Alibaba Group и Alibaba Cloud возглавили консорциум по финансированию шэньчжэньского стартапа X Square Robot (осн. 2023). Участвовали HSG, Meituan и Legend Star.
Это часть стратегии Alibaba — компания планирует вложить $53 млрд в ИИ-инфраструктуру. Цель сделки — новое поколение «умной робототехники», где ИИ отвечает за автономность и принятие решений. Инвестиция также отражает курс Китая на ускоренное развитие сектора ИИ и робототехники.
mktnews.com
Китайский производитель гуманоидных роботов Unitree планирует выйти на шанхайскую биржу STAR Market в IV квартале. Цель — оценка $7 млрд (почти в 6 раз выше июльского раунда).
Компания — лидер в Китае по производству роботов-гуманоидов, её продукция используется в университетах и на публичных мероприятиях. Unitree уже прибыльна: выручка >1 млрд юаней ($140 млн). За спиной — Alibaba, Tencent и Geely. Успешное IPO станет ключевым индикатором интереса инвесторов к физическим воплощениям ИИ.
reuters.com
Стоимость генерации видео в Veo 3 упала: стандартная версия — с $0.75 до $0.40 за секунду (-47%), Veo 3 Fast — до $0.15 (-62.5%). Теперь поддерживаются вертикальные форматы (9:16) и качество 1080p. Обе модели стабильны и доступны через Gemini API.
Это сигнал к масштабированию и ценовой конкуренции на рынке видео-ИИ. Veo 3 уже применяется в проектах Invisible Studio, Saga, Mosaic для ускорения контент-продакшена.
X.com
Anthropic расширила возможности ассистента Claude на мобильных устройствах. При разрешении пользователя ИИ теперь может использовать геолокацию, календарь и другие данные для планирования мероприятий и рекомендаций.
Это шаг к созданию по-настоящему персональных ИИ-агентов, работающих с контекстом пользователя. Такой подход усиливает конкуренцию среди мобильных ассистентов и закрепляет тренд интеграции ИИ в повседневные процессы.
Скачать
Компания официально выступила в поддержку инициативы сенатора Скотта Винера, регулирующей передовые ИИ-системы. Ключевые положения:
• публикация принципов безопасности и прозрачности
• уведомление о критических инцидентах в течение 15 дней
• защита осведомителей и санкции за нарушения
• порог для регулирования — >10²⁶ FLOPs
Anthropic отмечает, что закон закрепляет уже применяемые практики и создаёт равные условия для конкуренции. Это первый случай открытой поддержки крупной ИИ-лабораторией регуляторных инициатив.
anthropic.com
- Флэшкарты и квизы: формат «вопрос–ответ» + тесты с настройкой сложности.
-Reports: авто-рекомендации форматов (блог, white paper, стади-гайд и др.), кастомизация промптов.
- ИИ-подкасты: новые режимы — Deep Dive, Brief, Critique, Debate; поддержка всех языков.
Примеры, видео, квиза и карточек прикрепили к посту.
Notebooklm
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥58👍28❤19🤬2💘1
▪API:https://bailian.console.alibabacloud.com/?tab=doc#/doc/?type=model&url=2979031
▪ModelScope Demo: https://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen3-ASR-Demo
▪Hugging Face Demo: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-ASR-Demo
▪Blog:https://qwen.ai/blog?id=41e4c0f6175f9b004a03a07e42343eaaf48329e7&from=research.latest-advancements-list
@ai_machinelearning_big_data
#ASR #SpeechRecognition #Qwen3 #AI #MachineLearning #DeepLearning #VoiceAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍83🔥17❤14🐳3
На Wave Summit 2025 Baidu китайцы показали новое поколение своих моделей:
- Reasoning-модель ERNIE X1.1: опережает DeepSeek R1 при цене в 2 раза ниже
- ERNIE 4.5: обходит GPT-4.5 при цене всего в 1% от него
🔥 ERNIE X1.1:
📊 В тестах модель:
- обошла DeepSeek R1-0528
- в ряде бенчмарков показывает уровень GPT-5 и Gemini 2.5 Pro
Доступна в ERNIE Bot, приложении Wenxiaoyan и через API на платформе Qianfan.
На первый взгляд, это достойная модель. Она не превосходит Gemini 2.5 Pro или GPT-5 в задачах reasoning, но с учётом ограничений по вычислительным мощностям в Китае — результат впечатляющий и заслуживает внимания.
🔥 ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking:
СДелана на базе 21B-instruct, которая уже считалась одной из самых сильных компактных MoE.
> 21B параметров всего, 3B активных
> Улучшена производительность в reasoning-задачах и Кодине
> Более точное использование тулзов
> Поддержка расширенного контекста до 128K токенов
> Apache 2.0
За свои деньги - отличная модель.
@ai_machinelearning_big_data
#ERNIE #AI #Reasoning #WaveSummit2025
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍48❤22🔥15
Инженеры UF создали чип, который использует лазеры и микролинзы для выполнения операций свёртки — ключевых для распознавания изображений, видео и речи.
- Энергопотребление таких чипов эффективнее в 10–100 раз, чем у обычных электронных чипов
- Точность обработки сохраняется на уровне ~98%
- Технология поможет снизить нагрузку на энергосети и сделать масштабные AI-системы более устойчивыми
Впервые оптические вычисления встроены прямо в чип и применены к нейросети. Это значит, что чип может выполнять самые ресурсоёмкие операции почти не потребляя энергию.
- Потребление энергии ↓ в 10–100 раз
- Точность ~98%
Этот чип может стать новым стандартом в энергоэффективных вычислениях для AI.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #Chip #OpticalComputing #Photonics #Energy
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤61👍40🔥15🥰6☃1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Эксперт Tiezhen WANG в своем годовом прогнозе отмечает, что RL и системы памяти получают широкое распространение, но главное — нас ждет фундаментальное изменение архитектуры ИИ. Ключевой инсайд: следующее поколение моделей, такое как Qwen3-next, активно экспериментирует с линейным вниманием (linear attention). Объем исследований в этой области достиг критической массы, и теперь эти наработки находятся на пороге внедрения в mainstream-модели промышленного масштаба. Это прорыв в эффективности: линейное внимание потенциально позволяет радикально снизить вычислительную сложность и потребление памяти при работе с длинными контекстами, что открывает дорогу для более дешевых и мощных моделей. X.com
Компания представила комплексное решение для автоматизации тестирования голосовых и текстовых агентов. Фреймворк позволяет уйти от ручных проверок через звонки к быстрому и повторяемому процессу, что значительно ускоряет итерации разработки. Система включает два ключевых подхода:
· LLM-оценка — проверяет качество и уместность ответов агента по заданным критериям (эмпатия, точность, tone of voice).
· Тестирование вызова инструментов — валидирует, что агент корректно использует API, передает правильные параметры и следует критически важной логике (например, трансфер в экстренные службы).
Главная фича — возможность одним кликом создавать тест-кейсы из реальных диалогов, моментально превращая провалы агента в production в тесты для предотвращения регрессий. Фреймворк интегрирован в CI/CD через CLI. elevenlabs.io
Несмотря на инвестиции более $13 млрд в OpenAI, компания теперь диверсифицируется — подключая технологии Anthropic в Office 365.Microsoft начнёт использовать модели Anthropic (например, Claude Sonnet 4) в таких приложениях, как Word, Excel, Outlook и PowerPoint, наряду с OpenAI и собственными AI-моделями.
Причина — внутренние тесты показали, что Claude превосходит OpenAI в задачах вроде автоматизации финансов в Excel и генерации более эстетичных презентаций в PowerPoint. Это явная стратегия снижения риска единого поставщика и шаг к многосторонней AI-экосистеме.
Reuters
Японский ИИ-стартап, основанный экс-инженерами Google, ищет Technical Program Manager для работы с крупными предприятиями и финтехом. Кандидат будет отвечать за доставку комплексных проектов — от планирования до внедрения — и совместную разработку ИИ-решений с клиентами из финансовой индустрии. Это сигнал о стратегии Sakana: вместо массового продукта они фокусируются на глубокой B2B-интеграции в высокомаржинальных вертикалях. Новость указывает на растущий спрос со стороны крупных корпораций на кастомные ИИ-решения под, а не на использование готовых API. Sakana.ai
Синхронный перевод теперь работает не только на новых моделях — поддержку получили и AirPods Pro 2, и AirPods 4.
Условие: нужны iPhone 15 Pro или новее с iOS 26.
На старте доступны 5 языков: английский, французский, немецкий, португальский и испанский.
Anthropic представила бета-доступ к функции создания файлов прямо в чате. ИИ теперь может генерировать полноценные, готовые к использованию документы: финансовые модели с формулами, дашборды в таблицах, презентации на основе отчетов и многое другое. Для этого Claude получает доступ к изолированной компьютерной среде («Claude’s computer»), где выполняет код и запускает программы для обработки данных и сборки финальных файлов. Это не просто текстовый вывод, а работа в полноценных приложениях. Функция доступна для корпоративных планов, для Pro — появится в ближайшие недели. Anthropic прямо предупреждает о рисках конфиденциальности, так как процесс требует доступа в интернет. anthropic.com
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍70❤31🔥11🍓2
Сегодняшний дамп статей от Google Research — это не очередной инкрементальный апдейт, а знаковое событие.
Исследователи представили систему, которая автоматически создаёт экспертное ПО для научных задач, и она уже побеждает на профессиональных лидербордах.
Это не просто ещё один кодогенератор.
Система использует LLM (Gemini), управляемую древовидным поиском (Tree Search) — алгоритмом из мира AlphaGo. Её цель — не просто скомпилировать код, а итеративно улучшать его, максимизируя конкретную метрику качества (score) на реальных данных. Учёные называют такие задачи «scorable tasks».
1. Биоинформатика (scRNA-seq): Открыла 40 новых методов для интеграции данных single-cell, которые побили лучшие человеческие методы на публичном лидерборде OpenProblems. ИИ не просто скопировал известный метод BBKNN, а улучшил его, скомбинировав с другим алгоритмом (ComBat), до чего люди не додумались.
2. **Эпидемиология (COVID-19):** ИИ сгенерировал 14 моделей, которые в течение всего сезона 2024/25 стабильно показывали результаты лучше, чем ансамбль CDC и любые отдельные модели при прогнозировании госпитализаций.
Работа с временными рядами обычно очень сложна, но здесь ИИ справился и превзошёл существующие подходы.
3. Другие области: Система также показала SOTA в:
· Сегментации спутниковых снимков (DLRSD benchmark, mIoU > 0.80)
· Прогнозировании нейронной активности целого мозга zebrafish (ZAPBench)
· Прогнозах временных рядов (GIFT-Eval benchmark)
· Численном решении сложных интегралов, где стандартная scipy.integrate.quad() падает.
Вместо того чтобы с нуля генерировать код, система начинает с существующего решения (например, вызова quad() или простой модели) и запускает древовидный поиск. На каждом шаге LLM предлагает «мутации» — варианты изменения кода. Дерево поиска решает, какую ветку развивать дальше, балансируя между эксплуатацией (улучшение текущего лучшего решения) и исследованием (попытка радикально новых идей).
Ключевая фишка — система умеет интегрировать научные идеи извне. Ей можно скормить PDF научной статьи, и она попытается реализовать описанный там метод. Более того, ИИ может комбинировать идеи из разных статей, создавая гибридные методы, которые и приводят к прорыву.
Это не замена учёным. Это мощнейший инструмент усиления. Система за часы прорабатывает и тестирует идеи, на которые у исследовательской группы ушли бы недели или месяцы. Она без устали перебирает «иголки в стоге сена» — те самые нетривиальные решения, которые ведут к скачку в качестве.
Пока что система требует чётко определённой метрики для максимизации. Но для огромного пласта эмпирической науки (от биологии и медицины до климатологии и астрофизики) это и есть основной способ оценки гипотез.
Вывод: Это один из самых убедительных на сегодня шагов к реальному ИИ-ассистенту для учёных. Он не просто отвечает на вопросы — он проводит вычислительные эксперименты и находит решения, превосходящие человеческие.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #Science #MachineLearning #LLM #Research #GoogleAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤85🔥40👍21🤔6🤣5😐5🥰2❤🔥1👌1