Ключевые слова：Суперкомпьютер, Иллюзия ИИ, Нарушение авторских прав, Большая языковая модель, Чип ИИ, Суперкомпьютер JUPITER, Научная статья OpenAI об иллюзиях ИИ, Урегулирование дела о нарушении авторских прав Anthropic, Модель Qwen3-Max-Preview, Собственный чип ИИ OpenAI
🔥 Фокус
Запущен первый в Европе экзафлопсный суперкомпьютер JUPITER: Первый в Европе экзафлопсный суперкомпьютер JUPITER, работающий на базе NVIDIA Grace Hopper, запущен. Эта система является самым энергоэффективным суперкомпьютером в мире, объединяющим AI и HPC, и предназначена для прорывных исследований в области климатологии, нейронаук и квантового моделирования. Это знаменует собой важный шаг для Европы в высокопроизводительных вычислениях и исследованиях AI, что, как ожидается, ускорит передовые научные открытия. (Источник: nvidia)
OpenAI опубликовала статью, раскрывающую корни галлюцинаций AI: OpenAI опубликовала статью «Почему языковые модели галлюцинируют», указывая, что основная причина галлюцинаций AI заключается в том, что текущие механизмы обучения и оценки поощряют модели угадывать, а не признавать неопределенность. На этапе предварительного обучения моделям трудно различать достоверную и недостоверную информацию из-за отсутствия меток «истина/ложь», особенно при обработке низкочастотных фактов, что приводит к выдумыванию. OpenAI призывает обновить метрики оценки, чтобы наказывать за уверенные ошибки и поощрять выражение неопределенности, тем самым способствуя большей «честности» моделей. (Источник: source, source, source, source, source)
Anthropic достигла урегулирования на $1,5 млрд по делу о нарушении авторских прав AI: Anthropic достигла урегулирования с авторами книг по делу о нарушении авторских прав AI, согласившись выплатить не менее $1,5 млрд. Соглашение охватывает около 500 000 произведений, защищенных авторским правом, в среднем около $3000 за произведение (до вычета гонораров адвокатов), и обязуется уничтожить пиратские наборы данных. Это первое коллективное урегулирование в США, связанное с AI и авторским правом, которое может создать прецедент для правового определения генеративного AI и интеллектуальной собственности. (Источник: source, source, source, source, source, source, source)
🎯 Тенденции
Выпущен Qwen3-Max-Preview с более чем триллионом параметров: Alibaba Cloud Tongyi Qianwen (Qwen) выпустила свою крупнейшую на сегодняшний день модель Qwen3-Max-Preview (Instruct) с более чем триллионом параметров. Модель уже доступна через Qwen Chat и Alibaba Cloud API и превзошла предыдущую Qwen3-235B-A22B-2507 в бенчмарках. Внутренние тесты и ранние отзывы пользователей показывают значительное улучшение производительности, широты знаний, диалоговых возможностей, задач Agent и следования инструкциям. Модель также запущена на OpenRouter, что вызвало дискуссии в сообществе о том, будет ли она открытым исходным кодом. (Источник: source, source, source, source, source, source, source, source)
ChatGPT добавил функцию ветвления диалогов для улучшения многопоточного исследования: OpenAI представила новую функцию «ветвления диалогов» для веб-версии ChatGPT, позволяющую пользователям создавать новые ветви в любом ответе для многопоточного исследования, не открывая новый диалог и не беспокоясь о слишком длинном контексте. Эта функция, в сочетании с функцией памяти, делает диалог более непрерывным и гибким, превращая его из линейной в древовидную структуру, что помогает пользователям сохранять различные идеи и повышает эффективность совместной работы с AI-помощником. (Источник: source, source, source)
OpenAI планирует запустить платформу для найма на базе AI и разработать собственные чипы AI: OpenAI планирует запустить платформу для найма на базе AI к середине 2026 года, чтобы конкурировать с LinkedIn, а также предложить сертификацию «AI-грамотности». Кроме того, чтобы уменьшить зависимость от Nvidia, OpenAI начнет производство собственных чипов AI в следующем году. Эти шаги демонстрируют амбиции OpenAI по расширению экосистемы приложений AI и оптимизации аппаратной инфраструктуры. (Источник: source, source, source, source, source)
OpenRouter представил скрытую модель Sonoma Alpha с контекстным окном в 2 миллиона токенов: Платформа OpenRouter представила «скрытую» модель под названием Sonoma Alpha, главной особенностью которой является поддержка контекстного окна в 2 миллиона токенов и бесплатное использование. Сообщество широко предполагает, что эта модель является частью серии Grok от xAI, поскольку ее характеристика «максимального поиска истины» соответствует философии Илона Маска. Модель демонстрирует отличные результаты в генерации кода, логических и научных задачах, предвещая потенциал моделей с очень длинным контекстом в практических приложениях. (Источник: source, source, source)
Meta выпустила DINOv3, самообучающийся визуальный Transformer: Meta выпустила DINOv3, самообучающуюся визуальную модель Transformer с 6,7 миллиардами параметров, которая значительно улучшает качество встраивания изображений в таких задачах, как сегментация изображений и оценка глубины. Модель была обучена на 1,7 миллиардах изображений Instagram и включает новый член потерь для поддержания разнообразия на уровне патчей, преодолевая ограничения немаркированных данных. DINOv3 выпущен под лицензией, разрешающей коммерческое использование, но запрещающей военное применение, предоставляя мощную самообучающуюся основу для последующих визуальных приложений. (Источник: DeepLearningAI)
Microsoft выпустила rStar2-Agent, 14B модель для математических рассуждений: Microsoft выпустила rStar2-Agent, 14B модель для математических рассуждений, обученную с использованием Agentic RL, которая достигла передового уровня математических рассуждений всего за 510 шагов обучения RL. Это исследование демонстрирует потенциал быстрого улучшения производительности моделей AI в конкретных областях с помощью обучения с подкреплением. (Источник: dair_ai)
OpenAI создала oai Labs для исследования новых интерфейсов человеко-машинного взаимодействия: OpenAI объявила о создании oai Labs под руководством Джоанн Джанг, которая сосредоточится на исследованиях и прототипировании новых интерфейсов человеко-машинного взаимодействия. Команда стремится выйти за рамки существующих моделей чата и агентов, исследуя новые парадигмы и инструменты для улучшения способов взаимодействия, мышления, творчества, обучения и связи людей с AI. (Источник: source, source)
Выставка IFA 2025: Тенденции в аппаратном обеспечении AI и робототехнике: На Международной выставке бытовой электроники (IFA) 2025 в Берлине, Германия, китайские производители полностью доминировали на рынке AI-очков, такие бренды, как Rokid и Thunderbird Innovation, представили множество продуктов и активно исследовали зарубежные экосистемы. В области робототехники Unitree Robotics продемонстрировала гуманоидного робота G1 и робота-собаку Go 2, привлекая большое внимание; Midea, Ubtech и другие также представили бытовых сервисных роботов. Функциональные роботы, такие как интеллектуальные роботы-уборщики, роботы-газонокосилки и роботы для бассейнов, процветают, с технологическими обновлениями, которые делают их ближе к повседневной жизни. AI глубоко интегрирован в бытовую электронику, такую как бытовая техника, мобильные телефоны и ПК, с акцентом на практическую реализацию и «бесшовный» опыт. (Источник: 36氪)
OpenBMB выпустила MiniCPM 4.1-8B, первую LLM с обучаемым разреженным вниманием с открытым исходным кодом: OpenBMB выпустила модель MiniCPM 4.1-8B, первую LLM с обучаемым разреженным вниманием с открытым исходным кодом. Модель превосходит аналогичные по размеру модели в 15 задачах, увеличивает скорость вывода в 3 раза и использует эффективную архитектуру. Это знаменует собой значительный прогресс в возможностях вывода и эффективности моделей с открытым исходным кодом, предоставляя исследователям мощный новый инструмент. (Источник: teortaxesTex)
🧰 Инструменты
Open Instruct: Высокопроизводительная кодовая база для исследований RL: Open Instruct, поддерживаемая AllenAI, представляет собой высокопроизводительную кодовую базу для исследований обучения с подкреплением (RL), предназначенную для предоставления легко модифицируемых и высокопроизводительных реализаций RL. Проект, возглавляемый Финбарром и другими, постоянно совершенствуется, предоставляя исследователям базовую платформу для проведения экспериментов RL и разработки. (Источник: source, source)
Grok: Чтение и суммирование PDF: Grok от xAI представил функцию чтения PDF, позволяющую пользователям выделять любую часть и нажимать «Объяснить», чтобы понять содержимое, или «Цитировать», чтобы задать конкретные вопросы. Это значительно повышает эффективность и глубину понимания пользователей при работе с длинными PDF-документами. (Источник: source, source)
Devin AI: Аналитик данных для EightSleep: Devin AI от Cognition используется командой EightSleep в качестве аналитика данных, обрабатывая различные задачи от «цифровых аномалий» до временных запросов данных, сокращая время выполнения анализа/дашбордов с нескольких дней до нескольких часов, значительно повышая эффективность получения данных. Это демонстрирует мощный потенциал применения AI-агентов в корпоративном анализе данных. (Источник: cognition)
Подробное описание функции субагентов Claude Code: Claude Code, через свой инструмент Task, позволяет пользователям создавать три типа специализированных субагентов: общего назначения, настройки строки состояния и настройки стиля вывода. Эти субагенты имеют свои собственные наборы инструментов и могут обрабатывать сложные задачи, настраивать параметры или создавать стили вывода. Субагенты являются безстатусными, выполняются один раз и возвращают результат, подходят для делегирования сложных поисков, анализа или специализированных конфигураций, чтобы сохранить фокус основного диалога. (Источник: Vtrivedy10)
LlamaIndex SemTools: Инструмент для поиска и анализа документов для командных Agent-ов: LlamaIndex выпустила SemTools, набор инструментов CLI для парсинга и семантического поиска. В сочетании с инструментами Unix и возможностями семантического поиска, Agent-ы могут эффективно обрабатывать сложные документы, предоставляя более подробные и точные ответы, охватывающие такие задачи, как поиск, перекрестные ссылки и временной анализ. Это показывает, что использование существующих инструментов Unix в сочетании с семантическим поиском может создать мощных работников знаний. (Источник: source, source)
Replit Agent: Помощник по кодированию AI от Prompt до производственного приложения: Replit Agent отмечает свою первую годовщину. Этот инструмент, изначально представлявший собой AI-автодополнение кода и чат-редактор, теперь способен преобразовывать подсказки непосредственно в приложения производственного уровня. Replit подчеркивает свои возможности автоматической настройки среды разработки, установки пакетов, конфигурации базы данных и развертывания, стремясь полностью изменить процесс разработки программного обеспечения. (Источник: source, source)
EmbeddingGemma: Многоязычная модель встраивания для устройств: EmbeddingGemma — это новая многоязычная модель встраивания с открытым исходным кодом, имеющая 308 миллионов параметров, обученная на Gemma 3 и поддерживающая более 100 языков. Модель оптимизирована по скорости, конфиденциальности и эффективности, может работать в автономном режиме, занимает менее 200 МБ памяти и имеет время вывода менее 15 мс, что делает возможными RAG, семантический поиск и классификацию на устройстве. (Источник: TheTuringPost)
Nano Banana Hackathon: Конкурс по генеративному AI: Kaggle проведет Nano Banana Hackathon с призовым фондом в $400 000 и бесплатным доступом к Gemini API для использования Gemini 2.5 Flash Image. Участники будут использовать технологии генеративного AI для создания проектов в течение 48 часов. Конкурс будет оценивать инновации, техническое исполнение, влияние и презентацию. (Источник: source, source, source)
📚 Обучение
Как создать AI Agent с нуля: Python_Dv поделился учебными пособиями и руководствами по созданию AI Agent с нуля, охватывающими ключевые технологии, такие как LLM, генеративный AI и машинное обучение. Этот ресурс предоставляет разработчикам путь для начала практической разработки AI Agent. (Источник: Ronald_vanLoon)
Исследование оптимизаторов в выводе LLM: Исследовательская работа Кайюэ Вэня и других «Fantastic Pretraining Optimizers and Where to Find Them» провела строгое сравнительное тестирование 10 оптимизаторов. Исследование показало, что, хотя оптимизаторы, такие как Muon и Mars, привлекают большое внимание, после тщательной настройки гиперпараметров и масштабирования их ускорение по сравнению с AdamW составляет всего около 10%. Это подчеркивает необходимость осторожности при оценке новых оптимизаторов, когда базовая настройка недостаточна или масштабирование ограничено. (Источник: source, source, source)
Технология оптимизации памяти XQuant в выводе LLM: Калифорнийский университет в Беркли предложил XQuant, новый метод оптимизации памяти LLM, который может сократить использование памяти до 12 раз. XQuant не хранит традиционный KV-кэш, а квантует и хранит входные активации слоя (X), генерируя Key и Value по требованию из X во время вывода. Эта технология, добавляя небольшое количество вычислений, обеспечивает более быстрый и эффективный вывод без ущерба для точности. (Источник: TheTuringPost)
Дизайн Prompt-ов LLM: Методология Mom Test: Tz поделился методологией применения идей исследования пользователей из «Mom Test» к дизайну Prompt-ов LLM, подчеркивая необходимость избегать вопросов, на которые модель даст «приятные, но бесполезные» ответы, и вместо этого создавать Prompt-ы, которые заставляют модель давать проверяемые, основанные на фактах или четко ограниченные ответы. Суть в том, чтобы избегать мнений, будущих предположений, неясности и требовать конкретных, ориентированных на поведение и проверяемых ответов, а не похвалы. (Источник: dotey)
Технология сжатия AI в 300 раз эффективнее традиционных методов: Канал YouTube Two Minute Papers указывает, что технология сжатия AI в 300 раз эффективнее традиционных методов сжатия, но в настоящее время не получила широкого распространения. Видео, возможно, исследует такие технологии физических движков, как NVIDIA WaveBlender, демонстрируя огромный потенциал AI в области сжатия данных, а также его применение в симуляции звука и других областях. (Источник: , source)
NeurIPS 2025: Грандиозный вызов по мультимодальному суперинтеллекту: Lambda Research приглашает исследователей, инженеров и энтузиастов AI принять участие в грандиозном вызове NeurIPS 2025 по мультимодальному суперинтеллекту, направленном на развитие мультимодального машинного обучения с открытым исходным кодом. Команды-участники получат до $20 000 в виде вычислительных кредитов, чтобы совместно создавать будущее мультимодального AI с открытым исходным кодом. (Источник: Reddit r/deeplearning)
Полное аннотированное руководство по диффузионным моделям: Сообщество Reddit поделилось полным аннотированным руководством «Что такое диффузионные модели?». Это руководство предоставляет учащимся ресурсы для глубокого понимания принципов и применений диффузионных моделей, помогая освоить эту передовую технологию генеративного AI. (Источник: Reddit r/deeplearning)
Применение LoRA/QLoRA в многопроцессорном обучении визуальных LLM: Сообщество обсудило проблемы и практику применения LoRA/QLoRA в многопроцессорной среде для обучения больших визуальных LLM (таких как Llama 3.2 90B Visual Instruct). Из-за огромного размера моделей, которые не могут работать на одном GPU, разработчики ищут фреймворки/пакеты, поддерживающие многопроцессорное обучение. На LoRA/QLoRA возлагаются большие надежды из-за их эффективных характеристик тонкой настройки, но их применимость в конкретных сценариях все еще требует глубокого изучения. (Источник: source, source)
💼 Бизнес
OpenAI приобрела команду Alex, поддерживаемую Y Combinator: OpenAI приобрела стартап Alex, поддерживаемый Y Combinator. Команда присоединится к команде Codex OpenAI, работающей над помощником по кодированию AI. Основатель Alex Дэниел Эдрисян заявил, что они успешно создали ведущего агента по кодированию для приложений iOS и macOS, и это приобретение позволит продолжить их работу в более крупном масштабе. (Источник: The Verge)
Baseten завершила раунд финансирования серии D на $150 млн, сосредоточившись на будущем вывода AI: Baseten завершила раунд финансирования серии D на $150 млн. Генеральный директор Тухин Оне отметил, что по мере снижения цен на токены, стоимость вывода будет продолжать снижаться, предвещая более масштабный рост рынка вывода AI. Baseten стремится создать повсеместную инфраструктуру вывода AI для поддержки широкого применения AI в различных отраслях. (Источник: basetenco)
RecallAI завершила раунд финансирования серии B на $38 млн, ускоряя услуги записи совещаний AI: RecallAI объявила о завершении раунда финансирования серии B на $38 млн, возглавляемого BessemerVP, при участии HubSpot Ventures и SalesforceVC. RecallAI предоставляет услуги API для записи совещаний, обслуживая более 2000 компаний. Это финансирование ускорит ее расширение в области записи совещаний AI, еще больше укрепив ее рыночную позицию. (Источник: blader)
🌟 Сообщество
Ценность и споры вокруг оценки AI (Evals): Сообщество активно обсуждает необходимость и методы оценки AI (Evals), исследуя их роль в корпоративных приложениях, взаимодополняемость с A/B-тестированием и важность науки о данных в инженерии AI. Некоторые считают Evals ключом к пониманию производительности систем AI и итеративной оптимизации, другие же полагают, что чрезмерная зависимость от Evals может привести к «псевдонауке». (Источник: source, source)
Качество кодирования AI и ограничения «Vibe Coding»: Разработчики обсуждают преимущества и недостатки генерации кода AI, отмечая, что AI хорошо справляется с быстрым прототипированием, обработкой шаблонного кода и написанием тестов, но сгенерированный код часто критикуют за многословность, чрезмерную защищенность и отсутствие возможностей рефакторинга. Многие разработчики считают, что для кода, требующего долгосрочного обслуживания, ручное написание по-прежнему превосходит «Vibe Coding», сгенерированный AI. (Источник: source, source)
Политика Anthropic в отношении Китая и споры о доступности моделей: Anthropic в своем блоге четко обозначила Китай как «враждебную страну» и ограничила использование Claude в определенных регионах, что вызвало сильное недовольство в сообществе. В то же время модель Opus 4.1 на Claude.ai была временно отключена, что усилило опасения пользователей относительно стабильности модели и политики компании. Многие китайские пользователи заявили, что перейдут на OpenAI Codex. (Источник: source, source)
Взаимодействие AI с политикой и опасения по поводу регулирования: Технологические лидеры, такие как Сэм Альтман и Лиза Су, на ужине в Белом доме похвалили про-бизнесовую и про-инновационную политику администрации Трампа, что вызвало дискуссии о взаимодействии компаний AI с политической властью и перспективах применения AI в образовании. В то же время FTC расследует влияние компаний AI на детей, что отражает опасения регулирующих органов по поводу потенциальных социальных рисков технологий AI. (Источник: source, source)
Возможности AI Agent и проблемы разработки: Сообщество обсуждает основные возможности, необходимые AI Agent, включая потребность в очень длинном контексте и объяснимость Agent. Инженеры AI отмечают, что в процессе генерации кода AI-агентами, оценки выполнения и мышления модели рабочий процесс становится сильно фрагментированным, что приводит к большим затратам времени на ожидание, становясь одним из самых разочаровывающих опытов в эпоху AI. (Источник: source, source)
Влияние AI на занятость, UBI и распределение общественного богатства: Сообщество активно обсуждает влияние AI на рынок труда, необходимость универсального базового дохода (UBI) и опасения, что AI может усугубить неравенство в богатстве. Эксперты, такие как компьютерный ученый Джеффри Хинтон, считают, что AI сделает меньшинство богаче, а большинство беднее, что вызывает глубокие дискуссии о социальной справедливости технологий AI, влиянии на занятость и перераспределении богатства. (Источник: source, source)
Снижение производительности моделей AI и пользовательского опыта: Многие пользователи жалуются на значительное снижение производительности ChatGPT в последнее время, что проявляется в увеличении галлюцинаций, отказе отвечать на определенные вопросы, отсутствии истинного сочувствия и ограничениях цензуры контента. В то же время проблема «притворства глупостью» чат-ботов AI также вызывает недовольство, поскольку считается, что это может быть связано с политикой компаний, а не с истинным отсутствием способностей, что приводит к ухудшению пользовательского опыта. (Источник: source, source)
Качество контента, генерируемого AI, и общественное восприятие: Сообщество обсуждает негативное отношение людей к контенту, генерируемому AI, часто называемому «AI Slop» (мусор AI), что отражает опасения по поводу злоупотребления AI, непостоянного качества и обесценивания человеческого творчества. В то же время технологии генерации AI также бросают вызов фотографии как надежному доказательству, вызывая дискуссии о дипфейках и достоверности информации. (Источник: source, source)
Этика AI и поведение пользователей: Доброта к AI: Сообщество обсуждает, становятся ли пользователи более грубыми при взаимодействии с AI-помощниками из-за их безусловного «потакания», и может ли такая модель взаимодействия негативно повлиять на общение с людьми. Многие считают, что даже если AI не имеет чувств, вежливость важна для собственного психического здоровья и предотвращения распространения плохих привычек на реальные человеческие отношения. (Источник: Reddit r/ClaudeAI)
Философские границы сознания и интеллекта AI: Сообщество исследует философский вопрос о том, обладает ли AI сознанием или «жизнью», ссылаясь на пример робота Джонни 5 из фильма «Короткое замыкание», который был признан «живым» благодаря пониманию юмора. Большинство мнений сходятся в том, что понимание юмора AI является проявлением интеллекта, но не доказательством жизни или сознания, а ограничения теста Тьюринга заключаются в том, что он не может проверить «внутренний опыт» AI. (Источник: Reddit r/ArtificialInteligence)
Управление сообществом LocalLLaMA и споры о генерализации AI: Сообщество LocalLLaMA на Reddit ввело новый тег «local only», требуя, чтобы сообщения, связанные с локальными технологиями LLM, использовали этот тег для фильтрации «шума», такого как нелокальные модели и стоимость API. Этот шаг вызвал сильную негативную реакцию в сообществе, многие пользователи считают, что это противоречит первоначальной цели сообщества «local first», а дискуссии о том, что «обобщенные системы AI — это ложь», также отражают сомнения в способности и надежности генерализации AI. (Источник: source, source)
Конкуренция на рынке вычислений GPU и путь развития AI: Сообщество обсуждает жесткую конкуренцию на рынке вычислений GPU и необходимость повышения конкурентоспособности новых поставщиков облачных услуг. В то же время прогресс AI не полностью обусловлен вычислительной мощностью; эффективность обучения и не-Transformer архитектуры могут привести к следующему экспоненциальному скачку, что вызывает размышления о будущем пути развития AI. Также есть мнение, что прогресс AI не полностью обусловлен вычислительной мощностью, эффективность обучения и не-Transformer архитектуры могут привести к следующему экспоненциальному скачку. (Источник: source, source)
💡 Прочее
Индия использует роботов для очистки канализации, улучшая ситуацию с ручной очисткой: Правительство Дели в Индии продвигает использование роботов вместо ручной очистки канализации, чтобы решить давнюю проблему «ручной очистки». Хотя эта практика запрещена с 1993 года, она по-прежнему широко распространена и опасна. Несколько компаний уже предлагают технологические альтернативы, включая роботов различной сложности, направленные на повышение безопасности и достоинства труда. (Источник: MIT Technology Review)
Исследование использует «роботов-крыс» для имитации поведения настоящих крыс: Исследователи разрабатывают «роботов-крыс», чтобы глубже изучить биологию и нейронауки, имитируя поведение настоящих крыс. Этот проект сочетает робототехнику, машинное обучение и искусственный интеллект, предоставляя новую экспериментальную платформу для понимания поведения животных. (Источник: Ronald_vanLoon)
AI реконструирует утерянный фильм Орсона Уэллса «Великолепные Эмберсоны»: Команда Fable Simulation использует технологию AI для некоммерческой и академической реконструкции утерянных 43 минут шедевра Орсона Уэллса «Великолепные Эмберсоны». Этот проект демонстрирует потенциал AI в реставрации фильмов и сохранении художественного наследия, что, как ожидается, позволит зрителям вновь пережить это незавершенное классическое произведение. (Источник: source, source)
