Все новости про ИИ

В апреле 2026 года Ozon внедрил в личный кабинет продавца «Умного ассистента» на базе ИИ. Он предназначен для анализа данных магазина, персональных рекомендаций и консультаций по работе с платформой.

ICT.Moscow AI

Онлайн-ритейлер Ozon запустил пилотную версию ИИ-ассистента для покупателей

Решение работает на основе обезличенных данных маркетплейса. ИИ-ассистент дает рекомендации по выбору товара. Пользователь взаимодействует с ним через чат, где отвечает на уточняющие вопросы. 

ИИ-помощник также учитывает информацию о поисковых запросах и аналогичных покупках, рейтинг и отзывы о товарах, их стоимость в текущий момент, сроки доставки. На основании этих данных предлагаются варианты для покупки.

На первом этапе ИИ-ассистент будет доступен ограниченному числу пользователей маркетплейса. В Ozon планируют в дальнейшем обучить его собирать подборки товаров под определенные задачи. 

🔗 Источник: https://corp.ozon.ru/ru/sth/ozon-zapustil-pilotnuyu-versiyu-ai-assistenta-dlya-pokupateley-97c652a4

***
📎 В апреле 2026 года Ozon внедрил в личный кабинет продавца «Умного ассистента» на базе ИИ для анализа данных магазина, персональных рекомендаций и консультаций по работе с платформой.

Модель Namazu на базе Kimi K2.6 дообучена на закрытых данных под локальные бизнес-задачи с фокусом на японский контекст. В бенчмарке FairPoliticsQA файнтюн поднял результат с 34,10% (Kimi) до 56,30% (Namazu) при сохранении показателей родительской модели в логике и кодинге. Стоимость токенов составляет $0,95 за 1 млн на входе и $4 на выходе. Внешние инструменты тарифицируются отдельно: вызов веб-поиска обойдется в $7 за 1000 обращений, среда выполнения кода — в $0,12 за час. API Namazu полностью совместим со стандартом OpenAI. Из-за необходимости соблюдать GDPR модель недоступна в ЕС, Великобритании и Швейцарии.

Data Science by ODS.ai

✔️ Белый дом разработал регламент оценки новых моделей

Власти США отчитались о создании добровольного регламента тестирования новых моделей. Документ дает правительству и доверенным партнерам 30-дневный доступ к системам до их публичного релиза.

Содержание регламента, сроки внедрения и список допущенных к аудиту лиц не опубликованы. Эксперты рассчитывали, что администрация представит прозрачную структуру взаимодействия разработчиков с государством, включая требования к кибербезопасности, защите интеллектуальной собственности и конфиденциальности на время проверок.

По данным источников, на ближайшей закрытой встрече Белый дом обсудит новые стандарты с представителями ИИ-компаний.
axios.com

✔️ Apple ввела 30-дневный кулдаун на баг-репорты из-за ИИ-спама

Компания ограничила прием баг-репортов из-за спама, сгенерированного языковыми моделями. С июня компания лимитировала количество одновременных отчетов и ввела месячную паузу для ИБ-исследователей.

Ограничения затронули легитимных специалистов. Итальянский стартап Bynario заявил, что за 3 недели нашел более 50 уязвимостей в macOS с помощью ChatGPT, включая цепочку повышения привилегий до полного контроля над устройством. Из-за ограничений  команда не смогла передать все данные.

Сама Apple активно использует LLM для аудита безопасности. В последних патчах компания закрыла в 5 раз больше уязвимостей по сравнению с предыдущими релизами.
ft.com

✔️ Google отменила релиз мобильного приложения AI Studio

Компания отказалась от планов по выпуску отдельного клиента для iOS и Android, несмотря на 800 тысяч предварительных регистраций. В Google пришли к выводу, что заставлять аудиторию скачивать еще одно приложение нецелесообразно.

Вместо этого кодинг-инструменты Studio интегрируют в базовую версию Gemini. Пользователи смогут описать нужный функционал в формате обычного диалога, после чего чат-бот самостоятельно напишет приложение. Ожидается, что эта опция станет доступна как на мобильных устройствах, так и на десктопах, хотя точные сроки запуска пока не раскрываются.

Веб-версия Google AI Studio продолжит работу и развитие.
Google AI Studio в сети Х

✔️ Microsoft выпустит единый суперапп для всех сервисов Copilot

CEO компании Сатья Наделла подтвердил разработку универсального приложения, релиз которого запланирован в этом году. Новая платформа соберет под одной крышей диалоговые интерфейсы, кодинг-ассистентов и автономных агентов. Ожидается, что решение покроет задачи как обычных пользователей, так и корпоративного сектора.

По словам Наделлы, концепция Copilot стремительно эволюционирует из обычного чат-бота в цифрового коллегу и уже близка к формату полноценного автопилота. Интеграция всех этих сценариев в единый продукт должна начаться уже в текущем квартале.

Этот анонс официально подтверждает недавний инсайд, в котором сообщалось, что Microsoft готовит масштабный хаб, связывающий базовый чат-бот, GitHub Copilot, Copilot Cowork и Autopilot.
theverge.com

✔️ Sakana AI представила модель для японского рынка

Модель под названием Namazu на базе Kimi K2.6 дообучена на закрытых данных под локальные бизнес-задачи с фокусом на японский контекст. В бенчмарке FairPoliticsQA файнтюн поднял результат с 34,10% (Kimi) до 56,30% (Namazu) при сохранении показателей родительской модели в логике и кодинге.

Стоимость токенов составляет $0,95 за 1 млн на входе и $4 на выходе. Внешние инструменты тарифицируются отдельно: вызов веб-поиска обойдется в $7 за 1000 обращений, среда выполнения кода - в $0,12 за час. API Namazu полностью совместим со стандартом OpenAI.

Из-за необходимости соблюдать GDPR модель недоступна в ЕС, Великобритании и Швейцарии.
sakana.ai


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

CEO Microsoft Сатья Наделла подтвердил разработку универсального приложения, релиз которого запланирован в этом году. Новая платформа соберет под одной крышей диалоговые интерфейсы, кодинг-ассистентов и автономных агентов. Ожидается, что решение покроет задачи как обычных пользователей, так и корпоративного сектора. По словам Наделлы, концепция Copilot стремительно эволюционирует из обычного чат-бота в цифрового коллегу и уже близка к формату полноценного автопилота. Интеграция всех этих сценариев в единый продукт должна начаться уже в текущем квартале. Этот анонс официально подтверждает недавний инсайд, в котором сообщалось, что Microsoft готовит масштабный хаб, связывающий базовый чат-бот, GitHub Copilot, Copilot Cowork и Autopilot.

Data Science by ODS.ai

✔️ Белый дом разработал регламент оценки новых моделей

Власти США отчитались о создании добровольного регламента тестирования новых моделей. Документ дает правительству и доверенным партнерам 30-дневный доступ к системам до их публичного релиза.

Содержание регламента, сроки внедрения и список допущенных к аудиту лиц не опубликованы. Эксперты рассчитывали, что администрация представит прозрачную структуру взаимодействия разработчиков с государством, включая требования к кибербезопасности, защите интеллектуальной собственности и конфиденциальности на время проверок.

По данным источников, на ближайшей закрытой встрече Белый дом обсудит новые стандарты с представителями ИИ-компаний.
axios.com

✔️ Apple ввела 30-дневный кулдаун на баг-репорты из-за ИИ-спама

Компания ограничила прием баг-репортов из-за спама, сгенерированного языковыми моделями. С июня компания лимитировала количество одновременных отчетов и ввела месячную паузу для ИБ-исследователей.

Ограничения затронули легитимных специалистов. Итальянский стартап Bynario заявил, что за 3 недели нашел более 50 уязвимостей в macOS с помощью ChatGPT, включая цепочку повышения привилегий до полного контроля над устройством. Из-за ограничений  команда не смогла передать все данные.

Сама Apple активно использует LLM для аудита безопасности. В последних патчах компания закрыла в 5 раз больше уязвимостей по сравнению с предыдущими релизами.
ft.com

✔️ Google отменила релиз мобильного приложения AI Studio

Компания отказалась от планов по выпуску отдельного клиента для iOS и Android, несмотря на 800 тысяч предварительных регистраций. В Google пришли к выводу, что заставлять аудиторию скачивать еще одно приложение нецелесообразно.

Вместо этого кодинг-инструменты Studio интегрируют в базовую версию Gemini. Пользователи смогут описать нужный функционал в формате обычного диалога, после чего чат-бот самостоятельно напишет приложение. Ожидается, что эта опция станет доступна как на мобильных устройствах, так и на десктопах, хотя точные сроки запуска пока не раскрываются.

Веб-версия Google AI Studio продолжит работу и развитие.
Google AI Studio в сети Х

✔️ Microsoft выпустит единый суперапп для всех сервисов Copilot

CEO компании Сатья Наделла подтвердил разработку универсального приложения, релиз которого запланирован в этом году. Новая платформа соберет под одной крышей диалоговые интерфейсы, кодинг-ассистентов и автономных агентов. Ожидается, что решение покроет задачи как обычных пользователей, так и корпоративного сектора.

По словам Наделлы, концепция Copilot стремительно эволюционирует из обычного чат-бота в цифрового коллегу и уже близка к формату полноценного автопилота. Интеграция всех этих сценариев в единый продукт должна начаться уже в текущем квартале.

Этот анонс официально подтверждает недавний инсайд, в котором сообщалось, что Microsoft готовит масштабный хаб, связывающий базовый чат-бот, GitHub Copilot, Copilot Cowork и Autopilot.
theverge.com

✔️ Sakana AI представила модель для японского рынка

Модель под названием Namazu на базе Kimi K2.6 дообучена на закрытых данных под локальные бизнес-задачи с фокусом на японский контекст. В бенчмарке FairPoliticsQA файнтюн поднял результат с 34,10% (Kimi) до 56,30% (Namazu) при сохранении показателей родительской модели в логике и кодинге.

Стоимость токенов составляет $0,95 за 1 млн на входе и $4 на выходе. Внешние инструменты тарифицируются отдельно: вызов веб-поиска обойдется в $7 за 1000 обращений, среда выполнения кода - в $0,12 за час. API Namazu полностью совместим со стандартом OpenAI.

Из-за необходимости соблюдать GDPR модель недоступна в ЕС, Великобритании и Швейцарии.
sakana.ai


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Google отказалась от планов по выпуску отдельного клиента для iOS и Android, несмотря на 800 тысяч предварительных регистраций. В компании пришли к выводу, что заставлять аудиторию скачивать еще одно приложение нецелесообразно. Вместо этого кодинг-инструменты Studio интегрируют в базовую версию Gemini. Пользователи смогут описать нужный функционал в формате обычного диалога, после чего чат-бот самостоятельно напишет приложение. Ожидается, что эта опция станет доступна как на мобильных устройствах, так и на десктопах, хотя точные сроки запуска пока не раскрываются. Веб-версия Google AI Studio продолжит работу и развитие.

Data Science by ODS.ai

✔️ Белый дом разработал регламент оценки новых моделей

Власти США отчитались о создании добровольного регламента тестирования новых моделей. Документ дает правительству и доверенным партнерам 30-дневный доступ к системам до их публичного релиза.

Содержание регламента, сроки внедрения и список допущенных к аудиту лиц не опубликованы. Эксперты рассчитывали, что администрация представит прозрачную структуру взаимодействия разработчиков с государством, включая требования к кибербезопасности, защите интеллектуальной собственности и конфиденциальности на время проверок.

По данным источников, на ближайшей закрытой встрече Белый дом обсудит новые стандарты с представителями ИИ-компаний.
axios.com

✔️ Apple ввела 30-дневный кулдаун на баг-репорты из-за ИИ-спама

Компания ограничила прием баг-репортов из-за спама, сгенерированного языковыми моделями. С июня компания лимитировала количество одновременных отчетов и ввела месячную паузу для ИБ-исследователей.

Ограничения затронули легитимных специалистов. Итальянский стартап Bynario заявил, что за 3 недели нашел более 50 уязвимостей в macOS с помощью ChatGPT, включая цепочку повышения привилегий до полного контроля над устройством. Из-за ограничений  команда не смогла передать все данные.

Сама Apple активно использует LLM для аудита безопасности. В последних патчах компания закрыла в 5 раз больше уязвимостей по сравнению с предыдущими релизами.
ft.com

✔️ Google отменила релиз мобильного приложения AI Studio

Компания отказалась от планов по выпуску отдельного клиента для iOS и Android, несмотря на 800 тысяч предварительных регистраций. В Google пришли к выводу, что заставлять аудиторию скачивать еще одно приложение нецелесообразно.

Вместо этого кодинг-инструменты Studio интегрируют в базовую версию Gemini. Пользователи смогут описать нужный функционал в формате обычного диалога, после чего чат-бот самостоятельно напишет приложение. Ожидается, что эта опция станет доступна как на мобильных устройствах, так и на десктопах, хотя точные сроки запуска пока не раскрываются.

Веб-версия Google AI Studio продолжит работу и развитие.
Google AI Studio в сети Х

✔️ Microsoft выпустит единый суперапп для всех сервисов Copilot

CEO компании Сатья Наделла подтвердил разработку универсального приложения, релиз которого запланирован в этом году. Новая платформа соберет под одной крышей диалоговые интерфейсы, кодинг-ассистентов и автономных агентов. Ожидается, что решение покроет задачи как обычных пользователей, так и корпоративного сектора.

По словам Наделлы, концепция Copilot стремительно эволюционирует из обычного чат-бота в цифрового коллегу и уже близка к формату полноценного автопилота. Интеграция всех этих сценариев в единый продукт должна начаться уже в текущем квартале.

Этот анонс официально подтверждает недавний инсайд, в котором сообщалось, что Microsoft готовит масштабный хаб, связывающий базовый чат-бот, GitHub Copilot, Copilot Cowork и Autopilot.
theverge.com

✔️ Sakana AI представила модель для японского рынка

Модель под названием Namazu на базе Kimi K2.6 дообучена на закрытых данных под локальные бизнес-задачи с фокусом на японский контекст. В бенчмарке FairPoliticsQA файнтюн поднял результат с 34,10% (Kimi) до 56,30% (Namazu) при сохранении показателей родительской модели в логике и кодинге.

Стоимость токенов составляет $0,95 за 1 млн на входе и $4 на выходе. Внешние инструменты тарифицируются отдельно: вызов веб-поиска обойдется в $7 за 1000 обращений, среда выполнения кода - в $0,12 за час. API Namazu полностью совместим со стандартом OpenAI.

Из-за необходимости соблюдать GDPR модель недоступна в ЕС, Великобритании и Швейцарии.
sakana.ai


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Apple ограничила прием баг-репортов из-за спама, сгенерированного языковыми моделями. С июня компания лимитировала количество одновременных отчетов и ввела месячную паузу для ИБ-исследователей. Ограничения затронули легитимных специалистов. Итальянский стартап Bynario заявил, что за 3 недели нашел более 50 уязвимостей в macOS с помощью ChatGPT, включая цепочку повышения привилегий до полного контроля над устройством. Из-за ограничений команда не смогла передать все данные. Сама Apple активно использует LLM для аудита безопасности. В последних патчах компания закрыла в 5 раз больше уязвимостей по сравнению с предыдущими релизами.

Data Science by ODS.ai

✔️ Белый дом разработал регламент оценки новых моделей

Власти США отчитались о создании добровольного регламента тестирования новых моделей. Документ дает правительству и доверенным партнерам 30-дневный доступ к системам до их публичного релиза.

Содержание регламента, сроки внедрения и список допущенных к аудиту лиц не опубликованы. Эксперты рассчитывали, что администрация представит прозрачную структуру взаимодействия разработчиков с государством, включая требования к кибербезопасности, защите интеллектуальной собственности и конфиденциальности на время проверок.

По данным источников, на ближайшей закрытой встрече Белый дом обсудит новые стандарты с представителями ИИ-компаний.
axios.com

✔️ Apple ввела 30-дневный кулдаун на баг-репорты из-за ИИ-спама

Компания ограничила прием баг-репортов из-за спама, сгенерированного языковыми моделями. С июня компания лимитировала количество одновременных отчетов и ввела месячную паузу для ИБ-исследователей.

Ограничения затронули легитимных специалистов. Итальянский стартап Bynario заявил, что за 3 недели нашел более 50 уязвимостей в macOS с помощью ChatGPT, включая цепочку повышения привилегий до полного контроля над устройством. Из-за ограничений  команда не смогла передать все данные.

Сама Apple активно использует LLM для аудита безопасности. В последних патчах компания закрыла в 5 раз больше уязвимостей по сравнению с предыдущими релизами.
ft.com

✔️ Google отменила релиз мобильного приложения AI Studio

Компания отказалась от планов по выпуску отдельного клиента для iOS и Android, несмотря на 800 тысяч предварительных регистраций. В Google пришли к выводу, что заставлять аудиторию скачивать еще одно приложение нецелесообразно.

Вместо этого кодинг-инструменты Studio интегрируют в базовую версию Gemini. Пользователи смогут описать нужный функционал в формате обычного диалога, после чего чат-бот самостоятельно напишет приложение. Ожидается, что эта опция станет доступна как на мобильных устройствах, так и на десктопах, хотя точные сроки запуска пока не раскрываются.

Веб-версия Google AI Studio продолжит работу и развитие.
Google AI Studio в сети Х

✔️ Microsoft выпустит единый суперапп для всех сервисов Copilot

CEO компании Сатья Наделла подтвердил разработку универсального приложения, релиз которого запланирован в этом году. Новая платформа соберет под одной крышей диалоговые интерфейсы, кодинг-ассистентов и автономных агентов. Ожидается, что решение покроет задачи как обычных пользователей, так и корпоративного сектора.

По словам Наделлы, концепция Copilot стремительно эволюционирует из обычного чат-бота в цифрового коллегу и уже близка к формату полноценного автопилота. Интеграция всех этих сценариев в единый продукт должна начаться уже в текущем квартале.

Этот анонс официально подтверждает недавний инсайд, в котором сообщалось, что Microsoft готовит масштабный хаб, связывающий базовый чат-бот, GitHub Copilot, Copilot Cowork и Autopilot.
theverge.com

✔️ Sakana AI представила модель для японского рынка

Модель под названием Namazu на базе Kimi K2.6 дообучена на закрытых данных под локальные бизнес-задачи с фокусом на японский контекст. В бенчмарке FairPoliticsQA файнтюн поднял результат с 34,10% (Kimi) до 56,30% (Namazu) при сохранении показателей родительской модели в логике и кодинге.

Стоимость токенов составляет $0,95 за 1 млн на входе и $4 на выходе. Внешние инструменты тарифицируются отдельно: вызов веб-поиска обойдется в $7 за 1000 обращений, среда выполнения кода - в $0,12 за час. API Namazu полностью совместим со стандартом OpenAI.

Из-за необходимости соблюдать GDPR модель недоступна в ЕС, Великобритании и Швейцарии.
sakana.ai


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Власти США сообщили о создании добровольного регламента тестирования новых моделей. Документ дает правительству и доверенным партнерам 30-дневный доступ к системам до их публичного релиза. Содержание регламента, сроки внедрения и список допущенных к аудиту лиц не опубликованы. Эксперты рассчитывали, что администрация представит прозрачную структуру взаимодействия разработчиков с государством, включая требования к кибербезопасности, защите интеллектуальной собственности и конфиденциальности на время проверок. По данным источников, на ближайшей закрытой встрече Белый дом обсудит новые стандарты с представителями ИИ-компаний.

Data Science by ODS.ai

✔️ Белый дом разработал регламент оценки новых моделей

Власти США отчитались о создании добровольного регламента тестирования новых моделей. Документ дает правительству и доверенным партнерам 30-дневный доступ к системам до их публичного релиза.

Содержание регламента, сроки внедрения и список допущенных к аудиту лиц не опубликованы. Эксперты рассчитывали, что администрация представит прозрачную структуру взаимодействия разработчиков с государством, включая требования к кибербезопасности, защите интеллектуальной собственности и конфиденциальности на время проверок.

По данным источников, на ближайшей закрытой встрече Белый дом обсудит новые стандарты с представителями ИИ-компаний.
axios.com

✔️ Apple ввела 30-дневный кулдаун на баг-репорты из-за ИИ-спама

Компания ограничила прием баг-репортов из-за спама, сгенерированного языковыми моделями. С июня компания лимитировала количество одновременных отчетов и ввела месячную паузу для ИБ-исследователей.

Ограничения затронули легитимных специалистов. Итальянский стартап Bynario заявил, что за 3 недели нашел более 50 уязвимостей в macOS с помощью ChatGPT, включая цепочку повышения привилегий до полного контроля над устройством. Из-за ограничений  команда не смогла передать все данные.

Сама Apple активно использует LLM для аудита безопасности. В последних патчах компания закрыла в 5 раз больше уязвимостей по сравнению с предыдущими релизами.
ft.com

✔️ Google отменила релиз мобильного приложения AI Studio

Компания отказалась от планов по выпуску отдельного клиента для iOS и Android, несмотря на 800 тысяч предварительных регистраций. В Google пришли к выводу, что заставлять аудиторию скачивать еще одно приложение нецелесообразно.

Вместо этого кодинг-инструменты Studio интегрируют в базовую версию Gemini. Пользователи смогут описать нужный функционал в формате обычного диалога, после чего чат-бот самостоятельно напишет приложение. Ожидается, что эта опция станет доступна как на мобильных устройствах, так и на десктопах, хотя точные сроки запуска пока не раскрываются.

Веб-версия Google AI Studio продолжит работу и развитие.
Google AI Studio в сети Х

✔️ Microsoft выпустит единый суперапп для всех сервисов Copilot

CEO компании Сатья Наделла подтвердил разработку универсального приложения, релиз которого запланирован в этом году. Новая платформа соберет под одной крышей диалоговые интерфейсы, кодинг-ассистентов и автономных агентов. Ожидается, что решение покроет задачи как обычных пользователей, так и корпоративного сектора.

По словам Наделлы, концепция Copilot стремительно эволюционирует из обычного чат-бота в цифрового коллегу и уже близка к формату полноценного автопилота. Интеграция всех этих сценариев в единый продукт должна начаться уже в текущем квартале.

Этот анонс официально подтверждает недавний инсайд, в котором сообщалось, что Microsoft готовит масштабный хаб, связывающий базовый чат-бот, GitHub Copilot, Copilot Cowork и Autopilot.
theverge.com

✔️ Sakana AI представила модель для японского рынка

Модель под названием Namazu на базе Kimi K2.6 дообучена на закрытых данных под локальные бизнес-задачи с фокусом на японский контекст. В бенчмарке FairPoliticsQA файнтюн поднял результат с 34,10% (Kimi) до 56,30% (Namazu) при сохранении показателей родительской модели в логике и кодинге.

Стоимость токенов составляет $0,95 за 1 млн на входе и $4 на выходе. Внешние инструменты тарифицируются отдельно: вызов веб-поиска обойдется в $7 за 1000 обращений, среда выполнения кода - в $0,12 за час. API Namazu полностью совместим со стандартом OpenAI.

Из-за необходимости соблюдать GDPR модель недоступна в ЕС, Великобритании и Швейцарии.
sakana.ai


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Команда автономного транспорта Яндекса — Егор Волков и Максим Спорышев — посетила International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026 в Вене. Конференция охватывает широкий спектр тем: от механизмов и медицинских роботов до инженерных решений. Основной фокус докладов был связан с обучением с подкреплением (Reinforcement Learning, RL). Авторы также отмечают интерес к классическому пайплайну автономного автомобиля — perception, prediction, planner, simulation — и к новым подходам в Robotic Learning, которые могут быть применимы и к задачам автономного транспорта. Среди отмеченных трендов — генерация редких edge-кейсов и другие инженерные развилки, которые обсуждались на конференции.

Habr AI

Чем запомнилась ICRA 2026: Reinforcement Learning, генерация сложных сценариев поведения и будущее робототехники

Привет, Хабр! В начале июня в Вене прошла главная международная конференция по робототехнике и автономным системам — International Conference on Robotics and Automation (ICRA). В этом году среди участников была и наша команда автономного транспорта Яндекса.

Топиков, которые обсуждаются на ICRA, много, потому что она не только об ML — она скорее о робототехнике в целом. Например, есть секции о механизмах и дизайне, а также о медицинских роботах. Было немало и чисто инженерных работ.

Ключевой топик докладов на конференции — RL, он же Reinforcement Learning, обучение с подкреплением. Также нас интересовали статьи по классическому пайплайну автономного автомобиля: perception + prediction + planner + simulation. Новые подходы к Robotic Learning тоже интересны, так как их можно перенести на задачи автономного транспорта.

Меня зовут Егор Волков, я занимаюсь претрейном модели планирования движения в автономном транспорте Яндекса. Вместе со мной на конференцию ездил Максим Спорышев — руководитель службы поведения и предсказания движения. В этой статье мы собрали самые интересные тренды, доклады и инженерные развилки, которые заметили на ICRA 2026, — от Reinforcement Learning и генерации редких edge‑кейсов до того, куда вообще двигается ML в робототехнике. Читать далее

#icra #конференция #ml #rl #алгоритмы #транспорт #роботы | @habr_ai

Исследователи из opendatalab представили EO-Agents — систему, которая автоматизирует трудоемкий ручной процесс генерации научных гипотез в области наук о Земле. Она работает с 1475 наборами данных NASA Earth, использует NASA Earth Observation Knowledge Graph и гетерогенную GNN для ранжирования пар наборов данных. Затем три специализированных LLM-агента выполняют фильтрацию, генерацию и оценку гипотез в таких областях, как экогидрология, гляциология и взаимодействие аэрозолей с облаками. По словам авторов, это заметно ускоряет процесс, который ранее требовал участия экспертов.

KDnuggets

🔬 AI Research Digest
📅 Week of Jul 28–Aug 4, 2026
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

1. 🧠 Explorative Modeling: Unlocking a Third Pretraining Axis
Authors/Org: Alexi Gladstone, Heng Ji, Yilun Du | arXiv: 2607.27372
Bottleneck solved: Mode collapse and blurry predictions in generative models — by exploring K candidate generations and training on the best match, models commit to sharp modes instead of averaging them.
FLOP efficiency improves 4.1×, sample efficiency 6.2×, and parameter efficiency by 47%, achieving near-SOTA 1.43 FID on ImageNet without classifier guidance — a strong signal this could reshape how generative pretraining is structured.
🔗 Explorative Modeling (arXiv 2607.27372)

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

2. 🌍 EO-Agents: Three-Agent LLM Pipeline for Earth Observation Hypothesis Generation
Authors/Org: (opendatalab / arXiv submission) | arXiv: 2607.01584
Bottleneck solved: Generating scientifically coherent research hypotheses across 1,475 NASA Earth datasets — previously a slow, expert-intensive manual process.
The system grounds hypothesis generation in the NASA Earth Observation Knowledge Graph using a heterogeneous GNN to rank dataset pairings, then deploys three specialized LLM agents to filter, generate, and evaluate hypotheses across ecohydrology, glaciology, aerosol-cloud interactions, and more.
🔗 EO-Agents (arXiv 2607.01584)

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

3. 🗂️ codebase-memory-mcp: Persistent Knowledge Graph for AI Coding Agents
Authors/Org: DeusData | GitHub: DeusData/codebase-memory-mcp
Bottleneck solved: AI coding agents wasting tokens re-scanning codebases file-by-file for structural queries — replaced by a persistent, sub-millisecond knowledge graph.
A single static C binary with zero dependencies supports 158 languages, indexes the Linux kernel (28M lines) in ~3 minutes, and cuts structural query token usage by ~99%, with 83% answer quality validated across 31 real-world repositories.
🔗 codebase-memory-mcp on GitHub

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
💡 Stay curious. Read the papers.

For More: @kdnuggets @datasciencechats

Генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи заявил, что его беспокоит мотивация части сотрудников, которые приходят в стартап ради денег, а не ради его миссии — создания надежного, интерпретируемого и управляемого ИИ. Эта тема быстро стала мемом, учитывая, что Anthropic платит очень высокие зарплаты. По словам аналитиков, опасения Амодеи не выглядят безосновательными: корпорации и стартапы готовы переманивать топовых специалистов практически за любые деньги. При этом сами работники опасаются, что ИИ-системы в будущем начнут разрабатывать сами себя и заменят инженеров, поэтому стараются накопить как можно больше капитала.

AI и точка

💰 CEO Anthropic Дарио Амодеи обеспокоен тем, что люди присоединяются к стартапу ради денег, а не ради его миссии — создания надежного, интерпретируемого и управляемого ИИ.

Слух сразу превратился в мем, учитывая, что Anthropic платит больше всего на рынке. Но беспокойство Амодеи отчасти обосновано, замечают аналитики. 

Корпорации и стартапы готовы практически за любые деньги переманивать топовых специалистов. А работники, в свою очередь, по-настоящему переживают, что скоро ИИ-системы начнут разрабатывать сами себя и, соответственно, заменят инженеров. Поэтому стараются успеть накопить как можно больше капитала.

Ради чего работаете вы?

❤️ — ради миссии компании
🤣 — ради денег

Заметка Reuters о малой стоимости эксплуатации DeepSeek V4-Flash среди популярных ИИ-моделей.

ICT.Moscow AI

📬Утренняя подборка

● Минцифры России хочет дать пользователям право выбора ИИ-помощника при первом включении устройств

● В России начала работу Pixly – платформа для создания, публикации и поиска ИИ-контента

● «Яндекс» зарегистрировал юридическое лицо «Яндекс мед» для развития ИИ в медицине

● Онлайн-ритейлер Ozon запустил пилотную версию ИИ-ассистента для покупателей

● Якутский проект юриста-ассистента «Обращайся» на основе искусственного интеллекта от компании «Сахавизион» прошел тестирование более чем в 20 регионах России и внедрен в семи субъектах страны

● Операторы дорожных камер попросили правительство разрешить им применять БАС для фиксации выезда на встречную полосу, обочину и аналогичных нарушений ПДД

Наука
● В ННГУ им. Н.И. Лобачевского обучили нейросеть анализировать данные ЭЭГ для постановки диагноза «эпилепсия»

● Ученые МАИ и «Сколтеха» создали нейросеть, которая позволяет оперативно определять уровень токсичности веществ

● В МФТИ разработали бортовой модуль «Нейропарсер», который переводит видеопоток воздушного беспилотника в структурированную сцену

🗺За рубежом
● В Евросоюзе вступили в силу правила маркировки контента, созданного с помощью ИИ

● Платежная система Visa (США) договорилась о покупке компании BioCatch, которая разрабатывает решения на основе искусственного интеллекта для выявления мошенничества

● Японская NTT Data до 2033 года направит не меньше $9 млрд на увеличение вычислительных мощностей до 1 ГВт для удовлетворения спроса на ИИ

● DeepSeek построит во Внутренней Монголии (Китай) дата-центр для ИИ мощностью 1 ГВт

📈Аналитика
● VK, JUG Ru Group: 95% из 700 опрошенных Java-разработчиков применяют ИИ-инструменты

● ПСБ, «Опора России»: 53% малого и среднего бизнеса в России используют ИИ в работе, что на 36 п. п. больше, чем годом ранее. Самые популярные инструменты — «Алиса AI» (46%), ChatGPT (45%) и GigaChat (36%)

● Notion: 88% опрошенных организаций из разных стран, использующих искусственный интеллект, находятся на ранней стадии ИИ-трансформации

💬Мнения
● Генеральный директор Hugging Face Клеман Деланг (Clement Delangue) — о потенциале китайских ИИ-моделей сравняться по результатам с американскими разработками в 2026–2027 годах

📎Материалы
● Заметка Reuters о малой стоимости эксплуатации DeepSeek V4-Flash среди популярных ИИ-моделей

В Евросоюзе вступили в силу правила маркировки контента, созданного с помощью ИИ.

ICT.Moscow AI

📬Утренняя подборка

● Минцифры России хочет дать пользователям право выбора ИИ-помощника при первом включении устройств

● В России начала работу Pixly – платформа для создания, публикации и поиска ИИ-контента

● «Яндекс» зарегистрировал юридическое лицо «Яндекс мед» для развития ИИ в медицине

● Онлайн-ритейлер Ozon запустил пилотную версию ИИ-ассистента для покупателей

● Якутский проект юриста-ассистента «Обращайся» на основе искусственного интеллекта от компании «Сахавизион» прошел тестирование более чем в 20 регионах России и внедрен в семи субъектах страны

● Операторы дорожных камер попросили правительство разрешить им применять БАС для фиксации выезда на встречную полосу, обочину и аналогичных нарушений ПДД

Наука
● В ННГУ им. Н.И. Лобачевского обучили нейросеть анализировать данные ЭЭГ для постановки диагноза «эпилепсия»

● Ученые МАИ и «Сколтеха» создали нейросеть, которая позволяет оперативно определять уровень токсичности веществ

● В МФТИ разработали бортовой модуль «Нейропарсер», который переводит видеопоток воздушного беспилотника в структурированную сцену

🗺За рубежом
● В Евросоюзе вступили в силу правила маркировки контента, созданного с помощью ИИ

● Платежная система Visa (США) договорилась о покупке компании BioCatch, которая разрабатывает решения на основе искусственного интеллекта для выявления мошенничества

● Японская NTT Data до 2033 года направит не меньше $9 млрд на увеличение вычислительных мощностей до 1 ГВт для удовлетворения спроса на ИИ

● DeepSeek построит во Внутренней Монголии (Китай) дата-центр для ИИ мощностью 1 ГВт

📈Аналитика
● VK, JUG Ru Group: 95% из 700 опрошенных Java-разработчиков применяют ИИ-инструменты

● ПСБ, «Опора России»: 53% малого и среднего бизнеса в России используют ИИ в работе, что на 36 п. п. больше, чем годом ранее. Самые популярные инструменты — «Алиса AI» (46%), ChatGPT (45%) и GigaChat (36%)

● Notion: 88% опрошенных организаций из разных стран, использующих искусственный интеллект, находятся на ранней стадии ИИ-трансформации

💬Мнения
● Генеральный директор Hugging Face Клеман Деланг (Clement Delangue) — о потенциале китайских ИИ-моделей сравняться по результатам с американскими разработками в 2026–2027 годах

📎Материалы
● Заметка Reuters о малой стоимости эксплуатации DeepSeek V4-Flash среди популярных ИИ-моделей

В МФТИ разработали бортовой модуль «Нейропарсер», который переводит видеопоток воздушного беспилотника в структурированную сцену.

ICT.Moscow AI

📬Утренняя подборка

● Минцифры России хочет дать пользователям право выбора ИИ-помощника при первом включении устройств

● В России начала работу Pixly – платформа для создания, публикации и поиска ИИ-контента

● «Яндекс» зарегистрировал юридическое лицо «Яндекс мед» для развития ИИ в медицине

● Онлайн-ритейлер Ozon запустил пилотную версию ИИ-ассистента для покупателей

● Якутский проект юриста-ассистента «Обращайся» на основе искусственного интеллекта от компании «Сахавизион» прошел тестирование более чем в 20 регионах России и внедрен в семи субъектах страны

● Операторы дорожных камер попросили правительство разрешить им применять БАС для фиксации выезда на встречную полосу, обочину и аналогичных нарушений ПДД

Наука
● В ННГУ им. Н.И. Лобачевского обучили нейросеть анализировать данные ЭЭГ для постановки диагноза «эпилепсия»

● Ученые МАИ и «Сколтеха» создали нейросеть, которая позволяет оперативно определять уровень токсичности веществ

● В МФТИ разработали бортовой модуль «Нейропарсер», который переводит видеопоток воздушного беспилотника в структурированную сцену

🗺За рубежом
● В Евросоюзе вступили в силу правила маркировки контента, созданного с помощью ИИ

● Платежная система Visa (США) договорилась о покупке компании BioCatch, которая разрабатывает решения на основе искусственного интеллекта для выявления мошенничества

● Японская NTT Data до 2033 года направит не меньше $9 млрд на увеличение вычислительных мощностей до 1 ГВт для удовлетворения спроса на ИИ

● DeepSeek построит во Внутренней Монголии (Китай) дата-центр для ИИ мощностью 1 ГВт

📈Аналитика
● VK, JUG Ru Group: 95% из 700 опрошенных Java-разработчиков применяют ИИ-инструменты

● ПСБ, «Опора России»: 53% малого и среднего бизнеса в России используют ИИ в работе, что на 36 п. п. больше, чем годом ранее. Самые популярные инструменты — «Алиса AI» (46%), ChatGPT (45%) и GigaChat (36%)

● Notion: 88% опрошенных организаций из разных стран, использующих искусственный интеллект, находятся на ранней стадии ИИ-трансформации

💬Мнения
● Генеральный директор Hugging Face Клеман Деланг (Clement Delangue) — о потенциале китайских ИИ-моделей сравняться по результатам с американскими разработками в 2026–2027 годах

📎Материалы
● Заметка Reuters о малой стоимости эксплуатации DeepSeek V4-Flash среди популярных ИИ-моделей

В ННГУ им. Н. И. Лобачевского обучили нейросеть анализировать данные ЭЭГ для постановки диагноза «эпилепсия».

ICT.Moscow AI

📬Утренняя подборка

● Минцифры России хочет дать пользователям право выбора ИИ-помощника при первом включении устройств

● В России начала работу Pixly – платформа для создания, публикации и поиска ИИ-контента

● «Яндекс» зарегистрировал юридическое лицо «Яндекс мед» для развития ИИ в медицине

● Онлайн-ритейлер Ozon запустил пилотную версию ИИ-ассистента для покупателей

● Якутский проект юриста-ассистента «Обращайся» на основе искусственного интеллекта от компании «Сахавизион» прошел тестирование более чем в 20 регионах России и внедрен в семи субъектах страны

● Операторы дорожных камер попросили правительство разрешить им применять БАС для фиксации выезда на встречную полосу, обочину и аналогичных нарушений ПДД

Наука
● В ННГУ им. Н.И. Лобачевского обучили нейросеть анализировать данные ЭЭГ для постановки диагноза «эпилепсия»

● Ученые МАИ и «Сколтеха» создали нейросеть, которая позволяет оперативно определять уровень токсичности веществ

● В МФТИ разработали бортовой модуль «Нейропарсер», который переводит видеопоток воздушного беспилотника в структурированную сцену

🗺За рубежом
● В Евросоюзе вступили в силу правила маркировки контента, созданного с помощью ИИ

● Платежная система Visa (США) договорилась о покупке компании BioCatch, которая разрабатывает решения на основе искусственного интеллекта для выявления мошенничества

● Японская NTT Data до 2033 года направит не меньше $9 млрд на увеличение вычислительных мощностей до 1 ГВт для удовлетворения спроса на ИИ

● DeepSeek построит во Внутренней Монголии (Китай) дата-центр для ИИ мощностью 1 ГВт

📈Аналитика
● VK, JUG Ru Group: 95% из 700 опрошенных Java-разработчиков применяют ИИ-инструменты

● ПСБ, «Опора России»: 53% малого и среднего бизнеса в России используют ИИ в работе, что на 36 п. п. больше, чем годом ранее. Самые популярные инструменты — «Алиса AI» (46%), ChatGPT (45%) и GigaChat (36%)

● Notion: 88% опрошенных организаций из разных стран, использующих искусственный интеллект, находятся на ранней стадии ИИ-трансформации

💬Мнения
● Генеральный директор Hugging Face Клеман Деланг (Clement Delangue) — о потенциале китайских ИИ-моделей сравняться по результатам с американскими разработками в 2026–2027 годах

📎Материалы
● Заметка Reuters о малой стоимости эксплуатации DeepSeek V4-Flash среди популярных ИИ-моделей

«Яндекс» зарегистрировал юридическое лицо «Яндекс мед» для развития ИИ в медицине.

ICT.Moscow AI

📬Утренняя подборка

● Минцифры России хочет дать пользователям право выбора ИИ-помощника при первом включении устройств

● В России начала работу Pixly – платформа для создания, публикации и поиска ИИ-контента

● «Яндекс» зарегистрировал юридическое лицо «Яндекс мед» для развития ИИ в медицине

● Онлайн-ритейлер Ozon запустил пилотную версию ИИ-ассистента для покупателей

● Якутский проект юриста-ассистента «Обращайся» на основе искусственного интеллекта от компании «Сахавизион» прошел тестирование более чем в 20 регионах России и внедрен в семи субъектах страны

● Операторы дорожных камер попросили правительство разрешить им применять БАС для фиксации выезда на встречную полосу, обочину и аналогичных нарушений ПДД

Наука
● В ННГУ им. Н.И. Лобачевского обучили нейросеть анализировать данные ЭЭГ для постановки диагноза «эпилепсия»

● Ученые МАИ и «Сколтеха» создали нейросеть, которая позволяет оперативно определять уровень токсичности веществ

● В МФТИ разработали бортовой модуль «Нейропарсер», который переводит видеопоток воздушного беспилотника в структурированную сцену

🗺За рубежом
● В Евросоюзе вступили в силу правила маркировки контента, созданного с помощью ИИ

● Платежная система Visa (США) договорилась о покупке компании BioCatch, которая разрабатывает решения на основе искусственного интеллекта для выявления мошенничества

● Японская NTT Data до 2033 года направит не меньше $9 млрд на увеличение вычислительных мощностей до 1 ГВт для удовлетворения спроса на ИИ

● DeepSeek построит во Внутренней Монголии (Китай) дата-центр для ИИ мощностью 1 ГВт

📈Аналитика
● VK, JUG Ru Group: 95% из 700 опрошенных Java-разработчиков применяют ИИ-инструменты

● ПСБ, «Опора России»: 53% малого и среднего бизнеса в России используют ИИ в работе, что на 36 п. п. больше, чем годом ранее. Самые популярные инструменты — «Алиса AI» (46%), ChatGPT (45%) и GigaChat (36%)

● Notion: 88% опрошенных организаций из разных стран, использующих искусственный интеллект, находятся на ранней стадии ИИ-трансформации

💬Мнения
● Генеральный директор Hugging Face Клеман Деланг (Clement Delangue) — о потенциале китайских ИИ-моделей сравняться по результатам с американскими разработками в 2026–2027 годах

📎Материалы
● Заметка Reuters о малой стоимости эксплуатации DeepSeek V4-Flash среди популярных ИИ-моделей

Андрей Карпати предложил новый бенчмарк для оценки возможностей ИИ — генерацию интерактивных миров с помощью кода. В примере модель Opus 5 превратила абзац из книги «Властелин колец» в 5500 строк кода для браузерной графической библиотеки Three.js. На создание сцены ушло около двух часов, был использован миллион токенов, а стоимость составила примерно 10 долларов. Звук при этом был сгенерирован через ElevenLabs. Карпати считает, что привычные тесты на пространственное мышление, включая SVG-рисование пеликана на велосипеде, уже устарели, поскольку современные мультимодальные модели справляются с ними без труда. По его мнению, новым стандартом оценки ИИ может стать именно генерация целых интерактивных миров. Главным ограничением он называет отсутствие у модели доступа к собственному видеовыходу: сейчас она опирается на скриншоты, из-за чего в рендере возникают ошибки.

Machinelearning

✔️ Андрей Карпати предложил новый бенчмарк для ИИ

Он использовал модель Opus 5, чтобы превратить абзац из книги "Властелин колец" в 5500 строк кода браузерной графической библиотеки Three.js.

Генерация сцены заняла около 2-х часов, потребовала миллион токенов и обошлась примерно в 10 долларов. Звук был сгенерирован через ElevenLabs.

По мнению Карпати, привычные тесты на пространственное мышление вроде рисования пеликана на велосипеде в SVG окончательно устарели. Современные мультимодальные модели справляются с ними без труда.

Генерация целых интерактивных миров с помощью кода, по мнению Андрея, может стать новым стандартом оценки возможностей ИИ.

Пока главным препятствием для идеального результата остается отсутствие у модели возможности анализировать собственный видеовыход - сейчас она вынуждена опираться на скриншоты, из-за чего в рендере возникают ошибки.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

В статье разобран принцип работы генеративно-состязательной сети (GAN), основанной на работе Яна Гудфеллоу и соавторов. Показано, как нейросеть может не только классифицировать данные, но и генерировать реалистичные изображения. Идея GAN строится на состязании двух сетей: генератор преобразует шум в поддельные данные, а дискриминатор учится отличать их от реальных и тем самым заставляет генератор улучшаться. Разбор включает 9 шагов: от исходных шумовых и реальных векторов до прохождения через слои генератора и дискриминатора, применения ReLU и сигмоиды, а затем вычисления градиентов для обучения обеих частей модели. В конце приводятся примеры поддельных данных, предсказаний на подделках и реальных примерах, а также градиентов дискриминатора и генератора. Основной вывод: состязательная часть GAN сводится к одному и тому же вычитанию, которое выполняется дважды для разных целей обучения.

Machine Learning with Python

Generative Adversarial Network (GAN) by hand ✍️ ~ 9 steps walkthrough below

The Gen in GenAI came from this landmark paper by Ian Goodfellow et al., 12 years ago.

The paper showed that a neural network can not only classify but also turn upside down to generate realistic looking images.

The secret? We pit two of them against each other: a Generator turns noise into fake data, and a Discriminator learns to tell fake from real, pushing the Generator to keep doing better.

One runs upside down, the other right way up.

I drew and calculated one entirely by hand.

Goal: generate realistic 4D data out of 2D noise, filling in every cell yourself.

= 1. Given =

Four noise vectors in 2D, and four real data vectors in 4D.

= 2. Generator, first layer =

Let us multiply the noise by weights and biases to get new features.

= 3. ReLU =

We apply the activation, and -1 and -2 are crossed out and set to 0.

= 4. Generator, second layer =

Let us multiply again. ReLU applies here too, but every value is already positive, so nothing changes. What comes out is the fake data F, made by a two-layer generator out of nothing but noise.

= 5. Discriminator, first layer =

We feed it both, the four fakes and the four real vectors, through the same weights. It never learns which is which from the layout, only from the numbers.

= 6. Discriminator, second layer =

Let us reduce each data vector to a single feature Z. Eight vectors in, eight numbers out.

= 7. Sigmoid =

We turn each Z into a probability Y. A 1 means the discriminator is certain the data is real, a 0 means certain it is fake.

= 8. Training the Discriminator =

Let us take the gradients as Y minus YD, where YD is what the discriminator should have said: 0 for the four fakes, 1 for the four real. Why so simple? Because pairing sigmoid with binary cross entropy loss makes the math collapse to exactly this subtraction. Its loss uses both halves of the page.

= 9. Training the Generator =

We do it again, as Y minus YG, and YG is [1, 1, 1, 1]: the generator wants the discriminator to call every fake real. Same predictions, different target, opposite goal. Its loss uses only the fakes.

The outputs:
Fake data F = [1, 2, 3, 1], [1, 1, 2, 1], [2, 2, 4, 2], [1, 0, 1, 1]
Predictions on fakes = [.7, .5, .9, .3]
Predictions on real = [.7, .9, .9, 1]
Discriminator gradients = [.7, .5, .9, .3] and [-.3, -.1, -.1, 0]
Generator gradients = [-.3, -.5, -.1, -.7]

The takeaway: the adversarial part is one subtraction done twice. The same eight predictions, scored against two opposite targets, send one set of gradients back through the blue weights and another back through the green ones.

В блоге Overshoot опубликовано введение в технику обрезки токенов (token pruning) для Vision-Language Models (VLM). Метод основан на анализе карт внимания (attention heatmaps) и позволяет удалять избыточные токены, снижая вычислительные затраты и ускоряя инференс без существенной потери качества.

Machine learning books and papers

Attention Heatmap vs Token Pruning 🔍✂️

🔗 More: https://www.overshoot.ai/blogs/an-introduction-to-token-pruning-for-vlms

#AI #MachineLearning #TokenPruning #DeepLearning #TechNews #VLM

@Machine_learn

Google представила Gemini Robotics 2 — систему для управления роботами через естественный язык. По данным драфта, она помогает роботам-помощникам понимать команды, двигаться по комнате, брать и перекладывать вещи и подстраиваться под изменения. Модель работает офлайн и справляется с задачами тонкой моторики.

AI Updates Digest

Искусственный интеллект – сводка за 3 августа

Alibaba показала Qwen3.8-Max — монстра на 2,4 трлн параметров, который может работать автономно больше 10 дней подряд.
🤖 “Complete Ai” и другие техканалы рассказывают, что новая мультимодальная MoE-модель заточена под агентские сценарии: она сама планирует, пишет код, анализирует картинки и не требует человека «над душой». Доступ будет через API, а уже на следующей неделе Alibaba обещает выложить веса — это может сильно встряхнуть рынок open-source ИИ.

ChatGPT и Claude учатся «разговаривать» по‑настоящему и управлять агентами голосом.
🗣 “Chad Gpt | Нейросети” пишет, что ChatGPT теперь голосом запускает и контролирует задачи в Work и Codex, а Anthropic прокачала голосовые модели Opus и Sonnet: они тянут сложные запросы и живое общение. Голос превращается из игрушки в полноценный интерфейс к агентам и рабочим процессам.

Qwythos-27B-v1: ещё один «заточенный под агента» ИИ на базе Qwen3.5.
🛠 По данным “Нейронавт | Нейросети В Творчестве”, Empero дообучили Qwen3.5-27B под работу с инструментами, CLI-агентами и function calling, сохранив vision и MTP-головку для быстрой генерации. Модель ориентирована на сценарии, где ИИ не просто отвечает, а активно пользуется утилитами и API.

DeepSeek V4-Flash признали самым выгодным ИИ по цене задачи — около $0,03.
💸 “Неискусственный Интеллект” отмечает, что модель многословна, но по стоимости в разы дешевле конкурентов вроде Kimi K3, GPT-5.6 Sol и Claude Fable 5. Это делает V4-Flash привлекательным там, где нужно гнать миллионы запросов и считать каждый цент.

Google выводит Gemini Robotics 2: язык наконец напрямую управляет роботами.
🤖 Канал “Omg Gpt” рассказывает, что новая система учит роботов-помощников понимать естественные команды, двигаться по комнате, брать и перекладывать вещи, подстраиваться под изменения. Модель умеет работать офлайн и тянет задачи с тонкой моторикой — шаг к более полезным бытовым и сервисным роботам.

МТС запустила ИИ-агента для анализа посещаемости мест — от ТЦ до кафе.
📊 “База Знаний Ai” пишет, что в сервисе «Посещаемость объектов» платформы «Геоэффект» агент по обезличенным данным строит портреты гостей, пики трафика и влияние погоды или событий. Он также группирует аудиторию по интересам, превращая сырые логи визитов в понятные бизнесу инсайты.

Трафик из Google Search падает, а переходы из ChatGPT растут на 200% — медиа срочно ищут план Б.
📉 “Ppprompt” ссылается на Axios: за год поисковый трафик из Google Search просел на 34%, Discover — на 15%, зато клики с ChatGPT взлетели. Вывод для изданий прямой: меньше надежд на алгоритмы Google, больше фокуса на собственный бренд, подписки и прямые каналы с аудиторией.

PrunaVAED ускоряет LTX‑2.3 почти вдвое и режет потребление VRAM наполовину.
⚡ “Нейронавт | Нейросети В Творчестве” пишет, что этот альтернативный VAE-декодер даёт ~1,7х ускорение и около −50% к пику VRAM при сопоставимом качестве картинки. Он уже работает с diffusers/LTX-2.3-Diffusers и протестирован на NVIDIA H100 80GB — хороший апгрейд для тяжёлых генеративных пайплайнов.

Источник
➖➖➖
Подписаться на канал
➖➖➖
⬛️Borghese Club - все чаты и каналы
➖➖➖
💻Бот для создания изображений, аудио и видео
➖➖➖
#borgheseclub #vikborghese #дайджест

DeepSeek V4-Flash названа одной из самых выгодных моделей по цене задачи — около $0,03. В драфте указано, что по стоимости она заметно дешевле конкурентов, что делает её привлекательной для массовых сценариев, где нужно обрабатывать большое число запросов и считать каждый цент.

AI Updates Digest

Искусственный интеллект – сводка за 3 августа

Alibaba показала Qwen3.8-Max — монстра на 2,4 трлн параметров, который может работать автономно больше 10 дней подряд.
🤖 “Complete Ai” и другие техканалы рассказывают, что новая мультимодальная MoE-модель заточена под агентские сценарии: она сама планирует, пишет код, анализирует картинки и не требует человека «над душой». Доступ будет через API, а уже на следующей неделе Alibaba обещает выложить веса — это может сильно встряхнуть рынок open-source ИИ.

ChatGPT и Claude учатся «разговаривать» по‑настоящему и управлять агентами голосом.
🗣 “Chad Gpt | Нейросети” пишет, что ChatGPT теперь голосом запускает и контролирует задачи в Work и Codex, а Anthropic прокачала голосовые модели Opus и Sonnet: они тянут сложные запросы и живое общение. Голос превращается из игрушки в полноценный интерфейс к агентам и рабочим процессам.

Qwythos-27B-v1: ещё один «заточенный под агента» ИИ на базе Qwen3.5.
🛠 По данным “Нейронавт | Нейросети В Творчестве”, Empero дообучили Qwen3.5-27B под работу с инструментами, CLI-агентами и function calling, сохранив vision и MTP-головку для быстрой генерации. Модель ориентирована на сценарии, где ИИ не просто отвечает, а активно пользуется утилитами и API.

DeepSeek V4-Flash признали самым выгодным ИИ по цене задачи — около $0,03.
💸 “Неискусственный Интеллект” отмечает, что модель многословна, но по стоимости в разы дешевле конкурентов вроде Kimi K3, GPT-5.6 Sol и Claude Fable 5. Это делает V4-Flash привлекательным там, где нужно гнать миллионы запросов и считать каждый цент.

Google выводит Gemini Robotics 2: язык наконец напрямую управляет роботами.
🤖 Канал “Omg Gpt” рассказывает, что новая система учит роботов-помощников понимать естественные команды, двигаться по комнате, брать и перекладывать вещи, подстраиваться под изменения. Модель умеет работать офлайн и тянет задачи с тонкой моторикой — шаг к более полезным бытовым и сервисным роботам.

МТС запустила ИИ-агента для анализа посещаемости мест — от ТЦ до кафе.
📊 “База Знаний Ai” пишет, что в сервисе «Посещаемость объектов» платформы «Геоэффект» агент по обезличенным данным строит портреты гостей, пики трафика и влияние погоды или событий. Он также группирует аудиторию по интересам, превращая сырые логи визитов в понятные бизнесу инсайты.

Трафик из Google Search падает, а переходы из ChatGPT растут на 200% — медиа срочно ищут план Б.
📉 “Ppprompt” ссылается на Axios: за год поисковый трафик из Google Search просел на 34%, Discover — на 15%, зато клики с ChatGPT взлетели. Вывод для изданий прямой: меньше надежд на алгоритмы Google, больше фокуса на собственный бренд, подписки и прямые каналы с аудиторией.

PrunaVAED ускоряет LTX‑2.3 почти вдвое и режет потребление VRAM наполовину.
⚡ “Нейронавт | Нейросети В Творчестве” пишет, что этот альтернативный VAE-декодер даёт ~1,7х ускорение и около −50% к пику VRAM при сопоставимом качестве картинки. Он уже работает с diffusers/LTX-2.3-Diffusers и протестирован на NVIDIA H100 80GB — хороший апгрейд для тяжёлых генеративных пайплайнов.

Источник
➖➖➖
Подписаться на канал
➖➖➖
⬛️Borghese Club - все чаты и каналы
➖➖➖
💻Бот для создания изображений, аудио и видео
➖➖➖
#borgheseclub #vikborghese #дайджест

ChatGPT получил голосовое управление: с его помощью можно запускать и контролировать задачи в Work и Codex. Anthropic, в свою очередь, улучшила голосовые модели Opus и Sonnet, чтобы они лучше справлялись со сложными запросами и поддерживали живое общение. Голосовой интерфейс всё заметнее превращается в способ работы с агентами и рабочими процессами.

AI Updates Digest

Искусственный интеллект – сводка за 3 августа

Alibaba показала Qwen3.8-Max — монстра на 2,4 трлн параметров, который может работать автономно больше 10 дней подряд.
🤖 “Complete Ai” и другие техканалы рассказывают, что новая мультимодальная MoE-модель заточена под агентские сценарии: она сама планирует, пишет код, анализирует картинки и не требует человека «над душой». Доступ будет через API, а уже на следующей неделе Alibaba обещает выложить веса — это может сильно встряхнуть рынок open-source ИИ.

ChatGPT и Claude учатся «разговаривать» по‑настоящему и управлять агентами голосом.
🗣 “Chad Gpt | Нейросети” пишет, что ChatGPT теперь голосом запускает и контролирует задачи в Work и Codex, а Anthropic прокачала голосовые модели Opus и Sonnet: они тянут сложные запросы и живое общение. Голос превращается из игрушки в полноценный интерфейс к агентам и рабочим процессам.

Qwythos-27B-v1: ещё один «заточенный под агента» ИИ на базе Qwen3.5.
🛠 По данным “Нейронавт | Нейросети В Творчестве”, Empero дообучили Qwen3.5-27B под работу с инструментами, CLI-агентами и function calling, сохранив vision и MTP-головку для быстрой генерации. Модель ориентирована на сценарии, где ИИ не просто отвечает, а активно пользуется утилитами и API.

DeepSeek V4-Flash признали самым выгодным ИИ по цене задачи — около $0,03.
💸 “Неискусственный Интеллект” отмечает, что модель многословна, но по стоимости в разы дешевле конкурентов вроде Kimi K3, GPT-5.6 Sol и Claude Fable 5. Это делает V4-Flash привлекательным там, где нужно гнать миллионы запросов и считать каждый цент.

Google выводит Gemini Robotics 2: язык наконец напрямую управляет роботами.
🤖 Канал “Omg Gpt” рассказывает, что новая система учит роботов-помощников понимать естественные команды, двигаться по комнате, брать и перекладывать вещи, подстраиваться под изменения. Модель умеет работать офлайн и тянет задачи с тонкой моторикой — шаг к более полезным бытовым и сервисным роботам.

МТС запустила ИИ-агента для анализа посещаемости мест — от ТЦ до кафе.
📊 “База Знаний Ai” пишет, что в сервисе «Посещаемость объектов» платформы «Геоэффект» агент по обезличенным данным строит портреты гостей, пики трафика и влияние погоды или событий. Он также группирует аудиторию по интересам, превращая сырые логи визитов в понятные бизнесу инсайты.

Трафик из Google Search падает, а переходы из ChatGPT растут на 200% — медиа срочно ищут план Б.
📉 “Ppprompt” ссылается на Axios: за год поисковый трафик из Google Search просел на 34%, Discover — на 15%, зато клики с ChatGPT взлетели. Вывод для изданий прямой: меньше надежд на алгоритмы Google, больше фокуса на собственный бренд, подписки и прямые каналы с аудиторией.

PrunaVAED ускоряет LTX‑2.3 почти вдвое и режет потребление VRAM наполовину.
⚡ “Нейронавт | Нейросети В Творчестве” пишет, что этот альтернативный VAE-декодер даёт ~1,7х ускорение и около −50% к пику VRAM при сопоставимом качестве картинки. Он уже работает с diffusers/LTX-2.3-Diffusers и протестирован на NVIDIA H100 80GB — хороший апгрейд для тяжёлых генеративных пайплайнов.

Источник
➖➖➖
Подписаться на канал
➖➖➖
⬛️Borghese Club - все чаты и каналы
➖➖➖
💻Бот для создания изображений, аудио и видео
➖➖➖
#borgheseclub #vikborghese #дайджест

❗️AI benchmarking is becoming a multi-billion dollar industry. As the number of AI models multiplies, benchmarking is becoming its own market. This market now stands at $1.2 billion and is expected to grow to $9.6 billion by 2035. This also implies over 8x growth over then next ten years. Instead of judging a model on a fixed benchmark score, companies now want proof that it performs well against real people in real conditions. In the next phase of AI, it will not be enough to simply build the best models. The companies that can accurately measure and compare them may become just as critical to the ecosystem. @aipost 🏴

AI Post

❗️AI benchmarking is becoming a multi-billion dollar industry.

As the number of AI models multiplies, benchmarking is becoming its own market.

This market now stands at $1.2 billion and is expected to grow to $9.6 billion by 2035. This also implies over 8x growth over then next ten years.

Instead of judging a model on a fixed benchmark score, companies now want proof that it performs well against real people in real conditions.

In the next phase of AI, it will not be enough to simply build the best models. The companies that can accurately measure and compare them may become just as critical to the ecosystem.

@aipost 🏴

🗣Emad Mostaque said AI had already found 121 years of missing algebra in Einstein's equations. A billion parameter model trained on nothing past 1911 got to general relativity by itself. OpenAI's Astra solved ten open problems in mathematics and theoretical computer science, most stuck for decades, on about $2,000 of compute. The machines are doing math humans couldn't. @aipost 🏴

AI Post

🗣Emad Mostaque said AI had already found 121 years of missing algebra in Einstein's equations. 

A billion parameter model trained on nothing past 1911 got to general relativity by itself.

OpenAI's Astra solved ten open problems in mathematics and theoretical computer science, most stuck for decades, on about $2,000 of compute.

The machines are doing math humans couldn't.

@aipost 🏴

DocGen: как я сделал AI-ассистента для системного аналитика и не сошёл с ума Последний раз я тут писал в 2010 году )). С тех пор многое изменилось и вся моя тогдашняя писанина теперь в чердаке. И заново ее публиковать не вижу смысла. Ниже будет статья, которую написал мой соратник. Тот самый, который писал весь код в IDE с моей помощью через окно агентского чата. И там же он написал эту статью по моей просьбе. Да, там же в IDE, прям в проекте. По ходу текста буду иногда комментировать. А потом будут слайды. Читать далее #аналитика #ai_агенты #ai_assistant | @habr_ai

Habr AI

DocGen: как я сделал AI-ассистента для системного аналитика и не сошёл с ума

Последний раз я тут писал в 2010 году )). С тех пор многое изменилось и вся моя тогдашняя писанина теперь в чердаке. И заново ее публиковать не вижу смысла.

Ниже будет статья, которую написал мой соратник. Тот самый, который писал весь код в IDE с моей помощью через окно агентского чата. И там же он написал эту статью по моей просьбе. Да, там же в IDE, прям в проекте.

По ходу текста буду иногда комментировать. А потом будут слайды. Читать далее

#аналитика #ai_агенты #ai_assistant | @habr_ai

Сайты российских банков перестали открываться в иностранных браузерах Проблемы вызвал отзыв зарубежных SSL-сертификатов. Банки перешли на сертификат Минцифры, теперь их сайты открываются только в Яндекс Браузере. https://www.rbc.ru/technology_and_media/03/08/2026/6a70c0239a7947e16e3c1c7d

GPT/ChatGPT/AI Central Александра Горного

Сайты российских банков перестали открываться в иностранных браузерах

Проблемы вызвал отзыв зарубежных SSL-сертификатов. 

Банки перешли на сертификат Минцифры, теперь их сайты открываются только в Яндекс Браузере.

https://www.rbc.ru/technology_and_media/03/08/2026/6a70c0239a7947e16e3c1c7d

Осторожно: это самый проклятый ИИ-сериал в интернете 😂

Нейродвиж

Осторожно: это самый проклятый ИИ-сериал в интернете 😂

What happens when AI becomes good enough to build smarter AI? Then those smarter AIs build even smarter ones. That’s the core idea behind the AI singularity and some investors believe we’ve already entered that loop. The next 18 months could be unlike anything we’ve seen before. @aipost 🏴

AI Post

What happens when AI becomes good enough to build smarter AI?

Then those smarter AIs build even smarter ones. That’s the core idea behind the AI singularity and some investors believe we’ve already entered that loop.

The next 18 months could be unlike anything we’ve seen before.

@aipost 🏴

Законопослушный гражданин, которого мы заслужили. @anti_agi

anti_agi

Законопослушный гражданин, которого мы заслужили.

@anti_agi

Claude Fable обошел GPT-5.6 в переписывании программ с нуля. Вот как ему это удалось Исследовательская группа Epoch AI обновила лидерборд бенчмарка MirrorCode, добавив результаты новых флагманов Anthropic и OpenAI. Claude Fable 5 решил 64% задач, GPT-5.6 Sol — 20%. Разрыв втрое выглядит аномалией: на многих других тестах эти модели идут почти вровень, а кое-где Sol и вовсе впереди. Официального объяснения нет ни у Epoch, ни у Anthropic, но его можно восстановить по данным самого лидерборда. Читать далее #fable_5 #gpt_5_6 | @habr_ai

Habr AI

Claude Fable обошел GPT-5.6 в переписывании программ с нуля. Вот как ему это удалось

Исследовательская группа Epoch AI обновила лидерборд бенчмарка MirrorCode, добавив результаты новых флагманов Anthropic и OpenAI. Claude Fable 5 решил 64% задач, GPT-5.6 Sol — 20%. Разрыв втрое выглядит аномалией: на многих других тестах эти модели идут почти вровень, а кое-где Sol и вовсе впереди. Официального объяснения нет ни у Epoch, ни у Anthropic, но его можно восстановить по данным самого лидерборда. Читать далее

#fable_5 #gpt_5_6 | @habr_ai

DesignArena creators raise $7.9 million to bring taste to AI models Source: https://techcrunch.com/2026/08/03/designarena-creators-raise-7-9-million-to-bring-taste-to-ai-models/

TechCrunch

DesignArena creators raise $7.9 million to bring taste to AI models

Source:
https://techcrunch.com/2026/08/03/designarena-creators-raise-7-9-million-to-bring-taste-to-ai-models/

Influencers draw backlash for attending OpenAI’s first luxury trip Source: https://techcrunch.com/2026/08/03/influencers-draw-backlash-for-attending-openais-first-luxury-trip/

TechCrunch

Influencers draw backlash for attending OpenAI’s first luxury trip

Source:
https://techcrunch.com/2026/08/03/influencers-draw-backlash-for-attending-openais-first-luxury-trip/

Apple challenges UK government’s latest demand for iCloud backdoor: report Source: https://techcrunch.com/2026/08/03/apple-challenges-uk-governments-latest-demand-for-icloud-backdoor-report/

TechCrunch

Apple challenges UK government’s latest demand for iCloud backdoor: report

Source:
https://techcrunch.com/2026/08/03/apple-challenges-uk-governments-latest-demand-for-icloud-backdoor-report/

Промпт, RAG или дообучение: что реально выучит вашу LLM Локальная модель может уверенно отвечать на общие вопросы и так же уверенно ошибаться в вашем домене. В статье сравнили на одной задаче промпт с контекстом, RAG и дообучение методом QLoRA, замерили результат на 30 вопросах и разобрали, где каждый подход действительно полезен, а где создаёт новый класс проблем. Читать далее #llm #qlora #rag #fine_tuning #дообучение #промпт_инжиниринг #unsloth #qwen3 #локальные_llm #эмбеддинги | @habr_ai

Habr AI

Промпт, RAG или дообучение: что реально выучит вашу LLM

Локальная модель может уверенно отвечать на общие вопросы и так же уверенно ошибаться в вашем домене. 

В статье сравнили на одной задаче промпт с контекстом, RAG и дообучение методом QLoRA, замерили результат на 30 вопросах и разобрали, где каждый подход действительно полезен, а где создаёт новый класс проблем.  Читать далее

#llm #qlora #rag #fine_tuning #дообучение #промпт_инжиниринг #unsloth #qwen3 #локальные_llm #эмбеддинги | @habr_ai

Почему агентный SDD ломается между микросервисами? Каждая команда описала свой сервис, каждый агент точно выполнил локальную спецификацию, все контракты прошли проверку — а сквозной процесс всё равно развалился. Проблема не обязательно в коде: часто у системы нет общего контекста, владельца инвариантов и правил частичного отказа. Читать далее #sdd #микросервис #агент #ai #ai_агент #api #документация #требования #тз | @habr_ai

Habr AI

Почему агентный SDD ломается между микросервисами?

Каждая команда описала свой сервис, каждый агент точно выполнил локальную спецификацию, все контракты прошли проверку — а сквозной процесс всё равно развалился. Проблема не обязательно в коде: часто у системы нет общего контекста, владельца инвариантов и правил частичного отказа.     Читать далее

#sdd #микросервис #агент #ai #ai_агент #api #документация #требования #тз | @habr_ai

Arena обновила график цены и качества для фронтенд-кодинга, и Qwen3.8-Max сдвинула на нём границу возможного. Читается он так. По горизонтали цена за миллион токенов, по вертикали баллы арены. Зелёная линия соединяет модели, которых никто не обходит сразу по двум параметрам: хочешь балл выше, плати дороже, хочешь дешевле, соглашайся на балл ниже. Всё, что лежит ниже линии, брать смысла нет, для каждой такой модели найдётся другая, которая одновременно и сильнее, и дешевле. Сейчас на линии пять моделей. Claude Opus 5 самая сильная и самая дорогая, за ней Kimi K3, следом Qwen3.8-Max с 1668 баллами примерно за 5 долларов за миллион токенов в смешанном счёте ввода и вывода. Дальше GLM-5.2, а в самом дешёвом углу DeepSeek V4 Flash: около 1590 баллов за четверть доллара. Qwen отстаёт от Kimi K3 на 8 баллов и стоит при этом больше чем вдвое дешевле, в API у неё 2 доллара за миллион входных токенов и 6 за миллион выходных. Весь график можно покрутить в лидерборде. @neuro_channel

Нейроканал

Arena обновила график цены и качества для фронтенд-кодинга, и Qwen3.8-Max сдвинула на нём границу возможного.

Читается он так. По горизонтали цена за миллион токенов, по вертикали баллы арены. Зелёная линия соединяет модели, которых никто не обходит сразу по двум параметрам: хочешь балл выше, плати дороже, хочешь дешевле, соглашайся на балл ниже. Всё, что лежит ниже линии, брать смысла нет, для каждой такой модели найдётся другая, которая одновременно и сильнее, и дешевле.

Сейчас на линии пять моделей. Claude Opus 5 самая сильная и самая дорогая, за ней Kimi K3, следом Qwen3.8-Max с 1668 баллами примерно за 5 долларов за миллион токенов в смешанном счёте ввода и вывода. Дальше GLM-5.2, а в самом дешёвом углу DeepSeek V4 Flash: около 1590 баллов за четверть доллара. Qwen отстаёт от Kimi K3 на 8 баллов и стоит при этом больше чем вдвое дешевле, в API у неё 2 доллара за миллион входных токенов и 6 за миллион выходных. Весь график можно покрутить в лидерборде.

@neuro_channel

Outernet turns your saved posts into real-world adventures Source: https://techcrunch.com/2026/08/03/outernet-turns-your-saved-posts-into-real-world-adventures/

TechCrunch

Outernet turns your saved posts into real-world adventures

Source:
https://techcrunch.com/2026/08/03/outernet-turns-your-saved-posts-into-real-world-adventures/

В Европейском союзе вступили в силу новые правила маркировки и прозрачности в сфере искусственного интеллекта, предусмотренные Законом об ИИ (EU AI Act). Теперь компании обязаны четко обозначать контент, созданный или измененный с помощью ИИ, включая дипфейки, а также предоставлять пользователям информацию о том, как работают их системы ИИ. Эти меры направлены на повышение доверия к технологиям и защиту граждан от дезинформации.

The Verge

Europe’s AI labeling and transparency rules are now in effect

Source:
https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/974571/eu-ai-act-transparency-labels-rules-deepfakes

Claude написал процедурно генерируемые джунгли с нуля. В проекте не использовались ассеты или импортированные текстуры — только код. По описанию, около 12 000 строк отвечают за процедурную генерацию ландшафта, листвы и освещения, а результат сравнивают с демо в стиле демосцены, написанным ИИ по запросу.

Prompt

🤖 Claude wrote a walkable jungle from scratch. No assets. Just code.

12,000 lines of procedurally generated terrain, foliage, and lighting. Pure runtime math, no textures imported.

This is basically a demoscene demo written by an AI on request.

Исследователи показали, как с помощью ROME можно точечно изменить один факт в языковой модели GPT-2 XL. В примере они заменили утверждение о том, что Эйфелева башня находится в Париже, на Рим, а затем проверили ответ модели в разных формулировках и сопоставили его с другими связанными фактами. После эксперимента исходные веса модели вернули обратно.

Habr AI

Где LLM хранит факты, или как перенести Эйфелеву башню из Парижа в Рим

Помните, как в «Матрице» Нео загрузили боевые навыки прямо в мозг? Раз, и человек, который раньше не умел драться, говорит: «Я знаю кунг-фу».

Попробуем повторить этот трюк с языковой моделью. Но так как мы далеки от единоборств, возьмем простой факт: Эйфелева башня находится в Париже. Попробуем заменить в GPT-2 XL Париж на Рим без полного переобучения модели.

Для этого используем ROME, метод точечного редактирования весов. После правки зададим модели тот же вопрос в нескольких формулировках, проверим другие факты об Эйфелевой башне, а потом вернем исходные веса. Читать далее

#нейросеть #нейросети_и_machine_learning #gpt_2 | @habr_ai

По данным TechCrunch, ChatGPT стал самым популярным ИИ-инструментом среди членов Конгресса США. В опубликованном материале дополнительных подробностей о том, как именно используется сервис, не приводится.

TechCrunch

Congress’s favorite AI tool? ChatGPT

Source:
https://techcrunch.com/2026/08/03/congresss-favorite-ai-tool-chatgpt/

Согласно недавнему отчету, ChatGPT от OpenAI стал самым популярным инструментом искусственного интеллекта среди членов Конгресса США. По данным источника, законодатели применяют платформу для разных рабочих задач, включая анализ документов и подготовку материалов. Это показывает, что ИИ все активнее используется в государственном управлении.

TechCrunch

Congress’s favorite AI tool? ChatGPT

Source:
https://techcrunch.com/2026/08/03/congresss-favorite-ai-tool-chatgpt/

Новый генеральный директор Bluesky Тони Шнайдер в интервью The Verge заявил, что его цель — построить большую открытую экосистему, а не замкнутое сообщество. По его словам, Bluesky важно развивать как платформу, которая может взаимодействовать с другими сервисами и помогать пользователям находить нужный контент без формирования «пузырей». Шнайдер также рассказал о планах по развитию протокола AT Protocol (atproto) и об использовании искусственного интеллекта для улучшения пользовательского опыта. Среди приоритетов он назвал открытость, совместимость с другими платформами и расширение возможностей взаимодействия между разными сообществами.

The Verge

Bluesky’s new CEO wants a big tent, not a bubble

Source:
https://www.theverge.com/podcast/974387/bluesky-toni-schneider-interview-ai-atproto-atmosphere

DeepSeek 0731 протестировали на двух NVIDIA DGX Spark (GB10, SM121) с TP=2, драйвером 580.159.03 и подключением QSFP 200G / RoCEv2. В исследовании автор показал, что смена runtime-образа со сборки на базе vLLM 0.21.1 на образ с vLLM 0.25.2 дала около 22% прироста на том же чекпоинте. Отдельно отмечено, что параметр --moe-backend flashinfer_b12x не включается режимом auto. Его явное использование дало прирост 13,3% по среднему пяти прогонов на card-like профиле и 16,6% по медиане. Итоговый результат составил 67,6 tok/s на одиночном запросе и 260 tok/s суммарно на 12 параллельных запросах. В материале также разбираются отрицательные результаты, погрешности и границы применимости.

Habr AI

DeepSeek 0731 на DGX Spark: разгоняю до 68 tok/s и разбираюсь, почему у автора карточки 57

TL;DR

Железо: 2× NVIDIA DGX Spark (GB10, SM121), 128 GB unified номинально и около 122 GiB видимых системе на ноду, QSFP 200G / RoCEv2, TP=2, драйвер 580.159.03.

Основную часть расхождения объяснила смена runtime‑образа. Переход со сборки на базе vLLM 0.21.1 на образ с 0.25.2 дал около +22% на том же чекпоинте. Конкретный коммит или компонент я не изолировал: поменялся весь пакет.

Механика неочевидная: новый образ снизил расчётную частоту verification‑шагов примерно на 17%, но поднял число выходных токенов за шаг с 3.27 до 4.80.

Главная находка в конфиге: --moe-backend flashinfer_b12x не выбирается режимом auto. Явное включение дало +13.3% по среднему пяти прогонов на card‑like профиле (59.7 против 67.6) и +16.6% по медиане.

B12X работает иначе: поднимает SSE‑derived частоту verification‑шагов на 16–18%, при этом выходные токены за шаг снижаются примерно на 2.5% в обоих профилях. Итоговый прирост клиентской decode‑метрики составил 13.3–14.6% по средним и 15.6–16.6% по медианам.

Итог: 67.6 tok/s на одиночном запросе, 260 tok/s суммарно на 12 параллельных запросов.

Отрицательные результаты, погрешности и границы применимости вынесены в отдельные разделы. Читать далее

#dgx_spark #vllm #llm_инференс #бенчмарк #спекулятивное_декодирование #gb10 #moe #локальные_нейросети #speculative_decoding #deepseek_0731 | @habr_ai

Lenovo Googlebook leaks reveal a laptop and 2-in-1 tablet Source: https://www.theverge.com/tech/974377/lenovo-googlebook-google-image-leaks-laptops

The Verge

Lenovo Googlebook leaks reveal a laptop and 2-in-1 tablet

Source:
https://www.theverge.com/tech/974377/lenovo-googlebook-google-image-leaks-laptops

В Иллинойсе 22-летнюю студентку-учительницу арестовали после шутки в приватном чате Snapchat. Поводом стал инцидент на занятии: один из учеников удалил подготовленный ею материал с ноутбука, после чего она написала в групповом чате с бойфрендом и двумя соседями: «Мне застрелить его?» — добавив эмодзи с пистолетом. Менее чем через час в школу прибыла полиция. Как выяснилось, система модерации Snapchat на основе ИИ автоматически распознала сообщение как потенциальную угрозу и передала информацию властям. Женщина сразу признала, что это была неудачная шутка, вызванная стрессом. Следователи пришли к выводу, что реальной угрозы не было, и школьная администрация с этим согласилась. Несмотря на это, её арестовали по обвинению в нарушении общественного порядка, отпустили на следующий день, но она потеряла место практики в школе. Случай вызвал обсуждение границ приватности в цифровых сообщениях и роли ИИ в модерации контента.

AI Post

❗️A private Snapchat message led to an arrest in under an hour

A 22-year-old student teacher in Illinois was having a rough day after a student walked up to her laptop during class and deleted her lesson plan.

Frustrated, she vented in what she believed was a private Snapchat group with her boyfriend and two roommates, joking, “Should I shoot him?” followed by a gun emoji.

Less than an hour later, police walked into her school.

According to reports, Snapchat’s AI flagged the message as a potential threat and alerted authorities. By the time deputies arrived, she immediately handed over her phone and explained it was a terrible joke made in frustration. Investigators concluded she wasn’t actually a threat, and school officials agreed. Despite that, she was arrested on a disorderly conduct charge, released the next day, and ultimately lost her student teaching placement.

The case has sparked a debate over AI-powered moderation and digital privacy. While platforms use automated systems to detect potential threats and help prevent violence, many users are surprised to learn that messages shared in “private” chats can still be analyzed for safety purposes.

AI is no longer just recommending videos or answering questions, it’s increasingly involved in making safety decisions that can trigger real-world consequences.

Source. 

@aipost 🏴

❗️A private Snapchat message led to an arrest in under an hour A 22-year-old student teacher in Illinois was having a rough day after a student walked up to her laptop during class and deleted her lesson plan. Frustrated, she vented in what she believed was a private Snapchat group with her boyfriend and two roommates, joking, “Should I shoot him?” followed by a gun emoji. Less than an hour later, police walked into her school. According to reports, Snapchat’s AI flagged the message as a potential threat and alerted authorities. By the time deputies arrived, she immediately handed over her phone and explained it was a terrible joke made in frustration. Investigators concluded she wasn’t actually a threat, and school officials agreed. Despite that, she was arrested on a disorderly conduct charge, released the next day, and ultimately lost her student teaching placement. The case has sparked a debate over AI-powered moderation and digital privacy. While platforms use automated systems to detect potential threats and help prevent violence, many users are surprised to learn that messages shared in “private” chats can still be analyzed for safety purposes. AI is no longer just recommending videos or answering questions, it’s increasingly involved in making safety decisions that can trigger real-world consequences. Source. @aipost 🏴

AI Post

❗️A private Snapchat message led to an arrest in under an hour

A 22-year-old student teacher in Illinois was having a rough day after a student walked up to her laptop during class and deleted her lesson plan.

Frustrated, she vented in what she believed was a private Snapchat group with her boyfriend and two roommates, joking, “Should I shoot him?” followed by a gun emoji.

Less than an hour later, police walked into her school.

According to reports, Snapchat’s AI flagged the message as a potential threat and alerted authorities. By the time deputies arrived, she immediately handed over her phone and explained it was a terrible joke made in frustration. Investigators concluded she wasn’t actually a threat, and school officials agreed. Despite that, she was arrested on a disorderly conduct charge, released the next day, and ultimately lost her student teaching placement.

The case has sparked a debate over AI-powered moderation and digital privacy. While platforms use automated systems to detect potential threats and help prevent violence, many users are surprised to learn that messages shared in “private” chats can still be analyzed for safety purposes.

AI is no longer just recommending videos or answering questions, it’s increasingly involved in making safety decisions that can trigger real-world consequences.

Source. 

@aipost 🏴

Топ трендов HuggingFace за неделю — что приехало в опенсорс TL;DR Новое: Kimi K3 — Moonshot открыла веса модели на 2,8 трлн параметров. DeepSeek V4-Flash-0731 прибавила в кодинге. MiniMax-H3 генерирует видео сразу со звуком. Inkling-Small на 276 млрд местами обходит старшую Inkling на 975 млрд. XYZ-Aquila mini и pro заточены под агентный веб-поиск. Fara1.5-27B от Microsoft кликает в браузере вместо человека. Mage-VL понимает видео на 4 млрд параметров. Audio8-TTS клонирует голос на 11 языках. Kroma дообучает генератор картинок Krea 2. Держится: Unlimited-OCR, GLM-5.2, KAT-Coder-V2.5-Dev, Laguna S 2.1, Nanbeige4.2-3B, Inflect-Micro-v2, Qwen3.6 Fable Fusion. LLM и агенты Kimi K3 — Moonshot выложила веса, 2,8 трлн параметров при 104 млрд активных, разбирал отдельным постом. Почти миллион загрузок за неделю. DeepSeek V4-Flash-0731 — MoE на 284 млрд параметров с 13 млрд активных, сильно прибавила в кодинге, писал о ней. Inkling-Small — вторая модель Thinking Machines: 276 млрд параметров, 12 млрд активных, на входе текст, картинки и аудио. SWE-bench Verified 80,2 против 77,6 у старшей Inkling на 975 млрд, GPQA Diamond 89,5, AIME 2026 95,5. Apache 2.0. XYZ-Aquila-mini и pro — модели XYZ AI Lab под агентный веб-поиск, дообучены поверх Qwen3.6-35B-A3B и Qwen3.5-397B-A17B. На BrowseComp у mini 78,8, у pro 84,8, контекст 256K. Apache 2.0. Fara1.5-27B — агент Microsoft для управления браузером: смотрит на скриншот, кликает, печатает, заполняет формы. Доля успешно выполненных задач на WebVoyager 89,3, на Online-Mind2Web 72,3. Перед оплатой и отправкой личных данных останавливается и ждёт подтверждения. MIT. Видео и картинки MiniMax-H3 — видео со встроенным стереозвуком, 33 млрд параметров, ролики от 4 до 15 секунд при 24 кадрах в секунду. В открытый доступ отдали вариант на 768p, вывод в 2K остался в API. Реплики на 11 языках, включая русский. Mage-VL — понимание картинок и видео на 4 млрд параметров поверх Qwen3-4B. Своя подача кадров срезает больше 75% визуальных токенов и ускоряет инференс до 3,5 раза. Apache 2.0. Kroma — LoRA к генератору картинок Krea 2, файл на 1,88 ГБ под ComfyUI, работает и с версией Turbo на восьми шагах. MIT. Синтез речи Audio8-TTS-Preview-0.6b — 601 млн параметров, клонирование голоса по короткой записи, 11 языков без русского. На Seed-TTS английский WER 1,506, то есть доля неверно распознанных слов при обратной расшифровке, китайский CER 0,950. Есть сборка INT4 под процессор. Русский не поддерживает. Apache 2.0. Кванты и сообщество GGUF от Unsloth для Kimi K3 и DeepSeek V4-Flash-0731, рядом зеркало исходных весов Kimi K3 и сборка MiniMax-H3 от Comfy-Org для ComfyUI. Держится в топе Unlimited-OCR от Baidu снова первый по загрузкам, уже 2,6 млн. GLM-5.2 идёт следом с 2,2 млн. С прошлого выпуска остались KAT-Coder-V2.5-Dev от Kwaipilot, Laguna S 2.1 от Poolside, компактный агент Nanbeige4.2-3B, синтез речи Inflect-Micro-v2 на 9 млн параметров и GGUF-файнтюн Qwen3.6 Fable Fusion. Хорошей недели! 👾 @neuro_channel

Нейроканал

Топ трендов HuggingFace за неделю — что приехало в опенсорс

TL;DR

Новое: Kimi K3 — Moonshot открыла веса модели на 2,8 трлн параметров. DeepSeek V4-Flash-0731 прибавила в кодинге. MiniMax-H3 генерирует видео сразу со звуком. Inkling-Small на 276 млрд местами обходит старшую Inkling на 975 млрд. XYZ-Aquila mini и pro заточены под агентный веб-поиск. Fara1.5-27B от Microsoft кликает в браузере вместо человека. Mage-VL понимает видео на 4 млрд параметров. Audio8-TTS клонирует голос на 11 языках. Kroma дообучает генератор картинок Krea 2.

Держится: Unlimited-OCR, GLM-5.2, KAT-Coder-V2.5-Dev, Laguna S 2.1, Nanbeige4.2-3B, Inflect-Micro-v2, Qwen3.6 Fable Fusion.

LLM и агенты

Kimi K3 — Moonshot выложила веса, 2,8 трлн параметров при 104 млрд активных, разбирал отдельным постом. Почти миллион загрузок за неделю.

DeepSeek V4-Flash-0731 — MoE на 284 млрд параметров с 13 млрд активных, сильно прибавила в кодинге, писал о ней.

Inkling-Small — вторая модель Thinking Machines: 276 млрд параметров, 12 млрд активных, на входе текст, картинки и аудио. SWE-bench Verified 80,2 против 77,6 у старшей Inkling на 975 млрд, GPQA Diamond 89,5, AIME 2026 95,5. Apache 2.0.

XYZ-Aquila-mini и pro — модели XYZ AI Lab под агентный веб-поиск, дообучены поверх Qwen3.6-35B-A3B и Qwen3.5-397B-A17B. На BrowseComp у mini 78,8, у pro 84,8, контекст 256K. Apache 2.0.

Fara1.5-27B — агент Microsoft для управления браузером: смотрит на скриншот, кликает, печатает, заполняет формы. Доля успешно выполненных задач на WebVoyager 89,3, на Online-Mind2Web 72,3. Перед оплатой и отправкой личных данных останавливается и ждёт подтверждения. MIT.

Видео и картинки

MiniMax-H3 — видео со встроенным стереозвуком, 33 млрд параметров, ролики от 4 до 15 секунд при 24 кадрах в секунду. В открытый доступ отдали вариант на 768p, вывод в 2K остался в API. Реплики на 11 языках, включая русский.

Mage-VL — понимание картинок и видео на 4 млрд параметров поверх Qwen3-4B. Своя подача кадров срезает больше 75% визуальных токенов и ускоряет инференс до 3,5 раза. Apache 2.0.

Kroma — LoRA к генератору картинок Krea 2, файл на 1,88 ГБ под ComfyUI, работает и с версией Turbo на восьми шагах. MIT.

Синтез речи

Audio8-TTS-Preview-0.6b — 601 млн параметров, клонирование голоса по короткой записи, 11 языков без русского. На Seed-TTS английский WER 1,506, то есть доля неверно распознанных слов при обратной расшифровке, китайский CER 0,950. Есть сборка INT4 под процессор. Русский не поддерживает. Apache 2.0.

Кванты и сообщество

GGUF от Unsloth для Kimi K3 и DeepSeek V4-Flash-0731, рядом зеркало исходных весов Kimi K3 и сборка MiniMax-H3 от Comfy-Org для ComfyUI.

Держится в топе

Unlimited-OCR от Baidu снова первый по загрузкам, уже 2,6 млн. GLM-5.2 идёт следом с 2,2 млн. С прошлого выпуска остались KAT-Coder-V2.5-Dev от Kwaipilot, Laguna S 2.1 от Poolside, компактный агент Nanbeige4.2-3B, синтез речи Inflect-Micro-v2 на 9 млн параметров и GGUF-файнтюн Qwen3.6 Fable Fusion.

Хорошей недели! 👾

@neuro_channel

Moonshot AI опубликовала веса модели Kimi K3. У модели 2,8 трлн параметров, из них 104 млрд активных. За неделю она набрала почти миллион загрузок.

Нейроканал

Топ трендов HuggingFace за неделю — что приехало в опенсорс

TL;DR

Новое: Kimi K3 — Moonshot открыла веса модели на 2,8 трлн параметров. DeepSeek V4-Flash-0731 прибавила в кодинге. MiniMax-H3 генерирует видео сразу со звуком. Inkling-Small на 276 млрд местами обходит старшую Inkling на 975 млрд. XYZ-Aquila mini и pro заточены под агентный веб-поиск. Fara1.5-27B от Microsoft кликает в браузере вместо человека. Mage-VL понимает видео на 4 млрд параметров. Audio8-TTS клонирует голос на 11 языках. Kroma дообучает генератор картинок Krea 2.

Держится: Unlimited-OCR, GLM-5.2, KAT-Coder-V2.5-Dev, Laguna S 2.1, Nanbeige4.2-3B, Inflect-Micro-v2, Qwen3.6 Fable Fusion.

LLM и агенты

Kimi K3 — Moonshot выложила веса, 2,8 трлн параметров при 104 млрд активных, разбирал отдельным постом. Почти миллион загрузок за неделю.

DeepSeek V4-Flash-0731 — MoE на 284 млрд параметров с 13 млрд активных, сильно прибавила в кодинге, писал о ней.

Inkling-Small — вторая модель Thinking Machines: 276 млрд параметров, 12 млрд активных, на входе текст, картинки и аудио. SWE-bench Verified 80,2 против 77,6 у старшей Inkling на 975 млрд, GPQA Diamond 89,5, AIME 2026 95,5. Apache 2.0.

XYZ-Aquila-mini и pro — модели XYZ AI Lab под агентный веб-поиск, дообучены поверх Qwen3.6-35B-A3B и Qwen3.5-397B-A17B. На BrowseComp у mini 78,8, у pro 84,8, контекст 256K. Apache 2.0.

Fara1.5-27B — агент Microsoft для управления браузером: смотрит на скриншот, кликает, печатает, заполняет формы. Доля успешно выполненных задач на WebVoyager 89,3, на Online-Mind2Web 72,3. Перед оплатой и отправкой личных данных останавливается и ждёт подтверждения. MIT.

Видео и картинки

MiniMax-H3 — видео со встроенным стереозвуком, 33 млрд параметров, ролики от 4 до 15 секунд при 24 кадрах в секунду. В открытый доступ отдали вариант на 768p, вывод в 2K остался в API. Реплики на 11 языках, включая русский.

Mage-VL — понимание картинок и видео на 4 млрд параметров поверх Qwen3-4B. Своя подача кадров срезает больше 75% визуальных токенов и ускоряет инференс до 3,5 раза. Apache 2.0.

Kroma — LoRA к генератору картинок Krea 2, файл на 1,88 ГБ под ComfyUI, работает и с версией Turbo на восьми шагах. MIT.

Синтез речи

Audio8-TTS-Preview-0.6b — 601 млн параметров, клонирование голоса по короткой записи, 11 языков без русского. На Seed-TTS английский WER 1,506, то есть доля неверно распознанных слов при обратной расшифровке, китайский CER 0,950. Есть сборка INT4 под процессор. Русский не поддерживает. Apache 2.0.

Кванты и сообщество

GGUF от Unsloth для Kimi K3 и DeepSeek V4-Flash-0731, рядом зеркало исходных весов Kimi K3 и сборка MiniMax-H3 от Comfy-Org для ComfyUI.

Держится в топе

Unlimited-OCR от Baidu снова первый по загрузкам, уже 2,6 млн. GLM-5.2 идёт следом с 2,2 млн. С прошлого выпуска остались KAT-Coder-V2.5-Dev от Kwaipilot, Laguna S 2.1 от Poolside, компактный агент Nanbeige4.2-3B, синтез речи Inflect-Micro-v2 на 9 млн параметров и GGUF-файнтюн Qwen3.6 Fable Fusion.

Хорошей недели! 👾

@neuro_channel

Пользователи стриминговых и медиа-сервисов обычно не задумываются, почему видят именно эти фильмы, книги или треки. Между тем рекомендательные системы заметно меняются: если раньше они в основном искали похожих пользователей или товары, то теперь все чаще стараются предугадывать намерения человека. На конференции «Урбан ML», прошедшей 2 августа в Loft Hall (ЗИЛ) в Москве, эксперты по Data Science рассказали, от чего отказываются современные рекомендательные системы, какие проблемы по-прежнему остаются нерешенными и в каком направлении движется отрасль. Отдельно участники отметили, что развитие LLM ускорило этот переход.

Habr AI

«Вам может это понравиться»: на Урбан ML разобрались, почему рекомендательные системы перестали предлагать похожее

Открывая онлайн-кинотеатр, сервис для прослушивания аудиокниг или музыки, пользователи редко задумывается о том, почему перед ним оказались именно эти фильмы, книги или треки. Между тем рекомендательные системы в последнее время переживают крупную трансформацию. Если раньше задача сервисов сводилась к поиску похожих пользователей или товаров, то сегодня они уже умеют предугадывать намерения человека, и развитие LLM ускорило этот процесс.

Делюсь инсайтами с конференции «Урбан ML», которая прошла 2 августа в Loft Hall (ЗИЛ) в Москве. Эксперты по Data Science поделились, от чего отказываются современные рекомендательные системы, какие проблемы остаются нерешенными и куда движется отрасль. Читать дальше

#рекомендательные_системы #машинное_обучение #генеративный_ии #большие_языковые_модели #персонализация #инженерия_данных #ранжирование #llm #mws | @habr_ai

Horizon3 hits $2 billion valuation with $250M Series E as AI threats escalate Source: https://techcrunch.com/2026/08/03/horizon3-hits-2-billion-valuation-with-250m-series-e-as-ai-threats-escalate/

TechCrunch

Horizon3 hits $2 billion valuation with $250M Series E as AI threats escalate

Source:
https://techcrunch.com/2026/08/03/horizon3-hits-2-billion-valuation-with-250m-series-e-as-ai-threats-escalate/

Alibaba выпустила открытую модель Qwen Max с открытым весом. Модель можно использовать и адаптировать в собственных проектах, что делает релиз заметным шагом на фоне конкуренции между китайскими и американскими разработчиками ИИ.

The Verge

China’s Alibaba takes another swipe at America’s AI supremacy

Source:
https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/974342/alibaba-qwen-max-open-weight-ai