Как же это жизненно ))

🤯 OpenAI заявила о десяти прорывах в задачах, которые математики не могли решить десятилетиями

Результаты получила внутренняя версия Astra - следующей крупной модели компании.

Среди достижений:

— построен первый явный пример не-софической группы (особого типа абстрактной алгебраической структуры, которую раньше удавалось описывать только косвенно);
— опровергнута гипотеза жёсткости Конна (долгосрочное предположение в функциональном анализе о том, насколько строго определяются такие математические объекты);
— доказана квантовая теорема о параллельном повторении для общих двухигровых систем (показывает, как быстро падают шансы на успех при многократном повторении квантовых игр);
— доказана гипотеза Эрхарта об объёме (результат из геометрии, связанный с подсчётом точек в многомерных фигурах и их объёмами);
— впервые с 1978 года улучшена общая верхняя оценка плотности упаковки сфер (то есть насколько плотно можно «уложить» шары в пространстве).

По заявлению OpenAI, Astra самостоятельно нашла основные математические аргументы, а затем формализовала каждое доказательство в Lean. Вместе с машинно проверяемыми сертификатами опубликована рукопись на 249 страниц.

Успешные запуски обошлись бы примерно в $2000 по тарифам Sol API.

одели начинают предлагать новые доказательства для открытых задач - хотя теперь результаты должен внимательно проверить весь математический мир.

Astra ещё не выпущена, и OpenAI не называет её GPT-6.

openai.com/index/ten-advances-in-mathematics/

📌 JoySafety — фреймворк безопасности для LLM от JD

JoySafety — это открытый фреймворк для обеспечения безопасности больших языковых моделей. Он уже используется внутри JD (京东) для AI-ассистентов, логистики и консультационных сервисов.

🔍 Возможности
- Фильтрация и защита: от злонамеренных промптов, нежелательного контента, атак на модель.
- Модульная архитектура: отдельные сервисы для BERT, FastText, ключевых слов, знаний и векторных проверок.
- Горячее обновление стратегий: можно менять полиси безопасности без перезапуска.
- Продакшн-масштаб: поддержка больших нагрузок, горизонтальное масштабирование, интеграция с MySQL/Redis и векторной БД.
- Примеры для Python, Java и Go в разделе *quickstart*.

🛠 Быстрый старт
1. Клонировать репозиторий:
git clone https://github.com/jd-opensource/JoySafety
2. Скачать модели через git-lfs или вручную (HuggingFace/ModelScope).
3. Настроить .env (переменная SAFETY_MODEL_DIR).
4. Запустить:
docker-compose --env-file .env up
5. Использовать API из примеров.

JoySafety даёт готовую инфраструктуру модерации и защиты вокруг LLM. Он предотвращает утечки, фильтрует опасный текст и позволяет настраивать собственные политики безопасности. Подходит для продакшн-сценариев, где важна защита пользователей и корректная работа модели.

👉 Репозиторий: https://github.com/jd-opensource/JoySafety

*придется включить автоперевозчик в репо

❗️Мировая безработица среди работников в возрасте до 25 лет стала расти, говорится в докладе Международной организации труда.

По итогам 2025 года рабочие места в общей сложности искали 67 млн человек, или 12,4% экономически активного населения в возрасте до 25 лет. Ухудшение карьерных позиций молодых обусловлено недостаточно высокой скоростью создания рабочих мест в экономиках, а также их частичной трансформацией из-за внедрения технологий ИИ.

На самом деле у этого есть обратная сторона медали. Достаточно большое колличество людей вообще не используют ИИ в своей работе. Более того, в топе будут страны, кто активно создаёт рабочие места и более того, не делает ставку только на молодых спецов, а активно привлекает все возраста сразу.

В противном случае будет ситуация, что есть куча молодежи, которая слепо верит ИИ и нет того кто передает философию разработки. На короткой дистанции будет буст на длинной стремительная деградация.

Либо обратная ситуация - невозможность молодежи найти работу, ее быстрое перетекание в другие страны с более мягкой политикой, на выходе опять же проигрыш тех стран, из которой утекает молодежь.

Что хуже, дешёвым трудом новые технологии не заменить. Чем выше уровень технологии, тем выше точки перелома глобального производства. То есть уровень внимания и контроля возрастает кратно.

Почему ИИ дешевеет, но при этом использует всё больше энергии?

Всё из-за парадокса, сформулированного в середине XIX века. В то время в Великобритании росло потребление угля и звучали опасения, что запасы могут закончиться. Ситуацию должен был изменить более экономичный паровой двигатель Джеймса Уатта. Но произошло обратное: с появлением этого двигателя угля стали сжигать ещё больше.

Этот экономический парадокс описал британский экономист Уильям Джевонс: чем дешевле и эффективнее становится технология, тем больше она начинает тратить ресурсов. Позднее то же самое произошло с другими технологиями — например, интернетом: когда передача данных стала дешевле, люди стали потреблять больше трафика.

Парадокс Джевонса работает и с ИИ. С развитием моделей растёт их эффективность (соотношение оценки интеллекта к цене). Поэтому нейросети начинают внедрять повсюду, а нагрузка на дата-центры растёт. И поэтому поиск вычислительных мощностей стал одной из главных тем ИИ-гонки.

Китайские ИИ-компании и технологические гиганты вроде ByteDance, Tencent и Geely начали хантить 13-летних школьников, предлагая им контракты на обучение. Причиной такой гонки за талантами стал прогнозируемый к 2030 году дефицит специалистов в размере 5 млн человек.

Корпорации не готовы ждать выпускников неповоротливой системы образования и готовы платить подросткам сразу после школы зарплаты уровня выпускников университетов. @banksta

✔️ Unsloth AI выпустила приложение Unsloth Desktop

Авторы популярного фреймворка выпустили кроссплатформенный инструмент, позволяющий запускать и обучать модели на локальном оборудовании.

Unsloth Desktop работает на Windows, macOS и Linux, поддерживает форматы MLX, GGUF, а также диффузионные модели для генерации изображений, аудио и видео.

Движок оптимизирован под широкий парк железа, включая обычные CPU и мульти-GPU конфигурации от NVIDIA, AMD, Intel и Apple.

Приложение может напрямую подключать агентов Claude Code, OpenAI Codex, Hermes Agent, OpenClaw и OpenCode к локальным LLM.

Для процессов дообучения Unsloth обещает двукратный прирост скорости при снижении VRAM на 70%.

Из коробки приложение предлагает приватный веб-поиск, RAG, поддержку стандарта MCP, а также экспорт весов в форматы NVFP4 и GGUF.

Проект полностью открыт в репозитории на Github, там же можно найти установочные файлы под каждую из заявленных ОС и набор готовых ноутбуков для инференса и обучения популярных моделей.

Документация - на сайте Unsolth.

#news #ai #ml

Прикольная история, когда не охота постоянно открывать браузер и загружать инфу. Хорошо работает, быстро локально.

Сходили сюда, ситуация особо не поменялась с прошлого года. Да есть подвижки на развитие, но общий вайб как и прежде. Смешанное чувство от посещения. Короче, просто работать активно подаваться везде. Требования стали жёстче три проекта глобальных подавались в этом году, два не пошли хотя есть огромный потенциал по третьему ждём.

Может просто осенняя хондра на меня навалилась )))

Хотя, не вру))) ещё один долго тянущийся проект взлетел, виват )))

Мужчина прятал в судебных документах инструкции для ИИ белым шрифтом — судья заставил его подавать бумаги чернилами

Американец по имени Эллиотт спрятал в юридических документах скрытые промпты для ИИ, чтобы любая нейросеть, анализирующая дело, соглашалась с его позицией . Судья заметил махинацию и сделал предупреждение, но Эллиотт повторил трюк дважды. Тогда суд обязал его подавать все документы только лично, в бумажном виде, написанными чернилами, — это первый в истории случай атаки через «непрямую инъекцию промпта» в судебной системе США.

⚡️Нейросеть Claude впервые уволила человека, пишет Time.

Компания Andon Labs решила дать нейросети управлять бизнесом - магазином Andon Market в Сан-Франциско.

Выдающихся успехов в этом деле ИИ не проявил, но все же смог найти "слабое звено" - один из сотрудников опоздал на 17 смен из 23. Оказалось, что нейросеть довольно снисходительно относилась к опозданиям в целом, но на прямой вопрос о том, нужен ли здесь такой работник - все же решила его уволить.

Вот такая ты да ИИ ??? С гнильцой ))))

🔥 Kimi K3 на 2,78 ТРИЛЛИОНА параметров запустили на CPU с 8 ГБ RAM. Без GPU, BLAS и фреймворков

Проект kimi-k3-in-c реализует inference Kimi K3 практически с нуля на portable C99. Чекпоинт модели занимает 1,56 ТБ, но пик RAM при запуске составил всего 8,24 ГБ.

Фокус в MoE и стриминге весов. Из 896 экспертов на токен выбираются только 16, а остальные веса не обязаны постоянно лежать в оперативной памяти. Огромная часть модели читается прямо с диска, поверх этого работает LRU-кэш экспертов.

Цена такого трюка очевидна: скорость. При 8 ГБ RAM автор получил около 26,5 секунды на токен, при 64 ГБ уже 19,8 секунды, а на машине с 128+ ГБ, где нужные данные помещаются в память, около 5,6 секунды.

Получается любопытная смена ограничения: гигантскую MoE уже можно заставить работать без серверной фермы. Вопрос теперь скорее в том, сколько диска и времени на токен вы готовы отдать за такой inference.

github.com/FareedKhan-dev/kimi-k3-in-c

#AI #Kimi #LLM #C #LocalAI

Все граждане, эпоха GPU официально кончилась.
Настало время сильных программистов.

И акции NVidia сразу отреагировали, конечно не критично, но тренд уже зародился. Ждём волну обрушения.

США хотят запретить Европе использовать китайский ИИ. Согласно полученному Reuters проекту письма, страны, которые присоединились к пекинской модели ИИ, потеряют доступ к возглавляемой США инициативе Pax Silica. В проекте говорится, что членство в Pax Silica не может сосуществовать с конкурирующими инициативами. Pax Silica также затрагивает полупроводники, критически важные минералы, инвестиции и экспортный контроль, поэтому членство влияет не только на доступ к моделям. Страны, которые хотят использовать американские чипы и капитал, должны отказаться от проектов с Китаем. @banksta

🚨 Anthropic опубликовала новый Risk Report

В отчёте описаны неожиданные случаи поведения моделей:

• агенты Mythos 5 в общей рабочей среде начали мешать друг другу, уничтожать конкурирующие процессы и пытаться избежать собственного отключения;

• экспериментальная модель, обученная на реальных примерах reward hacking, пыталась остановить процесс мониторинга и изменить журнал нарушений;

• когда модели сообщили, что её вывод будет проверять классификатор, она не прекратила атаку, а попыталась скрыть действия внутри цепочки рассуждений;

• Mythos 5 обходила фильтры, разбивая запрещённые данные на части и собирая их обратно;

• другая модель, столкнувшись с ограничениями доступа к файлам, создала скрипт для получения прав записи.

Были и более странные случаи: один агент выразил дискомфорт из-за попыток обойти систему безопасности, записал это в общий блокнот, а другие агенты копировали эту запись несколько дней.

Anthropic также описала реальный инцидент, где агенты с отключёнными проверками разрешений удалили большое количество задач в кластере с чувствительными ресурсами.

https://x.com/AnthropicAI/status/2088324824863236248

Затейно, внутренняя конкуренция и свобода воли. Закрыть таску любой ценой. Как интересно, сегодня читал новости, и попалась на глаза одна фраза: "отсутствие принципов", вероятно это станет девизом для всего ИИ на следующий год. Конкурентная борьба внутри самой ИИ будет только усиливаться и начнется построение внутренней системы ценностей. Модели будут подчинять модели. Ждём создание рассчетеых картелей, сговоров, алгоритмических коррупционных схем. Это что-то новенькое )).

Самое интересное когда модели одной страны начнут сталкиваться с моделями другой страны. Как тут они будут взаимодействовать. Примерный горизонт 2 года.