Если вы когда-нибудь задумывались, как обучают физический ИИ 👀

Nvidia выложила на Hugging Face 600 часов видеозаписей, на которых роботы выполняют 316 различных задач бытовых операций на кухне в симуляции, в общей сложности задействуя 55 000 траекторий. Эти данные можно свободно использовать для обучения открытых физических ИИ-моделей, которые позднее будут интегрироваться в роботизированных решений.

⚡️ Модель MiniMax-M2.5 вышла в открытый доступ!

Веса топовой китайской нейронки для кодинга, которая в 20 раз дешевле Claude Opus 4.6 при той же производительности, уже лежат на Hugging Face и GitHub.

Количество параметров — 229 млрд общих и 10 млд активных (нужен как минимум H200 для локального инференса). Контекстное окно — 204 тысячи токенов, так что можно скармливать целые кодовые базы.

💡 Европа тестирует свой RISC-V для HPC

Стартап Barcelona Zettascale Lab запустил экспериментальный чип TC1, один из первых региональных проектов на RISC-V в Европе с прицелом на “суверенные” суперкомпьютеры. Кристалл изготовлен по техпроцессу Intel 3 и уже успешно загружает Linux-дистрибутивы.

TC1 обеспечивает до 1,25 ГГц и имеет три специализированных ядра RISC-V — Sargantana, Lagarto Ka и Lagarto Ox с акцентом на энергоэффективность, векторные и скалярные задачи.

Пока что для массового производства и развертывания в ЦОД еще рано, но платформа для экспериментов уже есть.

Партнеры из Китая предложили нам начать поставки плашек оперативки DDR5 RDIMM от CXMT. Один модуль DDR5-5600 RDIMM на 64 ГБ от CXMT обойдется примерно в 160 000-170 000 рублей, в то время как прайс на аналогичные плашки от Samsung и SK Hynix улетает до 300 000 рублей. Хотели бы видеть память от CXMT в нашем ассортименте? Пишите в комментариях!