Nvidia будет дарить стартапам компьют в обмен на долю с выручки
То есть вместо обычной покупки они теперь предлагают модель revenue-sharing: партнеры получают кредиты или доступ к инфраструктуре на базе Nvidia, а потом делятся процентом с будущей выручки.
Направлена программа в основном на строительство датацентров. Многим небольшим AI-облакам не хватает денег, но при этом спрос на вычисления есть. И вот тут-то приходит Nvidia и предлагает свою помощь.
Зачем это Nvidia? С одной стороны, кажется, что это риски. Но с другой – это новая модель долгосрочного повторяющегося заработка, в которой Nvidia будет меньше зависеть от гиперскейлеров типа Google, Amazon и Microsoft, которые активно разрабатывают собственные чипы.
То есть вместо обычной покупки они теперь предлагают модель revenue-sharing: партнеры получают кредиты или доступ к инфраструктуре на базе Nvidia, а потом делятся процентом с будущей выручки.
Направлена программа в основном на строительство датацентров. Многим небольшим AI-облакам не хватает денег, но при этом спрос на вычисления есть. И вот тут-то приходит Nvidia и предлагает свою помощь.
Зачем это Nvidia? С одной стороны, кажется, что это риски. Но с другой – это новая модель долгосрочного повторяющегося заработка, в которой Nvidia будет меньше зависеть от гиперскейлеров типа Google, Amazon и Microsoft, которые активно разрабатывают собственные чипы.
1😁98 27❤20👍11🤯5😍1🫡1🦄1😎1👾1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2😁466❤61🫡41😭35 14 11💯10🔥4
GPT-5.6 Sol появится в Codex уже со дня на день
Да, модель будет в Codex, это подтвердили сотрудники. Вместе с братьями своими меньшими Terra и Luna, она, по слухам, должна выйти уже завтра-послезавтра. Готовимся вайб-кодить на полную.
Но это еще не самое интересное.
Самое интересное, что в ограниченный тест в июле выложат GPT-5.6 Sol на Cerebras. Обещают скорость (внимание!) до 750 токенов в секунду.
При этом это будет не какая-то отдельная специализированная под эти чипы или урезанная модель. Эта та же самая мощнейшая громадная Sol, которая будет летать в два раза быстрее Gemini 3.5 Flash.
По некоторым оценкам, размер модели – от 2 до 4 триллионов параметров (~150B активных). При таком размере вместить модель на Cerebras невозможно без инженерных ухищрений. Поэтому предполагается, что в новой линейке реализована какая-то кастомная схема KV-кэша.
Такое действительно ждем
Да, модель будет в Codex, это подтвердили сотрудники. Вместе с братьями своими меньшими Terra и Luna, она, по слухам, должна выйти уже завтра-послезавтра. Готовимся вайб-кодить на полную.
Но это еще не самое интересное.
Самое интересное, что в ограниченный тест в июле выложат GPT-5.6 Sol на Cerebras. Обещают скорость (внимание!) до 750 токенов в секунду.
При этом это будет не какая-то отдельная специализированная под эти чипы или урезанная модель. Эта та же самая мощнейшая громадная Sol, которая будет летать в два раза быстрее Gemini 3.5 Flash.
По некоторым оценкам, размер модели – от 2 до 4 триллионов параметров (~150B активных). При таком размере вместить модель на Cerebras невозможно без инженерных ухищрений. Поэтому предполагается, что в новой линейке реализована какая-то кастомная схема KV-кэша.
Такое действительно ждем
1🔥182❤30👍17😁5🤔3🎉3🕊3🍓3🤯1
Свежий Stanford AI Index 2026 зафиксировал сдвиг, который мы наблюдаем весь последний год. Цифры там, мягко говоря, заслуживают внимания.
Смотрите на спрос:
• Навык AI Agents — №1 среди самых востребованных инженерных скиллов (AI Strategy — №3, LLMOps — №5)
• Упоминания «Agentic systems» в вакансиях за год выросли на 10 854%. Это не опечатка
• «AI agents» — +2 113%
• Фокус очевидно сместился на проектирование архитектуры и LLMOps
Вывод, который напрашивается из исследования: роль программиста превращается из «написателя кода» в архитектора мультиагентных систем.
Ключевой скилл теперь - умение строить долгоживущие автономные процессы, управлять контекстом и верифицировать работу множества специализированных агентов. Это в том числе подтверждается концепцией Agentic Loop, которая сейчас тоже набирает популярность.
Такой рынок вполне реально догнать. Naition запускает второй поток буткэмпа ровно по этой теме — обучение самым актуальным AI-driven практикам и агентная разработка для мидл+/сеньоров и лидов разработки.
А для продактов и проджектов IT-продуктовых компаний предусмотрен отдельный трек!
Первый поток уже прошёл (с завершением со стороны 94.3% участников!)
С 14 июля стартует второй поток. Места ещё есть.
За 12 недель пройдёте путь от «агент как инструмент» до внедрения в команду.
Начнёте с работы с качеством, контекстом и spec-driven подходом, соберёте ядро: свой MCP под задачи, RAG, мультиагентную систему с сабагентами, и всё это будет покрыто оркестрацией. Отработаете практики измненения масштабных кодовых баз на реальных проектах на 100тыс+ строк кода - декомпозиция, индексация кода, рефакторинг, разбиение монолита и завершите масштабированием AI-практик на всю команду.
Уроки ведут практики с 15–20 годами за плечами: ex-Yandex Cloud, ex-Meta, staff-инженер Google, CEO Symbioway - центра по найму разработчиков. Другими словами люди, которые находятся в центре трансформации рынка.
Формат: 12 недель, 17 уроков, 5 модулей, живые вечерние эфиры + практика между ними. Минимум теории, максимум разборов кейсов и групповой практики прямо на вебинаре.
👉 naition.ai — по промокоду DATASECRETS скидка 20%
Для всех участников бонус: 3 месяца в клубе топ-разработчиков после обучения.
А еще специальные условия для команд и групп — up-skilling вместе с коллегами, сотрудниками и друзья — выгодно!
Рынок меняется и от вас зависит, как это отразится на вас!
Реклама. erid 2hj63KT1lp
Смотрите на спрос:
• Навык AI Agents — №1 среди самых востребованных инженерных скиллов (AI Strategy — №3, LLMOps — №5)
• Упоминания «Agentic systems» в вакансиях за год выросли на 10 854%. Это не опечатка
• «AI agents» — +2 113%
• Фокус очевидно сместился на проектирование архитектуры и LLMOps
Вывод, который напрашивается из исследования: роль программиста превращается из «написателя кода» в архитектора мультиагентных систем.
Ключевой скилл теперь - умение строить долгоживущие автономные процессы, управлять контекстом и верифицировать работу множества специализированных агентов. Это в том числе подтверждается концепцией Agentic Loop, которая сейчас тоже набирает популярность.
Такой рынок вполне реально догнать. Naition запускает второй поток буткэмпа ровно по этой теме — обучение самым актуальным AI-driven практикам и агентная разработка для мидл+/сеньоров и лидов разработки.
А для продактов и проджектов IT-продуктовых компаний предусмотрен отдельный трек!
Первый поток уже прошёл (с завершением со стороны 94.3% участников!)
С 14 июля стартует второй поток. Места ещё есть.
За 12 недель пройдёте путь от «агент как инструмент» до внедрения в команду.
Начнёте с работы с качеством, контекстом и spec-driven подходом, соберёте ядро: свой MCP под задачи, RAG, мультиагентную систему с сабагентами, и всё это будет покрыто оркестрацией. Отработаете практики измненения масштабных кодовых баз на реальных проектах на 100тыс+ строк кода - декомпозиция, индексация кода, рефакторинг, разбиение монолита и завершите масштабированием AI-практик на всю команду.
Уроки ведут практики с 15–20 годами за плечами: ex-Yandex Cloud, ex-Meta, staff-инженер Google, CEO Symbioway - центра по найму разработчиков. Другими словами люди, которые находятся в центре трансформации рынка.
Формат: 12 недель, 17 уроков, 5 модулей, живые вечерние эфиры + практика между ними. Минимум теории, максимум разборов кейсов и групповой практики прямо на вебинаре.
👉 naition.ai — по промокоду DATASECRETS скидка 20%
Для всех участников бонус: 3 месяца в клубе топ-разработчиков после обучения.
Рынок меняется и от вас зависит, как это отразится на вас!
Реклама. erid 2hj63KT1lp
🤨90😁36🗿19❤14👍6⚡5 5🤯3🕊1💯1🍓1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Эрлинг Холанд стал настолько популярен, что под него косят даже роботы
Atlas от Boston Dynamics внезапно появился на Чемпионате мира во время халф-тайма Бразилия-Норвегия. Он передал арбитру мяч и повторил фирменное празднование гола Холанда.
Кстати, на данный момент Hyundai Motor Group полностью выкупили Boston Dynamics и запустили массовое производство Atlas. К 2028 планируют произвести 30 тысяч.
Atlas от Boston Dynamics внезапно появился на Чемпионате мира во время халф-тайма Бразилия-Норвегия. Он передал арбитру мяч и повторил фирменное празднование гола Холанда.
Кстати, на данный момент Hyundai Motor Group полностью выкупили Boston Dynamics и запустили массовое производство Atlas. К 2028 планируют произвести 30 тысяч.
2😁104❤27🔥16🤯4😎3👍2🗿2👌1😍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
GigaChat 3.5 Ultra: меньше, быстрее, сильнее
Сегодня Сбер выкатил в open source GigaChat 3.5 Ultra — новую 432B-модель под MIT-лицензией. Это первый в open source гибрид GatedDeltaNet и MLA, доведённый до сотен миллиардов параметров, — с собственным рецептом обучения, который был собран больше чем в 1500 экспериментах. Модель выросла в коде, математике, агентных сценариях и на аренах — и при этом стала на 40% меньше, чем GigaChat 3.1 Ultra.
Что внутри:
• Собственная гибридная архитектура MLA + GatedDeltaNet с уникальной стабилизирующей обвязкой, без которой такой гибрид на этом масштабе просто не обучается;
• Gated Attention — модель может локально приглушать слишком сильный сигнал из attention-слоя;
• GatedNorm — нормализация с явным гейтом для управления масштабом сигнала между признаками. Команда Сбера выкладывает подобную стабилизирующую оптимизацию в опенсорс первыми в мире;
• Примерно в 4 раза меньше KV-кеша на токен, в ту же память помещается в 2,14 раза больше контекста, throughput под нагрузкой +20%;
• Две MTP-головы и ускорение генерации до 2,2 раза;
• FP8 на всех этапах обучения без потери качества относительно bf16 — свои Triton- и CUDA-ядра;
• Новый этап online RL после SFT и DPO.
Результаты:
- GigaChat-3.5-Ultra-Base обходит DeepSeek V3.2 Exp Base и DeepSeek V4 Flash Base в среднем по нашему набору general-, math- и code-бенчмарков (полные таблицы — в статье);
- GigaChat-3.5-Ultra-Instruct сравним с DeepSeek V3.2 по среднему скору, будучи в полтора раза меньше;
- По LLM-судье MiniMax-M2.7 средний win-rate против GigaChat 3.1 Ultra — 75,9%, а против GPT-5 — 68.7%.
Весь стек — данные (свой LLM-парсинг веба, 600+ языков программирования в коде), архитектура, рецепт обучения, инфраструктура — сделан командой Сбера end-to-end. Подробности, включая детали реализации гейтов и рецепт стабилизации, — в статье на Habr.
HuggingFace | GitVerse
Сегодня Сбер выкатил в open source GigaChat 3.5 Ultra — новую 432B-модель под MIT-лицензией. Это первый в open source гибрид GatedDeltaNet и MLA, доведённый до сотен миллиардов параметров, — с собственным рецептом обучения, который был собран больше чем в 1500 экспериментах. Модель выросла в коде, математике, агентных сценариях и на аренах — и при этом стала на 40% меньше, чем GigaChat 3.1 Ultra.
Что внутри:
• Собственная гибридная архитектура MLA + GatedDeltaNet с уникальной стабилизирующей обвязкой, без которой такой гибрид на этом масштабе просто не обучается;
• Gated Attention — модель может локально приглушать слишком сильный сигнал из attention-слоя;
• GatedNorm — нормализация с явным гейтом для управления масштабом сигнала между признаками. Команда Сбера выкладывает подобную стабилизирующую оптимизацию в опенсорс первыми в мире;
• Примерно в 4 раза меньше KV-кеша на токен, в ту же память помещается в 2,14 раза больше контекста, throughput под нагрузкой +20%;
• Две MTP-головы и ускорение генерации до 2,2 раза;
• FP8 на всех этапах обучения без потери качества относительно bf16 — свои Triton- и CUDA-ядра;
• Новый этап online RL после SFT и DPO.
Результаты:
- GigaChat-3.5-Ultra-Base обходит DeepSeek V3.2 Exp Base и DeepSeek V4 Flash Base в среднем по нашему набору general-, math- и code-бенчмарков (полные таблицы — в статье);
- GigaChat-3.5-Ultra-Instruct сравним с DeepSeek V3.2 по среднему скору, будучи в полтора раза меньше;
- По LLM-судье MiniMax-M2.7 средний win-rate против GigaChat 3.1 Ultra — 75,9%, а против GPT-5 — 68.7%.
Весь стек — данные (свой LLM-парсинг веба, 600+ языков программирования в коде), архитектура, рецепт обучения, инфраструктура — сделан командой Сбера end-to-end. Подробности, включая детали реализации гейтов и рецепт стабилизации, — в статье на Habr.
HuggingFace | GitVerse
1😁200❤110🔥75🗿33👏20🤨16🫡13🤔2😍2🏆2❤🔥1
Anthropic нашли внутри Claude внутреннее пространство, где хранятся его мысли
Стартап выпустил одну из самых интересных работ по интерпретируемости за последнее время. Они обнаружили, что в LLM есть отдельный небольшой внутренний набор нейронных активаций, который используется как рабочая память для сложного мышления: так называемый J-space.
Мы часто представляем LLM как огромную мешанину чисел, где знания и рассуждения размазаны по миллиардам параметров. Но похоже, что это не совсем так.
Любопытно, что человеческий мозг работает похожим образом. Есть когнитивная теория, утверждающая, что он состоит из множества специализированных подсистем, которые работают независимо; но иногда какая-то информация попадает в небольшой общий workspace, становится доступной сразу многим областям мозга и может использоваться для рассуждений и принятия решений. И вот именно такой механизм исследователи обнаружили в Claude.
Вот как работает J-space:
— Название происходит от разработанной учеными техники Jacobian Lens. Она позволяет по текущим активациям понимать, какие токены с большей вероятностью появятся в будущем. При этом то, что они появятся – далеко не факт, но это значит, что модель о них думает и держит их в J-space, чтобы использовать в рассуждениях. По сути, это чтение мыслей Claude.
— Если спросить Claude, о чем он думает, то содержимое J-space хорошо совпадает с ответом модели. Другие внутренние представления таким свойством не обладают. А еще модель умеет сознательно менять J-space. Например, если сказать ей «думай о слонах, пока решаешь задачу», то эта концепция появится в J-space. При решении сложной задачи промежуточные шаги тоже появляются именно внутри J-space, даже если их при этом нет в цепочках мыслей.
— Если полностью отключить J-space, то у модели почти исчезают способности, требующие сложного мышления и многошагового рассуждения. Например, она больше не может сочинять стихи.
Самое важное во всем этом то, что J-space можно читать и менять. Anthropic приводят пример: исследователи специально внедряли модели скрытую цель во время обучения и затем наблюдали, как эта цель проявляется в J-space, хотя в ответах напрямую она ни разу не озвучивалась. При этом изменяя активации в J-space, они могли менять дальнейшие решения модели.
Потенциально это путь к тому, чтобы создавать (полностью?) безопасные и контролируемые модели. По крайней мере, сегодня Anthropic уже сделали черный ящик немного более прозрачным.
www.anthropic.com/research/global-workspace
Стартап выпустил одну из самых интересных работ по интерпретируемости за последнее время. Они обнаружили, что в LLM есть отдельный небольшой внутренний набор нейронных активаций, который используется как рабочая память для сложного мышления: так называемый J-space.
Мы часто представляем LLM как огромную мешанину чисел, где знания и рассуждения размазаны по миллиардам параметров. Но похоже, что это не совсем так.
Любопытно, что человеческий мозг работает похожим образом. Есть когнитивная теория, утверждающая, что он состоит из множества специализированных подсистем, которые работают независимо; но иногда какая-то информация попадает в небольшой общий workspace, становится доступной сразу многим областям мозга и может использоваться для рассуждений и принятия решений. И вот именно такой механизм исследователи обнаружили в Claude.
Вот как работает J-space:
— Название происходит от разработанной учеными техники Jacobian Lens. Она позволяет по текущим активациям понимать, какие токены с большей вероятностью появятся в будущем. При этом то, что они появятся – далеко не факт, но это значит, что модель о них думает и держит их в J-space, чтобы использовать в рассуждениях. По сути, это чтение мыслей Claude.
— Если спросить Claude, о чем он думает, то содержимое J-space хорошо совпадает с ответом модели. Другие внутренние представления таким свойством не обладают. А еще модель умеет сознательно менять J-space. Например, если сказать ей «думай о слонах, пока решаешь задачу», то эта концепция появится в J-space. При решении сложной задачи промежуточные шаги тоже появляются именно внутри J-space, даже если их при этом нет в цепочках мыслей.
— Если полностью отключить J-space, то у модели почти исчезают способности, требующие сложного мышления и многошагового рассуждения. Например, она больше не может сочинять стихи.
Самое важное во всем этом то, что J-space можно читать и менять. Anthropic приводят пример: исследователи специально внедряли модели скрытую цель во время обучения и затем наблюдали, как эта цель проявляется в J-space, хотя в ответах напрямую она ни разу не озвучивалась. При этом изменяя активации в J-space, они могли менять дальнейшие решения модели.
Потенциально это путь к тому, чтобы создавать (полностью?) безопасные и контролируемые модели. По крайней мере, сегодня Anthropic уже сделали черный ящик немного более прозрачным.
www.anthropic.com/research/global-workspace
3❤213🔥77👍43🤯14🤔10😁7🗿4👌2🏆2 1
Data Secrets
Anthropic нашли внутри Claude внутреннее пространство, где хранятся его мысли Стартап выпустил одну из самых интересных работ по интерпретируемости за последнее время. Они обнаружили, что в LLM есть отдельный небольшой внутренний набор нейронных активаций…
Смешной пример из исследования: Claude говорят не думать о мосте в Сан-Франциско во время ответа на вопрос, и в ответ на это во внутреннем пространстве мыслей модели сначала появляется слово «мост», а затем «damn» («черт»).
Ближе к человеку, чем кажется
Ближе к человеку, чем кажется
6😁450 43❤19🔥7🍓4👍3🤯3☃2😍1🍾1
Пока ждем GPT-5.6 Sol (должен выйти уже в ближайшие часы), ловите веселые новости из Китая
Их министерство коммерции собирается ограничить доступ иностранцев к фронтирным моделям страны.
В частности, чиновники уже провели встречи с представителями Alibaba, ByteDance и Z.ai и обсудили соответствующие меры. Сообщается, что относится новые правила будут даже к моделям с открытыми весами😭
Кроме того, государство собирается ограничить возможности иностранных инвестиций, а разглашение запатентованных технологий ИИ будут рассматривать как преступление против национальной безопасности.
Больше никаких квенов…
Их министерство коммерции собирается ограничить доступ иностранцев к фронтирным моделям страны.
В частности, чиновники уже провели встречи с представителями Alibaba, ByteDance и Z.ai и обсудили соответствующие меры. Сообщается, что относится новые правила будут даже к моделям с открытыми весами
Кроме того, государство собирается ограничить возможности иностранных инвестиций, а разглашение запатентованных технологий ИИ будут рассматривать как преступление против национальной безопасности.
Больше никаких квенов…
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤯169 61🤨17👍10😁8🫡7😭5❤4 4❤🔥1🤗1
Оп, Anthropic продлили доступ к Fable по подписке до 12 июля!
Чего только не сделаешь, когда конкуренты выпускают новую модель✨
Чего только не сделаешь, когда конкуренты выпускают новую модель
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁207🔥33❤17 10🤯3😎2💯1🫡1