✔️ OpenAI делает внутреннюю альтернативу GitHub.

Компания приступила к созданию собственной платформы для хостинга кода, чтобы снизить зависимость от инфраструктуры Microsoft. Поводом для запуска проекта стали недавние перебои в работе GitHub, которые заблокировали доступ инженеров OpenAI к репозиториям и парализовали разработку.

Сейчас проект находится на ранней стадии, его реализация займет несколько месяцев. Пока речь идет об исключительно корпоративном инструменте - планов по открытию доступа к новому репозиторию для сторонних разработчиков у компании нет.
theinformation.com

✔️ Physical Intelligence разработала архитектуру двухуровневой памяти для роботов.

Стартап анонсировал Multi-scale Embodied Memory, архитектуру памяти для робототехнических VLA-моделей. Технология решает потерю контекста при выполнении длинных многоэтапных задач.

Система объединяет 2 механизма. Краткосрочная память работает через оптимизированный видеоэнкодер, который отвечает за пространственную осведомленность и позволяет моделям на лету адаптироваться к ошибкам. Долгосрочная память оперирует текстовыми абстракциями - модель сама генерирует языковые заметки о выполненных шагах, запоминая статус задачи и расположение скрытых из виду предметов.

Интеграция MEM в базовую модель π0.6 позволила роботам успешно справляться с непрерывными поручениями длительностью до 15 минут. Релиз закладывает фундамент для автономных систем, способных самостоятельно планировать сложную бытовую рутину на часы или дни вперед.
pi.website

✔️ Autodesk представила ИИ-генератор для создания 3D-моделей.

Autodesk добавила новую генеративную ИИ-модель Wonder 3D в платформу Flow Studio. Инструмент заметно ускоряет прототипирование: доступно создание полноценных 3D-персонажей и пропсов на основе текстового промпта или 2D-референса.

Помимо создания черновой геометрии, Wonder 3D предлагает набор утилит для доработки ассетов. Нейросеть умеет накладывать текстуры, перестраивать топологию сетки и точечно редактировать визуальные элементы без перегенерации.

Полученные объекты экспортируются в классические 3D-пайплайны, игровые движки и софт для 3D-печати. Новые инструменты уже доступны во всех планах Flow Studio, включая бесплатный базовый тариф. Стоимость любого запроса фиксирована и составляет 20 кредитов.
autodesk.com

✔️ В NotebookLM появилась функция Cinematic Video Overviews.

Google расширила возможности NotebookLM новым генератором роликов Cinematic Video Overviews. Инструмент автоматически создает качественные анимации, окончательно заменяя привычные презентации с монотонным закадровым голосом.

В основе функции лежит интеграция Gemini 3, Nano Banana Pro и Veo 3. В этой связке Gemini 3 выступает в роли виртуального креативного директора, который самостоятельно принимает решения по стилистике, нарративу и структуре будущего видео без дополнительных усилий со стороны пользователя.

На старте новая функция поддерживает только английский язык и открыта эксклюзивно для пользователей Google AI Ultra.
NotebookLM в сети Х

✔️ Ключевые фигуры Qwen покидают Alibaba.

Спустя несколько часов после выпуска серии компактных моделей Qwen 3.5 команду покинули несколько специалистов: технический руководитель проекта Цзюньян Лин, под началом которого разрабатывались все поколения Qwen, исследователь Биньюань Хуэй и разработчики Кайсинь Ли и Юй Бовэнь.

Официальной причиной называют реорганизацию в лаборатории Tongyi Lab: корпорация переходит от продуктовых команд к точечным рабочим группам, но по неподтвержденным данным, уход создателей Qwen может быть связан с плохими показателями дневной активной аудитории продуктов на базе этих моделей.
venturebeat.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Архитектура распределённого инференса для долгоживущих LLM-сессий

Эксплуатация современных агентских LLM уже не про «поднять контейнер на GPU и прикрутить балансер». Чтобы экономика сходилась и железо утилизировалось эффективно, нужно учитывать реальный паттерн нагрузки: долгие сессии, многошаговые диалоги, большие контексты.

Yandex AI Studio недавно выкатила обновление, в котором открыла доступ к стабильному инференсу DeepSeek V3.2. Поговорим про сам инференс и другие обновления – что там под капотом?

🟡Ключевые изменения

— Prefill / Decode Split. Prefill-ноды ускоряют прогон длинных контекстов (TTFT↓), decode-ноды стабилизируют генерацию и поддерживают низкий TBT.
— Иерархия KV-кэшей – GPU → CPU RAM → распределённый слой.
— Переиспользование KV-кешей. KV-кэши передаются между серверами прямо во время обработки запроса, в реальном времени — фактически гигабайты данных, которые нужно доставлять между GPU за очень короткое время.
— Cache-aware балансировка. Маршрутизирует запросы с учётом расположения кэшей в кластере, чтобы максимизировать Cache Hit Rate в многошаговых сессиях.

🟡Безопасность и тарификация

Появились управляемые правила модерации. Можно контролировать допустимость запросов и ответов моделей на основе политики безопасности, категорий контента и созданных словарей.

Добавили возможность по запросу подключать выделенный сетевой канал и частные эндпоинты для работы с моделями без выхода в публичный интернет.

Добавлены два новых типа токенов:
• токены инструментов — нововведение от Яндекса. Токены срабатывают при вызове встроенных тулов (File Search, Web Search, MCP, Code Interpreter). Стоят дешевле обычных входящих / исходящих;
• токены кеширования — уже отраслевой стандарт за рубежом, который только приходит на российский рынок. Часть контекста повторно используется при повторении, модель отрабатывает побыстрее, а денег тратит поменьше.

🟡Что еще рассказывают

Стек для оптимизации инференса:
• Dynamo как оркестрация/балансировка,
• MoonCake как распределённый KV-store,
• SGLang как Inference Engine.

Законтрибьютили 20+ патчей в опенсорс, чтобы довести решение до эксплуатационного качества.

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #inference #DeepSeek

🌟 Self-Flow: обучение диффузионных моделей без внешних энкодеров от Black Forest Labs.

Black Forest Labs и MIT решили проблему, с которой сталкиваются диффузионные и flow-модели: чтобы генерировать качественные картинки, им нужны сильные семантические представления. Обычно их берут снаружи - выравнивают внутренние признаки модели с признаками энкодера вроде DINOv2. Метод работает, но есть нюанс.

Чем сильнее энкодер, тем хуже результат: в экспериментах замена DINOv2-B на более мощный DINOv3-H+ стойко ухудшала FID. Модель привязывалась к фиксированным внешним представлениям и переставала масштабироваться. На видео и аудио выравнивание с энкодерами V-JEPA2 и MERT вообще давало результат хуже ванильного flow matching.

🟡Self-Flow предлагает механизм Dual-Timestep Scheduling

В стандартном flow matching все токены нойзятся одинаково, поэтому модель решает задачу локально и не учится строить глобальные связи. Self-Flow сэмплирует 2 разных уровня шума и случайно назначает их разным токенам (часть входа зашумлена сильнее, часть чище). Это создает асимметрию: чтобы восстановить сильно зашумленные токены, модель вынуждена опираться на чистые и строить глобальный контекст.

Поверх этого работает самообучение по принципу дистилляции. Обучаются одновременно 2 копии модели: модель-ученик видит смешанный зашумленный вход, модель-учитель - более чистую версию (EMA-копия с экспоненциальным скользящим средним).

Ученик учится предсказывать признаки учителя из зашумленного входа, и это вынуждает его развивать сильные семантические представления без какого-либо внешнего энкодера.

🟡Результаты тестов

🟢На ImageNet 256×256 Self-Flow показал FID 5.70 против 5.89 у REPA;

Это, кстати, первый случай, когда self-supervised метод превзошел внешнее выравнивание на этом бенче

🟢На text-to-image: FID 3.61 против 3.92 у REPA;

🟢По видео: FVD 47.81 против 49.75 у REPA;

🟢По аудио: лучшие FAD-оценки среди всех вариантов.

При этом на масштабировании (с 290M до 1B) разрыв с REPA увеличивается: модель Self-Flow на 625M параметров обходит REPA на 1B.

Метод универсален для модальностей - он работает одинаково на картинках, видео и аудио, что намекает на применение для мультимодального обучения.

В репозитории проекта есть код инференса на основе SiT-XL/2 с per-token timestep conditioning, чекпоинт на основе ImageNet 256×256 и скрипты для генерации сэмплов под FID-оценку через ADM evaluation suite. Поддерживаются режимы SDE и ODE, мульти-GPU через torchrun.


🟡Статья
🟡Техотчет
🖥GitHub

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Multimodal #Framework #BFL

🔥 Опубликованы веса и код Green-VLA — модели для управления роботами общего назначения.
Сбер открыл доступ к своей Vision-Language-Action модели. В феврале эта работа стала лучшей статьей недели на Hugging Face, а сейчас всё выложили в open-source.

🔘Главное о технической части:
- В основе лежит Qwen3-VL-4B и трансформер, который с помощью flow-matching предсказывает действия робота в реальном времени
- Модель обучалась в пять этапов, от мультимодальных веб-данных до примеров с реальных роботов
- Унификация робототехнических данных позволяет модели лучше обобщаться и работать на разных роботах

Благодаря такому подходу, модель получает лучшие метрики на робототехнических бенчмарках Fractal и Bridge.

🔘Состав релиза:
- исходный код для обучения и инференса на GitHub;
- предобученные веса на платформе Hugging Face;

🔜 Релиз может быть важен для всех, кто занимается робототехникой. Базовую модель можно быстро дообучить под конкретного робота и использовать ее для решения реальных задач, например на производствах или складах.

@ai_machinelearning_big_data
#ai #ml #sber

🌟 Живые нейроны человека научили играть в Doom и они быстрее GPT-4.

Австралийская Cortical Labs подключила лабораторно выращенные нейроны человека к биологическому компьютеру и заставила их пройти Doom.

Нейроны получили из клеток кожи и крови взрослых доноров методом репрограммирования. Затем их подключили к специализированному биокомпьютеру CL1.

И по итогу - нейроны превзошли GPT-4 по скорости реакции и латентности. Небольшой сгусток живой ткани адаптировался к задаче быстрее, чем большая языковая модель.

Кстати, предыдущий эксперимент той же команды с Pong занял больше года.

На этом месте рядовая новость про лабораторные эксперименты обычно заканчивается, но Cortical Labs открыли облачный доступ к CL1, вовсю пилят SDK и планируют продавать биокомпьютер как устройство.

Команда позиционирует платформу как инструмент для медицинских исследований: моделирование нейродегенеративных заболеваний, тестирование препаратов, изучение механизмов восстановления нейронных функций.

🟡 Здесь же возникают вопросы.

Нейроны не обладают сознанием (по крайней мере, в Cortical Labs на это рассчитывают), но они происходят от живых людей и демонстрируют поведение, которое очень похоже на обучение.

Граница между биологической моделью и чем-то большим пока не определена ни юридически, ни этически. Никто всерьез не обсуждает, где эта граница проходит и, самое главное, что делать, когда системы станут сложнее.

Пока это первые шаги, но направление задано.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Microsoft выпустила мультимодальную версию Phi-4.

Phi-4-reasoning-vision-15B построена на базе энкодера SigLIP-2 и логической архитектуры Phi-4. Модель получила так называемый механизм смешанного инференса, который автоматически адаптирует цепочку рассуждений под сложность текущей задачи.

При решении математических или логических проблем модель запускает глубокий анализ, а на базовые запросы описания изображений или OCR отвечает без ризонинга.

Помимо стандартных VL-задач, Microsoft готовила новинку для ИИ-агентов, управляющих компьютером. Модель умеет интерпретировать содержимое экрана, находить интерактивные элементы и выбирать необходимые действия в GUI.

Веса доступны на HuggingFace и Microsoft Foundry под лицензией MIT.
microsoft.com

✔️ OpenAI готовит к релизу двунаправленную аудиомодель.

Новая система обрабатывает звук непрерывно в фоновом режиме и способна на лету распознавать встречные реплики пользователя, мгновенно перестраивая свой ответ. Она сможет поддерживать естественный диалог, адекватно реагируя, если человек решит перебить его или поменять мысль прямо на середине фразы.

Такая гибкость критична для сложных сценариев: например, когда виртуальному оператору поддержки нужно адаптироваться к меняющемуся контексту разговора без потери нити беседы.

Сейчас разработка находится на стадии прототипа и в длительных сессиях пока наблюдаются проблемы. Из-за необходимости отладки публичный релиз модели отложили как минимум до второго квартала.
theinformation.com

✔️ Anthropic пытается спасти контракт с Пентагоном.

Дарио Амодей возобновил переговоры с Министерством обороны США. Ранее диалог зашел в тупик, после чего ведомство пригрозило исключить Anthropic из списка подрядчиков американских военных.

По иронии, новый раунд переговоров со стороны Минобороны ведет Эмиль Майкл, который на прошлой неделе публично назвал главу Anthropic «лжецом с комплексом бога».

Сейчас Anthropic пытается найти компромиссную формулировку и сохранить доступ к крупным госзаказам. Ситуация подогревается тем, что OpenAI на днях уже подписал контракт с военными. Амодей во внутренней переписке назвал заявления конкурентов и чиновников по этим вопросам «откровенной ложью».
ft.com

✔️ Lightricks представила открытый локальный видеоредактор с новой моделью LTX-2.3.

LTX Desktop объединяет инструменты нелинейного монтажа с генеративными возможностями свежайшей LTX-2.3 и позволяет создавать видео из текста, изображений или аудио. Пользователи могут собирать проекты на привычном таймлайне и точечно перегенерировать неудачные фрагменты с помощью функции Retake.

Для работы потребуется Windows с GPU NVIDIA на 32 ГБ, 32 ГБ ОЗУ и 160 ГБ места на диске. Владельцам macOS и менее мощных ПК доступна только облачная генерация через API.

Код проекта полностью открыт, а локальное использование модели LTX-2.3 бесплатно для энтузиастов и компаний с годовой выручкой менее 10 млн. долларов.
ltx.io

✔️ Топ-менеджер Google DeepMind хантит разработчиков Qwen.

После недавнего ухода ключевой команды из Qwen, конкуренты решили воспользоваться кадровыми перестановками в Alibaba. Омар Сансевиеро, один из руководителей Google DeepMind, опубликовал в X публичное приглашение на работу для действующих разработчиков китайского техногиганта.

Сансевиеро сообщил, что DeepMind ищет специалистов с опытом работы над семейством моделей Qwen для развития собственной экосистемы open-source решений. Он призвал инженеров, задумывающихся о смене компании, связываться с ним напрямую.
Omar Sanseviero в сети Х

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ OpenAI открыла доступ к Codex Security.

Это инструмент, который сканирует архитектуру проекта и выстраивает индивидуальную модель угроз. Опираясь на эту карту, агент целенаправленно ищет слабые места в безопасности приложения.

Фирменная фича - защита от ложных срабатываний за счет практической проверки найденных багов. Обнаружив проблему, агент разворачивает изолированную копию системы в песочнице и пытается самостоятельно провести реальный взлом. Если попытка оказалась успешной и угроза подтверждена, ИИ сам пишет патч. Затем система тестирует обновление, чтобы убедиться, что внесенные исправления не сломают другие функции продукта.

Доступ к превью-версии инструмента получат пользователи тарифов ChatGPT Enterprise, Business и Edu в ближайшие дни.
openai.com

✔️ США привяжут экспорт ИИ-ускорителей Nvidia и AMD к инвестициям в свою экономику.

Министерство торговли США подготовило новые правила продажи чипов для ЦОД. Теперь государствам, чьи компании закупают большие объемы продукции Nvidia и AMD, придется встречно инвестировать в американскую ИИ-инфраструктуру.

Проект вводит многоуровневую систему выдачи экспортных лицензий. Строгость требований напрямую зависит от суммарной вычислительной мощности запрашиваемых компонентов. Для одобрения крупных сделок высшего уровня страны-покупатели будут обязаны проводить прямые финансовые вливания в технологический сектор США.

Этот подход формализует практику, которая уже была успешно обкатана на недавних соглашениях с ОАЭ и Саудовской Аравией. На поставки оборудования в Китай, эти правила не повлияют - они по-прежнему регламентируются отдельными санкциями.
ft.com

✔️ Cursor представил платформу Automations.

Новый инструмент от создателей ИИ-редактора кода избавляет разработчиков от необходимости каждый раз вручную писать промпты. Теперь ИИ-помощник может включаться в работу фоном, самостоятельно реагируя на внешние события.

Триггерами служат действия в Git, сообщения в Slack, новые тикеты в Linear или инциденты в PagerDuty. Платформа также поддерживает настройку кастомных вебхуков и запуск задач по расписанию. Обновленные агенты способны брать на себя полноценные инженерные процессы: проанализировать логи через протокол MCP, локализовать ошибку и сразу подготовить пулл-реквест с готовым исправлением.

Важная деталь - у агентов появилась память. Они запоминают результаты прошлых запусков, постепенно адаптируясь к контексту проекта и избегая повторения старых ошибок.
cursor.com

✔️ SoftBank запросил рекордный кредит для увеличения своей доли в OpenAI.

Японский конгломерат ведет переговоры о привлечении крупнейшего в своей истории долларового займа. Ожидается, что кредит на 40 млрд. сроком на год будет обеспечен четырьмя банками.

Главная цель сделки - финансирование ставки основателя SoftBank Масаёси Сона на ИИ. Банк уже вложил в OpenAI более 30 млрд. долларов, получив около 11% акций стартапа. Чтобы обеспечить эти инвестиции, холдингу пришлось частично распродать другие свои активы.

Агрессивные заимствования усиливают опасения аналитиков по поводу раздувания ИИ-пузыря. Суммарный долг ключевых партнеров OpenAI уже достиг 96 млрд. долларов, а ведущая пятерка ИТ-корпораций набрала новых кредитов на 121 млрд., это в 4 раза выше привычной нормы. При этом монетизация буксует - платные подписки на ИИ-сервисы пока оформили лишь 3% пользователей.
bloomberg.com

✔️ Claude ежедневно привлекает более миллиона новых пользователей.

Об этом достижении сообщил Майк Кригер, возглавляющий подразделение экспериментальных ИИ-разработок. Столь стремительный рост аудитории обусловлен несколькими факторами. Помимо глобального тренда на ИИ, Anthropic извлекла серьезную выгоду из недавнего скандала вокруг сотрудничества OpenAI с Пентагоном.

На фоне этих событий в глазах потребителей и технологического сообщества создатели Claude выглядят более последовательными в вопросах этики. Статус «морального победителя» обеспечивает компании сильное репутационное преимущество и стимулирует массовый приток пользователей.
Mike Krieger в сети Х

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml