Один из самых мощных и известных ученых Google DeepMind Ноам Шазир ушел в OpenAI

Ноам – настоящий ветеран Google: он пришел в компанию в 2000 году и работал над ранними поисковыми системами, включая AdSense. В 2017 он стал одним из соавторов легендарной статьи "Attention Is All You Need", в которой были открыты трансформеры.

Также ему приписывают идеи multi-head attention, MoE и T5. В общем, без этого человека индустрия сейчас была бы на пару шагов позади.

В 2021 он ушел из Google и основал хайповый Character.AI. Но затем, в 2024 году, Google выкупили его обратно вместе с его стартапом, заплатив $2,7 млрд. Главной целью сделки было именно возвращение Шазира в компанию, его тогда сразу же назначили руководить Gemini.

После этого начался золотой век моделей Google. Но не прошло и пары лет, и легендарный архитектор внезапно уходит в OpenAI. Это исторический переход и без преувеличения огромный удар для Google – и репутационно, и стратегически.

В OpenAI Ноам займет должность лидера по AI architecture research, то есть будет заниматься тем, что умеет лучше всего: искать новые архитектуры для моделей.

Альтмана можно поздравить, остальным соболезнуем

Midjourney теперь будут делать… новое поколение МРТ

Они открывают подразделение Midjourney Medical, которое будет заниматься медицинскими устройствами. Да, это те Midjourney, которые делают генераторы изображений.

Первая их технология – это будет ультразвуковой сканер всего тела. Совместно с Butterfly Network они разрабатывают аппарат, который за 60 секунд и без радиации и мощных магнитных полей будет составлять 3D-карту всего тела, по точности сопоставимую с МРТ.

Неожиданность дня

Claude смог полностью автономно управлять робопсом

Мы все ближе и ближе к миру из научно-фантастических романов. Anthropic запустили эксперимент, в котором Claude Opus 4.7 должен был самостоятельно подключиться к роботу, разобраться со всеми датчиками и камерами, написать код для управления и научить пса автономно приносить мячик.

Показательно, что еще недавно, в 2024, в стартапе запускали похожий проект. Тогда они собрали две команды сотрудников, которые не разбирались в робототехнике, дали обеим робо-собаку и ту же задачу научить ее приносить мяч. При этом одна команда могла пользоваться Claude, а вторая нет. Первая, конечно же, справилась быстрее.

Сам Claude решить задачу в то время не мог и застревал уже на этапе подключения к роботу.

Теперь же, абсолютно без помощи человека, агент выполнил весь набор задач примерно в 20 раз быстрее, чем лучшая команда людей из прошлой версии эксперимента. Прошло менее двух лет.

И, кстати, обратите внимание: перед нами снова пример, когда автономный ИИ обучает другую автономную систему. Только теперь это уже физический мир.

www.anthropic.com/research/project-fetch-phase-two

Ян Лекун снова раскритиковал Илона Маска

Слов он вообще не пожалел: назвал стартап xAI провалом и сказал, что у Маска с ИИ все закончится крахом, потому что уже сейчас тот не может полноценно конкурировать с ведущими лабами.

Кроме того, Илон «проявляет слабость», сдавая свои дата-центры Colossus конкурентам (Anthropic и Google). Лекун считает, что это единственный способ покрыть расходы.

Лекун также заявил, что Илон не сможет привлекать топ-таланты, потому что с прошлой командой он поступил «плохо» (это, видимо, про то, что все 11 сооснователей xAI, кроме Маска, покинули компанию).

Ответку ждем?

От 30 до 50% инженеров из ключевых продуктовых команд Meta* теперь размечают данные

Повальное число экспертов компании на этой неделе перевели во внутренний отдел ADO (Agent Data Optimisation), где они занимаются разметкой. Например, просматривают репозитории, сгенерированные ИИ, и дают обратную связь для RLHF.

Больше всего пострадали кибербезопасники и инженеры из инфраструктурных и продуктовых команд. В общей сложности сейчас примерно каждый пятый или шестой инженер в компании занимается разметкой на фул-тайм.

Работа в бигтехе, ожидание и реальность

Amazon внезапно отказался выпускать почти доснятый фильм про Сэма Альтмана

Речь про ту самую картину под названием Artificial про увольнение Сэма осенью 2023, в которой Альтмана играет Эндрю Гарфилд, а Илью Суцкевера – Юра Борисов. Изначально фильм снимался в партнерстве с Amazon, но те сначала откладывали выпуск, а теперь и вовсе разорвали контракт.

Забавное совпадение: Amazon отказались от выпуска фильма сразу после того как компания заключила с OpenAI крупную сделку на 50 миллиардов долларов.

Свой отказ они, фактически, не объяснили, заявив просто, что фильм «больше подойдет другому дистрибьютору».

Spotlight на ICML: ускоряем графовые нейросети

Начинается ежегодный марафон по чтению статей с ICML 2026, которая в этом году пройдет 6-11 июля. Приятно, что попадается много инженерных статей с практическими результатами.

Среди таких – работа Яндекса и ШАДа. Она получила статус Spotlight: это статьи, которым программный комитет дал самые высокие оценки. Таких работ на конференции всего 536, 2.2% от всех поданных заявок.

В статье исследователи из Yandex Research, команд ML-инфраструктуры и инференса и студенты ШАД работали над ускорением Graph Neural Networks. Дело в том, что вычисления на графах неэффективно ложаться на парадигму GPU-вычислений, данные лежат в памяти неравномерно, и поэтому видеокарта значительную часть времени ждет загрузки данных вместо того, чтобы выполнять вычисления, которые представляют собой достаточно простые операции. Как раз из-за этого скорость работы ограничена чтением и записью данных, и грамотная работа с GPU-памятью — это главный источник ускорения таких операций.

Авторы атакуют именно это узкое место, фактически минимизируя лишние перемещения данных между памятью и вычислительными блоками GPU. Также авторы переносят часть алгоритмов на тензорные ядра, что позволяет ускорится на графах с большой плотностью.

Они разработали новые готовые GPU-кернелы для популярных семейств графовых нейросетей, и добились потрясающего ускорения в 3–10 раз в зависимости от архитектуры. Потребление памяти в отдельных сценариях сокращается более чем на порядок.

Поздравляем команду с заслуженным Spotlight и прекрасной работой!

Статья уже доступна на arXiv, а код выложили вот здесь.

Директор DeepMind Technologies ушел работать в Anthropic

Из Google уходит вторая легенда за два дня – Джон Джампер.

Это человек, который создал AlphaFold и в 2024 получил за это Нобелевскую премию вместе с Демисом Хассабисом и Дэвидом Бейкером. Ему, кстати, всего 39, он один из самых молодых обладателей Нобелевки.

Чем конкретно он займется в Anthropic, и кто встанет на его место в DeepMind – пока непонятно, но это однозначно крупнейшая потеря для Google