✔️ Ситуация с отслеживанием пользователей Claude Code вышла на новый уровень

Anthropic блокирует доступ к Claude Code для разработчиков из КНР из-за дистилляции моделей. Компания обвиняет DeepSeek, Alibaba, MiniMax и Moonshot AI в парсинге инференса Claude для обучения собственных продуктов.

Пользовательское соглашение запрещает работу с сервисами Anthropic в юрисдикции КНР. Китайские компании, в свою очередь, обходят ограничения через VPN, облачных провайдеров и сингапурские филиалы.

В ответ Alibaba обязала инженеров прекратить использование Claude Code и удалить инструмент. Поводом стало обнаружение в утилите скриптов, идентифицирующих пользователей из Китая.
ft.com

✔️ Microsoft перезапустит Copilot

В августе корпорация объединит пользовательскую и корпоративную версии Copilot в единое приложение. В обновлении появятся фоновые агенты AutoPilot для автоматизации рутины, а также новые инструменты для написания кода. Доступ к этим функциям будет платным.

Согласно внутреннему меморандуму вице-президента компании, Microsoft закрывает экспериментальные надстройки Copilot Podcasts и Labs. Разработка смещает фокус с демонстрации возможностей ИИ на решение прикладных задач. По его словам, обновленному Copilot еще предстоит заслужить право на существование.
theinformation.com

✔️ Александр Ванг анонсировал обновление Muse Spark и разработку новой LLM

Глава Superintelligence Labs сообщил, что новая модель с кодовым названием Watermelon показывает результаты на уровне GPT-5.5 уже на этапе обучения.

Вычислительные затраты её на тренировку на порядок превысили показатели предыдущего поколения Muse Spark (Avocado), вышедшей в апреле.

Параллельно Ванг анонсировал в X обновление Muse Spark. Апдейт сфокусирован на генерации кода и поддержке автономных агентов. Отвечая на вопрос о сроках достижения паритета с Claude Opus, Ванг ответил, что это произойдет скоро.
businessinsider.com

✔️ Модели Anthropic и OpenAI кратно увеличили число найденных CVE

Epoch AI подсчитали, что использование LLM для автоматизированного поиска багов привело к росту выявленных критических и высокоопасных уязвимостей в 3,5 раза. За один месяц 21 организация отчиталась о 1500 найденных уязвимостях.

Аналитики связывают динамику с релизом Mythos. Партнеры по программе Glasswing суммарно выявили более 10 000 уязвимостей, часть из которых пока не раскрыта. По оценкам Epoch AI, сопоставимый вклад в статистику вносит инициатива Daybreak от OpenAI.
epoch.ai

✔️ Apptronik открыла полигон для роботов

В Остине открылся комплекс Robot Park компании Apptronik площадью 8000 кв. м для непрерывного сбора датасетов. CEO Apptronik позиционирует площадку как фабрику данных.

На полигоне роботы Apollo 2 в двуногих и колесных конфигурациях автономно и через телеоперирование выполняют логистические задачи: переносят коробки, открывают двери, перемещаются по неровным поверхностям.

Собранная информация применяется для проектирования следующего поколения, Apollo 3. Также массив используется Google DeepMind для обучения ИИ-моделей Gemini Robotics.

За счет собственного полигона Apptronik рассчитывает преодолеть дефицит тренировочной базы. Это должно дать компании преимущество перед 1X, Figure и Tesla Optimus Academy в создании универсальных роботов для работы в неадаптированной человеческой среде.
apptronik.com


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Китайский бум роботов-гуманоидов уперся в аппаратные ограничения и нехватку тренировочных данных

Несмотря на миллиардные государственные инвестиции и появление более 140 локальных производителей, китайский рынок антропоморфных роботов пока далек от реального промышленного применения.

Сейчас машины активно сдаются в аренду для выставок и шоу, однако на практике они остаются лишь дорогими игрушками, не способными к самостоятельной работе.

Развертывание гуманоидов на реальных производствах или в быту минимально - даже у лидеров отрасли, таких как Unitree, доля промышленных внедрений не превышает 10%, а основные продажи приходятся на исследовательские центры.

Основными барьерами для индустрии стали дефицит данных и инженерные пределы.

Для обучения автономным действиям нейросетям критически не хватает массивов информации о физическом взаимодействии с миром, из-за чего операторам приходится буквально вручную тренировать роботов на специализированных полигонах.

В аппаратной части самой болевой точкой оказались роботизированные кисти - попытки уместить множество приводов и датчиков в габаритах человеческой руки приводят к серьезным проблемам с теплоотводом, высокой себестоимости и быстрому износу деталей.

До решения этих проблем массовая замена человеческого труда на сборочных линиях останется перспективой следующих десятилетий.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🌟 Как поднять X11 в контейнере и запустить Unity в YTsaurus

Команда 3D-реконструкции в Яндексе запустила рендеринг Unity-сцен в YTsaurus. За два дня отсканировали гостей премьеры «Кибердеревни», превратили в 3DGS-аватары и отрендерили тысячи роликов.

Графические движки оказались требовательнее вычислительных задач. Для запуска Unity в контейнере недостаточно пробросить /dev/nvidia0.

🟡Что добавили:

🟢/dev/nvidia-modeset
🟢/dev/dri/card0
🟢/dev/dri/renderD128
🟢X11-сервер с DDX-драйвером nvidia_drv.so
🟢dbus внутри контейнера

Прошли путь от контейнеров в локальном Docker до операций в YTsaurus. На пути выяснилось, каких устройств не хватает. Коллеги из Yandex Infrastructure за несколько часов добавили поддержку Xorg для GPU-хостов.

Перед запуском протестировали на Quake II RTX. У A100 нет RT-ядер и NVENC — трассировка через Compute-шейдеры, видео кодируется софтом на CPU.

Результат: рендеринг стал обычным шагом в пайплайне. Никаких виртуалок и ручных запусков.

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #YTsaurus #3DGS #Unity