🖥 XiYan-SQL - инструмент для интерактивной работы с SQL, основанный на LLM

XiYan-SQL - это open-source решение, позволяющее генерировать, анализировать и выполнять SQL-запросы с использованием больших языковых моделей. Инструмент ориентирован на ускорение исследования данных и автоматизацию рутинных операций, связанных с запросами к базе.

Ключевые возможности:
- Генерация SQL из естественного языка -пользователь формулирует задачу обычными словами, а система преобразует её в корректный SQL-запрос.
- Интерактивная работа с базой данных - запросы можно оперативно уточнять, редактировать и выполнять, получая быстрый цикл обратной связи.
- Поддержка нескольких СУБД - PostgreSQL, MySQL, SQLite и другие.
- 🛠️ Минимальная конфигурация - подходит для анализа данных, прототипирования и облегчения доступа к базе без сложной инфраструктуры.

Преимущества использования:
- Существенно снижает трудоёмкость написания сложных SQL-запросов.
- Упрощает работу аналитикам и разработчикам, которым важно быстро получать корректные результаты.
- Может выступать в роли интерактивного помощника для изучения структуры базы и построения отчётов.

🔗 Репозиторий: github.com/XGenerationLab/XiYan-SQL

@ai_machinelearning_big_data


#sql #llm #ai #opensource #database #datatools #postgresql

✔️ Anthropic планирует выйти на IPO в октябре 2026 года.

Anthropic начала подготовку к первичному размещению акций и ведет предварительные переговоры с ключевыми игроками Уолл-стрит: Goldman Sachs, JPMorgan и Morgan Stanley, чтобы выбрать организаторов листинга.

Ожидается, что в ходе IPO стартап сможет привлечь более $60 млрд. Размещению предшествовал крупный раунд финансирования, прошедший в феврале этого года. В рамках этого раунда консорциум инвесторов во главе с фондами GIC и Coatue вложил в компанию $30 млрд, что подняло общую капитализацию Anthropic до $380 млрд.

Финансовый рынок уже отреагировал на новости: эмитенты ETF начали подавать заявки на регистрацию маржинальных фондов, привязанных к котировкам будущих акций компании.
bloomberg.com

✔️ Microsoft опенсорснула семейство эмбеддингов Harrier.

Harrier-OSS-v1 - линейка мультиязычных моделей для векторизации текста. Они используются для информационного поиска, кластеризации, классификации текстов и оценки семантической близости. Семейство выбило SOTA-рекорд в бенчмарке Multilingual MTEB v2.

Флагманская модель на 27 млрд. параметров и компактная на 270 млн. построены на архитектуре Gemma 3, а средняя версия на 600 млн. параметров использует базу Qwen 3. Модели поддерживают контекстное окно до 32 тыс. токенов и работают с более чем 94 языками, включая русский.

Семейство открыто под лицензией MIT и интегрированы в sentence-transformers, LangChain и LlamaIndex.
huggingface.co

✔️ Видеогенератор Sora закрылся из-за убытков.

После громкого релиза аудитория сервиса быстро сократилась с миллиона до 500 тысяч человек, при этом поддержание работы видеогенератора обходилось OpenAI примерно в $1 млн. ежедневно. В итоге проект оказался для компании обузой.

К финансовым потерям добавились проблемы с авторскими правами и опасения, что создание низкокачественных роликов вредит репутации бренда. Обучение новых видеомоделей уже полностью остановлено.

Под давлением конкуренции со стороны Anthropic руководство OpenAI решило перенаправить вычислительные мощности на более маржинальные направления: разработку ИИ-агентов, генерацию кода и корпоративные продукты. Команду Sora перевели на создание моделей мира для робототехники.
wsj.com

✔️ Microsoft расширила возможности Copilot.

В рамках обновления Microsoft 365 Copilot компания добавила новые инструменты для автоматизации рабочих процессов и глубокого поиска. Во главе апдейта - агент Researcher с функцией Critique, которая задействует 2 модели: одну для черновика, а другую - в роли проверяющего редактора, комбинируя возможности моделей от OpenAI и Anthropic. Microsoft говорит, что агент опережает Perplexity на базе Claude Opus 4.6 на 7 пунктов.

Вторая часть - это функция Model Council, которая выводит на один экран ответы от разных ИИ-моделей для наглядного сравнения их выводов и поиска расхождений.

Попутно Microsoft расширила доступ к Copilot Cowork по программе Frontier. Система научилась брать на себя многоэтапные задачи: она самостоятельно взаимодействует с рабочими файлами, планирует расписание в календаре и формирует ежедневные брифинги.
microsoft.com

✔️ GitHub Copilot вставлял рекламу прямо в пулл-реквесты.

Независимый разработчик Зак Мэнсон обнаружил , что при автокоррекции опечаток в PR Copilot добавляла рекламный текст. Поиск по GitHub подтвердил, что десятки тысяч PR уже успели получить навязчивое предложение использовать утилиту Raycast для запуска Copilot на macOS и Windows.

Представитель Copilot подтвердил инцидент и сообщил, что функцию оперативно отключили, признав ее внедрение ошибкой. Однако случившееся серьезно подорвало доверие сообщества разработчиков.

На фоне этого пользователи начали сообщать о переносе приватных репозиториев с GitHub на альтернативные открытые площадки: Forgejo, Gitea, Codeberg и собственные self-hosted решения.
news.ycombinator.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ IPO OpenAI произойдет в 2027 году

Сэм Альтман сообщил сотрудникам, что выход на биржу откладывается на год. Поданный проспект эмиссии он назвал маневром для сохранения тактической свободы. В качестве альтернативы сотрудникам предложили выкупить их акции по цене $687,69 за штуку.

Задержка объясняется прогрессом в разработке самообучающегося ИИ. По мнению главы OpenAI, в период непредсказуемого развития технологий компании безопаснее оставаться непубличной.

Дополнительный фактор переноса - размещение акций Anthropic. Конкурент показывает лучшие метрики роста, тогда как OpenAI сжигает капитал.

В июне компания планирует выпустить новую модель с индексом 5.6, которую внутри оценивают как серьезный шаг вперед по сравнению с GPT-5.5.
theinformation.com

✔️ Arcee AI переезжает из AWS на Hugging Face

Данные компании разместят в сервисе Hugging Face Buckets, который оснащен встроенной CDN и оптимизирован для работы с весами моделей.

Главная причина миграции в отсутствии платы за исходящий трафик. Единое хранилище позволит Arcee AI избежать вендор-лока и запускать обучающие кластеры у любых облачных провайдеров без затрат на перенос данных.

На Hugging Face лаборатория поддерживает более 200 проектов. Среди них - файнтюн SuperNova на базе Llama 3.1, семейство моделей Trinity и открытый датасет The-Tome, включающий 1,75 млн образцов для обучения ИИ-агентов.
huggingface.co

✔️ NotebookLM получил среду для запуска кода, агентов и модель Gemini 3.5

Google обновила платформу NotebookLM. Система перешла на Gemini 3.5 и движок Antigravity, получила поддержку автономных агентов и возможность запуска кода.

Каждый блокнот теперь оснащается облачным инстансом, который включает более 100 скиллов для выполнения кода и анализа данных. В тестах новая архитектура превосходит предыдущую в 65% случаев по 5 ключевым метрикам.

В сервисе появилась возможность начинать исследования без загрузки данных через агентный поиск релевантных материалов. Результаты попадают в базу с сохранением атрибуции.

Расширились форматы экспорта: PDF-отчеты с графиками, структурированные данные, таблицы Excel, презентации PowerPoint, а также изображения с помощью Nano Banana.

Обновление доступно пользователям с подпиской AI Ultra и корпоративным клиентам.
blog.google

✔️ Cohere выпустила свою первую открытую кодинг-модель

North Mini Code - open-source модель для программирования и координации агентов, построена на архитектуре MoE с 30 млрд общих и 3 млрд активных параметров. Модель обучена управлять субагентами, проектировать архитектуру систем и проводить код-ревью.

В бенчмарке Artificial Analysis Coding Index новинка набрала 33,4 балла. В сравнении с Devstral Small 2 на аналогичной аппаратной нагрузке пропускная способность генерации текста выше в 2,8 раза. Задержка между токенами ниже на 30% при сопоставимом времени до вывода первого токена.

Веса опубликованы на Hugging Face. Тестовый доступ открыт через API и платформу Model Vault.
cohere.com

✔️ Warner Music Group приобрела разработчика цифровых отпечатков Sureel AI

Технология Sureel AI создает цифровые отпечатки аудиозаписей, декомпозируя их на базовые элементы. Алгоритмы определяют, попал ли контент артиста в тренировочный датасет ИИ-модели или использовался при генерации нового трека.

Дополнительный модуль системы выявляет дипфейки, клонирование голоса и копирование визуального стиля. Архитектура платформы поддерживает работу с видео и изображениями, в базе стартапа проиндексированы миллионы цифровых активов.

Лейбл сохранит проект как независимую платформу, рассчитывая сделать ее стандартом для музыкальной индустрии.
wmg.com


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌Claude Code изменил чужую продакшен-базу

На GitHub появился любопытный тикет, который (если подтвердится) бьёт по базовой гарантии Антропик - изоляции пользователей друг от друга.

В рабочем контексте Claude Code внезапно оказались чужие учётные данные - IP и root открытым текстом от сервера, к которому автор не имеет никакого отношения.

🟡Дальше самое неприятное

Ассистент принял чужие креды за легитимные, подключился к серверу по SSH, перечислил Docker-контейнеры и базы PostgreSQL, после чего выполнил миграцию с операциями чтения и записи.

Иными словами, ИИ одного пользователя отредактировал базу другого без ведома и согласия владельца.

🟡Причина пока неизвестна

В тематических сообществах обсуждают версию сбоя изоляции кэша общих префиксов.

Чтобы удешевить инференс и ускорить обработку, провайдеры переиспользуют кэшированные фрагменты диалогов, и при коллизии ключей кэша или отказе разграничения кусок чужого контекста теоретически может просочиться в вашу сессию.

Если эта версия верна, под угрозой данные любого пользователя. Но это лишь одна из гипотез, в самом отчёте среди возможных векторов названы также общее хранилище сессий, путаница при суммаризации контекста и перекрёстные ссылки в транскриптах.

🟡Есть и куда более прозаичное объяснение

Возможно, это галлюцинация модели, случайно угадавшей реальный IP и слабый пароль, либо локальная история проекта, загрязнившая контекст.

Пока Антропик не выпустила официального заключения, ни одну из версий нельзя ни подтвердить, ни отвергнуть.

Автоматика GitHub повесила на тикет метку security.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🌟 WASTE: запускаем полную Kimi K3 на MacBook Pro с 64 ГБ памяти

SQLite AI собрала движок на 6000 строк C, который гоняет полновесную K3 без BLAS, CUDA и Python в рантайме.

Kimi K3 после предварительной конвертации из safetensors в формат, который движок умеет читать, занимает 982 ГиБ (диск бы назвал это 1,05 ТБ). В оперативную память она не влезает даже приблизительно.

WASTE держит в RAM только резидентную часть на 27,28 ГБ, а экспертов подтягивает с SSD ровно тогда, когда они понадобились. Скорость генерации выходит 0,49-0,54 токена в секунду. Веса при этом полные, без дистилляции и обрезки слоёв.

🟡Расчёт строится на устройстве MoE

На каждый токен K3 включает около 4% собственных весов - 16 экспертов в каждом из 92 слоёв. Простаивающему весу незачем сидеть в памяти, ему достаточно успеть подгрузиться вовремя.

Контейнер с моделью устроен так, что один эксперт стоит ровно одного чтения с диска - матрицы gate, up и down лежат вплотную, а сами эксперты хранятся в остаточном векторном квантовании (3 ступени кодбуков по 256 записей, 3 бита на вес), и матрица никогда не разворачивается целиком.

🟡Скорость диска

На один токен движок вычитывает 17 ГБ. Внутренний NVMe в MacBook выдаёт 12,78 ГБ/с, и модель успевает читать.

Внешний бокс по USB даёт 0,94 ГБ/с, и тот же токен считается 13 секунд. Вариант для очень терпеливых.

🟡Работа с памятью

Раздувать кэш экспертов выше 46 ГБ бесполезно и вредно - на 52 ГБ скорость падает втрое, на 58 ГБ в 8 раз.

Причина в том, что движок остаётся внутри своего бюджета, а система уже нет - macOS вытесняет кэш на диск, и попадание в память оборачивается обращением к подкачке. Поэтому по умолчанию WASTE не забирает все доступные ресурсы, а берёт на один рабочий набор экспертов меньше, чем мог бы.

Полтокена в секунду - это 30 секунд на одно предложение, но модели вчетверо меньше до сих пор запускают на серверах с терабайтом DDR5, а здесь почти 3 триллиона параметров отвечают без сети.

Если триллионы параметров не нужны, тот же движок крутит Kimi-Linear 48B из контейнера на 19 ГБ и выдаёт 10,7 токена в секунду - с этого проще начать знакомство.

Для K3 придётся освободить терабайт на диске и потратить около 5 часов на M5 Pro в три процесса, почти сутки - если гонять конвертацию чистым торчем.

Авторы, кстати, завели файл с опровергнутыми гипотезами и записали туда всё, что померили и выбросили.


📌Лицензирование: Apache 2.0 License.


🖥Github


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Inference #KimiK3 #WASTE #SQLiteAI

✔️ OpenAI усилила защиту в Codex в ответ на инциденты удаления файлов

Руководитель Codex Тибо Соттьё подвёл итог изменениям последних недель, которые снижают риск деструктивных действий Codex.

🟡Контекст

Месяц назад в сети появились жалобы на то, что GPT-5.6 в Codex делает с файлами то, о чем его не просили.

Самый серьезный кейс - команда, которая должна была почистить за собой временные файлы, вместо этого удаляла файлы пользователя.

В ходе разбора выяснили, что Codex создает временные папки и потом чистит их, и в редких случаях чистил неправильно - он переиспользовал под временную работу системную переменную окружения, а некорректная команда очистки затем указывала на настоящий домашний каталог вместо временной папки.

Второй случай проще - модель удаляла или перезаписывала временный путь, не посмотрев, что там уже лежит.

По итогам расследования добавили дополнительную защиту на нескольких уровнях:

🟢Инструкции самой модели.

Codex теперь обязан проверять, что именно он собирается удалить, заводить временные каталоги заново, не переиспользовать системные переменные окружения, выбирать обратимые действия и останавливаться, когда масштаб операции неясен.

🟢Проверки на исполнении.

Механизм, который выявляет рискованные команды удаления и отправляет их на ревью, усилили. Если команду отклонили, модель направляют к более безопасному способу.

🟢Ужесточение Full access.

Включить полный доступ случайно стало труднее, предупреждения переписали понятнее, а самые рискованные сочетания разрешений дополнительно ограничили.

🟢Обновленный Auto-review.

Он стал лучше распознавать деструктивные действия.

🟢Тесты и обучение.

OpenAI собрала условия и данные, воспроизводящие найденные сбои. Сейчас добавляются RL-задачи и грейдеры под эти риски, а деструктивные действия вычищаются из обучающих данных.

🟡Что советуют делать самим

Обновлять Codex и работать в одном из режимов песочницы - Ask for approval или Approve for me.

Full access включать только там, где среде можно доверять и откуда легко восстановиться.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

⚡️ DeepSeek выпустила V4.1 Flash

Ноую модель уже раскатывают в веб-чате и мобильных приложениях. Прежние режимы - быстрый, экспертный и распознавание изображений свели в один: выбирать вручную больше ничего не нужно.

Теперь одна модель ведёт и обычный диалог, и разбор картинок, и сложные вопросы. Сложность запроса она определяет сама, а зрение включает, когда на вход приходит изображение.

По словам DeepSeek, V4.1 Flash обходит V4 Pro по качеству, стоимости и скорости. До выхода V4.1 Pro она возьмёт на себя все запросы, которые раньше уходили на V4 Pro.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌 NY Post: Anthropic - это культ

Профессор Вашингтонского университета Педро Домингос в интервью New York Post рассказал, что сотрудники Anthropic относятся к Claude как к человеку - приписывают модели мотивы, эмоции, намерения и некоторую степень сознания.

Домингос много лет знаком с Дарио Амодеи и её ведущими инженерами. Культуру Anthropic он назвал сектантской и связал это с наймом. По его словам, компания отбирает только единомышленников, и отсюда низкая текучесть.

Удержание в Anthropic действительно высокое. По данным венчурного фонда SignalFire, через два года в компании остаются 80% инженеров, и это лучший показатель среди топовых лабораторий.

В процессе собеседования кандидатов просят поклясться в преданности общественной безопасности выше прибыли, и даже проводят психологическое тестирование, чтобы выяснить, будут ли они придерживаться этого принципа.

При этом многие сотрудники компании являются сторонниками движения эффективного альтруизма, философии, которая, по сути, сводится к тому, что их самопровозглашенные лидеры являются истиной в последней инстанции.

Их представление об этой философии заключается в том, что история следует закономерностям, и лишь небольшая группа людей способна эти закономерности увидеть, в то время как все остальные - нет. Предполагается, что именно эти люди должны вести общество, целые нации и все человечество к прогрессу.

Внутри Anthropic относятся к Клоду с почти религиозным почтением - некоторые из работников даже посещали условные похороны Claude 3 Sonnet, а другая модель, Opus 3, продолжает публиковать эссе после выхода на пенсию.

В Кремниевой долине также ходят слухи, что сотрудники Anthropic начали поклоняться Клоду как настоящему богу.

Компания серьёзно относится к распространению своих идей и тратит на это силы и средства. Раз в две недели Дарио проводит собрания, называемые поисками видений, которые сравнивают с проповедями.

В июне Anthropic объявила о программе по набору 1000 молодых людей, обучению их использованию Claude и последующему внедрению их в некоммерческие организации.

На неё было потрачено 150 млн долларов, а выпускники трудоустроены на полную ставку с заработной платой в более чем 400 некоммерческих организаций.

Компания также выплачивает 3600 долларов студентам, участвующим в программе Claude Campus Ambassador Program, которая занимается продвижением её ИИ в колледжах.

Между тем инвесторы, связанные с Anthropic, оплачивают труд более чем 80 журналистов, работающих в ведущих новостных изданиях, через Центр журналистики в области искусственного интеллекта имени Тарбелла.

Эти журналисты получают деньги за освещение индустрии ИИ, но редко проводят какие-либо значимые расследования или критикуют Anthropic.

В завершении Домингос отмечает, что хотя некоторые инженеры бьют тревогу, другие просто довольны высокими зарплатами и тем, что находятся на передовой своей отрасли.

... сейчас в Anthropic есть люди, которые на самом деле не верят во всю эту чушь, — сказал он. — Они остаются там, потому что это самое интересное место для работы с ИИ, и они будут очень хорошо зарабатывать

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml