Вчера вечером вышел долгожданный робот Figure 03

Разработчики пророчили революцию, так что посмотрим, что в нем на самом деле нового:

1. Это первая модель, которую Figure хотят пустить на массовое производство на их заводе BotQ и довезти до продакшена. Говорят, что робот готов почти для любых задач в быту/сервисе.

2. Полностью переделали сенсорику и руки. Угол обзора камер теперь на 60% шире + добавились камеры на ладонях для мелких деталей. А на пальцах – новые тактильные подушечки с датчиками давления в граммах. Отсюда аккуратный захват и манипуляции с хрупкими предметами.

3. Обновили голос и память. Улучшили естественность диалога и сделали акцент на долгосрочную поведенческую память. Например, робот постоянно помнит, где лежат вещи, кто что просил сделать, любите вы кофе с сахаром или без и тд.

Ну и еще беспроводная зарядка, пальцы на ногах для баланса, пониженная масса робота, увеличенная грузоподъемность, обновленные батареи и материалы.

И да, робот еще не выглядит как идеальный дворецкий из коробки, НО уже выглядит, как что-то достаточное умное для первых реальных пилотов.

Блогпост вот, но он больше на широкую аудиторию. Технических деталей там, к сожалению, нет. Единственное, что известно: под капотом все та же VLA модель Helix (мы писали о ней тут и вот тут). Она работает на роботе локально и хорошо обобщается даже на незнакомые предметы. Обучали частично в симуляции, частично – на реальных роботах, с помощью RL.

MWS AI выпустила первый в своем роде бенчмарк для оценки мультимодальных способностей моделей на русском языке

В какой-то мере это аналог таких международных бенчей, как OCRBench или MMMU. К сожалению, хороших подобных тестов в принципе немного, а существующие крайне плохо покрывают русский язык. Так что эвал моделей для работы с русскоязычными мультимодальными документами (а таких задач в бизнесе львиная доля) проводился в основном методом проб и ошибок. Про объективность молчим.

MWS AI (входит в МТС Web Services) эту проблему заметили и выпустили MWS Vision Bench. Бенчмарк получился довольно объемный и разнообразный: 800 изображений и 2580 заданий, среди которых анализ офисных и личных документов, схем, рукописных записей, таблиц, чертежей, диаграмм, графиков. Словом, всего, что в принципе может встретиться в реальных сценариях.

Валидационная часть бенчмарка опубликована в открытом доступе (HuggingFace). Код тоже выложили, найти его можно здесь. В том же репозитории есть уже готовый скрипт для того, чтобы протестировать любую (в том числе собственную) модель.

В данный момент лучшие результаты показывают Gemini 2.5 Pro, Claude Sonnet 4.5 и ChatGPT-4.1 mini. GPT-5, как ни удивительно, заняла только седьмое место.

Наглядное сравнение скорости нового π-тона 3.14 с предыдущей версией

Обратите внимание, что теперь многопоточность стала даже быстрее мультипроцессинга. Это все за счет того, что в новой сборке можно работать без GIL.

Небольшой ликбез. GIL (Global Interpreter Lock) – это глобальная блокировка интерпретатора, которая позволяет в каждый момент времени выполнять только один поток байткода Python (даже если у тебя 16 ядер). То есть раньше, до 3.14, многопоточности как таковой в Python не существовало.

Для обхода GIL использовали мультипроцессинг. Там каждый процесс – это отдельный экземпляр интерпретатора, и у каждого процесса свой GIL. Только так можно было распараллелить ядра на Python. Но была и обратная сторона: каждый процесс имел свою копию памяти, и нужно было сериализовать данные при передаче. А это большие накладные расходы.

Теперь же в новой версии без GIL потоки работают в одном адресном пространстве, доступ к памяти общий. Результат сразу отражается на скорости: многопоточность теперь на 33% быстрее мультипроцессинга. В 3.13, если что, все было ровно наоборот.

Ждем поддержку free-threading в PyTorch и NumPy

На замеры наткнулись тут

Минутка интересных фактов: без ИИ рост ВВП США составил бы всего 0.1%

Ведущие экономисты Гарварда совместно с аналитиками Morgan Stanley и Fortune выяснили, что 80% роста американского фондового рынка в 2025 году обеспечили компании, разрабатывающие ИИ.

Без ИИ рост ВВП был бы почти нулевой: вложения в железо и софт составили 92% всего прироста показателя за первую половину 2025.

В статье пишут, что это уникальное экономическое явление. Но дискуссии по поводу того, насколько устойчива подобная конструкция, продолжаются.

MWS AI запускают свою первую мультимодальную модель Cotype VL

Об этом рассказал генеральный директор MWS AI, Денис Филиппов, на форуме Финополис 2025. Вот первая информация о релизе:

– В модели 32B параметров, она умеет работать с любыми видами изображений и поддерживает много языков: в том числе русский, английский и китайский.

– Cotype VL будут поставлять как в виде отдельного продукта, так и в составе ИИ-агентов MWS AI, заточенных под разные специальные сценарии (например, техподдержка). Можно развернуть в закрытом контуре компании и даже совместно с MWS AI дообучить на данных заказчика.

– Для обучения собирали огромный датасет из более чем 50 тыс. документов с визуальными данными (даже обучили отдельный инструмент для генерации синтетики). Модель видела контракты, письма, диаграммы, таблицы, схемы, карты, чертежи, рукописи, чеки и прочее. Тюнили создавать краткое и развернутое описание изображений и отвечать на сложные и логические вопросы по их содержанию.

Отмечают, к слову, что добавили в данные много скриншотов ПО и интерфейсов. Так что модель, помимо прочего, может служить даже как основа для computer use.

В Твиттере – очередная волна хейта OpenAI: юрист, работающий в сфере AI, рассказал, как компания пытается запугивать критиков

Парня зовут Натан Кэлвин, он основатель и главный юрист маленькой некоммерческой компании Encode. Они занимаются политикой в области ИИ: например, продвигают законопроекты по безопасности.

Основным из таких законопроектов в последнее время был калифорнийский SB 53. Он должен был ввести несколько новых важных правил, направленных на повышение прозрачности компаний, обеспечение безопасности выпускаемых моделей и защиту информаторов (то есть людей изнутри компаний, которые тайно или явно заявляют о нарушениях safety протоколов).

Естественно, несколько крупных компаний выступали против этого законопроекта. В том числе OpenAI, которые решили играть по-грязному.

Собственно, к сути истории: Натан рассказал, что OpenAI пытались стрясти с него важные данные по лоббированию проекта, когда узнали, что Encode его продвигает. Это, ясное дело, незаконно, НО OpenAI решили прикрыться (ни за что не поверите) Илоном Маском!

Повестка в суд, которая пришла Натану, была частью иска OpenAI против Маска, который они подали в начале 2025. Там обвинения в том, что миллиардер якобы спонсирует заговор против OpenAI.

В целом, не суть. Главное: сейчас OpenAI очень удобно использует этот иск как предлог, чтобы запугивать организации, выступающие (даже косвенно) против их политики.

В частности, у Натана таким образом требовали личные переписки с законодателями Калифорнии, студентами и бывшими сотрудниками OpenAI. Как эти переписки должны были помочь им в деле с Маском – остается загадкой.

Причем жульничество это насколько явное, что даже судья по этому делу раскритиковал OpenAI за злоупотребление процедурой и чрезмерное давление в ходе расследования.

К слову, в организации Натана работает всего 3 юриста. Такая конторка, естественно, не готова к суду с гигантами вроде OpenAI. Чем компания активно и пользуется, чтобы влиять на деятельность этой и подобных организаций.

Сейчас тред с историей набрал уже 6 миллионов просмотров и 1.5к реплаев. Стартап эту неловкую завирусившуюся ситуацию пока никак не комментирует

А законопроект, кстати, все-таки подписали, буквально пару недель назад

GPT-5 опять решила какую-то открытую задачу по математике, но есть нюанс

В 20 веке жил такой известный математик Пал Эрдёш. Он был невероятно продовитым и за всю жизнь сформулировал сотни трудных и красивых проблем в различных областях математики – особенно в комбинаторике, теории чисел, теории графов, геометрии и теории вероятностей. Многие из этих задач остаются неразрешёнными до сих пор.

Так вот: есть специальный сайт https://www.erdosproblems.com, на котором энтузиасты публикуют задачи Эрдёша. Там в отдельных разделах перечислены решенные и нерешенные.

И вот кто-то додумался скормить одну из таких нерешенных проблем GPT-5. И моделька взяла и выдала решение.

Только вот, не свое. Вместо того, чтобы париться и рассуждать, она сперва полезла в Интернет, перерыла архивы и выяснила, что на самом деле в литературе уже существует доказательство.

То есть оказалось, что задачу, которую люди считали нерешенной, кто-то решил уже 20 лет назад. И первым, кто это заметил, стала GPT-5.