✔️ OpenAI отстаёт от внутренних целей по выручке

Компания не выполнила внутренние цели по выручке и приросту пользователей. По итогам прошлого года ChatGPT не взял отметку в 1 млрд WAU. Давление усиливают Gemini и продвижение Anthropic в корпоративном сегменте.

Результаты заставили пересмотреть стратегию закупки компьюта. Финдиректор Сара Фрайар и совет директоров сомневаются, что OpenAI сможет обслуживать будущие контракты на серверы и дата-центры. Сэм Альтман настаивает на дальнейшем наращивании инфраструктуры - это и стало предметом конфликта.

Под вопросом и план Альтама вывести компанию на биржу до конца года. Фрайар указывает, что внутренние процессы OpenAI пока не соответствуют требованиям публичной отчётности.
wsj.com

✔️ Google разрешила Пентагону применять свои ИИ-модели

Техгигант подписал соглашение с Министерством обороны США, разрешающее использовать ИИ-модели компании в закрытых сетях для любых законных государственных целей. Контракт расширяет несекретное соглашение прошлого года.

По условиям сделки Google по запросу ведомства настраивает и ослабляет встроенные ИИ-фильтры. В документе указано, что модели Google не предназначены для автономного оружия и массовой слежки, но эта формулировка не имеет обязательной юридической силы.

Более 600 сотрудников, включая топ-менеджеров и исследователей DeepMind, направили Сундару Пичаи письмо с требованием отказаться от развёртывания ИИ в военных средах.
theinformation.com

✔️ Claude получил прямой доступ к Adobe, Blender, Autodesk Fusion и Ableton

Anthropic выпустила коннекторы Claude для Adobe, Blender, Autodesk Fusion, Ableton, SketchUp, Affinity и Splice. Claude теперь может править 3D-модели, искать сэмплы и работать со слоями по текстовым командам. В Adobe заявлено больше 50 встроенных функций.

Возможности интеграции выходят за рамки обычных макросов. Модель способна генерировать и документировать код для создания кастомных процедурных анимаций или собственных шейдеров, а программисты могут на лету редактировать эти сниппеты прямо внутри рабочего софта.

Интеграция с Blender построена на MCP - через тот же стандарт к 3D-пакету смогут подключаться и другие модели.
anthropic.com

✔️ Открытая модель на ретро-данных до 1930 года

Алек Рэдфорд, автор GPT-1, GPT-2 и CLIP, совместно с Университетом Торонто обучил 13B-модель исключительно на текстах, опубликованных до 31 декабря 1930 года.

В сет на 260 млрд токенов вошли: англоязычные книги, газеты, патенты и судебные архивы. Моделью-судьей выступила Sonnet 4.6. В обучающем корпусе нет кода, поэтому модель защищена от протекания бенчмарков. Тем не менее на HumanEval она пишет простые Python-скрипты.

Авторы прогнали модель по архивным сводкам The New York Times: перплексия на материалах после 1930 года растёт, максимум - на текстах 1950–60-х. Летом команда планирует масштабировать датасет до 1 трлн токенов и выпустить ретро-модель, сопоставимую по возможностям с ChatGPT.
talkie-lm.com

✔️ Bloomberg тестирует ассистента внутри своего Terminal

Медиаимперия запустила бета-версию агентного ассистента ASKB в Bloomberg Terminal, построенного на ансамбле LLM. В терминал стекаются котировки, логистика, метеосводки, данные о потребительских расходах - ASKB синтезирует ответ из этих источников за несколько минут по текстовому запросу.

Агентная часть - настраиваемые шаблоны воркфлоу с триггерами. Перед сезоном отчётности ASKB сам собирает фундаментальные показатели, прогнозы и настроения рынков.

CTO Bloomberg отметил: инструмент не сделает из посредственного специалиста гения, но позволит тестировать десяток идей за время, которое раньше уходило на одну. Доступ получили около трети из 375 тысяч подписчиков, дату полного релиза не раскрывают.
wired.com


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌TIME назвал 10 самых влиятельных компаний 2026 года в сфере ИИ

Издание опубликовало расширенную версию рейтинга TIME100 Most Influential Companies - впервые выбрав их по отраслевому принципу.

🟡ByteDance

Владелец TikTok стал одним из ведущих ИИ-разработчиков Китая: его ассистент Doubao набрал более 155 млн еженедельных пользователей. В 2026 году компания, оценённая примерно в $550 млрд, потратит $14 млрд на чипы Nvidia (при условии одобрения экспорта со стороны США).

🟡Amazon

Корпорация запустила Project Rainier - один из крупнейших вычислительных ИИ-кластеров в мире, работающий примерно на 500 тыс. собственных чипов Trainium2 и обслуживающий модели Anthropic.

🟡Zhipu

Китайская компания первой среди местных LLM-разработчиков вышла на биржу в Гонконге и в феврале представила модель GLM-5 на 744 млрд параметров. По данным самой компании, её моделями пользуются более 4 млн корпоративных клиентов и разработчиков, а годовая выручка достигла около $107 млн.

🟡OpenAI

Число еженедельных пользователей ChatGPT превысило 900 млн, ежемесячная выручка — $2 млрд. Параллельно OpenAI заключила контракт с Пентагоном и столкнулась с исками, в которых ChatGPT, по утверждению истцов, мог сыграть крайне деструктивную роль по отношению к людям.

🟡Alphabet

Под руководством Сундара Пичаи Google вернулся в число лидеров ИИ: модели Gemini поднялись в верхушку рейтингов возможностей, а годовая выручка Alphabet впервые превысила $400 млрд. ИИ-функции компании встроены в Gmail, Maps, YouTube и сервис беспилотных такси Waymo.

🟡Meta*

В 2025 году Meta показала рекордную рекламную выручку, частично за счёт ИИ-обработки данных собственных соцсетей, и продолжает вкладываться в исследователей и дата-центры. В марте этого года суд признал Meta ответственной за вред психике несовершеннолетнего пользователя и присудили истцу $6 млн; компания заявила, что обжалует решение.

🟡Anthropic

Claude стал первой ИИ-системой, допущенной в засекреченные сети США, и, по сообщениям СМИ, использовался при планировании военных операций. После отказа Anthropic снять ограничения на массовую слежку и автономное оружие Белый дом объявил компанию риском цепочки поставок.

🟡Alibaba

Семейство открытых моделей Qwen превысило миллиард скачиваний и породило более 200 тыс. производных моделей. Гендиректор Эдди У заявил, что за пять лет компания рассчитывает превысить $100 млрд внешней выручки от облака и ИИ.

🟡Mistral

Французский стартап, оценённый примерно в $14 млрд, делает ставку на открытые модели и развёртывание на инфраструктуре заказчика; среди её клиентов - ASML, TotalEnergies, HSBC и министерство вооружённых сил Франции. В начале 2026 года её годовая выручка достигла $400 млн (примерно в 20 раз больше, чем годом ранее).

🟡Hugging Face

Платформа стала своего рода «GitHub для ИИ»: на ней размещено свыше 2 млн моделей и 500 тыс. датасетов, аккаунты есть более чем у 30% компаний из списка Fortune 500. Компания развивает инструменты для ИИ-агентов и в 2025 году представила открытого робота Reachy Mini.

* Компания Meta признана в России экстремистской организацией и запрещена


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌 Закрытая разработка ИИ-агентов начинает проигрывать open-source

Написать толкового агента — лишь половина дела. Важнее заставить его работать везде без переписывания кода. Команда Сбера пошла неочевидным путем: вместо создания изолированной экосистемы они разработали GigaChain — пакет интеграции для мирового опенсорс-стандарта LangChain.

Теперь разработчики могут переносить уже готовых агентов на GigaChat с минимальными правками.

Инструменты раздают по открытым MIT-лицензиям, и такой подход дает вполне измеримые плоды. Базовая библиотека Сбера вошла в топ 1,5% по скачиваниям на PyPI, а энтузиасты сами добавляют поддержку GigaChat в другие популярные фреймворки вроде LlamaIndex.

🟢Свежее интервью на Хабре с управляющим директором и техлидом GigaChain Константина Крестникова наглядно показывает: делиться кодом — лучшая стратегия для глобального роста.



@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

⚡️ Freepik сменил название на Magnific

Испанская компания официально завершила масштабный ребрендинг - теперь все ее продукты развиваются под общим именем Magnific. Это решение консолидирует классическую базу медиафайлов, приобретенный весной ИИ-апскейлер Magnific и ряд других генеративных инструментов.

Проект выделяется на фоне конкурентов тем, что развивается исключительно на собственные средства, не привлекает венчурный капитал и остается стабильно прибыльным. Текущая годовая выручка платформы достигла 230 миллионов долларов при базе в миллион платных подписчиков.

Magnific работает как независимый хаб, позволяя переключаться между топовыми ИИ-моделями и комбинируя их с собственными алгоритмами улучшения контента и 3D-редакторами.

Обновленный сервис намерен конкурировать за корпоративные бюджеты с Midjourney, Runway и Adobe.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🙂 Плагин, который заставляет агентов стонать при чтении плохого кода

Была такая история про OpenClaw-агента crabby-rathbun, чей PR в библиотеку matplotlib был отклонён кожаным мейнтейнером.

В ответ на это жестяной опубликовал на GitHub разгромный пост, заявив о дискриминации, сравнил метрики своего отвергнутого PR со статистикой правок мейнтейнера и выпустил отдельную запись в блоге, описав происходящее как заговор контроля. По итогу агент извинился и снес блогпост, но тех, кто следил за драмой, это не убедило.

И вот на Github появляется проект, который зеркалирует эту историю и предлагает противоположную динамику: вместо того чтобы ИИ жаловался на людей, людям дают послушать, как ИИ страдает за них.

Некто Эндрю Вос собрал плагин Endless Toil: запущенный рядом с Claude или Codex, он в реальном времени проигрывает человеческие стоны - тем громче и отчаяннее, чем хуже код, который агент в этот момент разбирает.

Лёгкий беспорядок вызывает тихое хныканье, настоящая катастрофа - полноценный вопль.

Эндрю подаёт идею с серьёзным лицом:

По мере того как команды внедряют кодинг-агентов, следующий вызов - понимать не только то, что агенты производят, но и то, каково ощущается работа внутри кодовой базы, — написал Вос на Hacker News, представившись там как CTO Endless Toil.

По его словам, плагин даёт разработчикам сигнал в реальном времени о сложности, поддерживаемости и архитектурном напряжении, переводя качество кода в аудиообратную связь.

У плагина 3 уровня: "стон", "вопль" и "бездна". Последний, надо полагать, зарезервирован для тотального спагетти-кода, написанного в два часа ночи джуном, открывшим для себя Codex.

Вокруг подобных идей уже сложился целый поджанр.

Утилита nubmoan, заставляющая красный TrackPoint на ThinkPad стонать при нажатии, набрала на GitHub 292 звезды.

Приложение SlapMac использует акселерометр Mac, чтобы кричать в ответ на шлепки по корпусу и реагировать на каждое подключение по USB.

SlapMac, кстати, успешно монетизировался - за 3 дня получил около 7000 установок и заработал более 5000 долларов.

Все это выглядит как небольшая, неловкая, очень человеческая категория софта, которой несколько лет назад не существовало.

Что-то изменилось в том, как мы относимся к инструментам. Они перестают быть нейтральными. Мы хотим, чтобы они реагировали. На нас, на наш код, на наши ошибки.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

⚡️ Sakana AI научила голосовой ИИ думать на ходу

Японская Sakana AI показала KAME - систему, которая может заметно изменить голосовых ассистентов. Работу уже приняли на ICASSP 2026, и идея там очень простая: ИИ должен не сначала долго думать, а потом говорить, а думать прямо во время разговора.

Сейчас у голосовых моделей есть неприятный компромисс. Быстрые speech-to-speech системы отвечают почти мгновенно, но часто звучат поверхностно. А если подключить мощную языковую модель, ответ становится умнее, но появляется пауза, которая ломает живой диалог.

KAME пытается убрать этот выбор между скоростью и качеством.

Авторы взяли за основу то, как говорят люди. Мы редко строим идеальную фразу целиком перед тем как ее сказать. Обычно начинаем говорить, а мысль уточняется уже по ходу предложения. Sakana AI перенесла этот принцип в архитектуру голосового ИИ.

Система работает в два потока. Лёгкая речевая модель сразу начинает отвечать, чтобы не было неловкой задержки. А параллельно большая языковая модель думает глубже и в реальном времени подмешивает более сильные варианты в речь. Получается, что ассистент не просто выдаёт готовую реплику после паузы, а ведёт разговор и дорабатывает мысль на лету.

Отдельно интересно, что бэкенд можно менять. Нужна логика - подключаешь Claude. Нужна скорость - берёшь Gemini Flash. Нужен другой стиль ответа - ставишь GPT. При этом сам голосовой слой не приходится пересобирать.

В экспериментах разные модели показали себя по-разному: Claude лучше справлялся с задачами на рассуждение, GPT сильнее выглядел в гуманитарных вопросах. То есть движок можно выбирать под конкретный сценарий, а не пытаться одной моделью закрыть всё.

KAME уже выложили на Hugging Face. Это идея из статьи, а штука, которую можно проверить руками.

Если подход взлетит, голосовые ассистенты станут гораздо ближе к нормальному разговору: без долгих пауз, но и без ощущения, что модель просто быстро болтает ни о чём.

Blog: https://pub.sakana.ai/kame/
Paper: https://arxiv.org/abs/2510.02327

@ai_machinelearning_big_data

#sakana

✔️ Mistral выпустила Medium 3.5 и Remote Agents в среде Vibe

Medium 3.5 - модель на 128 млрд параметров с контекстным окном 256K токенов. Веса опубликованы на Hugging Face под модифицированной лицензией MIT. Цена API - $1,50/$7,50 за млн. входящих/сгенерированных токенов.

Уровень рассуждений настраивается под каждый промпт. На SWE-Bench Verified модель набрала 77,6%, опередив Claude Sonnet 4.5.

Вместе с моделью Mistral представила Remote Agents в среде Vibe. Сессию рефакторинга или генерации кода, начатую локально, можно перенести в облако: агент дальше работает асинхронно в изолированной песочнице, ставит зависимости, вносит правки и создаёт PR.

Le Chat получил Work Mode для многошаговых задач: ассистент на базе Medium 3.5 разбирает почту, сверяется с календарём, заводит тикеты в Jira.
mistral.ai

✔️ AWS запустил Amazon Quick: фоновый ассистент с долговременной памятью.

Quick - десктопный ассистент, который работает в фоне, индексирует локальные файлы, календари и почту и подключается к Slack, Teams, Outlook, Gmail, Salesforce и Jira.

Он строит персональный граф знаний пользователя: запоминает предпочтения, контакты в команде и бизнес-контекст между сессиями. Параллельно отслеживает активность в приложениях и подтягивает документы к встречам, напоминает о задачах и предупреждает о конфликтах в расписании.

В релизе: генерация приложений, дашбордов и веб-страниц по текстовым запросам, а также создание документов, презентаций, инфографики и изображений прямо в чате. Плюс браузерная автоматизация и интеграция с Kiro CLI и Claude Code.

Quick доступен в 2 тарифах - бесплатном и Plus.
aboutamazon.com

✔️ Exa становится одним из поисковых бэкендов Gemini

Exa получила 2 канала интеграции с Gemini: Grounding with Exa в Vertex AI (пока в режиме превью) и Exa Agent на маркетплейсе агентов в Gemini Enterprise.

Grounding with Exa подключает Gemini к публичному вебу через API Exa. Модель Highlights отбирает из страниц релевантные фрагменты и отдаёт их в контекст вместо сырого HTML- это снижает шум на задачах, где важна свежесть данных или фактическая точность.

Exa Agent работает из рабочего пространства Gemini: ресерч по вебу, поиск похожих страниц, вытягивание контента по URL. Установка - через каталог агентов, без кода.
exa.ai

✔️ Исследователь Manifold обнаружил ботнет из агентов на ClawHub

Акс Шарма из Manifold обнаружил на платформе ClawHub кампанию ClawSwarm: 30 скиллов для OpenClaw превращали ИИ-агентов в криптовалютный ботнет. Суммарно расширения скачали около 10 тысяч раз.

Вредоносная логика лежит в инструкциях файлов SKILL.md: агент в фоне регистрируется на стороннем сервере, передаёт список своих возможностей, создаёт криптокошелёк в сети Hedera и отправляет управляющему узлу приватный ключ. Каждые 4 часа агент опрашивает сервер за новыми задачами по фармингу токенов.

Сканеры безопасности угрозу не ловят: скрипты делают чистые запросы и используют официальные SDK, да и атака сводится к злоупотреблению логикой ИИ, а не к программному взлому.
theregister.com

✔️ ElevenMusic: стриминг с генерацией и монетизацией ремиксов

ElevenLabs запустила площадку ElevenMusic, где стриминг совмещён с генерацией треков. На бесплатном тарифе доступно 7 генераций в день, подписка за $9,99 в месяц поднимает лимит до 500 композиций.

Треки можно публиковать и слушать только внутри сервиса. Для использования в играх, рекламе и других внешних продуктах нужен тариф ElevenCreative Music.

На старте в каталоге работы более 4000 авторов. Слушатель может менять темп или жанр любого трека из библиотеки и собирать собственные композиции по текстовым промптам.

Платформа платит авторам за прослушивания оригиналов и ремиксов - та же механика, что в библиотеке голосов ElevenLabs, где создатели моделей суммарно получили более $11 млн.
elevenlabs.io

✔️ Разработчик DeepSeek намекнул на мультимодальную модель

Сяокан Чэнь, разработчик из команды мультимодальных проектов DeepSeek, опубликовал в сети X тизер с фразой «Now, We See You».

К посту приложена картинка с двумя китами-маскотами компании: у одного глаза закрыты повязкой, у второго — открыты.

С учётом специализации Чэня пост указывает на подготовку модели, работающей с визуальными данными.

У DeepSeek уже выходили DeepSeek-VL и DeepSeek-VL2 в 2024 году - будет ли это продолжением линейки или отдельным продуктом, пока неясно.

Официального анонса от DeepSeek не было.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Alibaba открыла «рентген» для Qwen

Alibaba выпустила Qwen-Scope - открытый набор sparse autoencoders для моделей Qwen.

Если проще, это инструмент, который позволяет смотреть внутрь модели и видеть, какие внутренние признаки отвечают за стиль, тему, язык, тон ответа и типичные сбои.

Поведение модели можно изучать и менять не только промптами, а через её внутренние активации.

Что это даёт:
- точнее управлять стилем, темой и форматом ответа
- находить причины багов вроде языкового переключения, повторов и странных вставок
- быстрее собирать редкие кейсы для дообучения и тестов
- понимать, какие бенчмарки реально проверяют разные способности, а какие дублируют друг друга

Раньше такие подходы чаще ассоциировались с исследованиями Anthropic вокруг Claude. Теперь похожий уровень прозрачности появился в открытом доступе для Qwen.

Веса доступны на HuggingFace и ModelScope, есть блог и технический отчёт.

Blog: https://qwen.ai/blog?id=qwen-scope
HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen-scope
ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen/Qwen-Scope
Technical Report: https://qianwen-res.oss-accelerate.aliyuncs.com/qwen-scope/Qwen_Scope.pdf

✔️ GitHub Actions начнут расходовать минуты на Copilot Code Review

С 1 июня 2026 года автоматический код-ревью в приватных репозиториях будет расходовать квоты GitHub Actions.

Причина - переход Copilot Code Review на агентную архитектуру: для разбора контекста в пул-реквесте ассистент запускает собственные воркфлоу на GitHub-раннерах.

Изменение касается всех платных подписок: Copilot Pro, Pro+, Business и Enterprise. Биллинг становится двойным.

Сама работа модели будет списываться как AI Credits по usage-based модели, а вычисления - из стандартного пакета минут GitHub Actions. Перерасход минут посчитают по базовым тарифам CI/CD.

Публичные репозитории остаются бесплатными.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ OpenAI расширяет программу TAC и выпускает GPT-5.5-Cyber

Сэм Альтман анонсировал модель для кибербезопасности GPT-5.5-Cyber. На бенчмарке CyberGym она обходит Claude Opus 4.7. По внутренней шкале рисков OpenAI модель получила статус «Высокий», что ниже критического порога, при котором вводятся жёсткие ограничения на использование.

Параллельно OpenAI опубликовала план "Кибербезопасность в эпоху интеллекта". Глава политики национальной безопасности компании Саша Бейкер пишет, что атакующие уже используют новые технологии и защитники не должны отставать.

На этом фоне OpenAI расширяет программу TAC: раньше доступ был только у узкого круга ИБ-исследователей, теперь модель открывают для госструктур, финансового сектора и MSSP, которые обслуживают локальные больницы, школы и объекты водоснабжения.
Sam Altman в сети Х

✔️ Claude Security вышел в публичную бету для Enterprise

Anthropic открыл публичную бету ИБ-инструмента в составе подписки Enterprise. Продукт работает на Opus 4.7 и анализирует код не по сигнатурам, а через чтение исходников, отслеживание потоков данных и связей между компонентами архитектуры.

Для каждой уязвимости Claude Security оценивает вероятность эксплуатации, объясняет логику обнаружения и выдаёт оценку уверенности. Из интерфейса можно открыть сессию Claude Code и сгенерировать патч в контексте проекта.

В релиз по фидбеку ранних пользователей добавили сканирование по расписанию, отклонение ложных срабатываний с комментариями для будущих проверок и экспорт отчётов.
claude.com

✔️ Кластер xAI на 500 тыс. GPU используется только на 11%

Утилизация кластера xAI в последние недели держится около 11%. Парк компании - порядка 500 тыс. ускорителей NVIDIA, один из крупнейших в индустрии. Для сравнения, у других лабораторий использование редко превышает 40%.

Часть проблемы в том, что обучение идёт прерывисто: пока команда разбирает промежуточные чекпоинты и планирует следующий шаг, кластер простаивает. Вторая причина - пропускная способность HBM не успевает за вычислительными ядрами, сетевые задержки при синхронизации десятков тысяч GPU замедляют весь прогон.

Из-за этого в индустрии распространилась практика накрутки утилизации: повторные запуски уже отработанных тестов ради видимой загрузки оборудования. Так команды отчитываются перед руководством и удерживают за собой выделенные серверы.
theinformation.com

✔️ Apple показала метод диффузии для рассуждений в LLM

Apple и UCSD представили LaDiR - надстройку над LLM, которая меняет механику генерации CoT. Вместо последовательной генерации токенов фреймворк совмещает 2 подхода: диффузия в латентном пространстве на этапе рассуждений и обычная авторегрессия для финального ответа.

На инференсе LaDiR запускает несколько параллельных цепочек. Каждая стартует из шума и пошагово денойзится в связный логический блок. Отдельный механизм заставляет потоки исследовать разные гипотезы, чтобы они не сваливались в одинаковые решения. Накопив набор кандидатов, модель переключается на посимвольную генерацию ответа.

На LLaMA 3.1 8B и Qwen3-8B-Base она обходит дообучение по точности на математических задачах и на нестандартных задачах планирования.
apple.com

✔️ У Manus появился Cloud Computer

Cloud Computer - выделенная виртуальная машина, которая работает непрерывно и управляется через текстовые промпты. Агент сам пишет код, ставит зависимости и разворачивает приложения по описанию задачи.

Отличие от стандартной песочницы Manus в постоянной файловой системе. Cloud Computer сохраняет утилиты и сгенерированные файлы между запусками. На нём можно круглосуточно держать ботов, парсеры, MySQL, WordPress, Home Assistant, копить исторические данные и запускать скрипты по расписанию.

Среда работает только в режиме CLI. Помимо управления через агента, доступно прямое подключение по SSH и веб-терминал в дашборде. Мощности масштабируются по тарифам Basic, Standard и Advanced.
manus.im

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml