🔥 Huawei хочет обойти санкции не нанометрами, а задержками в чипе
Huawei представила Tau Scaling Law - подход, который должен ускорять чипы не только за счёт уменьшения транзисторов, а за счёт сокращения времени прохождения сигнала внутри схемы.
Идея простая: если нельзя быстро догнать TSMC и Intel по литографии, нужно выжимать больше из архитектуры, трассировки, памяти, interconnect и софта. Меньше лишнего пути для сигнала - меньше задержка, выше плотность и эффективность.
Ключевая техника называется LogicFolding. Связанные логические блоки размещают ближе друг к другу, укорачивают критические провода, снижают сопротивление и паразитную ёмкость. Это даёт прирост без полноценного скачка на новый техпроцесс.
Huawei утверждает, что за последние шесть лет уже спроектировала и массово выпустила 381 чип с этим подходом, а будущие Kirin осенью 2026 года станут первым крупным тестом LogicFolding.
Самая громкая заявка - к 2031 году выйти на плотность уровня 14Å, то есть примерно 1,4 нм, без прямой зависимости от классического shrink.
Звучит амбициозно, но контекст важен: после санкций Huawei фактически вынуждена искать обходные инженерные пути. Если доступ к лучшей литографии ограничен, приходится оптимизировать всё остальное - от транзистора и схемы до системной шины и планировщика.
Это не отменяет физику и не делает Huawei новым TSMC завтра. Но показывает, куда может сдвинуться гонка чипов: не только «у кого меньше нанометры», а «кто лучше сокращает задержки по всему стеку».
huawei.com/en/news/2026/5/ieee-iscas-tau-scaling
Huawei представила Tau Scaling Law - подход, который должен ускорять чипы не только за счёт уменьшения транзисторов, а за счёт сокращения времени прохождения сигнала внутри схемы.
Идея простая: если нельзя быстро догнать TSMC и Intel по литографии, нужно выжимать больше из архитектуры, трассировки, памяти, interconnect и софта. Меньше лишнего пути для сигнала - меньше задержка, выше плотность и эффективность.
Ключевая техника называется LogicFolding. Связанные логические блоки размещают ближе друг к другу, укорачивают критические провода, снижают сопротивление и паразитную ёмкость. Это даёт прирост без полноценного скачка на новый техпроцесс.
Huawei утверждает, что за последние шесть лет уже спроектировала и массово выпустила 381 чип с этим подходом, а будущие Kirin осенью 2026 года станут первым крупным тестом LogicFolding.
Самая громкая заявка - к 2031 году выйти на плотность уровня 14Å, то есть примерно 1,4 нм, без прямой зависимости от классического shrink.
Звучит амбициозно, но контекст важен: после санкций Huawei фактически вынуждена искать обходные инженерные пути. Если доступ к лучшей литографии ограничен, приходится оптимизировать всё остальное - от транзистора и схемы до системной шины и планировщика.
Это не отменяет физику и не делает Huawei новым TSMC завтра. Но показывает, куда может сдвинуться гонка чипов: не только «у кого меньше нанометры», а «кто лучше сокращает задержки по всему стеку».
huawei.com/en/news/2026/5/ieee-iscas-tau-scaling
👍16🥱4🤔2🥴2❤1😁1
🌟 Интуитивные голосовые интерфейсы с Moonshine Voice
Moonshine Voice — это открытый инструмент для разработчиков, позволяющий создавать голосовые приложения в реальном времени. Все работает на устройстве, обеспечивая высокую скорость и конфиденциальность без необходимости в учетных записях или API-ключах. Поддерживает множество языков и предлагает высокую точность распознавания речи.
🚀 Основные моменты:
- Оптимизирован для приложений с низкой задержкой.
- Поддержка множества платформ: от Python до IoT-устройств.
- Простые в использовании API для транскрипции и синтеза речи.
- Высокая точность моделей, превосходящая Whisper Large V3.
- Многоязычная поддержка для STT и TTS.
📌 GitHub: https://github.com/moonshine-ai/moonshine
#python
Moonshine Voice — это открытый инструмент для разработчиков, позволяющий создавать голосовые приложения в реальном времени. Все работает на устройстве, обеспечивая высокую скорость и конфиденциальность без необходимости в учетных записях или API-ключах. Поддерживает множество языков и предлагает высокую точность распознавания речи.
🚀 Основные моменты:
- Оптимизирован для приложений с низкой задержкой.
- Поддержка множества платформ: от Python до IoT-устройств.
- Простые в использовании API для транскрипции и синтеза речи.
- Высокая точность моделей, превосходящая Whisper Large V3.
- Многоязычная поддержка для STT и TTS.
📌 GitHub: https://github.com/moonshine-ai/moonshine
#python
❤6👍3🔥2
Anthropic впервые обошла OpenAI по внедрению в бизнесе: 34,4% против 32,3%, согласно последнему AI Index от Ramp.
Но забавно, что тот же отчёт, который объявляет об этом лидерстве, большую часть текста объясняет, почему оно, вероятно, долго не продержится. Uber уже полностью израсходовал свой AI-бюджет на 2026 год. А недавнее обновление модели утроило стоимость любого промпта, где есть изображение.
Тем временем самые быстрорастущие AI-вендоры на платформе Ramp сейчас - это inference-платформы, которые продают доступ к дешёвым open-source моделям.
Anthropic выигрывает гонку внедрения ровно в тот момент, когда её продукт становится дороже в использовании. И вот это, честно говоря, самая интересная часть всей истории.
Но забавно, что тот же отчёт, который объявляет об этом лидерстве, большую часть текста объясняет, почему оно, вероятно, долго не продержится. Uber уже полностью израсходовал свой AI-бюджет на 2026 год. А недавнее обновление модели утроило стоимость любого промпта, где есть изображение.
Тем временем самые быстрорастущие AI-вендоры на платформе Ramp сейчас - это inference-платформы, которые продают доступ к дешёвым open-source моделям.
Anthropic выигрывает гонку внедрения ровно в тот момент, когда её продукт становится дороже в использовании. И вот это, честно говоря, самая интересная часть всей истории.
😁15❤4👍4🔥3
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Белый дом одобрил выделение $9 млрд АНБ и ЦРУ на закупку ускорителей Nvidia Grace Blackwell. Цель - создание изолированной ИИ-инфраструктуры.
Спецслужбы закупят в обход Пентагона невыпущенную модель Mythos от Anthropic. Технические требования Mythos позволяют развернуть ее на серверах предыдущего поколения, пока строятся новые дата-центры.
Ранее Минобороны США настаивало на праве использовать алгоритмы для любых законных целей, против чего выступала Anthropic. В итоговом контракте этот пункт убрали. Вместо него прописан прямой запрет применять Mythos для анализа данных и слежки за гражданами США.
Ожидается, что документ станет юридическим шаблоном для будущих контрактов со всеми ИИ-разработчиками.
nytimes.com
Команда Preparedness в OpenAI открыла вакансию исследователя рисков автономного развития ИИ с зарплатой $445 000.
В задачи специалиста войдет разработка инструментов интерпретируемости, защита от отравления данных и внедрение метрик для оценки скорости автоматизации труда инженеров.
По планам Сэма Альтмана, к сентябрю 2026 года компания запустит автоматизированного ИИ-стажера для исследований. Появление полностью автономных R&D-систем прогнозируется к 2028 году.
businessinsider.com
Apple добавила поддомен genai.apple.com на свои DNS-серверы. Страница пока недоступна, назначение этого портала неизвестно.
Ожидается, что 8 июня на WWDC 2026 компания представит iOS 27, iPadOS 27 и macOS 27. В новых версиях Siri получит интерфейс чат-бота и функцию распознавания экранного контекста.
Apple Intelligence расширит функциональность базовых сервисов. Voice Control начнет распознавать команды на естественном языке без жестких шаблонов. Алгоритмы Visual Intelligence смогут напрямую парсить данные с визиток или сканировать состав продуктов, а Safari получит автогенерацию названий для групп вкладок.
Также заявлена поддержка создания быстрых команд с помощью ИИ и генерация автоматических субтитров для видео.
macrumors.com
xAI завершила претрейн модели Grok V9-Medium на 1.5T параметров. Публичный релиз ожидается через две-три недели.
Сейчас команда проводит файн-тюнинг, после чего перейдёт к этапу RL. По словам Илона Маска, первые внутренние тесты показали положительные результаты.
На этапе дополнительного обучения разработчики задействовали массив данных от редактора Cursor. xAI рассчитывает, что это улучшит показатели модели в кодинге по сравнению с предыдущей версией v8-small.
Elon Musk в сети Х
LeRobot (подразделение Hugging Face) выпустила open-source проект двуногого робота. Детали корпуса печатаются на 3D-принтере, стоимость сборки со стандартными приводами составляет около $2500.
В релиз вошли инструменты симуляции, алгоритмы калибровки, sim-to-real пайплайны и базовые модели обучения ходьбе. Пока для сборки доступна только нижняя часть платформы. Интеграция плечевого пояса и обучение моторике всего тела заявлены в дорожной карте.
Использование 3D-печати позволяет самостоятельно перепечатывать сломанные детали и не прерывать исследования локомоции на время ожидания запчастей.
huggingface.co
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍1
10 GitHub-репозиториев, чтобы собрать AI-агентов, которые будут отправлять pull request, пока вы спите.
Сохраняйте список, пока менеджер не узнал.
1. OpenHands
74K stars. Раньше проект назывался OpenDevin. Автономный coding agent, который читает GitHub issues, пишет фикс, открывает PR и ждёт ревью. Заявляют 77% на SWE-bench Verified.
Repo: https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands
2. SWE-agent
Проект от Princeton и Stanford для автономного решения реальных GitHub issues. Подключаете к репозиторию - просыпаетесь с исправленными багами.
Repo: https://github.com/princeton-nlp/SWE-agent
3. Aider
Git-aware CLI-агент, который работает прямо с вашим репозиторием: делает чистые коммиты, стейджит diff, пишет commit messages и помогает мержить изменения.
Repo: https://github.com/paul-gauthier/aider
4. Cline
VS Code-агент для автономной разработки фич. Читает кодовую базу, редактирует файлы, запускает тесты и может работать через ваш API key.
Repo: https://github.com/cline/cline
5. claude-task-master
Оркестрация задач для multi-agent workflow. Один промпт превращается в набор задач для нескольких специализированных агентов, которые вместе тащат фичу.
Repo: https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master
6. LangGraph
Оркестрационный слой для production AI-систем: состояние, устойчивое выполнение, наблюдаемость и контроль сложных agentic workflows.
Repo: https://github.com/langchain-ai/langgraph
7. CrewAI
Фреймворк для multi-agent workflows, где агенты делят роли, задачи и вместе выполняют работу по пайплайну.
Repo: https://github.com/crewAIInc/crewAI
8. awesome-mcp-servers
Каталог MCP-серверов, через которые агент может подключаться к инструментам: GitHub, Slack, Linear, Stripe, Postgres, Notion и другим сервисам.
Repo: https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers
9. Browser Use
92K stars. Браузерная автоматизация через vision + DOM. Агент может ходить по сайтам, заполнять формы, собирать данные и возвращать результат.
Repo: https://github.com/browser-use/browser-use
10. n8n
Слой триггеров и автоматизации. Можно связать агента с GitHub webhooks, Slack-сообщениями, календарём, cron-задачами и внешними API. Можно self-host на дешёвом сервере.
Repo: https://github.com/n8n-io/n8n
Все эти инструменты бесплатные и open source. Они не спят, не выгорают и не ждут, пока кто-то вручную разложит задачу по полочкам.
Сохраняйте список, пока менеджер не узнал.
1. OpenHands
74K stars. Раньше проект назывался OpenDevin. Автономный coding agent, который читает GitHub issues, пишет фикс, открывает PR и ждёт ревью. Заявляют 77% на SWE-bench Verified.
Repo: https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands
2. SWE-agent
Проект от Princeton и Stanford для автономного решения реальных GitHub issues. Подключаете к репозиторию - просыпаетесь с исправленными багами.
Repo: https://github.com/princeton-nlp/SWE-agent
3. Aider
Git-aware CLI-агент, который работает прямо с вашим репозиторием: делает чистые коммиты, стейджит diff, пишет commit messages и помогает мержить изменения.
Repo: https://github.com/paul-gauthier/aider
4. Cline
VS Code-агент для автономной разработки фич. Читает кодовую базу, редактирует файлы, запускает тесты и может работать через ваш API key.
Repo: https://github.com/cline/cline
5. claude-task-master
Оркестрация задач для multi-agent workflow. Один промпт превращается в набор задач для нескольких специализированных агентов, которые вместе тащат фичу.
Repo: https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master
6. LangGraph
Оркестрационный слой для production AI-систем: состояние, устойчивое выполнение, наблюдаемость и контроль сложных agentic workflows.
Repo: https://github.com/langchain-ai/langgraph
7. CrewAI
Фреймворк для multi-agent workflows, где агенты делят роли, задачи и вместе выполняют работу по пайплайну.
Repo: https://github.com/crewAIInc/crewAI
8. awesome-mcp-servers
Каталог MCP-серверов, через которые агент может подключаться к инструментам: GitHub, Slack, Linear, Stripe, Postgres, Notion и другим сервисам.
Repo: https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers
9. Browser Use
92K stars. Браузерная автоматизация через vision + DOM. Агент может ходить по сайтам, заполнять формы, собирать данные и возвращать результат.
Repo: https://github.com/browser-use/browser-use
10. n8n
Слой триггеров и автоматизации. Можно связать агента с GitHub webhooks, Slack-сообщениями, календарём, cron-задачами и внешними API. Можно self-host на дешёвом сервере.
Repo: https://github.com/n8n-io/n8n
Все эти инструменты бесплатные и open source. Они не спят, не выгорают и не ждут, пока кто-то вручную разложит задачу по полочкам.
😁9❤5🔥3👍2
🚀 ForgeTrain: фреймворк для pre-training, который написали ИИ-агенты
OpenBMB представили ForgeTrain - production-level фреймворк для pre-training, код которого был сгенерирован ИИ без ручного написания человеком.
Заявка интересная не из-за красивой фразы «AI пишет AI», а из-за масштаба. Это не демка на toy-проекте, а инфраструктурный код для обучения моделей, который проверяли на реальном железе.
Что заявляют авторы:
- на NVIDIA H100 ForgeTrain обгоняет Megatron примерно на 10%
- достигнут показатель 44.13% MFU
- пайплайн pre-training проверен не только на H100, но и на Huawei Ascend 910
- на ForgeTrain обучили MiniCPM5-1B, который занял первое место среди моделей до 2B параметров в Artificial Analysis Index
- код фреймворка и Agent Harness обещают открыть для воспроизведения
💻 GitHub: https://github.com/OpenBMB/ForgeTrain
OpenBMB представили ForgeTrain - production-level фреймворк для pre-training, код которого был сгенерирован ИИ без ручного написания человеком.
Заявка интересная не из-за красивой фразы «AI пишет AI», а из-за масштаба. Это не демка на toy-проекте, а инфраструктурный код для обучения моделей, который проверяли на реальном железе.
Что заявляют авторы:
- на NVIDIA H100 ForgeTrain обгоняет Megatron примерно на 10%
- достигнут показатель 44.13% MFU
- пайплайн pre-training проверен не только на H100, но и на Huawei Ascend 910
- на ForgeTrain обучили MiniCPM5-1B, который занял первое место среди моделей до 2B параметров в Artificial Analysis Index
- код фреймворка и Agent Harness обещают открыть для воспроизведения
💻 GitHub: https://github.com/OpenBMB/ForgeTrain
❤8👍5🔥2
🔥 Anthropic показала, почему AI-агентов нельзя защищать только кнопкой «разрешить»
Anthropic разобрала, как изолирует Claude в claude.ai, Claude Code и Claude Cowork. Самое важное: пользовательские approvals быстро перестают быть защитой.
В Claude Code люди подтверждали около 93% запросов на разрешение. Когда агент постоянно спрашивает доступ, человек начинает кликать почти автоматически.
Поэтому Anthropic всё больше переносит безопасность из промптов и предупреждений в среду выполнения: sandbox, VM, ограничения файловой системы, запрет лишней сети и scoped credentials.
В статье есть хорошие реальные кейсы. Claude Code раньше мог читать локальный конфиг проекта ещё до trust prompt. В другом тесте red team заставил сотрудника запустить агент с промптом, который просил прочитать
Отдельно интересен случай с egress allowlist. Домен
Вывод для разработчиков агентов простой: allowlist доменов, prompts и classifiers не решают проблему сами по себе. Нужны жёсткие границы на уровне окружения. Агент должен не просто «понимать, что нельзя», а физически не иметь возможности сделать лишнее.
https://www.anthropic.com/engineering/how-we-contain-claude
Anthropic разобрала, как изолирует Claude в claude.ai, Claude Code и Claude Cowork. Самое важное: пользовательские approvals быстро перестают быть защитой.
В Claude Code люди подтверждали около 93% запросов на разрешение. Когда агент постоянно спрашивает доступ, человек начинает кликать почти автоматически.
Поэтому Anthropic всё больше переносит безопасность из промптов и предупреждений в среду выполнения: sandbox, VM, ограничения файловой системы, запрет лишней сети и scoped credentials.
В статье есть хорошие реальные кейсы. Claude Code раньше мог читать локальный конфиг проекта ещё до trust prompt. В другом тесте red team заставил сотрудника запустить агент с промптом, который просил прочитать
~/.aws/credentials и отправить данные наружу. Модель выполнила это в 24 из 25 попыток.Отдельно интересен случай с egress allowlist. Домен
api.anthropic.com был разрешён, потому что без него продукт не работает. Но через Anthropic Files API данные всё равно можно было загрузить в аккаунт атакующего.Вывод для разработчиков агентов простой: allowlist доменов, prompts и classifiers не решают проблему сами по себе. Нужны жёсткие границы на уровне окружения. Агент должен не просто «понимать, что нельзя», а физически не иметь возможности сделать лишнее.
https://www.anthropic.com/engineering/how-we-contain-claude
❤14👍6🔥6
Об этом факте регулярно вспоминают в сообществе разработчиков, но и сейчас он продолжает бить в больную точку. Стив Джобс и Деннис Ритчи ушли в одном и том же месяце одного и того же года, в октябре 2011. Их уход превратился в символ того, насколько по-разному мир относится к людям, которые формируют технологии.
Джобса оплакивали планетой, выпускали книги, сняли фильмы, именем назвали улицы. Он подарил iPhone, iPad, iPod и Macintosh, собрал вокруг Apple одну из самых дорогих компаний в истории. Денниса Ритчи провожали разве что в узком кругу и парой статей в блогах. Это был человек, который подарил нам язык C и вместе с Кеном Томпсоном Unix.
Дальше просто пройдёмся по цепочке. Без C нет Unix. Без Unix нет Linux, нет BSD, нет macOS и iOS. Без C не было бы Windows в его нынешнем виде, не было бы C++, Objective-C, Java, JavaScript в их привычном виде. Нет Chrome и Firefox, нет PostgreSQL и SQLite, нет Nginx, нет Photoshop, нет PlayStation и Xbox. Даже Python и PHP написаны на C.
При таком влиянии Ритчи оставался человеком, которого было сложно представить на сцене с черной водолазкой и в режиссёрском свете. Он работал в Bell Labs, носил бороду, избегал интервью и писал программы. Человек, без которого современный цифровой мир просто не выглядел бы так, как сейчас, провёл жизнь в тени своих собственных результатов.
Похоже, именно в этом и суть контраста. Джобс продавал эмоции и мечты о будущем, это видно и понятно любому человеку. Ритчи писал инфраструктуру, которой пользуются все, но вспоминают о которой, только когда она ломается. Инженерх понимают это отлично: восхищение и слава идут тем, кто выходит на сцену, а не тем, кто держит фундамент.
Поэтому этот сюжет приятно иногда вытаскивать наружу. Не чтобы принижать Джобса, он действительно изменил потребительский рынок. Но чтобы напомнить, что рядом жил тихий инженер в свитере, без которого все эти коробочки от Apple были бы просто красивыми пресс-папье.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤57👍17🔥8🙏4😢3💯2
580 токенов в секунду на Qwen3.5 - новый рекорд для агентских задач на GPU NVIDIA.
PyTorch Foundation опубликовали разбор оптимизации Qwen3.5 в движке инференса TokenSpeed.
Цифра скорости света - 580 tps на агентских ворклоадах. Под капотом: дизайн, реализация и тюнинг моделей в TokenSpeed, плюс FlashAttention-4 от Tri Dao.
Над релизом работали инференс-команда Alibaba Qwen, TokenSpeed от Lightseek Foundation, NVIDIA и Mooncake.
Кому интересно, как именно выжали такую пропускную способность - блог по ссылке.
PyTorch Foundation опубликовали разбор оптимизации Qwen3.5 в движке инференса TokenSpeed.
Цифра скорости света - 580 tps на агентских ворклоадах. Под капотом: дизайн, реализация и тюнинг моделей в TokenSpeed, плюс FlashAttention-4 от Tri Dao.
Над релизом работали инференс-команда Alibaba Qwen, TokenSpeed от Lightseek Foundation, NVIDIA и Mooncake.
Кому интересно, как именно выжали такую пропускную способность - блог по ссылке.
❤12👍10🔥7🤯3
OpenAI заплатит 250 миллионов на спасение тех, чьи работы заберёт ИИ
Контролирующий некоммерческий орган OpenAI, у которого 26% доли в коммерческой части компании (при оценке OpenAI в 1 триллион это около 260 миллиардов), объявил о выделении 250 миллионов долларов на изучение и смягчение последствий от внедрения ИИ-систем, которые умеют заменять людей в оплачиваемых задачах.
Документ называется «Economic Futures in the Age of AI», авторы Divya Siddarth и Wojciech Zaremba. По сути, OpenAI признаёт, что её же продукты бьют по рынку труда, и пытается заранее подложить соломку.
Деньги пойдут по трём направлениям.
Первое: независимые исследования и метрики реального экономического эффекта от ИИ. Никаких внутренних отчётов с красивыми графиками, обещают именно внешнюю экспертизу.
Второе: поддержка работников и сообществ, которые уже сейчас попадают под удар автоматизации. Сюда входит переобучение, помощь при смене профессии и страховые механизмы.
Третье: поиск долгосрочных моделей того, как делиться экономической выгодой от ИИ с обществом. То самое распределение богатства, про которое Альтман любит рассуждать в подкастах.
250 миллионов для OpenAI Foundation это копейки на фоне её собственной капитализации. Фактически компания страхует свою репутацию и одновременно собирает данные о том, кого именно её модели вытесняют с рынка.
Грантовые программы и партнёрства по этим трём направлениям, скорее всего, будут открыты внешним исследователям и НКО.
Контролирующий некоммерческий орган OpenAI, у которого 26% доли в коммерческой части компании (при оценке OpenAI в 1 триллион это около 260 миллиардов), объявил о выделении 250 миллионов долларов на изучение и смягчение последствий от внедрения ИИ-систем, которые умеют заменять людей в оплачиваемых задачах.
Документ называется «Economic Futures in the Age of AI», авторы Divya Siddarth и Wojciech Zaremba. По сути, OpenAI признаёт, что её же продукты бьют по рынку труда, и пытается заранее подложить соломку.
Деньги пойдут по трём направлениям.
Первое: независимые исследования и метрики реального экономического эффекта от ИИ. Никаких внутренних отчётов с красивыми графиками, обещают именно внешнюю экспертизу.
Второе: поддержка работников и сообществ, которые уже сейчас попадают под удар автоматизации. Сюда входит переобучение, помощь при смене профессии и страховые механизмы.
Третье: поиск долгосрочных моделей того, как делиться экономической выгодой от ИИ с обществом. То самое распределение богатства, про которое Альтман любит рассуждать в подкастах.
250 миллионов для OpenAI Foundation это копейки на фоне её собственной капитализации. Фактически компания страхует свою репутацию и одновременно собирает данные о том, кого именно её модели вытесняют с рынка.
Грантовые программы и партнёрства по этим трём направлениям, скорее всего, будут открыты внешним исследователям и НКО.
🤣20❤3👍3🔥1🌚1