AMD бросает вызов NVIDIA в локальном инференсе: представлена рабочая станция Threadripper Halo с 2,6 ТБ памяти

На выставке IFA 2026 компания AMD представила рабочую станцию Threadripper Halo Station с жидкостным охлаждением.
Система рассчитана на локальный запуск флагманских моделей размером свыше одного триллиона параметров прямо на рабочем месте.

🖥 Архитектура персонального суперкомпьютера:
В основу заложен 96-ядерный 192-поточный процессор Ryzen Threadripper PRO 9995WX (Zen 5, буст до 5,4 ГГц) со 128 линиями PCIe 5.0.
За ускорение отвечают до четырех карт Instinct MI350P (CDNA 4, 3 нм).
В топовой сборке станция оснащается 576 ГБ памяти HBM3e с пропускной способностью до 16 ТБ/с и до 2 ТБ оперативной памяти DDR5. Совокупный объем адресуемой памяти достигает 2,6 ТБ, что в 3,4 раза больше, чем у NVIDIA DGX Station.

⚡️ Автономия от облачных провайдеров и экономия на агентах:
Главная цель AMD: переход от простых чат-ботов к роям автономных агентов. По оценке аналитиков Signal65, агентные рабочие процессы со сложными цепочками вызовов инструментов сжигают до 15 раз больше токенов по сравнению с классическими диалогами.
Gartner прогнозирует, что к 2028 году корпоративные затраты на облачные токены могут превысить зарплаты разработчиков-людей.
Локальная станция позволяет не оглядываться на проблемы с сетью, не смотреть на счётчик расхода токенов и закрывает риски утечек информации, обрабатываемой ИИ.

💼 Практическая ценность для команд:
AMD позиционирует систему как альтернативу аренде облачных кластеров.
В 577 гигабайт можно развернуть достаточно крупные современные открытые ИИ модели, вести дообучение LoRA и обслуживать рой автономных агентов.
А 2Тб DDR5 оперативки, позволят или держать в памяти обойму моделей на замену или большой объем данных для обработки.
В том числе, кстати, видео.
Поставки стартуют в следующем году.

#Threadripper #AMD #железо
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube | VK | VK Video | Дзен

Народ в связи с выходом Астры строит новые прогнозы и получается, что к Новому Году нас ждут модели в 10 раз более способные, чем Астра.

Кстати, в части прогнозов, если кто пропустил, рекомендую ознакомиться еще с этими сайтами:
https://ai-2027.com/
https://ai-2040.com/

Хотя вот Шмидхубер настаивает, что пока ИИ не загрузят в роботов и роботы не будут делать всю работу лучше людей, - не AGI.
Ну т.е. ИИ должен превзойти человека в реальном мире, чтобы быть вправе носить этот гордый титул.
https://x.com/SchmidhuberAI/status/2097054616471150735?s=46

#Astra #AGI #futurology
———
@tsingular

Xpeng запустили фабрику роботов, автономно производящих роботов

Китайская компания Xpeng, известная в первую очередь производством автомобилей, но так же выпускающая летающие автомобили и роботов, неотличимых от людей (на презентации в прошлом году пришлось даже ногу роботу разрезать, чтобы доказать, что там не человек), запустила первую в мире автоматизированную производственную линию для серийного выпуска продвинутых универсальных человекоподобных роботов на которой роботы автономно производят роботов.

Сингулярность на марше.

#Китай #Xpeng #роботы
———
@tsingular

Астра раскладывает звуковые эффекты в Higgsfield

Миллионам людей нужно валерьянка, пособие по безработице переосмыслить подход к своей работе

#SFX #Astra #Higgsfield
------
@tsingular

Время генерации софта

Чувак отваливал по $10 000 за Depence2 - профессиональный софт для превиза сценического света и шоу. Теперь с помощью Astra собрал собственную систему визуализации и управления светом внутри Sentinel - среды для realtime графики, в которой можно писать код и собирать инструменты под задачу.

Причем Depence2 еле вытягивал в реальном времени картинку такого качества.

Примечательно тут также то, что симуляцию толпы он также делал в Астроблендоре, а ригал и анимировал в Sentinel.

Я для своих мелких задач уже тоже не ищу утилиты или плагины, а просто делаю их.

Время генерации софта.

https://x.com/cerspense/status/2096960824535572498

@cgevent

Black Magic Design: выпустили DaVinci Resolve 21.1.

Наиболее интересное нововведение: работа с AI-ассистентами (Claude, Codex, ChatGPT). Встроенный MCP-сервер позволяет сэкономить время за счет устранения механической работы в проектах и создания новых инструментов/стилей.

Основные возможности:

— Автоматизация шаблонных действий: ужать 10 мин видео до 3 мин, основываясь на произнесённой речи; удалить фрагменты короче 1 сек; найти все фрагменты с конкретным маркером и переместить в другой проект; отрендерить видео в H.264/H.265; итд.
— Создание и изменение пользовательских LUT и DCTL (цветовых преобразований) на основе простого описания.
— Сохранение любимых рабочих процессов в виде сценариев, которые можно запускать по запросу.

Настройка:

МСР-сервер активен только в том случае, если одновременно запущены как DaVinci Resolve Studio, так и десктопная версия Claude или другого агента. Во Free версии Resolve этой фичи нет — нужна именно DaVinci Resolve Studio.

PS: осталось, чтобы генерилось видео прямо на таймлайне по описанию/раскадровке. Где-то я уже видел плагины на эту тему...

Сайт
YouTube

вариант оптимального использования локального GPU - не ЛЛМ, а заставить ЛЛМ написать скрипт для ML задач.

#лайфхаки
———
@tsingular

Google DeepMind представила крупнейший научный релиз со времен AlphaFold - платформу AlphaGenome Atlas

AlphaGenome Atlas, - это предиктивная карта эффектов всех 9 миллиардов возможных точечных замен во всем геноме человека.
Датасет объемом 1 петабайт в 30 раз больше базы AlphaFold и оцифровывает как 2% кодирующих белков, так и 98% остальных некодирующих зон, которые раньше считали бессмысленными, но где по факту скрыты причины большинства наследственных рисков.

🧬 9 миллиардов мутаций и единый скор влияния:
Проверить каждую мутацию в лаборатории невозможно. DeepMind объединила предсказания модели AlphaGenome и белковой AlphaMissense в единый AVI score.
Метрика оценивает сбои в сплайсинге РНК, транскрипции и экспрессии генов.
На когорте из 54 000 человек из UK Biobank атлас нашел на 22% больше скрытых связей между мутациями и белками, включая маркеры старения (PLA2G7) и датчики гипоксии (EGLN1).

🤖 Личный генетик: отдаем ДНК агентам через Science Skills:
Главный практический шаг для обычных людей: DeepMind выложила открытый репозиторий Science Skills по стандарту SKILL.md.
Набор навыков дает агентам доступ к API AlphaGenome Atlas, базам структур AlphaFold DB, UniProt и базе ClinVar.

🔬 Персональная наука на рабочем столе:
Теперь каждый с файлом секвенирования генома (WGS) или генетического теста может скормить данные локальному агенту.
Агент сопоставит личные мутации с базой DeepMind, отфильтрует шум и объяснит молекулярную механику организма без месяцев ожидания консультаций.

Удивительно, как на наших глазах генетика становится прикладным софтом.
Установил навык в ИИ агента с Astra и исследуй личный геном на уровне мировых лабораторий бесплатно.
Атлас: https://alphagenome.google/atlas
Навыки для установки в агентов: https://github.com/google-deepmind/science-skills

В ИИзбранном сделал полный разбор всех навыков коллекции.

#AlphaGenome #DeepMind #биология #агенты #генетика
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube | VK | VK Video | Дзен

OpenAI релизнули ChatGPT Images 2.5

В этом релизе помимо качества генерации сконцентрировались на более точном редактировании фото, чтобы модель меняла только нужные детали. Особенно это заметно на multi-turn редактировании изображений, где с каждый шагом редактирование изображение почти не едет.

Вместе с моделью, в ChatGPT релизнули возможность генерить изображения на основе скетчей и шаблоны для популярных типов изображений, типа постера и логотипа.

В API доступны две версии модели: передовая Sunburst и моделька попроще Flare. Цен пока что нет.

@ai_newz

Когда-то в Adobe говорили, что весь мир вокруг нас создан с Photoshop.

И на самом деле таки было,- дизайн, текстуры и прототипы образов собирались в продуктах Adobe.

Теперь похоже мир вокруг нас будет создан с ИИ, не только в части текста, но и физически.
Генерация картинок и 3D моделей из которых будут печататься или создаваться элементы реальности.

#мысли
------
@tsingular

Новый GPT Image 2.5 шикарен.

Очень нравится, рекомендую :)

#GPT #Image
------
@tsingular

Еще один пример Seedance 2.5

Уже в этом году нас ждут фильмы, неотличимые от реальности.
Когда Astra поможет дописать следующую волну обновлений генераторов.
Пару месяцев подождать,- как раз к НГ

Промпт:

Create a 30-second, 1080p, 16:9 ultra-realistic early-2000s DV home video of an ordinary summer evening in Seoul. No reference image.

Subject: Same young Korean woman throughout—early 20s, natural realistic skin, minimal makeup, long dark-brown hair in a low messy bun with loose strands. Soft-yellow sleeveless knit top, loose light-gray trousers, white retro sneakers, dark-green shoulder bag, silver bracelet. Keep face, hair, outfit, proportions, and accessories perfectly consistent.

Setting: Quiet older Seoul residential lane with small apartments, potted plants, bicycles, old walls, utility poles, wires, a tiny snack shop, drinking fountain, and leafy trees. Lived-in, peaceful, authentic; no brands, ads, tourist locations, or polished commercial activity.

Camera: Raw friend-recorded early-2000s consumer DV footage—strong handheld shake, imperfect framing, autofocus hunting, exposure shifts, motion blur, faded colors, soft digital detail, mild noise, accidental zooms. No stabilization, gimbal, drone, or cinematic shots.

Timeline:

- 00:00–00:05: Leaves home with reusable shopping bag, locks door, checks keys, fixes bun, smiles at camera, walks down lane.
- 00:05–00:10: Buys cold fruit in a paper cup from a tiny snack shop. Takes a bite, reacts to sour taste, makes a funny face, laughs, offers fruit toward camera.
- 00:10–00:15: Walks with fruit. A small dog notices her, wags, and she crouches to let it sniff her hand. Dog follows briefly, then returns.
- 00:15–00:20: Dry leaves fall from a tree onto her shoulder and hair. She looks up, brushes them off, awkward camera zooms toward her face. She says, “Again?”
- 00:20–00:25: Sits briefly on a low wall, finishes fruit while a bicycle passes and a neighbor waters plants. Breeze moves her hair and clothes; she wipes her hands and adjusts her bag.
- 00:25–00:30: Walks toward the end of the lane, turns back with a playful smile and says, “Let’s go.” Walks around the corner; camera follows; abrupt cut to black.

Audio: Natural location sound only—birds, insects, footsteps, bicycle bells, distant scooters, leaves, shop sounds, dog movement, neighborhood voices, and camera-handling noise. No music, narration, subtitles, captions, logos, watermarks, or artificial effects.

Continuity: Realistic dog and environmental movement. No duplicated people, distorted faces, broken hands, extra fingers, teleportation, or outfit changes. Warm, casual, feminine, playful, intimate, nostalgic forgotten-summer-memory feeling.

#нейрорендер #seedance
------
@tsingular

Пока я с бешеной скоростью пытался оценить масштаб изменений после выхода GPT Astra и понять, куда бежать нашим клиентам, чтобы оптимизировать работу, наткнулся на тред.

Меня он не испугал. Но прочитать стоит.

Автор Jacob Coxon. Пишет, что уволился из Anthropic, а последние три года занимался предобучением моделей в OpenAI и Anthropic.

Перевод:

«Сегодня я уволился из Anthropic. Последние три года я занимался исследованиями предобучения в OpenAI и Anthropic. Ни одна из компаний не действует ответственно. Они несутся прямо к самоулучшающемуся сверхинтеллекту и играют нашими жизнями.
Не недооценивайте мощь этой технологии. Скоро эти системы будут превосходить человека, смогут взламывать что угодно, за ночь переворачивать целые области и получать реальную власть и ресурсы. Мы уже видели прогресс по каждому из этих направлений, и он не замедляется.
Люди, создающие ИИ, искренне верят, что он может убить нас всех до конца десятилетия. Это не маркетинговый трюк. Многие руководители и ведущие исследователи смягчают формулировки в прессе, чтобы звучать рассудительно, — но я слышу, как те же люди выражают страх…»

Что я думаю.
Я не могу проверить, что именно обсуждают внутри этих компаний. И уверенность исследователя в катастрофическом сценарии ещё не означает, что он сбудется. Но отмахиваться от таких предупреждений тоже странно.

При этом я читаю этот текст и думаю ещё об одном. Кто-то уже обсуждает системы, способные самостоятельно наращивать свои возможности. А в бизнесе мы всё ещё согласовываем, можно ли сотрудникам пользоваться ИИ, и считаем количество купленных подписок показателем трансформации.
Вот этот разрыв меня волнует больше всего.

Мой вопрос сейчас: какие процессы у клиентов уже можно пересобрать? Где сократить время выполнения работы с нескольких дней до часов? Где убрать ручную передачу информации между пятью людьми? Как проверить, что результат действительно стал лучше и дешевле?
И одновременно какие доступы давать системе, кто проверяет её решения и как остановить процесс, если она ошиблась. Чем больше возможностей, тем конкретнее должны быть ответы.

Ждать сверхинтеллекта, чтобы начать менять компанию, я бы точно не стал. Нам ещё с уже доступными возможностями работы на несколько лет. Только нескольких лет на раскачку может и не оказаться.

Вот такое доброе утро!