Anthropic запустили Claude Academy

https://claude.com/blog/anthropics-approach-to-teaching-and-learning-ai

Инициатива направлена на «формирование AI-грамотности». Подход построен на том же, чему Anthropic учит собственных сотрудников на онбординге. Это не классический промпт-инжиниринг, а скорее продукто-агностичное обучение: вас учат общим правилам и универсальной логике общения с ИИ.

Внутри – курсы с практикой , туториалы и кейсы. Есть даже трекинг прогресса. И все бесплатно.

Из особо интересного: запустили скилл Academy Skill. Можно поставить, и Claude будет рекомендовать вам подходящие курсы прямо в процессе работы.

https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/academy-guide

Очень показательный график из свежей статьи Bloomberg

Оранжевые точки – китайские модели, синие – США. По оси Y – взвешенное среднее по бенчмаркам GDPval-AA v2, τ³-Banking, Terminal-Bench v2.1, Humanity’s Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, SciCode, AA-Omniscience и AA-LCR.

Ломаной соединены фронтирные модели. Видно, насколько за пару лет сократился разрыв в способностях (и это еще на графике нет GLM-5.3). Многие американские лидеры до сих пор утверждают, что китайские модели отстают на 6-9 месяцев, но, очевидно, эта информация устарела. И это уже не говоря про цены.

На OpenRouter появилась таинственная модель Ox Alpha, которая превосходит Sol и Fable на кодинге

https://openrouter.ai/stealth/ox-alpha

Никто не знает, кто разработчик, моделька числится как stealth. Что известно:

– Контекст 1М токенов.
– Мультимодальная.
– На подмножестве DeepSWE выбивает 80%, против Fable 65%, и Sol 52%.
– Токенизатор такой же, как у GLM, и на вопросы про Тайвань отвечает идентично.
– Это пятая анонимная модель за месяц, и предыдущие четыре оказывались китайскими.

Есть все основания предполагать, что это моделька Zhipu AI. Многие говорят, что она окажется GLM-5.3 Flash.

И еще: модель пока что бесплатная! Кто-то не пожалел денег на маркетинг. Правда, есть ограничение: суммарно лаба готова отрабатывать на этой модели не более 100Т токенов в день, но этого все равно должно хватить всем и на все.

OpenAI почувствовали, что пахнет жареным, и снизили цены на GPT-5.6 Sol

В течение следующих трех месяцев модель будет более чем на на 20% дешевле.

— Короткий контекст
Input: $5 -> $4
Output: $30 -> $20

— Длинный контекст
Input: $10 -> $8
Output: $45 -> $30

Готовитесь или интересуетесь поступлением в ШАД в 2027 году?

До 24 августа идет набор в текущий поток подготовки ШАД Хелпер.

Программа рассчитана на 11 месяцев и охватывает все темы, необходимые для успешной сдачи экзамена в ШАД: линейная алгебра, матанализ, теория вероятностей, дискретная математика, алгоритмы и анализ данных.

Основная задача курса - не просто пройти теорию, а научиться решать задачи именно в формате вступительных:
- с проверяемыми домашними
- обратной связью
- пробными экзаменами.

Преподают опытные преподаватели с учеными степенями из МГУ и МФТИ.
Уже 120+ учеников поступили в ШАД и ML-магистратуры.

До 24 августа - скидка 30% на первый взнос по промокоду START30

Если не поступите - зачислим на следующий поток бесплатно.

Вы также можете попробовать обучение и если в первые две недели поймёте, что формат вам не подходит - вернём деньги.

→ Посмотреть формат, программу и стоимость курса по ссылке

Реклама, ООО "ШВМ", ИНН 9728100991

Автор uv ускорил запуск Codex CLI в 25 раз

Чарли Марш – основатель и CEO Astral. Это компания, которая разработала uv, Ruff, ty и много других Python тулов.

В марте этого года Astral была куплена OpenAI, и теперь Чарли работает в подразделении Codex.

Так вот, в последнем релизе Codex он переделал запуск командной строки так, что он стал в 25 раз быстрее.

В процесс запуска CLI (то есть когда вы вызываете команду codex) входит загрузка конфигов, аутентификация, установка соединений, подготовка окружения и т.д. Раньше эта цепочка занимала заметное время, а сейчас все происходит буквально мгновенно (попробуйте).

За счет чего конкретно произошел такой скачок – не раскрывается. Известно, что Codex CLI был ранее переписан с TypeScript на Rust, а в нем Чарли настоящий гуру. Он обещает, что «может ускорить это еще больше».

DeepSeek выпустили новую мультимодальную модель для агентов

Встречаем DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp: https://api-docs.deepseek.com/guides/vision/

Это надстройка над V4-Flash специально под мультимодальные агентные сценарии.

Несмотря на «Flash» в названии, модель перформит на таких задачах на уровне Opus 4.8, а иногда и лучше. При этом на тексте способности не просели и остаются на уровне официального DeepSeek-V4-Flash.

Заодно вышел DeepSeek Harness 0.1.1 с готовой поддержкой модели из коробки.

Цены DeepSeek-V4-Flash, до 384 токенов за картинку. Принимает JPEG/PNG/GIF/WebP.

Робот поставил мировой рекорд в беге на 100 метров

В Пекине стартовали Вторые Всемирные игры гуманоидных роботов. Включены: легкая и тяжелая атлетика, футбол, настольный теннис, большой теннис, единоборства, танцы и, дополнительно, всякие бытовые задачи типа открывания бутылок, сортировка и пр.

В первый же день сразу несколько роботов побили мировой рекорд на стометровке. Первым прибежал Tiangong Ultra, разработанный пекинским Центром инноваций. Его результат – 9,39с. Официальный человеческий мировой рекорд Усэйна Болта – 9,58 с.

То же видео с другого ракурса (смотреть до конца)

Как говорила Сара Коннор: «Когда они гонятся за тобой, всегда беги к стене. Почему-то их никто не научил останавливаться. Так мы и победим в будущем».

Вы не поверите, но Сэм Альтман признал, что он много лет зря разгонял хайп вокруг скорого появления AGI и переворота экономики

Чего-то такого, конечно, следовало ожидать: ведь нам обещали сдвиг в экономике и AGI уже в 2026, а он подходит к концу. Так что – приходится оправдываться.

И вот что Сэм говорит:

Я думал, что когда мы дойдем до GPT-4 в 2023 году, то сразу после этого произойдет гораздо большее потрясение, и IT-компании окажутся под угрозой гораздо быстрее, чем это оказалось на самом деле.

Я думаю, что ошибся в плане скорости, потому что экономика обладает огромной инерцией.

Люди продолжают делать то же самое, покупать у той же компании, хотеть использовать свои инструменты так же. Я думаю, что, на самом деле, это хорошо во многих отношениях, и это сделает большой переход более плавным и медленным.

Мы все были слишком амбициозны в отношении сроков. Даже с этой невероятной технологией общество и экономика будут адаптироваться медленнее.

Источник: новое интервью с Дэвидом Сенра

Дженсен Хуанг собирается создать открытую модель, которая составит конкуренцию китайскому опенсорсу

Nvidia вкладывает в эту идею порядка 7 миллиардов долларов.

Они заключили крупную сделку со стартапом Poolside, который занимается разработкой собственных моделей (в основном для кодинга). Кстати, создатель Poolside Джейсон Уорнер в прошлом был CTO GitHub и выпустил Copilot.

За 6 миллиардов Nvidia получает эксклюзивную лицензию на технологию Poolside + забирает на свои проекты большинство сотрудников, но при этом стартап формально продолжает существовать как независимая компания. Кроме того, Nvidia вкладывает сверху миллиард долларов в виде инвестиции (сама Poolside сейчас оценивается примерно в 12 миллиардов).

Собственно, с помощью полученной технологии и порядка ста сотрудников Poolside Nvidia собирается поднять с колен Nemotron – свою линейку открытых моделей. Цель – выпустить модель, которая могла бы составить конкуренцию DeepSeek и Moonshot.

Poolside, когда уведомляли акционеров о реорганизации компании, отметили, что "эта сделка призвана не дать ИИ стать закрытой технологией, контролируемой узким кругом людей". Звучит альтруистично, но для Хуанга, конечно, мотив не только в том, чтобы вывести американский опенсорс на новый уровень.

Ему важно оставаться монополистом, и он видит открытые веса как инфраструктурный рычаг, укрепляющий зависимость мира от его GPU. Китайцы разрабатывают собственные чипы, круные ИИ-игроки – тоже. А открытая модель, которая оптимизирована только под железо Nvidia, и которую тысячи компаний по всему миру разворачивают на своей инфраструктуре – это отличный способ сохранить больше рынка.