✔️ Intern-S2-Preview - эффективная научная мультимодальная foundation-модель на 35B параметров.

1. Показывает качество, сопоставимое с trillion-scale моделью Intern-S1-Pro на ключевых научных задачах.

2. Первая open-source модель с возможностью генерации кристаллических структур материалов и сильными общими способностями.

3. Значительно усиливает возможности научных агентов на нескольких бенчмарках.

4. Повышает MTP acceptance rate и скорость генерации токенов за счёт shared-weight MTP + KL loss.

5. CoT compression сокращает ответы, сохраняя сильное рассуждение, что улучшает и качество, и эффективность.

Теперь поддерживается vLLM и SGLang. В будущем обещают больше интеграций с экосистемой.

Модель:
https://huggingface.co/collections/internlm/intern-s2

ModelScope:
https://modelscope.cn/collections/Shanghai_AI_Laboratory/Intern-S2

GitHub:
https://github.com/InternLM/Intern-S1

Попробовать:
https://chat.intern-ai.org.cn

Россиян лишили нейросетей —ChatGPT, Claude и Gemini больше недоступны по API даже на OpenRouter 😭

По новым правилам платформы владельцы российских аккаунтов не могут задействовать их в своих проектах. А ещё была инфа, что для аккаунтов из России обрезают возможность пополнения.

Хорошо хоть DeepSeek не отобрали

Жесть: OpenRouter теперь запрещает россиянам доступ к ChatGPT, Claude и Gemini 😢

По обновленным правилам платформы россияне не могут задействовать API американских компаний в своих проектах. А ещё была говорят, что для аккаунтов из России обрезают возможность пополнения.

Пу пу пууу 💀

✔️ OpenAI обвиняет Apple в занижении конверсии ChatGPT

OpenAI готовит иск к Apple о нарушении контракта из-за интеграции ChatGPT в iOS. По версии ИИ-компании, яблочный партнер намеренно ограничил системные функции модели, из-за чего пользователи предпочитают отдельное приложение, а конверсия в платные подписки не достигла целевых показателей.

У Apple есть встречные претензии. Компанию не устраивают подходы OpenAI к конфиденциальности данных, переманивание инженеров из Купертино и планы стартапа по запуску собственного аппаратного бизнеса.

На предстоящей конференции WWDC Apple анонсирует новую версию ОС, в которой, как ожидается, компания откажется от эксклюзивного статуса ChatGPT и откроет Siri для интеграции со сторонними LLM.
bloomberg.com

✔️ SpaceXAI потеряла руководителя и часть команды по претрейну

С февраля из SpaceXAI ушли более 50 ML-исследователей и инженеров. Причинами стали переработки и жёсткие дедлайны.

Увольнения затронули разработку генерации кода, моделей мира и голосового интерфейса Grok. Команду претрейна покинул руководитель Цзюньтан Чжуан, после чего в подразделении осталось несколько сотрудников. 11 ушедших специалистов нанял Марк Цукерберг, еще 7 перешли к Мурати в Thinking Machines Lab.

По словам бывших сотрудников Илона Маска, сжатые сроки обучения моделей вынуждают идти на компромиссы в архитектуре Grok. Но есть и доля финансовой мотивации: регулярные тендеры на частный выкуп акций позволяют инженерам обналичить опционы и сменить место работы, зафиксировав прибыль.
theinformation.com

✔️ Poetiq представил инструмент для улучшения кодогенерации LLM

Стартап, основанный выходцами из Google и DeepMind представил API-надстройку для языковых моделей под названием Meta-System. Она улучшает генерацию кода через рекурсивное самосовершенствование, формируя оптимизированный интерфейс для подключенной LLM. Инструмент работает без изменения весов и файн-тюнинга.

На бенче LiveCodeBench Pro надстройка повысила точность Kimi K2.6 на 30%, а Gemini 3.0 Flash прибавила 10%, обойдя базовую Gemini 3.1 Pro, Claude Opus 4.7 и GPT 5.2 High.

Показатели флагманов тоже выросли. GPT 5.5 High в связке с Meta-System достигла точности 93,9%. Gemini 3.1 Pro набрала 90,9%, превзойдя результаты модели Google Gemini 3 Deep Think.
poetiq.ai

✔️ Resemble AI опубликовала открытую модель синтеза речи со сценическими ремарками и клонированием

DramaBox - открытая модель генерации речи с контролем эмоций через промпты. Текст для синтеза заключается в кавычки, а за их пределами прописываются ремарки (вздохи, шепот, паузы, хрипота), которые отыгрываются при генерации.

Модель поддерживает клонирование голоса по 10-секундному референсу. Атрибуты персонажа (возраст, акцент и эмоция) задаются естественным языком. На выходе генерируется стереозвук с частотой 48 кГц. В аудио встраиваются водяные знаки PerTh, устойчивые к MP3-сжатию и редактированию.

В основе системы лежит дообученная LTX-2.3 от Lightricks. Текстовые эмбеддинги обрабатывает Gemma 3 12B. Для локального инференса требуется около 24 ГБ видеопамяти. Чекпоинты выложены на Hugging Face.
huggingface.co

✔️ Mythos помог разработать эксплойт для macOS

ИБ-компания Calif разработала эксплойт для ядра macOS на процессорах Apple M5 с помощью закрытой модели Claude Mythos Preview. Уязвимость позволяет локальному пользователю без привилегий получить контроль над устройством через повреждение памяти ядра.

Атака комбинирует 2 бага. Модель нашла ошибки в коде ОС и участвовала в написании эксплойта. В Calif заявили, что после усвоения механики эксплуатации конкретного класса проблем нейросеть масштабирует опыт для поиска аналогичных уязвимостей в других системах.

Apple закрыла уязвимость в релизе macOS Tahoe 26.5, упомянув в примечаниях к патчу исследователей из Calif и Anthropic Research. Технический разбор вектора атаки скрыт до массовой установки обновления.
wsj.com

#news #ai #ml

👣 Я заставил LLM писать Rust полгода. Вот что они стабильно ломают

Полгода я использовал Claude, GPT и Cursor как основной инструмент для написания Rust-кода в проде. Не как «помощник для бойлерплейта», а как полноценного второго разработчика на монолите примерно в 80 тысяч строк (бэкенд обработки потоковых данных, tokio, sqlx, немного unsafe в hot path).

Доля сгенерированного кода в коммитах последних шести месяцев около 40%, остальное это правки, рефакторинг и места, куда модель я не пускаю.

За это время накопилась коллекция ошибок, которые модели делают с пугающей регулярностью, и которые проходят cargo build, проходят cargo test, иногда даже проходят cargo clippy, и при этом являются либо UB, либо логически некорректным кодом, либо тем самым «работает на моей машине».

Я не буду писать, какая модель лучше. К моменту публикации статьи рейтинг устареет. Я расскажу про категории ошибок, которые воспроизводятся у всех топовых моделей весной 2026 года, и которые упираются не в качество обучающих данных, а в фундаментальные слепые пятна архитектуры трансформеров применительно к системе типов Rust.

Цифры, которые буду приводить дальше, получены так: я завёл бенчмарк из 50 типовых задач (написать функцию, отрефакторить, добавить фичу), прогонял каждую через четыре модели в течение полугода, и руками классифицировал ошибки. Это не academic-level статистика, но порядки величин показывает.

https://uproger.com/ya-zastavil-llm-pisat-rust-polgoda-vot-chto-oni-stabilno-lomayut/

⚡️ Глава NVIDIA в обращении к студентам ит специальностей: ваш главный конкурент - электрик!

Дженсен Хуанг выступал перед выпускниками Carnegie Mellon и сказал довольно жёсткую вещь: в ближайшие годы огромный шанс будет не только у программистов, а у электриков, сантехников, сварщиков, техников и строителей.

И звучит это уже не как
ИИ нужны дата-центры, электричество, охлаждение, кабели, трубы, бетон, стойки, обслуживание и люди, которые всё это физически построят.

Пока одни спорят, кого заменят нейросети, спрос на рабочие специальности летит вверх:

• робототехники - плюс 107%

• HVAC-инженеры - плюс 67%

• специалисты по промышленной автоматизации - плюс 51%

• традиционные рабочие профессии - плюс 27% за последние годы

Парадокс эпохи ИИ в том, что победителем может оказаться не prompt engineer, а человек, который умеет подключить 100-мегаваттный дата-центр где-нибудь в пустыне Невады.

Код можно сгенерировать.

А вот кабель сам себя не протянет.

https://consent.yahoo.com/v2/collectConsent?sessionId=3_cc-session_096f2d7d-f863-4ee4-8fc8-af10b78de394