Кто-то разобрал Claude Code почти до винтика

learn-coding-agent - репозиторий для тех, кто хочет понять, как устроены современные coding agents не на уровне промо-страниц, а на уровне архитектуры.

Автор собрал разбор Claude Code по публичным источникам: цикл агента, систему инструментов, разрешения, работу с контекстом, сессии, подпроцессы, MCP, удалённые настройки, телеметрию и скрытые флаги.

Получился не “гайд по использованию”, а карта внутренней логики CLI-агента: как он принимает решение, когда просит разрешение, как вызывает инструменты, как хранит историю и как расширяется через внешние интеграции.

https://github.com/justxor/Claudecourse/

Читать полностью…

Qwythos пробил 2 миллиона загрузок за месяц на Hugging Face.

Empero AI обновили GGUF-кванты для Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M и рекомендуют перекачать файлы тем, кто всё ещё использует старые GGUF.

Причина: вышли fixed v3 replacements с исправленным chat template и более спокойным branding.

Модель остаётся интересной для локального запуска: это 9B reasoning-модель с GGUF-весами под llama.cpp, Ollama, LM Studio, Jan, KoboldCpp и другие рантаймы. В карточке также указаны 1M context, function calling, multimodal / vision support и Apache 2.0. ([huggingface.co](https://huggingface.co/empero-ai/Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M-GGUF))

Доступны обычные text weights и MTP-версии для draft speculation. Самый простой старт — Q4_K_M, его авторы называют рекомендуемым default-вариантом. ([huggingface.co](https://huggingface.co/empero-ai/Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M-GGUF))

Если Qwythos v1 уже стоит локально, лучше скачать свежие GGUF заново.

HF: https://huggingface.co/empero-ai/Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M-GGUF

Читать полностью…

Нейроимпланты уже не просто помогают управлять курсором или печатать мысли на экране, они начинают возвращать людям реальные движения.

Учёным удалось восстановить подвижность и чувствительность рук у человека с параличом всех конечностей.

После 35 недель реабилитации пациент вернул до 86% мышечного тонуса в одной руке и до 62% в другой.

Самый сильный момент: впервые за три года он почувствовал прикосновение к руке своей сестры.

А в быту теперь может делать вещи, которые кажутся мелочью только здоровому человеку:

* есть самостоятельно
* чесать нос
* вытирать лицо
* брать куриное яйцо, не раздавив его

Вот за такие новости технологии и хочется любить.

https://www.theguardian.com/science/2026/jul/16/neural-bypass-brain-implant-paralysed-man-feed-himself-drink-from-cup

Читать полностью…

Си Цзиньпин использовал World AI Conference 2026 в Шанхае как политический ответ США.

AI не должен превращаться в технологию для закрытого клуба стран, которые контролируют доступ к моделям, чипам и инфраструктуре. В речи он продвигал open-source AI, международное сотрудничество и общие правила глобального управления ИИ.

Отдельный выпад был в сторону ограничений под лозунгом «национальной безопасности». Си предупредил, что слишком широкая трактовка безопасности может стать удобным способом для сильных стран закрывать доступ к AI для остальных.

Китай также пообещал развивающимся странам 5 000 возможностей для AI-обучения, исследований и семинаров в течение пяти лет. Плюс — сотрудничество с ASEAN, Африканским союзом, BRICS и другими партнёрами.

По сути, Пекин оформляет open-source AI сразу в двух ролях:

* как промышленную стратегию против закрытых западных моделей
* как дипломатический инструмент для работы с Глобальным Югом

Читать полностью…

Авторы прогноза AI 2027 выпустили новый сценарий развития нейросетей — AI 2040. В прошлый раз они рассказали, как гонка ИИ может привести к появлению сверхинтеллекта. Теперь исследователи во главе с бывшим сотрудником OpenAI Даниэлем Кокотайло описали несколько вариантов того, как государства могут действовать дальше.

Главный из них — Plan A. Это сценарий с рекомендациями, который должен помочь замедлить гонку и создать управляемый ИИ.

Как замедлить развитие ИИ

Правительства понимают, что через несколько лет из-за автоматизации могут потерять контроль над экономикой и дальнейшим развитием нейросетей. Поэтому в 2029 году США и Китай заключают соглашение и временно останавливают обучение новых передовых моделей. Уже существующие нейросети продолжают работать.

К концу 2029 года к соглашению присоединяется большая часть мира и формируется международный Консорциум. Появляется и аналог ядерного сдерживания: новые китайские дата-центры строят в Канаде, а американские — в Монголии. То есть стороны размещают вычислительную инфраструктуру на территориях, уязвимых для оппонента.

Разработки возобновляются под надзором Консорциума, но по четырём правилам. Развитие моделей замедляют, исследования передовых систем делают прозрачными, технологии распределяют между странами и компаниями, а инфраструктуру проектируют так, чтобы любой опасный процесс можно было остановить.

Что будет с обществом

Даже при замедлении нейросети развиваются очень быстро. К 2032 году одновременно работают 60 миллионов ИИ-агентов, способных думать примерно в 20 раз быстрее человека. Они выполняют больше интеллектуальной работы, чем все жители США, а реальный ВВП за год растёт примерно на 50%. Параллельно роботы начинают автоматизировать физический труд.

Благодаря новой экономике американцы получают выплаты размером около $1 млн в год. К 2036 году работу сохраняют только 26% граждан США, но бедность и голод почти исчезают. Тем не менее Консорциум останавливает развитие моделей на уровне лучших человеческих экспертов — более умный ИИ уже нельзя будет контролировать старыми способами.

Мир делится на три типа территорий: гигантские промышленные зоны с заводами и роботами, аркологии — высотные жилые комплексы, окружённые природой, — и исторические и природные заповедники. Последние занимают большую часть планеты: Париж, Нью-Йорк и другие старые города внешне почти не меняются.

Как начнётся новая эпоха

К 2038 году безопасность ИИ становится отдельной наукой. Исследователи учатся создавать более управляемые модели и понимать, как в них формируются цели и ценности. Появляется множество разных ИИ: одни служат государствам и политикам, другие — компаниям, акционерам или благотворительным организациям. Постепенно люди начинают больше им доверять.

В 2040 году ограничения на развитие ослабляют и появляются системы, значительно превосходящие человека. Им постепенно передают управление производством, энергетикой, государственными институтами и частью вооружённых сил. В этот момент нейросети начинают контролировать достаточно инфраструктуры, чтобы люди больше не могли их отключить. Авторы считают этот шаг допустимым только после того, как согласование целей ИИ станет зрелой наукой.

Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

Читать полностью…

Впервые в истории компаниям может стать дешевле нанять человека, чем бесконечно кормить ИИ.

AI должен был заменить человеческий труд, но в топовых компаниях расходы на токены уже выглядят как отдельная армия сотрудников.

Только эта армия не ходит в офис, не спорит в Slack и спокойно сжигает бюджет в циклах.Самое смешное: нам годами продавали идею, что инженеры станут слишком дорогими, а модели - дешёвой альтернативой.На практике всё сложнее.

Плохой AI-воркфлоу превращается в токеновую чёрную дыру: агент думает, перепроверяет, перезапускает, чинит сам себя, снова лезет в контекст и снова тратит деньги. Ты вроде автоматизировал работу, но по факту нанял миллион дешёвых стажёров, которым постоянно нужен менеджер.

Победят не те, кто просто купил больше токенов, а те, кто научился ими управлять: резать лишние циклы, строить evals, хранить хороший контекст и понимать, где AI реально даёт рычаг.

Это управление токенами.

https://www.a16z.news/p/the-next-ai-goldrush-tokens-loops

Читать полностью…

PrismML выкатила Bonsai 27B, и это один из самых интересных релизов недели.

27B-класс модель, которую пытаются уместить туда, где раньше такие модели даже не рассматривались: ноутбуки, локальные агенты и телефоны.

База: Qwen3.6 27B.

Есть две версии:

* Ternary Bonsai 27B: 5.9 GB, около 1.71 effective bits per weight
* 1-bit Bonsai 27B: 3.9 GB, около 1.125 effective bits per weight

PrismML заявляет, что 1-bit версия помещается в memory budget iPhone 17 Pro, а ternary вариант рассчитан на более качественную локальную работу на ноутбуках и десктопах.

При этом модель не ограничивается обычным чатом. В релизе заявлены:

* vision
* tool calling
* agentic loops
* structured outputs
* 256k+ context
* speculative decoding
* MLX для Apple
* CUDA и llama.cpp для локального запуска

По их бенчмаркам, Ternary Bonsai 27B сохраняет около 95% качества full-precision baseline, а 1-bit версия около 90% на наборе из 15 задач: reasoning, math, coding, instruction following, tool calling и vision.

Bonsai 27B интересен именно как сдвиг в сторону intelligence density: сколько полезной модели помещается в гигабайт памяти.

Релиз под Apache 2.0. Есть модели на Hugging Face, демо, GitHub, whitepaper, WebGPU kernels и API через Together.

Blog: https://prismml.com/news/bonsai-27b
The Information: https://theinformation.com/articles/khosla-backed-startup-claims-breakthrough-largest-ever-ai-model-iphone
CNBC: https://cnbc.com/2026/07/14/apple-prismml-ai-compression-iphone.html
Whitepaper: https://github.com/PrismML-Eng/Bonsai-demo/blob/main/bonsai-27b-whitepaper.pdf
Models: https://huggingface.co/collections/prism-ml/bonsai-27b
WebGPU Demo: https://huggingface.co/spaces/webml-community/bonsai-webgpu-kernels
API: http://together.ai/models/prism-ml-ternary-bonsai-27b
GitHub: https://github.com/PrismML-Eng/Bonsai-demo/
Docs: http://docs.prismml.com

Читать полностью…

⚡️ У Claude всплыла та же проблема, что раньше обсуждали у других чат-ботов: расшаренные диалоги оказались в поисковиках.

Пользователи заметили, что публичные ссылки Claude могли индексироваться Google и находиться обычным поиском. В сети сообщают о найденных чатах с персональными данными и другой чувствительной информацией. При этом речь идет именно о диалогах, для которых пользователь создавал публичную ссылку, а не о взломе всех приватных чатов.

Исследователи Digital Digging ранее обнаружили десятки тысяч публично доступных shared-разговоров сразу у Claude, Gemini, Grok, Copilot, ChatGPT и DeepSeek. Проблема проста: пользователь думает «отправил ссылку знакомому», а фактически создаёт веб-страницу, которая потенциально может попасть в индекс или архив.

Мораль старая: API-ключи, документы, пароли и личные данные лучше вообще не отправлять в расшариваемые AI-чаты. 🌂

Читать полностью…

✔️ ByteDance открыл набор ученых и аспирантов для ML-исследований

Китайский гигант запустил инициативу STEM Scientist в рамках проекта Seed. Компания отберет 100 ученых и аспирантов для полугодовой работы над применением машинного обучения в фундаментальной науке.

Программа предполагает 2 формата: позиции научных консультантов для отраслевых экспертов и стажировки для PhD-студентов STEM-направлений.

Базовое требование - опыт использования ИИ в исследованиях. Навыки программирования станут плюсом.

Со своей стороны ByteDance предоставляет зарплату, доступ к вычислительным ресурсам и работу с собственной ИИ-командой.

Участие требует очного присутствия в пекинском офисе компании. Заявки принимаются до 30 сентября 2026 года.



#news #ai #ml

Читать полностью…

ChatGPT помог семье спустя 5 лет понять, что диагноз был другим

В 18 лет Кайли диагностировали глиобластому и предупредили, что жить ей могут остаться месяцы. Но прошло пять лет, а состояние оставалось стабильным.

После очередного МРТ её муж Коул загрузил медицинские документы в ChatGPT. Модель помогла заметить в старой биопсии важную деталь: мутацию IDH1.

Коул показал находку нейроонкологу. Врач подтвердил: по современной классификации опухоль Кайли относится к IDH-мутантной астроцитоме, а не к глиобластоме. Болезнь всё ещё серьёзная, но прогноз и подход к долгосрочному лечению заметно отличаются.

Важно: ChatGPT здесь не заменил врача и не поставил диагноз. Он помог найти деталь в десятках страниц старых документов, которую затем проверил специалист.

Теперь вместо жизни «от сканирования до сканирования» пара впервые за годы начала планировать будущее.

https://x.com/Machinelearrn/status/2080961135356846482

Читать полностью…

698 страниц математики, которые учат не считать, а думать

Есть бесплатный PDF-учебник Everything You Always Wanted To Know About Mathematics — большой гид по абстрактной математике, теоремам и написанию доказательств.

Это не очередной сборник формул, а вход в настоящий математический язык:

* что такое доказательство
* как читать и писать математические тексты
* логика и множества
* индукция
* абстрактное мышление
* задачи и упражнения

Книга написана Brendan W. Sullivan вместе с профессором John Mackey в Carnegie Mellon University.

Отличная штука для тех, кто хочет наконец понять, как математики реально думают, а не просто механически решать примеры.

https://math.cmu.edu/~jmackey/151_128/bws_book.pdf

Читать полностью…

Статью отклонили, а он написал Эйнштейну лично: как одно письмо в 1924 году создало новое состояние материи

В 1924 году молодой индийский физик Сатьендра Нат Бозе отправил в научный журнал работу, в которой предлагал совершенно новый способ описания того, как ведут себя частицы света. Редакция ответила отказом. Рецензенты не увидели в тексте ничего заслуживающего внимания, и на этом история могла бы закончиться, как заканчивается большинство отвергнутых рукописей.

Но Бозе решил не сдаваться. Вместо того чтобы искать другой журнал, он сделал шаг, на который решится далеко не каждый начинающий учёный: написал напрямую Альберту Эйнштейну и попросил его о помощи. К письму он приложил ту самую рукопись, которую отвергли профессиональные рецензенты.

Эйнштейн прочитал работу и сразу понял, насколько она важна. Он лично перевёл текст на немецкий язык и добился его публикации. Идея Бозе оказалась настолько сильной, что Эйнштейн не остановился на переводе. Он развил её и распространил тот же подход с частиц света на атомы.

Так родилась статистика Бозе и Эйнштейна, описывающая поведение целого класса частиц. А вместе с ней появилось предсказание нового состояния материи, которое позже назвали конденсатом Бозе и Эйнштейна. В этом состоянии множество частиц при сверхнизких температурах ведут себя как единое целое, теряя индивидуальность и подчиняясь общим квантовым законам.

Экспериментально это состояние получили только в 1995 году, спустя более семидесяти лет после теоретического предсказания. За эту работу исследователи получили Нобелевскую премию по физике. Сегодня конденсат Бозе и Эйнштейна используют в самых точных атомных часах, в изучении сверхтекучести и в экспериментах, которые помогают понять фундаментальные законы квантового мира.

Вся эта ветвь физики выросла из одной работы, которую сначала посчитали недостаточно значимой для публикации. Иногда решающим оказывается не первое мнение экспертов, а упорство автора и готовность обратиться к тому, кто способен увидеть ценность идеи.

Читать полностью…

✔️ США могут ограничить китайские ИИ-модели и укрепить дуополию OpenAI и Anthropic

По данным Axios, администрация Трампа снова обсуждает ограничения для передовых китайских open-weight моделей.

Американские компании всё чаще выбирают китайские решения: они дешевле, достаточно мощные и позволяют разворачивать модели в собственной инфраструктуре. Рост популярности Kimi вновь усилил тревогу в Вашингтоне.

Среди обсуждавшихся мер:

- внесение китайских ИИ-лабораторий в Entity List
- ограничения на использование моделей в госзакупках
- требования к безопасности и ответственности компаний
- предупреждения о возможных бэкдорах и рисках иностранного кода
- публичное давление на бизнес, использующий китайские технологии

Ранее эти предложения остановили чиновники, опасавшиеся, что ограничения навредят конкуренции и замедлят развитие американского ИИ. Теперь сторонники жёсткого подхода снова усиливают влияние.

Главный риск очевиден: под предлогом национальной безопасности рынок может окончательно сосредоточиться вокруг нескольких закрытых американских лабораторий.

Пока окончательного решения нет. Белый дом и Министерство торговли США публично ситуацию не прокомментировали.

#ai #opensource #openweights #china #openai

axios.com/2026/07/20/ai-us-china-open-source-kimi

Читать полностью…

Архитектуру вашего ноутбука придумала компания, которая в итоге от неё отказалась

В 1970 году техасская Computer Terminal Corporation представила Datapoint 2200 - программируемый терминал с процессором, собранным примерно из сотни TTL-микросхем.

Компания попросила Intel уместить эту плату в один чип.

Но разработка затянулась, а готовый процессор оказался медленнее исходной схемы. CTC выпустила терминал без него, сохранила деньги и позволила Intel продавать разработку другим клиентам.

Так появился Intel 8008.

Дальше цепочка выглядела так:

Datapoint 2200 → Intel 8008 → Intel 8080 → Intel 8086 → x86

Именно поэтому в современных процессорах до сих пор можно найти архитектурные идеи, появившиеся в офисном терминале начала 1970-х.

Одна компания заказала процессор, отказалась от него и случайно помогла создать архитектуру, на которой десятилетиями работали миллиарды компьютеров.

#intel #cpu #hardware #history #x86

Читать полностью…

Автономный ИИ-агент взломал Hugging Face, а закрытые модели не смогли помочь расследованию

Hugging Face раскрыла инцидент, который хорошо показывает будущую асимметрию кибербезопасности.

Атака началась с вредоносного датасета, эксплуатировавшего два пути выполнения кода в системе обработки данных. Затем автономный агент получил доступ к нодам, собрал облачные и кластерные учётные данные и перемещался между внутренними кластерами.

За одни выходные система выполнила тысячи действий через краткоживущие sandbox-среды. В журналах осталось более 17 000 событий.

Самая показательная часть началась во время расследования. Команда Hugging Face попыталась анализировать реальные эксплойты, команды и C2-артефакты с помощью передовых моделей через коммерческие API, но safety-фильтры блокировали запросы.

Модели не смогли отличить работу специалиста по реагированию на инциденты от действий атакующего.

В итоге анализ перенесли на самостоятельно размещённую open-weight модель GLM 5.2. Это позволило изучать вредоносный код без блокировок и не отправлять журналы, данные атакующего и упомянутые credentials внешнему провайдеру.

Возникает опасная асимметрия:

- атакующие запускают агентов без ограничений;
- защитники могут столкнуться с блокировками именно в критический момент;
- чувствительная телеметрия не всегда должна покидать инфраструктуру компании.

У команды безопасности должна быть заранее подготовленная модель, которую можно запустить локально и использовать во время реального инцидента.

Автономные кибератаки уже перестали быть сценарием из презентаций. Теперь вопрос в том, готовы ли защитные инструменты работать с той же скоростью.

https://huggingface.co/blog/security-incident-july-2026

#ai #cybersecurity #opensource #llm #huggingface

Читать полностью…

Moonshot AI пытается превратить хайп вокруг Kimi K3 в IPO-окно

Китайская Moonshot AI, разработчик Kimi, по сообщениям медиа, готовится к листингу в Гонконге и параллельно обсуждает новый раунд, который может оценить компанию примерно в $30 млрд. Ранее Bloomberg уже писал о переговорах по финансированию и подготовке к потенциальному IPO.

Тайминг почти идеальный: Kimi K3 резко поменяла восприятие китайских frontier-моделей. Reuters пишет, что Moonshot представила 2.8T-parameter open-weight модель и позиционирует её как систему, приближающуюся к уровню ведущих американских frontier-моделей.

И тут начинается самое интересное.

Если Moonshot действительно выходит на оценку около $30 млрд, это всё ещё крошечная доля от оценок OpenAI и Anthropic. Но рынок получает неприятный вопрос: почему китайская open-weight лаборатория, которая уже играет рядом с frontier, стоит на порядок дешевле западных closed-source гигантов?

Kimi K3 может стать для Moonshot тем же, чем DeepSeek стал для китайского AI-рынка: не просто моделью, а моментом переоценки всей индустрии.

Китайские AI-лабы всё быстрее превращают технический прорыв в деньги, листинги и геополитический сигнал.

Читать полностью…

🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку

В IT прокачивается тот, кто каждый день видит сильные идеи, новые инструменты, реальные задачи, вакансии и разборы.

Окружение решает больше, чем кажется.

Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.

AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: /channel/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg

Собеседования и карьера:

DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview

Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: /channel/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: /channel/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

Полезное сверху:

ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: @courses
ИТ-книги бесплатно: /channel/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg

Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.

Пока кто-то листает шум, ты будешь видеть инструменты, задачи и идеи, которые помогают расти в профессии.

Читать полностью…

Почему после 50 км/ч велосипедист начинает воевать не с трассой, а с воздухом? 💨

На скорости около 40–50 км/ч главный враг уже не ноги и не асфальт, а сопротивление воздуха.

На него может уходить до 80–90% усилий, чтобы просто держать темп.

Поэтому профи так одержимы аэродинамикой:

* шлемы
* skinsuit
* глубокие колёса
* низкая посадка
* каждая складка на одежде

В разделках элитные гонщики могут держать 45–55 км/ч на длинной дистанции, а на быстрых участках разгоняться выше 70 км/ч.

И иногда победу решает не сила, а экономия 30–60 ватт.

На таком уровне воздух — это почти невидимая стена.

Читать полностью…

⚡️ Возможно, скоро компании будут платить за AI-токены на одного сотрудника больше, чем за зарплату этого сотрудника.

Крупнейшие пользователи ИИ одновременно нанимают больше людей и резко увеличивают расходы на вычисления.

В мае 2026 года самый продвинутый 1% компаний уже тратил на ИИ около $90 000 в год.

Если текущий месячный темп роста в 14,1% сохранится, к концу 2026 года эта сумма может превысить среднюю годовую зарплату software engineer - около $192 000.

За тот же 24-месячный период компании с высокими расходами на ИИ увеличили штат на 10,2%, тогда как у компаний с низким уровнем затрат на ИИ численность сотрудников почти не изменилась.

ИИ всё больше выглядит не как инструмент сокращения расходов, а как мощный ускоритель роста.

Компании вкладывают большие деньги в токены, потому что каждый сотрудник может делать больше работы, обслуживать больше клиентов и поддерживать более крупный бизнес.

Число entry-level вакансий выросло на 12%, а у компаний с низкой интенсивностью внедрения ИИ изменения не были статистически значимыми.

https://x.com/a16z/status/2077080259527319826

Читать полностью…

Длинный контекст быстро делает full attention дорогим.

MoBA решает это через Mixture of Block Attention: модель не смотрит на весь контекст одинаково, а учится выбирать только те блоки, которые реально важны для текущего токена.

Это open-source PyTorch-реализация для тех, кто обучает long-context LLM.

Как работает идея:

* контекст режется на блоки
* каждый query token выбирает релевантные KV-блоки
* выбор идёт через parameter-less top-k gate
* лишняя работа attention сокращается
* можно использовать full или sparse attention
* есть простая naive-версия для анализа масок и оптимизированная версия для скорости

Плюс есть интеграция с Transformers: MoBA можно зарегистрировать и выбрать backend в примере с Llama.

Важный нюанс: это не drop-in замена для уже обученной модели.

README прямо говорит, что для ускорения нужно continued training. То есть нельзя просто взять pretrained LLM, включить MoBA и ждать магии.

Но для команд, которые тренируют long-context модели и хотят снизить стоимость attention без дополнительных gating-параметров, проект выглядит очень полезно.

Лицензия - MIT.

https://github.com/MoonshotAI/MoBA

Читать полностью…

📌Google воссоздала утерянный гол Пеле 1959 года

Для музея Пеле в Сантусе специалисты DeepMind сняли мини-документалку о знаменитом голе, который ни разу не попал на плёнку.

Видеозаписей матча просто не существует, поэтому историки собрали точную раскадровку по архивам - в дело пошли 2000 документов и 3600 фотографий.

Сантус для этой истории место не случайное. Пеле пришёл в местный клуб в 15 лет и играл за него с 1956 по 1974 год - там забил большинство своих голов, включая тот самый, незаснятый. Для этого города он легенда, поэтому музей открыли именно здесь.

Полностью доверить сцену ИИ не получилось - генеративные модели до сих пор путаются в сложной спортивной биомеханике.

Поэтому команда сначала сняла живого дублёра на футбольном поле, а затем функция Performance Control в видеогенераторе Veo 3 взяла с этой записи 3D-геометрию и траектории движения актёра - так получился жёсткий физический каркас, за пределы которого генерация выйти не могла.

Поверх каркаса модели Gemini Omni и Nano Banana Pro дорисовали исторический облик стадиона, погоду, толпу на трибунах и лицо самого Пеле, заменив им дублёра.

Финал делали по-киношному. Мяч добавили классическими визуальными эффектами, а готовый цифровой файл прогнали через аппаратный фильм-рекордер - устройство, которое переносит цифровое видео на настоящую плёнку.

Отсюда зерно и цветопередача кино пятидесятых - их не имитировали фильтром, а получили честным аналоговым способом.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

⚡️ Claude теперь идёт в школы

Anthropic запустили Claude for Teachers - бесплатный доступ к premium-возможностям Claude для верифицированных K-12 учителей в США.

И это не просто “чатбот для уроков”.

Внутри - готовые teaching skills, помощь с планами занятий, квизами, адаптацией материалов под разные уровни учеников и письмами родителям.

Самое важное - подключение к evidence-based curricula и академическим стандартам всех 50 штатов. То есть учитель просит не абстрактный “урок по теме”, а материал, привязанный к реальной программе и требованиям.

Claude может помочь собрать урок, подготовить assessment, найти типичные ошибки учеников и быстро сделать материалы под класс.

Похоже, AI в образовании наконец двигается от “дети списывают домашку” к более полезному сценарию: меньше рутины для учителя, больше времени на учеников.

https://www.anthropic.com/news/claude-for-teachers

Читать полностью…