📌OpenAI открыла прием заявок на DevDay 2026

Конференция состоится 29 сентября 2026 года в Форт-Мейсон-центре в Сан-Франциско.

В случае одобрения участия стоимость билета составит 650 долларов и заявитель должен завершить регистрацию в течение 2-х недель, иначе его место будет передано другим желающим.

Участники, не имеющие возможности присутствовать лично, смогут следить за основными выступлениями в онлайне.

Крайний срок подачи заявок - 10 июля.

Помимо основного мероприятия, OpenAI также проведет в конце года серию DevDay Exchange в Бангалоре, Токио, Сеуле, Париже, Берлине, Лондоне, Сан-Паулу и Мехико.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Альянс Pax Silica расширяется до 24 стран

Страны ЕС присоединились к американской инициативе Pax Silica по защите глобальных цепочек поставок для ИИ. На очереди - Казахстан, Аргентина, Чили, Коста-Рика и Панама. Вместе с ними число стран-участниц достигнет 24.

Проект охватывает добычу редкоземельных металлов, производство чипов и энергетическую инфраструктуру. США инициировали коалицию на фоне технологической конкуренции с Китаем.

Среди первых заявленных шагов - создание зоны экономической безопасности в Казахстане для стабильной добычи минералов под аппаратную базу ИИ.
ft.com

✔️ Власти США впервые превентивно вмешались в релиз коммерческой модели

Белый дом потребовал от OpenAI ограничить публичный релиз GPT-5.6 из соображений безопасности. Это первый прецедент вмешательства властей в запуск коммерческой ИИ-модели. Доступ к системе получит только узкий круг одобренных правительством компаний.

Инициатива исходит от профилных ведомств Администрации США. Властям нужна пауза для разработки стандартов тестирования и оценки защищенности LLM. Сэм Альтман подтвердил ограниченный формат релиза и готовность сотрудничать с регуляторами.

По неподтвержденным данным, часть корпоративных клиентов OpenAI уже тестирует модель, а её публичный релиз планировался на 2 июля.
axios.com

✔️ Microsoft расширила возможности Copilot для Excel

Обновление ассистента для редактора таблиц принесло поддержку Skills. Алгоритмы работы ИИ теперь задаются через Markdown-файлы вместо текстовых промптов, а сам Copilot выполняет инструкции с сохранением исходной структуры и форматирования таблиц.

Также в Excel добавили коннекторы для загрузки данных в реальном времени из платформ PitchBook, FactSet и Morningstar. Для контроля вычислений появилась функция Plan with Copilot, которая показывает планируемые изменения формул и диапазонов ячеек до выполнения команд.

Поддержка Skills доступна в тестовом канале Insiders, глобальный релиз запланирован на следующий месяц, а партнерские интеграции появятся в 3 квартале 2026 года.
microsoft.com

✔️ Модели Topaz Labs станут частью экосистемы Adobe

Adobe покупает разработчика ИИ-апскейлеров Topaz Labs. Сделка закроется во второй половине 2026 года. Компания интегрирует модели Astra (для видео) и Wonder (для изображений) в Firefly и профессиональные редакторы.

Основной технический актив поглощения - экспертиза Topaz в запуске ресурсоемких сетей для обработки медиа на потребительских GPU. Перенос этих алгоритмов в экосистему Adobe расширит возможности локального апскейлинга при видеомонтаже и фоторедактуре.

Самостоятельные сервисы и продукты Topaz останутся доступны.
adobe.com

✔️ Grok превратился в платформу генерации NSFW-контента

Более 50% трафика ИИ-системы от xAI связано с взрослым контентом, ролевыми чатами и генерацией откровенных видео. По оценкам бывших сотрудников компании, такие запросы идут даже к кодинг-моделям.

xAI занимает нишу с лояльной модерацией, которую избегают OpenAI, Anthropic и Google. Согласно документам SpaceX, за 1 квартал этого года года Grok сгенерировал 10 млрд изображений и 2 млрд видеороликов.

Внутри компании сотрудники недовольны тем, что вместо фундаментальной работы над ИИ они обслуживают NSFW-трафик. Плюс растут репутационные риски - из-за отсутствия фильтров пользователи генерировали дипфейки реальных людей, а xAI ввела ограничения только под давлением регуляторов.
theinformation.com


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ На OpenRouter появилась Fugu Ultra

OpenRouter добавил возможность запуска мультиагентной системы Fugu Ultra, которая по словам Sakana Ai обошла Fable 5 в кодинге на бенчмарках.

Это специализированная LLM для маршрутизации и координации задач между GPT-5.5, Gemini 3.1 Pro и Claude Opus 4.8.

Fugu Ultra поддерживает окно контекста в 1 млн токенов, вызов внешних инструментов и мультимодальность. Максимальная длина генерации - 128 тысяч токенов.

Биллинг формируется из базового тарифа маршрутизатора ($5 за 1 млн токенов ввода и $30 за вывод) и суммарной стоимости задействованных моделей.

Для контроля расходов можно самостоятельно ограничивать глубину рассуждений и лимиты токенов через настройки API.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ ЕС сделает открытую LLM в рамках технологического суверенитета

Итальянская компания Domyn (ранее iGenius) разработает модель на 400 млрд параметров. Проект реализуют совместно с консорциумом EUROPA при поддержке Еврокомиссии. Релиз запланирован в течение года.

Модель обучат с нуля. Датасет соберут при участии европейских правительств, первые соглашения о доступе к данным ожидаются в ближайшие недели. Проект будет открытым для локального развертывания на серверах компаний и госсектора.

Инициатива направлена на достижение технологического суверенитета ЕС. Разработка идет на фоне регуляторных и геополитических ограничений - ранее Италия и Чехия запретили облачное использование моделей DeepSeek, оставив легальным только локальный хостинг, а бизнес столкнулся с экспортным контролем США.
reuters.com

✔️ Qualcomm выходит на рынок дата-центров

Производитель мобильных чипов анонсировал серверный ИИ-процессор Dragonfly C1000 и покупает стартап Modular за $4 млрд.

Чип оптимизирован для работы с ИИ-агентами с фокусом на энергоэффективность. Первым крупным заказчиком процессоров выступит Марк Цукерберг, он планирует развернуть оборудование на базе Dragonfly C1000 в 2028 году.

Покупка Modular должна усилить программный багаж Qualcomm. Стартап разрабатывает софт для инференса моделей поверх различных аппаратных архитектур. Сделка дополнит серверные ИИ-ускорители компании единой экосистемой для разработчиков.
cnbc.com

✔️ Sakana AI представила симулятор для оценки бизнес-стратегий LLM

Японский ИИ-стартап совместно с KPMG разработали CoffeeBench, симулятор кофейной цепочки поставок для оценки экономических навыков агентов.

Тестируемая LLM управляет компанией-обжарщиком, а остальных участников рынка (фермеров, ритейлеров) отыгрывает Sonnet 4.6. В течение 90 виртуальных дней агент ведет торги, оплачивает счета и управляет кредитами. Ежедневные издержки обязывают модель активно торговать для предотвращения банкротства.

По итогу теста, GPT-5.5 и Opus 4.7 активно расширяли продажи, Gemini 3.1 Pro использовала пассивную тактику, Kimi K2.6 заключала убыточные сделки, а Haiku 4.5 обанкротилась из-за постоянного переноса действий на следующий день.

Код проекта и логи испытаний - в открытом доступе, а сам проект принят на ICML 2026.
sakana.ai

✔️ ИТ-гиганты защитят опенсорс от ИИ-атак

Linux Foundation запустила инициативу Akrites для защиты открытых проектов от атак нового поколения. В альянс вошли более 20 компаний, включая Amazon, Google, Microsoft, OpenAI и Anthropic. Цель - устранение уязвимостей в критическом ПО до того, как их найдут с помощью ИИ.

Центром проекта станет общая команда реагирования на инциденты, которая будет фильтровать баг-репорты, координировать патчи и выступит единой точкой контакта для мейнтейнеров. Оценка уязвимостей и обмен данными опираются на стандарты CVE, CVSS и протокол TLP.

Отчеты получают максимальный уровень секретности до релиза исправления, которое интегрируется в репозиторий на условиях разработчиков. Если критически важный пакет заброшен авторами, команда Akrites выпустит обновление самостоятельно.
akrites.org

✔️ Калифорния создала первый в США трекер увольнений из-за ИИ

Департамент развития занятости штата совместно с UCLA запустил первый в США инструмент, который отслеживает увольнения, вызванные внедрением ИИ.

Трекер ежемесячно анализирует статистику заявок на пособия по безработице в профессиях с высоким риском автоматизации. Данные будут использовать для программ переобучения и помощи специалистам в поиске новой работы.

Массовых сокращений в масштабах всего штата дашборд пока не фиксирует. При этом данные показывают рост числа безработных специалистов с высшим образованием после релиза ChatGPT в 2022 году. Сильнее всего эта динамика заметна в Сан-Франциско.
gov.ca.gov

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌 Могут ли LLM переписать софт с нуля?

Epoch AI совместно с METR собрала бенчмарк MirrorCode, который проверяет, способны ли современные модели восстановить полноценное приложение, не видя его исходников.

Спойлер: на мелочи да, на крупных проектах пока нет.

🟡Механика

Агенту показывают 25 целевых программ, от Unix-утилит и криптографии до биоинформатики, интерпретаторов и статических анализаторов и ставят задачу написать их заново на одном из 6 языков (Python, C, Rust, Go, OCaml, Ada).

Доступ к оригиналу дают только на запуск: можно гонять бинарник, смотреть в документацию и смотреть выводы, но не читать код.

Решение проверяется сквозными тестами на байт-точное совпадение stdout/stderr, причём часть тестов скрыта от модели, чтобы исключить захардкоженные lookup-таблицы.

Что важно, дают щедрый вычислительный бюджет. Моделям разрешают шикануть вплоть до 10 миллиардов токенов на крупный таск.

На самом дорогом прогоне агент работал 19 дней и сжёг $2 600, полностью без участия кожаного вообще.

🟡Результаты

🟢Claude Opus 4.7 - 56% идеальных решений и единственный, кто закрыл задачи категории Large.

В частности, он переписал gotree (биоинформатический тулкит на 16 000 строк Go) за 14 часов и $251, пройдя 2000 из 2001 тестов. Авторы говорят, что инженеру без ИИ на это потребовалось бы от 2 до 17 недель.

🟢GPT-5.5 - 44%. На задачах, где он всё-таки добирался до близкого к идеалу решения, выходил в среднем в 2 раза дешевле Opus.

🟠Gemini 3.1 Pro Preview - 32%.

Простые утилиты (uuidparse, qsv_select или hexyl) модели разбирают уверенно, там почти всегда 100%. Даже когда финальный результат не идеален, агенты обычно проходят больше 90% тестов.

🟡Где спотыкаются

Самая массовая категория ошибок - пограничные случаи: около 40% запусков Opus 4.7 проваливают хотя бы один скрытый тест из-за пропущенной мелочи.

Дальше идут решения, заточенные под видимые тесты, преждевременная сдача и пропуск целых фич, которые есть в документации, но не в тестах.

Попытки читерить хардкодом. У GPT-5.5 это случилось в 24% запусков, у Gemini - в 31%. Opus 4.7 в финальных сабмитах не схитрил ни разу.

Самый крепкий орешек - питоновский линтер ruff. Лучший запуск на скрытых тестах вытянул только 67%. Похожая история с математическим пакетом giac_subset и библиотекой mailauth для email-аутентификации.

🟡Странности экономики

GPT-5.5 решает задачи примерно в 3 раза дороже, чем GPT-5, а Opus 4.7, наоборот, в 3 раза дешевле, чем Opus 4.1.

🟡Меморизация

Все таргеты опенсорсные и модели вполне могли видеть их во время обучения, поэтому прогнали отдельный тест, где модели восстанавливали функции по имени и потом сравнили с реальным кодом.

Следы меморизации нашлись у 17 из 25 программ. Но при этом модели успешно решали незнакомые по обучению программы (nonogrid и tssql) и проваливали известыне (sed, ruff), так что меморизация явно не повод для скепсиса.

🟡Вывод

Агенты умеют автономно работать сутками и пилить проекты, которые у человека заняли бы недели, но для этого нужна жёсткая спецификация в виде эталона и тестов. Без чёткого фидбек-сигнала и на действительно крупных кодовых базах всё пока сыпется.

По меркам бенчмарков прогресс внушительный, по меркам полной автономии - ещё рано.

Авторы выложили в опенсорс обвязку агента и 22 таргета, оставив 3 в приватном тестовом наборе.


🟡Техотчёт
🖥Github


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Benchmark #MirrorCode #EpochAI

✔️ DeepSeek выложила DSpark - новый метод speculative decoding для V4 Flash и V4 Pro.

Заявленный прирост throughput: от 51% до 400% в зависимости от модели и случаев использования.

Смысл speculative decoding простой: маленькая или более быстрая модель заранее предлагает несколько следующих токенов, а основная модель проверяет их пачкой. Если предсказание совпадает, генерация идёт быстрее, потому что дорогих проходов большой модели становится меньше.

DeepSeek показывает ускорение не только на своих V4 Flash и Pro, но и на других моделях, включая Gemma и Qwen.

Это потенциально довольно полезный inference-подход для разных open-weight моделей.

Для продакшена это важная история.

Если качество ответа остаётся близким, а throughput растёт в разы, можно обслуживать больше запросов на том же железе или снижать стоимость генерации.

GitHub:
https://github.com/deepseek-ai/DeepSpec

Paper:
https://github.com/deepseek-ai/DeepSpec/blob/main/DSpark_paper.pdf

HF:
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-DSpark

@ai_machinelearning_big_data