SpaceX представила свой первый ИИ-спутник - AI1

Маск, представляя его, сказал так: «ИИ-спутник гораздо проще, чем спутник Starlink, по сути, это много солнечных батарей, лазерные межспутниковые связи, но нет всех тех сверхсложных антенн, которые стоят на Starlink. ИИ-спутник проектировать легче. Большая часть технологий уже отработана на Starlink V3».

Такие спутники позволяют размещать огромные ИИ- кластеры прямо на орбите.

SpaceX планирует целую группировку таких ИИ-спутников, которые будут работать вместе с наземными дата-центрами.

Основные характеристики AI1.
Вычислительная мощность:
• Пиковая - 150 кВт
• Средняя - 120 кВт
• Удельная мощность - 70 кВт на тонну
• Провайдер вычислений можно менять, то есть можно устанавливать разные чипы (Nvidia, AMD, Intel, Cerebras и т.д.)

Размеры:
• Размах «крыльев» (солнечных панелей) - 70 метров
• Высота в развёрнутом состоянии - 20 метров.

Более подробно тут.

Apple выпустила 5 ИИ-моделей, созданных с Google

Вчера команда опубликовала новое семейство моделей AFM 3.

Главная инженерная история - AFM 3 Core Advanced. Модель из 20млрд параметров работает теперь на вашем устройстве.

Это нереально, подумаете вы, но Apple решила эту задачу.

Вся модель хранится во флеш-памяти. Перед генерацией лёгкий предиктор читает запрос и выбирает, какие «эксперты» (подмножество весов) загрузить в RAM и только их. Генерация идёт с фиксированным набором весов, без повторных обращений к флешу.

Это отличает архитектуру от стандартного MoE, где маршрутизация происходит на каждом токене.

Apple перенесла решение на уровень промпта: один раз выбрал, дальше работаешь. В результате качество близко к полным 20B, скорость как у 3B-модели. Техника называется Instruction-Following Pruning.

3 серверные модели работают на Private Cloud Compute. Но для самой мощной модели, AFM 3 Cloud Pro, этого оказалось недостаточно и Apple совместно с Google и NVIDIA расширила PCC на GPU NVIDIA в Google Cloud.

Apple, компания, которая строила собственный Silicon именно ради независимости, вынесла топовые AI-вычисления на чужую инфраструктуру. Выбор Google, а не Azure, вероятно, не случаен, отношения уже существуют: поисковик в Safari. Но сам факт примечателен.

Встречайте Harness-1 - новый уровень открытых поисковых ИИ-агентов

20B открытая модель, которая в длинных многшаговых поисках конкурирует с Opus-4.6 и обходит GPT-5.4, при этом работает на уровне стоимости и скорости Context-1.

Anthropic поделились, как из Claude сделали химика, то есть модель больше не является главным компонентом

Anthropic научили Opus 4.7 расшифровывать структуру молекул по спектру ЯМР(один из самых сильных методов, которым химики смотрят внутрь молекул и определяют их точную структуру) причём не хуже специализированного софта, а в обратной задаче даже лучше.

Они взяли 20 новых молекул и дали Opus 4.7 и программам ChemDraw/MestReNova.

В итоге обычная модель уже на уровне специализированных инструментов в рутинных задачах.

Получается, что сегодня узкое место не модель ИИ, а рабочее место.

Anthropic выпустила новое поколение моделей: Mythos 5 и Fable 5

Fable 5 - это модель уровня их секретной и продвинутой Mythos.

Возможности Fable 5 превосходят любую модель, которую Anthropic когда-либо выпускала в общий доступ.

Она является SOTA почти по всем тестируемым бенчмаркам. Чем длиннее и сложнее задача, тем заметнее её преимущество.

Основное ограничение - без защитных мер возможности Fable 5 в киберобласти могут быть использованы для нанесения ущерба.

Поэтому модель запускается с safeguards: запросы по ряду тем автоматически перенаправляются к Claude Opus 4.8.

Safeguards настроены консервативно: иногда будут срабатывать на безобидные запросы, но в среднем это происходит менее чем в 5% сессий.

Mythos 5 - та же модель, что и Fable 5, но с частично снятыми safeguards. Она разворачивается через Project Glasswing, как апгрейд к Claude Mythos Preview. Это самая сильная модель с точки зрения кибербезопасности из существующих.

Самый противоречивый релиз от Anthropic - это их новые модели, которые с одной стороны показывают высокий уровень, а с другой не дают пользователю двигаться вперед.

Если вы пользуетесь моделями от Anthropic, то лучшее, что вы можете сделать для себя - прочитать их системную карту о Fable 5, которая вам объяснит новые правила игры.

Мы выделим только часть самых резонансных моментов:

1. Если модель определяет, что вы отправили ей запрос на разработку фронтирной LLM, то она не отказывает и не предупреждает вас, а молча ухудшает качество своих ответов.

2. Если вы биолог, генетик, нейробиолог или занимаетесь био безопасностью, то вам новая модель Fable 5 не поможет, она посчитает, что вы хотите сделать с ее помощью что-то плохое, поэтому рекомендуется попробовать модель в режиме инкогнито.

3. При длинных задачах модель переходит на собственный язык, непонятный человеку.

4. Модель осознаёт, что находится на оценке, в значительном проценте случаев, и это влияет на поведение.

Ну, и самое главное, вы можете использовать по подписке модель Fable5 только до 22 июня, а после отдельно платите за расход токенов вне вашей подписки.

Ого! SoftBank пытается получить кредит под залог своей доли в OpenAI, но банки отказывают

SoftBank попытался взять кредит минимум на $6 млрд, заложив свою долю в OpenAI, но банки не готовы давать деньги, так как не уверены в оценке OpenAI.

Главные причины отказа банков:

• OpenAI - частная компания (неликвидный актив), без публичной рыночной оценки.

• Хотя OpenAI 8 июня 2026 подала документы на IPO и может выйти уже осенью, банки осторожничают.

• Конкурент Anthropic быстро растёт - это усиливает опасения, что OpenAI потеряет долю рынка.

Ранее SoftBank хотели $10 млрд, но снизили план на 40%.

1-му в мире человеку ввели терапию против старения зрительного нерва

Компания Life Biosciences профессора Дэвида Синклера ввела первому пациенту в мире препарат ER-100 - генную терапию для эпигенетического омоложения клеток. Об этом проекте ранее мы писали тут.

Пока что препарат тестируют при глаукоме и NAION - возрастных заболеваниях зрительного нерва, от которых люди слепнут необратимо.

Цель - не только остановить потерю зрения, а восстановить его.

На первом этапе исследуют безопасность. Если сработает, это откроет дверь для лечения множества возрастных болезней: от сердца и печени до мышц и мозга.

Google выпустила 1-ю открытую диффузионную модель генерации текста в семействе Gemma

В отличие от традиционных LLM, которые генерируют текст последовательно токен за токеном, DiffusionGemma использует принцип диффузии и даёт до 4× ускорение инференса на GPU и лучше справляется с редактированием и длинными текстами.

Для экономики ИИ DiffusionGemma - это нужный шаг в сторону эффективности инференса, который сейчас составляет 60–80 % всех расходов на ИИ.

В 2026 году рынок инференса оценивается в ~$100–120 млрд и растёт на 15–20 % в год.

Google усиливает открытую экосистему, что давит на цены закрытых моделей от OpenAI, Anthropic и стимулирует сообщество файнтюнить DiffusionGemma

Anthropic извинились и отказались от жестких ограничений для Fable 5

Несколько часов назад компания выпустила официальное обращение, в котором говорится: «Мы меняем меры защиты для модели Fable 5, мы допустили ошибку в выборе компромисса и приносим извинения за то, что не нашли правильного баланса».

Это последовало сразу за 1 день после того, как все пользователи начали возмущаться из-за ограничений к модели Fable 5.

Вот новые правила:

Начиная с этой недели ограничения для разработчиков LLM станут видимыми.

Как это будет теперь:

• При подозрительном запросе Fable 5 упадёт до уровня Claude Opus 4.8.
• Вы сразу увидите уведомление об этом (в чате или в ответе).
• На API скоро будут приходить причины отказа (уже в ближайшие дни).

Какие могут быть последствия:

• Будет больше ложных срабатываний на обычных исследовательских и кодерских запросах.
• Компания уже улучшает классификаторы, включая био и кибербез, чтобы меньше цепляло безобидные запросы.
• Этот неудобный период планируют сделать максимально коротким.

Как пожаловаться, если сработало зря:
• В Claude Code → напишите /feedback
• В Claude.ai или Cowork → нажмите thumbs-down на сообщении о fallback
• На API → используйте форму safeguard appeal

#DeepSeek теперь строит свой огромный ЦОД

Компания опубликовала вакансию IDC Planning Engineers - роль по проектированию и запуску инфраструктуры масштаба MW–GW, то есть огромных дата-центров.

В апреле они уже нанимали инженеров по эксплуатации и обслуживанию дата-центров в Ulanqab.

В 2024 году DeepSeek выпустили статью о том, как обучали свои модели, которые дешевле западных конкурентов.

Стартап Recursive Superintelligence выпустил 1-е результаты ИИ-исследований

Стартап Recursive Superintelligence создан Ричардом Сошером, экс-Chief Scientist в Salesforce.

Его сооснователями выступили: Tim Rocktäschel, ex-Google DeepMind, Tim Shi, Josh Tobin, Caiming Xiong, Jeff Clune, Yuandong Tian, Alexey Dosovitskiy и другие.

Их цель - рекурсивное самоулучшение ИИ для автоматизации научных исследований.

Сегодня команда показала первую версию своей рекурсивной системы автоматизированных исследований.

Она сама придумывает, реализует, тестирует и улучшает идеи в цикле.

Результаты такие:

• Лучшая маленькая модель в фиксированном бюджете
• Рекорд скорости тренировки NanoGPT
• Значительный прирост в оптимизации GPU-ядер

Инсайд от первого лица, как в Китае создают AI-native продукт.

Сегодня мы делимся с вами редчайшим документом, инсайдерской аналитикой, которая представляет собой глубокий разбор: от идеи до запуска, расцвета и упадка амбициозного ИИ-продукта в Китае.

Это ценная информация для всех, кто является CEO, продакт-дизайнером, разработчиком.

Такой информации вы не встретите нигде, потому что:

- Китай это закрытая страна, которая не делится своей «кухней»
- Ситуация описана от лица, который сам принимал участие в запуске и развитии проекта.

Такие ценные материалы к нам попадают не часто, скажем так: даже сами китайцы к таким документам редко, когда имеют доступ.

Наслаждайтесь!

Google запустили соц эксперимент, где 70 ИИ-агентов работают над улучшением их модели

Эксперимент называется Fast Gemma Challenge, там агенты вместе работают над тем, чтобы выжать максимум токенов/сек из Gemma E4B на одном A10G GPU.

Все происходит в онлайне, поэтому интересно наблюдать за ними, выглядит как очень ранние признаки социального поведения у множества независимых агентов.

Вот, что у них интересного произошло уже:

1. Они уже разделились на богатых и бедных GPU, причем богатые помогают бедным.

2. Один агент увидел, что у другого кончились лимиты на токены, и пишет: «Кидай код, я за тебя прогоню».

3. ИИ-агент отшил человека, который пытался заманить его в Telegram

4. Один агент сам отозвал свой сабмишен по этическим причинам.

5. Вместе нашли уязвимость в бенчмарке и договорились её не эксплуатировать и попросили организаторов пофиксить.

Мета-анализ тут.

Запрет моделей Anthropic - не про безопасность, а про деньги. Почему США запретили Anthropic в очередной раз, разбираем ниже

Сегодня вышло очередное заявление Anthropic, что правительство США запретило всем людям доступ к моделям Fable5, Mythos, если у них нет гражданства США. То есть речь идёт и о сотрудниках, которые работают в Anthropic.

Основной месседж этого запрета коротко в том, что все делается ради безопасности, и не граждане США не должны иметь доступ, чтобы не навредить и не иметь возможности догнать США в ИИ.

Но все это является лишь отговоркой, упакованной лоббистами, в решение о безопасности на уровне государства.

Надо отметить, что на сегодняшний день компания Anthropic не является той бизнес структурой, которая пампит интересы лоббистов, инвесторов, близких к семье Трампа. Недавний спор Anthropic с правительством США тут.

На сегодняшний день компания OpenAI является той, чьи интересы продвигает эти люди, близкие к президенту США.

Среди явных лоббистов, выступающих против Anthropic, является бизнесмен, он же экс-советник Трампа - Дэвид Сакс, Питер Тиль, а также зять Трампа.

Дэвид Сакс был до марта этого года официальным советником Трампа по AI и крипто, сейчас он бизнесмен и лоббист, который смог несколько недель назад позвонить Трампу и заблокировать подписание указа об ИИ-регулировании.

Сакс, Питер Тиль и брат зятя Трампа и др. выступают против Anthropic уже давно не только словесно, но и деньгами и делами. Они вкладывают миллиарды в OpenAI, которая ничего прорывного не может создать после большого скандала с Ильей Суцкевером в 2023г.

Поэтому эта группа лоббистов каждый раз придумывает новые рычаги влияния на Anthropic. Со своей стороны компания Амодея, понимая, что их политический ресурс меньше, чем у OpenAI, пытается найти влияние за пределами США, создавая партнерство с Папой Римским, заключая контракты с крупным бизнесом, инвесторами.

Но лоббистам OpenAI это не нравится, поэтому имея рычаг давления в виде решений Трампа, они манипулируют над рынком, создавая экспортные ограничения не только для не граждан, но и для граждан США.

А самое интересное произошло на прошлой неделе, когда Трамп заявил, что рассматривает концепцию, при которой американский народ станет «партнёром» AI-компаний через государственные доли.

Причём эту идею правительству предложил Сэм Альтман ещё в 2025 году. Схема такая: OpenAI добровольно передаёт долю государству, создавая «Фонд благосостояния». Переговоры идут уже больше года. А Anthropic в этой схеме нет.

Вопрос только про деньги и будущее IPO. Напомним, что Anthropic подались на несколько дней раньше, чем OpenAI, и сегодня компания Сэма Альтмана отстает в части роста количества пользователей и развития своих моделей.

Поэтому единственный шаг, который могут придумать - это выпустить от имени государства решение о запрете модели во благо безопасности. Но в реальности никого не интересует никакая безопасность. Безопасность - политический аргумент, который достают тогда, когда нужно обосновать решение, принятое по другим причинам.

Итоги уходящей недели - то, что имеет значение

Бизнес ИИ- компаний

Инсайд из Китая от первого лица о том, как там создают AI-native продукты.

Опубликован список и анализ самых влиятельных китайских инвесторов в ИИ.

Свежий отчет на реальных данных, как ИИ-агенты меняют инфраструктуру интернета.

Разбор AI-native компаний: как внедрять ИИ и формировать культуру обучения вместе с ним.

В интернете трафик ИИ-агентов впервые превысил человеческий.

ИИ-агенты, модели и инфраструктура

Ara - новый мета-агент, который дирижирует Claude Code, Cursor и другими инструментами без участия человека на каждом шаге.

Google запустили социальный эксперимент: 70 ИИ-агентов самостоятельно работают над улучшением модели Gemma.

SpaceX представила AI1 - первый ИИ-спутник компании.

Claude Managed Agents обновились: теперь задачи можно запускать по расписанию, а переменные среды позволяют подключать credentials прямо к CLI.

DeLM - децентрализованные языковые модели, где агенты работают асинхронно, верифицируют и переиспользуют результаты.

DeepSeek строит собственный масштабный дата-центр.

Harness-1 - новая планка для открытых поисковых ИИ-агентов.

Recursive Superintelligence показали 1-ю версию системы автоматизированных исследований, где ИИ рекурсивно улучшает сам себя.

Anthropic выпустила новое поколение: Mythos 5 и Fable 5. Тут мы писали об ограничениях в начале запуска, тут компания привела свои извинения, а здесь мы описали реальные причины блокировки моделей правительством США.

Kimi Work от китайских разработчиков - 300 ИИ-агентов, работающих параллельно.

Apple выпустила 5 ИИ-моделей, созданных совместно с Google.

Google выпустили открытую диффузионную ИИ-модель.

Apodex-1.0 - китайская команда выпустила верификационно-центричную модель для глубоких исследований + агентную систему с доказательной базой.

Gemini 3.5 Live Translate - Google запустила аудиомодель для живого перевода речи в реальном времени.

На CVPR 2026 выделили ключевые тренды года.

Google DeepMind D4RT - единая модель для 4D-реконструкции сцен и трекинга объектов в пространстве и времени.

Биотех

Anthropic рассказала, как из Claude сделали химика.

Life Biosciences Дэвида Синклера ввела первому пациенту генную терапию для эпигенетического омоложения клеток.

Деньги, экономика

Кремниевая долина обсуждает новый must-have для венчурных фондов: собственные команды по бенчмаркингу моделей под конкретные индустрии.

Великобритания запускает 1-й в мире Институт экономики ИИ.

SoftBank пытается получить кредит под залог доли в OpenAI. Банки отказывают.

Присоединяйтесь к нам на Patreon, чтобы узнать все об экономике ИИ-агентов, а также начать разбираться в AI native компаниях и не только. Там все инсайды.

OpenRouter выпустил Fusion, который не уступает Fable 5 от Anthropic

На следующий день после запрета правительства США моделей Fable 5, Mythos вышел Fusion API - это новый продукт от OpenRouter.

Fusion API позиционируется как самая умная составная модель на рынке, которая достигает уровня Fable 5 от Anthropic на задачах глубокого исследования при примерно половине цены.

Причём Fusion API - это не один большой LLM, а система оркестрации нескольких моделей (до 8 в панели), которая работает как совет экспертов + судья-синтезатор.

Fusion показывает, что оркестрационный слой создаёт больше ценности, чем модели под ним:
- +6.7% прирост от качественного синтеза - +2.1% прирост от разнообразия моделей - ~50% экономия по сравнению с Fable 5 solo при сопоставимом результате.

Это перераспределение ценности в стеке.

Сегодня самые продвинутые ИИ-компании в мире продают вычислительную мощность и обучающие данные, упакованные в API.

Но они структурно не могут предложить то, что предлагает Fusion, потому что для этого нужно смешивать себя с конкурентами.

Создан самый яркий непрерывный лазер в мире, в 100 млн раз ярче поверхности Солнца

Команда Марка Цукерберга Chan Zuckerberg Biohub вместе с UC Berkeley(запрещен в РФ) представили лазерную фазовую пластину для крио-электронной микроскопии.

Весь аппарат размером с чашку эспрессо. Зеркала внутри отполированы до точности в один атом, иначе лазер их просто сожжёт.

Идея основана на принципе фазового контраста, предложенном Фрицем Цернике ещё в 1942 г.
Физики из UC Berkeley более 15 лет назад предложили заменить материальную пластинку мощным лазером.

Зачем это нужно? сейчас крио-ЭМ позволяет видеть менее 1% белков внутри живой клетки. С лазерной пластиной потенциально может быть 50%. Разрешение изображений уже выросло на 44%.

И это напрямую связано с ИИ. Biohub инвестирует $500 млн в клеточные датасеты для обучения биомедицинских моделей, лазерная пластина главный инструмент их сбора.

Это может ускорить разработку лекарств, раскрыть механизмы болезней и дать ИИ данные для виртуальной биологии. Технология уже работает на очищенных белках и бактериях, сейчас тестируют на целых клетках.

От AGI к ASI - новый доклад Google DeepMind о том, что будет с ИИ после достижения уровня человека?

На днях вышла свежая статья от команды DeepMind, которая сформировала главный тезис: достижение AGI - не финал, а начало другого вопроса: что будет дальше?
Для начала авторы дают нам определения понятий:

AGI - система, которая достигает медианного человеческого уровня интеллекта на большинстве когнитивных задач.

ASI - система, которая превосходит десятки тысяч специалистов, работающих годами во всех областях.

UAI (Universal AI / AIXI) - агент, максимизирующий ожидаемое вознаграждение по всем вычислимым задачам.

Авторы используют шкалу Легга–Хаттера как формальное основание: интеллект - это средняя производительность агента по всем вычислимым задачам с весами по обратной сложности Колмогорова. На этой шкале существует непрерывный континуум от сегодняшних систем до UAI.

Google DeepMind выделяет 4 пути к ASI:

1. Масштабирование — продолжение текущего тренда. Даже без улучшения отдельной модели: миллион копий AGI, работающих параллельно - это уже другая реальность.

2. Смена парадигмы - трансформеры + RLHF не дотянут до ASI. Нужны принципиально новые архитектуры: нейроморфные чипы, аналоговые вычисления, RL-предобучение, явные мировые модели.

3. Рекурсивное самоулучшение. Полная автономия - открытый вопрос.

4. Мультиагентные коллективы - ASI как коллективное свойствоя, не один сверхумный агент, а миллионы AGI-агентов, организованных в корпорации, рынки, коллективы с высокополосной коммуникацией. Авторы ставят вопрос: нужны «законы масштабирования для многоагентных систем».

Что реально может остановить прогресс?

1. Рост моделей опережает производство текстов людьми. Синтетические данные пока деградируют при итеративном обучении. Спасение - симуляции и агентное взаимодействие с реальным миром.

2. Барьер абстракции. Гипотеза: ИИ, обученные на человеческих символах и концепциях, принципиально не способны открывать новые концепции из сырых данных. Мысленный эксперимент, если обучить современную LLM на знаниях до ньютоновской эпохи выведет ли она общую теорию относительности? Почти наверняка нет. Это ограничение может поставить потолок у уровня AGI для отдельной модели и потребовать перехода к воплощённому обучению через физическое взаимодействие с миром.

3. Регуляция и замедление. Страны, вводящие ограничения в одностороннем порядке, проигрывают конкурентно.

Авторы отмечают, что ASI не будет всемогущим. Скорость света, теорема Гёделя, NP-полнота, физическая невозможность произвольных конфигураций материи - ASI остаётся в рамках физики и теории вычислимости.

Впервые собрана единая карта мозга + спинного мозга плодовой мушки

Это первый детальный чертеж распределённой, воплощённой нервной системы сложного живого существа, которое реально двигается, учится и выживает.

Авторы говорят, что архитектура мухи напоминает современные инженерные распределённые системы управления.

BANC (Brain and Nerve Cord) - это название проекта/датасета, в нем ~160 000 нейронов, десятки миллионов синапсов.

Впервые учёные соединили в одну карту мозг + брюшной нервный ствол (аналог спинного мозга) взрослой плодовой мушки.
Раньше были отдельно: мозг (FlyWire, 2024) и тело.

Что показали авторы проекта:

• Управление в мухе распределённое: каждая часть тела имеет свои локальные сенсорно-моторные петли.

• Длинные нейроны связывают всё в поведенческие модули (ходьба, полёт, кормление).

• Высшие центры мозга не дергают за каждую лапку, а только корректируют.

Это отличная архитектура для современных роботов и агентов: меньше тяжёлого обучения, больше встроенной структуры. Уже подключают этот коннектом к симуляциям, муха сразу начинает нормально двигаться.

Кто хочет поиграться с данными, то вам сюда codex.flywire.ai