Работа The AI Layoff Trap цепляет самой механикой ловушки вокруг ИИ-автоматизации.

Представьте обычную компанию. Она заменяет часть сотрудников ИИ, снижает расходы и получает преимущество. Конкуренты видят это и повторяют. Потом подключаются остальные. Бизнес действует рационально: режет издержки, защищает маржу, ускоряет процессы.

Уволенные сотрудники были покупателями. Когда таких людей становится много, они тратят меньше. Спрос падает, продажи проседают, компании снова ищут, где урезать расходы. Самый быстрый путь - ещё больше автоматизации.

Так появляется петля: компании заменяют людей ИИ, доходы падают, рынок покупает меньше, бизнес снова режет расходы. Для одной фирмы это выглядит разумно. Для системы в целом такой цикл может стать ловушкой.

Обычно считают стоимость задачи, скорость, качество ответа, экономию на людях. Гораздо реже считают эффект второго порядка: что произойдёт, если такую же оптимизацию одновременно проведут тысячи компаний.

Авторы работы показывают, что базовый доход, налоги на капитал, переобучение, доля работников в бизнесе и договорённости между компаниями в их модели проблему полностью не закрывают. Единственный механизм, который сработал, - налог на автоматизацию задач. Компания заранее учитывает ущерб спросу, который создаёт массовой заменой людей ИИ.

С моделью можно спорить. Но постановка сильная: ИИ может ударить по экономике через обычную конкуренцию. Каждый игрок действует рационально, пока сумма этих решений постепенно ослабляет рынок, на котором все они зарабатывают.

http://arxiv.org/pdf/2603.20617

MiniMax M3 выглядит как один из самых сильных открытых релизов этого года.

Модель сразу бьёт в три направления, которые сейчас важны для практического ИИ: кодинг, агентные сценарии и мультимодальность. То есть не просто чат-модель с длинным контекстом, а система, которую пытаются сделать пригодной для реальной работы с кодом, терминалом, браузером, изображениями, видео и computer use.

Что заявляют по цифрам:

- 59.0% на SWE-Bench Pro
- 66.0% на Terminal Bench 2.1
- 34.8% на SWE-fficiency
- 28.8% на KernelBench Hard
- 74.2% на MCP Atlas
- контекст до 1M токенов через MiniMax Sparse Attention
- до 15x ускорение декодирования на длинном контексте
- оптимизация CUDA FP8 GEMM kernel с нуля дала 9.4x ускорение на Hopper GPU
- нативная работа с изображениями, видео и computer use

API: http://platform.minimax.io
Тарифы по токенам: https://platform.minimax.io/subscribe/token-plan
MiniMax Code: http://code.minimax.io

Lakehouse — новый подход к данным, который убивает DWH и Data Lake

- Высокая вероятность, что массовый переход на Lakehouse начнётся в ближайшие 1-2 года — после того как первые игроки (Т-банк, Магнит, Ламода) уже доказали экономию и масштабируемость. Об этом в интервью «Коммерсанту» рассказал Леонид Савченков, руководитель продуктовой архитектуры платформы данных Yandex Cloud.
- Классические DWH на объёмах от 100 ТБ начинают тормозить: единственный способ — докупать серверы целиком, потому что хранение и вычисления сцеплены.
- Data Lake решал проблему объёма, но не давал нормального управления данными — отчёты строить было сложно.
- Lakehouse разделяет хранение и вычисления: можно нарастить мощности под «Чёрную пятницу» и не платить за лишнее место весь год.
- В отличие от Data Lake, здесь появляются строгие табличные форматы и управление данными как в СУБД.
- Узкое место — нужны спецы по Trino и Spark. Чудес не бывает.
- Для ИИ это идеально: вычисления можно выделить в отдельные мощности, не роняя основные отчёты. X5 уже построил бота по трендам молока в регионах.
- Через пять лет, вероятно, появится новая концепция. Если данных мало — старый DWH всё ещё дешевле и проще.

https://www.kommersant.ru/doc/8691430

Keye 2.0 от Kuaishou - интересный шаг для мультимодальных моделей: DeepSeek Sparse Attention впервые нормально утащили в задачу длинного видео.

Главная фишка - 256K контекста. Модель может разбирать часовые видео без типичного развала внимания, когда в начале ролика одно, в середине другое, а к концу модель уже теряет причинно-следственные связи.

Что важно:

- 30B MoE-модель с 3B активных параметров
- поддержка длинных видео и сложной временной логики
- prefill cost ниже примерно на 50%
- результат 74.10 на LongVideoBench
- на VideoMME V2 качество растёт при увеличении входа с 64 до 512 кадров: 35.34% → 42.44%
- есть фокус на timestamps, причинные цепочки, туториалы, игровые видео и длинные влоги

изменился контекст и почему это важно.

Веса уже открыты:

https://modelscope.ai/models/Kwai-Keye/Keye-VL-2.0-30B-A3B

PewDiePie выпустил бесплатный open-source ИИ-агент, который работает локально и не сливает ваши данные корпорациям

За первый день проект собрал почти 20 000 звёзд.

Человек, который больше десяти лет был лицом YouTube-летсплеев и развлекательного контента, теперь собирает железо под LLM, дообучает модели и выкатывает open-source инструменты для локальных агентов.

Сначала он показал домашнюю машину примерно за $20 000, собранную под запуск ИИ-моделей без облачных сервисов. Аргумент у него простой: не отправлять личные данные в чужие API, не зависеть от подписок и держать весь стек у себя.

Потом он начал экспериментировать с дообучением моделей и заявлял, что его вариант на отдельном бенчмарке обгоняет даже топовые закрытые решения.

Теперь появился Odysseus - open-source оболочка для self-hosted AI-среды.

Это уже не просто «запусти модель через терминал». Идея ближе к локальному ChatGPT для своих задач:

- удобный интерфейс
- память
- работа с инструментами
- хранение данных у себя
- поддержка агентов
- подключение моделей через Ollama, llama.cpp и vLLM
- гибкая настройка доступов

Видео: https://youtu.be/rAzT5lcezPs

GitHub: github.com/pewdiepie-archdaemon/odysseus

Alphabet больше не ведёт себя как классическая софтверная машина с бесконечной маржей

Компания собирается привлечь до $80 млрд через выпуск акций и гибридных инструментов, чтобы залить эти деньги в ИИ-инфраструктуру. Berkshire Hathaway отдельно заходит на $10 млрд, и это делает историю намного интереснее обычного «техгиганту понадобился кеш».

Спрос на ИИ есть. Продукты есть. Модели есть. Проблема в том, где взять достаточно compute, энергии, дата-центров, сетей и чипов, чтобы этот спрос обслужить.

Alphabet не просто завтра выкидывает на рынок $80 млрд обычных акций. Структура сложнее:

- $30 млрд через underwritten offerings
- часть через mandatory convertible preferred
- $10 млрд частным размещением для Berkshire Hathaway
- $40 млрд через ATM-программу
- около $30 млрд из ATM связано с налоговой механикой по employee equity

ИИ-инфраструктура стала настолько дорогой, что даже Alphabet выгоднее комбинировать разные источники финансирования.

Если Berkshire заходит в такой раунд, рынок получает сигнал: AI capex можно рассматривать не только как безумные траты на GPU, а как строительство будущей платной магистрали.


s206.q4cdn.com/479360582/files/doc_news/2026/Jun/01/attachments/2026-June-Alphabet-Equity-Capital-Raise-Press-Release-PDF.pdf

США хотят смотреть самые мощные AI-модели до релиза

Трамп подписал executive order, который вводит добровольную проверку frontier-моделей перед выпуском. Речь не про все новые LLM подряд, а про системы, которые могут перейти порог по продвинутым киберспособностям.

Если модель уже умеет находить уязвимости, автоматизировать кибероперации или подсвечивать слабые места в критической инфраструктуре, государство хочет получить короткое окно до публичного релиза. Не чтобы «разрешить или запретить» модель, а чтобы защитники успели подготовить патчи, процедуры и ограничения.

По новой рамке AI-лаборатории смогут добровольно давать федеральным агентствам доступ к таким моделям максимум на 30 дней до релиза для других доверенных партнёров. К оценке должны подключаться NSA, CISA, NIST и другие структуры, а сам порог для covered frontier model будет определяться через закрытый benchmarking-процесс.

covered frontier model - это не любая новая модель, не очередной апдейт чат-бота и не open-source релиз на Hugging Face. Это модель, которая по правительственным критериям показывает продвинутые возможности именно в кибердомене.

Отдельно в EO прописано, что документ не создаёт обязательное лицензирование, preclearance или разрешительный режим для разработки, публикации и распространения AI-моделей, включая frontier-модели. То есть формально это не «гослицензия на LLM», а попытка встроить ранний кибер-аудит в релизный цикл самых опасных систем.

Пока это добровольная опция.

http://whitehouse.gov/presidential-actions/2026/06/promoting-advanced-artificial-intelligence-innovation-and-security/

Недавно вышло интервью с выпускником ШАДа Степаном Платинским. Он сейчас работает в международном поиске Яндекса и параллельно занимается экстремальной статистикой. 

В прошлом году Степан ездил на стажировку в Саудовскую Аравию — в университет KAUST — как приглашённый исследователь. И вот какие советы он даёт тем, кто хочет развиваться в ML и науке.

1. Начинайте исследования как можно раньше. Степан жалеет, что вплотную занялся наукой только на старших курсах. Совет: ищите экспертов, участвуйте в их проектах, публикуйтесь. Это даёт опыт, связи и строчку в резюме, которая открывает двери в PhD за границей.
2. Идеальный английский не нужен. Гораздо важнее иметь реальные результаты. На зарубежные стажировки берут тех, у кого за плечами есть наработки и исследования, а не тех, кто красиво говорит.
3. Главный навык для ML — любознательность. «Заставить себя невозможно, важно искренне хотеть разбираться».

Ну и база — фундаментальное образование, сочетающее теорию и практику.

Кремниевая долина в шоке: Сандерс хочет забрать половину AI-капитала

Берни Сандерс (главный социал-демократ американской политики) готовит законопроект American A.I. Sovereign Wealth Fund Act. Идея звучит максимально жёстко для Кремниевой долины: крупнейшие AI-компании должны передать 50% акций в пользу общества через разовый налог не на прибыль, а именно на stock.

По замыслу Сандерса, эти доли попадут в суверенный фонд. Дальше доходы от роста AI-индустрии должны идти не только основателям, фондам и ранним инвесторам, а обычным гражданам США: через выплаты, медицину, образование и жильё.

Аргумент у него простой и политически очень заряженный. Генеративный ИИ обучался на книгах, коде, статьях, музыке, изображениях, видео и идеях миллионов людей. Значит, если новые триллионы создаются на базе «коллективного знания человечества», то и часть богатства должна возвращаться обществу.

Для AI-компаний это, конечно, выглядит как кошмарный сценарий. Не штраф, не новый налог на прибыль, не регулирование API, а фактическое размывание собственности в пользу государства и граждан.

Что предлагает Сандерс:

- 50% ownership stake для общества в крупнейших AI-компаниях США
- разовый налог акциями, а не деньгами
- создание американского AI sovereign wealth fund
- участие государства в управлении через голосующие акции
- распределение будущих доходов между гражданами

Полный текст закона он обещает раскрыть позже, поэтому пока это скорее политическая рамка, чем готовый юридический механизм. Но сама постановка вопроса уже важна.

Политики начали смотреть на ИИ модели не как на обычный софт, а как на новую нефтяную скважину. Только вместо нефти - данные, код, культура, научные тексты и человеческое внимание.