🏭 Microsoft строит самый мощный в мире датацентр для ИИ — Fairwater AI в Висконсине.

Он будет оснащён сотнями тысяч GPU NVIDIA GB200 и обеспечит производительность в 10 раз выше, чем у самого быстрого суперкомпьютера сегодня.

📍 Факты:
- Кампус: около 127 гектаров, 3 здания, примерно 111 000 м² (бывший Foxconn)
- Хранилище: длиной с 5 футбольных полей
- Охлаждение: замкнутый жидкостный контур, 172 гигантских вентилятора, второй по величине водоохлаждающий чиллер
- Сеть: InfiniBand + Ethernet по 800 Гбит/с, топология fat-tree без блокировок
- Рэк: 72 GPU GB200 как один ускоритель → 865 тыс. токенов/сек
- Память: 14 ТБ в пуле на рэк, 1,8 ТБ/с скорость обмена между GPU

🌍 В глобальном масштабе Microsoft объединяет Fairwater с 400+ датацентрами в 70 регионах в единую сеть AI WAN, чтобы десятки тысячи GPU могли работать синхронно над одной задачей.

Запуск планируют на начало 2026 года. Это инфраструктура планетарного уровня.

🟠 Подробности

@ai_machinelearning_big_data

✔️ OpenAI готовит к запуску в 2026 году собственный AI-Pin.

Ранее Сэм Альтман говорил, что первый продукт компании не будет очками, но теперь они рассматриваются как часть будущей линейки.
В разработке участвует Джони Айв — культовый дизайнер Apple, который ранее критиковал носимые устройства и особенно Humane AI Pin. Обсуждался также вариант внутриушного девайса, но он пока исключен. Если слухи подтвердятся, OpenAI выйдет на рынок персональных AI-устройств, где уже экспериментируют Humane, Meta и другие.
theverge

✔️ TikTok продолжит работу в США — Вашингтон и Пекин заключили сделку. 80% компании перейдет к американским инвесторам (Oracle, Silver Lake, Andreessen Horowitz), а 20% останется у ByteDance.
Управление возьмет американский совет директоров при надзоре правительства США.
Китай согласился передать хранение данных и безопасность американскому партнеру. Но главный вопрос — кто управляет алгоритмами ранжирования, формирующими ленты миллионов пользователей, — пока не решен. (Reuters)
reuters

✔️ IBM на конференции Think 2025 представила концепцию generative computing.
По мнению компании, взаимодействие с ИИ через промты — ненадежный и устаревший метод.
Новый подход делает работу моделей стабильнее: управление контекстом, уровни абстракции, встроенные правила безопасности и контроль случайности. Среди ключевых технологий — aLoRAs, позволяющая переписывать и проверять запросы, и open-source инструмент Mellea, превращающий размытые промты в структурированные программы.
Tipranks

✔️ Radware выявила уязвимость ShadowLeak в агенте Deep Research от ChatGPT.
Она позволяла извлекать данные из Gmail через скрытые инструкции в письмах. Пользователи не замечали подвоха: агент автоматически выполнял вредоносные команды.
OpenAI закрыла дыру и поблагодарила исследователей за находку. Этот случай показал серьезные риски «нулевых кликов», когда атака происходит без участия пользователя и без видимых признаков. (The Verge)
theverge

✔️ InclusionAI выпустила Ring-flash-2.0 — открытую reasoning-модель, развитие Ling-flash-2.0.

Модель на 100B параметров, но при инференсе активирует лишь ~6,1B. Внутри алгоритм IcePop, устраняющий нестабильность MoE и сокращающий разрыв между обучением и инференсом.

Модель обучена в три этапа (SFT, RLVR, RLHF), показывает SOTA-результаты в математике, коде и логике, выдавая 200+ токенов/с на 4 GPU H20. Доступна по MIT-лицензии. (HF)
HF

✔️ xAI представила Grok 4 Fast — модель, ориентированную на скорость и дешевизну.

Модель мультимодальная, поддерживает контекст 2M токенов. Тарифы: $0.20 за 1M входных токенов и $0.50 за 1M выходных. В 20 раз дешевле GPT-5-high и при производительности на уровне Gemini 2.5 Pro, стоит в 25 раз дешевле.
X

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🦾 Y-Hand M1 — универсальная рука для человекоподобных роботов

Компания Yuequan Bionic представила Y-Hand M1 - самую универсальную и ловкую антропоморфную руку с рекордной степенью свободы движений.

Что умеет:
- Вести ручку по бумаге
- Открывать бутылки
- Резать бумагу
- Выполнять мелкие бытовые задачи почти как человек

🔧 Технические характеристики:
- 38 степеней свободы, нагрузка до 28.7 кг
- Точность позиционирования кончика пальца — 0.04 мм
- Полное сжатие пяти пальцев за 0.2 секунды
- Репликация суставов пальцев с помощью собственных магнитоэлектрических искусственных мышц

⚡️ По сути, это шаг к тому, чтобы роботы получили руки, которые по ловкости максимально близки к человеческим.

@ai_machinelearning_big_data


#ai #robots

🚀 Новая китайская модель LongCat-Flash-Thinking

🧠 Это модель для рассуждений, которая показала SOTA-результаты среди open-source решений.

⚡ Основное:
- Архитектура MoE, 560B параметров, из них 27B активируются.
- Эффективность: требует на **64,5% меньше токенов**( чем другим открытым моделям того же класса), чтобы достичь топ-результатов на AIME25 (с нативным использованием инструментов,).
- Контекст: 128k, обучение с усилением на задачах рассуждений и кода, многоэтапное пост-тюнинг обучение с мультиагентным синтезом.
- Инфраструктура: асинхронный RL даёт 3x ускорение по сравнению с синхронными фреймворками.

⚙️ Оптимизации для продакшена:
- Свои оптимизированные ядра для работы с MoE и специальные приёмы распределённого обучения,
- KV-cache reduction, квантование, chunked prefill,
- статическая/эластичная маршрутизация, peer-to-peer cache transfer, heavy-hitter replication и PD-disaggregation.
- Поддержка SGLang и vLLM для эффективного деплоя.

📊 Бенчмарки:
- Лидирует в tool use (**τ²-Bench, VitaBench**)
- Хорошие результаты по instruction following (**IFEval, COLLIE, Meeseeks-zh**).

Китайцы стабильно удерживают лидерство в reasoning-моделях.

🟠 HF: https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Thinking

@ai_machinelearning_big_data


#AI #LLM #Reasoning #MoE #DeepLearning #OpenSource

✔️ OpenAI активно переманивает инженеров из Apple для работы над своим первым железом, которое планируется к выпуску в 2026–27 годах.

В 2025 году в OpenAI перешло более двадцати специалистов Apple. Компания привлекает их миллионными пакетами акций и менее бюрократичной культурой. Среди новых сотрудников - дизайнер звуковых волн для Siri Сайрус Ирани и бывший топ-менеджер Apple Watch Эрик де Йонг.

Причины ухода называют одни и те же: медленные продуктовые обновления Apple и слабая динамика акций. Ситуация настолько встревожила Купертино, что было отменено выездное совещание в Китае, чтобы удержать ключевых сотрудников ближе к офису.
Новость

✔️ Qwen представила новую модель Qwen3-TTS-Flash для преобразования текста в речь. Разработчики называют её самой стабильной в линейке.

Модель поддерживает 14 выразительных голосов и умеет работать с 10 языками, включая русский. Задержка генерации составляет всего 97 миллисекунд — примерно одна десятая секунды, что открывает путь к полноценным голосовым ассистентам в реальном времени.
Qwen3-TTS-Flash

✔️ OpenAI объявила о заключении стратегического партнёрства с Nvidia, которое уже называют историческим.

Главное в сделке - Nvidia инвестирует до 100 миллиардов долларов, предоставляя инфраструктуру для обучения и запуска моделей OpenAI. Речь идёт о строительстве датацентров совокупной мощностью не менее 10 гигаватт, что эквивалентно миллионам GPU. Таким образом Nvidia становится ключевым поставщиком вычислительных мощностей для компании Сэма Альтмана.

Первый кластер на базе платформы NVIDIA Vera Rubin планируется запустить во второй половине 2026 года.
Openai

✔️Инженеры-биомедики из Duke University разработали платформу TuNa-AI, которая сочетает искусственный интеллект и робототехнику для создания и оптимизации наночастиц, используемых в разработке лекарств.

В отличие от существующих моделей, ограниченных фиксированными соотношениями материалов, TuNa-AI может исследовать как состав, так и количество ингредиентов, что позволяет повысить стабильность и эффективность наночастиц.

В рамках первых испытаний система показала значимые результаты. Успешность формирования наночастиц увеличилась на 42,9%. При использовании препарата венетоклакс, применяемого в лечении лейкоза, удалось улучшить его растворимость и эффективность подавления раковых клеток. В другом эксперименте содержание канцерогенного вспомогательного вещества удалось сократить на 75%, сохранив при этом эффективность химиотерапии и улучшив распределение препарата в организме.

✔️ И еще про Qwen, китайцы представили модель Qwen-Image-Edit-2509, которую уже называют «убийцей» Nano Banana. Она умеет редактировать сразу несколько изображений и комбинировать их в единый результат.

Модель лучше сохраняет контекст, лица и целостность объектов, а встроенный ControlNet позволяет менять позы персонажей для точного управления сценой.
Qwen-Image-Edit

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🖥 Huawei строит план, чтобы догнать Nvidia за 3 года - ставка не на мощность отдельного чипа, а на масштабирование кластеров.

Идея проста: собрать тысячи Ascend-чипов в **SuperPod**-стойки с новой шиной UnifiedBus, чтобы они работали как единый ускоритель.

В 2026 году Huawei обещает SuperPod 950 с 8,192 чипами, что даст:
- в 6,7 раза больше вычислительной мощности,
- в 15 раз больше памяти,
- в 62 раза выше пропускную способность,
чем у Nvidia NVL144.

К 2028-му скорость связи между чипами хотят поднять до 4 Тбит/с (у Nvidia сейчас 1,8).

В будущем Huawei говорит даже о кластерах из миллиона чипов.

⚠️ Но главное слабое место — производство. После санкций компания лишилась доступа к фабрикам TSMC. Попытка сделать 5нм чип Ascend 910D провалилась: слишком мало годных кристаллов выходит с пластин. Последний реальный прорыв — 7нм чип в Mate 60 Pro в 2023 году.

У Китайцев есть амбиции и архитектура, но нет надёжного производства. Это и есть главный барьер на пути к конкуренции с Nvidia.

🟠Новость: bloomberg.com/news/articles/2025-09-23/huawei-plans-three-year-campaign-to-overtake-nvidia-in-ai-chips

@ai_machinelearning_big_data


#Huawei #Nvidia #AIChips #SuperPod

⚡️ Новая модель LFM2-2.6B - лидер в классе до 3B параметров.

Ключевые особенности:
- лёгкая и быстрая, всего 2.6B параметров
- построена на архитектуре v2 (short convs + group query attention)
- обучена на 10 трлн токенов, поддерживает контекст до 32k

LFM2-2.6B - компактная, но мощная моделька для широкого спектра задач.

🟠Blog post: https://liquid.ai/blog/introducing-lfm2-2-6b-redefining-efficiency-in-language-models
🟠HF: https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2-2.6B
🟠Model Bundle on LEAP: https://leap.liquid.ai/models?model=lfm2-2.6b

@ai_machinelearning_big_data

#AI #LLM #LFM2 #OpenSourceAI #Multilingual

✔️ Alibaba открыла исходный код модели Qwen3-VL.

Это vision-language модель, которая умеет управлять графическими интерфейсами, писать код, строить диаграммы в Draw.io по макетам и распознавать объекты в самых разных областях - от повседневной жизни до узкоспециализированных сфер. Среди ключевых возможностей: точное определение событий в видео продолжительностью до двух часов, расширение поддержки OCR с 19 до 32 языков с улучшением качества на редких символах и наклонном тексте, работа с контекстом длиной 256 тысяч токенов с возможностью увеличения до миллиона, а также высокая точность в задачах обнаружения рисков в реальных условиях.
HF

✔️ Google Research представил новую работу о моделях для временных рядов.

Исследователи показали, что foundation-модели могут обучаться в стиле few-shot, то есть адаптироваться к новой задаче прямо «на лету», без отдельного переобучения.

В основе подхода лежит TimesFM, расширенный методом in-context fine-tuning (TimesFM-ICF). Модель получает несколько примеров вместе с историей данных и учится делать прогнозы более точно. В экспериментах на 23 датасетах точность выросла на 6,8% по сравнению с базовой моделью, при этом качество оказалось сопоставимо с версиями, обученными специально под каждый набор данных.

Теперь модели временных рядов можно использовать как LLM: им достаточно нескольких примеров в контексте, чтобы подстроиться под задачу. Это открывает путь к более гибкому и простому применению таких систем в бизнесе, финансах, энергетике и других областях.
Google

✔️ Исследователи из MIT, OpenAI и Sakana AI предложили новый метод ASAL (Automated Search for Artificial Life), который автоматизирует поиск «искусственной жизни» с помощью foundation-моделей.

Главная идея в том, что вместо ручного конструирования симуляций теперь можно задавать цель в виде текста, а модель будет находить или создавать такие системы, где возникают жизнеподобные явления.

ASAL работает на разных субстратах - от классических Boids и Game of Life до Lenia, Particle Life и нейронных клеточных автоматов. В ходе экспериментов метод открыл новые формы поведения в Lenia и Boids, а также клеточные автоматы, способные демонстрировать открытое и сложное развитие, сравнимое с «Жизнью» Конвея.

Это открывает путь к ускоренному исследованию искусственной жизни и автоматическому открытию новых «жизнеподобных» систем, которые раньше приходилось искать вручную.

✔️ Еще Qwen представила свою новую флагманскую модель Qwen3-Max, сразу доступную без ограниченного превью. Линейка включает две версии: Qwen3-Max-Instruct, ориентированную на кодинг и агентные задачи, и Qwen3-Max-Thinking, оснащённую инструментальным использованием и «heavy mode» для сложных сценариев.

По результатам тестов Qwen3-Max выходит на уровень топовых моделей на таких бенчмарках, как SWE-Bench, Tau2-Bench, SuperGPQA, LiveCodeBench и AIME25. Модель построена на масштабном датасете и опирается на значительные вычислительные мощности как в предобучении, так и в RL.

Компания позиционирует Qwen3-Max как новый флагман и открывает доступ сразу на нескольких платформах: в Qwen Chat, через API Alibaba Cloud и в блоге разработчиков.
X

✔️ Отчёт Google DORA показал: 90% IT-специалистов уже используют ИИ в работе, что на 14% больше, чем год назад. В опросе участвовало почти 5 тысяч разработчиков, и в среднем они тратят около двух часов в день на взаимодействие с AI-инструментами.

Доверие остаётся ограниченным: 46% доверяют «отчасти», 23% — «немного», и только 20% - «сильно». Это объясняется частыми мелкими исправлениями после автогенерации. Влияние на качество кода оценивается сдержанно: 31% видят лёгкое улучшение, 30% — «без изменений». Зато ощутим рост скорости за счёт снижения рутины.

На рынке труда обстановка сложнее: вакансии для новичков сократились на 71% с 2022 года, а кандидаты подают сотни заявок, прежде чем получить работу.
Report

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🤖 AI Studio — платформа для создания ИИ-агентов без навыков разработки

Yandex B2B Tech обновила AI Studio: теперь на платформе можно собрать своих ИИ-агентов всего за несколько часов

Что умеют:
🟠Голосовые агенты для контакт-центров на базе realtime API с ответами в реальном времени;
🟠AI Search для поиска по изображениям, таблицам и документам, а также по интернету;
🟠Составление мультиагентных сценариев (несколько агентов решают задачу вместе);
🟠Подключение агентов к внешним сервисам по шаблону через MCP Hub (уже можно интегрировать их с системами Контур.Фокус и amoCRM)

📌 Встроены готовые решения: SpeechSense для анализа звонков, Нейроюрист для юридических заключений и другие.

AI Studio уже доступна для всех клиентов Yandex Cloud.

@ai_machinelearning_big_data

#ai #cloud #agents