✔️GPT-5 Pro стал лидером ARC-AGI Semi-Private Benchmark

Модель GPT-5 Pro заняла первое место среди всех проверенных frontier-LLM на закрытом бенчмарке ARC-AGI Semi-Private. Этот тест оценивает способность моделей к абстрактному рассуждению и решению сложных задач.

Интересно, что GPT-5 Pro всё ещё уступает результатам старого o3-preview, который OpenAI тестировал ещё в декабре прошлого года. Однако тот экспериментальный вариант был почти в 50 раз дороже в вычислительных затратах и никогда не был публично выпущен.

Версия o3-preview (high) достигала впечатляющих 87,5 % точности на ARC-AGI-1, но потребляла 172 раза ресурсов, чем версия (low). Из-за этого она не попала в официальный лидерборд - по правилам, тесты с compute-стоимостью выше $10 000 не публикуются.

GPT-5 Pro является самой мощной из доступных и подтверждённых моделей на Semi-Private ARC-AGI.

✔️Журнал TIME опубликовал ежегодный список The Best Inventions of 2025 - подборку из 300 инновационных продуктов и идей, которые, по мнению редакции, способны изменить будущее.

В список вошли достижения в самых разных областях: ИИ робототехника, медицина, экология, образование, энергетика и дизайн. Среди ключевых технологий - Claude Sonnet 4 от Anthropic, новая версия ИИ-модели, которая продемонстрировала более точные и безопасные ответы; NVIDIA DGX Spark - «настольный» AI-суперкомпьютер, делающий высокопроизводительные вычисления доступнее; UiPath Agentic Automation, объединяющая работу AI-агентов; и XReal One - компактные AR-очки, приближающие смешанную реальность к массовому использованию.

TIME отметили разработки в области биотехнологий, биопечати тканей, устойчивых источников энергии и переработки отходов. Эти изобретения демонстрируют, как технологии становятся не просто инструментами, а основой будущего образа жизни.
time

✔️ Google Cloud показал 1001 реальный кейс использования генеративного ИИ в бизнесе

Google Cloud опубликовал обновлённый список из 321 корпоративного примера применения генеративного ИИ, что в 10 раз больше, чем годом ранее. Это показывает, что AI уже массово используется в продакшене по всему миру.

В банках и ритейле Commerzbank ИИ обрабатывает 2 млн клиентских чатов с 70% успешных решений, Best Buy ускоряет анализ отзывов, а Mercedes внедрил голосового ассистента на базе Gemini.

Внутри компаний ИИ автоматизирует рутину: Toyota экономит более 10 000 часов в год, Manipal Hospitals сократил передачу смен с 90 до 20 минут, Equifax - 97% сотрудников хотят сохранить AI-лицензии.

Wayfair ускорил настройку окружений на 55%, CME сэкономил 10,5 часов в месяц, а BMW и UPS используют цифровых двойников для моделирования логистики и производств.
Подробнее

✔️ Taiwan отказывается от идеи 50 на 50 с США по производству чипов

Министр экономики Тайваня заявил, что TSMC сохранит свои самые передовые технологии и основное производство на острове, несмотря на предложение США сделать «50 на 50».

Компания вкладывает $165 млрд в шесть фабрик в США, но строит десять на Тайване и планирует новые - там останутся ведущие технологические узлы.

По словам министра, зарубежные заводы допустимы только при реальных заказах, прибыли и отсутствии рисков для безопасности.

Идея «50-50» возникла из-за стремления США увеличить долю внутренних чипов после кризиса поставок 2020–2021 годов.

Аналитики считают, что перенос производства в США слишком дорог и займёт годы, поэтому Вашингтон делает ставку на «friendshoring» - распределённые цепочки поставок между союзниками.
times

✔️ UserLM-8B от Microsoft

Microsoft представила новую модель UserLM-8B, созданную для симуляции поведения пользователя в диалоге. В отличие от обычных LLM, эта модель генерирует реплики от лица человека, включая уточнения, эмоции и ошибки, как в реальном общении.

Модель построена на базе Llama3.1 8B и дообучена на корпусе WildChat-1M, где она анализировала сотни тысяч реальных и синтетических диалогов. Такой подход позволяет создавать реалистичные сценарии общения для тестирования чат-ботов, обучения ассистентов и генерации синтетических данных.
HF

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

⚡️ DeepMind выпустила удобный Colab-ноутбук для дообучения модели Gemma 3-270M на задаче генерации эмодзи.

Это лёгкий эксперимент - всего 270 млн параметров, используется QLoRA и короткие последовательности,
поэтому обучение можно спокойно запускать на локальной машине или в Colab.

Модель также легко встраивается в JavaScript -приложения через transformers.js.
Все материалы автор обещал выложить в треде.

Задача генерации эмодзи имеет короткую длину последовательности,поэтому модель обучается эффективно даже с ограниченными ресурсами.
Это даёт шанс понять процесс обучения на практике,
а не просто повторить код в отличие от многих “игрушечных” ноутбуков по RL и fine-tuning,
где видишь синтаксис, но не реальные кривые обучения и поведение модели.

Colab

🖥 Новый курс на Stepik - PostgreSQL для разработчиков: от основ к созданию API

Здесь на пальцах объясняют не только как писать SQL-запросы, а строить настоящие backend-сервисы с базой данных как у профи.

В этом курсе ты шаг за шагом создашь REST API на FastAPI + PostgreSQL:
от установки среды и первых таблиц - до масштабируемого приложения с безопасностью и CRUD-операциями.

🔹 На практике разберете:
• SQL-запросы, фильтры, агрегаты и подзапросы
• Связи между таблицами и нормализацию БД
• Взаимодействие Python и PostgreSQL
• Реализацию REST API и подключение базы
• Оптимизацию и разбор реальных задач с собеседований

⚡ После курса у вас будет свой работающий API-проект и реальные навыки работы с PostgreSQL в продакшене.

🎁 Спешите пока действует скидка –30% от цены!

🚀 Прокачаю свои знания: https://stepik.org/course/255542/

🖥 Чип, который работает как мозг человека

Учёные из Monash University создали микрочип размером с монету, который ведёт себя как настоящие нейроны мозга.

💧 В основе — жидкостная структура из металлоорганического каркаса (MOF).
Через микроскопические каналы внутри неё проходят ионы, как электрические импульсы в мозге, — именно так чип обрабатывает сигналы.

Главная особенность — он запоминает прошлые импульсы и меняет своё поведение на основе опыта.
То есть этот чип не просто считает — он обучается, как нейросеть в нашем мозге.

⚡ Это может стать началом новой эры компьютеров — умных, адаптивных и “живых”, где вычисление и память объединены в одном устройстве.

phys.org/news/2025-10-scientists-nanofluidic-chip-brain-memory.html

⚡️ Samsung идёт на риск, чтобы вернуть лидерство в гонке AI-памяти - ставка на сверхбыструю HBM4

Samsung решила изменить правила игры на рынке чипов и убедить Nvidia повысить официальную скорость HBM4, даже несмотря на то, что конкуренты: SK Hynix и Micron - раньше показали первые образцы.

Обычно разработчики HBM (High Bandwidth Memory) делают акцент на контроле температуры, ведь многослойная DRAM быстро нагревается. Но теперь Nvidia потребовала большего - выше частоты, выше скорость.

Для Hynix и Micron это стало неожиданностью: их решения оптимизированы под стабильность, а не под разгон.

А вот Samsung оказалась готова. Её HBM4-чипы уже достигли более высоких частот на тестах - благодаря технологическому преимуществу:
- DRAM-чипы производятся по 1c-процессу (6-е поколение 10 нм),
- базовый логический кристалл - на 4-нм техпроцессе Samsung Foundry.
Для сравнения:
- SK Hynix использует 12-нм процесс TSMC,
- Micron - старый DRAM-процесс.

Более продвинутая литография даёт Samsung лучший контроль над энергопотреблением и сигналами.

Компания уже ускоряет производство и планирует вывести HBM4 на рынок в 2026 году, когда спрос на память для AI-систем резко превысит предложение.
Такой шаг может вернуть Samsung утраченные позиции после неудачи с HBM3E.

Ключевой момент - тесты Nvidia Rubin. Если HBM4 покажет проблемы с нагревом или надёжностью при интеграции, вся стратегия может рухнуть.
Но если всё пройдёт успешно, Samsung сможет опередить Hynix и Micron, снова захватив лидерство в памяти для AI-ускорителей.

Итог: Samsung делает ставку на скорость, технологии и масштаб. Это рискованный, но стратегический шаг, который может определить баланс сил на рынке AI-чипов в ближайшие годы.

🟠Подробности

#Samsung #Nvidia #AI

🍏Ничего сверхъестественного - просто Gemini 3 Pro за один (!) промпт разворачивает полноценную симуляцию macOS или Windows прямо в браузере.

Всего 900 строк кода - и у вас уже есть рабочий интерфейс с анимациями, меню, браузером и даже терминалом.

Модель справляется с этим за 172 секунды.

Код и демо уже доступны - а инсайдеры шепчут, что официальный релиз выйдет на этой неделе.
Первые тестеры называют Gemini 3 Pro «лучшим ИИ для кодинга на сегодня».

https://codepen.io/ChetasLua/pen/EaPvqVo

💡 Еще один дикий пример работы Gemini 3.0 Pro , модель превращает один длинный промпт в полноценный сайт.

По одному промпту получили интерактивную страницу с эффектами симуляции: сетки под объектами, прогрессивная подгрузка текстур, глюки физики, матричный дождь кода, переключение между видами rendered и source, фоновый шум процессора и финальный мета-момент, где сайт признаёт, что на него смотрят.

Всё укладывается в один HTML-файл и открывается в Chrome.

Промпт:

Write code for a mysterious website about simulation theory. Make it feel like reality is rendering in real-time — wireframe grids that appear under solid objects, textures that load progressively, physics glitches where elements float momentarily. Include matrix-style falling code backgrounds, sections that flicker between "rendered" and "source code" views, ambient computer processing sounds, and a final meta moment where the website acknowledges it's being viewed. Design it like a philosophy professor's existential crisis coded by a game engine developer. make sure I can paste it all into a single HTML file and open it in Chrome.

🟢 Код: https://codepen.io/ChetasLua/pen/ogbGqwW
🟢Пост: https://x.com/chetaslua/status/1978226719225004290

🧠 Учёные из Penn State обнаружили нечто **дикое**: грубость делает ChatGPT умнее.

Они протестировали ChatGPT-4o на 250 вопросах с 5 уровнями вежливости:

• Очень вежливо → 80.8% точности
• Вежливо → 81.4%
• Нейтрально → 82.2%
• Грубо → 82.8%
• Очень грубо → 84.8%

Статистический анализ подтвердил: это не случайность — жёсткие запросы стабильно дают лучший результат.

Ещё интереснее: старые модели вроде GPT-3.5 реагировали *наоборот*.
А вот GPT-4 и новее становятся точнее, когда с ними разговаривают резче.

Источник: https://arxiv.org/abs/2510.04950