✔️ Илон Маск стал первым человеком в истории, чьё состояние превысило $500 млрд

Для сравнения: это больше, чем суммарное богатство Джеффа Безоса ($233,5 млрд) и Марка Цукерберга ($245,7 млрд).

Только за последний год Маск увеличил своё состояние на $245 млрд.

✔️ Стартап Миры Мурати Thinking Machines представил свой первый продукт - Tinker.
Но это не новая модель, а гораздо более практичный инструмент: API для файнтюнинга.

Идея проста: вы пишете код для дообучения, а все заботы о железе берут на себя Thinking Machines - от распределения ресурсов до восстановления после сбоев.

Tinker поддерживает широкий спектр моделей - от небольших до очень крупных. В API доступны базовые примитивы (forward_backward, optim_step, sample), из которых можно собрать кастомные пайплайны. А для тех, кто хочет сразу сложные сценарии, есть Tinker Cookbook - библиотека с готовыми реализациями популярных алгоритмов: RLHF, Multi-Agent, Tool Use, Math Reasoning и других.

Пока продукт доступен только в приватной бете, но уже можно записаться в вейтлист.

✔️ Nvidia представила Reinforcement Learning Pretraining (RLP) - новый способ обучения ИИ, при котором модель учится рассуждать ещё на этапе претренинга.

В эксперименте на 12B модели RLP повысил точность на 35%, используя всего 0,125% данных.

Главное отличие: вместо обычного предсказания следующего токена модель сначала генерирует «мысль», а затем проверяет, улучшает ли она прогноз. За полезные мысли модель получает вознаграждение, что формирует навык пошагового мышления с самого начала обучения.

На математических и бенчмарках тестах RLP превзошёл стандартные подходы и сохранил преимущество даже после классического дообучения.
nvidia

✔️ Вышла версия Cursor 1.7. Теперь пользоваться инструментом стало удобнее за счёт ряда новых функций.

Подсказки появляются прямо во время ввода промпта и принимаются нажатием Tab. Появились кастомные hooks, которые позволяют управлять жизненным циклом агентов, а также deeplinks для быстрого обмена промптами.

Правила можно назначать сразу для всей команды, включая Bugbot для автоматического кодревью. Кроме того, теперь статус агентов доступен прямо из панели, без необходимости открывать само приложение.
cursor

✔️ Мира Мурати привлекла рекордные $2 млрд при оценке $10–12 млрд - крупнейший посевной раунд в истории США.

Она сохранила полный контроль над стартапом, а среди инвесторов - a16z, Accel, Nvidia, AMD и Cisco. В команду вошёл сооснователь OpenAI Джон Шульман и группа экс-исследователей.

Компания зарегистрирована как public benefit corporation, обещает open-source и первый продукт в ближайшие месяцы.
Information

✔️ OpenAI стала самой дорогой частной компанией в мире - её оценка достигла $500 млрд, обогнав SpaceX и ByteDance.

За последние полгода стоимость выросла на $200 млрд. При этом стартап продолжает наращивать убытки, но инвесторы пока закрывают на это глаза.

Сэм Альтман фактически переигрывает весь рынок, превращая OpenAI в главного игрока индустрии.
Bloomberg

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Прорыв в квантовых вычислениях

Физики Гарварда создали первый в мире квантовый компьютер, который работает непрерывно без перезапуска.

Ранее квантовые машины держались миллисекунды, максимум - около 13 секунд.
Новая установка работает более 2 часов и может функционировать бесконечно.

Ключевое новшество - решение проблемы потери атомов: система в реальном времени пополняет кубиты, впрыскивая 300 000 атомов в секунду с помощью оптических инструментов.

Учёные считают, что практические, постоянно работающие квантовые компьютеры могут появиться уже в течение 2 лет - с огромным влиянием на медицину, финансы и научные исследования.
thecrimson

✔️ Anthropic делает ставку на AI-приложения для бизнеса

По данным The Information, Anthropic продвигает свою модель Claude как основу для создания enterprise-замен привычных приложений вроде Slack. Компания делает ставку на обучение с подкреплением, чтобы улучшить способности модели к программированию.

Похожую стратегию развивает и xAI Илона Маска, но эксперты сомневаются, что крупные корпорации откажутся от укоренившихся систем вроде SAP или ServiceNow. Более вероятно, что первыми такие AI-first инструменты начнут использовать небольшие стартапы.

Тем временем JPMorgan и другие банки активно заявляют об интеграции решений OpenAI, Anthropic и Google, хотя реальные масштабы затрат пока не соответствуют публичному энтузиазму.
theinformation

✔️ Perplexity объявила, что её AI-браузер Comet, ранее доступный только по подписке $200/месяц, теперь стал бесплатным для всех (с ограничениями по запросам).

Comet, запущенный в июле 2025 года, работает как встроенный ассистент: он умеет анализировать страницы, вытаскивать ключевые детали и серфить по ссылкам, проводя многошаговые исследования.

Perplexity также представила Comet Plus за $5 — партнёрскую подписку, которая открывает доступ к контенту от CNN, The Washington Post, Fortune, Los Angeles Times и Condé Nast (The New Yorker, Wired и др.).

Однако запуск совпал с продолжающимися исками от крупных издателей, включая Dow Jones (The Wall Street Journal) и New York Post, обвиняющих стартап в использовании их материалов для обучения ИИ.
Скачать Comet

✔️ OpenAI раскалывает запуск Sora: ИИ-видео как TikTok, но сотрудники бьют тревогу

TechCrunch пишет, что запуск нового соцприложения Sora 2 вызвал тревогу внутри самой OpenAI. Это TikTok-подобная лента, наполненная видео, созданными ИИ, включая дипфейки самого Сэма Альтмана.

Часть исследователей OpenAI считает, что компания уходит от своей миссии ради хайпового контента. Один из сотрудников прямо заявил: «AI-ленты - пугающие. Я был шокирован, узнав, что мы выпускаем Sora 2…»

Сторонники проекта объясняют, что такие продукты нужны, чтобы финансировать фундаментальные исследования и дать пользователям почувствовать силу технологий. В OpenAI утверждают, что хотят «показать людям что-то классное, чтобы они улыбнулись».

Но вместе с ростом Sora OpenAI рискует повторить судьбу классических соцсетей: зависимость, манипуляции c информацией, проблемы с дипфейками и давлением на метрики вовлечённости.
techcrunch

✔️ США продолжают контролировать большинство мировых мощностей для обучения ИИ, строя самые большие и энергоемкие кластеры

Китай в 2025 году вложит до 98 млрд долларов, но экспортные ограничения на топовые чипы Nvidia и AMD тормозят прогресс.

Huawei продвигает Ascend 910C, однако по памяти, пропускной способности и софту он уступает решениям Nvidia. США разрешили ограниченные продажи H20 и MI308 в Китай с 15% налогом, но топовые GPU недоступны китацы, и разрыв в производительности всё ещё в пользу американцев.
X

@ai_machinelearning_big_data


#news #ai #ml

⚡️ Релиз Agent S3 - продвинутый агент для работы с компьютером, который приближается к человеческому уровню.

Вместо того, чтобы усложнять одну модель, авторы запускают несколько агентов параллельно и затем выбирают лучший результат.
Метод назвили **Behavior Best-of-N (bBoN).

Как работает:
- Каждый агент пробует решить задачу.
- Его действия переводятся в поведенческий нарратив - короткое описание, что реально изменилось на экране.
- Специальный судья сравнивает эти нарративы и выбирает лучший.

Результаты:
- GPT-5 с 10 параллельными агентами → 69.9% успеха
- Для примера у GPT-5 Mini → 60.2%
- Agent S3* набирает на +10% выше предыдущей SOTA

📄 Paper: http://arxiv.org/abs/2510.02250
💻 Code: http://github.com/simular-ai/Agent-S
📝 Blog: http://simular.ai/articles/agent-s3

@ai_machinelearning_big_data


#AI #Agents #AgentS3 #OSWorld #SimularAI #LLM

✔️ Ming-UniAudio - универсальный инструмент для работы с речью.

Модель объединяет понимание, генерацию и редактирование аудио без привязки к таймстампам. Основой стал новый токенайзер MingTok-Audio, на котором построен единый Speech LLM. Одновременно выпущен бенчмарк для свободного редактирования речи.
GitHub / Tokenizer / Model / Benchmark

✔️ Свежий бесплатный курс по нейросетям от Эндрю Ына и Стэнфорда

Основатель Coursera Эндрю Ын выпустил бесплатный курс по нейросетям.

В курсе: базовые основы Deep Learning, практические задания и советы по построению карьеры в AI.

Первая лекция уже доступна, все материалы и расписание — открыты. Отличный шанс провести выходные с пользой и глубже разобраться в мире нейросетей.
Первая лекция / Расписание

✔️ AI-инфраструктура тянет экономику США: 40% роста ВВП и триллионы инвестиций впереди

Почти 40% роста ВВП США за последний квартал обеспечили капитальные вложения в технологии, главным образом связанные с AI.

UBS прогнозирует, что расходы компаний на AI-инфраструктуру достигнут $375 млрд в 2025 году и вырастут до $500 млрд в 2026-м. Но основной рост идёт не от самого AI, а от строительства «фабрик мощности» - дата-центров и инфраструктуры. По оценке Brookfield Asset Management, за ближайшие 10 лет в эту сферу уйдёт $7 трлн.

По данным Минторга США, инвестиции в софт и компьютерное оборудование (без учёта зданий дата-центров) дали четверть всего экономического роста за квартал.

Этот всплеск трат меняет и фондовый рынок: как отмечает Deutsche Bank, индекс S&P 500 вырос на 13.81% с начала года, тогда как равновзвешенный вариант прибавил лишь 7.65%. То есть рост обеспечивают в основном «Великолепная семёрка» технологических гигантов.
X

✔️ Alpha School: в Техасе открылась школа, где учителей заменил ИИ

Дети 4–5 классов учатся два часа утром по индивидуальным программам в науке, математике и чтении, а после обеда занимаются проектами и жизненными навыками.

Учителей здесь называют «гидами» - они мотивируют, а не преподают, получая шестизначные зарплаты. Школа утверждает, что её ученики входят в топ-1% по тестам, хотя педагоги скептически относятся к роли ИИ.

Обучение стоит от $40 000 в год, но основатели считают модель примером будущего образования.
cbsnews

✔️ ИИ помог Теренсу Тао найти контрпример в математике

Один из величайших математиков современности, Теренс Тао, использовал искусственный интеллект, чтобы решить задачу на MathOverflow о последовательности наименьших общих кратных.

У него было теоретическое подозрение, что ответ отрицательный, но требовались конкретные числовые параметры для построения контрпримера. Сначала Тао просил ИИ сгенерировать Python-код для поиска, но из-за неверных параметров и долгого времени выполнения этот путь оказался неэффективным.

Затем он перешёл к пошаговому алгоритму: ИИ выполнял эвристические расчёты, помогая сузить диапазон параметров. В итоге удалось получить рабочие значения, которые Тао проверил самостоятельно с помощью короткого Python-скрипта, также созданного ИИ.

Такая стратегия позволила сэкономить часы ручного кодирования и отладки: ИИ не только ускорил поиск, но и выявил несколько ошибок в начальных рассуждениях. Этот случай показывает, как современные системы могут становиться реальными ассистентами даже в фундаментальной математике.
mathstodon

@ai_machinelearning_big_data


#news #ai #ml

✔️ GenAI прямо на устройстве: Chrome, Chromebook Plus и Pixel Watch с LiteRT-LM

Google выпустили LiteRT-LM - фреймворк для запуска LLM прямо на устройстве (offline), с минимальной задержкой и без API-вызовов.


Если вы пилите приложения, это полезная штука, потому что:
- Работает на устройстве: нет задержек от удалённых серверов
- Нет расходов на API
- Дает доступ к Локальному GenAI

🔍 Основное
- LiteRT-LM уже используется внутри Gemini Nano / Gemma в Chrome, Chromebook Plus и Pixel Watch.
- Открытый C++ интерфейс (preview) для интеграции в кастомные решения.
- Архитектура: Engine + Session
  • Engine хранит базовую модель, ресурсы - общий для всех функций
  • Session - контекст для отдельных задач, с возможностью клонирования, копирования “по записи” (Copy-on-Write) и лёгких переключений
- Поддержка аппаратного ускорения (CPU / GPU / NPU) и кроссплатформенность (Android, Linux, macOS, Windows и др.)
- Для Pixel Watch используется минимальный “pipeline” - только необходимые компоненты - чтобы уложиться в ограничения памяти и размера бинарей

Google опенсорснули целый стек для запуска GenAI на устройствах:

- LiteRT быстрый «движок», который запускает отдельные AI-модели на устройстве.

- LiteRT-LM - интерфейс C++ для работы с LLM. Он объединяет сразу несколько инстурментов : кэширование промптов, хранение контекста, клонирование сессий и т.д.

- LLM Inference API - готовые интерфейсы для разработчиков (Kotlin, Swift, JS). Работают поверх LiteRT-LM, чтобы можно было легко встраивать GenAI в приложения.

🟠Подробнее: https://developers.googleblog.com/en/on-device-genai-in-chrome-chromebook-plus-and-pixel-watch-with-litert-lm/

@ai_machinelearning_big_data

#AI #Google #LiteRT #LiteRTLM #GenAI #EdgeAI #OnDeviceAI #LLM

✔️ OpenAI готовит “Agent Builder” - платформу для создания автономных ИИ-агентов без кода

По слухам, OpenAI разрабатывает Agent Builder - нативную no-code-платформу для создания автономных ИИ-агентов. Если информация подтвердится, этот инструмент сможет заменить целый стек сервисов вроде Zapier, n8n и Vapi, объединив всё в единую экосистему OpenAI.

Первые отзывы называют интерфейс одним из самых плавных и интуитивных среди всех agent-canvas решений.ентов прямо внутри платформы.
testingcatalog

✔️ Pathway представил Dragon Hatchling - ИИ, который учится как человек

Польский стартап Pathway представил новую ИИ архитектуру под названием Dragon Hatchling (BDH), которая может решить одну из самых сложных проблем ИИ - генерализацию во времени, то есть способность модели учиться из опыта и делать прогнозы, как это делает человек.

Модель строит структуру, похожую на нейронные сети человеческого мозга, которая формируется спонтанно во время обучения и действует как неокортекс, отвечающий за обучение, память и принятие решений.

В отличие от классических трансформеров, BDH использует локальные нейронные связи и геббовское обучение, что делает её более интерпретируемой и устойчивой к изменению данных. При этом она демонстрирует производительность, сопоставимую с моделями GPT-уровня, но требует меньше вычислительных ресурсов.

Разработчики отмечают, что такая архитектура может приблизить ИИ к человеко-подобному мышлению и пониманию, открывая путь к созданию систем, способных на адаптацию и обучение в реальном времени.
arxiv

✔️ Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct & Thinking - свежий релиз!

Всего 3 млрд активных параметров, но по бенчмарками модель не уступает GPT-5-Mini и Claude 4 Sonnet, обгоняя их в задачах STEM, VQA, OCR, Video и Agent-тестах.

Плюс теперь доступны FP8-версии не только 30B, но и гиганта Qwen3-VL-235B-A22B.
API / Github / Попробовать

✔️ 7B-модель за $196 обошла GPT-4.1 в извлечении данных из документов

Исследователи представили небольшую модель с 7 миллиардами параметров, обученную специально для работы с формами и документами. Несмотря на компактный размер и низкую стоимость обучения - всего $196, модель смогла превзойти GPT-4.1 на тысяче задач по извлечению структурированных данных.

Команда использовала синтетические данные, позволяющие модели сохранять «память» между разными частями длинных файлов и правильно связывать имена, даты и значения, находящиеся далеко друг от друга.

Для обучения применялась Low-Rank Adaptation (LoRA) - изменено всего 0,53% весов, и Group Relative Policy Optimization с семантическим вознаграждением и строгой проверкой JSON-ответов.

Результат - 0,573 среднее вознаграждение, 89% корректных JSON-ответов и производительность выше GPT-4.1, при затратах в сотни раз меньших.
arxiv

✔️ Nvidia вложит $100 млрд в OpenAI, чтобы зацементировать лидерство в ИИ

WSJ сообщает: Nvidia инвестирует $100 млрд в строительство 10 ГВт дата-центров для OpenAI. Это не благотворительность - компания фактически финансирует собственный спрос.

По расчётам аналитиков, на каждые $10 млрд инвестиций OpenAI обязуется купить GPU Nvidia на $35 млрд. Так Nvidia даёт OpenAI дешёвый капитал и гарантирует себе заказы на годы вперёд.

Это часть большой стратегии: компания уже выкупает простаивающие мощности CoreWeave, инвестирует в Intel и xAI, формируя замкнутую экосистему вокруг своих чипов.

Так Nvidia снижает маржу, но получает главное - контроль над всей энергией и инфраструктурой ИИ-мира.
Wsj

✔️ Neuphonic выпустил NeuTTS Air - реалистичный on-device TTS с моментальным клонированием голоса

Стартап Neuphonic представил новую систему синтеза речи NeuTTS Air - компактную модель, работающую прямо на устройствах без подключения к облаку.

NeuTTS Air способна реалистично воспроизводить речь и клонировать голос по трёхсекундной записи, оставаясь лёгкой и быстрой. Модель выпускается в формате GGML, что позволяет запускать её на компьютерах, смартфонах и даже на Raspberry Pi.
GitHub

@ai_machinelearning_big_data


#news #ai #ml

✔️ Google выпустили EmbeddingGemma - открытую модель эмбеддингов для локальных AI-приложений

Google объявил о запуске новой модели EmbeddingGemma, созданной для работы прямо на устройствах - без подключения к интернету. Модель на 308 миллионов параметров, поддерживает более 100 языков и показывает лучшие результаты среди всех открытых моделей размером до 500 млн параметров по тесту MTEB.

После квантования модель кушает менее 200 МБ оперативной памяти, а генерация эмбеддингов занимает всего около 20 миллисекунд на устройствах с EdgeTPU.

Google внедрил технологию Matryoshka Representation Learning, позволяющую использовать разные размеры векторов - от 768 до 128 - в зависимости от задач и ресурсов устройства. Контекстное окно достигает 2000 токенов.

EmbeddingGemma уже интегрируется с популярными инструментами вроде SentenceTransformers, Llama.cpp, LangChain и Transformers.js, а её веса открыты для использования и коммерческой адаптации.
googleblog

✔️ Kani-TTS-370M - лёгкая и быстрая открытая модель синтеза речи

Вышла новая open-source модель Kani-TTS-370M, создающая естественное и выразительное звучание при крайне высокой скорости работы. Модель насчитывает 370 миллионов параметров и оптимизирована под потребительские GPU, включая RTX 3060, где она обеспечивает реальное время генерации речи.

Kani-TTS построена на сочетании NanoCodec и LFM2-350M, что обеспечивает компактность и качество, сравнимое с крупными нейронными TTS-системами. Разработчики использовали современные нейросетевые методы синтеза речи, чтобы добиться максимально естественной интонации и чистоты звучания.

Главный акцент сделан на эффективности и универсальности - модель легко разворачивается локально, подходит для встраивания в ассистентов, игровых персонажей и офлайн-озвучку, не требуя облачных вычислений.
HF

✔️Adobe прогнозирует рост AI-покупок в интернете на 520 % в период праздников 2025

По оценкам Adobe Analytics, объем онлайн-продаж в США в праздничный сезон 2025 года достигнет $253,4 млрд, что на 5,3 % больше, чем в прошлом году. AI-трафик при этом вырастет на 520 %, особенно в последние 10 дней перед Днём благодарения.

Почти половина американцев намерены воспользоваться AI-инструментами: 53 % - для поиска товаров, 40 %- для рекомендаций, 36 % — для поиска выгодных предложений, 30 % — чтобы вдохновиться идеями подарков.

Мобильные устройства останутся доминирующей платформой - 56,1 % транзакций пройдут с телефона. Среди драйверов роста - скидки (среднее снижение цен до 28 %), сервисы «купи сейчас, заплати позже» и активность в соцсетях, чья рекламная отдача вырастет на 51 %.
techcrunch

✔️ Kaleido: новая система для фотореалистичного нейронного рендеринга объектов и сцен.

Модель обучается не на 3D-структурах, а чисто на видео и многовидовых данных, что делает её универсальной и масштабируемой.

Kaleido превосходит все предыдущие генеративные модели в задачах с малым числом видов и впервые достигает качества рендеринга уровня InstantNGP в zero-shot режиме. Это шаг к гибкому world modeling, способному как точно реконструировать реальность, так и дорисовывать недостающие детали.
shikun

✔️ OpenAI и AMD заключили стратегическое партнерство: 6 гигаватт GPU и опцион на 10 % акций

OpenAI и AMD объявили масштабное сотрудничество: по условиям соглашения OpenAI развернёт 6 гигаватт графических процессоров AMD, начиная с первой волны - 1 гигаватт Instinct MI450 во второй половине 2026 года.

AMD, чтобы выровнять интересы, выдала OpenAI варрант на 160 млн своих акций, который будет реализован по мере достижения этапов развертывания и роста стоимости компании, что может превратить его в ~10 % долю.

Соглашение может принести AMD десятки миллиардов долларов дохода, а также усилить её позиции на рынке чипов для искусственного интеллекта.

Этот шаг позволяет OpenAI диверсифицировать аппаратные поставки и снизить зависимость от одного производителя, а также закладывает мощную основу для масштабных AI-инфраструктур следующих лет.
openai

@ai_machinelearning_big_data


#news #ai #ml