Forwarded from from:adam
Все ждали какого-то next gen устройства на основе AI, а они сделали... колонку 😱 ну хоть не очередную апку для AI транскрибации встреч.
https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-07-14/openai-s-first-device-will-be-moveable-screenless-speaker-built-as-ai-companion
https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-07-14/openai-s-first-device-will-be-moveable-screenless-speaker-built-as-ai-companion
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Bloomberg.com
OpenAI’s First Device Will Be Movable, Screenless Speaker Built as AI Companion
OpenAI’s much-anticipated push into consumer devices is slated to begin with a mobile, screen-free smart speaker designed to be a new type of home computer for the AI era, according to people familiar with the matter.
Forwarded from Саша Журавлев | Mento VC
Зачем компаниям строить собственный AI и как это делать?
Ответу на этот вопрос Sequoia Capital посвятила отдельное видео для фаундеров и AI-команд.
Речь в нем о sovereign AI - подходе, при котором компания сама развивает AI под свой продукт, а не подключает его к внешним моделям (GPT/Claude). Как пример: берет открытую базовую модель и адаптирует ее под свои данные, задачи и контекст.
Sequoia по шагам разбирает, кому и зачем нужен собственный AI, что стоит оставить внешним провайдерам, а что развивать внутри и как к этому подойти технически и организационно.
Короткое, но очень полезное видео, если вы, вдруг, еще об этом не задумались!
Перевели с командой все основные шаги и собрали в пошаговую инструкцию.
Надеюсь вам будет полезно 🙂
Ответу на этот вопрос Sequoia Capital посвятила отдельное видео для фаундеров и AI-команд.
Речь в нем о sovereign AI - подходе, при котором компания сама развивает AI под свой продукт, а не подключает его к внешним моделям (GPT/Claude). Как пример: берет открытую базовую модель и адаптирует ее под свои данные, задачи и контекст.
Sequoia по шагам разбирает, кому и зачем нужен собственный AI, что стоит оставить внешним провайдерам, а что развивать внутри и как к этому подойти технически и организационно.
Короткое, но очень полезное видео, если вы, вдруг, еще об этом не задумались!
Перевели с командой все основные шаги и собрали в пошаговую инструкцию.
Надеюсь вам будет полезно 🙂
Forwarded from Take Friends to Luna Park
tl;dr: senior/staff SWE, agentic search; relocation to Amsterdam/London/NY or remote
Хотите быстро делать крутые фронтирные штуки в стартапе, но немного скучаете по ДМС, сыркам на кофепойнте и ликвидным стокам? Принесли вам лучшее из двух миров: стартап внутри Nebius🧪
Стартап — это Tavily. В те далёкие времена, когда чатгпт ещё не умел ходить в интернет (то есть где-то в 2023), он появился как едва ли не первая опенсорсная реализация дипресёрча. А потом вырос в полноценный слой доступа к информации в интернете для агентов — со своим веб-индексом и ранжированием, заточенным не под людей, а под AI. За два года Tavily успел собрать миллионы пользователей, стать практически дефолтным поисковиком в LangChain, поднять $25M, и недавно — влиться в Nebius❤️
Про Небиус вы и так знаете. Амстердамский AI cloud, который предоставляет компаниям GPU-инфраструктуру. Инженерное наследие Яндекса, $2B инвестиций от NVIDIA, а среди клиентов — Meta, Microsoft и Cursor.
Теперь, чтобы стать топ-1 агентским поиском, у них есть почти всё. Нужны только ещё несколько офигенных senior / staff инженеров:
⚙️ те, кто делает рантайм-часть — принимает запрос, достаёт, ранжирует и отдаёт документы под жёсткими требованиями к latency и throughput;
📁 те, кто отвечает за индексинг — строит сам индекс, считает фичи для ранжирования, занимается форматами хранения;
📍 те, кто знает, как обойти весь интернет, и обрабатывает данные в реалтайме.
Поэтому, если вы строили:
⭕ очень высоконагруженные, low-latency системы (например, DBMS, query-движки, storage, HFT-инфру);
⭕ или рекомендательные системы и рекламными движки;
⭕ или веб-кроулеры;
⭕ или большие оффлайн дата-пайплайны (поисковики, соцсети, маркетплейсы; Spark, MapReduce и вот это всё);
⭕ или датасеты для претрейна LLM, или онлайн-датапайплайны (Apache Beam, Kafka, Flink);
⭕ или делали что-то ещё, что вам кажется релевантным —
напишите нам! Если сомневаетесь, напишите тоже, и мы разберёмся вместе.
На все роли нужны минимум 5 лет опыта (лучше больше) с C++, Rust и/или Golang и готовность много делать руками.
Суровые энтерпрайз-правила не дают нам назвать вилки — но они уж точно не ниже, чем в бигтехе, плюс эквити — Небиуса, конечно📈
Можно переехать в Амстердам, Лондон, NY или Тель-Авив; если вы очень хороши и находитесь в другой части Европы или США — можно иногда обсудить и удалёнку.
Пишите Феде @owlkov😏
Хотите быстро делать крутые фронтирные штуки в стартапе, но немного скучаете по ДМС, сыркам на кофепойнте и ликвидным стокам? Принесли вам лучшее из двух миров: стартап внутри Nebius
Стартап — это Tavily. В те далёкие времена, когда чатгпт ещё не умел ходить в интернет (то есть где-то в 2023), он появился как едва ли не первая опенсорсная реализация дипресёрча. А потом вырос в полноценный слой доступа к информации в интернете для агентов — со своим веб-индексом и ранжированием, заточенным не под людей, а под AI. За два года Tavily успел собрать миллионы пользователей, стать практически дефолтным поисковиком в LangChain, поднять $25M, и недавно — влиться в Nebius
Про Небиус вы и так знаете. Амстердамский AI cloud, который предоставляет компаниям GPU-инфраструктуру. Инженерное наследие Яндекса, $2B инвестиций от NVIDIA, а среди клиентов — Meta, Microsoft и Cursor.
Теперь, чтобы стать топ-1 агентским поиском, у них есть почти всё. Нужны только ещё несколько офигенных senior / staff инженеров:
Поэтому, если вы строили:
напишите нам! Если сомневаетесь, напишите тоже, и мы разберёмся вместе.
На все роли нужны минимум 5 лет опыта (лучше больше) с C++, Rust и/или Golang и готовность много делать руками.
Суровые энтерпрайз-правила не дают нам назвать вилки — но они уж точно не ниже, чем в бигтехе, плюс эквити — Небиуса, конечно
Можно переехать в Амстердам, Лондон, NY или Тель-Авив; если вы очень хороши и находитесь в другой части Европы или США — можно иногда обсудить и удалёнку.
Пишите Феде @owlkov
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from КайфКодинг
У дизайнеров OpenAI ускорился перебор идей и не ускорился цикл обратной связи. Их руководитель советует делать меньше.
Ян Силбер три года ведёт продуктовый дизайн в OpenAI, до этого — Artifact и восемь лет в Instagram. Во внутренних опросах его дизайнеры называли одно и то же: у инженеров производительность выросла в десять, иногда в сто раз, у них — нет.
Идей теперь выдаётся много и быстро. А дальше всё по-старому: показать людям, услышать, что мимо, начать заново, и в большой компании ещё всех согласовать.
Его формулировка — делать меньше. Не проектировать то, что можно не проектировать: взять существующую систему или компонент и достроить сверху, расширить старую фичу, а иногда обнаружить, что фича не нужна вовсе.
Ускорилось дешёвое, дорогое осталось на месте. Считайте прирост не по тому, сколько вариантов вы теперь выдаёте, а по тому, сколько из них дошло до людей.
https://www.lennysnewsletter.com/p/openais-head-of-design-this-is-the
Ян Силбер три года ведёт продуктовый дизайн в OpenAI, до этого — Artifact и восемь лет в Instagram. Во внутренних опросах его дизайнеры называли одно и то же: у инженеров производительность выросла в десять, иногда в сто раз, у них — нет.
Идей теперь выдаётся много и быстро. А дальше всё по-старому: показать людям, услышать, что мимо, начать заново, и в большой компании ещё всех согласовать.
Его формулировка — делать меньше. Не проектировать то, что можно не проектировать: взять существующую систему или компонент и достроить сверху, расширить старую фичу, а иногда обнаружить, что фича не нужна вовсе.
Ускорилось дешёвое, дорогое осталось на месте. Считайте прирост не по тому, сколько вариантов вы теперь выдаёте, а по тому, сколько из них дошло до людей.
https://www.lennysnewsletter.com/p/openais-head-of-design-this-is-the
Lennysnewsletter
OpenAI’s Head of Design: This is the best time in history to be a designer | Ian Silber
Listen now | OpenAI’s head of product design on why this is the best time in history to be a designer, where humans still beat AI, and how to escape the overwhelm
Forwarded from Data Secrets
В OpenAI новая волна уходов. За последний месяц компанию покинули аж четыре очень заметных менеджера.
— Хлоя Бакалар, отвечала за ИИ-этику. Проработала в стартапе всего год, но была единственным штатным специалистом по этике в компании, то есть занимала достаточно высокую должность. Заменит ли ее кто-нибудь – непонятно.
— Брэд Лайткэп, COO. Наверное, крупнейшая потеря из списка. Этот человек работал в OpenAI с 2018 года, сначала финансовым директором, затем COO, затем дополнительно к роли COO еще стал отвечать за глобальную стратегию и релизы продуктов. По сути, именно он построил всю продажную машину стартапа и всю партнерскую историю, при нем коммерческое подразделение компании выросло примерно с 50 сотрудников до более чем 700. Брэд заявил, что уходит, чтобы "создать что-то новое".
— Йоханнес Хайдеке, глава Safety Systems. Он был преемником Лилиан Венг.
— Джош Ачиам, который ранее возглавлял команду Mission Alignment, которую расформировали. После этого он работал кем-то вроде консультанта, а теперь объявил, что уходит.
Ранее, напоминаем, также ушла Фиджи Симо, которая работала над развитием AGI. В общем, из компании системно уходят именно те люди, которые отвечают за безопасность, элаймент, этику и все такое. И именно в момент, когда строятся системы, способные автономно хакать целые инфраструктуры☕️
— Хлоя Бакалар, отвечала за ИИ-этику. Проработала в стартапе всего год, но была единственным штатным специалистом по этике в компании, то есть занимала достаточно высокую должность. Заменит ли ее кто-нибудь – непонятно.
— Брэд Лайткэп, COO. Наверное, крупнейшая потеря из списка. Этот человек работал в OpenAI с 2018 года, сначала финансовым директором, затем COO, затем дополнительно к роли COO еще стал отвечать за глобальную стратегию и релизы продуктов. По сути, именно он построил всю продажную машину стартапа и всю партнерскую историю, при нем коммерческое подразделение компании выросло примерно с 50 сотрудников до более чем 700. Брэд заявил, что уходит, чтобы "создать что-то новое".
— Йоханнес Хайдеке, глава Safety Systems. Он был преемником Лилиан Венг.
— Джош Ачиам, который ранее возглавлял команду Mission Alignment, которую расформировали. После этого он работал кем-то вроде консультанта, а теперь объявил, что уходит.
Ранее, напоминаем, также ушла Фиджи Симо, которая работала над развитием AGI. В общем, из компании системно уходят именно те люди, которые отвечают за безопасность, элаймент, этику и все такое. И именно в момент, когда строятся системы, способные автономно хакать целые инфраструктуры
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from GPT/ChatGPT/AI Central Александра Горного
Alibaba показала архитектуру будущего Qwen4
Компания открыла веса Qwen3.8-Flash-Next — мультимодальной модели, которая служит ранним превью архитектуры следующего поколения Qwen4. У неё 125 миллиардов основных параметров и ещё 51 миллиард параметров в N-gram Embedding. Контекст — 262 тысячи токенов и может расширяться примерно до миллиона.
Отдельная N-gram-память хранит представления часто встречающихся сочетаний токенов. Это позволяет добавить модели ещё 51 миллиард параметров почти без увеличения вычислений: нужные значения просто достаются из таблицы, которую можно держать даже вне памяти GPU.
Обучение Qwen3.8-Flash-Next обошлось примерно в девять раз дешевле Qwen3.7-Plus, при этом новая модель оказалась сильнее в программировании и офисных задачах.
Миллион входных токенов стоит 0.16 доллара, выходных — 0.47 доллара.
https://github.com/QwenLM/Qwen3.8-Flash-Next/blob/main/tech_report.pdf
Компания открыла веса Qwen3.8-Flash-Next — мультимодальной модели, которая служит ранним превью архитектуры следующего поколения Qwen4. У неё 125 миллиардов основных параметров и ещё 51 миллиард параметров в N-gram Embedding. Контекст — 262 тысячи токенов и может расширяться примерно до миллиона.
Отдельная N-gram-память хранит представления часто встречающихся сочетаний токенов. Это позволяет добавить модели ещё 51 миллиард параметров почти без увеличения вычислений: нужные значения просто достаются из таблицы, которую можно держать даже вне памяти GPU.
Обучение Qwen3.8-Flash-Next обошлось примерно в девять раз дешевле Qwen3.7-Plus, при этом новая модель оказалась сильнее в программировании и офисных задачах.
Миллион входных токенов стоит 0.16 доллара, выходных — 0.47 доллара.
https://github.com/QwenLM/Qwen3.8-Flash-Next/blob/main/tech_report.pdf
Forwarded from эйай ньюз
Нейродайджест за две недели (#128)
LLM
- GLM 5.3 Flash — Бывшая Ox Alpha оказалась открытой мультимодальной моделью 320B-A18B. В API стоит $0,15/$0,5 за миллион токенов.
- Qwen 3.8 Flash Next — 125B-A6B плюс 51B N-gram-параметров на архитектуре Qwen 4. Веса уже поддерживают vLLM и SGLang.
- GigaEmbeddings — Три открытые MIT-модели от 480M до 10B для RAG и семантического поиска.
- GPT 5.6 Sol подешевела — На три месяца цену снизили до $4/$20 за миллион токенов при контексте до 272K.
Генеративные модели
- MiniMax H3 Max от fal — Версия от fal генерирует пятисекундное видео примерно за три секунды и лидирует в рейтинге Artificial Analysis по image-to-video.
- FLUX Video Upscale — Видеомодель нативно апскейлит ролики до 4K в точном или более креативном режиме.
- Тест MAI-Image 2.6 — Четыре запуска дали почти одинаковых персонажей, а в половине кадров проблемы с пальцами.
- MAI-Image 2.5 Pro — Microsoft вышли в лидеры t2i-арены, но генерация 1024×1024 стоит около $0,11.
- MAGI-2 Preview — Открытая MoE-видеомодель 114B-A6B генерирует десятисекундные ролики сразу со звуком.
- Gemini Omni 1.1 Flash — Релизная версия свежего омни-видео генератора от Гугл. Генерация до 10 секунд с продлением до 40ка с сохранением контекста последних 10-ти секунд.
Железо
- Чип Jalapeño — OpenAI показали первые замеры своего инференс-чипа: выше производительность на ватт и ниже задержка относительно систем из сравнения InferenceX.
- Mac Studio с M5 Ultra — До 512 ГБ объединённой памяти с пропускной способностью 1,2 ТБ/с для локального запуска больших моделей.
- Робо-утка за $399 — Hugging Face и Pollen Robotics открыли предзаказ на 25-сантиметрового двуногого Microduck.
- Cerebras CS-4 — Сервер на трёх WSE-3 Turbo стал вдвое быстрее CS-3 и рассчитан на масштабирование до моделей на 10T параметров.
- Разлоченные CMP 170HX — Патч возвращает майнинговым картам вычислительную мощность и открывает 40 или 64 ГБ HBM2e.
Прочее
- Агентный поиск Keenable — Стартап вышел из стелса и заявляет лучшее соотношение цены и качества, чем у Exa.
- Скилл для ARC-AGI-3 — Исполняемая проверка рассуждений подняла результат Opus 5 с 30% до 100% и поставила полезность бенчмарка под вопрос.
- Hugging Face ищет покупателя — По данным Business Insider, компания оценивала интерес к продаже примерно за $13 млрд.
- Сделка Nvidia и Hugging Face — The Information сообщил о договорённости на $12,9 млрд, но публичного подтверждения от компаний пока нет.
- Nvidia и Poolside — Nvidia заплатит $6 млрд за лицензию на технологии и предложила перейти более чем ста сотрудникам стартапа.
> Читать дайджест #127
#дайджест
@ai_newz
LLM
- GLM 5.3 Flash — Бывшая Ox Alpha оказалась открытой мультимодальной моделью 320B-A18B. В API стоит $0,15/$0,5 за миллион токенов.
- Qwen 3.8 Flash Next — 125B-A6B плюс 51B N-gram-параметров на архитектуре Qwen 4. Веса уже поддерживают vLLM и SGLang.
- GigaEmbeddings — Три открытые MIT-модели от 480M до 10B для RAG и семантического поиска.
- GPT 5.6 Sol подешевела — На три месяца цену снизили до $4/$20 за миллион токенов при контексте до 272K.
Генеративные модели
- MiniMax H3 Max от fal — Версия от fal генерирует пятисекундное видео примерно за три секунды и лидирует в рейтинге Artificial Analysis по image-to-video.
- FLUX Video Upscale — Видеомодель нативно апскейлит ролики до 4K в точном или более креативном режиме.
- Тест MAI-Image 2.6 — Четыре запуска дали почти одинаковых персонажей, а в половине кадров проблемы с пальцами.
- MAI-Image 2.5 Pro — Microsoft вышли в лидеры t2i-арены, но генерация 1024×1024 стоит около $0,11.
- MAGI-2 Preview — Открытая MoE-видеомодель 114B-A6B генерирует десятисекундные ролики сразу со звуком.
- Gemini Omni 1.1 Flash — Релизная версия свежего омни-видео генератора от Гугл. Генерация до 10 секунд с продлением до 40ка с сохранением контекста последних 10-ти секунд.
Железо
- Чип Jalapeño — OpenAI показали первые замеры своего инференс-чипа: выше производительность на ватт и ниже задержка относительно систем из сравнения InferenceX.
- Mac Studio с M5 Ultra — До 512 ГБ объединённой памяти с пропускной способностью 1,2 ТБ/с для локального запуска больших моделей.
- Робо-утка за $399 — Hugging Face и Pollen Robotics открыли предзаказ на 25-сантиметрового двуногого Microduck.
- Cerebras CS-4 — Сервер на трёх WSE-3 Turbo стал вдвое быстрее CS-3 и рассчитан на масштабирование до моделей на 10T параметров.
- Разлоченные CMP 170HX — Патч возвращает майнинговым картам вычислительную мощность и открывает 40 или 64 ГБ HBM2e.
Прочее
- Агентный поиск Keenable — Стартап вышел из стелса и заявляет лучшее соотношение цены и качества, чем у Exa.
- Скилл для ARC-AGI-3 — Исполняемая проверка рассуждений подняла результат Opus 5 с 30% до 100% и поставила полезность бенчмарка под вопрос.
- Hugging Face ищет покупателя — По данным Business Insider, компания оценивала интерес к продаже примерно за $13 млрд.
- Сделка Nvidia и Hugging Face — The Information сообщил о договорённости на $12,9 млрд, но публичного подтверждения от компаний пока нет.
- Nvidia и Poolside — Nvidia заплатит $6 млрд за лицензию на технологии и предложила перейти более чем ста сотрудникам стартапа.
> Читать дайджест #127
#дайджест
@ai_newz
Forwarded from Data Secrets
Две новые модели уже появились в Codex
– gpt-6-astra
– gpt-6-astra-aeon
С минуты на минуту
– gpt-6-astra
– gpt-6-astra-aeon
С минуты на минуту