✔️ OpenAI закроет возможность файнтюна своих моделей к началу 2027 года

Компания уведомила разработчиков о закрытии платформы самостоятельного дообучения своих моделей. Для новых клиентов возможность запускать тренировки уже заблокирована, а с 6 января 2027 года отключение затронет всех. Инференс существующих кастомных моделей сохранится вплоть до полного вывода их базовых версий из эксплуатации.

Компания смещает фокус с модификации весов на RAG, промпт-инжиниринг и оркестрацию. Консолидация логики внутри экосистемы OpenAI упростит управление обновлениями и биллингом. Тем, кто использовал дообучение для адаптации под узкие ниши, придется пересматривать архитектуру.
startupfortune.com

✔️ В Google DeepMind появился директор по экономике AGI

Профессор Чикагского университета Алекс Имас перешел в Google DeepMind на должность Director of AGI Economics. Он работает в прямом подчинении у сооснователя компании и главного ученого по AGI Шейна Легга.

Команда Имаса займется прогнозированием влияния сильного ИИ на макроэкономику: трансформации рынка труда, перераспределения капитала и адаптации институтов. Отдельный фокус - воздействие автономных ИИ-агентов на рынки.

Для моделирования пост-AGI экономики исследователи задействуют масштабные агентные симуляции. Основная задача нового подразделения - разработать прогностические модели и переосмыслить фундаментальные концепции дефицита и распределения ресурсов.

Имас специализируется на исследованиях на стыке поведенческой экономики и машинного обучения. Также он известен как соавтор книги нобелевского лауреата Ричарда Талера.
Alex Imas в сети Х

✔️ Epoch AI оценила удельную выручку топовых ИИ-лабораторий

По данным Epoch AI, выручка на одного сотрудника в Anthropic достигает $9 млн, в OpenAI - $5,6 млн. Эти показатели выше, чем у любой IT-компании из списка Forbes 2000.
Для сравнения: у NVIDIA этот показатель равен $5,1 млн.

Расчеты Epoch AI опираются на открытые данные о доходах и динамику найма. Аналитики отмечают, что параллельный рост удельной выручки и многомиллиардных годовых доходов нетипичен для технологического сектора.

Высокая капитальная эффективность ИИ-лабораторий достигается за счет концентрации инженеров и масштабного использования вычислительных мощностей. Это обеспечивает уровень производительности, недоступный при традиционной разработке ПО.
epoch.ai

✔️ Higgsfield сделал ИИ-оценщика виральности видео

ИИ-агрегатор запустил инструмент Virality Predictor для моделирования реакции аудитории на видео длиной до 15 секунд. Платформа рассчитывает индекс виральности, вовлеченность с первой секунды и прогнозируемое удержание зрителей.

Инструмент генерирует тепловую карту мозга, которая показывает предполагаемую стимуляцию зрительной коры или миндалевидного тела. Virality Predictor интегрирован в рабочий процесс Ad Reference для перегенерации креативов на основе полученных метрик.

Помимо веб-интерфейса, доступ к оценщику открыт через CLI и MCP. Поддержка MCP позволяет напрямую подключать платформу к Claude Code и OpenClaw. Через API агенты могут генерировать видео, собирать метрики симуляции внимания и самостоятельно корректировать хук на основе полученных данных без участия человека.
higgsfield.ai

✔️ Фейковая модель OpenAI заражала локальные системы инфостилером

Вредоносный репозиторий Open-OSS/privacy-filter возглавил топ Hugging Face, маскируясь под инструмент OpenAI. Под видом модели Privacy Filter распространялся инфостилер для Windows. Проект набрал 244 тысячи скачиваний за 18 часов.

При попытке использования установочные скрипты загружали вредонос, который повышал привилегии в системе через UAC и добавляла себя в исключения Microsoft Defender. Стилер собирал пароли, данные криптокошельков, токены сессий Discord и конфигурации FileZilla, после чего полностью удалял свои следы из системы.

По данным аналитиков HiddenLayer, эта атака использует инфраструктуру, связанную с китайской хакерской группировкой Silver Fox. Администрация Hugging Face уже заблокировала доступ к репозиторию.
thehackernews.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Antigravity втрое повысил лимиты

Варун Мохан, участник команды разработки Google Antigravity и бывший основатель Windsurf, объявил в сети X о пересмотре правил использования моделей Gemini на платформе.

По его словам, лимиты запросов для всех платных тарифов Gemini увеличиваются втрое на постоянной основе, а недельные квоты пользователей Antigravity будут сброшены и начислены заново. Изменения уже вступили в силу.

Сообщение стало реакцией на критику со стороны разработчиков, недовольных функциональными ограничениями платформы и высоким расходом ресурсов при работе с ней.

Мохан признал, что команда допустила ошибки при принятии ряда решений, и пообещал внимательнее учитывать обратную связь сообщества при дальнейшей доработке продукта.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🐟 Sakana AI выкатили DiffusionBlocks - способ обучать нейросеть по одному блоку за раз, не держа в памяти всю модель целиком. Работу приняли на ICLR 2026.

При обычном обучении градиенты проходят через весь граф, а память под активации растёт вместе с глубиной модели. DiffusionBlocks предлагает разрезать сеть на отдельные блоки и обучать каждый независимо.

Каждому блоку дают свою локальную задачу: сдвинуть представление чуть ближе к целевому состоянию, чем это сделал предыдущий блок. Формально это похоже на один шаг диффузионного процесса, поэтому каждый блок оптимизирует собственный лосс и не зависит от соседних блоков.

Главный плюс - память. Для тренировки нужна память под один блок, а не под всю сеть целиком.

Авторы проверили подход на разных архитектурах:

- ViT
- DiT
- masked diffusion
- авторегрессионные трансформеры
- recurrent-depth / Looped-трансформеры

По качеству результаты сопоставимы со сквозным обучением, но с куда меньшими требованиями к памяти.

В Looped-трансформерами один и тот же блок прогоняется много раз подряд, как будто модель «думает» несколькими итерациями. Обычно для обучения приходится разворачивать весь этот процесс через BPTT, из-за чего память и вычисления быстро дорожают

Это ещё один аргумент в пользу идеи, что диффузия - не только про генерацию картинок, а более универсальная рамка для обучения моделей.

Если модель упирается в VRAM из-за глубины, DiffusionBlocks выглядит как подход, за которым стоит следить.

Пейпер: arxiv.org/abs/2506.14202
Код: github.com/SakanaAI/DiffusionBlocks

@ai_machinelearning_big_data

#sakana #ai #ml