✔️ DeepSeek впервые привлекает внешние инвестиции

Китайский ИИ-стартап, до сих пор существовавший на деньги хедж-фонда High-Flyer, впервые ведёт переговоры о внешнем финансировании. DeepSeek рассчитывает привлечь минимум $300 млн, что выведет ее оценку за пределы $10 млрд. Раньше компания отказывала китайским VC, но теперь деньги нужны для закупки вычислений - обучение моделей дорожает быстрее, чем High-Flyer может финансировать.

Параллельно стартап теряет инженеров. Один из авторов архитектуры V3 ушёл возглавить ИИ-направление в Xiaomi, исследователя Го Дая переманила ByteDance.

С инфраструктурой тоже напряжённо. В апреле 2026 DeepSeek пережил 7-часовой сбой, который затронул 355 млн пользователей. Чтобы снизить зависимость от сторонних облаков, компания планирует строить собственный дата-центр во Внутренней Монголии.
theinformation.com

✔️ OpenAI выпустила первую модель в новой серии Life Sciences

GPT-Rosalind, названная в честь биофизика Розалинд Франклин, создана для ускорения разработки лекарств на ранних этапах поиска, улучшения выбора биологических мишеней и планирования экспериментов.

Модель уже показала лучший результат на биологических бенчмарках BixBench и в закрытых тестах по прогнозированию функций РНК-последовательностей, где модель превзошла 95% исторических результатов экспертов-людей.

Вместе с релизом OpenAI выложила на GitHub плагин Codex Life Sciences Research. Инструмент предоставляет доступ к более чем 50 базам данных и биологическим утилитам, причем его можно использовать в связке с любыми моделями общего назначения. Модель доступна в режиме preview участникам Trusted Access Program - корпоративным клиентам в США.
openai.com

✔️ Anthropic исправила баг учёта лимитов в Opus 4.7

Anthropic устранила ошибку, из-за которой 5-часовые и недельные квоты в Opus 4.7 списывались быстрее, чем должны, особенно при длинных промптах. Баг существовал ещё в Opus 4.6, но в новой модели стал заметнее: Opus 4.7 перешёл на новый токенизатор, который тратит до 1,35× токенов на тот же текст. Вкупе с ошибкой биллинга лимиты сгорали почти мгновенно.

В качестве компенсации Anthropic обнулила счётчики использования всем подписчикам. Но обрадовало это не всех. Недельная квота считается по индивидуальному 7-дневному окну, поэтому сброс был выгоден только тем, кто уже упёрся в потолок. Разработчики, которые берегли токены на сложные задачи к концу недели, из-за компенсации лишились накопленного запаса.
ClaudeDevs в сети Х

✔️ Google показал фреймворк генерации синтетических датасетов Simula

Google Research опубликовал в TMLR работу о фреймворке для генерации синтетических датасетов, который проектирует датасет целиком, с независимым управлением охватом, сложностью и качеством, а не наращивает примеры по одному.

Simula работает без seed-данных: ризонинг-модель сама разворачивает домен в иерархическую таксономию, из каждого узла генерирует разные формулировки сценария. Часть промптов дополнительно усложняется, а корректность ответов проверяют 2 независимых критика, чтобы снизить сикофантию.

Внутри Google Simula уже используется для обучения ShieldGemma, FunctionGemma, MedGemma, классификаторов Gemini, а также фильтров мошеннических звонков и спама в Android.
research.google

✔️ Из OpenAI одновременно ушли 2 топовых сотрудника

Об отставке объявили Билл Пиблз и Кевин Вейл. Пиблз руководил созданием видеомодели Sora: он стоял у истоков проекта, когда команда состояла всего из двух человек, и принимал непосредственное участие в развитии продукта вплоть до релиза Sora 2.

Кевин Вейл, ранее занимавший пост директора по продукту, в октябре 2025 года перешел в исследовательский блок, где с нуля запустил направление OpenAI for Science. Из-за его ухода профильный научный отдел решено расформировать, а инженеров и исследователей распределят по другим командам.

В своем прощальном письме Вейл понадеялся, что ускорение научных открытий станет одним из главных и самых позитивных результатов на пути человечества к созданию AGI.
Kevin Weil и Bill Peebles в сети Х

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌 The Nation связывает сокращение научного финансирования в США с ростом ИИ-платформ

Издание The Nation опубликовало материал о связи между сокращением государственного финансирования науки в США и быстрым ростом индустрии, где исследователи с докторскими степенями выполняют задачи для обучения ИИ-моделей за почасовую плату.

По данным Американской ассоциации содействия развитию науки, предложенный бюджет на 2026 финансовый год предусматривал сокращение финансирования Национальных институтов здравоохранения на 40%, Национального научного фонда - на 57%, NASA - на 24%.

Конгресс частично откатил эти меры, однако, по данным журнала Science, за последний год федеральную службу покинули более 10 тыс. сотрудников с PhD в STEM-дисциплинах.

Университетские лаборатории, как сообщает The Atlantic, увольняли сотрудников и сворачивали исследования.

The Nation связывают эту политику с венчурными инвесторами, близкими к Белому дому, прежде всего с Питером Тилем и Марком Андриссеном.

В утечке переписки, опубликованной The Washington Post в 2025 году, Андриссен призвал подвергнуть Национальный научный фонд «бюрократической смертной казни».

Сами Тиль и Андриссен публично обосновывают свою позицию тем, что академическая наука, по их мнению, стала забюрократизированной и утратила продуктивность.

Тиль в интервью Hoover Institution утверждал, что число PhD за столетие выросло в 100 раз, тогда как темп научного прогресса почти не изменился

Одновременно растёт рынок платформ, нанимающих учёных для подготовки данных и проверки ответов ИИ-моделей.

По словам всех опрошенных изданием исследователей, именно урезание федерального финансирования сделало для них почти недоступными позиции в академии: закрывались постдокторские ставки, исчезали летние стипендии, сворачивались гранты.

Обучение ИИ-моделей, в свою очередь, требует специалистов, способных составлять сложные задачи и проверять ответы на уровне эксперта с докторской степенью - и освободившийся в результате бюджетных сокращений пул кандидатов оказался удобным ресурсом для ИИ-платформ.

Реклама занятости в этих сервисов во многом повторяет приёмы Uber и Lyft: упор на гибкость, удалённый режим и «свободу»: в роликах учёные гуляют по лесу, читают в гамаках, а закадровый голос объясняет, что подработка позволяет «оставаться в профессии».

В реальности, опрошенные The Nation исследователи высказывают претензии к условиям работы у техно-гигантов. Объявленные ставки (от 30 до 90 долларов в час) на практике часто оказываются ниже из-за неоплачиваемого времени, лимитов на сложные задачи и отказа оплачивать неполные или неверные решения.

@ai_machinelearning_big_data

⚡️ OpenAI обновила Agents SDK

Вышло крупное обновление Agents SDK и главное изменение в том, что агенты теперь могут читать и записывать файлы, устанавливать зависимости, запускать код и обращаться к внешним инструментам, а не ограничиваться диалогом с пользователем.

В обновлённый исполнительный каркас добавлены настраиваемая память, оркестрация с учётом песочниц и встроенные инструменты работы с файловой системой. Эти возможности ранее были характерны для Codex.

Помимо этого, SDK поддерживает вызов инструментов через MCP, пользовательские инструкции AGENTS.md и прогрессивные объявления возможностей Skills.

Из коробки SDK работает с 7 провайдерами песочниц: Blaxel, Cloudflare, Daytona, E2B, Modal, Runloop и Vercel. Есть возможность подключить и собственную инфраструктуру.

Новая абстракция Manifest описывает рабочее пространство агента единообразно - позволяет монтировать локальные файлы, задавать каталоги вывода и подключаться к облачным хранилищам AWS S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage и Cloudflare R2.

По заявлению компании, одна и та же конфигурация работает и при локальной разработке, и при развёртывании в рабочей среде.

Архитектурно SDK отделяет логику управления агентом от среды, в которой выполняется его код, в результате чего:

🟢учётные данные не попадают в среду исполнения сгенерированного моделью кода, что снижает риски промпт-инъекций и утечек данных;

🟢вынесенное состояние агента позволяет делать снимки и восстанавливать работу при сбое контейнера песочницы;

🟢несколько субагентов могут выполнять задачи параллельно в разных контейнерах.

Обновление доступно всем пользователям API и тарифицируется по стандартной схеме - за токены и вызовы инструментов.

Пока поддерживается только Python. Выпуск TypeScript-версии, по словам OpenAI, запланирован на более поздний срок.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ ElevenLabs анонсировала локальное развертывание моделей.

Платформа открыла ранний доступ к 2 вариантам деплоя:

🟢On-Premise - для стандартных серверов с GPU,

🟢On-Device - для edge-устройств и систем с поддержкой NPU, ARM-чипов и бюджетных видеокарт.

Обе версии работают с более чем 30 языками. Инференс и обработка аудио будут выполнятся целиком внутри инфраструктуры клиента.

Лицензионная валидация и телеметрия опциональны вплоть до полностью изолированных контуров.

Обещают доступность тонкой настройки под конкретные языки и диалекты. Обновления в этих вариантах развертывания будут поставляться по контролируемому графику.

Пока открыта запись в лист ожидания, срок запуска - без даты, но указано что в первой половине 2026 года.

Тарификация индивидуальная: лицензия плюс оплата по использование.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Qwen3.6-Max-Preview от Alibaba. Впечатления двойственные.

Прогресс по сравнению с Qwen3.6-Plus сразу в нескольких направлениях - агентское программирование, мировые знания, следование инструкциям.

Цифры в бенчмарках выглядят так: прирост в SkillsBench и SciCode около 10 пунктов, плюсы в SuperGPQA и ToolcallFormatIFBench.

Модель доступна и в веб-интерфейсе Qwen Studio, и через API Alibaba Cloud, контекстное окно 256K

Модель закрытая, исходников нет, что для части пользователей минус по сравнению с открытой линейкой Qwen. Сравнения в анонсе идут преимущественно с предыдущими моделями самой Qwen; прямых сопоставлений с актуальными конкурентами (GPT, Claude, Gemini, DeepSeek) в самом посте не приводится, оценивать относительную силу приходится по сторонним ресурсам.

Бенчмарки вроде QwenClawBench и QwenWebBench - внутренние, к ним стоит относиться со скептицизмом.

Blog: https://qwen.ai/blog?id=qwen3.6-max-preview
Qwen Studio: https://chat.qwen.ai/?models=qwen3.6-max-preview
API: https://modelstudio.console.alibabacloud.com/ap-southeast-1?tab=doc#/doc/?type=model&url=2840914_2&modelId=qwen3.6-max-preview&serviceSite=international

@ai_machinelearning_big_data

#qwen

⚡️ Apple объявила о смене CEO: Тима Кука на посту сменит Джон Тернус

Компания сообщила о первой за почти 15 лет смене первого лица компании. С 1 сентября пост генерального директора займёт Джон Тернус, старший вице-президент по аппаратной инженерии.

Тим Кук, возглавлявший корпорацию с 2011 года, перейдёт на позицию исполнительного председателя совета директоров. До конца лета он останется в роли CEO и будет участвовать в передаче дел.

Тернусу 50 лет, в Apple он работает около четверти века и отвечал за разработку iPhone, iPad, Mac, Apple Watch, AirPods и гарнитуры Vision Pro. При вступлении в должность он станет 8-м по счету генеральным директором и войдёт в совет директоров.

Нынешний неисполнительный председатель Артур Левинсон получит статус ведущего независимого директора. Главой аппаратного направления станет Джонни Сружи, прежде руководивший подразделением аппаратных технологий.

Под руководством Кука капитализация Apple выросла более чем в 20 раз и на 21 апреля достигла 4 трлн долларов, а годовая выручка приблизилась к 400 млрд.

Согласно отчётности, компенсация Кука за прошлый год составила 74,6 млн долларов; Forbes оценивает его состояние примерно в 3 млрд.

В своем заявлении Кук назвал работу на посту CEO «величайшей привилегией своей жизни». Он пришёл в Apple в 1998 году, когда компания была близка к банкротству, и в 2011 году сменил Стива Джобса.

По данным компании, решение совета было принято в пятницу и стало неожиданностью для индустрии - аналитики ожидали продолжения полномочий Кука ещё как минимум год.

Месяцем ранее в интервью Good Morning America сам Кук называл разговоры о своём уходе лишь слухами.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ В Codex появилась запись экрана как рабочая память агента

OpenAI добавила функцию Chronicle в Codeх, которая работает в фоне и записывает экран. Агент превращает записи в Markdown-саммари и сохраняет локально, так Codex собирает контекст: какими инструментами пользуется разработчик, над чем работает. Исходные видео удаляются через 6 часов.

Функция в бете, доступна только подписчикам ChatGPT Pro на macOS везде, кроме ЕС, Великобритании и Швейцарии. Включается вручную в настройках персонализации, запрашивает системное разрешение на захват экрана.

OpenAI предупреждает: Chronicle быстро выжигает лимиты API, хранит базу на диске без шифрования и расширяет возможность для prompt-инъекций - любая веб-страница со скрытыми инструкциями в поле захвата становится вектором атаки.
developers.openai.com

✔️ В сети появилась открытая библиотека курсов от ведущих вузов и научных организаций

SourceCraft и «Центр технологий для общества» Yandex Cloud запустили библиотеку учебных материалов. В подборке - модули от 20 вузов, среди них МФТИ, ВШЭ, МАИ и Школа анализа данных. Отдельным блоком есть курсы по ML и оптимизации от лауреатов Yandex ML Prize.

Библиотекой могут пользоваться вузы: брать материалы целиком или отдельными модулями для образовательного процесса. В фокусе - практико-ориентированное обучение в области ML, ИИ‑ассистентов, анализа данных, облачных технологий. Преподаватели также могут присоединиться к инициативе.

✔️ Alibaba обновила модель Fun-ASR до версии 1.5

Среди поддерживаемых языков - более 30, включая русский, английский, немецкий и японский.

Главное в релизе - code-switching: модель распознаёт несколько языков в одном аудиопотоке без переключения режима. Помимо транскрибации, добавили постобработку: автоматическая пунктуация и форматирование дат, чисел и валют. Для азиатского направления теперь доступно более 20 региональных диалектов и распознавание классической китайской поэзии.

API открыт на Alibaba Cloud Model Studio по схеме pay-as-you-go. Час аудио стоит $0.32 за пределами Китая и от $0.16 на материке. Разработчикам дают бесплатные квоты на тесты.
Tongyi Lab в сети Х

✔️ GitHub запретил оплату сервисов с помощью предоплаченных карт

Платформа прекратила поддержку предоплаченных кредитных и дебетовых карт. Ограничение затрагивает как регулярные подписки, так и счета с оплатой по мере потребления ресурсов. Теперь для расчетов принимаются только стандартные банковские карты, PayPal и идентификаторы подписок Azure.

При этом GitHub параллельно усилил антифрод-систему: пользователи отмечают, что иногда даже привязка легитимного кошелька PayPal может спровоцировать автоматические ограничения.

Ужесточение мер - попытка пресечь массовую регистрацию фиктивных аккаунтов. Долгое время предоплаченные карты использовались для обхода лимитов и теневого доступа к GitHub Actions и Codespaces. Ожидается, что новые барьеры сделают эксплуатацию инфраструктуры платформы технически сложной и экономически невыгодной для ферм ботов.
github.com

✔️ HappyHorse-1.0 выйдет в закрытое бета-тестирование 27 апреля.

Alibaba Cloud объявила о запуске тестирования модели для генерации видео HappyHorse-1.0. Доступ к API будет постепенно открываться через платформу Alibaba Cloud, а первыми опробовать возможности инструмента смогут приглашенные корпоративные клиенты.

Проект создавался силами подразделения ATH Innovation в тесном сотрудничестве с командами Tongyi Lab и Taotian Technology. После завершения закрытого тестирования полноценный коммерческий релиз HappyHorse-1.0 запланирован на май этого года.
yicai.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ OpenAI, по неподтвержденным данным, сменила базовую модель GPT-5.4 Pro

О переходе можно судить по комментарию инженера компании Эрика Митчелла и по наблюдениям пользователей платных тарифов, отдельного пресс-релиза OpenAI не выпускала.

В сети Х сразу отметили, что время ответа на сложные запросы сократилось примерно с часа до 15–20 минут — то есть в 3 раза и более.

Также наблюдается улучшение в кодинге, построении интерфейсов и работе с SVG-графикой.

🟡В сообществе обсуждаются 2 гипотезы.

Первая - OpenAI перевела GPT-5.4 Pro на более компактную и экономичную версию, чтобы снизить издержки и ускорить выдачу.

Вторая - компания тестирует на Pro-тарифе раннюю итерацию следующего флагмана, известного под внутренним кодовым именем Spud.

Сэм Альтман в конце марта говорил, что предварительное обучение Spud завершено, а до релиза остаётся «несколько недель».

Независимо подтвердить эти оценки на момент публикации невозможно.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

⚡️ OpenAI закрыла платформу Prism

OpenAI прекратила работу сервиса Prism, предназначенного для совместной подготовки научных статей.

С 20 апреля пользователи соцсети X сообщают, что доступ к продукту больше невозможен, при этом никто из них не получил уведомления о необходимости экспортировать свои материалы. Теперь восстановить код LaTeX из последней сгенерированной PDF-версии удаётся только через Codex.

Prism был запущен 27 января этого года. Сервис работал на модели GPT-5.2, поддерживал коллективную работу над текстами и интеграцию с LaTeX. В основу продукта легла облачная LaTeX-платформа Crixet, которую OpenAI приобрела годом ранее.

Предположительно, закрытие Prism стало частью серии решений OpenAI о сворачивании непрофильных направлений. В прошлую пятницу было расформировано подразделение OpenAI for Science: его сотрудники перешли в другие исследовательские команды, а руководитель направления Кевин Вейл покинул компанию.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml