Исследователи создали open-source гуманоидного робота, который всего за 7 дней научился ходить, бегать, держать баланс и даже выполнять движения из K-pop танцев 🤯

ROBOTIS AI Sapiens использует NVIDIA Isaac Sim для обучения, motion retargeting для переноса человеческих движений на робота и reinforcement learning, чтобы доработать навыки перед запуском в реальном мире.

Робот работает на NVIDIA Jetson Orin NX и новых актуаторах DYNAMIXEL-Q. Благодаря этому гуманоид может учиться сложным движениям всего тела в симуляции, а затем выполнять их физически.

Tensordyne анонсировала прорывную систему для inference.

Компания заявляет о логарифмических AI-чипах, которые дают в 17 раз больше токенов на ватт и в 13 раз более высокую пропускную способность, чем NVIDIA Blackwell.

Главное математическое улучшение, по их словам, в том, что они реализовали эффективные логарифмические вычисления прямо на уровне железа. В логарифмическом пространстве умножение превращается в сложение, а сложение гораздо проще реализовать аппаратно, чем полноценные умножители.

За счёт этого вычислительные блоки на чипе становятся меньше, чем у современных FP8 и INT8 GPU. Меньше транзисторов, ниже нагрев и энергопотребление. А освободившееся место на кристалле можно использовать под большее количество tensor engines, дополнительную высокоскоростную SRAM и HBM3e-память, а также быстрый interconnect.

Для DeepSeek-R1 Tensordyne заявляет 363 000 токенов в секунду на стойку против 27 400 токенов у сравнительной системы NVIDIA.

Компания также сообщила, что успешно завершила tape-out процессора Napier. Сейчас он уже находится в производстве на 3-нм техпроцессе TSMC.

https://x.com/TensordyneInc/status/2066567307984531834

QuestDB - это open-source база данных для time-series данных, созданная для высокоскоростной записи и SQL-запросов с низкой задержкой.

Внутри у неё многоуровневый storage engine и SIMD-ускоренное выполнение.

Что важно:

- Колоночное хранение данных

Параллельное векторное выполнение запросов и использование SIMD-инструкций для ускорения обработки.

- Многоуровневое хранение

От WAL до нативного колоночного формата и Parquet в object storage.

- SQL-расширения для time-series

Поддержка ASOF JOIN, SAMPLE BY и LATEST ON.

- Интеграции

Поддерживает Postgres wire protocol и REST API, поэтому её проще подключать к существующей инфраструктуре.

https://github.com/questdb/questdb

Абсолютного иммунитета к jailbreak-атакам не существует даже у самых сильных LLM.

Новое исследование показывает: frontier-модели действительно становится сложнее взломать, но не невозможно.

Авторы проверяли Anthropic Fable 5 и Opus 4.8 с помощью автоматизированных red-team инструментов. Система снова и снова переписывала опасные запросы, пока модель либо отказывалась отвечать, либо всё же давала нежелательный ответ.

Fable 5 оказался устойчивее Opus 4.8. В худшем сценарии успешность атаки на Fable 5 достигала 6.1%, а у Opus 4.8 под самым сильным давлением доходила до 11.5%.

Полностью исключить jailbreak практически невозможно. Даже tiny failure rate становится проблемой, если атаки автоматизированы и повторяются в большом масштабе.

И здесь важна деталь: старая карикатурная версия jailbreak, где всё строилось на странных кодировках и театральном role-play, уже не главная угроза.

Оставшаяся слабость контекстная.

Атакующий не просто задаёт один вредный вопрос. Он адаптируется после отказов, меняет формулировку, подбирает рамку и ищет такой контекст, который модель воспримет как допустимый, а не опасный.

Поэтому абсолютная неуязвимость, скорее всего, неправильная цель. Языковые модели не “видят намерение” с идеальной моральной высоты. Они выводят смысл из формулировки, контекста и похожих примеров.

В такой гибкой системе всегда будут пограничные случаи, где вредный запрос достаточно похож на обучение, safety research, fiction, troubleshooting или policy analysis, чтобы проскочить фильтр.

Paper: A Red-Team Study of Anthropic Fable 5 & Opus 4.8 Models
https://arxiv.org/abs/2606.18193