🎄Утренняя подборка

● Дорожные камеры в Москве начали фиксировать с помощью ИИ остановку в местах, где машина мешает другим участникам движения

● «Норникель» выпустил открытую модель MetalGPT для применения в металлургической отрасли

● «Билайн бизнес» предоставил предпринимателям доступ к популярным нейросетям

● Исследователи «Яндекса», ШАД и ДВФУ создали нейросеть для анализа аэрофотоснимков природных территорий на предмет загрязнений

● В Национальном исследовательском Нижегородском государственном университете им. Н.И. Лобачевского разработали ИИ-модель для прогноза риска смерти пациентов с диабетом

🗺За рубежом
● В Китае могут ввести ограничение на покупку ИИ-чипов H200 от NVIDIA

● Alibaba создаст подразделение для стимулирования использования потребителями решений на базе Qwen

● Microsoft инвестирует в Индию $17,5 млрд в течение четырех лет для развития облачной и ИИ-инфраструктуры

● Организация Linux Foundation открыла проект Agentic AI Foundation для развития комплекса инструментов и стандартов в области агентного ИИ

● Разработчик Anthropic и Accenture создали Accenture Anthropic Business Group для совместной разработки ИИ-решений

● Google планирует выпустить очки с ИИ в 2026 году

● Американский разработчик Pebble представил умное кольцо Index 01 для создания заметок

● Французский стартап Mistral AI выпустил семейство моделей Devstral 2 для программирования, а также ИИ-ассистента Mistral Vibe CLI для автоматизации написания кода

🏅Конкурсы
● Лауреатами Научной премии «Сбера» — 2025 в номинации «AI в науке» стали ученые Михаил Медведев и Дмитрий Пензар. В номинации «Цифровая вселенная» — Роман Соловьёв, Сергей Кривовичев и Борис Алексеев

● Команда VIM Института искусственного интеллекта AIRI заняла призовое место в треке Internal Model Reasoning премии NeurIPS 2025, а команда In2AI стала первой в соревновании Generalization

📈Аналитика
● Согласно информации HeadHunter зарплаты в России для специалистов с навыками в области робототехники за год выросли на 14%

● В AppSec Solutions прогнозируют, что российский рынок защиты ИИ в 2026 году составит не менее 1 млрд руб., а к 2029 году достигнет 11 млрд руб.

💬Мнения
● Заместитель министра энергетики Эдуард Шереметцев — о темпах применения ИИ в ТЭК

📎Материалы
● Заметка mos. ru о работе городских сервисов с ИИ

🙋Ищут
● CNews и ВТБ открыли набор участников на премию Data Fusion Awards, которая включает номинации в сфере ИИ. Узнать детали и подать заявку до 20 января 2026 года можно здесь

🧑🏻‍💻Разработчикам
● ИИ-агент Phone Agent от Zhipu AI для управления смартфоном

🆕 В кругах Громова - прибавление! Только что вышло новое исследование
– Self-Service-круг Громова 2026!

☝️ Self-Service-круг Громова объясняет, как российские аналитические платформы поддерживают самостоятельность пользователей во всей
архитектуре данных, а не только в BI. Исследование помогает понять, где self-service – реальная управляемая модель, а где – набор разрозненных функций или маркетинговая декларация.

☝️ В отчет вошло более 20 российских решений, в том числе и наши партнеры
– Loginom, Yandex DataLens, Visiology, PIX BI, Luxms BI и другие.

Скачиваете и изучайте Self-Service-круг Громова и делитесь с нами в комментариях, что вы думаете о self-service функциональность в российских системах бизнес-аналитики 👌

#BI #Selfservice #АналитикаДанных #Исследование

Боты впервые обогнали людей по числу веб-запросов к страницам, следует из данных Cloudflare Radar.

На автоматизированный трафик приходится 57,5% HTTP-запросов к HTML-страницам, на пользователей — 42,5%. Глава Cloudflare Мэтью Принс заявил, что это произошло быстрее его прогноза на 2027 год из-за роста ИИ-агентов, которые могут просматривать тысячи сайтов вместо одного пользователя.

🧮 Интересная и подробная статья о том, почему TPU становятся ключевым фактором в удешевлении инференса.

- TPUs дают примерно в 4 раза лучшую стоимость за производительность по сравнению с Nvidia GPU в задачах инференса 
- Инференс за время жизни модели стоит в 15 раз дороже, чем её обучение 
- К 2030 году инференс будет потреблять около 75 процентов всего AI compute (рынок на 255 млрд долларов)

Основная мысль проста: инференс полностью доминирует итоговую стоимость эксплуатации модели. Обучение модели уровня GPT-4 стоит примерно 150 миллионов долларов, но поддержание инференса - около 2.3 миллиарда долларов в год.

Nvidia H100 отлично подходит для гибкого обучения, но их универсальная архитектура добавляет лишнюю логику управления и движение данных, что увеличивает энергопотребление при простых forward-pass операциях — поэтому длительный инференс обходится дорого.

Google TPU - специализированные чипы для tensor math, построенные на систолических массивах и агрессивной инженерии энергопотребления. В итоге они потребляют примерно на 60-65 процентов меньше энергии и дают около четырёхкратного выигрыша по стоимости инференса трансформеров по сравнению с H100.

Практика это подтверждает: 
Midjourney снизил затраты на инференс примерно на 65 процентов после перехода на TPU. 
Anthropic закупает до миллиона TPU. 
Meta, Salesforce, Cohere и многие другие также переводят всё больше трафика на TPU-поды, поскольку инференс стремительно растёт и к 2030 году станет около 75 процентов всех вычислений в AI.

ainewshub.org/post/ai-inference-costs-tpu-vs-gpu-2025

🔭 Вышло огромное исследование на 303 страницы от ведущих китайских лабораторий — подробный разбор того, как создают и обучают модели, ориентированные на написание кода, и как на их основе строят полноценные софт-агенты.

Вот что в нём разбирается:

1. Как формируют модель
- Сбор и очистка гигантских датасетов кода. 
- Предобучение: модель впитывает реальные паттерны программирования в промышленных масштабах. 
- SFT и RL: дополнительные этапы, где модель учат лучше следовать инструкциям, проходить тесты и избегать очевидных ошибок.

2. Как модели превращают в инженерных агентов
- Агент читает баг-репорт или фичу. 
- Планирует шаги. 
- Меняет файлы. 
- Запускает тесты. 
- Повторяет цикл, пока не добьётся результата.

3. Какие проблемы всё ещё остаются
- Работа с огромными репозиториями. 
- Безопасность и надёжность генерируемого кода. 
- Корректная оценка качества работы агентов. 
- Реальные приёмы и лайфхаки, которые используют текущие команды.

Исследование - мощный срез состояния индустрии: от датасетов и архитектур до практических инженерных пайплайнов. Это именно то, как современные LLM превращаются в «второго разработчика» в команде.

https://arxiv.org/abs/2511.18538

🌪️ Game Changer: Вихри в симуляции текучей среды

Новая научная работа (Wang et al., SIGGRAPH 2025) совершила невероятный прорыв, решив одну из самых сложных проблем компьютерной графики и инженерных симуляций: долговременное и точное моделирование вихревых потоков (vorticity).

❓ В чем проблема?
Вихри - это мельчайшие водовороты, которые определяют, как ведут себя газы и жидкости (дым, вода, воздух вокруг крыла самолета).

Точное моделирование их хаотичного поведения (турбулентности) критически важно, но чрезвычайно сложно:

- Сложность визуализации: Вихри часто невидимы (например, в воздухе), что требует сложных методов трассировки (как пузырьки или дым).

- Нестабильность симуляции: В большинстве прошлых методов вихри очень быстро разрушались, искажались или, в худшем случае, приводили к «взрыву» симуляции 💥 после нескольких шагов.

💡 Гениальное решение: «Частицы с памятью»
Исследователи возродили и обновили метод Vortex-in-Cell, используя гибридный подход, который наконец-то может справиться с хаосом:

- Сетка (Grid): Используется для расчета общей скорости и давления потока.
- Частицы (Particles): Внутри этой сетки размещаются частицы, которые действуют как «погодные зонды». Они несут в себе информацию о локальной ротации (вихревом потоке).
Сохранение «Травмы»: Главная хитрость: эти частицы «помнят» все растяжения и скручивания, которым они подверглись. Это позволяет вихрям оставаться четкими и стабильными, даже когда они взаимодействуют друг с другом и распадаются на более мелкие.

📈 Главный результат
Новый метод позволяет сохранять детализацию вихрей до 30 раз дольше, чем предыдущие, и впервые обеспечивает реалистичное моделирование таких сложных сцен, как:
🐋 Движение морского ящера в воде.
🌪️ Эволюция сложных узлов вихревых колец.
🚀 Выхлопные газы от ракеты или потоки воздуха вокруг сверхзвукового самолета.

🎯 Приложения
Эта беспрецедентная точность несет огромный потенциал:
- Прогнозирование Погоды: Более четкие и надежные модели ураганов и торнадо могут спасти жизни.

- Инженерия: Проектирование более тихих реактивных двигателей и аэродинамически эффективных автомобилей.

- Компьютерная Графика: Невероятно реалистичные спецэффекты для фильмов и игр!

Источник

Теперь вы знаете, сколько роботов-пылесосов нужно запустить одновременно, чтобы уборка комнаты прошла максимально быстро.

А кстати, сколько.... хорошая алгоритмическая задача ))

Bitcoin под угрозой: Google рассчитала взлом за 9 минут

Google Quantum AI выпустила статью, где показала новые оценки для атаки на secp256k1 - именно на этой эллиптической кривой держатся подписи Bitcoin и части экосистемы Ethereum. Авторы утверждают, что алгоритм Шора можно реализовать примерно с 1200 логическими кубитами и 90 млн Toffoli-гейтов, либо с 1450 логическими кубитами и 70 млн Toffoli-гейтов. Для сверхпроводниковой архитектуры это дает оценку меньше чем в 500 тысяч физических кубитов, что почти на порядок лучше некоторых прошлых оценок и заметно ниже, чем в работе Litinski 2023, с которой они сравниваются.

Самое тревожное в бумаге не в самом факте угрозы, а в таймингах. По расчетам Google, если часть вычислений сделать заранее, то после раскрытия публичного ключа приватный ключ можно получить примерно за 9-12 минут. Средний блок Bitcoin добывается около 10 минут, а значит теоретически становятся возможны on-spend атаки: перехват транзакции в мемпуле и подмена до подтверждения блока. Авторы отдельно пишут, что именно fast-clock платформы вроде superconducting и photonic выглядят опаснее всего для активных транзакций.

При этом речь пока не о том, что Bitcoin "сломали". Такого компьютера сейчас не существует. Но сама граница между "это научная фантастика" и "это уже инженерная гонка" заметно сдвинулась. В paper прямо сказано, что криптосообществам стоит ускорять переход к post-quantum cryptography без промедления.

Отдельная проблема - старые и давно неактивные кошельки. В документе говорится, что около 1.7 млн BTC до сих пор лежат в старых P2PK-скриптах с уже раскрытыми публичными ключами, а общий объем уязвимых адресов оценивается примерно в 6.7 млн BTC. Это делает "спящие" монеты потенциальной многомиллиардной целью для будущих CRQC-машин.

Ethereum, по мнению авторов, рискует по-своему. Там отдельные поверхности атаки связаны с account model, BLS-подписями валидаторов и KZG commitments, которые используются в Data Availability. В таблице paper для Ethereum перечислены отдельные классы уязвимостей, включая BLS signatures и KZG commitments.

Еще один важный момент - Google проверила свои ресурсные оценки через zero-knowledge proof, не раскрывая сам атакующий квантовый circuit. Для квантового криптоанализа такого уровня это подается как важная валидация результатов.

Итог простой: квантовый взлом Bitcoin еще не наступил, но окно до реальной угрозы сжимается гораздо быстрее, чем многие привыкли думать. Теперь вопрос уже не в том, возможна ли такая атака в принципе, а успеет ли крипторынок мигрировать раньше, чем появится нужное железо.

quantumai.google/static/site-assets/downloads/cryptocurrency-whitepaper.pdf

Почему до этого никто не додумался раньше: чувак замутил приложение, в котором можно посмотреть вид из зала перед тем, как забронировать место.

Нужно лишь ткнуть на нужное кресло — и всё появится перед вами.

Для истинных ценителей )))

Яндекс открыл продажи ИИ-наушников с Алисой AI. Яндекс Дропс — первое носимое устройство компании, позволяющее общаться с ИИ-ассистентом на ходу, не доставая телефон, пишет Forbes.

Функция «Моя память» позволяет владельцу сохранять свои мысли, планы и идеи, а позже с помощью нейросети структурировать их. Владельцы Дропс смогут использовать эту функцию не только через наушники, но и в чате с Алисой, на Станциях и ТВ Станциях. В новом девайсе та же, что и в чате, языковая модель, но будет давать более лаконичные ответы. Начатый в наушниках диалог можно продолжить в чате, искать, удалять, добавлять и редактировать записи можно вручную или голосом.

Первую неделю гаджет можно будет купить только в чате с Алисой AI, с 16 июня он появится у ретейлеров в России, Казахстане, Белоруссии, рассказали в Яндексе.

Внезапно ))

В Грузии иностранцев предлагают депортировать за плохую учёбу в вузах

Власти намерены серьёзно ужесточить правила: с июля в стране создадут единый биометрический реестр для учёта приезжих, а МВД будет вести отдельную базу, фиксируя иностранцев, которые нелегально находятся в Грузии, сообщает Sputnik Georgia.

Поводом для выдворения из страны могут стать работа без разрешения (или нарушение условий его выдачи), нетрезвое вождение, мелкое хулиганство, уличные граффити, ношение ножа и оскорбление властей.

Чтож... и такое бывает

В России с 2019 по 2026 годы утверждено уже 176 стандартов в области искусственного интеллекта, об этом в интервью ТАСС заявил глава Росстандарта Антон Шалаев на полях ПМЭФ.

Глава Росстандарта отметил, что Россия вошла в число стран-лидеров по наличию стандартов в области верификации технологий, применяемых в ИИ.

В сфере беспилотного транспорта действует уже 8 первых ГОСТов на высокоавтоматизированные транспортные средства, работа в этом направлении продолжается, добавил он.