⚡️ Liquid AI выпустила модели, которые принимают решения и не генерируют ни одного токена

Liquid AI представила decision models, первая из них называется d1. Модель получает контекст в виде текста или JSON и за один вызов возвращает откалиброванные вероятности по заранее заданным вариантам ответа.

Вопросы бывают трёх типов: «да или нет» с вероятностью от 0 до 1, выбор из нескольких вариантов с распределением вероятностей и оценка по шкале. Несколько вопросов можно задать в одном запросе.
Ответ не нужно парсить, ошибок схемы не бывает, задержка низкая и предсказуемая, а три вызова LLM сливаются в один. Вместе с ответом приходит уверенность модели, поэтому спорные случаи легко отправить на большую модель или человеку.

Архитектурную разницу между конкретными весами d1 и Jev компании пока публично не раскрывают.

Модели: https://docs.liquid.ai/lfm/models/decision-models

Гайд по миграции: https://docs.liquid.ai/guides/decision-model-guide

Демо: https://github.com/Liquid4All/cookbook/tree/main/examples/road-decider

@ai_machinelearning_big_data

#LiquidAI

📌 Anthropic оценила кибервозможности GLM-5.3

Anthropic впервые оценила открытую китайскую модель и опубликовала исследование о том, насколько GLM-5.3 от Z.ai продвинулась в поиске и эксплуатации уязвимостей.

Z.ai выпустила модель в августе, веса выложила через две недели.

Двумя неделями ранее её проверял CAISI, центр стандартов и инноваций ИИ при американском институте NIST, и назвал сильной в киберзадачах среди открытых моделей на сегодня.

По словам Anthropic, в ExploitBench GLM-5.3 довела до рабочего эксплойта известные уязвимости движка V8 в 50 попытках из 410, это 12%.

У Claude Mythos Preview результат 14%, у GLM-5.2 и Claude Opus 4.6 близок к нулю.

В ручных сессиях с человеком модель находила ранее неизвестные уязвимости в браузере и драйверах, а встроенные ограничения, утверждает Anthropic, обходятся без особых усилий и в открытых весах их можно снять.

🟡CAISI более сдержан в описании результатов

На четырёх кибербенчмарках GLM-5.3 заметно слабее американских передовых моделей, в SEC-Bench Pro она решает 40,4% задач против 90,2%.

Совокупное отставание CAISI оценивает примерно в четыре месяца.

Вывод обеих организаций совпадает в главном - возможности, которые год назад были только у закрытых лабораторий, теперь доступны любому, кто скачает веса.

В ответ на это Anthropic предлагает шире открывать передовые модели для безопасников и проверять достаточно сильные модели до выпуска на уровне государств.

Z.ai пока никак не отреагировала ни на оба исследования, ни на инициативу Anthropic.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

⚡️ DeepSeek перенесла DeepGEMM на Huawei Ascend и выжала из железа 99,8%

DeepSeek выложила DeepGEMM-Ascend, порт своей библиотеки матричных ядер на NPU Huawei Ascend 950. API остался тем же, что у оригинального DeepGEMM, а сами ядра переписаны под особенности Ascend.

Поддерживаются GEMM в FP4, FP8 и BF16, grouped GEMM для MoE, MQA logits и слитые операторы MegaMoE. Плотный GEMM почти упирается в теоретический потолок: FP4 даёт 1701 TFLOPS (98,3% от пика), FP8 861 TFLOPS (99,5%), BF16 431 TFLOPS (99,8%).

Внутри JIT-компиляция, конвейеризация на корутинах и тонкая обёртка над матричными инструкциями Ascend. Нужны CANN 9.20, torch_npu и Python 3.10+. Лицензия MIT.

https://github.com/deepseek-ai/DeepGEMM-Ascend

@ai_machinelearning_big_data

#DeepSeek

✔️ AMD покупает World Labs

Стартап Фей-Фей Ли, который с 2024 года разрабатывает модели пространственного интеллекта для работы с трехмерным физическим миром, подписал обязывающее соглашение о переходе в AMD.

Сама Ли станет исполнительным вице-президентом и главой по науке AMD и будет работать напрямую с генеральным директором Лизой Су. Сооснователи стартапа вместе с Ли продолжат руководить командой World Labs, на базе которой AMD создаст исследовательскую лабораторию.

Сделке предшествовало партнерство по оптимизации моделей World Labs под GPU AMD. Закрытие покупки ожидается до конца 2026 года после одобрения регуляторов.
worldlabs.ai

✔️ SpaceXAI запустила общих агентов Grok для рабочих команд

Компания открыла публичное бета-тестирование Team Bots на тарифах Teams и Enterprise. Это боты Grok Bot, которых настраивают под общую роль или процесс и выдают всей команде сразу.

Каждый бот получает файлы, инструкции и навыки, плагины для GitHub, Notion и Salesforce, учетные данные для сторонних API без плагинов и долговременную память, которая копит опыт в заданной роли.

Навыки и база знаний у бота общие, а переписка и память каждого сотрудника хранятся отдельно.

Цен в анонсе нет, но SpaceXAI собрала ботов для продаж, продуктового менеджмента, маркетинга и аналитики.
x.ai

✔️ Китай может разрешить закупку чипов Nvidia

Министерство промышленности и информатизации КНР запросило у Alibaba, ByteDance и других компаний планы закупок видеокарт Nvidia RTX Pro и дало понять, что намерено их одобрить, пишет The Information со ссылкой на два источника.

ByteDance, по данным издания, рассматривает партию около миллиона штук. RTX Pro 5500 сделана для рабочих станций на потребительском кристалле без памяти HBM и быстрых межчиповых соединений, облачные провайдеры планируют собирать их в серверные стойки по восемь графических процессоров..

Поставки могут начаться в конце декабря, около 500 тысяч карт в квартал, по цене порядка 13 тысяч долларов за штуку. Для Nvidia это шанс вернуться на рынок, где ее доля, упала с 95% почти до нуля.
theinformation.com

✔️ Kuaishou анонсировала Kling 4.0

Новая модель генерирует до 30 секунд видео за один проход, что вдвое больше Kling 3.0. Она принимает до 10 ключевых кадров, которые фиксируют смену сцен, состояния персонажей и тайминг, и до 15 референсов одновременно.

Модель умеет точечно редактировать готовое видео, продлевать генерацию, создавать стереофонический звук и выполнять липсинк на нескольких языках.

Полная версия выйдет в октябре, облегченная Kling 4.0 Flash с 28 сентября доступна подписчикам тарифа Ultra.
klingai.com

✔️ Американский бизнес переводит часть нагрузок на открытые модели

Растущие счета за модели OpenAI и Anthropic подталкивают компании в США к решениям с открытыми весами. На шлюзе Vercel доля открытых моделей в токенах выросла с 7% в декабре до 56% в августе, хотя в расходах на них пришлось лишь 14%.

На OpenRouter первую десятку по объему токенов возглавляют китайские открытые модели. Расходы Tinder на ИИ в годовом исчислении выросли с 1 до 10 млн долларов с января по июль, и компания начала отправлять часть запросов открытым моделям.

AT&T обрабатывает 45 млрд токенов в день и уже отдает открытым моделям около 40% нагрузок и за год хочет довести долю до 70%.

Кроме стоимости компании ценят возможность запускать модели на своих серверах и дообучать их на закрытых данных.
ft.com


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Google заменит Gems в Gemini на Skills

Личные аккаунты Google перейдут на новый формат в ноябре 2026 года. Рабочие, корпоративные и некоммерческие аккаунты Workspace в марте 2027-го, учебные - в июне 2027-го.

Существующие Gems к этому сроку Google автоматически пересоберёт в навыки, пересоздать их вручную можно уже сейчас.

От Gems навыки отличаются тем, что работают в любом чате. Навык вызывают командой из косой черты и названия (позже Google обещает заменить её на @), но Gemini подключает его и сам, если навык подходит к запросу.

В одном диалоге можно сочетать несколько навыков. Навыки работают с подключёнными приложениями, включая сервисы Workspace, но не поддерживают Canvas, Deep Research и встроенные инструменты генерации видео и музыки.

Одновременно активными могут быть до 100 навыков, общий доступ и файлы с Google Диска обещают добавить позже.

Навык создается в диалоге с Gemini, по готовому или пустому шаблону либо загрузкой файла SKILL.md.

Внутри могут быть текст, код, конфигурации, PDF и изображения, документы Word и таблицы Excel не принимаются.

Для загрузки файлов нужна веб-версия или приложение для Mac.

Google также опубликовал советы по написанию навыков.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Осень — время, когда бизнес активно начинает искать подрядчиков: бухгалтеров, юристов, маркетологов, дизайнеров, IT-специалистов и всех, кто закрывает задачи без расширения штата.

И тут появляется другая задача: где вообще искать этого человека? А если вы сами оказываете услуги, то вопрос работает и в обратную сторону. Где найти заказчика, которому вы нужны именно сейчас?

Авито Услуги как раз помогают сократить эту дистанцию:

*️⃣Ежемесячно на площадке 37,3 млн человек ищут разные услуги, и 7 млн из них — деловые. Люди приходят туда с вполне конкретной задачей и готовы платить за экспертизу.

*️⃣Продвигать себя отдельно не нужно — всё уже встроено в площадку: обучающие материалы, возможность получить персонального менеджера и личный кабинет с аналитикой, где видно, что ищут прямо сейчас.

*️⃣Начать довольно просто. Оформляете профиль, размещаете объявление и нормально описываете, какие задачи можете решить.

В ряде категорий услуг для сделки можно подключить безопасный сценарий работы: договоренности фиксируются заранее, а оплата резервируется до тех пор, пока заказчик не примет результат.

Чтобы менеджер Авито Услуг бесплатно помог вам оформить профиль и разместить объявление и начислил до 10 000 бонусов на продвижение — оставьте прямо сейчас заявку на сайте.

✔️ Nvidia представила открытую платформу безопасности для агентов

Open Agent Safety Platform – открытый набор средств для запуска автономных агентов в изолированной среде. Основа платформы – OpenShell, среда, которую компания развивает около года.

Второй, необязательный уровень контроля даёт Nvidia Sentry. Это ПО работает на отдельном процессоре обработки данных BlueField вне досягаемости агента, а программная платформа DOCA связывает его с политиками OpenShell.

OpenShell запускает агента в песочнице, где оператор заранее перечисляет доступные файлы, сетевые адреса, инструменты, процессы и ключи. Из коробки поддерживаются Claude Code, Codex, OpenCode и GitHub Copilot CLI, через шаблоны NemoClaw – OpenClaw и Hermes Agent.

Зачем агенту такая изоляция, в Nvidia объясняют дрейфом - при долгой работе, неоднозначных инструкциях или упоре в запрет агент уходит от исходной задачи, и рассчитывать, что он сам удержит себя в рамках, нельзя. Поэтому контроль вынесен за пределы агента, и знать о наблюдении ему не обязательно.

Каждая песочница – отдельный контейнер или Docker, Podman или Kubernetes. Шлюз управляет их жизненным циклом, а движок политик перехватывает каждое исходящее соединение и либо пропускает его, либо подставляет ключи провайдера для разрешённого адреса, либо блокирует и пишет в журнал.

Ключи не попадают в файловую систему песочницы, их передают переменными окружения во время работы. Политики задаются в YAML и охватывают четыре области: файлы, сеть, процессы и провайдеров.

Доступ к файлам и системным вызовам фиксируется при создании песочницы, сетевые правила меняются онлайн с точностью до HTTP-метода и пути, так что агенту можно разрешить чтение API GitHub и запретить запись. По словам Nvidia, OpenShell проверяет ограничения ещё до запуска агента.

Главная площадка для Sentry – системы Vera Rubin POD, где процессор BlueField-4 стоит в каждом вычислительном модуле на единственном пути от узла к модели.

Там Sentry изолирован от хоста, следит за поведением агента и применяет политику OpenShell на скорости линии, а шлюз DOCA проверяет, кто такой агент и какие полномочия ему выданы.

Владельцам систем Vera достаточно обновить ПО, всем остальным установка доступна одним скриптом на Linux, macOS с Apple Silicon и Windows через WSL 2, последний вариант экспериментальный.

Проект в статусе альфа, версия 0.1.0 ещё готовится, развёртывание в Kubernetes и проброс видеокарт в песочницу тоже помечены как экспериментальные.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Переименование ИИ в США вызвало ажиотаж на словенские домены

Словенский регистратор Register.si после выступления Президента США на Генассамблее ООН регистрирует в среднем 3700 новых доменов зоны .si в день, тогда как за весь август их было около 3500.

С трибуны ООН американский лидер объявил, что США будут называть искусственный интеллект "суперинтеллектом" (super intelligence, SI), потому что прежнее название, по его словам, звучит фальшиво.

К 29 сентября в зоне .si было больше 220 тысяч доменов и на фоне повышенного спроса регистратор призвал владельцев товарных знаков, слоганов и названий компаний, у которых ещё нет адреса в зоне, зарегистрировать его как можно скорее.

В тот же день, Дональд Трамп закрепил переименование указом Inaugurating the Era of Super Intelligence.

Федеральные ведомства должны, насколько позволяет закон, писать Super Intelligence и SI вместо Artificial Intelligence и AI в официальной переписке, публичных заявлениях, на сайтах, в отчётах и других документах, кроме законодательных.

Юридически новый термин охватывает те же технологии, что и определение ИИ в параграфе 9401 раздела 15 Свода законов США, так что в законах пока ничего не меняется.

В течение 60 дней помощник президента по науке и технологиям должен предложить законопроект с федеральным определением суперинтеллекта, которое может расширить или заменить нынешнее.

Сколько стоит регистрация домена .si и кто покупает адреса после объявления Трампа, пока неизвестно.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Президент США и главы ИИ-компаний подписали соглашение о безопасности

Документ подписали главы Google, Anthropic, xAI и Nvidia и президент OpenAI Грег Брокман. Юридической силы у соглашения нет, стороны называют его морально обязывающим.

Компании обещают ввести четыре уровня контроля и аудита передовых моделей, создать внутренние группы для проверки этих механизмов, допустить внешние проверки и независимый надзор.

Критики сетуют, что соглашение необязательное и почти не содержит деталей.
axios.com

✔️ В Китае заработал первый суперкластер на 100 тысяч отечественных ускорителей

Об этом сообщил Китайский информационный центр интернет-сети CNNIC в докладе о генеративном ИИ. Все компоненты кластера от чипов и сети до хранения данных и охлаждения сделаны в Китае.

Вычислительная мощность для ИИ в стране к июню выросла за год на 177%, до 2185 EFLOPS. Аудитория генеративного ИИ превысила 700 млн человек, это больше половины населения.

ИИ используют более 30% крупных и средних промышленных предприятий Поднебесной.
cnnic.cn

✔️ Ideogram выпустила модель 4.5

Свежая версия сфокусирована на точное и последовательное редактирование графики. Она не накапливает артефакты, смещения пикселей и искажения цвета при длинных цепочках правок.

Модель правит фрагменты снимков высокого разрешения без уменьшения исходника и переводит надписи на изображении на другие языки.

Ideogram 4.5 доступна в веб-интерфейсе, у партнёров и через API в четырёх режимах качества, от 0,008 до 0,22 доллара за изображение в разрешении 2K.

Веса компания обещает открыть в ближайшее время.
ideogram.ai

✔️ OpenClaw Foundation открыл код корпоративной платформы для агентов

OpenClaw Enterprise управляет постоянно работающими агентами в закрытых средах. Проект начинали в OpenAI, затем передали фонду и доработали вместе с Red Hat и Nvidia.

Платформа поддерживает мультиарендность, разделяет доверенные и недоверенные нагрузки, запускает агентов в песочнице, проверяет их действия с помощью языковой модели и позволяет тонко настраивать права доступа. Обвязку, модель и песочницу можно заменить сторонними или собственными.

Версия 1.0 выйдет до конца года, пока платформу рекомендуют для внутренних пилотов. Такие пилоты идут в Red Hat и OpenAI, где агенты получают полный доступ к кодовым базам.

Платформа бесплатна и разворачивается на собственных серверах.
openclaw.ai

✔️ McDonald's рассчитывает цены с помощью ИИ

Пионер фастфуда совместно с Tiger Analytics запустил модель, которая анализирует транзакции и парсит конкурентов, вычисляя метрику готовности платить для каждой геолокации.

По данным Reuters, применение алгоритма привело к разбросу цен - стоимость Биг Мака в заведениях в радиусе трех километров может различаться на 21%.

Корпорация заявляет о рекомендательном характере системы. При этом платформа фиксирует отклонения франчайзи от сгенерированных расценок. Уровень ценового комплаенса напрямую учитывается при аудите бизнеса и продлении партнерских контрактов.

Масштабирование алгоритмического подхода на 14 тысяч ресторанов в США привлекло внимание антимонопольных органов. Сейчас регуляторы проверяют, нарушает ли такое ценообразование законодательство о защите конкуренции.
reuters.com


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml