🚀 Grok 2.5 теперь можно запускать локально!

Unsloth выкатили оптимизированную версию модели:

🔹 270B параметров работает на обычном Mac с 128GB RAM (~5 токенов/сек)
🔹 Размер уменьшен с 539GB до 118GB (–80%)
🔹 Ключевые слои модели сохранены в 8-битном формате, а все остальные сжаты с помощью динамического 3-битного GGUF.

🟢Гайд: https://docs.unsloth.ai/basics/grok-2
🟢 GGUF: https://huggingface.co/unsloth/grok-2-GGUF

@ai_machinelearning_big_data

#AI #xAI #Grok2 #LLM #OpenSource #MachineLearning #DeepLearning

📌xAI уволила 500 универсальных аннотаторов и вместо них в 10 раз увеличивает число специализированных AI-туторов.

xAI меняет стратегию обучения Grok. Вместо сотен универсальных аннотаторов компания делает ставку на специалистов-экспертов и увеличивает их команду в 10 раз.

Это означает переход от широкой разметки «на все темы» к глубокой проработке сложных областей — математики, кода, финансов и безопасности.

👉 Grok постепенно перестаёт быть универсальным чат-ботом и превращается в экспертного ассистента, ориентированного на критические задачи, где особенно важна точность и надёжность.

Плюс - рост качества там, где ошибки недопустимы.
Минус - возможное снижение качества в бытовых и повседневных темах.

🟠Источник: Business Insider
businessinsider.com/elon-musk-xai-layoffs-data-annotators-2025-9
🟠Вакансия в Х: https://x.com/i/jobs/1845336351098667008

@ai_machinelearning_big_data

#xAI #Grok #AI #DataAnnotation #AITutors #ElonMusk

🖥 Глава Nvidia Дженсен Хуанг объяснил, почему инвестировал $2 млрд в компанию Илона Маска xAI - и сделал это с редкой откровенностью:

«Единственное, о чём я жалею, что не дал ему больше денег.
Когда речь идёт о проектах, в которых участвует Илон, ты хочешь быть частью этого. Он дал нам шанс инвестировать в xAI и это инвестиция в действительно великое будущее. Это не просто партнёрское финансирование, это вера в идею».

Крупнейшие компании Amazon, Microsoft и Google - управляют бизнесом на несколько триллионов долларов и тратят около сотни миллиадров на инфраструктуру дата-центров.

Но сейчас происходит тектонический сдвиг:
💡 переход от CPU-систем к генеративным AI-платформам на GPU, и этот переход только начинается.

Nvidia уже продала оборудования на сотни миллиардов долларов для этой новой эры,
но на фоне многотриллионного рынка AI-инфраструктуры и это тольео начало пути.

Мир вступает в долгосрочный цикл экспансии инвестиций в ИИ,

Nvidia - в самом центре этого колоссального рынка. 🚀

@ai_machinelearning_big_data


#Nvidia #xAI #ElonMusk #JensenHuang #AI #инвестиции #технологии #GPU

✔️ В Xcode завезли нативную поддержку Claude Agent SDK.

Apple выпустила Xcode 26.3, и главное в нем - глубокая интеграция с Claude Agent SDK. Возможности Claude Code перенесли в среду разработки: агент сам управляет задачами, запускает субагентов и поддерживает плагины.

Агент теперь видит не один открытый файл, а архитектуру всего проекта целиком и понимает, как связаны между собой SwiftUI, UIKit и Swift Data, сам составляет план действий и вносит правки. Claude научили пользоваться Xcode Previews и обращаться к документации Apple, если нужно разобраться в специфике API. Из полезных мелочей: добавили поддержку MCP, так что возможности Xcode теперь можно встроить в рабочий процесс через CLI.

Xcode 26.3 уже доступен в release candidate для участников программы Apple Developer.
anthropic.com

✔️ OpenAI ищет альтернативы чипам Nvidia.

OpenAI начала закупать железо у других поставщиков. Руководство компании не устраивает, как чипы Nvidia справляются с инференсом. Главная претензия - медлительность. GPU устроены так, что им постоянно приходится обращаться к внешней памяти. Для быстрого инференса этого уже мало — нужны чипы, где память находятся прямо внутри кристалла (SRAM).

Чтобы решить этот вопрос, OpenAI пытается договориться с Cerebras и присматривается к решениям от Groq, хотя с последним переговоры сорвались. В планах - перевести на альтернативное железо около 10% всех своих мощностей.

Самое интересное происходит на фоне затянувшихся переговоров с самой Nvidia. Сэм Альтман и Дженсен Хуанг на публике могут сколько угодно говорить о тесном партнерстве, но сделка на 100 млрд. буксует уже несколько месяцев.
reuters.com

✔️ SpaceX купила xAI.

Илон Маск решил собрать свои главные активы в один гигантский конструктор. SpaceX официально забирает под свое крыло xAI вместе с соцсетью X. По данным СМИ, сумма сделки составила $250 млрд. долларов, что увеличивает капитализацию всей структуры до $1,25 трлн и теперь SpaceX официально обходит OpenAI, становясь самым дорогим частным стартапом в мире.

Стратегия слияния - в создании монстра, где все работает в одной связке. В планах совсем уж футуристичные идеи: запустить дата-центры на орбиту, чтобы там ИИ обучался в космосе, питаясь чистой солнечной энергией без посредников.

В итоге получается гремучая смесь: данные пользователей из X, мозги от xAI и логистика со спутниками Starlink от SpaceX. И вся эта махина готовится к выходу на IPO.
spacex.com

✔️ Microsoft открывает рынок контента для обучения ИИ-агентов.

Microsoft запустила платформу Publisher Content Marketplace, где владельцы сайтов и СМИ могут напрямую продавать свои статьи ИИ-разработчикам. Теперь авторы могут сами выставлять ценник за использование своих материалов.

В проекте уже участвуют Associated Press, Condé Nast и Vox Media, а со стороны покупателей первым пришел Yahoo.Это первый масштабный маркетплейс - раньше каждой крупной компании приходилось договариваться с разработчиками ИИ по отдельности.
microsoft.com

✔️ В MIT научили процессоры считать на собственном тепловыделении.

Инженеры из MIT разработали кремниевые микро-структуры, которые превращают тепловые потери в ресурс для обработки данных. В основе лежит метод аналоговых вычислений: входная информация кодируется в виде температурных значений, а математическая операция выполняется в процессе диффузии тепла через специальный пористый материал.

Такая "тепловая математика" работает очень точно. Ученым удалось провести умножение матриц на векторы с точностью выше 99%. Чтобы добиться такого результата, форму и расположение пор в кремнии рассчитывали с помощью специальных алгоритмов.

Конечно, заменить видеокарты Nvidia для обучения ChatGPT эти чипы пока не смогут — есть вопросы к скорости передачи данных. Но у технологии есть крутое применение уже сейчас: датчики контроля оборудования.
mit.edu

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml