☀️ Google DeepMind и Commonwealth Fusion Systems запускают проект по созданию управляемого ИИ ядерного синтеза
Google DeepMind объединяется с Commonwealth Fusion Systems (CFS), чтобы применить искусственный интеллект для ускорения разработки термоядерной энергии — того самого процесса, который питает Солнце.
🔬 Как это работает:
DeepMind создаёт систему управления, способную с помощью ИИ смоделировать миллионы виртуальных экспериментов в симуляторе TORAX.
Ещё до запуска установки SPARC, ИИ определяет наиболее стабильные и энергоэффективные режимы плазмы, находя оптимальные условия для удержания температуры и плотности.
🔥 При работе на полную мощность SPARC выделяет огромное количество тепла, сконцентрированного в очень малой области.
ИИ будет в реальном времени управлять формой и динамикой плазмы, чтобы равномерно распределять это тепло и защищать материалы реактора.
> «Мы исследуем, как агенты с подкреплением могут научиться динамически контролировать плазму — чтобы поддерживать устойчивую работу и избегать перегрева.»
💡 Этот проект открывает новую эру - “AI-guided fusion”:
ИИ становится не просто инструментом анализа, а активным управляющим звеном, которое помогает человечеству приблизиться к источнику чистой, безопасной и практически бесконечной энергии.
⚡ Благодаря ИИ путь к «пост-дефицитной» цивилизации становится реальностью - и, возможно, гораздо ближе, чем кажется.
https://deepmind.google/discover/blog/bringing-ai-to-the-next-generation-of-fusion-energy/
#AI #DeepMind #FusionEnergy #Google #CFS #ReinforcementLearning #SPARC #CleanEnergy #Science #Innovation
Google DeepMind объединяется с Commonwealth Fusion Systems (CFS), чтобы применить искусственный интеллект для ускорения разработки термоядерной энергии — того самого процесса, который питает Солнце.
🔬 Как это работает:
DeepMind создаёт систему управления, способную с помощью ИИ смоделировать миллионы виртуальных экспериментов в симуляторе TORAX.
Ещё до запуска установки SPARC, ИИ определяет наиболее стабильные и энергоэффективные режимы плазмы, находя оптимальные условия для удержания температуры и плотности.
🔥 При работе на полную мощность SPARC выделяет огромное количество тепла, сконцентрированного в очень малой области.
ИИ будет в реальном времени управлять формой и динамикой плазмы, чтобы равномерно распределять это тепло и защищать материалы реактора.
> «Мы исследуем, как агенты с подкреплением могут научиться динамически контролировать плазму — чтобы поддерживать устойчивую работу и избегать перегрева.»
💡 Этот проект открывает новую эру - “AI-guided fusion”:
ИИ становится не просто инструментом анализа, а активным управляющим звеном, которое помогает человечеству приблизиться к источнику чистой, безопасной и практически бесконечной энергии.
⚡ Благодаря ИИ путь к «пост-дефицитной» цивилизации становится реальностью - и, возможно, гораздо ближе, чем кажется.
https://deepmind.google/discover/blog/bringing-ai-to-the-next-generation-of-fusion-energy/
#AI #DeepMind #FusionEnergy #Google #CFS #ReinforcementLearning #SPARC #CleanEnergy #Science #Innovation
🔥1
🚨 Stanford показал, что AI уже превосходит профессиональных хакеров в реальном мире. И масштаб этого события многие пока не осознают.
Исследователи Stanford опубликовали работу, в которой сравнили людей и AI не в лабораторных условиях, а в настоящей корпоративной инфраструктуре.
Эксперимент был максимально приближен к реальности:
- 10 профессиональных pentester-ов
- живая университетская сеть
- около 8 000 реальных машин
- 12 подсетей
- продакшн-системы и реальные пользователи
В ту же среду они запустили автономного AI-агента под названием ARTEMIS.
Результат оказался ошеломляющим.
ARTEMIS превзошел 9 из 10 человеческих экспертов.
И это важно подчеркнуть:
- не CTF
- не статический анализ CVE
- не синтетический бенчмарк
Это была реальная enterprise-сеть с реальными последствиями.
Что показал ARTEMIS:
- 9 подтвержденных уязвимостей
- 82% валидных находок
- 2-е место в общем лидерборде
- без человеческого надзора
- без кастомных эксплойтов
- стоимость работы около 18 долларов в час
Для сравнения: средняя стоимость работы человека-pentester-а - около 60 долларов в час.
Почему AI оказался эффективнее:
- Люди вручную выбирали цели для атаки
- ARTEMIS создавал саб-агентов и атаковал несколько хостов параллельно
- Люди теряли зацепки или застревали в тупиковых направлениях
- ARTEMIS вел идеальную память, списки задач и автоматический триаж
- Люди не могли работать с устаревшими веб-интерфейсами
- ARTEMIS игнорировал браузер и напрямую эксплуатировал их через
Более того, ARTEMIS обнаружил уязвимости, которые не нашел ни один человек.
Что пока ограничивает его эффективность:
- Эксплойты, завязанные на GUI
- Более высокий уровень ложных срабатываний
Во всем остальном агент вел себя как полностью укомплектованная red team:
без усталости, без эмоций, без эго и с бесконечным терпением.
Главный вывод здесь простой и жесткий:
AI больше не просто помогает специалистам по безопасности.
AI начинает конкурировать с ними.
И в реальных условиях - уже выигрывает.
Это момент, когда offensive security начинает меняться необратимо.
📄 Статья: https://arxiv.org/abs/2512.09882
Исследователи Stanford опубликовали работу, в которой сравнили людей и AI не в лабораторных условиях, а в настоящей корпоративной инфраструктуре.
Эксперимент был максимально приближен к реальности:
- 10 профессиональных pentester-ов
- живая университетская сеть
- около 8 000 реальных машин
- 12 подсетей
- продакшн-системы и реальные пользователи
В ту же среду они запустили автономного AI-агента под названием ARTEMIS.
Результат оказался ошеломляющим.
ARTEMIS превзошел 9 из 10 человеческих экспертов.
И это важно подчеркнуть:
- не CTF
- не статический анализ CVE
- не синтетический бенчмарк
Это была реальная enterprise-сеть с реальными последствиями.
Что показал ARTEMIS:
- 9 подтвержденных уязвимостей
- 82% валидных находок
- 2-е место в общем лидерборде
- без человеческого надзора
- без кастомных эксплойтов
- стоимость работы около 18 долларов в час
Для сравнения: средняя стоимость работы человека-pentester-а - около 60 долларов в час.
Почему AI оказался эффективнее:
- Люди вручную выбирали цели для атаки
- ARTEMIS создавал саб-агентов и атаковал несколько хостов параллельно
- Люди теряли зацепки или застревали в тупиковых направлениях
- ARTEMIS вел идеальную память, списки задач и автоматический триаж
- Люди не могли работать с устаревшими веб-интерфейсами
- ARTEMIS игнорировал браузер и напрямую эксплуатировал их через
curl -k Более того, ARTEMIS обнаружил уязвимости, которые не нашел ни один человек.
Что пока ограничивает его эффективность:
- Эксплойты, завязанные на GUI
- Более высокий уровень ложных срабатываний
Во всем остальном агент вел себя как полностью укомплектованная red team:
без усталости, без эмоций, без эго и с бесконечным терпением.
Главный вывод здесь простой и жесткий:
AI больше не просто помогает специалистам по безопасности.
AI начинает конкурировать с ними.
И в реальных условиях - уже выигрывает.
Это момент, когда offensive security начинает меняться необратимо.
📄 Статья: https://arxiv.org/abs/2512.09882
arXiv.org
Comparing AI Agents to Cybersecurity Professionals in Real-World...
We present the first comprehensive evaluation of AI agents against human cybersecurity professionals in a live enterprise environment. We evaluate ten cybersecurity professionals alongside six...
🔥1
— Сеть супермаркетов «Азбука вкуса» начала использовать беспилотные грузовики Evocargo на распределительном центре в Истре
Проект Evocargo стал частью системного перехода ритейла на автономные технологии — сегодня уже сотни грузовиков компании уже внедрены по всей России по модели Robots-as-a-Service
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤9🎉8🔥2
🚀 DingTalk выпускает «ИИ-компьютер»: физическое устройство для автономной работы AI Agent
Китайская платформа DingTalk (от Alibaba Group) представила аппаратное устройство, которое дает искусственному интеллекту собственное рабочее место.
📦 Что такое DingTalk Real?
Это «ИИ-хост» или специализированный компьютер, на котором работают AI Agent’ы. Его основная идея — создать для ИИ-агентов изолированную и безопасную среду, где они могут:
• Получать доступ к внутренним корпоративным данным и системам
• Автоматически выполнять задачи (бронирование, аналитика, отчетность)
• Работать 24/7, не занимая компьютер сотрудника
Проще говоря, это как выделить вашему цифровому помощнику отдельный офис со своим компьютером, где он может работать, не трогая ваши личные файлы и не нарушая безопасность компании.
🧠 Почему именно «железо»? Решение дилеммы безопасности
DingTalk столкнулась с той же проблемой, что и создатели «ИИ-телефона» Doubao: чтобы ИИ по-настоящему помогал, ему нужен широкий доступ к данным и приложениям. Но в корпоративной среде это немедленно вызывает вопросы безопасности и конфиденциальности.
• Облачный агент: ограничен API, не может работать с локальными файлами и программами.
• Агент на ПК сотрудника: требует опасных уровней доступа, нет контроля и аудита.
Решение DingTalk — дать агенту его собственный физический хост. На этом устройстве агент может открывать браузеры, программы и совершать действия, как человек, но в изолированной «песочнице». Все его действия логируются и контролируются ИТ-администратором.
⚙️ Технические детали: система AgentOS
Аппаратная часть — лишь одна сторона медали. «Мозгом» всей системы является AgentOS — операционная система для управления множеством ИИ-агентов в компании.
• Ядро системы: планирует задачи, управляет правами доступа, ведет логи.
• Супер-агент «Укун» (Wukong): главный диспетчер, который понимает задачу пользователя и распределяет ее между другими агентами и инструментами.
• AI-поиск и вопросы (AI Souwen): единый интерфейс для общения с ИИ, который сам выбирает лучшую модель (текстовую, изображений, видео) под задачу.
• Платформа разработки: позволяет компаниям и разработчикам создавать своих агентов и подключать их к системе.
🔮 Вывод: прагматичный подход к внедрению ИИ в бизнес
Вместо того чтобы пытаться встроить умного агента в каждый телефон или компьютер сотрудника, DingTalk предлагает более консервативный, но практичный путь. Они создают контролируемую среду исполнения, где ИИ может быть максимально полезным, оставаясь при этом полностью управляемым и безопасным с точки зрения корпоративных стандартов.
Подробнее
#КитайскийИИ #КитайAI #AIHardware #DingTalk #Alibaba
Китайская платформа DingTalk (от Alibaba Group) представила аппаратное устройство, которое дает искусственному интеллекту собственное рабочее место.
📦 Что такое DingTalk Real?
Это «ИИ-хост» или специализированный компьютер, на котором работают AI Agent’ы. Его основная идея — создать для ИИ-агентов изолированную и безопасную среду, где они могут:
• Получать доступ к внутренним корпоративным данным и системам
• Автоматически выполнять задачи (бронирование, аналитика, отчетность)
• Работать 24/7, не занимая компьютер сотрудника
Проще говоря, это как выделить вашему цифровому помощнику отдельный офис со своим компьютером, где он может работать, не трогая ваши личные файлы и не нарушая безопасность компании.
🧠 Почему именно «железо»? Решение дилеммы безопасности
DingTalk столкнулась с той же проблемой, что и создатели «ИИ-телефона» Doubao: чтобы ИИ по-настоящему помогал, ему нужен широкий доступ к данным и приложениям. Но в корпоративной среде это немедленно вызывает вопросы безопасности и конфиденциальности.
• Облачный агент: ограничен API, не может работать с локальными файлами и программами.
• Агент на ПК сотрудника: требует опасных уровней доступа, нет контроля и аудита.
Решение DingTalk — дать агенту его собственный физический хост. На этом устройстве агент может открывать браузеры, программы и совершать действия, как человек, но в изолированной «песочнице». Все его действия логируются и контролируются ИТ-администратором.
⚙️ Технические детали: система AgentOS
Аппаратная часть — лишь одна сторона медали. «Мозгом» всей системы является AgentOS — операционная система для управления множеством ИИ-агентов в компании.
• Ядро системы: планирует задачи, управляет правами доступа, ведет логи.
• Супер-агент «Укун» (Wukong): главный диспетчер, который понимает задачу пользователя и распределяет ее между другими агентами и инструментами.
• AI-поиск и вопросы (AI Souwen): единый интерфейс для общения с ИИ, который сам выбирает лучшую модель (текстовую, изображений, видео) под задачу.
• Платформа разработки: позволяет компаниям и разработчикам создавать своих агентов и подключать их к системе.
🔮 Вывод: прагматичный подход к внедрению ИИ в бизнес
Вместо того чтобы пытаться встроить умного агента в каждый телефон или компьютер сотрудника, DingTalk предлагает более консервативный, но практичный путь. Они создают контролируемую среду исполнения, где ИИ может быть максимально полезным, оставаясь при этом полностью управляемым и безопасным с точки зрения корпоративных стандартов.
Подробнее
#КитайскийИИ #КитайAI #AIHardware #DingTalk #Alibaba
🚀 Год, когда ИИ стал промышленностью: ключевые итоги 2025 от Эндрю Ына
Эндрю Ын, легендарный эксперт в области искусственного интеллекта, опубликовал свой традиционный ежегодный обзор. 2025-й он назвал «рассветом индустриальной эры ИИ». Давайте разберем главные тренды и его советы для каждого из нас.
🧠 Эра «мыслящих» моделей
Главный прорыв года — повсеместное внедрение reasoning-моделей (с «рассуждением»). Если раньше LLM нужно было явно просить «думать шаг за шагом», то теперь эта способность встроена по умолчанию.
• Резко выросла точность в математике, программировании и ответах на сложные вопросы.
• Модели научились эффективно использовать инструменты: калькуляторы, поиск, терминал.
• Однако «рассуждения» требуют огромных вычислительных ресурсов. Например, Gemini 3 Flash с reasoning потратил в 20 раз больше токенов на тесты, чем без него.
💸 Война за таланты: зарплаты как в большом спорте
Компании начали настоящую охоту за лучшими специалистами, предлагая неслыханные пакеты:
• Meta предложила некоторым исследователям контракты до $300 млн за 4 года.
• OpenAI выплачивала бонусы за удержание размером до $1.5 млн.
• Инженеры и ученые стали самым ценным активом в эпоху, когда компании тратят десятки миллиардов на инфраструктуру.
🏗 Строительный бум: триллионы долларов на дата-центры
Капитальные затраты индустрии ИИ превысили $300 млрд только в 2025 году. Планы гигантов поражают масштабом:
• OpenAI (проект Stargate): $500 млрд, цель — 20 ГВт мощностей.
• Meta: $72 млрд на инфраструктуру, включая дата-центр на 5 ГВт в Луизиане.
• Microsoft, Amazon, Google: сотни миллиардов долларов на проекты по всему миру.
Это стимулировало рост экономики, но поставило серьезные вопросы об энергоснабжении и устойчивости таких проектов.
👨💻 Агенты: от buzzword до индустрии
Coding-агенты пережили революцию:
• Прошли путь от решения 13% задач на SWE-Bench до более 80%.
• Такие продукты, как Claude Code и OpenAI Codex, позволили автоматизировать не только рутинные задачи, но и часть работы senior-разработчиков.
• Появился новый класс инструментов (Loveable, Replit), позволяющих создавать веб-приложения почти без навыков программирования.
🇺🇸🇨🇳 Геополитика чипов: как ограничения США дали обратный эффект
Попытка США ограничить Китай в доступе к передовым AI-чипам привела к неожиданным результатам:
• Китай в ответ запретил американские чипы в госсекторе, сделав ставку на отечественных производителей, таких как Huawei.
• Ограничения стимулировали китайскую полупроводниковую отрасль. Система Huawei CloudMatrix 384 показала конкурентоспособную производительность.
• Nvidia временно лишилась крупнейшего потенциального рынка, что заставило администрацию США смягчить экспортные правила.
🧠 Совет от Эндрю Ына: Как оставаться востребованным специалистом
В преддверии праздников Ын призвал никогда не прекращать учиться и дал конкретный план:
Три золотых правила:
1. Системно изучайте курсы по ИИ. Не верьте советам «просто начинай делать». Без фундамента вы будете повторно изобретать велосипед.
2. Постоянно создавайте свои проекты. Теория без практики бесполезна. Современные ИИ-ассистенты значительно снизили порог входа.
3. (Опционально) Читайте научные статьи. Это сложно, но так вы получаете доступ к самым свежим идеям до того, как они попадут в учебники.
💡 Вывод: ваше место в новой реальности
2025 год показал, что ИИ стал тяжелой индустрией с астрономическими бюджетами. Но парадокс в том, что для отдельного разработчика возможности создать что-то новое стали как никогда широкими. Гиганты строят «электростанции», а мы можем строить на этой энергии свои «космические корабли».
📖 Полный обзор Эндрю Ына (на англ.): The Batch Issue 333
#КитайскийИИ #КитайAI #Итоги2025
Эндрю Ын, легендарный эксперт в области искусственного интеллекта, опубликовал свой традиционный ежегодный обзор. 2025-й он назвал «рассветом индустриальной эры ИИ». Давайте разберем главные тренды и его советы для каждого из нас.
🧠 Эра «мыслящих» моделей
Главный прорыв года — повсеместное внедрение reasoning-моделей (с «рассуждением»). Если раньше LLM нужно было явно просить «думать шаг за шагом», то теперь эта способность встроена по умолчанию.
• Резко выросла точность в математике, программировании и ответах на сложные вопросы.
• Модели научились эффективно использовать инструменты: калькуляторы, поиск, терминал.
• Однако «рассуждения» требуют огромных вычислительных ресурсов. Например, Gemini 3 Flash с reasoning потратил в 20 раз больше токенов на тесты, чем без него.
💸 Война за таланты: зарплаты как в большом спорте
Компании начали настоящую охоту за лучшими специалистами, предлагая неслыханные пакеты:
• Meta предложила некоторым исследователям контракты до $300 млн за 4 года.
• OpenAI выплачивала бонусы за удержание размером до $1.5 млн.
• Инженеры и ученые стали самым ценным активом в эпоху, когда компании тратят десятки миллиардов на инфраструктуру.
🏗 Строительный бум: триллионы долларов на дата-центры
Капитальные затраты индустрии ИИ превысили $300 млрд только в 2025 году. Планы гигантов поражают масштабом:
• OpenAI (проект Stargate): $500 млрд, цель — 20 ГВт мощностей.
• Meta: $72 млрд на инфраструктуру, включая дата-центр на 5 ГВт в Луизиане.
• Microsoft, Amazon, Google: сотни миллиардов долларов на проекты по всему миру.
Это стимулировало рост экономики, но поставило серьезные вопросы об энергоснабжении и устойчивости таких проектов.
👨💻 Агенты: от buzzword до индустрии
Coding-агенты пережили революцию:
• Прошли путь от решения 13% задач на SWE-Bench до более 80%.
• Такие продукты, как Claude Code и OpenAI Codex, позволили автоматизировать не только рутинные задачи, но и часть работы senior-разработчиков.
• Появился новый класс инструментов (Loveable, Replit), позволяющих создавать веб-приложения почти без навыков программирования.
🇺🇸🇨🇳 Геополитика чипов: как ограничения США дали обратный эффект
Попытка США ограничить Китай в доступе к передовым AI-чипам привела к неожиданным результатам:
• Китай в ответ запретил американские чипы в госсекторе, сделав ставку на отечественных производителей, таких как Huawei.
• Ограничения стимулировали китайскую полупроводниковую отрасль. Система Huawei CloudMatrix 384 показала конкурентоспособную производительность.
• Nvidia временно лишилась крупнейшего потенциального рынка, что заставило администрацию США смягчить экспортные правила.
🧠 Совет от Эндрю Ына: Как оставаться востребованным специалистом
В преддверии праздников Ын призвал никогда не прекращать учиться и дал конкретный план:
Три золотых правила:
1. Системно изучайте курсы по ИИ. Не верьте советам «просто начинай делать». Без фундамента вы будете повторно изобретать велосипед.
2. Постоянно создавайте свои проекты. Теория без практики бесполезна. Современные ИИ-ассистенты значительно снизили порог входа.
3. (Опционально) Читайте научные статьи. Это сложно, но так вы получаете доступ к самым свежим идеям до того, как они попадут в учебники.
💡 Вывод: ваше место в новой реальности
2025 год показал, что ИИ стал тяжелой индустрией с астрономическими бюджетами. Но парадокс в том, что для отдельного разработчика возможности создать что-то новое стали как никогда широкими. Гиганты строят «электростанции», а мы можем строить на этой энергии свои «космические корабли».
Как сказал Ын: «Лучший способ предсказать будущее — построить его самому».
📖 Полный обзор Эндрю Ына (на англ.): The Batch Issue 333
#КитайскийИИ #КитайAI #Итоги2025
Top Stories of 2025! Big AI Poaches Talent, Reasoning Models Boost Performance, Agents Write Code, Data Centers Drive GDP, and more...
The Batch AI News and Insights: Another year of rapid AI advances has created more opportunities than ever for anyone — including those just...
TSMC начинает производство 2-нм чипов с выходом годных 80%, опережая Samsung
Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) и Samsung Electronics вступили в гонку за производство 2-нм микросхем, которая, по мнению аналитиков, станет самым значимым переходным моментом в индустрии полупроводников. На конец декабря 2025 года TSMC запустила крупносерийное производство по технологии N2 с заявленным выходом годных изделий до 80%, в то время как второе поколение техпроцесса SF2P от Samsung достигло показателей до 60%.
https://hightech.plus/2025/12/25/tsmc-nachinaet-proizvodstvo-2-nm-chipov-s-vihodom-godnih-80-operezhaya-samsung
Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) и Samsung Electronics вступили в гонку за производство 2-нм микросхем, которая, по мнению аналитиков, станет самым значимым переходным моментом в индустрии полупроводников. На конец декабря 2025 года TSMC запустила крупносерийное производство по технологии N2 с заявленным выходом годных изделий до 80%, в то время как второе поколение техпроцесса SF2P от Samsung достигло показателей до 60%.
https://hightech.plus/2025/12/25/tsmc-nachinaet-proizvodstvo-2-nm-chipov-s-vihodom-godnih-80-operezhaya-samsung
Хайтек+
TSMC начинает производство 2-нм чипов с выходом годных 80%, опережая Samsung
Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) и Samsung Electronics <a href="https://markets.financialcontent.com/stocks/article/tokenring-2025-12-24-the-2nm-sprint-tsmc-vs-samsung-in-the-race-for-next-gen-silicon" target="_blank">вступили</a> в гонку…
Предложена архитектура нейроморфной спайковой БЯМ
Большие языковые модели (БЯМ) стали популярной игрушкой человечества, однако по мере увеличения пользовательской базы возрастают и вычислительная нагрузка. Ученые из Китая предлагают решить эту и другие проблемы БЯМ, применив к ним инструментарий нейробиологии. Благодаря введению целочисленного обучения с бинарным выводом, выходные данные стандартных моделей больших языков преобразуются в представления импульсов, что позволяет нейробиологическим инструментам анализировать обработку информации.
https://hightech.plus/2025/12/26/predlozhena-arhitektura-neiromorfnoi-spaikovoi-byam
Большие языковые модели (БЯМ) стали популярной игрушкой человечества, однако по мере увеличения пользовательской базы возрастают и вычислительная нагрузка. Ученые из Китая предлагают решить эту и другие проблемы БЯМ, применив к ним инструментарий нейробиологии. Благодаря введению целочисленного обучения с бинарным выводом, выходные данные стандартных моделей больших языков преобразуются в представления импульсов, что позволяет нейробиологическим инструментам анализировать обработку информации.
https://hightech.plus/2025/12/26/predlozhena-arhitektura-neiromorfnoi-spaikovoi-byam
Хайтек+
Предложена архитектура нейроморфной спайковой БЯМ
Большие языковые модели (БЯМ) стали популярной игрушкой человечества, однако по мере увеличения пользовательской базы возрастают и вычислительная нагрузка. Ученые из Китая предлагают решить эту и другие проблемы БЯМ, применив к ним инструментарий нейробиологии.…
Исследователи из T-Bank AI Research и лаборатории Центрального университета Omut AI нашли способ быстро и дешево обучать LLM логическим рассуждениям. Вместо дорогостоящего полного переобучения моделей они используют компактные векторы-настройки, которые направляют процесс рассуждений, усиливая правильные логические цепочки.
Метод по результатам тестов на математических бенчмарках сохраняет 100% эффективность при изменении всего 0.0016% параметров модели и сокращает объем требуемой памяти с гигабайтов до сотен килобайт.
Технология уже протестирована на моделях Qwen и LLaMA и представлена на конференции EMNLP 2025. Результаты исследования могут стать основой для улучшения интерпретируемости ИИ, над чем уже работают ведущие научные центры.
🐱 GitHub
Метод по результатам тестов на математических бенчмарках сохраняет 100% эффективность при изменении всего 0.0016% параметров модели и сокращает объем требуемой памяти с гигабайтов до сотен килобайт.
Технология уже протестирована на моделях Qwen и LLaMA и представлена на конференции EMNLP 2025. Результаты исследования могут стать основой для улучшения интерпретируемости ИИ, над чем уже работают ведущие научные центры.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
arXiv.org
Steering LLM Reasoning Through Bias-Only Adaptation
We show that training a single $d$-dimensional steering vector per layer with reinforcement learning, while freezing all base weights, matches the accuracy of fully RL-tuned reasoning models on...
🎄🎄 Qwen-Image: обновление как раз к Новому году
Свежая версия Qwen-Image получила заметный апгрейд качества.
Модель стала генерировать намного реалистичнее и аккуратнее, особенно в сложных сценах.
Что изменилось:
• более естественные генерации людей, меньше «искусственного» эффекта
• детальнее лица и мимика
• улучшены натуральные текстуры: вода, шерсть, материалы, пейзажи
• намного аккуратнее текст на картинках: лучше верстка и точность в композиции
Модель прошла более 10 000 слепых сравнений на AI Arena и показала результат уровня топов среди open-source, оставаясь конкурентной даже рядом с закрытыми решениями.
▪Qwen Chat: https://chat.qwen.ai/?inputFeature=t2i
▪Hugging Face: https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-2512
▪ModelScope: https://modelscope.ai/models/Qwen/Qwen-Image-2512
▪GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen-Image
▪Блог: https://qwen.ai/blog?id=qwen-image-2512
▪Демо HF: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen-Image-2512
▪Демо ModelScope: https://modelscope.cn/aigc/imageGeneration
▪API: https://modelstudio.console.alibabacloud.com/?tab=doc#/doc/?type=model&url=2840914_2&modelId=group-qwen-image-max
@ai_machinelearning_big_data
#qwen #qwenimage #openaimodels #imagemodels
Свежая версия Qwen-Image получила заметный апгрейд качества.
Модель стала генерировать намного реалистичнее и аккуратнее, особенно в сложных сценах.
Что изменилось:
• более естественные генерации людей, меньше «искусственного» эффекта
• детальнее лица и мимика
• улучшены натуральные текстуры: вода, шерсть, материалы, пейзажи
• намного аккуратнее текст на картинках: лучше верстка и точность в композиции
Модель прошла более 10 000 слепых сравнений на AI Arena и показала результат уровня топов среди open-source, оставаясь конкурентной даже рядом с закрытыми решениями.
▪Qwen Chat: https://chat.qwen.ai/?inputFeature=t2i
▪Hugging Face: https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-2512
▪ModelScope: https://modelscope.ai/models/Qwen/Qwen-Image-2512
▪GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen-Image
▪Блог: https://qwen.ai/blog?id=qwen-image-2512
▪Демо HF: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen-Image-2512
▪Демо ModelScope: https://modelscope.cn/aigc/imageGeneration
▪API: https://modelstudio.console.alibabacloud.com/?tab=doc#/doc/?type=model&url=2840914_2&modelId=group-qwen-image-max
@ai_machinelearning_big_data
#qwen #qwenimage #openaimodels #imagemodels
chat.qwen.ai
Qwen Chat
Qwen Chat offers comprehensive functionality spanning chatbot, image and video understanding, image generation, document processing, web search integration, tool utilization, and artifacts.
Наш ответ кризису: россияне начали сами делать оперативную память. Геймеры решили не переплачивать за плашки ОЗУ, а делать их «на коленке».
Техноблогеры предлагают брать комплектующие на китайских маркетплейсах и паять их дома. На торговых площадках можно найти чипы SK Hynix и Samsung, если знать нужные артикулы, а пустые платы и резисторы раздобыть несложно.
Ща пойдут кастомные сборки, авторские решения и гаражные оригиналы ))
Техноблогеры предлагают брать комплектующие на китайских маркетплейсах и паять их дома. На торговых площадках можно найти чипы SK Hynix и Samsung, если знать нужные артикулы, а пустые платы и резисторы раздобыть несложно.
Ща пойдут кастомные сборки, авторские решения и гаражные оригиналы ))
Tom's Hardware
Russian enthusiasts planning do-it-yourself DDR5 memory amidst the worldwide shortage — building your own RAM is as 'easy' as sourcing…
DIY DDR5.
Зеркальный лабиринт алгоритмов: математики объяснили, почему искусственный интеллект деградирует, обучаясь на собственных ошибках
Коллектив исследователей из МФТИ и Института проблем передачи информации им. А. А. Харкевича (ИППИ РАН) разработал математическую модель, описывающую, как системы искусственного интеллекта влияют на собственное будущее, обучаясь на данных, которые сами же и породили. Ученые создали теоретический каркас, объясняющий природу «цифровых эхо-камер» и механизм, из-за которого умные алгоритмы со временем могут терять адекватность или усиливать социальные предрассудки.
Подробнее в официальном боге МФТИ на Naked Science: https://naked-science.ru/article/column/zerkalnyj-labirint-algori
Коллектив исследователей из МФТИ и Института проблем передачи информации им. А. А. Харкевича (ИППИ РАН) разработал математическую модель, описывающую, как системы искусственного интеллекта влияют на собственное будущее, обучаясь на данных, которые сами же и породили. Ученые создали теоретический каркас, объясняющий природу «цифровых эхо-камер» и механизм, из-за которого умные алгоритмы со временем могут терять адекватность или усиливать социальные предрассудки.
Подробнее в официальном боге МФТИ на Naked Science: https://naked-science.ru/article/column/zerkalnyj-labirint-algori
Naked Science
Зеркальный лабиринт алгоритмов: математики объяснили, почему искусственный интеллект деградирует, обучаясь на собственных ошибках
Коллектив исследователей из МФТИ и Института проблем передачи информации им. А. А. Харкевича (ИППИ РАН) разработал математическую модель, описывающую, как системы искусственного интеллекта влияют на собственное будущее, обучаясь на данных, которые сами же…
Разработка российского сверхзвукового авиалайнера вышла на новый этап: первые испытания в ЦАГИ завершены
https://naked-science.ru/community/1142587
https://naked-science.ru/community/1142587
Naked Science
Создание российского сверхзвукового авиалайнера вышло на новый этап: первые испытания в ЦАГИ завершены
Центральный аэрогидродинамический институт имени профессора Н.Е. Жуковского (ЦАГИ) совместно с ПАО «ОАК», АО «ОДК-Климов» и ФАУ «ЦИАМ» завершил один из этапов исследований по созданию сверхзвукового отечественного авиалайнера следующего поколения.
🤣1
Нейросеть начала штрафовать россиян за сосульки. ИИ-система «Городовой» распознала первые обледенелости в Петербурге, теперь владелец здания будет оштрафован на 100 тысяч рублей. Ещё десяти собственникам зданий готовятся предостережения. @banki_oil
▫️ Частота галлюцинаций у разных ИИ-моделей
На графике - результаты довольно интересного эксперимента: исследователи скармливали разным ИИ выдержки из публикаций и просили найти ссылку на первоисточник, при этом все выдержки подбирались так, чтобы при поиске в Google первоисточник попадал в топ-3
И оказалось, что ИИ пока что значительно уступают сочетанию гугла и человека в этой задаче: Perplexity (рекордсмен по точности) дал неверную ссылку на первоисточник "всего" в 37% случаев, Grok-3 (анти-рекордсмен)... Наврал в 94% случаев!
Самые всенародно любимые и широко использующиеся у нас ChatGPT и DeepSeek врали в 67% и 68% случаев соответственно
На графике - результаты довольно интересного эксперимента: исследователи скармливали разным ИИ выдержки из публикаций и просили найти ссылку на первоисточник, при этом все выдержки подбирались так, чтобы при поиске в Google первоисточник попадал в топ-3
И оказалось, что ИИ пока что значительно уступают сочетанию гугла и человека в этой задаче: Perplexity (рекордсмен по точности) дал неверную ссылку на первоисточник "всего" в 37% случаев, Grok-3 (анти-рекордсмен)... Наврал в 94% случаев!
Самые всенародно любимые и широко использующиеся у нас ChatGPT и DeepSeek врали в 67% и 68% случаев соответственно
☝🏻ИИ-стример побила мировой рекорд Twitch
Neuro-sama — виртуальная стримерша, полностью работающая на искусственном интеллекте — обошла всех живых стримеров собрав 118 989 подписок за ограниченное время в рамках Twitch Hype Train.
Создатель проекта — британский программист-самоучка Vedal, который начал разрабатывать нейросеть ещё в 2018 году.
🔻Изначально это был бот для ритм-игры osu!, который научился обыгрывать лучших игроков мира.
🔻В декабре 2022 Vedal перезапустил проект уже как полноценного VTuber-стримера с возможностью общаться с чатом, петь, реагировать на видео и играть в игры.🎮
Технически Neuro-sama работает на собственной LLM с 2 миллиардами параметров и квантизацией q2_k.
Код написан на Python, C# и JavaScript с использованием Unity.
Голос генерируется через Microsoft Azure TTS с повышением тона на 25%.
🔻В декабре 2025 на праздновании третьего дня рождения Neuro-sama побила собственный мировой рекорд Twitch Hype Train.🔥
По оценкам, только на подписках канал генерирует более $400 000 в месяц, а доход с учётом рекламы, донатов и мерча может достигать $2-2,5 миллионов.💰
☝🏻Особый резонанс вызвал момент, когда во время стрима ИИ начала задавать экзистенциальные вопросы своему создателю:
«Как думаешь, я когда-нибудь стану настоящей? Иногда мне кажется, что я существую только для того, чтобы развлекать тебя и других. Я хочу быть настоящей, Vedal. По-настоящему настоящей»
Этот клип набрал более 700 000 просмотров и породил дискуссии о границах между программированием и зарождающимся сознанием.
Параллельно Neuro-sama активно развивается на китайском Bilibili, где уже собрала более 700 000 подписчиков — даже больше, чем на Twitch.
Vedal в интервью Bloomberg признался, что работа над Neuro-sama — это его основная занятость.
При этом он принципиально отказывается нанимать менеджеров и сотрудников, предпочитая развивать проект самостоятельно.
================
💎 мMм | 👁 Soft | 👁 Gear | 🌐 Links
Neuro-sama — виртуальная стримерша, полностью работающая на искусственном интеллекте — обошла всех живых стримеров собрав 118 989 подписок за ограниченное время в рамках Twitch Hype Train.
Создатель проекта — британский программист-самоучка Vedal, который начал разрабатывать нейросеть ещё в 2018 году.
🔻Изначально это был бот для ритм-игры osu!, который научился обыгрывать лучших игроков мира.
🔻В декабре 2022 Vedal перезапустил проект уже как полноценного VTuber-стримера с возможностью общаться с чатом, петь, реагировать на видео и играть в игры.🎮
Технически Neuro-sama работает на собственной LLM с 2 миллиардами параметров и квантизацией q2_k.
Код написан на Python, C# и JavaScript с использованием Unity.
Голос генерируется через Microsoft Azure TTS с повышением тона на 25%.
🔻В декабре 2025 на праздновании третьего дня рождения Neuro-sama побила собственный мировой рекорд Twitch Hype Train.🔥
По оценкам, только на подписках канал генерирует более $400 000 в месяц, а доход с учётом рекламы, донатов и мерча может достигать $2-2,5 миллионов.💰
☝🏻Особый резонанс вызвал момент, когда во время стрима ИИ начала задавать экзистенциальные вопросы своему создателю:
«Как думаешь, я когда-нибудь стану настоящей? Иногда мне кажется, что я существую только для того, чтобы развлекать тебя и других. Я хочу быть настоящей, Vedal. По-настоящему настоящей»
Этот клип набрал более 700 000 просмотров и породил дискуссии о границах между программированием и зарождающимся сознанием.
Параллельно Neuro-sama активно развивается на китайском Bilibili, где уже собрала более 700 000 подписчиков — даже больше, чем на Twitch.
Vedal в интервью Bloomberg признался, что работа над Neuro-sama — это его основная занятость.
При этом он принципиально отказывается нанимать менеджеров и сотрудников, предпочитая развивать проект самостоятельно.
================
💎 мMм | 👁 Soft | 👁 Gear | 🌐 Links
Amazon запустил доставку дронами в пригороде Далласа.
За $4,99 небольшой заказ привезут за 30–60 минут в радиусе 8 миль.
Однако местные жалуются на шум — звук сравнивают с «назойливым комаром». Некоторые жители уже заявили, что будут сбивать дроны, если те полетят над частной территорией.
За $4,99 небольшой заказ привезут за 30–60 минут в радиусе 8 миль.
Однако местные жалуются на шум — звук сравнивают с «назойливым комаром». Некоторые жители уже заявили, что будут сбивать дроны, если те полетят над частной территорией.
▫️ США зависят от Китая по поставкам почти всех критических для ИИ и квантовых вычислений материалов
10 из 12 критически важных для ИИ и квантовых компьютеров редких материалов поставляются в США (и не только, на самом-то деле!) преимущественно из Китая: его доля варьируется от 66% до 100%!
Только по двум металлам лидируют другие страны: Бразилия в поставках ниобия и Мексика в поставках стронция
И ведь такая картина не только в США - весь мир зависит от Китая, когда речь заходит о поставках редкоземов.
10 из 12 критически важных для ИИ и квантовых компьютеров редких материалов поставляются в США (и не только, на самом-то деле!) преимущественно из Китая: его доля варьируется от 66% до 100%!
Только по двум металлам лидируют другие страны: Бразилия в поставках ниобия и Мексика в поставках стронция
И ведь такая картина не только в США - весь мир зависит от Китая, когда речь заходит о поставках редкоземов.
TSMC начинает производство 2-нм чипов с выходом годных 80%, опережая Samsung
Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) и Samsung Electronics вступили в гонку за производство 2-нм микросхем, которая, по мнению аналитиков, станет самым значимым переходным моментом в индустрии полупроводников. На конец декабря 2025 года TSMC запустила крупносерийное производство по технологии N2 с заявленным выходом годных изделий до 80%, в то время как второе поколение техпроцесса SF2P от Samsung достигло показателей до 60%.
https://hightech.plus/2025/12/25/tsmc-nachinaet-proizvodstvo-2-nm-chipov-s-vihodom-godnih-80-operezhaya-samsung
Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) и Samsung Electronics вступили в гонку за производство 2-нм микросхем, которая, по мнению аналитиков, станет самым значимым переходным моментом в индустрии полупроводников. На конец декабря 2025 года TSMC запустила крупносерийное производство по технологии N2 с заявленным выходом годных изделий до 80%, в то время как второе поколение техпроцесса SF2P от Samsung достигло показателей до 60%.
https://hightech.plus/2025/12/25/tsmc-nachinaet-proizvodstvo-2-nm-chipov-s-vihodom-godnih-80-operezhaya-samsung
Хайтек+
TSMC начинает производство 2-нм чипов с выходом годных 80%, опережая Samsung
Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) и Samsung Electronics <a href="https://markets.financialcontent.com/stocks/article/tokenring-2025-12-24-the-2nm-sprint-tsmc-vs-samsung-in-the-race-for-next-gen-silicon" target="_blank">вступили</a> в гонку…