✔️ Цукерберг купил Manus.

По информации WSJ, сумма сделки превысила $2 млрд, что соответствует оценке, которую стартап рассчитывал получить в ходе нового раунда финансирования. Manus показал феноменальную динамику, выйдя на уровень годовой выручки более $100 млн. всего через 8 месяцев после запуска.

Флагманский продукт Manus — агент общего назначения, способный самостоятельно выполнять многоступенчатые задачи: написание кода, анализ больших данных и маркетинговые исследования.

Критическим условием поглощения стало полное сворачивание операций в Китае, где компания была изначально основана, и исключение любых китайских интересов в структуре собственности. Действующие сервисы и подписки Manus продолжат работать.
wsj.com

✔️ США одобрили поставки оборудования для Samsung и SK Hynix на 2026 год.

Власти США выдали Samsung Electronics и SK Hynix лицензии, разрешающие ввоз оборудования для производства чипов на их заводы в Китае в 2026 году. Это решение обеспечит непрерывность технологических процессов на фоне ужесточения правил экспортного контроля.

Ранее южнокорейские вендоры, наравне с TSMC, обладали статусом «проверенных компаний», который освобождал их от ограничений Вашингтона. Срок действия этой привилегии истекает 31 декабря, после чего начинает действовать система ежегодного лицензирования поставок.

Для Samsung и SK Hynix китайские площадки остаются ключевыми в производстве памяти, цены на которую растут из-за дефицита и высокого спроса со стороны дата-центров для ИИ.
reuters.com

✔️ FAL Ai сделали FLUX.2 Dev Turbo.

FLUX.2 [dev] Turbo — оптимизированная версия модели от Black Forest Labs в формате LoRA, которая сокращает инференс до 8 шагов.

FAL обещает шестикратный прирост скорости по сравнению со стандартной 50-шаговой версией, при этом сохраняя высокую детализацию изображений и точность следования промпту.

Сразу после релиза инструмент возглавил рейтинг Artificial Analysis Image Arena, обойдя по ELO-баллам даже крупные коммерческие закрытые модели. Веса доступны на Hugging Face под некоммерческой лицензией Black Forest.
Fal в сети X

✔️ Tencent релизнула диффузионную языковую модель, которая в 6 раз быстрее классических LLM.

WeDLM 8B Instruct использует диффузионный подход к генерации текста вместо привычного для LLM авторегрессионного метода. Преимущество архитектуры в радикальном приросте производительности. В задачах математического рассуждения WeDLM работает в 3–6 раз быстрее, чем Qwen3-8B с оптимизацией vLLM.

Релиз опровергает стереотип о том, что диффузионные модели не подходят для точных текстовых задач и доказывает их способность превосходить трансформеры в скорости инференса.

Модель доступна на HuggigingFace под максимально свободной лицензией Apache 2.0.
wedlm.github.io

✔️ Алгоритмы YouTube рекомендуют новым пользователям ИИ-слоп.

Компания Kapwing проанализировала выдачу для новых аккаунтов и выяснила, что 21% рекомендаций приходится на слоп, созданный в ИИ исключительно для фарма просмотров. Этот контент представляет собой автоматизированный поток мусорных видео, который рекомендательные системы платформы активно продвигают в топы.

Экономика этого сегмента процветает: лидеры ниши собирают миллиарды просмотров и зарабатывают миллионы долларов на рекламе. Основными потребителями такого контента оказались зрители из Южной Кореи, Пакистана и США.

Ситуация наглядно иллюстрирует проблему «мертвого интернета»: пока подобные видео генерируют высокую вовлеченность - будь то от реальных людей или ботов, платформа продолжает их рекомендовать, создавая финансовый стимул для дальнейшего замусоривания хостинга.
kapwing.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌Интервью 23-летнего сотрудника OpenAI, который выучил DL без учебы в университете.

Интересная история, которая заставляет задуматься об образовании и карьере.

Знакомьтесь - Габриэль Петерссон. Ему всего 23 года, он бросил школу в глухом шведском городке, не учился в ВУЗе, но прямо сейчас работает научным сотрудником в OpenAI, в команде Sora.

🟡Мы живем во время, когда монополия ВУЗов на фундаментальные знания пошатнулась.

Традиционное образование - это путь "снизу вверх". Хочешь заниматься машинным обучением? Сначала выучи линейную алгебру, потом матан, потом тервер. Это долго и зачастую теряется мотивация и понимание, зачем тебе это нужно прямо сейчас.

Масла в котел демотивации подливают компании, которые тоже не очень хотят ждать. Palantir, например, уже нанимает старшеклассников, минуя вузы. И история Габриэля — показательный пример тенденции.

Он не проходил классический путь "школа — бакалавриат — магистратура". Вместо этого он использовал ChatGPT как персонального ментора. И речь не о том, чтобы попросить чат-бот «напиши код за меня». Габриэль использовал метод, который он сам называет «рекурсивным заполнением пробелов».

Его суть том, чтобы идти как бы "сверху вниз". Он берет сложный проект: например, хочет разобраться, как работают модели диффузии. Он просит ChatGPT написать код. Естественно, сначала он ничего не понимает.

И вот тут он начинает задавать вопросы к каждому непонятному модулю. «Что делает этот блок?». Допустим, это блок ResNet. Он спрашивает: «Почему это помогает модели учиться?». И копает глубже. Если всплывает незнакомое понятие - он просит объяснить математическую базу, лежащую в его основе.

Это и есть рекурсия: слой за слоем, пока не заполнятся все пробелы в знаниях. Он не учит математику впрок, он учит ту математику, которая нужна ему прямо сейчас для работы кода.

🟡Но как иностранец без диплома получил визу в США и работу в Кремниевой долине?

Для получения визы талантов (O1) он использовал свою репутацию на Stack Overflow и рекомендации, которые просмотрели миллионы людей, как доказательство вклада в индустрию.

Габриэль советует: забудьте про HR. Резюме и дипломы не важны, если вы можете показать результат. Его стратегия — MVP или демо продукта и написать напрямую топ-менеджменту компании с предложением бесплатной работы на неделю. Это снимает риски для нанимателя и дает вам шанс показать себя.

Его главный посыл: если вы готовы активно задавать вопросы и не боитесь выглядеть глупо перед ИИ, изучая основы, вы уже входите в 1% лучших. Потому что большинство людей просто плывут по течению.

🔜 Посмотреть полное интервью


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Interview #OpenAI

🤖 Большой прорыв в робототехнике: роботизированная кожа с «болевым рефлексом».

Новая neuromorphic-кожа позволяет гуманоидным роботам отдёргивать руку мгновенно, не дожидаясь решения центрального процессора.

Обычно датчики на «коже» робота лишь измеряют давление и отправляют данные в CPU, там программа решает, что делать. Это добавляет задержку, особенно при неожиданных ударах.

В NRE-skin всё иначе: прикосновение кодируется как «нейроноподобные» электрические импульсы, которые уже содержат информацию о силе контакта.

Если давление превышает порог, кожа посылает высоковольтный импульс прямо к моторам и запускает защитный рефлекс - минуя процессор.

Дополнительно система каждые 75–150 секунд посылает небольшой «пульс-проверку»: если сигнал пропадает, робот понимает, что сегмент повреждён, локализует проблему, а магнитные модули позволяют быстро заменить участок.

Это шаг к роботам, которые реагируют быстрее, безопаснее и «инстинктивнее».

Источник: techxplore.com/news/2025-12-robotic-skin-humanoid-robots-pain.html

✔️ Зафиксировано значительно падение трафика ChatGPT на праздниках - что это значит

По оценкам аналитиков, ежедневные посещение приложения ChatGPT снизились примерно с 200 млн до ~158 млн - около -22% за праздничный период.

При этом Gemini держался гораздо стабильнее, около 60 млн визитов, показав лишь небольшой спад.

Самое простое объяснение:
использование ChatGPT сильнее связано с работой и учебой. Как только люди уходят на каникулы - трафик резко падает.

У Gemini, похоже, другой профиль аудитории: больше постоянных потребителей и сильнее интеграция в экосистему Google, поэтому просадка мягче.

Важно: речь идёт о оценках веб-трафика, а не об общем использовании сервисов (мобильные приложения, API и т.д. сюда не входят).

✔️ NVIDIA представила на CES 2026 платформу нового поколения Vera Rubin.

Компания анонсировала архитектуру, которую индустрия ждала лишь к концу года. Ядром системы стал GPU Rubin, который дает 5х-прирост вычислительной мощности в задачах обучения ИИ по сравнению с Blackwell. Платформа объединяет 6 компонентов: центральный процессор Vera, сам GPU Rubin, коммутатор NVLink шестого поколения, DPU BlueField4 и сетевой адаптер Connect-X9.

В NVIDIA говорят, что переход на Vera Rubin позволит сократить необходимый парк видеокарт на 75% и уменьшить итоговые затраты в 7 раз относительно Blackwell. Продукты и сервисы на базе нового железа станут доступны через партнеров компании во второй половине 2026 года.
theverge.com

✔️ Boston Dynamics встроит ИИ-модели Google в гуманоида Atlas.

Компании объявили о стратегическом партнерстве, которое объединит аппаратную платформу Boston Dynamics с базовыми моделями Gemini Robotics. Цель коллаборации — превратить робота Atlas из исполнителя в интеллектуального агента, способного воспринимать окружающую среду и обучаться новым задачам на лету.

Благодаря системам DeepMind, обновленный Atlas сможет понимать команды на естественном языке и самостоятельно выстраивать логику действий. Первые серийные образцы поступят в пилотную эксплуатацию на объекты Hyundai и Google DeepMind уже в этом году. Полноценное внедрение роботов в промышленные процессы намечено на 2028 год с плановым тиражом до 30 000 единиц ежегодно.
bostondynamics.com

✔️ Из OpenAI уходит глава команды Reasoning Models и один из создателей GPT-4.

Джерри Творек, проработавший в компании почти 7 лет, объявил об увольнении. Он был одной из ключевых фигур в технической команде OpenAI: участвовал в создании GPT-4, ChatGPT и первых моделей для генерации кода.

В последнее время Творек руководил направлением «Reasoning Models», отвечая за ризонинг-системы. Именно его группа стояла за разработкой архитектур o1 и o3, которые стали фундаментом последних релизов компании.

В прощальном сообщении Джерри сообщил, что хочет заняться исследованиями, которые «трудно реализовать внутри OpenAI». О новом месте работы Творека не сообщается.
Jerry Tworek в сети Х

✔️ Amazon запустила веб-версию обновленного ассистента Alexa+.

Alexa.com — браузерный интерфейс генеративного чат-бота, поддерживающего бесшовную синхронизацию контекста и истории диалогов с физическими устройствами Amazon Echo и Fire TV. На этапе раннего доступа взаимодействие ограничено текстовым вводом, голосовые функции в веб-версии пока отсутствуют.

Главной фишкой Alexa+ стала интеграция с экосистемой Amazon для решения прикладных задач. Помимо стандартной генерации контента и поиска информации, ассистент управляет умным домом, оформляет заказы продуктов и бронирует услуги. Монетизация сервиса в 2026 году будет гибридной: Alexa+ войдет в подписку Amazon Prime без доплат, а для остальных пользователей доступ обойдется в $19.99 в месяц.
aboutamazon.com

✔️ C# стал языком 2025 года по версии TIOBE.

Индекс TIOBE подвел итоги года: звание «Язык 2025 года» досталось C#, который показал рекордный рост популярности (+2.94%)? однако в общем зачете он по-прежнему занимает 5-ю строчку. Абсолютным лидером остается Python с 22.61% долей рынка.

В первой пятерке произошли перестановки: язык C поднялся на 2 место, сместив C++ на 4-ю позицию; 3 место досталось Java, а R вернулся в топ-10. Провал года - Go, который неожиданно сдал позиции, опустившись сразу на 16-е место.

Индекс оценивает популярность технологий на основе поисковых запросов, активности комьюнити и количества обучающих материалов.
tiobe.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

⚡ Мировые вычислительные мощности для ИИ превысили 15 млн H100-эквивалентов

Глобальный объём вычислительных ресурсов, используемых для обучения и инференса ИИ-моделей,
уже превысил 15 миллионов H100-эквивалентов.

График хорошо показывает темпы роста:
всего за несколько кварталов суммарная мощность увеличилась
с нескольких миллионов до более чем 15 млн.

При этом важно отметить ещё один сдвиг.

Альтернативные платформы больше не выглядят незначительными на фоне NVIDIA:

• Google TPU (v5e, v6e, v7) стабильно наращивают объёмы
• Amazon развивает Trainium и Inferentia, включая предыдущие поколения
• AMD MI300X постепенно занимает заметную долю
• Huawei Ascend также растёт от квартала к кварталу

Рынок ИИ-вычислений становится всё более диверсифицированным.
Мы наблюдаем переход от доминирования одной платформы
к многополярной экосистеме AI-железа.