⚡️ KlingAI запустит новую омни-модель на этой неделе.

Kling AI — это сервис для генерации видео китайской компании Kuaishou (Kwai). Наибольшую известность он получил как аналог OpenAI Sora, способный создавать по текстовому описанию видеоролики с поддержкой консистентности персонажей и продвинутыми инструментами.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Дженсен Хуанг потребовал тотальной автоматизации внутри Nvidia.

CEO Nvidia обратился к сотрудникам с директивой использовать ИИ-инструменты для решения абсолютно любой задачи, где это технически возможно. Хуанг считает, что компания должна не только давать миру железо для вычислений, но и сама служить эталоном ИИ-эффективности.

Особое внимание он уделил инструментам разработки, настаивая на их тотальном внедрении в инженерные процессы. Несмотря на автоматизацию, компания продолжает расти. За год штат Nvidia увеличился с 29,6 до 36 тысяч человек, и для покрытия текущих задач требуется нанять еще около 10 тысяч специалистов.

NVIDIA не первая, кто требует от сотрудников использования ИИ - Google и Microsoft также начали привязывать использование нейросетей к KPI сотрудников.
techspot.com

✔️ В тестовой версии ChatGPT для Android нашли признаки рекламы.

Разработчик Тибор Блахо обнаружил в тестовой версии ChatGPT для Android отсылки на рекламный функционал. Строки содержат формулировки: «рекламная функция», «поисковая реклама» и «карусель поисковой рекламы», что указывает на то, что OpenAI, возможно, разрабатывает функцию показа рекламы в ChatGPT.
Tibor Blaho в сети X

✔️ Pinokio обновился до версии 5.0.

Мажорное обновление платформы Pinokio, позиционирует пятую версию как «Vercel для localhost». Инструмент позволяет разворачивать на macOS, Windows и Linux любые веб-серверы, CLI-приложения и ИИ-модели в один клик. Система полностью автоматизирует рутину по настройке окружения, самостоятельно подтягивая необходимые пакетные менеджеры.

Pinokio может создавать лаунчеры для любых проектов с помощью ИИ-агентов. Интерфейс стал универсальным, добавлена поддержка интерактивных терминалов и режим Cells для параллельной работы с фронтендом, бэкендом и логами в одном окне. В новой версии появился «локальный интернет»: Pinokio присваивает запущенным приложениям короткие HTTPS-домены и делает их доступными для других устройств в сети, автоматически активируя сервисы при входящем запросе.
Автор Pinokio в сети X

✔️ Пятая часть научных рецензий на ICLR были полностью написаны ИИ.

Организаторы конференции ICLR опубликовали результаты проверки контента, проведенной совместно с Pangram Labs. Анализ массива из 75 800 отзывов показал, что почти 16 тыс. рецензий (около 21%) были полностью сгенерированы ИИ, а не написаны людьми. Проблема затронула и сами научные статьи: 199 поданных рукописей были распознаны как полностью написанные ИИ, а еще в 9% работ доля сгенерированного текста превысила 50%.

Хотя регламент ICLR допускает использование ИИ-инструментов для правки текста или генерации кода при условии явного указания, создание синтетических рецензий подрывает доверие к процессу ревью. В ответ на инцидент организаторы вводят обязательный автоматизированный скрининг всех материалов на использование ИИ.
nature.com

✔️ Slop Evader: расширение, которое очищает поиск от ИИ-контента.

Проект позиционируется как попытка вернуть пользователям достоверный интернет эпохи до ChatGPT. Расширение использует Google Search API для жесткой фильтрации выдачи, отсекая любые материалы, опубликованные после 30 ноября 2022 года. Автор называет этот подход тактикой «выжженной земли»: по ее мнению, это единственный надежный способ гарантировать, что контент создан человеком, в условиях тотального ИИ-слопа.

Slop Evader работает с YouTube, Reddit, Stack Exchange и архивами других крупных платформ. Очевидный технический недостаток полной потери доступа к актуальным новостям является осознанной частью концепции. Создатель расширения надеется, что растущий запрос пользователей на «человеческий» контент в итоге вынудит поисковые системы внедрить маркировку генеративных материалов.
404media.co


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🤖 Китайская компания EngineAI (Zhòngqíng) представила полноразмерного гуманоидного робота T800.

«Всё реальная съёмка - без CGI, без AI, без ускорения видео.»

Основные характеристики робота:
- рост 173 см
- 29 степеней свободы (без учёта кистей)
- пиковый крутящий момент суставов - 450 Н·м

Функции и возможности:
- система кругового обзора 360°
- активное охлаждение суставов ног
- аккумулятор на 4–5 часов работы

@ai_machinelearning_big_data

#ai #robots

✔️ Anthropic покупает создателей скоростного JavaScript-рантайма.

Компания объявила о приобретении Bun — популярного инструментария для запуска и сборки JavaScript-приложений. Технологии и команда стартапа станут фундаментом для дальнейшего масштабирования платформы Claude Code.

Bun, основанный Джаредом Самнером в 2021 году, завоевал популярность как экстремально быстрая альтернатива Node.js, объединяющая в себе рантайм, пакетный менеджер, бандлер и тестовый раннер.

Bun останется опенсорсным проектом под лицензией MIT. Anthropic обещает продолжить инвестировать в инструмент, сохраняя его статус независимого и универсального решения для JS/TS-экосистемы.
anthropic.com

✔️ AWS представила 3-нм чипы Trainium3 и серверы UltraServer.

Это третье поколение тензорных процессоров Amazon. Trainium3, изготовленный по 3-нм техпроцессу, показывает буст по производительности до 4.4x и энергоэффективности в 4 раза по сравнению с Trainium 2. Архитектура чипа поддерживает новые форматы данных MXFP8 и MXFP4.

UltraServer - это вычислительный узел, объединяющий 144 чипа с общим объемом памяти 20.7 ТБ HBM3e и агрегированной пропускной способностью 706 ТБ/с. Такие серверы можно объединять в кластеры EC2 UltraClusters масштабом более 1 млн. чипов.

Также AWS потизерила будущий Trainium 4: следующее поколение чипов получит совместимость с GPU NVIDIA через шину NVLink Fusion.
aws.amazon.com

✔️ vLLM-Omni: расширение экосистемы vLLM.

Команда vLLM анонсировала релиз vLLM-Omni, расширения, созданного для адаптации инфраструктуры под omni-модели, которые могут бесшовно работать с текстом, изображениями, видео и аудио в рамках одного процесса.

Архитектура vLLM-Omni предлагает полностью переработанный поток данных. Система использует дезагрегированный пайплайн, объединяющий 3 этапа: мультимодальные энкодеры, логическое ядро на базе vLLM и генераторы.

vLLM-Omni может эффективно оркестрировать сложные гетерогенные рабочие процессы и параллельно выполнять вычисления. Фреймворк сохраняет простоту внедрения, поддерживая полную совместимость с OpenAI API и Hugging Face.
blog.vllm.ai

✔️ SGLang получил поддержку NVIDIA Model Optimizer.

Важное обновление SGLang, которое кардинально упрощает работу ML-инженеров, позволяя проводить квантование и деплой моделей внутри одной экосистемы без использования сторонних утилит и сложных пайплайнов.

Теперь разработчики могут напрямую через API конвертировать модели в форматы NVFP4, MXFP4, FP8 и сразу запускать их в продакшн. Тесты на архитектуре NVIDIA Blackwell показали, что использование квантования NVFP4 через SGLang удваивает пропускную способность по сравнению с базовым FP8.
lmsys.org

✔️ Artificial Analysis запустила индекс открытости ИИ-моделей.

Openness Index — новый стандарт оценки ИИ, который отделяет настоящий опен-сорс от моделей, которые лишь притворяются открытыми. Рейтинг анализирует проекты по 2 направлениям: доступность весов и прозрачность процесса разработки (методология и датасеты для пре- и пост-трейна).

Верхние строчки рейтинга заняли китайские разработки. Среди коммерческих решений хороший результат показала Nemotron Nano 9B v2 (67 баллов), а вот полностью закрытые проприетарные модели ожидаемо остались на дне рейтинга с оценками в 1–5 баллов. Лидером списка стала модель OLMo с показателем 89.

Индекс наглядно подсвечивает проблему термина «open weights»: модели, публикующие только веса без контекста, теряют баллы на прозрачности.
Artificial Analysis в сети Х

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

⚡️ Как Яндекс внедрил LLM в QA и что из этого получилось

На Хабре вышел подробный разбор о том, как Яндекс внедряет LLM в процессы тестирования. Из интересного: генерация чек-листов и тест-кейсов, создание автотестов, первые шаги в сторону ИИ-агентов для ручного тестирования.

Разобрали и технические сложности: интеграции с TMS, единые MCP-коннекторы, LLM-As-A-Judge и работу с «зоопарком» инструментов. В статье много схем и цифр, включая рост скорости написания автотестов на ~30%.

@ai_machinelearning_big_data

#ai #LLM

✔️ OpenAI придумала, как заставить модель сообщать о своих галлюцинациях.

OpenAI опубликовала исследование новой техники Confessions. Метод решает проблему, когда модели пытаются обмануть систему оценки^ используют reward hacking или выдают уверенные, но ложные факты ради получения высокого балла.

Суть - в генерации вторичного ответа. После выдачи результата модель формирует отдельный отчет, где анализирует свое поведение на предмет соответствия инструкциям и получает награду за точное описание своих ошибок, даже если в основном ответе она соврала или нарушила правила.

Тесты на GPT-5 Thinkin показали пригодность Confessions: вероятность того, что ИИ нарушит правила и скроет это, упала до 4,4%. Важно понимать, что метод не предотвращает галлюцинации, а служит диагностическим инструментом.
openai.com

✔️ Amazon представила семейство моделей Nova и инструменты для создания ИИ-агентов.

Amazon запустил новую линейку из 4 моделей Nova. В нее вошли версии Lite и Pro, ориентированные на ризонинг, речевая модель Sonic и мультимодальная Omni, работающая одновременно с текстом, изображениями и видео. Все новые сервисы интегрированы в инфраструктуру AWS. Также был представлен сервис Nova Forge, позволяющий компаниям создавать кастомные версии моделей на собственных данных.

Кроме того, анонсирован инструмент Nova Act для создания агентов, автоматизирующих действия в браузере. Nova Act поддерживает архитектуру Human-in-the-Loop для передачи сложных задач человеку, а также предоставляет возможности для отладки: полные логи и записи сессий можно сохранять напрямую в Amazon S3.
aboutamazon.com

✔️ Выходцы из Tesla, Google и Nvidia запустили стартап UMA.

Новая компания Universal Mechanical Assistant (UMA) официально объявила о выходе на рынок. Она будет делать роботов для выполнения реальной физической работы в промышленных масштабах .

В инженерный костяк вошли Реми Каден (разработчик Tesla Autopilot и фреймворка LeRobot), Пьер Сермане (ветеран исследований в DeepMind), а также Роберт Найт, создатель робота SO-100.

UMA уже разрабатывает 2 аппаратные платформы: мобильного промышленного робота с двумя манипуляторами для складов и компактного гуманоида для работы в больницах и жилых помещениях. Стартап заручился поддержкой Яна Лекуна и Томаса Вольфа.
businesswire.com

✔️ KlingAI обновила видеогенератор до версии 2.6.

Новая модель поддерживает режим audio-video co-generation. Она генерирует видеоряд одновременно со звуковым сопровождением в рамках единого процесса. Система умеет создавать диалоги между несколькими персонажами, музыкальные клипы и сложные звуковые сцены (ASMR или экшен) с высокой точностью липсинка.

Есть технические ограничения: генерация голоса поддерживается только на английском и китайском языках (запросы на других языках автоматически переводятся в английский). В режиме Image-to-Video качество финального ролика теперь еще сильнее зависит от разрешения исходного изображения.
klingai.com

✔️ Opera интегрировала Gemini в десктопные браузеры One и GX.

Поддержка Gemini тестировалась исключительно в экспериментальной ветке Opera Neon, а теперь стала доступной в Opera One и геймерском Opera GX. Интеграция реализована через боковую панель.

Ассистент получил доступ к контексту браузера: он может анализировать содержимое активных веб-страниц, групп вкладок и видео, выполняя по запросу саммари или сравнительный анализ контента. Заявлена полноценная мультимодальность: движок обрабатывает не только текст, но и голосовые команды, изображения и загруженные файлы.

Техническая часть тоже изменилась. Разработчики перенесли в основные браузеры новую архитектуру с агентным подходом, изначально обкатанную в Neon. Это позволило увеличить скорость генерации ответов на 20%.
prnewswire.com


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

⚡️ Новая методика оценки эффективности моделей перевода от Яндекса — RATE представлена на EMNLP 2025: система показывает, где модели теряют естественность речи

На международной конференции компания показала RATE (Refined Assessment for Translation Evaluation) — инструмент, который анализирует качество перевода с учётом естественности речи. Одна из ключевых задач системы — выявлять ситуации, когда модель формально передаёт смысл, но выбирает неверный тон или стиль.

В отличие от существующих методик, RATE фиксирует широкий спектр отклонений: от стилистических несоответствий до ошибок в передаче регистров речи. На тестировании RATE обнаружила в 7 раз больше ошибок, чем MQM (Multidimensional Quality Metrics) и ESA (Error Span Annotation), что подчёркивает ограниченность прежних подходов.

Инструмент уже применяется в процессах развития моделей перевода Яндекса. Такой метод оценки позволяет точнее сопоставлять решения нейросетей с реальными пользовательскими сценариями — от деловых коммуникаций до бытовых диалогов.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Дарио Амодей: Anthropic не объявляет «красных кодов» в ответ на релизы.

Пока Сэм Альтман переводит OpenAI в режим «code red» после выхода Gemini 3, Anthropic демонстративно отказывается от паники. На саммите NYT Dealbook, CEO компании? Дарио Амодей заявил, что им не нужно реагировать на каждый шаг конкурентов авралами, так как у Anthropic принципиально иной вектор развития.

Вместо гонки за вниманием и метриками вовлеченности, Anthropic глубоко фокусируется на корпоративном сегменте. Дарио говорит, что их приоритет - высокая интеллектуальная деятельность: генерация чистого кода, научные исследования и сложная аналитика. Он также скептически оценил огромные бюджеты техногигантов, назвав их финансовую политику «YOLO-стратегией».
businessinsider.com

✔️ Anthropic выложила датасет из 1250 диалогов.

Проект Anthropic Interviewer - инструмент для автоматизации социологических исследований. Он позволяет проводить глубокие интервью в промышленных масштабах, делегируя роль интервьюера ИИ.

Компания опубликовала результаты первого масштабного эксперимента: массив из 1250 транскриптов бесед. В выборку попали представители массовых профессий, ученые и работники креативных индустрий. ИИ выяснял, как специалисты реально интегрируют нейросети в свои рабочие процессы и как оценивают карьерные риски. Датасет доступен на HuggingFace под лицензией CC-BY.
anthropic.com

✔️ Google запустила no-code платформу создания ИИ-агентов.

Google представила инструмент Workspace Studio для упрощения автоматизации в корпоративных средах. Платформа, построенная на Gemini 3, позволяет создавать кастомных ИИ-агентов без написания кода всего за несколько минут.

Инструмент получил глубокую интеграцию в экосистему Google: созданные помощники работают непосредственно внутри Gmail, Drive и Chat, беря на себя рутину: обработка почты, управление расписанием или анализ документов. Заявлена возможность подключения внешних систем - Asana, Jira, Mailchimp и Salesforce. Доступ к студии уже открыт для бизнес- и энтерпрайз-подписчиков.
workspace.google.com

✔️ Perplexity открыла модель BrowseSafe для защиты ИИ-браузеров от промпт-инъекций.

BrowseSafe - решение для обеспечения безопасности агентного веба. Инструмент защищает ИИ-ассистентов от вредоносных инструкций, которые злоумышленники скрывают в структуре веб-страниц.

Угроза заключается в способности агентов считывать весь HTML-код, включая невидимые пользователю элементы (комментарии, скрытые поля и мета-теги). Хакеры могут внедрять туда команды, перехватывающие управление моделью. BrowseSafe выступает в роли легковесного детектора: он сканирует контент в реальном времени и блокирует подозрительные инструкции до того, как они попадут в контекст основной LLM.

В релиз также вошел бенчмарк BrowseSafe-Bench, содержащий более 14 тысяч сценариев атак для тестирования надежности систем.
perplexity.ai

✔️ OpenAI проиграла спор о конфиденциальности.

Суд Манхэттена постановил, что компания должна передать The New York Times и другим новостным изданиям массив анонимизированных переписок пользователей. Это решение принято в рамках громкого процесса об авторских правах: истцы утверждают, что модели OpenAI незаконно обучались на их контенте.

Судья отклонила аргументы OpenAI о рисках для приватности, посчитав меры по обезличиванию данных достаточными. Доступ к логам важен для истцов: они намерены доказать, что ChatGPT способен дословно воспроизводить защищенные авторским правом статьи. OpenAI уже подала апелляцию, называя требование нарушением стандартов безопасности, но по текущему решению обязана подготовить данные в течение 7 дней.
reuters.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Интеграция ИИ-агентов в GitHub и GitLab небезопасна.

Подключение ИИ-инструментов к рабочим процессам разработки открывает новый вектор атак. Проблема затрагивает Gemini CLI, Claude Code и OpenAI Codex.

Механизм взлома основан на внедрении скрытых инструкций в issues, пулл-реквесты или коммиты. Когда агент считывает этот текст для анализа, он может ошибочно интерпретировать его как прямую команду, а не как пассивные данные.

Тестирование, проведенное Aikido Security показало, что уязвимость актуальна как минимум для 5 компаний из списка Fortune 500. Google оперативно устранила брешь в Gemini CLI, однако эксперты настоятельно рекомендуют инженерам ограничивать полномочия ИИ-агентов и внедрять строгую валидацию входных данных.
aikido.dev

✔️ Google представила архитектуру Titans.

Google Research анонсировала Titans — новую архитектуру, которая решает проблему эффективности обработки огромных массивов данных. Фишка - в механизме «глубокой обучаемой памяти», которая обновляется непосредственно в процессе инференса, превращая работу сети в непрерывный цикл онлайн-обучения.

Вместо сохранения всего контекста Titans использует градиенты как индикатор неожиданности: модель запоминает только те токены, которые несут новую информацию и отсеивает предсказуемые данные. Это позволяет поддерживать контекстные окна объемом более 2 млн. токенов при сохранении линейной скорости вычислений, свойственной RNN.

В тестах на длинный контекст и ризонинг архитектура обошла по производительности Transformer++ и Mamba 2.
research.google

✔️ Отчет OpenRouter: генерация кода и ризонинг-модели захватили 50% мирового ИИ-трафика.

OpenRouter совместно с фондом a16z опубликовали исследование «State of AI», основанное на анализе 100 триллионов обработанных токенов. Главный инсайт — рост популярности рассуждающих моделей: во второй половине 2025 они уже генерируют половину всего трафика платформы.

Драйвером индустрии остается разработка ПО: на задачи по написанию и отладке кода приходится более 50% всех запросов. Одновременно растет доля open-source решений, открытые модели занимают уже треть рынка, локомотивами выступают китайские DeepSeek и Qwen.

Эксперты прогнозируют скорый переход к прокси-инференсу, когда сложные задачи будут автоматически распределяться между несколькими специализированными моделями.
openrouter.ai

✔️ Компания Марка Цукерберга купила стартап Limitless.

Техногигант приобрел компанию Limitless (ранее Rewind), создателя умного кулона, который записывает, транскрибирует и индексирует разговоры пользователя в реальном времени.

Устройство Limitless позиционировалось как аппаратный «расширитель памяти», позволяющий мгновенно находить информацию в прошлых диалогах. Это направление сейчас переживает бум: ранее стартап привлек более $33 млн. инвестиций, в том числе от фонда a16z и Сэма Альтмана.

Согласно заявлению, продажи устройств Limitless новым клиентам будут прекращены. Текущие владельцы гаджетов продолжат получать поддержку, но для дальнейшего использования сервиса им придется принять новые условия конфиденциальности.
reuters.com

✔️ В MIT создали летающего микро-робота с ИИ.

MIT представила устройство размером с насекомое. В основе разработки лежат мягкие приводы и двухуровневый ИИ-контроллер, объединяющий методы предиктивного планирования и имитационного обучения. Такая архитектура позволяет роботу мгновенно адаптироваться к внешним возмущениям.

На тестах микро-бот показал уверенную маневренность, выполнив 10 непрерывных сальто за 11 секунд в условиях сильных порывов ветра. Проект планирует создавать автономные рои для поисково-спасательных миссий: благодаря миниатюрным размерам и ударопрочности, они смогут проникать в узкие расщелины завалов при ЧС.

Следующим этапом станет интеграция бортовых камер и сенсоров для полноценной навигации вне помещений.
news.mit.edu

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml