✔️ OpenAI открыла доступ к GPT-5.2 Codex через Responses API.

Модель, ранее доступная лишь в среде Codex, теперь предлагается широкому кругу разработчиков. OpenAI позиционирует версию 5.2 как инструмент для глубокого рефакторинга, написания сложной функциональности и аудита безопасности.

Модель поддерживает мультимодальный ввод и предлагает гибкую настройку глубины рассуждений — от низкого до очень высокого уровня.

За повышенную производительность придется платить: стоимость токенов выросла до $1.75 за миллион на вход и $14 на выход. Поддержка новой модели уже появилась в Cursor и Windsurf.
OpenAI Developers в сети X

✔️ Anthropic усиливает команду экспериментальных продуктов Labs.

Майк Кригер оставляет пост директора по продукту, чтобы сосредоточиться на создании новых инструментов в паре с Беном Манном. Руководство основной продуктовой стратегией переходит к Ами Вора, присоединившейся к компании в конце 2025 года; она возглавит Labs совместно с техническим директором Рахулом Патилом.

Подразделение зарекомендовало себя как генератор хитов Anthropic. Именно здесь родился Claude Code, который всего за 6 месяцев превратился в продукт с миллиардной выручкой и был разработан стандарт MCP, ставший отраслевым эталоном со 100 млн. загрузок ежемесячно.

Президент компании Даниэла Амодей говорит, что формат лаборатории позволяет действовать экстремально быстро: например, Cowork был создан с нуля именно в Labs всего за полторы недели.
anthropic.com

✔️ Z.AI представила модель GLM-Image.

GLM-Image стала важной вехой в технологической независимости КНР. Это первая модель, которая обучалась исключительно на китайском стеке - серверах Huawei Ascend Atlas 800T A2 и фреймворке MindSpore, без использования ускорителей NVIDIA.

Под капотом гибрид из 9-миллиардного авторегрессионного трансформера и 7-миллиардного диффузионного декодера на базе DiT. Разработчики утверждают, что такая связка превосходит конкурентов в рендеринге текста и создания инфографики.

API модели предлагается по цене примерно 1,5 цента за изображение, а веса выложены на HuggingFace и ModelScope.
z.ai

✔️ Google обновила модель Veo.

Google обновила свою видеомодель Veo до версии 3.1, добавив возможность генерации роликов с соотношением сторон 9:16, инструменты для апскейлинга до 4K и переработку функции референса по изображению.

3.1 лучше удерживает визуальную консистентность персонажей и окружения между сценами и точнее следует коротким промптам.

Новые возможности уже доступны в приложении Gemini, AI Studio и на Vertex AI.
blog.google

✔️ Скандал с суверенным ИИ в Южной Корее.

Госпроект Сеула стоимостью $6,9 млрд, призванный избавить страну от технологической зависимости от США и КНР, оказался в центре скандала: ключевые участники использовали опен-сорс решения китайских конкурентов.

Проверка показала, что 3 из 5 финалистов конкурса, компании Naver Cloud, SK Telecom и стартап Upstage заимствовали компоненты у Alibaba, DeepSeek и Zhipu AI. В частности, выяснилось, что визуальный энкодер флагманской модели Naver HyperCLOVA X на 99,5% совпадает с архитектурой Qwen 2.5.

Разработчики оправдываются инженерной целесообразностью, утверждая, что заимствовали лишь вспомогательные модули и код инференса. Однако, использование компонентов с китайскими копирайтами в проекте, который финансируется государством, вызвало жесткую критику общественности и поставило под угрозу квалификацию участников.
wsj.com


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🤖 Лучшие GitHub-репозитории, чтобы выучить AI с нуля в 2026

Если хочешь разобраться в ИИ не по курсам “в вакууме”, а через реальные open-source проекты - вот топ реп, которые реально ведут от базы до практики:

1) Karpathy – Neural Networks: Zero to Hero
Самый понятный вход в нейросети и backprop “на пальцах”
https://github.com/karpathy/nn-zero-to-hero

2) Hugging Face Transformers
Главная библиотека современного NLP/LLM: модели, токенизаторы, fine-tuning
https://github.com/huggingface/transformers

3) FastAI – Fastbook
Практическое DL-обучение через проекты и эксперименты
https://github.com/fastai/fastbook

4) Made With ML
ML как инженерная система: пайплайны, прод, деплой, мониторинг
https://github.com/GokuMohandas/Made-With-ML

5) Machine Learning System Design (Chip Huyen)
Как строить ML-системы в реальном бизнесе: данные, метрики, инфраструктура
https://github.com/chiphuyen/machine-learning-systems-design

6) Awesome Generative AI Guide
Подборка материалов по GenAI: от основ до практики
https://github.com/aishwaryanr/awesome-generative-ai-guide

7) Dive into Deep Learning (D2L)
Одна из лучших книг по DL + код + задания
https://github.com/d2l-ai/d2l-en

Сохрани себе - это база, на которой можно реально вырасти до ML/LLM-инженера.

@DevOPSitsec

🌟 NVIDIA KVzap: жмем KV-кэш в 4 раза.

Все любят длинный контекст, но для GPU это больно - KV-кэш растет линейно и быстро сжирает VRAM. Например, для Llama-65B на 128k токенов кэш весит 335 ГБ. Существующие методы прунинга либо медленные, либо тупые и режут важное, либо требуют переобучения модели.

NVIDIA предложили метод KVzap, который решает, какие токены можно забыть, глядя только на текущие хидден-стэйты.

🟡Логика метода разбита на 2 этапа:

Поиск идеала (KVzip+).
Берется медленный, но точный метод KVzip: модели скармливают текст, заставляют его повторить, и смотрят, на какие прошлые токены она реально обращает внимание. Это золотой стандарт важности токена. Но в проде так делать нельзя, это двойная работа.

Аппроксимация (KVzap).
Тут и происходит вся суть: крошечная модель-суррогат смотрит на входящий хидден-стэйт токена и предсказывает, насколько этот токен будет важен в будущем, то есть пытается угадать скор KVzip.

Модели 2-х видов:

KVzap-Linear: простейшая линейная проекция (одна матрица). Она берет хиден-стэйт и тупо проецирует его в скалярный скор важности. Сложность: экстремально низкая (~0.02%).

KVzap-MLP: двухслойный перцептрон. Внутри есть скрытый слой размером 1/8 от размерности модели и нелинейная активация. Сложность: низкая, но выше линейной (~1.1%).

🟡Все вместе это работает так

Токен залетает в слой трансформера, модель-суррогат быстро считает его скор важности. Если он ниже порога - токен в кэш не пишется или удаляется. Но при этом всегда оставляется скользящее окно из последних 128 токенов, чтобы не терять локальный контекст, иначе модель сыпется.

🟡Результаты тестов.

Проверяли на Qwen3-8B, Llama-3.1-8B и Qwen3-32B. Спойлер: работает везде.

Удалось выкинуть до 75% KV-кэша, а это сжатие в 4 раза. На бенчмарках RULER (длинный контекст), LongBench и AIME25 падение метрик или нулевое, или меньше 1%. Оверхед от суррогатной модели мизерный - менее 1% FLOPs.

🟡Звучит, конечно, как гем, но давайте про минусы:

🟠Нужно дообучить этот маленький MLP для каждого слоя целевой модели. Датасет нужен, но процесс быстрый.

🟠Удаление токенов создает рваный кэш. У разных голов будет разное количество сохраненных токенов.

Это плохо, потому что стандартные ядра Paged Attention любят структуру. Чтобы реально получить ускорение, а не только экономию памяти, нужно писать кастомные CUDA-ядра, которые смогут эффективно жевать блоки переменной длины.

🟠Порог отсечения фиксированный. Если промахнуться с ним, то модель начнет галлюцинировать или забудет начало.

🟡По итогу, KVzap - крутой шаг к тому, чтобы гонять длинные контексты на GPU попроще.

Метод умнее, чем Streaming LLM, и быстрее, чем полные методы разреженного внимания.

Ждем интеграции в vLLM или TRT-LLM, а пока, чтобы скрасить ожидание, NVIDIA собрала на HF интерактивный лидерборд популярных методик компрессии KV-кэша.

Код и веса моделей-суррогатов из тестов пейпера в открытом доступе, так что нет никаких ограничений, чтобы не покрутить KVzap на каком-нибудь тестовом сетапе.



@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #KVZAP #NVIDIA