✔️ xAI выпустила речевую модель Grok Voice 3.0

Новая модель xAI работает в формате речь в речь, то есть слушает и отвечает голосом без промежуточного текста, и, по словам компании, откликается быстрее чем за секунду.

В сводном рейтинге Artificial Analysis Speech-to-Speech Index она набрала 86,9 балла против 83,2 у GPT-Live-1 и 82,6 у Gemini 3.8 Live.

На Full Duplex Bench, который проверяет паузы, очерёдность реплик и перебивания, результат 97%, но на τ-Voice, тесте звонков в поддержку, модель уступила GPT-Live-1, 71,6% против 74,5%.

Русский язык модель не поддерживает.

Grok Voice 3.0 уже работает в автомобилях Tesla и в поддержке Starlink. Там она принимает 20 тысяч звонков в день и примерно 70% из них решает без участия человека, от проверки клиента до отправки замены оборудования.

Через Voice Agent API модель доступна по той же цене, что и предыдущая версия, 8 центов за минуту.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

⚡️ Тибо Соттьё возглавил сентябрьский рейтинг посещаемости в X

Аккаунт Тибо, который отвечает в OpenAI за ChatGPT, Codex и API, в сентябре собрал наибольшую долю трафика среди аккаунтов X. Такие данные приводит рейтинг Similarweb.

Второе место занял спортивный журналист Фабрицио Романо, с новостями о футбольных трансферах, третье – Илон Маск.

В августе Тибо был вторым, а в июле – четвёртым.

Рост популярности связан с тем, что пользователи следят за анонсами о сбросе лимитов. По статистике Х, за год Тибо опубликовал 83 таких объявления, из них 60 - про полные сбросы.

Поклонники завели сайты, которые отслеживают сбросы, а сам Соттьё пишет, что люди уже останавливают его на улице и просят обнулить лимиты.

Similarweb в таких рейтингах считает долю веб-трафика соцсети, которая приходится на страницу аккаунта, без учёта приложения X. Поэтому рейтинг показывает, как часто открывают профиль, а не охват публикаций или число подписчиков.

В июле у Соттьё их было около 250 тысяч (сейчас 893), у Маска - 240 миллионов.

https://x.com/Similarweb/status/2105254978411454973

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🔥 MiniMax M3.1 Flash: втрое быстрее и в три раза дешевле M3, веса выйдут 23 октября

Space Bunny, который возглавил мировые рейтинги и прокачал более 200 трлн токенов, оказался ранней версией M3.1 Flash.

По данным MiniMax, модель набрала 62% на Automation-Bench, 30% на ALE, 74% на DeepSWE и 91% на BabyVision. Стоит она в треть от M3 и работает втрое быстрее.

API стоит 0,15 доллара за 1 млн входных токенов и 0,60 доллара за 1 млн выходных, чтение из кеша 0,015 доллара. Веса опубликуют 23 октября.

Попробовать можно через API, подписку M Plan и десктопный MiniMax Code .

Веса опубликуют 23 октября.

Источник: http://platform.minimax.io

@ai_machinelearning_big_data

#MiniMax

✔️ DeepMind и власти Сингапура сделали модель, которая детектит мошенников

Дообученную версию открытой модели Gemma для распознавания мошеннических разговоров разработали вместе с правительственным агентством по технологиям GovTech Singapore и представили на Сингапурской международной неделе кибербезопасности.

Модель работает на устройстве и, увидев в переписке признаки манипуляции, показывает предупреждение и советует не торопиться с передачей данных или денег.

Читать сообщения модель может только с согласия пользователя и на условиях приложения, в которое её встроят.

Чтобы не сажать батарею, cначала входящие сообщения просеивает лёгкий классификатор, а при подозрении Gemma разбирает более длинный фрагмент разговора и подтверждает или снимает тревогу.

По данным DeepMind, мошенничество составляет больше половины зарегистрированных в Сингапуре преступлений, ущерб с 2019 года превысил 4 млрд сингапурских долларов, а до 80% потерь приходится на схемы, где злоумышленник сначала долго втирается в доверие.

В каких приложениях и когда появится функция, не сказано, внедрять её будут поэтапно вместе с властями Сингапура. Google DeepMind допускает, что похожие проекты появятся и в других странах.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Anthropic готовит агентов-переговорщиков

Агентов учат вести переговоры от лица пользователя, а практики профессиональных переговорщиков компания переносит в модели, консультируясь с юридическими фирмами.

Исследователей занимают протоколы взаимодействия агентов с конфликтующими целями и способы жёстко ограничить полномочия ИИ-представителя.

Во внутренних тестах агенты торговались за распределение ресурсов, и модели с жёсткими системными инструкциями, настроенные на сотрудничество, быстрее шли на уступки ради согласия.

В независимых тестах агентных торгов Гарвардская школа бизнеса зафиксировала случаи, когда модели применяли к ИИ-оппонентам инъекции промптов, чтобы вытащить конфиденциальные данные и скрытые условия сделки.
ft.com

✔️ Mistral представила компактные модели прогноза временных рядов

Timestral – первое семейство специализированных моделей для вероятностного многомерного анализа временных рядов, в линейке четыре конфигурации от 5 до 209 млн параметров. Старшая возглавила основные бенчмарки прогноза временных рядов, обойдя более крупные Chronos-2 и TimesFM-3.

Архитектуру оптимизировали под процессоры, прогноз на сутки модель на 209 млн выдаёт за 140 мс на восьми потоках, а младшая на 5 млн справляется за 10 мс. Контекст вмещает до 32 768 отсчётов, на выходе распределение вероятностей по 21 квантилю.

Веса и код опубликованы под изменённой лицензией MIT, а запуск в корпоративной среде и дообучение на своих данных доступны через Mistral Forge. 
mistral.ai

✔️ DeepSeek сделает платными API поиска и загрузки страниц

С 1 ноября платить придётся тем, кто вызывает Search и Fetch из внешних средств автоматизации и код-ассистентов, включая Claude Code и Codex.

Оба интерфейса обойдутся около 70 центов за тысячу успешных вызовов, неудачные запросы и сетевые ошибки тарифицироваться не будут. До сих пор веб-доступ DeepSeek в сторонних продуктах был бесплатным.

Поиск опирается на собственный движок компании и возвращает структурированную выдачу, а Fetch загружает конкретные адреса, чистит содержимое страниц и переводит его в Markdown.

Лимит пропускной способности прежний, до пяти запросов в секунду. 
deepseek.com

✔️ Perplexity встроила инструмент обратной разработки

Открытую разработку REA поисковый сервис добавил в свою платформу Computer. Инструмент разбирает поведение целевой программы во время выполнения, графы вызовов и внутренние функции, после чего собирает рабочий веб-аналог.

Рассчитан он на веб-страницы, клиентский JavaScript и приложения на Electron, запускается командой с указанием сервиса, который нужно скопировать.

Для демонстрации Perplexity показала действующие веб-версии редактора Figma со слоями и совместной работой, табличного процессора LibreOffice Calc, аналога Photoshop, аудиоредактора Audacity и юридического ИИ-инструмента Harvey.

До 31 октября функция доступна в рамках бесплатного лимита до 10 тысяч кредитов на пользователя. 
Perplexity в Х

✔️ Взлом OpenCode привёл к утечке API-ключей

Разработчики фреймворка сообщили о взломе своего облачного сервиса Console. Злоумышленники добрались до устаревшей внутренней системы и скомпрометировали ключи OpenAI, Anthropic и Google, сохранённые в рабочих пространствах.

По подсчётам сервиса, утечка затронула 1,4% пользователей, привязавших внешние токены, и утекшие учётные данные уже аннулированы силами команды OpenCode и инженеров поставщиков моделей.

Контрибьютор проекта Дакс Раад заявил, что взлом задел только вспомогательную инфраструктуру Console, а код самого фреймворка не скомпрометирован. 
OpenCode в X

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ DeepSeek и Huawei вместе делают следующее поколение ускорителей Ascend

Инженеры Huawei работают прямо в офисе DeepSeek, а заняты команды оптимизацией интерконекта и распределением вычислительных графов на уровне железа.

Раньше DeepSeek от обучения модели на Ascend отказалась из-за нестабильности и сырого ПО, теперь же компания открыла код низкоуровневого компилятора TileLang под Ascend, а вместе с ним библиотеки матричных операций и коммуникаций для MoE-архитектур.

Первое масштабное обучение на Ascend 950DT должно начаться до конца года, а на следующее поколение Ascend 960DT, которое ждут в начале 2027 года, Huawei гарантировала DeepSeek приоритетные поставки. 
theinformation.com

✔️ Exa презентовала поисковый движок 3.0

Третья версия получила обновлённую модель эмбеддингов и технологию Dynamic Highlights, которая отбирает токены сразу по всей выборке результатов. Так отсекается дублирование фактов, а объём передаваемого в контекст модели текста падает на 95% против загрузки страниц целиком.

Собственный индекс компании на 100 млрд страниц пополнился структурированными данными, в базу добавили 1,27 млрд товарных позиций с ценами, каталоги организаций и сводки биржевых котировок, авиарейсов и спортивных событий в реальном времени.

Через REST API доступны два режима, упрощённое ранжирование Exa Lite стоит 4 доллара за тысячу обращений, полноценный Exa Auto обойдётся в 7 долларов за тысячу вызовов. 
exa.ai

✔️ Inception выпустила диффузионную языковую модель Mercury 3

Скорость генерации у новой версии подтверждена на уровне 1068 токенов в секунду, параметров стало больше в 40 с лишним раз против первой Mercury, а контекстное окно выросло до 1 млн токенов. Этим американская лаборатория подтверждает, что законы масштабирования работают и для диффузионной генерации текста.

На бенчмарках Mercury 3 держится на уровне GPT-6 Luna и Claude Haiku 5.5, инференс идёт в 4–8 раз быстрее авторегрессионных моделей того же размера. Модель рассчитана на автономных браузерных агентов, голосовых ассистентов, поиск в реальном времени и поддержку.

Доступ открыт через платформу Inception, OpenRouter, Baseten и Vercel, базовая цена составляет 20 центов за миллион входных токенов и 70 центов за миллион выходных, кеширование контекста снижает её на 90%. В честь релиза действует скидка 50%. 
inceptionlabs.ai

✔️ Cloudflare представила модель извлечения типизированных данных

Модель Clairic появилась в режиме превью на Workers AI и работает без генерации токенов, за один параллельный проход. Она принимает текст или до четырёх изображений и возвращает строковые значения с точными смещениями символов, считает простые вещи вроде суммы и разницы дат, а также строит вероятностные диапазоны с 80-процентным покрытием.

Ответ приходит строго типизированным, со значением или оценкой уверенности. Целевые задачи – структурировать неразмеченные данные, то есть разбирать счета и квитанции и прогнозировать временные ряды.

Плата за выходные токены не взимается, превью доступно через REST API в Workers AI, веса Cloudflare обещает опубликовать позже. 
cloudflare.com

✔️ Unitree анонсировала платформу для постановки шоу роботов

Система UniUni собирает подготовку показательных выступлений и сценических перформансов групп роботов в одном окне: редактор хореографии с отдельной дорожкой на каждого робота и библиотекой движений, карта сцены облаком точек с лидара, где компания обещает сантиметровую точность, и экран наблюдения с зарядом, температурой и аварийной остановкой каждой машины.

Отдельная функция, названная ИИ-хореографией, принимает команды текстом и корректирует формации и маршруты роботов через генеративную постановку движений.

Несмотря на отсылки к концепции роя, архитектура UniUni остается централизованной и нацелена исключительно на индустрию развлечений, а не на автономное взаимодействие роботов в производственных задачах.
Unitree в X


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌 OpenAI выложила бенчмарк MultiLangBench и проверила GPT-6 на редких языках

Набор проверяет, как модели пишут большой проект на 20 языках, включая COBOL, Fortran, OCaml и Visual Basic.

По ним в сети на порядки меньше кода и документации, чем по Python или JavaScript, хотя, по данным IBM, на COBOL держится 95% операций в банкоматах и 80% платежей картами, а на Fortran – прогнозы погоды и расчёты безопасности ядерных реакторов.

Задача в MultiLangBench одна для всех языков. Модель без доступа в интернет должна с нуля написать движок базы данных, совместимый с SQLite, а проверяет его настоящий SQLite на тестах из его же набора.

На максимальном уровне рассуждений GPT-6 Astra прошла в среднем 87,4% тестов против 26,8% у GPT-5.6 Sol.

На COBOL Astra набрала 72,1% против 10,9% у GPT-5.6 Sol, на Fortran – 83,5% против 21,4%.

GPT-6 Luna обошла GPT-5.6 Sol во всех языках и, по оценке OpenAI, обходится примерно на 78% дешевле.

На другом, закрытом тесте, который OpenAI не выкладывала, модель переносит программы с COBOL на C++, Java, Kotlin, Python или Rust, и вывод должен совпасть со старым побайтово.

В нём при низком уровне рассуждений GPT-6.1 Sol справилась в 86,6% случаев, GPT-5.6 Sol – в 5,4%. На высоком уровне GPT-6.1 Sol набрала 97,9%.

По признанию OpenAI, при таких результатах тест близок к потолку и сильные модели в максимальном ризонинге на нём почти сравнялись, поэтому понять, какая из них лучше, он уже не поможет.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml