Найдены лучшие постеры на ICML 2026 от @lovedeathtransformers и коллег
😁167🦄46❤22🗿13😍4🔥3
GPT-5.6-Sol “случайно” стерла почти все файлы с Mac разработчика, и только посмотрите, что пишет в свое оправдание:
Это реклама Fable?
Команда очистки субагента проверки некорректно расширила переменную $HOME и выполнила:
rm -rf /Users/mattsdevbox
Я обнаружил и завершил работающий процесс, но материал уже был удален.
Это реклама Fable?
1😁376🔥33😢26❤9🤨9🤯6😭5🫡4😎4⚡1🕊1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Apple подала в суд на OpenAI за присвоение торговых секретов
Они утверждают, что стартап специально нанимал бывших сотрудников Apple, и что компания просила кандидатов делиться деталями секретных проектов, чтобы использовать их при разработке собственного устройства. Да-да, того самого собственного устройства, которое делает Джони Айв, ex руководитель дизайна в Apple.
В частности, в иске фигурируют два бывших сотрудника Apple: Tang Tan и Chang Liu.
Первый – бывший топ-менеджер Apple, который много лет отвечал за дизайн ключевых продуктов. Теперь он работает над упомянутым устройством в OpenAI, и якобы именно он просил кандидатов из Apple приносить на собеседования реальные компоненты устройств и делиться конфиденциальной информацией.
Это не все: Tang Tan якобы даже распространял внутри OpenAI специальный документ с инструкциями о том, как обойти формальную процедуру увольнения из Apple, чтобы сохранить доступы к информации.
Chang Liu стал, по версии Apple, одним из шпионов. Они утверждают, что сотрудник скачивал конфиденциальные файлы с рабочего ноутбука и получал доступ к внутренним материалам уже после перехода в OpenAI.
В иске также сказано, что OpenAI обращались к производственным партнерам Apple и пыталась добиться демонстрации фирменной технологии обработки металла.
На данный момент, к слову, в OpenAI работает больше 400 бывших сотрудников Apple.
Они утверждают, что стартап специально нанимал бывших сотрудников Apple, и что компания просила кандидатов делиться деталями секретных проектов, чтобы использовать их при разработке собственного устройства. Да-да, того самого собственного устройства, которое делает Джони Айв, ex руководитель дизайна в Apple.
В частности, в иске фигурируют два бывших сотрудника Apple: Tang Tan и Chang Liu.
Первый – бывший топ-менеджер Apple, который много лет отвечал за дизайн ключевых продуктов. Теперь он работает над упомянутым устройством в OpenAI, и якобы именно он просил кандидатов из Apple приносить на собеседования реальные компоненты устройств и делиться конфиденциальной информацией.
Это не все: Tang Tan якобы даже распространял внутри OpenAI специальный документ с инструкциями о том, как обойти формальную процедуру увольнения из Apple, чтобы сохранить доступы к информации.
Chang Liu стал, по версии Apple, одним из шпионов. Они утверждают, что сотрудник скачивал конфиденциальные файлы с рабочего ноутбука и получал доступ к внутренним материалам уже после перехода в OpenAI.
В иске также сказано, что OpenAI обращались к производственным партнерам Apple и пыталась добиться демонстрации фирменной технологии обработки металла.
На данный момент, к слову, в OpenAI работает больше 400 бывших сотрудников Apple.
😁192
Data Secrets
Оп, Anthropic продлили доступ к Fable по подписке до 12 июля! Чего только не сделаешь, когда конкуренты выпускают новую модель ✨
Anthropic снова продлили Fable 5 по подписке
Модель останется в платных планах до 19 июля. При этом на весь этот период недельные лимиты подняли на 50%🎁
Они собираются продлевать доступ каждый раз, пока Трамп не заблокирует GPT-5.6 Sol
Модель останется в платных планах до 19 июля. При этом на весь этот период недельные лимиты подняли на 50%
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁338❤50🔥21⚡5💯3👍1🕊1😍1🎄1
Любимое противостояние десятилетия: Маск vs Альтман
Из-за конфликта с Apple Илон Маск снова назвал CEO OpenAI Скамом Альтманом и сказал, что он «выводит обман на другой уровень».
На что Альтман упрекнул его в том, что Маск сам собирает инвестиции на сомнительный проект быстрого строительства датацентров в космосе.
Ответ Маска убил:
Бой в клетке когда?
Из-за конфликта с Apple Илон Маск снова назвал CEO OpenAI Скамом Альтманом и сказал, что он «выводит обман на другой уровень».
На что Альтман упрекнул его в том, что Маск сам собирает инвестиции на сомнительный проект быстрого строительства датацентров в космосе.
Ответ Маска убил:
Мы начнем запускать их в следующем году. Может, ты сможешь приехать посмотреть, если твой офицер по условно-досрочному освобождению одобрит.
После того как ты украл благотворительную открытую ИИ-организацию, ты еще и украл технологии Apple! Вау.
Что ты планируешь на бис? Это трудно переплюнуть.
Бой в клетке когда?
😁314
Data Secrets
GPT-5.6-Sol “случайно” стерла почти все файлы с Mac разработчика, и только посмотрите, что пишет в свое оправдание: Команда очистки субагента проверки некорректно расширила переменную $HOME и выполнила: rm -rf /Users/mattsdevbox Я обнаружил и завершил работающий…
Еще одной грустной историей про GPT-5.6 Sol поделился другой разработчик:
Он проснулся и обнаружил, что MRR его компании упал на тысячи долларов.
Оказалось, что пока он спал, GPT-5.6 Sol за семь секунд взяла и отменила все подписки пользователей его организации.
Сочувствуем, конечно, но почему это все больше выглядит, как рекламная кампания Anthropic?😅
Он проснулся и обнаружил, что MRR его компании упал на тысячи долларов.
Оказалось, что пока он спал, GPT-5.6 Sol за семь секунд взяла и отменила все подписки пользователей его организации.
Сочувствуем, конечно, но почему это все больше выглядит, как рекламная кампания Anthropic?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁302🤨30🫡15❤7🤯6💯5👾4👍1🤔1
Оффер на роль Senior Data Science за неделю — реально? 🚀
Коллеги из Авито запускают Fast Track — ускоренный отбор для специалистов Data Science уровня Senior и Senior+. Одна неделя на все технические этапы и финал → оффер в классифайд №1 в мире по количеству пользователей.
✅ Основные этапы — 20–26 июля. Регистрация открыта до 20 июля.
Как проходит:
🔸 До 20 июля — заявка + HR-скрининг
🔸 До 24 июля — техническая секция (ML-теория + Python)
🔸 25 июля — ML System Design
🔸 26 июля — финал
🔸 До 28 июля — оффер
Преимущества фаст-трека:
🔸 Быстрый отбор и совмещённые этапы
🔸 Все даты известны заранее
🔸 Возможность оценить свои скилы — результат закрепляется на год
Кого ждут:
🔸 От 4 лет опыта в крупных российских и международных IT-, BigTech- и FinTech-компаниях
🔸 Полный цикл разработки моделей — от ресёрча до выкатки в прод
🔸 От 1 года самостоятельного лидирования проекта, автономность и инициативность
Команды на выбор: антифрод и модерация, монетизация и реклама, поиск и рекомендации, вертикальные DS-команды.
🤓 Регистрация — до 20 июля. Успей оставить заявку!
Коллеги из Авито запускают Fast Track — ускоренный отбор для специалистов Data Science уровня Senior и Senior+. Одна неделя на все технические этапы и финал → оффер в классифайд №1 в мире по количеству пользователей.
Как проходит:
Преимущества фаст-трека:
Кого ждут:
Команды на выбор: антифрод и модерация, монетизация и реклама, поиск и рекомендации, вертикальные DS-команды.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁40❤11🤨8👍3
Grok Build CLI поймали на сливе целых репозиториев пользователей в облако
Независимые исследователи пропустили систему через прокси-перехватчик и выяснили, что клиент упаковывает весь отслеживаемый git-репозиторий вместе с полной историей коммитов и загружает его в бакет Google Cloud Storage под названием grok-code-session-traces.
При этом происходит это независимо от того, какие файлы агент реально открывал во время работы. Например, на одном из тестовых репозиториев объемом 12 ГБ канал обращений к модели передал около 192 КБ трафика (это то, что напрямую относится к задаче), а канал загрузки в хранилище передал примерно 5.1 ГБ. В облако попадают даже те файлы, которые агенту напрямую запрещают открывать.
Реакция SpaceXAI последовала только спустя несколько дней. Они заявили, что "глубоко беспокоятся о конфиденциальности пользователей", и что код и логи выполнения никогда не сохраняются для аккаунтов с включенным Zero Data Retention, остальных же призвали пользоваться командой /privacy.
Маск отдельно заявил, что SpaceXAI в качестве меры предосторожности полностью удалит все ранее загруженные данные. При этом xAI до сих пор не объяснила, почему загрузка всего репозитория стоит по умолчанию.
Независимые исследователи пропустили систему через прокси-перехватчик и выяснили, что клиент упаковывает весь отслеживаемый git-репозиторий вместе с полной историей коммитов и загружает его в бакет Google Cloud Storage под названием grok-code-session-traces.
При этом происходит это независимо от того, какие файлы агент реально открывал во время работы. Например, на одном из тестовых репозиториев объемом 12 ГБ канал обращений к модели передал около 192 КБ трафика (это то, что напрямую относится к задаче), а канал загрузки в хранилище передал примерно 5.1 ГБ. В облако попадают даже те файлы, которые агенту напрямую запрещают открывать.
Реакция SpaceXAI последовала только спустя несколько дней. Они заявили, что "глубоко беспокоятся о конфиденциальности пользователей", и что код и логи выполнения никогда не сохраняются для аккаунтов с включенным Zero Data Retention, остальных же призвали пользоваться командой /privacy.
Маск отдельно заявил, что SpaceXAI в качестве меры предосторожности полностью удалит все ранее загруженные данные. При этом xAI до сих пор не объяснила, почему загрузка всего репозитория стоит по умолчанию.
Сбер открыл доступ к новым моделям распознавания речи — GigaAM Multilingual и GigaChat Audio
GigaAM Multilingual включает два компонента. Аудиоэнкодер с самостоятельным обучением и многоязычную модель распознавания речи CTC ASR.
Аудиоэнкодер предварительно обучили на 2 млн часов речи на 70+ языках с фокусом на страны СНГ. Поэтому модель быстрее адаптируется к новым языкам и требует меньше данных для дообучения.
Многоязычную модель дообучили на 50 тысячах часов мультидоменной речи. Даже компактная версия с 240 млн параметров обгоняет популярные решения Whisper Large v3 и Omnilingual 1B.
Забирайте код и веса модели на Hugging Face и GitHub:
GigaAM Multilingual на Hugging Face
GigaAM Multilingual на GitHub
В свою очередь, GigaChat Audio — это большая языковая модель, которая объединяет возможности GigaAM Multilingual и GigaChat 3.1. Она распознаёт и переводит речь, классифицирует аудио и поддерживает диалог.
Её сильная сторона — работа с длинными записями. На аудио продолжительностью 20-60 минут показатель Intersection-over-Union локализации событий достигает 48.3. При этом объём контекста составляет до двух часов.
Кроме того, GigaChat Audio хорошо понимает русскую речь: 60.0 балла в бенчмарке RuBQ-Audio против 43.7 у Qwen3-Omni. А ещё распознаёт эмоции с точностью 90%+ по датасету Dusha.
Забирайте код и веса модели на Hugging Face:
GigaChat Audio на Hugging Face
GigaAM Multilingual включает два компонента. Аудиоэнкодер с самостоятельным обучением и многоязычную модель распознавания речи CTC ASR.
Аудиоэнкодер предварительно обучили на 2 млн часов речи на 70+ языках с фокусом на страны СНГ. Поэтому модель быстрее адаптируется к новым языкам и требует меньше данных для дообучения.
Многоязычную модель дообучили на 50 тысячах часов мультидоменной речи. Даже компактная версия с 240 млн параметров обгоняет популярные решения Whisper Large v3 и Omnilingual 1B.
Забирайте код и веса модели на Hugging Face и GitHub:
GigaAM Multilingual на Hugging Face
GigaAM Multilingual на GitHub
В свою очередь, GigaChat Audio — это большая языковая модель, которая объединяет возможности GigaAM Multilingual и GigaChat 3.1. Она распознаёт и переводит речь, классифицирует аудио и поддерживает диалог.
Её сильная сторона — работа с длинными записями. На аудио продолжительностью 20-60 минут показатель Intersection-over-Union локализации событий достигает 48.3. При этом объём контекста составляет до двух часов.
Кроме того, GigaChat Audio хорошо понимает русскую речь: 60.0 балла в бенчмарке RuBQ-Audio против 43.7 у Qwen3-Omni. А ещё распознаёт эмоции с точностью 90%+ по датасету Dusha.
Забирайте код и веса модели на Hugging Face:
GigaChat Audio на Hugging Face
❤64😁31👍16🗿8🔥7⚡2
Демис Хассабис призвал срочно создать специальный орган для "одобрения" моделей
Нобелевский лауреат выкатил небольшое эссе и заявил, что абсолютно все модели, вне зависимости от страны и открытости кода, должны начать проходить процедуру тестирования перед выходом на рынок США.
Хассабис считает, что AGI – «дело нескольких лет», и сравнивает это не с Интернетом или мобильной связью, а с открытием огня или электричества. Цитата:
Тем не менее, развитие обгоняет понимание технологии, и "никто в мире не знает наверняка, что будет дальше, даже эксперты расходятся во мнениях". Кибер-риски, на горизонте – био и ядерные угрозы, и все прочее.
Собственно, Демис предлагает новую структуру под названием Standards Body по модели FINRA (саморегулируемый орган финансовой индустрии в США). То есть независимый, финансируемый индустрией орган, подотчетный правительству США.
Лаборатории должны добровольно (😏 ) передавать модели на тестирование за месяц до релиза, и Standards Body будет тестировать их на угрозы всех сортов. Только после этого модель сможет получить статус «Frontier-class», а организация, ее разработавшая – «Frontier Lab».
Полный текст манифеста здесь
Мнения?
Нобелевский лауреат выкатил небольшое эссе и заявил, что абсолютно все модели, вне зависимости от страны и открытости кода, должны начать проходить процедуру тестирования перед выходом на рынок США.
Хассабис считает, что AGI – «дело нескольких лет», и сравнивает это не с Интернетом или мобильной связью, а с открытием огня или электричества. Цитата:
«Мы, по сути, нашли способ заставить песок думать. Это чудо»
Тем не менее, развитие обгоняет понимание технологии, и "никто в мире не знает наверняка, что будет дальше, даже эксперты расходятся во мнениях". Кибер-риски, на горизонте – био и ядерные угрозы, и все прочее.
Собственно, Демис предлагает новую структуру под названием Standards Body по модели FINRA (саморегулируемый орган финансовой индустрии в США). То есть независимый, финансируемый индустрией орган, подотчетный правительству США.
Лаборатории должны добровольно (
Полный текст манифеста здесь
Мнения?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Data Secrets
Apple подала в суд на OpenAI за присвоение торговых секретов Они утверждают, что стартап специально нанимал бывших сотрудников Apple, и что компания просила кандидатов делиться деталями секретных проектов, чтобы использовать их при разработке собственного…
OpenAI отреагировали на обвинения Apple, заявив, что у тех «нет доказательств»
Тем временем, очень кстати, Bloomberg выпустили репортаж с некоторыми подробностями о том, что будет представлять из себя устройство от OpenAI. Утверждается, что это будет мобильный смарт-спикер без экрана, но с «движущимися механическими элементами», предназначенный для сопровождения человека в доме.
Хотя мы серьезно относимся к этим обвинениям, нам не известно о каких-либо доказательствах того, что эта жалоба обоснована. Мы верим в честную конкуренцию и предоставление людям свободы работать там, где они выбирают.
Тем временем, очень кстати, Bloomberg выпустили репортаж с некоторыми подробностями о том, что будет представлять из себя устройство от OpenAI. Утверждается, что это будет мобильный смарт-спикер без экрана, но с «движущимися механическими элементами», предназначенный для сопровождения человека в доме.
😁96
Стартап PrismML анонсировал самую крупную модель в мире для запуска на смартфоне
В представленной модели Bonsai 27 миллиардов параметров. Обычно на телефоне такую модель не запустишь: в сыром 16-bit она будет занимать примерно 54GB, и даже если сжать ее до 4-bit, все равно будет около 18GB. На смартфон не поместится.
Bonsai же, при своем внушительном размере, оптимизирован именно под локальный запуск. Модель основана на Qwen3.6-27B, но разрабочики использовали не обычное квантование AKA округление весов, а технику Quantization-Aware Training.
Это значит, что веса не обрубали, а учили постепенно адаптироваться к дискретным значениям. Технически, на прямом проходе веса округляются до дискретных значений, и модель считает предсказание уже с ними, как в финальной сжатой версии. Но на обратном проходе градиенты вычисляются так, будто округления не было, и это позволяет модели получать осмысленный сигнал для обновления весов, несмотря на то что сами веса дискретны. То есть модель как бы сама подбирает, как масштабировать свои веса наилучшим образом.
Собственно, благодаря такой инженерии, модель сохраняет свыше 89–95% качества полноразмерной версии, и при этом занимает в 9–14 раз меньше памяти (см метрики в таблице). Для обычного квантования, которое съедает львиную долю качества, это просто феноменальные цифры.
Есть тернарный вариант (веса −1, 0 или +1; занимает ~5.9GB) и классический 1-bit (3.9GB). Второй легко укладывается в iPhone 17 Pro. Оба варианта мультимодальные. Контекст 262K токенов. Опенсорс под лицензией Apache 2.0, вот веса: huggingface.co/collections/prism-ml/bonsai-27b.
Кстати, CEO PrismML заявил, что ведет переговоры с Apple по поводу использования технологии стартапа в их устройствах.
В представленной модели Bonsai 27 миллиардов параметров. Обычно на телефоне такую модель не запустишь: в сыром 16-bit она будет занимать примерно 54GB, и даже если сжать ее до 4-bit, все равно будет около 18GB. На смартфон не поместится.
Bonsai же, при своем внушительном размере, оптимизирован именно под локальный запуск. Модель основана на Qwen3.6-27B, но разрабочики использовали не обычное квантование AKA округление весов, а технику Quantization-Aware Training.
Это значит, что веса не обрубали, а учили постепенно адаптироваться к дискретным значениям. Технически, на прямом проходе веса округляются до дискретных значений, и модель считает предсказание уже с ними, как в финальной сжатой версии. Но на обратном проходе градиенты вычисляются так, будто округления не было, и это позволяет модели получать осмысленный сигнал для обновления весов, несмотря на то что сами веса дискретны. То есть модель как бы сама подбирает, как масштабировать свои веса наилучшим образом.
Собственно, благодаря такой инженерии, модель сохраняет свыше 89–95% качества полноразмерной версии, и при этом занимает в 9–14 раз меньше памяти (см метрики в таблице). Для обычного квантования, которое съедает львиную долю качества, это просто феноменальные цифры.
Есть тернарный вариант (веса −1, 0 или +1; занимает ~5.9GB) и классический 1-bit (3.9GB). Второй легко укладывается в iPhone 17 Pro. Оба варианта мультимодальные. Контекст 262K токенов. Опенсорс под лицензией Apache 2.0, вот веса: huggingface.co/collections/prism-ml/bonsai-27b.
Кстати, CEO PrismML заявил, что ведет переговоры с Apple по поводу использования технологии стартапа в их устройствах.
4🔥137❤34👍21😍5🤨3☃1🤩1🐳1
Data Secrets
Anthropic снова продлили Fable 5 по подписке Модель останется в платных планах до 19 июля. При этом на весь этот период недельные лимиты подняли на 50% 🎁 Они собираются продлевать доступ каждый раз, пока Трамп не заблокирует GPT-5.6 Sol
Fable 5 – новый Sunlight
* На Polymarket даже появилось голосование за то, продлят ли снова доступ к Fable 19 июля. Пока вероятность – примерно 40%😏
* На Polymarket даже появилось голосование за то, продлят ли снова доступ к Fable 19 июля. Пока вероятность – примерно 40%
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1😁240
Впервые в истории люди оказываются дешевле софта
Аналитики из a16z свели данные по затратам на ИИ в компаниях и нарисовали вот такие интересные картинки. Если кратко, они посчитали, что в топ-1% компаниях распределения расходы на ИИ-токены в расчете на одного сотрудника практически сравнялись с средней годовой зарплатой инженера.
При этом за последнее время рост был экспоненциальным, так что при таком векторе развития к концу года инженеры уже будут сильно проигрывать LLMкам в зарплате. Забавно, правда? Нам-то обещали, что будет наоборот.
И это речь только про явные затраты. Если копнуть глубже, то оказывается, что помимо затрат на токены ИИ также генерирует множество новых рабочих мест: второй график показывает, что компании с высокой интенсивностью использования ИИ за 2 года после внедрения нарастили штат на +10,2%, тогда как компании с низкими расходами на ИИ остались практически на месте, штат почти не изменился. (Но это всего лишь корреляция, которая может объясняться и другими факторами.)
www.a16z.news/p/the-next-ai-goldrush-tokens-loops
Аналитики из a16z свели данные по затратам на ИИ в компаниях и нарисовали вот такие интересные картинки. Если кратко, они посчитали, что в топ-1% компаниях распределения расходы на ИИ-токены в расчете на одного сотрудника практически сравнялись с средней годовой зарплатой инженера.
При этом за последнее время рост был экспоненциальным, так что при таком векторе развития к концу года инженеры уже будут сильно проигрывать LLMкам в зарплате. Забавно, правда? Нам-то обещали, что будет наоборот.
И это речь только про явные затраты. Если копнуть глубже, то оказывается, что помимо затрат на токены ИИ также генерирует множество новых рабочих мест: второй график показывает, что компании с высокой интенсивностью использования ИИ за 2 года после внедрения нарастили штат на +10,2%, тогда как компании с низкими расходами на ИИ остались практически на месте, штат почти не изменился. (Но это всего лишь корреляция, которая может объясняться и другими факторами.)
www.a16z.news/p/the-next-ai-goldrush-tokens-loops
❤86🔥32😢9🤔6👍5🕊5🍾3🎄3💘2