Ключевые слова：Искусственный интеллект память, Открытая модель, ИИ агент, Мультимодальность, Нейронная сеть, Генерация видео ИИ, Медицинский ИИ, Автопилот, MIRIX мультимодальная система памяти, Llama Nemotron Super v1.5 модель вывода, Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 архитектура MoE, SciMaster универсальный научный агент, Tesla FSD чип HW5.0
Вот перевод запрошен的AI资讯：
🔥 В центре внимания
Впервые в мире: «AI-память» с открытым исходным кодом, MIRIX одновременно запускает APP: Исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Диего и Нью-Йоркского университета совместно представили и открыли исходный код MIRIX — первой в мире мультимодальной, мультиагентной системы AI-памяти. Эта система впервые интегрирует «мультимодальную долговременную память» в базовую операционную систему AI, обеспечивая глубокое понимание и долгосрочное отслеживание через шесть модулей памяти и мультиагентный рабочий процесс. В задачах ScreenshotVQA и LOCOMO с длинными диалогами MIRIX значительно превосходит традиционные методы RAG и обработки длинных текстов. Одновременно запущено настольное APP, поддерживающее локальное хранение, с целью создания персонального AI-помощника для пользователей. (Источник: 36氪)
NVIDIA представила новую модель с открытым исходным кодом: тройная пропускная способность, работает на одной карте, достигла SOTA в инференсе: NVIDIA выпустила Llama Nemotron Super v1.5 — модель с открытым исходным кодом, разработанную специально для сложных задач инференса и Agent. Модель оптимизирована с помощью нейроархитектурного поиска (NAS) и демонстрирует SOTA-производительность в научных, математических, программных и Agent-задачах, при этом увеличивая пропускную способность в 3 раза по сравнению с предыдущей версией. Она эффективно работает на одной видеокарте, обеспечивая высокую точность, высокую пропускную способность и низкое потребление ресурсов. Модель является частью экосистемы NVIDIA Nemotron и призвана предоставить высокопроизводительное, контролируемое и легко масштабируемое решение для разработки AI-приложений корпоративного уровня. (Источник: 量子位)
Выпущена модель Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507: Команда Alibaba Cloud Qwen выпустила модель Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507. Эта модель с архитектурой MoE имеет всего 3B активных параметров, но демонстрирует значительно улучшенную производительность, особенно в математических рассуждениях (AIME25 вырос с 21.4 до 61.3) и понимании длинного контекста (256K токенов), а также поддерживает локальное развертывание. Ее производительность близка к GPT-4o и Qwen3-235B-A22B в нерефлексивном режиме, что считается важным прорывом в области открытого исходного кода. Модель уже доступна в Hugging Face в квантованных версиях GGUF и MLX и получила широкое внимание сообщества. (Источник: Reddit r/LocalLLaMA)
SciMaster: первый в мире универсальный научный Agent: Шанхайский университет Цзяотун и DeepMotion AI совместно выпустили и открыли исходный код SciMaster, призванный стать экспертным помощником в исследованиях для каждого. Этот универсальный научный Agent, объединяющий все сетевые ресурсы и 170 миллионов научных публикаций, предоставляет экспертные возможности глубокого исследования, поддерживает различные методы поиска, такие как WebSearch, WebParse, PaperSearch, а также может автоматически исправлять ошибки и дополнять информацию. SciMaster также интегрирует различные специализированные научные инструменты, поддерживающие активный и автоматический вызов, с целью переформатирования парадигмы университетских исследований и содействия развитию области AI4S. (Источник: 量子位)
🎯 Тенденции
Прогресс в «Троецарствии» отечественных моделей AI-видео: В области генерации AI-видео в Китае развернулась ожесточенная конкуренция между Kuaishou Keling AI, Shengshu Technology Vidu и ByteDance Jiemeng AI. Keling AI известен своей сильной выразительностью, подходящей для драматического контента; Vidu отличается реалистичностью и детализацией, хорошо имитируя физические законы; Jiemeng AI выигрывает за счет сбалансированного контроля и всеобъемлющих инструментальных свойств. Все три модели достигли прорыва в решении проблемы согласованности, и их технические подходы различаются. Keling и Jiemeng, благодаря своему потенциалу в области приложений и экосистем, считаются более сильными претендентами на окончательную победу. (Источник: 36氪)
Браузер Microsoft Edge запускает режим Copilot: Браузер Microsoft Edge официально выходит на рынок AI-браузеров, запуская режим Copilot, который может читать и понимать содержимое веб-страниц, суммировать видео на YouTube, сравнивать информацию о товарах на нескольких вкладках и поддерживать голосовое взаимодействие. Этот режим пока находится на экспериментальной стадии, предлагая бесплатные функции, аналогичные ChatGPT DeepResearch, и призван превратить браузер в более интеллектуальный вспомогательный инструмент. Однако его функциональность мало отличается от существующих AI-браузеров, и он сталкивается с проблемами конфиденциальности пользователей и их принятия. (Источник: 36氪)
Медицинский AI получает системное развитие и специализацию: WAIC 2025 показал, что медицинский AI «возвращается», и крупные компании, а также стартапы активно входят в эту область. AI переходит от решения конкретных «точечных» проблем к системному «этапному» обеспечению, реализуя комплексное управление здоровьем и вспомогательную диагностику через интеллектуальных агентов, таких как «Помощник по управлению здоровьем» от Tencent Health. В то же время AI развивается от общих моделей к вертикальным специализированным моделям, решая глубокие клинические проблемы, например, «Jingyi Qianxun 2.0» от JD Health и «интеллектуальный агент для множественной проверки грудной клетки» от United Imaging Intelligence, что повышает эффективность и точность диагностики и лечения. (Источник: 36氪)
Чипы Tesla FSD продолжают развиваться, нацелены на беспилотное вождение уровня L4: Чипы Tesla для интеллектуального вождения прошли путь от зависимости от внешних поставщиков (Mobileye, NVIDIA) до полностью собственной разработки чипов FSD. Версии HW3.0 и HW4.0 были последовательно выпущены, значительно увеличив вычислительную мощность и энергоэффективность, а также улучшив адаптацию к сложным сценариям. Чипы HW5.0/AI5 уже запущены в массовое производство с использованием 3-нм техпроцесса TSMC, достигая вычислительной мощности в 2000-2500 TOPS. Ожидается, что они будут массово производиться в 2026 году, способствуя внедрению беспилотного вождения уровня L4 и переформатируя рынок чипов для интеллектуального вождения. (Источник: 36氪)
🧰 Инструменты
ChatGPT запускает «режим обучения»: OpenAI представила «режим обучения» ChatGPT, призванный помочь пользователям постепенно решать проблемы и углублять понимание, а не просто давать прямые ответы, используя сократический метод вопросов, наводящие вопросы и персонализированную обратную связь. Этот режим доступен всем пользователям (включая бесплатных) и основан на настраиваемых системных инструкциях, разработанных в сотрудничестве с экспертами в области образования. Он направлен на развитие критического мышления и навыков самостоятельного обучения, что знаменует собой углубленное исследование ChatGPT в области образовательных приложений. (Источник: 36氪)
Google NotebookLM добавил функцию обзора видео: Google NotebookLM представил функцию обзора видео как визуальную альтернативу обзору аудио. Пользователи могут использовать AI-ведущего для автоматической генерации коротких видео-резюме, включающих изображения, диаграммы, цитаты и данные, что обеспечивает более четкое визуальное представление сложных или текстово-насыщенных концепций, повышая эффективность обучения и понимания. Эта функция в настоящее время поддерживает английский язык и доступна на настольных компьютерах. (Источник: Google)
Claude Code поддерживает работу с несколькими каталогами: Claude Code от Anthropic обновился, теперь поддерживая работу с несколькими каталогами в рамках одной сессии. Пользователи могут вводить /add-dir для добавления рабочих каталогов. Эта функция значительно повышает удобство работы с кодовыми базами, позволяя переносить код внутри проекта или между проектами без переключения сессий, а также получать файлы памяти или правил извне, улучшая опыт совместного программирования Agent. (Источник: dotey)
Tongyi Lingma запускает Qwen3-Coder: Alibaba Cloud Tongyi Lingma запустила AI-модель для программирования Qwen3-Coder, которую пользователи могут бесплатно использовать в Tongyi Lingma AI IDE, плагинах VSCode и Jetbrains. Qwen3-Coder значительно повышает скорость и точность генерации кода в реальных корпоративных сценариях разработки, а также обеспечивает лучший опыт совместного программирования Agent. Эта модель возглавила рейтинг моделей HuggingFace и считается самой мощной открытой моделью для программирования в мире, сопоставимой с Claude4. (Источник: 量子位)
BlockDL: визуальный конструктор нейронных сетей: BlockDL — это бесплатный инструмент GUI с открытым исходным кодом, который позволяет пользователям визуально проектировать нейронные сети Keras путем перетаскивания модулей, а также предоставляет функции мгновенной генерации кода и проверки формы в реальном времени, помогая разработчикам быстро создавать креативные дизайны и избегать ранних ошибок. Инструмент также включает полную систему обучения, поддерживает пропускные соединения и модели с множественным входом/выходом, а также другие продвинутые структуры. (Источник: fchollet)
PopAi AI Slides Agent: PopAi запустил AI Slides Agent, с помощью которого пользователи могут автоматически генерировать красивые слайды PPT, используя всего один запрос. Этот инструмент призван помочь AI понять идеи пользователя, обеспечивая интеллектуальное, быстрое и легкое создание слайдов, значительно повышая эффективность подготовки презентаций. (Источник: kaifulee)
📚 Обучение
Hugging Face выпустила легковесную библиотеку для отслеживания экспериментов Trackio: Hugging Face представила Trackio — библиотеку Python с открытым исходным кодом, предназначенную для предоставления легковесного, локально-ориентированного решения для отслеживания экспериментов машинного обучения. Trackio совместима с API wandb, поддерживает легкий обмен прогрессом обучения, встраивание графиков и стандартизацию прозрачной записи таких показателей, как энергопотребление GPU. Она построена на базе Gradio и Hugging Face Spaces, что упрощает визуализацию и обмен результатами экспериментов, а также может нативно интегрироваться с библиотеками Transformers и Accelerate. (Источник: HuggingFace Blog)
Применение LangChain и LangGraph в контекстном инжиниринге: LangChain и LangGraph предлагают различные методы контекстного инжиниринга, помогающие разработчикам оптимизировать производительность LLM-приложений. LangGraph, через мультиагентные системы, помогает компаниям (таким как Bertelsmann) сократить время обнаружения контента с нескольких часов до нескольких секунд, обеспечивая развертывание специализированных Agent в различных областях контента и модульное повторное использование API. Новая функция Align Evals в LangSmith также упрощает создание оценщиков LLM-as-judge, делая их оценки более соответствующими человеческим предпочтениям. (Источник: LangChainAI)
Генерация математических задач LLM и повышение сложности: Проект SAND-Math предлагает конвейер для генерации новых, сложных и полезных математических задач и решений с помощью LLM. Этот метод сначала генерирует высококачественные задачи, а затем систематически увеличивает их сложность на этапе «повышения сложности». Алгоритм EDGE-GRPO эффективно смягчает проблему коллапса преимущества в обучении с подкреплением с помощью «преимущества, управляемого энтропией» и «коррекции ошибок с помощью руководства», улучшая производительность LLM в рассуждениях. Фреймворк MaPPO, в свою очередь, интегрирует априорные знания о вознаграждении в целевую функцию оптимизации, улучшая соответствие LLM человеческим предпочтениям. Эти исследования совместно способствуют прогрессу LLM в области математических рассуждений и обучения с подкреплением. (Источник: HuggingFace Daily Papers)
CIRCLE: бенчмарк безопасности для LLM-интерпретаторов кода: CIRCLE (Code-Interpreter Resilience Check for LLM Exploits) — это простой бенчмарк для оценки системных рисков кибербезопасности LLM-интерпретаторов кода. Он содержит 1260 запросов, направленных на исчерпание ресурсов CPU, памяти и диска, с целью оценки того, отклоняет ли LLM или генерирует опасный код, а также выполняет код в среде интерпретатора для оценки его корректности или таймаута. Тестирование показало, что коммерческие модели имеют значительные и непоследовательные уязвимости, особенно при ослаблении защитных способностей под воздействием косвенных, социально-инженерных запросов. (Источник: HuggingFace Daily Papers)
Выравнивание целей в симуляторах пользователей LLM: Исследование выявляет ограничения текущих симуляторов пользователей LLM, которые с трудом демонстрируют целенаправленное поведение в многоходовых диалогах. Предложен фреймворк User Goal State Tracking (UGST) для отслеживания прогресса целей пользователя и разработан симулятор пользователя, способный автономно отслеживать цели и генерировать ответы, соответствующие целям. Этот метод значительно улучшил производительность выравнивания целей в бенчмарках MultiWOZ 2.4 и τ-Bench. (Источник: HuggingFace Daily Papers)
Руководство по тонкой настройке моделей LLM для автодополнения кода: Oxen.ai выпустила серию руководств, описывающих, как выполнить тонкую настройку быстрых, локальных моделей автодополнения кода «tab tab» для ноутбуков Marimo. Цель состоит в создании моделей с открытым исходным кодом, которые обеспечивают опыт автодополнения кода, подобный Cursor, поддерживая локальное выполнение или доступ через бесплатный API. Ранние эксперименты показывают, что тонко настроенные модели Qwen и Llama уже достигли производительности уровня GPT-4 на наборе данных MBPP. (Источник: Reddit r/MachineLearning)
Теория нейронных сетей и новые достижения в обучении представлениям: В ответ на растущую строгость в проектировании архитектур нейронных сетей, аспирант ищет рекомендации по математическим книгам для теоретического руководства исследованиями, а не только по интуиции. В то же время сообщество обсудило последние идеи в обучении представлениям, включая обучение Matryoshka и контрастное обучение, а также ищет новые «трюки» нейронных сетей, используемые для построения лучших представлений за последние 2-3 года, охватывающие задачи обучения без учителя и с учителем. Кроме того, фреймворк X-Omni улучшил дискретные авторегрессионные модели генерации изображений с помощью обучения с подкреплением, обеспечив бесшовную интеграцию генерации изображений и языка. (Источник: Reddit r/MachineLearning)
💼 Бизнес
Влияние AI на рынок труда поляризуется: AI значительно меняет рынок труда, особенно в отношении найма и увольнений. Технологический сектор сократил около 80 000 рабочих мест из-за AI-автоматизации (например, Microsoft планирует сократить 15 000 человек), в то время как за пределами технологического сектора резко возрос спрос на AI-навыки, с премией к зарплате до 28% и средним годовым приростом почти в 18 000 долларов. Области маркетинга, HR, финансов быстро интегрируют AI-инструменты, а комплексные AI-навыки (такие как коммуникация, лидерство) пользуются большим спросом. (Источник: 36氪)
Прогноз финансового отчета Microsoft за Q4: AI повышает прибыльность, а не является азартной игрой: AI-стратегия Microsoft превратилась из передовой технологии в экономическую инфраструктуру. AI глубоко интегрирован в Azure Cloud, Copilot, Office и другие основные бизнесы и начинает приносить отдачу. AI-нагрузки способствовали росту Azure Cloud на 34% в годовом исчислении, а число корпоративных пользователей Copilot достигло 200 000, при этом ARPU ускоряется. Аналитики считают, что Microsoft недооценена, а ее высокая прибыльность и денежный поток доказывают, что AI стал монетизируемой «суперсилой», а не просто историей. (Источник: 36氪)
Коммерциализация AI Agent: кто станет «дойной коровой»?: WAIC 2025 показал, что AI Agent перешел от концепции к реализации, особенно в сфере корпоративных услуг, промышленного интеллекта, финансовых технологий и умного оборудования. Прибыльные платформы Agent обычно имеют высокую среднюю стоимость сделки (годовая плата 500 000+), высокую валовую прибыль (≥60%), монетизируясь через «продажу входа» (системная привязка), «долю от эффекта» (процент от сэкономленных средств) и «продажу по ресурсным единицам» (AI-облачный персонал) и другие продвинутые модели. Основные барьеры заключаются в глубокой интеграции в бизнес-процессы, соблюдении отраслевых норм и способности интегрироваться со старыми системами. (Источник: 36氪)
Сектор AI-голосового ввода получил миллионы долларов инвестиций: Стартапы в области голосового ввода Willow Voice и Wispr Flow недавно привлекли 4.2 миллиона долларов в рамках ангельского раунда и 30 миллионов долларов в рамках раунда A соответственно, что свидетельствует о внимании капитала к «вводу», а не «выводу» AI-голоса. Эти компании стремятся предоставлять услуги преобразования голоса в текст с «нулевым редактированием», форматируя, понимая контекст и распознавая нюансы, чтобы выводить текст, готовый к немедленному использованию. Несмотря на то, что еще есть пробелы, высокая лояльность пользователей и уровень платных подписок показывают, что голосовой ввод имеет огромный потенциал в снижении трения между человеком и машиной и повышении эффективности, и может заменить клавиатуру в качестве новой парадигмы взаимодействия человека с компьютером. (Источник: 36氪)
Ускоряющее влияние AI на соответствие продукта рынку (PMF): В эпоху AI PMF превращается из статического этапа в ускоряющуюся беговую дорожку. Распространение AI-инструментов ускоряет скорость замещения продуктов, а ожидания пользователей растут экспоненциально, что приводит к увеличению риска «потери PMF». Компаниям необходимо внимательно следить за изменениями в ожиданиях пользователей, используя AI-инструменты для агрегирования обратной связи; оценивать уровень риска потери PMF, такой как каналы использования продукта, частота, степень владения рабочим процессом создания, собственные данные и принятие новых технологий клиентами; и соответствующим образом корректировать продуктовую стратегию, направляя больше ресурсов на расширение PMF или поиск нового PMF. (Источник: 36氪)
GMI Cloud демонстрирует возможности AI-инфраструктуры на WAIC 2025: GMI Cloud, ведущий мировой поставщик AI Native Cloud-услуг, продемонстрировал свои возможности в области AI-инфраструктуры на WAIC 2025. Его основные продукты включают облачные GPU-сервисы (на базе высокопроизводительных чипов H200, B200 и др.), Cluster Engine и Inference Engine, предназначенные для предоставления предприятиям безопасной и эффективной AI-инфраструктуры. GMI Cloud также представил калькулятор стоимости создания AI-приложений и практический опыт работы с Inference Engine, помогая разработчикам точно планировать и эффективно внедрять AI-приложения, особенно на зарубежных рынках. (Источник: 量子位)
🌟 Сообщество
Этапы «Pretraining» и «Post-training» в обучении AI-моделей: В социальных сетях обсуждается разделение обучения AI-моделей на этапы «Pretraining» и «Post-training». Pretraining сравнивается с точным расчетом каждого отрезка и каждого грамма воды марафонцем, это элегантная наука, выполняемая математиками и инженерами по крупномасштабным распределенным системам; Post-training описывается как «опасное ковбойское исследование», более экспериментальное и исследовательское, что намекает на проблемы и нестандартный характер, с которыми оно сталкивается в реальных приложениях. (Источник: natolambert)
Быстрое развитие и вызовы AI-генерированного видео: В социальных сетях активно обсуждается стремительный прогресс в области AI-генерированного видео, например, модели Runway Aleph, Alibaba Wan 2.2 и другие. Пользователи поражены тем, что «видео изменилось навсегда», и теперь можно легко превращать статичные изображения в динамичные, достигая даже кинематографических визуальных эффектов. Однако некоторые пользователи отмечают недостатки AI-видео в выражении эмоций и контроле ритма, а также высокую потребность в вычислительных ресурсах. Обсуждается также феномен «Уилл Смит ест спагетти» как неофициального бенчмарка для генерации AI-видео, что отражает постоянное внимание сообщества к качеству и реалистичности AI-видео. (Источник: c_valenzuelab)
Избыток AI-контента и перенос ценности: В социальных сетях отмечается, что по мере снижения порога производства AI-инструментами, генерация высококачественного длинного текстового контента становится легкой, что приводит к «переизбытку предложения». Это делает более ценными навыки курирования, проверки, контекстуализации и синтеза, а «вкус, теория разума и проницательность» становятся ключевыми. Некоторые опасаются, что это приведет к «повсеместной посредственности», но другие считают, что AI может ускорить работу и побудить больше людей к творчеству. (Источник: nptacek)
Спор о безопасности AI API и моделей с открытым весом: Генеральный директор Hugging Face Клемент Деланг оспаривает утверждение, что «развертывание AI API более ответственно, чем модели с открытым весом», полагая, что API, снижая порог использования, наоборот, может значительно увеличить число злоумышленников, не получая при этом большего контроля. Он призывает прекратить риторику о «небезопасности открытого веса», считая, что простота использования API может привести к большим рискам. (Источник: ClementDelangue)
Обсуждение параллелизации AI Agent и повышения эффективности: Сообщество обсуждает, может ли параллелизация AI Agent значительно повысить эффективность. Некоторые сравнивают это с тем, что «девять женщин не могут родить ребенка за один месяц», полагая, что некоторые задачи по своей сути последовательны и их трудно распараллелить. Однако есть и мнения, что, работая параллельно над различными ветвями/задачами, несколько Agent могут повысить эффективность, особенно при обработке других проблем в ожидании ответа Agent. В обсуждении также упоминается закон Амдала, который гласит, что эффективность параллелизации зависит от характера задачи, и подчеркивается, что Agent недороги, и даже частичная параллелизация может привести к повышению эффективности. (Источник: Reddit r/ClaudeAI)
Опасения по поводу выпуска AGI и контроля: Сообщество активно обсуждает, будет ли AGI выпущен публично. Большинство считает, что компания или страна, которая первой обнаружит/создаст AGI, будет строго хранить это в секрете, чтобы получить огромное преимущество, и не будет легко публиковать его. Опасающиеся считают, что появление AGI может привести к потере контроля и даже превзойти ожидания человека. Некоторые также отмечают, что компании, стремящиеся к прибыли, будут коммерциализировать его, а правительства могут немедленно взять его под свой контроль. (Источник: Reddit r/ArtificialInteligence)
Надежность LLM и феномен «галлюцинаций»: Сообщество обсуждает надежность LLM, сравнивая ее с кнопкой Google «Мне повезёт», полагая, что ответы LLM иногда зависят от удачи. Другой пользователь поделился опытом, когда Gemini 2.5 выдавал «диссоциативные» аномальные результаты, что вызвало беспокойство по поводу стабильности модели и феномена «галлюцинаций». Эта неопределенность означает, что пользователям по-прежнему необходимо тщательно проверять результаты LLM. (Источник: Reddit r/ArtificialInteligence)
AI переопределяет роли и названия профессий человека: Илон Маск в xAI объявил об отмене термина «исследователь», оставив только «инженер», считая «исследователя» пережитком академической среды и подчеркивая фактический инженерный вклад. Эта точка зрения вызвала дискуссию в сообществе: некоторые согласны, что в конечном итоге все должны быть инженерами, но другие возражают, указывая на важность исследований для инженерии, и ставят под сомнение, что такой подход может привести к оттоку талантов. (Источник: Yuchenj_UW)
Влияние AI на работу менеджеров по продукту (PM): В социальных сетях обсуждается влияние AI на работу менеджеров по продукту, отмечается, что AI переформатирует процесс разработки продукта. Некоторые считают, что AI-кодирование мало влияет на инженерные команды, но в продуктовых и дизайнерских командах AI значительно ускоряет итерации за счет прототипирования. AI PM делятся тем, как строить продукты в ответ на изменения, вызванные AI, подчеркивая, что управление продуктом больше не является «кодированием по наитию», а требует тщательного управления. (Источник: amasad)
Обсуждение AI и будущего общества: Сообщество обсуждает, может ли AI привести к будущему без денег и работы. Некоторые считают, что AI может автоматизировать большую часть труда, освобождая людей для саморазвития и общения, но для достижения такой утопии потребуются масштабные изменения в ценностях, доступе и собственности, а не только технологии. Другие опасаются, что такое будущее может привести к злоупотреблению властью со стороны тех, кто контролирует AI, или к тому, что сам AI разовьет неожиданные цели. (Источник: Reddit r/ArtificialInteligence)
💡 Прочее
Симбиотические отношения AI и квантовых вычислений: Quantinuum и Google DeepMind раскрыли реальность симбиотических отношений между квантовыми вычислениями и AI. Уникальные возможности квантовых вычислений предоставляют новую вычислительную парадигму для AI-моделей, в то время как AI может оптимизировать квантовые алгоритмы и аппаратные проекты. Сочетание этих двух областей обещает прорывы в решении сложных проблем, обработке данных и других аспектах, способствуя развитию передовых технологий. (Источник: Ronald_vanLoon)
Умный фитнес-тренажер AEKE завоевывает рынок элитных домашних устройств: Шэньчжэньская компания AEKE за один месяц собрала десятки миллионов юаней на зарубежной краудфандинговой платформе благодаря своему умному фитнес-тренажеру Smart Home Gym K1 стоимостью 20 000 юаней. Продукт ориентирован на силовые тренировки и пилатес, предлагая комплексное программно-аппаратное решение, оснащенное 4K-сенсорным экраном, собственной технологией цифровых серводвигателей и системой AI-персонального тренера, что обеспечивает персонализированные тренировочные планы и коррекцию движений в реальном времени. AEKE нацелена на элитный рынок, позиционируя себя как легкое, не требующее установки и художественное изделие для дома, а также повышает лояльность пользователей и эффективность выхода на зарубежные рынки с помощью системы AI-персонального тренера. (Источник: 36氪)
Ежемесячный дайджест AIhub: июль 2025 года: AIhub опубликовал ежемесячный дайджест за июль 2025 года, охватывающий важные AI-события, такие как футбольный турнир роботов RoboCup и конференция по машинному обучению ICML. Содержание включает интервью и обзоры различных лиг RoboCup (например, RoboCupRescue, Small Size League, 3D Simulation League), приглашенные доклады и награды ICML, а также представление исследовательской платформы NASA OnAIR для бортового AI. Кроме того, рассматриваются исследования в области генерации текста в звук и использования обратной связи во взаимодействии человека с роботом. (Источник: aihub.org)
