Data Secrets
Маск пообещал сделать Альтмана и Брокмана «самыми ненавидимыми людьми в Америке» Так он ответил Брокману после того как тот накануне суда предложил ему взаимный отказ от претензий: К концу этой недели вы с Сэмом станете самыми ненавидимыми людьми в Америке.…
Илон Маск проиграл дело против OpenAI
Жюри из девяти присяжных в федеральном суде Северной Калифорнии вынесло единогласный вердикт: все три основных требования иска Илона Маска против Сэма Альтмана и Грега Брокмана (нарушение благотворительного траста, содействие в таком нарушении и необоснованное обогащение) оказались отвергнуты из-за пропущенного срока исковой давности.
То есть, фактически, Альтмана и Брокмана не признали невиновными, но Маск все равно остается ни с чем. Ни компенсации, ни реструктуризации OpenAI, которой он добивался, уже не будет.
Судья согласилась с вердиктом присяжных и формально отменила все иски.
Жюри из девяти присяжных в федеральном суде Северной Калифорнии вынесло единогласный вердикт: все три основных требования иска Илона Маска против Сэма Альтмана и Грега Брокмана (нарушение благотворительного траста, содействие в таком нарушении и необоснованное обогащение) оказались отвергнуты из-за пропущенного срока исковой давности.
То есть, фактически, Альтмана и Брокмана не признали невиновными, но Маск все равно остается ни с чем. Ни компенсации, ни реструктуризации OpenAI, которой он добивался, уже не будет.
Судья согласилась с вердиктом присяжных и формально отменила все иски.
👍112🫡64
Внутри Google сформировали специальный внутренний «комитет по компьюту»
Он распределяет доступ к кластерам TPU/GPU среди подразделений и проектов компании и решает, кто получает приоритет, а кто ждет в очереди.
То есть в условиях дефицита ресурсов даже сотрудникам Google приходится буквально конкурировать за железо и шлифовать продажные презентации для внутреннего комитета, чтобы получить квоту на вычисления.
Если квоту не дали, то ты со своим проектом либо останешься ждать в очереди, либо можешь пойти и слезно просить занять компьют у другой команды.
На фоне этого из Google начали уходить исследователи. В основном они перебираются в маленькие стартапы.
Он распределяет доступ к кластерам TPU/GPU среди подразделений и проектов компании и решает, кто получает приоритет, а кто ждет в очереди.
То есть в условиях дефицита ресурсов даже сотрудникам Google приходится буквально конкурировать за железо и шлифовать продажные презентации для внутреннего комитета, чтобы получить квоту на вычисления.
Если квоту не дали, то ты со своим проектом либо останешься ждать в очереди, либо можешь пойти и слезно просить занять компьют у другой команды.
На фоне этого из Google начали уходить исследователи. В основном они перебираются в маленькие стартапы.
😁132🤔35🫡10🔥9❤4❤🔥1👌1
Как усилить ИБ: управление данными и ML-технологии для защиты бизнеса
Когда киберриски растут, а требования к защите данных ужесточаются, перед компаниями стоит вопрос: как обеспечить высокий уровень ИБ без роста бюджета?
Эксперты «Инфосистемы Джет», Arenadata и «Аксель Про» проведут совместный митап, где подтвердят, что ответ в сочетании проверенных решений и современных технологий.
Что в программе?
🔹Реальные кейсы сбора данных в ИБ: когда выгоднее использовать готовые инструменты вместо самостоятельной разработки
🔹Тренды рынка ИБ: кто лидирует, какие технологии набирают популярность и куда двигаться дальше
🔹ML-кейсы для ИБ в реальной ИТ-среде: от анализа логов до задач с LLM
🔹Дата-контракты, карта данных и профилирование — как инструменты управления данными помогают ИБ
🔹Как управление данными и их качество повышают уровень ИБ
Когда: 26 мая в 11:00 МСК
Формат: онлайн
Регистрация на бесплатный митап на сайте.
Когда киберриски растут, а требования к защите данных ужесточаются, перед компаниями стоит вопрос: как обеспечить высокий уровень ИБ без роста бюджета?
Эксперты «Инфосистемы Джет», Arenadata и «Аксель Про» проведут совместный митап, где подтвердят, что ответ в сочетании проверенных решений и современных технологий.
Что в программе?
🔹Реальные кейсы сбора данных в ИБ: когда выгоднее использовать готовые инструменты вместо самостоятельной разработки
🔹Тренды рынка ИБ: кто лидирует, какие технологии набирают популярность и куда двигаться дальше
🔹ML-кейсы для ИБ в реальной ИТ-среде: от анализа логов до задач с LLM
🔹Дата-контракты, карта данных и профилирование — как инструменты управления данными помогают ИБ
🔹Как управление данными и их качество повышают уровень ИБ
Когда: 26 мая в 11:00 МСК
Формат: онлайн
Регистрация на бесплатный митап на сайте.
🗿15❤6👍4🔥3😁2🤯1🤓1
Google готовится релизнуть крутейшую видео модель
Сегодня у них пройдет ежегодная Google I/O, и они во всю раздают спойлеры. Судя по всему, нас ждет сильная омни модель – возможно, SOTA в генерации видео.
Например, вот такие видео выложили в преддверии мероприятия CEO Google Сундар Пичаи и главный источник сливов по Gemini Логан Килпэтрик.
Ждем
Сегодня у них пройдет ежегодная Google I/O, и они во всю раздают спойлеры. Судя по всему, нас ждет сильная омни модель – возможно, SOTA в генерации видео.
Например, вот такие видео выложили в преддверии мероприятия CEO Google Сундар Пичаи и главный источник сливов по Gemini Логан Килпэтрик.
Ждем
👍73🔥28❤15🤯1
Composer 2.5 от Cursor: качество Opus 4.7 и GPT-5.5 в 10 раз дешевле
Cursor удивили. Они выпустили очередного Composer, но если предыдущие версии были довольно слабые, то сейчас это уже можно назвать полноценным фронтиром.
cursor.com/blog/composer-2-5
Бенчмарки:
– SWE-Bench Multilingual: 79.8% (Opus 4.7: 80.5%, GPT-5.5: 77.8%).
– Terminal-Bench 2.0: 69.3% (Opus 4.7: 69.4%, GPT-5.5: 82.7%).
– CursorBench v3.1: 63.2% (Opus 4.7 max: 64.8%, GPT-5.5 default: 59.2%)
При этом стоит модель всего $0.50 за млн input / $2.50 за млн output. Это в 10 раз дешевле опуса. Fast-тариф стоит чуть дороже ($3.00 input / $15.00 output), но все равно дешевле Opus, примерно как Claude Sonnet 4.6. Единственное: публичного API нет, только внутри Cursor, CLI и веб.
Что касается внутрянки:
– Модель основана на Kimi K2.5 от Moonshot AI (как и Composer 2)
– Но базовые веса составили лишь 15% от потраченного компьюта, все остальное – кастомный RL и дообучение
– Из интересных приемов использовали Targeted RL with textual feedback. В классическом RL модель получает одну награду за весь ответ целиком, и непонятно, где именно она ошиблась. Cursor же делают так: когда модель делает локальную ошибку (например, вызывает несуществующий инструмент), прямо в это место вставляется подсказка, и веса как бы подталкиваются в сторону того, как модель повела бы себя с этой подсказкой.
Кстати, одновременно Cursor анонсировали следующую модель, которую они тренируют с нуля, используя в 10 раз больше компьюта, чем на Composer 2.5, на кластере Colossus 2 совместно с xAI. Конец 2026 года в AI-кодинге будет очень интересным.
Cursor удивили. Они выпустили очередного Composer, но если предыдущие версии были довольно слабые, то сейчас это уже можно назвать полноценным фронтиром.
cursor.com/blog/composer-2-5
Бенчмарки:
– SWE-Bench Multilingual: 79.8% (Opus 4.7: 80.5%, GPT-5.5: 77.8%).
– Terminal-Bench 2.0: 69.3% (Opus 4.7: 69.4%, GPT-5.5: 82.7%).
– CursorBench v3.1: 63.2% (Opus 4.7 max: 64.8%, GPT-5.5 default: 59.2%)
При этом стоит модель всего $0.50 за млн input / $2.50 за млн output. Это в 10 раз дешевле опуса. Fast-тариф стоит чуть дороже ($3.00 input / $15.00 output), но все равно дешевле Opus, примерно как Claude Sonnet 4.6. Единственное: публичного API нет, только внутри Cursor, CLI и веб.
Что касается внутрянки:
– Модель основана на Kimi K2.5 от Moonshot AI (как и Composer 2)
– Но базовые веса составили лишь 15% от потраченного компьюта, все остальное – кастомный RL и дообучение
– Из интересных приемов использовали Targeted RL with textual feedback. В классическом RL модель получает одну награду за весь ответ целиком, и непонятно, где именно она ошиблась. Cursor же делают так: когда модель делает локальную ошибку (например, вызывает несуществующий инструмент), прямо в это место вставляется подсказка, и веса как бы подталкиваются в сторону того, как модель повела бы себя с этой подсказкой.
Кстати, одновременно Cursor анонсировали следующую модель, которую они тренируют с нуля, используя в 10 раз больше компьюта, чем на Composer 2.5, на кластере Colossus 2 совместно с xAI. Конец 2026 года в AI-кодинге будет очень интересным.
❤119👍49😁18⚡10🔥6
Бизнесмен Потанин на ЦИПР точно сформулировал, как на самом деле устроен промышленный ИИ: не как автономная система, а как инструмент, который усиливает человека.
Он отдельно подчеркнул, что оператор остается в центре процесса и вмешивается при выходе за критические параметры. То есть речь не про «замену людей», а про ускорение принятия решений и снижение ошибок там, где цена ошибки — миллиарды.
И, пожалуй, самая важная мысль: ИИ начинает работать не тогда, когда он самый умный, а тогда, когда он встроен в конкретный процесс и дает измеримый результат. В случае «Норникеля» это уже десятки миллиардов потенциального эффекта. По ссылке - конкретнее
Он отдельно подчеркнул, что оператор остается в центре процесса и вмешивается при выходе за критические параметры. То есть речь не про «замену людей», а про ускорение принятия решений и снижение ошибок там, где цена ошибки — миллиарды.
И, пожалуй, самая важная мысль: ИИ начинает работать не тогда, когда он самый умный, а тогда, когда он встроен в конкретный процесс и дает измеримый результат. В случае «Норникеля» это уже десятки миллиардов потенциального эффекта. По ссылке - конкретнее
😁91🤨38❤18👍16🗿11🔥3🤝2🤔1🤯1
Андрей Карпаты теперь работает в Anthropic
Вот это настоящий удар по конкурентам, а не эти ваши модельки
Личное обновление: я присоединился к Anthropic. Думаю, следующие несколько лет на фронтире LLM будут особенно формирующими. Я очень рад присоединиться к команде и вернуться к R&D. Я по‑прежнему очень увлечен образованием и планирую в свое время снова заняться этой деятельностью.
Вот это настоящий удар по конкурентам, а не эти ваши модельки
1👍246🔥106❤34🤯17😁11🗿6
Итак, Google I/O. Основные релизы:
1️⃣ Gemini 3.5 Flash. По бенчмаркам обходит Gemini 3.1 Pro в кодинге, агентных задачах и на мультимодальности, при этом выдает скорость чуть меньше 300 токенов в секунду: это заметно быстрее GPT-5.4 mini и Claude Haiku, и примерно в 4 раза быстрее Opus, Sonnet и GPT-5.5. На презентации также показывали версию, выдающую почти 1500 токенов в секунду. Цена тоже намного доступнее Pro версий, GPT и Opus.
Gemini 3.5 Pro пообещали выпустить в следующем месяце. Gemini 3.5 Flash уже можно попробовать в Antigravity.
2️⃣ Gemini Omni. Как написали Google, это "первый шаг на пути к моделям, которые могут генерировать что угодно из чего угодно". В текущей версии Omni ограничена генерацией видео. На входе может быть текст, изображения, видео и голос, на выходе вы получаете видео. Качество генераций – конкурентоспособное, физика не страдает, фотореалистичность на уровне. Попробовать можно в приложении Gemini.
3️⃣ Antigravity 2.0. Добавили: всякие возможности для оркестрации параллельных агентов и субагентов, фоновые задачи, нативную поддержку голосовых команд. Выпустили Antigravity CLI (на замену Gemini CLI) и Antigravity SDK для создания кастомных агентов. На презентации показали, как система собрала рабочую операционку, на которой можно запустить Doom. На это понадобилось менее 12 часов, 96 агентов и менее 1 тысячи долларов.
4️⃣ Ну и по мелочи:
– полностью обновили интерфейс Gemini App, теперь ответы больше похоже на интерактивные страницы;
– для подписчиков AI Plus, Pro и Ultra добавили Daily Brief: персонализированный дайджест дня на основе Gmail, Календаря и задач;
– для Ultra теперь предлагают Gemini Spark: личного агента, который работает постоянно даже при выключенном ноутбуке и выполняет за вас задачи. Пока что интеграции только с инструментами Google, но обещают скоро добавить и другие;
– подписка Google AI Ultra теперь стартует от $100/месяц (раньше было от $250), а тариф за $250 подешевел до $200 без урезания возможностей и лимитов;
– анонсировали умные очки и новые ноутбуки Googlebooks.
Gemini 3.5 Pro пообещали выпустить в следующем месяце. Gemini 3.5 Flash уже можно попробовать в Antigravity.
– полностью обновили интерфейс Gemini App, теперь ответы больше похоже на интерактивные страницы;
– для подписчиков AI Plus, Pro и Ultra добавили Daily Brief: персонализированный дайджест дня на основе Gmail, Календаря и задач;
– для Ultra теперь предлагают Gemini Spark: личного агента, который работает постоянно даже при выключенном ноутбуке и выполняет за вас задачи. Пока что интеграции только с инструментами Google, но обещают скоро добавить и другие;
– подписка Google AI Ultra теперь стартует от $100/месяц (раньше было от $250), а тариф за $250 подешевел до $200 без урезания возможностей и лимитов;
– анонсировали умные очки и новые ноутбуки Googlebooks.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤85👍44🔥20⚡7
Используете LLM, но не понимаете, как именно модель формирует ответы?
Часто работа с моделями сводится к подбору промптов. Но без понимания механики генерации текста сложно объяснить ошибки, контролировать результат и применять модели в реальных задачах.
На открытом уроке разберём:
✔️ как устроены Transformers
✔️ как модель выбирает слова на каждом шаге как работает генерация текста
✔️ покажем, как развернуть LLM локально, протестировать через API и использовать контекст документов для построения прикладных решений.
Урок проходит в преддверии старта курса «LLM-инженер». Если вы хотите применять модели осознанно, а не на уровне экспериментов — подключайтесь.
🗓 Встречаемся 20 мая в 20:00 МСК. Регистрация открыта: https://otus.pw/wdxbZ/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Часто работа с моделями сводится к подбору промптов. Но без понимания механики генерации текста сложно объяснить ошибки, контролировать результат и применять модели в реальных задачах.
На открытом уроке разберём:
✔️ как устроены Transformers
✔️ как модель выбирает слова на каждом шаге как работает генерация текста
✔️ покажем, как развернуть LLM локально, протестировать через API и использовать контекст документов для построения прикладных решений.
Урок проходит в преддверии старта курса «LLM-инженер». Если вы хотите применять модели осознанно, а не на уровне экспериментов — подключайтесь.
🗓 Встречаемся 20 мая в 20:00 МСК. Регистрация открыта: https://otus.pw/wdxbZ/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
🤨20🗿13😁5❤3👍1🤯1
Внезапно выяснилось, что основатель DeepMind Демис Хассабис имеет долю в Anthropic
Financial Times провели расследование, и оказалось, что он был одним из первых так называемых «ангельских» инвесторов стартапа и вкладывался в компанию тайно.
Теперь же Демис и Амодеи – чуть не главные конкуренты друг друга.
Несмотря на это, напоминаем, что недавно Google подписали соглашение об инвестициях в Anthropic на $10 млрд. Возможно, как раз под влиянием Хассабиса?
Financial Times провели расследование, и оказалось, что он был одним из первых так называемых «ангельских» инвесторов стартапа и вкладывался в компанию тайно.
Теперь же Демис и Амодеи – чуть не главные конкуренты друг друга.
Несмотря на это, напоминаем, что недавно Google подписали соглашение об инвестициях в Anthropic на $10 млрд. Возможно, как раз под влиянием Хассабиса?
😁100👍14🤯6❤5😎3🔥2