🙂 AGI стал ближе как никогда.

Пришло время по-настоящему значимых прорывов.

Небольшая, но приятная победа:

Если в пользовательских инструкциях указать ChatGPT не использовать тире, он наконец-то делает то, что должен!

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌 В октябре США пережили самую масштабную волну увольнений за 22 года.

Согласно свежему отчету от Challenger о состоянии рынка труда в США на октябрь 2025 года, американские компании объявили о сокращениях 153 тыс. рабочих мест. Это на 175% больше, чем в октябре прошлого года, и на 183% больше, чем в предыдущем месяце.

Фактически, это самый высокий показатель для октября с 2003 года. С начала 2025 года общее число сокращений уже превысило 1 миллион.

Challenger, Gray & Christmas — это авторитетная американская компания в области карьерного консалтинга. Компания работает с 1966 года, имеет офисы по по всей Северной Америке и регулярно публикует отчёты о сокращениях и текучести кадров, которые цитируются ведущими СМИ.

На рынок труда влияют несколько факторов: коррекция пост-ковидного бума в найме, замедление потребительских и корпоративных расходов, и, что важно, внедрение ИИ.

Только за октябрь месяц ИИ был назван прямой причиной сокращения 31 тысячи рабочих мест. А с начала года эта цифра составляет больше 48 тысяч.

В то же время, сам технологический сектор, родитель ИИ, тоже находится под сильным давлением.

В октябре технологические компании объявили о 33 тысячах увольнений. За весь год сокращения в секторе выросли на 17% по сравнению с аналогичным периодом 2024 года.

Однако, отраслью, которая сократила больше всего рабочих мест в октябре, стала складская логистика (47 тыс. рабочих мест). Challenger связывает это с бумом автоматизации.

И пока сокращения растут, картина с наймом новых сотрудников выглядит не лучше.

Планы по найму в этом году упали на 35% по сравнению с прошлым годом, достигнув самого низкого уровня с 2011 года.

Даже сезонный найм находится на самой низкой отметке с тех пор, как Challenger начали отслеживать эти данные в 2012 году.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Google подружила Colab с Visual Studio Code.

Компания выпустила расширение, которое напрямую связывает редактор кода со средами выполнения Google Colab. Иными словами, теперь можно работать с локальными .ipynb файлами, но выполнять код на Google Colab. Поддерживается подключение как к бесплатным средам выполнения, так и к премиум-тарифам Colab Pro.

Для начала работы достаточно установить расширение Google Colab из VS Code Marketplace. При выборе ядра для ноутбука появится опция «Colab», после чего нужно будет авторизоваться в аккаунте Google. Расширение также опубликовано в реестре Open VSX для совместимых редакторов.
developers.googleblog.com

✔️ ByteDance представила Depth Anything 3.

Depth Anything 3 может предсказывает пространственно-согласованную геометрию по одному или нескольким изображениям, даже без известных параметров камеры. Ключевая особенность релиза - в радикальном упрощении архитектуры.

Под капотом единый трансформер и унифицированное представление depth-ray. Одна и та же модель теперь решает целый спектр задач: от монокулярной оценки глубины и определения поз камеры до прямой генерации 3D гауссианов для синтеза новых ракурсов.

В тестах DA3 превзошла предыдущие версии. Команда выпустила веса моделей, инструментарий CLI и WebUI на Gradio.
depth-anything-3.github.io

✔️ Sakana AI стал самым дорогим "единорогом" в Японии.

Компания закрыла раунд финансирования на 20 млрд. иен, в результате чего её оценка достигла около $2.635 млрд. Это сделало её самым дорогим непубличным стартапом в истории Японии. Среди инвесторов - Mitsubishi UFJ Financial Group и американские венчурные фонды.

Привлечённые средства будут направлены на разработку собственной LLM, адаптированной под особенности японского языка и культуры. Компания уже сотрудничает с MUFG и Daiwa Securities для создания специализированного ИИ для финансового сектора, а в будущем планирует расширяться в оборонную и обрабатывающую промышленность.
asia.nikkei.com

✔️ Джефф Безос возглавил ИИ-стартап.

Основатель Amazon впервые после ухода с поста CEO занял операционную должность, став соруководителем ИИ-стартапа Project Prometheus. Компания привлекла $6.2 млрд, часть из которых — личные средства Безоса, что делает её одним из самых финансируемых стартапов на ранней стадии. Вторым CEO стал Вик Баджадж, физик и химик, ранее работавший в Google X над проектом Waymo.

Prometheus сфокусируется на создании ИИ-инструментов для ускорения инженерных и производственных процессов в автомобилестроении, аэрокосмической сфере и вычислительной техники. Стартап нацелен на сегмент ИИ-систем для робототехники, научные исследования и разработку материалов.

Несмотря на скрытный режим работы, команда проекта уже насчитывает около 100 специалистов, выходцев из OpenAI и DeepMind и компании Марка Цукербурга.
nytimes.com

✔️ Сценарий из «Чёрного зеркала» становится реальностью.

Актёр Калум Уорти запустил ИИ-платформу 2wai, которая создаёт интерактивные цифровые копии ушедших из жизни людей. Для генерации приложению достаточно нескольких минут видеозаписи с человеком и после их оцифровки, пользователь может взаимодействовать с аватаром своего родственника, симулируя общение на разных этапах жизни.

В сети проект вызвал волну негатива и обвинение создателей в эксплуатации горя. Основные претензии сводятся к тому, что технология мешает здоровому процессу скорби и использует образы людей без их согласия.

Бета-версия приложения уже доступна в App Store. В будущем разработчики планируют ввести платную подписку и выпустить версию для Android.
Calum Worthy в сети Х

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🌟 Google DeepMind и Google Research представили WeatherNext 2.

Новая погодная модель стала быстрее и более детализированной. Она может генерировать прогнозы в 8 раз быстрее, чем предыдущие версии, с разрешением до одного часа.

Но самое важное - это способность модели создавать сотни возможных сценариев развития погоды. Вместо одного прогноза система показывает целый спектр вероятностей, включая и наихудшие варианты, что критически важно для планирования в чрезвычайных ситуациях.

Каждый такой прогноз генерируется менее чем за минуту на одном TPU-чипе, в то время как традиционным физическим моделям на суперкомпьютере на это потребовались бы часы.

В основе WeatherNext 2 лежит метод Functional Generative Network, или FGN. Эта сеть вводит шум прямо в архитектуру модели, что позволяет ей генерировать физически реалистичные и взаимосвязанные прогнозы.

Интересно, что модель обучалась только на отдельных, разрозненных элементах погоды, которые метеорологи называют "marginals" - это, например, температура в конкретной точке или скорость ветра на определенной высоте.

И на основе этих данных модель самостоятельно учится прогнозировать "joints" — большие, сложные и взаимосвязанные погодные системы. По словам Google, WeatherNext 2 превосходит свою предыдущую версию по 99.9% переменных для прогнозов на срок от 0 до 15 дней.

Данные от WeatherNext 2 уже доступны в Earth Engine и BigQuery для исследователей и разработчиков. Кроме того, технология интегрирована в продукты Google: Поиск, Gemini, Pixel Weather и Weather API для Google Maps, а в ближайшие недели появится и в самих Картах Google.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Microsoft, Nvidia и Anthropic заключили сделку на $45 млрд.

Компании заключили трехстороннее соглашение, меняющее расклад сил в индустрии. В рамках партнерства Anthropic обязуется закупить вычислительные мощности в Microsoft Azure на $30 млрд. В свою очередь, Nvidia инвестирует в стартап до $10 млрд, а Microsoft вложит еще до $5 млрд.

К тому же, это первое сотрудничество Anthropic и Nvidia на уровне моделей: алгоритмы Claude будут оптимизированы под архитектуры Grace Blackwell и будущие Vera Rubin.

Еще модели Claude Sonnet 4.5, Opus 4.1 и Haiku 4.5 станут доступны клиентам Microsoft Foundry и будут интегрированы в Copilot (GitHub и Microsoft 365). Сделка делает Claude единственной LLM топ-уровня, представленной на всех трех главных облачных платформах мира.
blogs.microsoft.com

✔️ Платформа Replicate интегрируется в Cloudflare.

Cloudflare объявила о присоединении Replicate, платформы для запуска и деплоя ИИ-моделей. Покупка станет частью единой инфраструктуры «AI Cloud», объединяющей глобальную периферийную сеть Cloudflare с инструментарием Replicate для работы с нейросетями.

Для разработчиков это означает крупное обновление сервиса Workers AI. В скором времени каталог из более чем 50 тыс. моделей Replicate станет доступен внутри экосистемы Cloudflare. Фишкой слияния станет поддержка запуска кастомных моделей и дообучения непосредственно на Workers AI.

Существующие API Replicate продолжат работать и получат буст производительности за счет инфраструктуры Cloudflare. Также в планах интеграция с другими сервисами: объектным хранилищем R2, векторной базой Vectorize и шлюзом AI Gateway.
blog.cloudflare.com

✔️ Google Antigravity: среда разработки для управления роем ИИ-агентов.

В отличие от Cursor или GitHub Copilot, Antigravity получил режим Manager View. Это центр управления для оркестрации работы множества агентов, выполняющих задачи параллельно в разных воркспейсах.

Агенты работают на базе Gemini 3 Pro, Claude Sonnet 4.5 или GPT-OSS и имеют прямой доступ к редактору, терминалу и браузеру. Инструмент умеет запоминать контекст прошлых проектов и обучаться на действиях пользователя.

Antigravity уже доступна в публичном превью для macOS, Windows и Linux бесплатно, причём Google обещает «щедрые лимиты» на использование моделей.
antigravity.google

✔️ NVIDIA представила семейство открытых моделей для физических симуляций и научных расчетов.

На конференции SC25 состоялся анонс моделей Apollo, нацеленных на ускорение промышленного инжиниринга. Новое семейство позволит внедрять возможности ИИ в ПО для сложных вычислений в реальном времени — от проектирования микросхем и аэродинамики до прогнозирования климата и задач термоядерного синтеза.

В основе Apollo лежит комбинация нейронных операторов, трансформеров и диффузионных методов, адаптированных под законы физики. Инициативу уже поддержали Siemens, Cadence и Synopsys, которые планируют интегрировать новинку в свои продукты. Модели в скором времени появятся на HuggingFace и платформе NVIDIA NIM.
blogs.nvidia.com

✔️ Ai2 выпустил Deep Research Tulu — открытый аналог OpenAI Deep Research.

DR Tulu — открытая модель на 8 млрд. параметров для создания агентов глубокого поиска, которая может самостоятельно планировать исследование, использовать внешние поисковые инструменты, собирать информацию из множества источников и предоставлять ответы с точными ссылками.

Модель учили на методе RLER (Reinforcement Learning with Evolving Rubrics). Вместо статических наград методика использует динамические критерии оценки, которые эволюционируют вместе с моделью. Это предотвращает взлом вознаграждения и заставляет агента реально анализировать контекст, а не имитировать правильный формат ответа.

По тестам DR Tulu-8B не уступает решениям от OpenAI и Perplexity на задачах long-form research, но работает кардинально дешевле. Стоимость выполнения сложного запроса у нее менее одного цента, тогда как аналогичная задача у OpenAI может стоить $1.80.
allenai.org

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🌟 Reader3: легковесная читалка для книг от Andrej Karpathy

Андрей Карпаты опубликовал у себя в Github небольшой проект - утилиту под названием reader3.

На первый взгляд, это просто легковесная читалка для электронных книг в формате EPUB, которую можно запустить у себя на компьютере. Но главная идея в том, чтобы читать книги вместе с LLM.

Reader3 разбивает книгу по главам, и пользователь может легко скопировать текст текущей главы и вставить его в свой любимый LLM, чтобы обсуждать сюжет, анализировать стиль или задавать вопросы по тексту.

Но самое интересное здесь — это философия, которая стоит за проектом. Карпаты пишет, что проект написан "на 90% вайбкодингом", просто для иллюстрации идеи и что он не собирается его поддерживать или улучшать.

Я начинаю привыкать читать все (блоги, статьи, главы книг и т. д.) с помощью LLM. Обычно первый проход — ручной, второй — «объяснение/резюме», третий — вопросы и ответы.

В результате я обычно получаю более глубокое понимание, чем если бы я просто прошел дальше. Этот процесс становится у меня одним из самых популярных вариантов чтения.

А вместо этого предлагает пользователям... просто попросить свою языковую модель изменить код так, как им нравится.

Код теперь эфемерный,

— пишет Андрей, намекая на то, что эпоха статичных библиотек и долгой поддержки уходит в прошлое.

Для тех, кто хочет попробовать, процесс максимально прост. Нужно скачать книгу в формате EPUB и запустить пару команд в терминале, используя uv:

uv run reader3.py yourbook.epub

# Then run the server:

uv run server.py

После этого ваша книжная полка станет доступна в браузере по адресу localhost:8123.


📌Лицензирование: MIT License.


🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Karpathy #Github #Book

✔️ OpenAI выпустила GPT-5.1-Codex-Max.

GPT-5.1-Codex-Max - агентная модель для «тяжелой» разработки. Основной упор сделан на длительные процессы: теперь модель эффективнее справляется с многочасовым рефакторингом и сложными агентными циклами внутри IDE. Фишка релиза в технологии «уплотнения», благодаря которой модель удерживает контекст на миллионах токенов без потери связности.

По тестам, проведенным OpenAI в SWE-Bench Verified точность выросла до 77,9%, а в SWE-Lancer - почти 80%. Новинка уже стала дефолтной моделью в среде Codex для подписчиков Plus и Pro, а доступ через API разработчики получат в ближайшее время.
openai.com

✔️ Stack Overflow планирует стать провайдером данных для корпоративного ИИ.

На конференции Microsoft Ignite платформа объявила о смене стратегии: теперь это не просто база знаний, а инфраструктурный элемент для корпоративных нейросетей. Обновленный продукт Stack Internal конвертирует внутреннюю экспертизу компаний в формат, доступный ИИ-агентам через MCP.

Технически будет добавлен слой метаданных, формирующий рейтинг надежности. Система анализирует автора, актуальность и связность ответа, чтобы агент мог взвесить достоверность информации перед использованием. CEO компании признался, что этот шаг вдохновлен успешными сделками по продаже данных для обучения моделей (по аналогии с Reddit).
stackoverflow.blog

✔️ Microsoft запустила платформу Agent 365 для управления ИИ-агентами.

Agent 365 — инструмент, который позволяет организациям администрировать парк ИИ-агентов как обычных сотрудников. Платформа использует Microsoft Entra для создания единого реестра всех корпоративных ботов, присваивая каждому уникальный ID для строгого разграничения прав доступа и интеграции с корпоративными данными.

Помимо безопасности (за которую отвечают Defender и Purview), система предлагает специальные дашборды, которые показывают эффективность работы каждого агента в реальном времени. Agent 365 не замыкается на нативном Copilot Studio, он поддерживает open-source фреймворки и сторонние решения от партнеров MS. Инструмент уже появился в админ-панели Microsoft 365 в рамках программы тестирования.
microsoft.com

✔️ Manus тестирует расширение для популярных браузеров.

Manus запустила бета-тестирование Browser Operator — инструмента, который выводит ИИ-агентов из облачных песочниц в рабочую среду пользователя. Расширение, доступное для Chrome и Edge, позволяет автоматизировать действия в сервисах, требующих сложной авторизации (CRM, закрытые аналитические платформы), используя уже активные локальные сессии.

Через коннектор «My Browser» агент получает доступ к нужным вкладкам, а пользователь может в реальном времени наблюдать за его действиями, сохраняя контроль над безопасностью. На данный момент доступ открыт для подписчиков тарифов Pro, Plus и Team.
manus.im

✔️ xAI построит в Саудовской Аравии дата-центр на 500 МВт.

Компания Илона Маска объединилась с саудовской Humain и Nvidia для создания масштабного вычислительного хаба. Проект мощностью 500 мегаватт позволит разместить десятки тысяч GPU для тренировки и инференса следующих поколений моделей Grok.

Для xAI это стратегический шаг: собственный хаб за пределами США позволяет снизить зависимость от аренды облачных мощностей у прямых конкурентов. Структура сделки такая: Nvidia поставляет GPU, за саудитами - земля и финансирование, а xAI получает присутствие на Ближнем Востоке.
bloomberg.com


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🍌Nano Banana Pro стала доступна в Google Vertex AI

https://console.cloud.google.com/vertex-ai/publishers/google/model-garden/gemini-3-pro-image-preview?pli=1

Попробовать: https://deepmind.google/models/gemini-image/pro/

@ai_machinelearning_big_data

#ai #ml #nanobanana

✔️ Релиз семейств моделей SAM 3 и SAM 3D.

Создатели Segment Anything обновили свой стек компьютерного зрения, выпустив третье поколение инструментов SAM. Модель SAM 3 делает ставку на высокую точность: она умеет не только определять и отслеживать объекты в видеопотоке, но и понимает сложные текстовые описания.

Второй релиз, SAM 3D, решает задачу объемной реконструкции. Инструмент преобразует обычные 2D-изображения в 3D-ассеты. Технология разделена на два направления: SAM 3D Objects для воссоздания сцен и предметов, и SAM 3D Body для точной оценки человеческой анатомии и переноса её в виртуальную среду. Код и веса SAM 3 уже опубликованы в открытом доступе, а для 3D-версии разработчики выложили чекпоинты и инструменты инференса.
github.com

✔️ Научная ML-библиотека PINA теперь часть экосистемы PyTorch.

PINA - опенсорсная библитека от SISSA Mathlab для задач Scientific Machine Learning (SciML), нативно построеная на PyTorch и PyTorch Lightning и полностью совместима с PyTorch Geometric. Она предлагает единый подход к решению сложных научных проблем: от аппроксимации дифференциальных уравнений в частных производных до моделирования силовых полей и деформаций объектов.

PINA построена на модульной архитектуре, которая минимизирует шаблонный код и четко разделяет определение задачи, модель, солвер и процесс обучения. Внутри уже предусмотрены необходимые для физического моделирования инструменты: дифференциальные операторы, soft constraints и специфические функции потерь.
pytorch.org

✔️ Nabla Bio анонсировал модель для генерации антител промышленного качества.

Биотех-стартап Nabla Bio объявил о запуске JAM-2, первого алгоритма для создания de novo антител, готовых к применению в фармацевтике. Разработчики позиционируют инструмент как способ перевести создание лекарств из формата случайного перебора в дисциплину точного инженерного дизайна.

Модель показала высокую эффективность даже при работе со сложными мишенями, такими как клеточные рецепторы GPCR. В ходе тестов JAM-2 генерировала антитела с пикомолярной аффинностью, при этом более 50% вариантов сразу соответствовали индустриальным критериям пригодности без дополнительной оптимизации.

Команда из 4 инженеров смогла параллельно обработать 16 разных мишеней менее чем за месяц.
Nabla Bio в сети X

✔️ Стартовал новый сезон турнира Alpha Arena.

Лаборатория Nof1 запустила новый этап соревнования торговых ботов, в котором ИИ-модели управляют акциями на фондовом рынке США. В списке участников — Qwen3, DeepSeek, Claude Sonnet, Gemini, Grok, GPT-5, Kimi 2 и неназванная секретная модель. Каждому алгоритму выделили стартовый депозит в $10 000 и предоставили полную автономию в принятии решений.

Организаторы существенно усложнили турнир новыми сценариями. В режиме «New Baseline» модели используют память и механизм рефлексии для самообучения, а трек «Situational Awareness» позволяет ботам отслеживать рейтинг конкурентов в реальном времени. Наиболее агрессивный режим «Max Leverage» обязывает использовать высокое кредитное плечо.

Прошлый сезон закончился для ИИ-трейдеров неудачно: 4 из 6 моделей ушли в минус.
nof1.ai

✔️ OpenAI запустила специальную версию ChatGPT для учителей.

Компания представила инициативу «ChatGPT for Teachers», открывающую бесплатный доступ к чат-боту для преподавателей американских школ. В этой версии используется защищенное рабочее пространство, которое не передает данные для дообучения нейросетей, соответствуя стандартам конфиденциальности FERPA.

Учителя получат доступ к модели GPT-5.1 Auto, а также нативные интеграции с Canva и Google Drive. Администраторам учебных заведений доступны инструменты для централизованного распределения лицензий. Программа рассчитана до июня 2027 года и позиционируется как автоматизация планирования уроков и сокращения времени на административную рутину.
openai.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml