Скайнет рядом!

Датчики усилия в запястьях робота, напрямую передают данные в контроллер баланса.

И ещё впечатляет, как быстро всё происходит: стоит углу наклона каната измениться, роботы почти мгновенно снова выравнивают положение бёдер.

🔥 OX Alpha - это новая GLM

Bloomberg подтвердил: OX Alpha действительно относится к новой линейке GLM.

Ещё интереснее - веса модели обещают выложить уже сегодня.

Получается, все «инсайды» о том, что OX Alpha якобы не имеет отношения к новой GLM, оказались мимо.

Ждём релиз весов - после этого модель можно будет нормально разобрать уже без догадок.

https://x.com/Machinelearrn/status/2092567811562307615

Мастер

🔥 Qwen3.8-Flash выглядит очень сильно

* 125B MoE-параметров, но активны только 6B
* SWE-bench Pro: 62.5 против 53.4 у Opus 4.6 Max
* ранний превью архитектуры Qwen4
* обучение обошлось примерно в 9 раз дешевле, чем у Qwen3.7-Plus

Получается очень агрессивное сочетание цены, скорости и качества, особенно для coding-задач.

- Blog: https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8-flash-next
- Technical Report: https://github.com/QwenLM/Qwen3.8-Flash-Next/blob/main/tech_report.pdf
- Hugging Face: https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-Flash-Next?spm=a2ty_o06.30285417.0.0.1d73c921FsyOPe&file=Qwen3.8-Flash-Next
- ModelScope: https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3.8-Flash-Next?spm=a2ty_o06.30285417.0.0.1d73c921XAP2dV&file=Qwen3.8-Flash-Next

🔥 Anthropic впервые открывает внешним исследователям доступ к данным о реальном использовании Claude

Исследователи смогут изучать агрегированные и защищённые данные из реальных Claude.ai и Claude Code-сессий - то, что раньше фактически было доступно только внутри AI-лабораторий.

В пилоте уже участвуют Stanford, Oxford и METR. Они анализируют около 250 000 разговоров с Claude.

Первые результаты Stanford: более половины изученных диалогов связаны с consequential tasks - задачами, которые влияют на других людей или последствия которых трудно отменить.

Anthropic теперь хочет масштабировать программу и дать доступ большему числу независимых исследователей.

https://www.anthropic.com/research/enabling-independent-research

В AI VK рассказали, как перевели финальное ранжирование рекомендаций с градиентного бустинга на нейросети.

Вместо одного итогового score теперь используется многозадачный нейроранкер DCDN, отдельно переделали прогноз Watch Time. Для стабильного MLE-обучения команда добавила собственную инициализацию и регуляризационные штрафы против схлопывания дисперсий.

Результаты в VK Клипах:
TVT +5,5%
лайки +5%
шеры +15%

Подробный разбор в посте на Хабре.

⚡️ До половины запланированных дата-центров в США могут задержать или отменить

По данным Bloomberg, Kimmeridge оценивает риск задержек или отмен для до 50% проектов.

Главные ограничения уже не только чипы и капитал:

* подключение к электросетям
* разрешения и строительство
* согласование с местными властями
* растущее сопротивление жителей

61% американцев сейчас выступают против строительства новых дата-центров рядом с домом против 49% ранее в этом году.

Техас уже приостановил новые подключения дата-центров к сети до завершения аудита, а Пенсильвания убрала AI-дата-центры из ускоренной процедуры согласования.

https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-08-26/up-to-half-of-planned-us-data-centers-may-face-delays-kimmeridge-says

💰 Nvidia договорилась купить Hugging Face за $12,9 млрд.

При заявленной годовой выручке Hugging Face примерно в $150 млн это соответствует оценке около 86 годовых выручек.

https://www.theinformation.com/articles/nvidia-agrees-buy-open-source-model-repository-hugging-face-12-9-billion

🔥 Anthropic показала стандарт, который позволяет AI-агентам управлять реальным оборудованием

Model Hardware Standard (MHS) - единый интерфейс для подключения ИИ к лабораторным и промышленным устройствам.

Что он умеет:

- управлять микроскопами, роботизированными манипуляторами и лабораторным оборудованием
- объединять разные устройства в один процесс
- передавать агенту характеристики и ограничения оборудования
- работать через MCP, CLI и API
- запускать длительные автономные эксперименты
- менять параметры в реальном времени и иногда самостоятельно восстанавливаться после ошибок

Anthropic пишет, что интеграция оборудования, которая раньше занимала недели или месяцы, с MHS может сократиться до часов или даже минут.

В Genentech Claude через MHS уже управлял жидкостным роботом, манипулятором и считывателем планшетов, сам подбирая параметры эксперимента.

Сейчас MHS доступен как research preview, позже стандарт планируют открыть.

https://www.anthropic.com/news/model-hardware-standard-research-preview

Реформа вузов: 6 лет или 2,5 года — выбор высшего образования для выпускников колледжей!

С 1 сентября 2026 года стартует новая модель: базовое образование от 4 до 6 лет. Ускоренные программы — под вопросом. Перезачет дисциплин — в зоне риска.

Альтернатива — Университет IThub. Программа для выпускников колледжей и вузов длится 2,5 года вместо 4–6 лет.

Как это работает:
✅ Перезачет дисциплин — без повторения базы.
✅ Реальные проекты для бизнеса (Т2, Альфа-Банк, Ингосстрах и еще 100+ компаний).
✅ Гибридный формат: 2–3 вечерних онлайн-занятия + очный день по выходным.
✅ Центр карьеры — стажировка и оффер до выпуска.

На выбор: ИТ, кибербезопасность, управление бизнесом и др.

Поступление — до 20 сентября. Вступительные онлайн.

Стоимость — от 415 000 руб./год. Рассрочка и кредит под 3%.

Сейчас — последнее окно, чтобы получить высшее образование без паузы в карьере и выиграть 3–4 года.

Подробности на сайте!


Реклама. АНО ПО "ИТ ХАБ". ИНН 9709063913. erid: 2W5zFH4i7Rb

🔥 Soup - дообучение LLM одной командой

Проект упрощает fine-tuning и post-training моделей до схемы: один YAML-конфиг → одна команда.

Самое интересное:

- можно дообучать 8B-модель даже на ноутбуке с 4 ГБ VRAM
- layer streaming подаёт слои модели на GPU по одному
- работает с QLoRA и локальными GPU
- автоматически подбирает batch size, устройство и квантование
- есть DPO, ORPO, SimPO и KTO
- без SSH и отдельной облачной инфраструктуры

На RTX 3050 Laptop 4 GB авторы запускали Llama 3.1 8B Instruct с пиковым потреблением около 3,32 ГБ VRAM.

https://github.com/MakazhanAlpamys/Soup

🔥 Google выпустила Gemini Omni 1.1 Flash для генерации и редактирования видео

Главные возможности:

- продление сцены до 40 секунд с учётом предыдущих 10 секунд видео
- генерация плавного перехода между первым и последним кадром
- черновики в 360p - до 60% быстрее и примерно в 3 раза дешевле 720p
- апскейл готового видео до 1080p и 4K
- можно использовать до 3 секунд видео как референс для движения и сохранения персонажей
- доступ через Gemini API и Google AI Studio

Модель уже интегрируют Adobe Firefly, Figma Weave и Runway.

https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/build-with-gemini-omni-1-1-flash/