Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI добавила в macOS-клиент Codex функцию Appshots для быстрой передачи контекста активного окна ИИ-ассистенту.
По нажатию обеих клавиш Command система делает снимок экрана и извлекает исходный текст приложения через Accessibility API, включая данные за пределами области прокрутки. Это позволяет передавать логи, API-документацию и код без ручного копирования.
Для работы требуются разрешения macOS на запись экрана и универсальный доступ. Нововведение дополняет режим автономного управления интерфейсом Computer Use и доступно на всех тарифах Codex.
openai.com
FLUX Erase предназначена для удаления объектов с изображений. Модель работает по маске без текстовых промптов, достраивая фон, текстуры и тени.
Скорость генерации - 4,54 секунды на изображении 1024х1024. По оценке BFL, ближайшие аналоги тратят на ту же задачу более 12 секунд. Стоимость API-запроса составляет 3 цента мегапиксельную картинку.
В тестах на качество ретуши FLUX Erase обходит GPT Image-2 и Finegrain Eraser Standard, а по стоимости опережает Nano Banana Pro. Модель доступна только через API, попробовать FLUX Erase можно в бесплатном веб-демо.
bfl.ai
Anthropic пропатчила уязвимость в песочнице Claude Code. Баг позволял извлекать токены и исходный код разработчиков через инъекцию нулевого байта в SOCKS5.
Внутренний фильтр считал строку с нулевым символом безопасной, после чего операционная система обрезала текст по байту и подключалась к заблокированному хосту. В связке с промпт-инъекцией через анализируемые моделью файлы механизм давал возможность выполнять код и отправлять данные на сторонние серверы.
Уязвимость присутствовала в релизах до версии 2.1.89. Патч вышел в сборке 2.1.90 без упоминания в чейнджлоге и регистрации CVE. По заявлению Anthropic, разработчики обнаружили и закрыли баг внутренними силами до публикации отчета исследователей.
theregister.com
Bumblebee - утилита для поиска уязвимостей на локальных машинах под macOS и Linux. Сканер выявляет скомпрометированные зависимости, вредоносные плагины и опасные конфигурации ИИ-инструментов.
Инструмент работает исключительно в режиме чтения: анализирует метаданные и lock-файлы без запуска пакетных менеджеров. Это исключает случайное выполнение вредоносных скриптов при проверке зараженных библиотек.
Bumblebee анализирует 4 вектора: пакетные менеджеры, расширения для редакторов кода (семейство VS Code, включая Cursor и Windsurf), браузерные плагины и конфигурации ИИ-агентов на базе протокола MCP.
ИБ-команды могут интегрировать сканер в MDM-решения, загружать кастомные индикаторы компрометации и запускать проверки в трех режимах - от фонового мониторинга до глубокого расследования инцидентов.
perplexity.ai
Штат планирует выделять субсидии бизнесу, который отказывается от замены сотрудников нейросетями, и финансировать программы переобучения офисных работников.
Дополнительно правительство совместно с ИИ-индустрией рассмотрит концепцию универсального базового капитала в виде распределения среди граждан долей в фондах или акций компаний.
В администрации признают нехватку стандартных пособий по безработице и планируют пересмотреть налоговую систему. По оценке властей, сейчас она экономически поощряет внедрение алгоритмов и дестимулирует наем людей.
gov.ca.gov
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍1
10 GitHub-репозиториев, чтобы собрать AI-агентов, которые будут отправлять pull request, пока вы спите.
Сохраняйте список, пока менеджер не узнал.
1. OpenHands
74K stars. Раньше проект назывался OpenDevin. Автономный coding agent, который читает GitHub issues, пишет фикс, открывает PR и ждёт ревью. Заявляют 77% на SWE-bench Verified.
Repo: https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands
2. SWE-agent
Проект от Princeton и Stanford для автономного решения реальных GitHub issues. Подключаете к репозиторию - просыпаетесь с исправленными багами.
Repo: https://github.com/princeton-nlp/SWE-agent
3. Aider
Git-aware CLI-агент, который работает прямо с вашим репозиторием: делает чистые коммиты, стейджит diff, пишет commit messages и помогает мержить изменения.
Repo: https://github.com/paul-gauthier/aider
4. Cline
VS Code-агент для автономной разработки фич. Читает кодовую базу, редактирует файлы, запускает тесты и может работать через ваш API key.
Repo: https://github.com/cline/cline
5. claude-task-master
Оркестрация задач для multi-agent workflow. Один промпт превращается в набор задач для нескольких специализированных агентов, которые вместе тащат фичу.
Repo: https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master
6. LangGraph
Оркестрационный слой для production AI-систем: состояние, устойчивое выполнение, наблюдаемость и контроль сложных agentic workflows.
Repo: https://github.com/langchain-ai/langgraph
7. CrewAI
Фреймворк для multi-agent workflows, где агенты делят роли, задачи и вместе выполняют работу по пайплайну.
Repo: https://github.com/crewAIInc/crewAI
8. awesome-mcp-servers
Каталог MCP-серверов, через которые агент может подключаться к инструментам: GitHub, Slack, Linear, Stripe, Postgres, Notion и другим сервисам.
Repo: https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers
9. Browser Use
92K stars. Браузерная автоматизация через vision + DOM. Агент может ходить по сайтам, заполнять формы, собирать данные и возвращать результат.
Repo: https://github.com/browser-use/browser-use
10. n8n
Слой триггеров и автоматизации. Можно связать агента с GitHub webhooks, Slack-сообщениями, календарём, cron-задачами и внешними API. Можно self-host на дешёвом сервере.
Repo: https://github.com/n8n-io/n8n
Все эти инструменты бесплатные и open source. Они не спят, не выгорают и не ждут, пока кто-то вручную разложит задачу по полочкам.
Сохраняйте список, пока менеджер не узнал.
1. OpenHands
74K stars. Раньше проект назывался OpenDevin. Автономный coding agent, который читает GitHub issues, пишет фикс, открывает PR и ждёт ревью. Заявляют 77% на SWE-bench Verified.
Repo: https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands
2. SWE-agent
Проект от Princeton и Stanford для автономного решения реальных GitHub issues. Подключаете к репозиторию - просыпаетесь с исправленными багами.
Repo: https://github.com/princeton-nlp/SWE-agent
3. Aider
Git-aware CLI-агент, который работает прямо с вашим репозиторием: делает чистые коммиты, стейджит diff, пишет commit messages и помогает мержить изменения.
Repo: https://github.com/paul-gauthier/aider
4. Cline
VS Code-агент для автономной разработки фич. Читает кодовую базу, редактирует файлы, запускает тесты и может работать через ваш API key.
Repo: https://github.com/cline/cline
5. claude-task-master
Оркестрация задач для multi-agent workflow. Один промпт превращается в набор задач для нескольких специализированных агентов, которые вместе тащат фичу.
Repo: https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master
6. LangGraph
Оркестрационный слой для production AI-систем: состояние, устойчивое выполнение, наблюдаемость и контроль сложных agentic workflows.
Repo: https://github.com/langchain-ai/langgraph
7. CrewAI
Фреймворк для multi-agent workflows, где агенты делят роли, задачи и вместе выполняют работу по пайплайну.
Repo: https://github.com/crewAIInc/crewAI
8. awesome-mcp-servers
Каталог MCP-серверов, через которые агент может подключаться к инструментам: GitHub, Slack, Linear, Stripe, Postgres, Notion и другим сервисам.
Repo: https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers
9. Browser Use
92K stars. Браузерная автоматизация через vision + DOM. Агент может ходить по сайтам, заполнять формы, собирать данные и возвращать результат.
Repo: https://github.com/browser-use/browser-use
10. n8n
Слой триггеров и автоматизации. Можно связать агента с GitHub webhooks, Slack-сообщениями, календарём, cron-задачами и внешними API. Можно self-host на дешёвом сервере.
Repo: https://github.com/n8n-io/n8n
Все эти инструменты бесплатные и open source. Они не спят, не выгорают и не ждут, пока кто-то вручную разложит задачу по полочкам.
❤8🔥4👍1
Forwarded from Machinelearning
На 1M токенов - 9.7x ускорение префилла и 15.6x на декоде против M2.
В марте их лид по претрейну писал, почему для M2 откатились на full attention: эффективные варианты не были готовы к проду.
Спустя полгода готовы.
Схема двухстадийная. Сначала лёгкая index-ветка выбирает релевантные блоки KV. Дальше sparse attention считается только по ним, а не по всему контексту.
Дешёвый 1M-контекст в опенсорсе - это другой режим работы с длинным контекстом и другая экономика инференса для агентов.
Ждём техрепорт и замеры качества. Ну и приятно, что всё это в опенсорсе.
https://x.com/MiniMax_AI/status/2059286515155599595
#MSA #OpenSource #M3
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤4
🐍 Python Roadmap 2026: наконец-то полноценная актуальная карта изучения Python, а не список ссылок «разберись сам»
На GitHub выложили большой русскоязычный роадмап по Python на 2026 год - от первых скриптов до уровня Middle+/Senior.
Маршрут собран под современный Python:
- Python 3.13+
- free-threaded mode без GIL
- JIT
- uv вместо боли с pip/venv/poetry
- ruff, pyright, pytest, hypothesis
- async-first подход
- типизация
- CPython внутри
- web, базы, ML/AI, DevOps и архитектура
В роадмапе есть нормальная последовательность: сначала окружение и база, потом идиомы, ООП, типы, стандартная библиотека, асинхронность, тестирование, внутренности CPython, web, базы данных, AI-направление, продакшн и архитектура.
Отдельный плюс - практический формат. На каждом этапе есть задачи, чеклисты, примеры кода и бесплатные ресурсы. То есть это не мотивационная простыня, а маршрут, по которому реально можно идти несколько месяцев и видеть прогресс.
Для новичков - понятный путь без хаоса.
Для джунов - способ закрыть дыры.
Для тех, кто уже пишет на Python - хороший чеклист, чтобы понять, где ты всё ещё плаваешь.
Python в 2026 году - это tooling, типы, async, инфраструктура, AI и продакшн-дисциплина. И этот роадмап как раз про такой Python.
https://github.com/justxor/pythonroamap2026
На GitHub выложили большой русскоязычный роадмап по Python на 2026 год - от первых скриптов до уровня Middle+/Senior.
Маршрут собран под современный Python:
- Python 3.13+
- free-threaded mode без GIL
- JIT
- uv вместо боли с pip/venv/poetry
- ruff, pyright, pytest, hypothesis
- async-first подход
- типизация
- CPython внутри
- web, базы, ML/AI, DevOps и архитектура
В роадмапе есть нормальная последовательность: сначала окружение и база, потом идиомы, ООП, типы, стандартная библиотека, асинхронность, тестирование, внутренности CPython, web, базы данных, AI-направление, продакшн и архитектура.
Отдельный плюс - практический формат. На каждом этапе есть задачи, чеклисты, примеры кода и бесплатные ресурсы. То есть это не мотивационная простыня, а маршрут, по которому реально можно идти несколько месяцев и видеть прогресс.
Для новичков - понятный путь без хаоса.
Для джунов - способ закрыть дыры.
Для тех, кто уже пишет на Python - хороший чеклист, чтобы понять, где ты всё ещё плаваешь.
Python в 2026 году - это tooling, типы, async, инфраструктура, AI и продакшн-дисциплина. И этот роадмап как раз про такой Python.
https://github.com/justxor/pythonroamap2026
🔥5👎4❤2👍1
Это инструмент, с которым можно автоматизировать задачи, писать скрипты, собирать проекты, работать с данными, делать ботов и использовать ИИ как ускоритель разработки.
Но есть проблема: большинство новичков учат Python кусками. Немного синтаксиса, пару задачек, немного теории - и потом ступор: «а что с этим делать дальше?»
Этот курс сделан иначе. Здесь упор на реальную практику: вы не просто смотрите уроки, а постепенно учитесь писать код, разбирать ошибки, собирать рабочие решения и понимать, как Python применяется в нормальных задачах.
Что внутри:
- Python с нуля понятным языком
- практика вместо бесконечной сухой теории
- реальные задачи и проекты
- автоматизация рутины
- работа с файлами, данными и API
- понятная логика программирования
- современный подход к разработке с ИИ
- отдельный акцент на вайбкодинг
Вайбкодинг -это умение правильно ставить задачу, проверять код, понимать результат и ускорять работу без слепого копирования. В 2026 году это уже не бонус, а нормальный навык разработчика.
Сегодня скидка 60 процентов: https://stepik.org/course/288218/info
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍2👎2
PaddleOCR-VL 1.6 официально вышел
PaddlePaddle выпустили PaddleOCR-VL 1.6 - новую версию модели для распознавания документов.
Результат: 96.33% на OmniDocBench. Это новый SOTA, причём модель обошла как open-source, так и закрытые решения в распознавании текста, формул и таблиц.
Что улучшили:
- первое место на OmniDocBench v1.5 и Real5-OmniDocBench
- заметно лучше распознаёт таблицы, обычный текст и редкие символы
- улучшено распознавание печатей, отдельных фрагментов и графиков
- полная совместимость с архитектурой v1.5
- миграция не нужна - можно подключать как plug-and-play
Где это полезно:
- финансовые контракты
- юридические документы
- исследовательские отчёты
- исторические архивы
- RAG-пайплайны
- подготовка качественных данных для LLM
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
#PaddlePaddle #PaddleOCR #AI #ComputerVision
PaddlePaddle выпустили PaddleOCR-VL 1.6 - новую версию модели для распознавания документов.
Результат: 96.33% на OmniDocBench. Это новый SOTA, причём модель обошла как open-source, так и закрытые решения в распознавании текста, формул и таблиц.
Что улучшили:
- первое место на OmniDocBench v1.5 и Real5-OmniDocBench
- заметно лучше распознаёт таблицы, обычный текст и редкие символы
- улучшено распознавание печатей, отдельных фрагментов и графиков
- полная совместимость с архитектурой v1.5
- миграция не нужна - можно подключать как plug-and-play
Где это полезно:
- финансовые контракты
- юридические документы
- исследовательские отчёты
- исторические архивы
- RAG-пайплайны
- подготовка качественных данных для LLM
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
#PaddlePaddle #PaddleOCR #AI #ComputerVision
❤10👍3🔥2
VINS-120K - полезный датасет для следующего этапа image editing моделей: редактирование изображений в 4K+ без развала мелких деталей.
Сейчас многие модели неплохо правят обычные картинки, но на сверхвысоком разрешении быстро всплывают проблемы: текстуры мажутся, локальные правки портят соседние области, а результат выглядит хорошо только после уменьшения. Для реального продакшена этого мало.
VINS-120K закрывает именно этот разрыв. В датасете 120 тысяч троек: инструкция, исходное изображение и отредактированная версия. Все изображения выше 4K, данные собраны из реальных видео высокого разрешения и качественных открытых источников, затем отфильтрованы по визуальному качеству, соответствию инструкции и эстетике.
Покрытие тоже широкое: 13 типов редактирования в 4 категориях - локальные правки, глобальные изменения, движение камеры и персонализированная генерация.
Paper: https://modelscope.ai/papers/2605.23518
Dataset: https://modelscope.cn/datasets/vivo/VINS-120K
Сейчас многие модели неплохо правят обычные картинки, но на сверхвысоком разрешении быстро всплывают проблемы: текстуры мажутся, локальные правки портят соседние области, а результат выглядит хорошо только после уменьшения. Для реального продакшена этого мало.
VINS-120K закрывает именно этот разрыв. В датасете 120 тысяч троек: инструкция, исходное изображение и отредактированная версия. Все изображения выше 4K, данные собраны из реальных видео высокого разрешения и качественных открытых источников, затем отфильтрованы по визуальному качеству, соответствию инструкции и эстетике.
Покрытие тоже широкое: 13 типов редактирования в 4 категориях - локальные правки, глобальные изменения, движение камеры и персонализированная генерация.
Paper: https://modelscope.ai/papers/2605.23518
Dataset: https://modelscope.cn/datasets/vivo/VINS-120K
❤2👍2
Forwarded from Machinelearning
Проект вырос из исследований по симуляции физического мира, к которым присоединилась команда видеогенератора Sora.
На начальном этапе компания сосредоточится на разработке специализированных машин для помощи в строительстве инфраструктуры.
Конечная цель проекта - обеспечить каждого человека персональным роботом, способным выполнять любые бытовые и рабочие поручения.
В 2020 году компания закрыла предыдущие проекты в робототехнике из-за дефицита обучающих данных.
Для перезапуска направления OpenAI открыла наем инженеров по аппаратному обеспечению, системной интеграции и ML.
Возвращение связано с развитием воплощенного ИИ: взаимодействие алгоритмов с физической средой позволит собрать массивы данных, необходимых для обучения AGI.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥3❤1👎1🎉1
🚀 Упрощение разработки с GSD Redux
GSD Redux — это легковесная система для метапромптинга и управления контекстом, помогающая разработчикам эффективно работать с AI. Она решает проблему деградации качества контекста, позволяя создавать четкие спецификации и контролировать процесс разработки.
🚀 Основные моменты:
- Легкая интеграция с различными AI-платформами.
- Поддержка автоматизации разработки и управления проектами.
- Обеспечивает безопасность и прозрачность через аудит.
- Подходит для индивидуальных разработчиков и небольших команд.
📌 GitHub: https://github.com/open-gsd/get-shit-done-redux
#javascript
GSD Redux — это легковесная система для метапромптинга и управления контекстом, помогающая разработчикам эффективно работать с AI. Она решает проблему деградации качества контекста, позволяя создавать четкие спецификации и контролировать процесс разработки.
🚀 Основные моменты:
- Легкая интеграция с различными AI-платформами.
- Поддержка автоматизации разработки и управления проектами.
- Обеспечивает безопасность и прозрачность через аудит.
- Подходит для индивидуальных разработчиков и небольших команд.
📌 GitHub: https://github.com/open-gsd/get-shit-done-redux
#javascript
🚀 GPU-библиотека для классического машинного обучения
FlashLib предлагает высокопроизводительные реализации операторов машинного обучения, таких как kmeans, PCA и DBSCAN, с использованием Triton и CuteDSL. Библиотека позволяет эффективно обрабатывать данные на GPU, обеспечивая простоту использования и высокую скорость выполнения.
🚀Основные моменты:
- Поддержка 15 высокоуровневых примитивов для машинного обучения.
- Информативный API для оценки производительности операций.
- Оптимизированные реализации для кластеризации, регрессии и декомпозиции.
- Легкая интеграция с PyTorch и sklearn.
📌 GitHub: https://github.com/FlashML-org/flashlib
#python
FlashLib предлагает высокопроизводительные реализации операторов машинного обучения, таких как kmeans, PCA и DBSCAN, с использованием Triton и CuteDSL. Библиотека позволяет эффективно обрабатывать данные на GPU, обеспечивая простоту использования и высокую скорость выполнения.
🚀Основные моменты:
- Поддержка 15 высокоуровневых примитивов для машинного обучения.
- Информативный API для оценки производительности операций.
- Оптимизированные реализации для кластеризации, регрессии и декомпозиции.
- Легкая интеграция с PyTorch и sklearn.
📌 GitHub: https://github.com/FlashML-org/flashlib
#python
👍7
Liquid AI выпустили две компактные модели под японский язык: речевую LFM2.5-Audio-1.5B-JP и языковую LFM2.5-1.2B-JP-202606.
Самое интересное здесь - речевая модель. LFM2.5-Audio-1.5B-JP умеет принимать японскую речь и отвечать японской речью напрямую. Это не связка из ASR + LLM + TTS, а единая end-to-end модель для полного речевого цикла.
Что заявляют по LFM2.5-Audio-1.5B-JP:
- 1.5B параметров
- первая японская speech-to-speech модель Liquid AI
- превосходит J-Moshi примерно на 77B параметров
- показывает уровень, близкий к Qwen2.5-Omni-3B
- подходит как базовая модель для дальнейшего дообучения
Вторая модель - LFM2.5-1.2B-JP-202606, обновлённая японская LLM на 1.2B параметров. Предыдущая версия уже обходила Qwen3-1.7B и Llama 3.2 1B на JMMLU, M-IFEval и GSM8K. В новой версии улучшили смесь японских данных, промежуточное обучение и пост-тренинг.
https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-Audio-1.5B-JP
https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-1.2B-JP-202606
Самое интересное здесь - речевая модель. LFM2.5-Audio-1.5B-JP умеет принимать японскую речь и отвечать японской речью напрямую. Это не связка из ASR + LLM + TTS, а единая end-to-end модель для полного речевого цикла.
Что заявляют по LFM2.5-Audio-1.5B-JP:
- 1.5B параметров
- первая японская speech-to-speech модель Liquid AI
- превосходит J-Moshi примерно на 77B параметров
- показывает уровень, близкий к Qwen2.5-Omni-3B
- подходит как базовая модель для дальнейшего дообучения
Вторая модель - LFM2.5-1.2B-JP-202606, обновлённая японская LLM на 1.2B параметров. Предыдущая версия уже обходила Qwen3-1.7B и Llama 3.2 1B на JMMLU, M-IFEval и GSM8K. В новой версии улучшили смесь японских данных, промежуточное обучение и пост-тренинг.
https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-Audio-1.5B-JP
https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-1.2B-JP-202606
❤7👍4
Rust теперь можно компилировать в JVM bytecode.
Что уже заявлено:
- генерация исполняемого
- поддержка базового
-
- structs, tuples, arrays, slices, enums
- traits, closures, dynamic dispatch
- function pointers, recursion, generics
- часть
- оптимизации вроде constant folding, propagation и dead code elimination
Пайплайн выглядит так:
Rust frontend → MIR → OOMIR → JVM classfile → R8 →
https://github.com/IntegralPilot/rustc_codegen_jvm
rustc_codegen_jvm - экспериментальный backend для компилятора Rust, который берёт Rust MIR и превращает его в .class файлы, а затем собирает runnable .jar под JVM 8+.Что уже заявлено:
- генерация исполняемого
.jar- поддержка базового
core-
if/else, match, for, while, loop- structs, tuples, arrays, slices, enums
- traits, closures, dynamic dispatch
- function pointers, recursion, generics
- часть
unsafe, включая unions- оптимизации вроде constant folding, propagation и dead code elimination
Пайплайн выглядит так:
Rust frontend → MIR → OOMIR → JVM classfile → R8 →
.jarhttps://github.com/IntegralPilot/rustc_codegen_jvm
❤2👍1
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
В ближайшие недели компания проведёт первый крупный редизайн ChatGPT с 2022 года. Сервис трансформируется из диалогового чат-бота в платформу автономных агентов.
Обновлённый интерфейс интегрирует партнёрские сервисы для самостоятельного выполнения многошаговых задач без дополнительных промптов и переключения между приложениями.
Смена курса обусловлена низкой рентабельностью чат-бота. Перед IPO OpenAI смещает фокус на B2B-сегмент и реструктуризирует продуктовые команды. Бизнес-модель переориентируется на корпоративных клиентов со стабильной монетизацией по аналогии со стратегией Anthropic.
ft.com
Anthropic наняла бывшего инженера OpenAI Клайва Чана для разработки собственных ИИ-чипов. До этого у компании не было профильного аппаратного подразделения.
В OpenAI Чан проектировал кастомный кремний и участвовал в партнёрстве с Broadcom. До этого он разрабатывал чипы для обучения ML-моделей в Tesla Autopilot, где отвечал за архитектуру дата-центров и энергоэффективные вычисления.
Найм Чана должен помочь Anthropic сформировать команду аппаратных инженеров. Переход на собственное железо планируется для снижения себестоимости вычислений и повышения маржинальности.
Clive Chan в сети Х
Google заказала у Intel производство более 3 млн TPU на 2028 год. Nvidia пока не заключила контракт, но тестирует техпроцессы Intel для будущей GPU-архитектуры Feynman. Причина переноса заказов - из-за нехватки производственных линий у TSMC.
Глава TSMC подтвердил, что индустрия не сможет покрыть спрос на ИИ-чипы в ближайшие несколько лет. Дефицит позволил Intel привлечь новых клиентов на фоне прошлых финансовых убытков и срывов дедлайнов.
Параллельно SK Hynix проверяет совместимость своей памяти с новыми технологиями упаковки Intel.
theinformation.com
Японский стартап открыл исследовательскую лабораторию рекурсивного самосовершенствования (RSI). Цель - создание сетей, которые итеративно переписывают, тестируют и оптимизируют собственный код.
Компания рассчитывает, что алгоритмическая эволюция позволит отказаться от парадигмы масштабирования вычислений.
В портфеле стартапа уже есть система LLM-Squared, где одни LLM создают алгоритмы обучения для других, и платформа AI Scientist, автоматизирующая научные исследования.
Следующий этап дорожной карты Sakana AI - разработка автономных агентов, способных улучшать свою архитектуру без участия человека.
sakana.ai
По данным неопубликованного отчета KPMG, только 26% компаний полностью контролируют свои расходы на ИИ. 50% ведут ограниченный мониторинг, а 22% узнают о затратах постфактум из выставленных счетов. Причина - неготовность финансовых отделов к токенизированному биллингу и динамическому ценообразованию.
Из-за непрогнозируемой нагрузки потребление ресурсов в отдельных проектах возрастает до 6 раз. Это приводит к исчерпанию годовых бюджетов на облачные вычисления и API за несколько месяцев. По итогам текущего квартала ожидается пересмотр расходов после получения бизнесом реальных счетов от ИИ-провайдеров.
Текущую ситуацию сравнивают с закупками облачных мощностей во время пандемии, за которыми последовало сокращение инфраструктурных бюджетов.
wsj.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3❤1