✔️ Линус Торвальдс поддержал использование ИИ в разработке ядра

Отец Linux отклонил инициативу запретить ИИ-инструменты в разработке ядра, предложив недовольным сделать форк или покинуть проект. По его словам, сообществу нужно адаптировать LLM для помощи мейнтейнерам, минимизировав генерацию некорректных патчей и баг-репортов.

Текущие правила допускают добавление сгенерированного кода при наличии тега Assisted-by. Поскольку модель не может подписать сертификат происхождения, ответственность за качество, код-ревью и юридические риски полностью несет человек, отправивший коммит.

Торвальдс отметил, что философия Open Source нацелена на создание технологий, а не на соблюдение идеологий. Команда продолжит принимать патчи исключительно на основе их технической ценности, не ограничивая участников в выборе инструментов разработки.
kernel.org

✔️ Google провела ребрендинг NotebookLM

Компания переименовала NotebookLM в Gemini Notebook и добавила возможность выполнение кода. Каждый блокнот получил изолированную облачную среду для написания и запуска скриптов. Это позволяет анализировать данные напрямую из загруженных источников без экспорта во внешние инструменты.

Сервис остается самостоятельным, но стал глубже интегрирован в экосистему компании. Блокноты создаются и синхронизируются внутри приложения Gemini, а позже появятся в ИИ-выдаче Google Search.

Сейчас запуск кода открыт для подписчиков Google AI Ultra и корпоративных клиентов Workspace. В течение нескольких недель доступ развернут для пользователей тарифа Pro.
blog.google

✔️ Sakana Fugu получила поддержку моделей семейства Nemotron

Токийский стартап добавил открытые модели NVIDIA в свою модульную платформу оркестрации агентов Fugu, которая динамически выбирает, координирует и объединяет легковесные специализированные модели для многоэтапных задач.

Модели Nemotron добавили в пул агентов платформы функции генерации кода, вызова внешних инструментов и следования инструкциям.

Инженерные команды Sakana AI и NVIDIA займутся совместной оптимизацией производительности модульных ИИ-архитектур. Для NVIDIA партнерство дает среду тестирования открытых решений в мультиагентных сценариях.
sakana.ai

✔️ Claude теперь может авторизовываться на сайтах через 1Password

Менеджер паролей интегрировал Claude для выполнения браузерных задач с авторизацией. Учетные данные и одноразовые коды не передаются на серверы Anthropic и не попадают в контекст модели. 1Password подставляет их напрямую на целевую страницу через Agentic Mode.

Claude запрашивает логин под конкретную задачу, после чего пользователь подтверждает действие и разрешение выдается на одну сессию. Поддерживается выдача доступов к нескольким сайтам для сложных задач.

При перехвате управления расширение 1Password блокирует основное хранилище, оставляя доступ только к одобренным записям. Если после автозаполнения отправка формы не удалась, введенные значения стираются.

Интеграция доступна на Mac при наличии десктопных приложений и расширений. В будущих апдейтах планируется добавить поддержку платежных карт.
1password.com

✔️ Бигтех увеличивает расходы на личную безопасность топ-менеджмента

Волна общественного недовольства развитием ИИ переросла в реальные риски для IT-сектора. По данным аналитиков Liferaft, количество угроз в адрес дата-центров и руководителей ИИ-компаний выросло в 7 раз.

Это напрямую отразилось на корпоративных бюджетах - в 2025 году уже 38% компаний из индекса S&P 500 отчитались о расходах на охрану руководства (против 27% в 2021 году). За год траты Palantir по этой статье взлетели на 150%, у Oracle - на 86%, а бюджет Salesforce на защиту топов увеличился до 4 миллионов долларов.

Охранные агентства Кремниевой долины фиксируют резкий спрос на вооруженных, но максимально неприметных телохранителей. Менеджмент ИИ-корпораций также настоятельно не рекомендует рядовым сотрудникам носить одежду с логотипами компаний за пределами кампусов.
wsj.com


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Anthropic переработала команду code-review в Claude Code

Команда получила уровни Low, Medium, High, X-high и Ultra.

И это не один и тот же промпт с разным временем на ризонинг - на каждом уровне процесс построен по-своему.

Уровень подхватывается из настроек сессии автоматически, но его можно задать руками командой /code-review high.

🟢Low делает один быстрый проход по диффу.

🟢Medium читает изменённый код в контексте проекта, прогоняет несколько поисковых проходов под разными углами и перепроверяет находки перед выдачей.

🟢High выносит поиск и верификацию в субагентов с чистым контекстом, чтобы проверяющие не были заякорены на рассуждениях агента, который этот код только что писал.

🟢X-high дополнительно ищет, как изменения влияют на код за пределами самого диффа.

🟠Ultra - верхняя ступень, где ревью выполняется в облачной песочнице, куда Claude Code выгружает состояние репозитория или клонирует PR с GitHub. Там запускается целый парк агентов, и каждая находка независимо воспроизводится и верифицируется.

Ultra находится в статусе research preview и оплачивается отдельно от подписки - Pro и Max подписчикам дают 3 бесплатных запуска, дальше каждый прогон списывается из кредитов на дополнительное использование стоит примерно от 5 до 20 долларов в зависимости от размера изменений.

Качество новой системы подкрепляют замерами Opus 4.8 на открытом датасете с ручной разметкой ошибок. Уровень Low нашёл 17% размеченных багов, Medium - 22%, High - 24%, X-high - 25%.

У "конкурента" (компания его не называет) - те же уровни дали от 8 до 12%.

Anthropic утверждает, что использует Ultra-режим на каждом пулл-реквесте в собственной разработке.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🌟 ReactBench: инструмент оценки агентов при работе с кодом на React

Команда Million, известная инструментами React Doctor, React Scan и Million.js, представила тест для агентов, пишущих код на React.

Актуальность ReactBench зеркальна реальному положению дел - около 70% сайтов на JavaScript используют React, а мелкие ошибки в сгенерированном коде тиражируются в огромных масштабах.

Например, сбой Cloudflare в сентябре 2025 года - панель управления и API компании легли из-за одной неверной зависимости в useEffect, которую не поймали ни ревью, ни тесты.

Философия проекта в том, что общие кодинг-бенчмарки проверяют лишь поведение по принципу "тесты прошли - задача засчитана".

В ReactBench каждое решение должно ещё и пройти проверку React Doctor, анализатора с более чем 400 правилами, который ищет в коде лишние перерисовки, сломанные эффекты, проблемы с доступностью и сопровождаемостью.

🟡Набор состоит из задач двух типов

Write React - реализовать настоящую функцию. Задания этого типа собраны из принятых PR в открытых репозиториях. Агент получает кодовую базу и описание задачи, а скрытые тесты и эталонное решение видит только проверяющая система.

Fix React - найти и исправить все баги в существующем компоненте, обнаруженные React Doctor, не создавая при этом новых проблем. Причём агента еще и лишают доступа к линтерам.

🟡Результаты прогонов

Само собой, созданием бенча не ограничились и запустили его на топовых моделях. Тут важен небольшой дисклеймер:

Бенчмарк сравнивает не модели в чистом виде, а связки модель+агентская оболочка (Codex CLI, Claude Code и другие), и оболочка влияет на итог.

По итогам лидируют с минимальным отрывом GPT-5.6 Sol (43,1%) и Fable 5 (41,2%), но важнее разница в цене - прогон Fable 5 обходится в среднем в 5,8 раза дороже, чем Sol.

Оптимальным по соотношению стоимость-качество авторы называют GPT-5.6 Terra на средних настройках. Замыкают таблицу GLM 5.2, Sonnet 5, GPT-5.6 Luna и Kimi K2.7 Code.

Набор полностью открыт на Github.


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Agents #Benchmark #ReactBench #Million

📌 Физики создали память на механических колебаниях для квантового компьютера

Группа из Швейцарской высшей технической школы Цюриха экспериментально продемонстрировала квантовые вычисления, в которых рабочая память построена на механических колебаниях, а не на электромагнитных состояниях.

Архитектура скопирована с классического компьютера, где процессор и оперативная память разделены.

Роль процессора играет сверхпроводящий кубит, а роль памяти - крошечные механические резонаторы внутри квантового чипа, элементы, отдалённо похоже на гитарные струны, которые при записи информации начинают колебаться на частотах за пределами слышимого.

Для вычисления кубит обращается к колебанию в памяти, обрабатывает и изменяет его состояние, а затем записывает обратно. Такое разделение вычислений и хранения отличает подход от многих существующих квантовых схем, где обработка и память тесно переплетены.

🟡Ставка на механику объясняется двумя ограничениями

Сегодня квантовую память чаще всего делают электромагнитной в связке со сверхпроводящими кубитами - обе технологии хорошо изучены и позволяют считывать и менять квантовые состояния с высокой точностью.

Но такие элементы относительно громоздки, что мешает превращать лабораторные установки в практические машины.

Механические резонаторы заметно компактнее, а главное - ёмче (как струна может звучать разными тонами, резонатор поддерживает множество мод колебаний, и каждая мода работает как отдельная ячейка памяти).

Вдобавок, по данным группы, механические состояния дольше остаются стабильными - информация не затухает так быстро, как в электромагнитных аналогах.

🟡Работоспособность проверили на реальных задачах

Первая - квантовое преобразование Фурье, базовая процедура, на которую опираются многие квантовые алгоритмы, включая знаменитый алгоритм Шора для разложения чисел на множители.

Вторая - поиск периода функции, продемонстрировавший применение этой процедуры на практике.

Обе задачи требуют одновременно и точно управлять множеством квантовых состояний, хранить их и связывать между собой, не разрушая их хрупкую природу.

Авторы говорят, что их схема в принципе способна выполнять все базовые операции, необходимые для произвольного квантового вычисления, то есть годится как основа универсального программируемого квантового компьютера.

🔜 Почитать полную статью можно в в журнале Science


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ OpenAI предлагает бизнесу отказаться от подсчета токенов в пользу новой метрики

Финдиректор Сара Фрайар предложила новый метод для оценки ROI от внедрения ИИ. Вместо цены за тысячу токенов бизнесу предлагают ориентироваться на метрику "полезный интеллект на доллар".

Подход опирается на объем полезной работы, стоимость успешно закрытой задачи, надежность результата и рост отдачи при масштабировании.

В OpenAI уверены, что дешевые токены создают иллюзию экономии. Более дорогие модели на практике могут обходиться дешевле, поскольку выдают рабочий результат с первой попытки и исключают долгий цикл исправлений.
openai.com

✔️ Китай создал Всемирную организацию по сотрудничеству в сфере ИИ

В Шанхае подписали соглашение о создании организации, в которую вошли 29 стран. Инициативу Китая поддержали Россия, Беларусь, Бразилия, Сербия и государства Африки и Азии.

Задача альянса - сформировать международные стандарты управления искусственным интеллектом. Таким образом, конкуренция в ИИ выходит за пределы технологий и смещается в сторону взаимодействия государств.

Китай планирует снизить порог входа в отрасль для стран Глобального Юга. Для этого участникам альянса предоставят доступ к открытым китайским моделям, а также запустят программы технической подготовки локальных ML-инженеров и разработчиков.
reuters.com

✔️ Винт Серф разработает открытый стандарт идентификации агентов на базе DNS

Один из создателей базовых протоколов интернета Винт Серф ушел из Google после 20 лет работы, чтобы присоединиться к Innovation Labs. В статусе советника он займется проектированием открытого стандарта DNSid для авторизации и аудита ИИ-агентов.

DNSid привяжет цифровую личность агента к существующей инфраструктуре доменных имен. История регистраций и авторизация каждого бота будут фиксироваться с помощью криптографических доказательств.

Единый механизм верификации разрабатывают для перехода индустрии от изолированных систем к агентам, взаимодействующим друг с другом в глобальной сети. Стандарт позволит инфраструктуре определять, какой именно бот делает запрос и кто несет ответственность за его действия.
techcrunch.com

✔️ Decart AI обновил модель Lucy до версии 2.5

Спустя полгода стартап представил обновление модели редактирования FullHD-видео в реальном времени. Новинка всё так же работает при 30 fps и позволяет на лету менять персонажей, окружение и эффекты через текстовые промпты или референсные изображения.

Lucy 2.5 получила механизм Self-Anchoring. В начале сессии она делает слепок генерации и использует его как базовый ориентир для фиксации изменений, в результате чего объекты сохраняют заданный облик и учитывают динамику сцены, даже когда выходят за пределы кадра и возвращаются обратно.

Также снизилась задержка инференса за счет перевода вычислений в форматы квантования MXFP8 и NVFP4, что дало четырехкратный прирост скорости генерации. Сам инференс был оптимизирован алгоритмом sparse attention и за счёт kernel fusion, который снижает расходы на запуск процессов и разгружает память.
decart.ai

✔️ Сотрудники Baidu получают по $150 на тестирование сторонних ИИ-решений

Китайский техгигант ежемесячно выделяет сотрудникам 1000 юаней (~$150) на подписки к любым LLM-продуктам на рынке.

Вице-президент Шэнь Доу пояснил, что инициатива не привязана к KPI - компания рассчитывает на естественное формирование привычки у инженеров, а принудительное внедрение считает неэффективным.

По прогнозам Baidu, к концу 2026 года до 90% рабочих задач будут выполняться с участием ИИ. Следующие 3 года компания называет "золотым окном" до окончательной фиксации иерархии на технологическом рынке.

В рамках стратегии компания выстраивает полный цикл от собственных процессоров Kunlun до LLM и переходит на новую метрику DAA для оценки реальной пользы ИИ-агентов. Доля ИИ-направления в выручке компании в этом году достигла 52%.
huxiu.com


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

⚡️ Создатель XLNet, который вернулся в Китай и построил Moonshot AI

На GTC 2026 выступил Ян Чжилинь, 34-летний основатель и CEO Moonshot AI, компании, стоящей за моделями Kimi.

Его путь начинался в Университете Цинхуа. Затем Ян получил PhD в Carnegie Mellon, стажировался в Google Brain и Meta AI, работал с Куоком Ле и Джейсоном Уэстоном. Его исследования пересекались с работами Йошуа Бенжио и Яна Лекуна.

Широкую известность ему принесли Transformer-XL и XLNet.

Обе работы пытались решить одну из ключевых проблем языковых моделей: потерю информации из далёкого контекста.

Статью про XLNet впоследствии процитировали более 10 000 раз.

После учёбы Ян мог продолжить карьеру в американском Big Tech, но вернулся в Китай. Он участвовал в развитии крупных китайских ИИ-проектов, основал Recurrent AI, а в 2023 году запустил Moonshot AI в Пекине.

Исследования длинного контекста стали основой продуктов компании:

- Kimi K2 получила MoE-архитектуру на 1 трлн параметров
- Kimi K3 добавила нативное зрение, контекст на 1 млн токенов и 16 активных экспертов
- компания сделала ставку на программирование, агентов и работу с большими объёмами информации

Moonshot AI привлекла инвестиции Alibaba, Tencent и других крупных компаний. За несколько лет стартап превратился в одного из заметных участников китайской гонки frontier-моделей.

Ян объяснял возвращение просто: он боялся всю жизнь сожалеть, если не попробует создать собственную компанию.

Опыт, полученный в глобальной исследовательской среде, может быстро превратиться в технологическое преимущество целой страны.

Его полное интервью можно посмотреть здесь: https://www.youtube.com/watch?v=CwePo4847ho

@ai_machinelearning_big_data

#Moonshot #kimi

✔️ Клавиатура Codex Micro доступна для заказа

Спустя 2 недели после анонса, OpenAI в коллаборации с производителем клавиатур Work Louder представила контроллер Codex Micro, который переводит управление агентами в Codex с экрана на физические кнопки, регуляторы и джойстик.

Смысл гаджета в том, чтобы разработчик реже набирал однотипные запросы вручную.

Типовые операции запускает аналоговый джойстик. Отдельные командные клавиши позволяют принять результат, отклонить его, включить голосовой ввод по нажатию или открыть новый чат, не отрываясь от клавиатуры.

Кнопки программируются прямо в ChatGPT Codex, а в комплекте идёт набор из 32 сменных клавиш с символами платформы.

За состоянием агентов можно следить по подсветке - клавиши в реальном времени меняют цвет в зависимости от того, простаивает агент, думает, ждёт ввода, сообщает об ошибке или закончил работу.

Ещё одна деталь - физическое колесо, которым регулируется глубина ризонинга модели. Для простых задач её можно убавить ради скорости, для сложных - прибавить одним поворотом.

Корпус выточен из поликарбоната и алюминия с анодированным основанием. Механические переключатели из пластиков POM и POK рассчитаны на 50 млн нажатий. К компьютеру устройство подключается по Bluetooth или кабелем USB-C.

Официально поддерживаются Windows и macOS, а пользователям Linux предлагают костыль решение, созданное сообществом Work Louder.

Устройство продаётся ограниченным тиражом по цене в 230 долларов, доставка идёт по всему миру, кроме России и Бразилии.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ В Roblox можно будет собрать игру по текстовому описанию

Игровая платформа анонсировала функцию Build, которая превращает простой запрос в готовую базу игры.

Под капотом целый набор ИИ-моделей, открытых и собственных - они отвечают за игровые механики, окружение, персонажей, визуальный стиль и звук.

В геймдеве опасаются, что когда порог входа падает до текстового запроса, платформу зальёт поток AI-слопа, а авторам придётся конкурировать с ИИ-контентом, который штампуется в разы быстрее ручной работы.

Общее настроение индустрии при этом тревожное - по свежему опросу конференции GDC, 52% профессионалов игровой отрасли считают, что генеративный ИИ вредит геймдеву.

Ответ Roblox - ранжирование по удержанию игроков, как и для обычных игр. То есть если в игру никто не играет, её никто и не найдёт.

Публичное альфа-тестирование Build стартует 28 июля в Новой Зеландии для пользователей от 9 лет с подтверждённым возрастом.

Публиковать свои творения на глобальную аудиторию смогут те, кому исполнилось 16. Будет бесплатная базовая версия и платные тарифы.

Roblox также готовит ИИ-агентов, которые помогут авторам с плейтестами и аналитикой, а ещё с ноября прошлого года обучает модель, генерирующую редактируемые 3D-сцены.

На этом фоне компания закрывает видеозвонки через аватаров Roblox Connect, запущенные в 2023 году.

Приоритеты, судя по всему, расставлены.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Google хочет «вшить» архитектуру Gemini прямо в кремний

По данным The Information, Google разрабатывает серверный ИИ-чип под неофициальным названием Frozen v2. Часть архитектуры Gemini планируют реализовать непосредственно на аппаратном уровне.

Ожидаемый результат:

- в 6–10 раз выше энергоэффективность по сравнению с последними TPU
- больше обработанных токенов при том же энергопотреблении
- снижение дефицита вычислительных мощностей Google
- возможное развёртывание уже с 2028 года

Цена такой эффективности — потеря гибкости. Если ключевые элементы модели зафиксированы в кремнии, будущие версии Gemini должны сохранять совместимую архитектуру. Крупное изменение модели может потребовать разработки нового чипа.

TPU уже снизили зависимость Google от Nvidia. Frozen v2 способен связать модели и инфраструктуру ещё теснее: Gemini будет проектироваться под конкретный кремний, а кремний — под Gemini.

Проект пока находится на ранней стадии и официально не представлен.

#google #gemini #ai #hardware #tpu

https://www.theinformation.com/articles/google-plans-new-frozen-chip-run-ai-models-efficiently

✔️ Alibaba откроет код альтернативы CUDA

Полупроводниковое подразделение Alibaba (T-Head) анонсировало открытие исходного кода стека SAIL для фирменных ИИ-ускорителей Zhenwu. Проект анонсировали на Всемирной конференции по ИИ в качестве открытой альтернативы экосистеме Nvidia CUDA.

По заявлению T-Head, адаптация SAIL под популярные ML-фреймворки занимает менее 7 дней. Флагманом линейки выступает процессор Zhenwu M890, представленный в мае и спроектированный для работы с ИИ-агентами.

Alibaba ранее сообщала об отгрузке более 560 тысяч таких чипов сотням корпоративных клиентов.
scmp.com

✔️ Moonshot приостановил оформление подписок на Kimi K3

Стартап временно остановил продажу подписок на модель Kimi K3 из-за нехватки вычислительных мощностей. Действующие пользователи работают без ограничений, доступ новым клиентам откроют по мере масштабирования инфраструктуры.

Для балансировки нагрузки на кластеры компания меняет систему монетизации и делит единую подписку на 2 тарифа.

В план Kimi Membership входят веб-версия, мобильное приложение и стандартные сценарии использования. Для инженеров вводится Kimi Code Membership - ресурсы этого тарифа выделены только под генерацию и анализ кода. Такое разделение потоков должно стабилизировать работу сервиса.
Kimi в сети Х

✔️ ИИ-вендоры всерьез присматриваются к чипам AMD

Microsoft расширит использование ускорителей AMD в инфраструктуре Azure. Во второй половине 2026 года компания запустит вычислительную платформу AMD Helios, оптимизированную для крупных моделей. Сатья Наделла объяснил расширение партнерства ценовой политикой Nvidia и конкуренцией со стороны TPU.

Параллельно аппаратное обеспечение AMD тестирует Anthropic. По данным SemiAnalysis, AMD присвоила разработчику Claude высший приоритет поддержки наравне с Amazon. Ожидается, что компании официально анонсируют партнерство на конференции Advancing AI после решения проблем с оптимизацией программного стека.
microsoft.com

✔️ ИИ спроектировал компоновку невидимого в полете одномоторного дрона

Корпус аппарата Phantom Twist в полете вращается со скоростью до 25 оборотов в секунду, делая его почти невидимым за счет эффекта размытия. А процессе создания дрона ИИ сгенерировал 20 тысяч вариантов дизайна и симулировала их работу на фоне реальных пейзажей.

Пропеллер и рама Phantom Twist крутятся в противоположных направлениях - в конструкции нет статичных деталей. Аппарат в 10 раз сложнее заметить, чем классический квадрокоптер.

Авторы позиционируют устройство как инструмент для мониторинга дикой природы и осмотра инфраструктуры.
northwestern.edu

✔️ Нил Бломкамп выпустил короткометражку, полностью сгенерированную в ИИ

Известный по "Району №9" режиссер представил 13-минутный научно-фантастический хоррор Nightborne, полностью созданный с помощью видеомодели Seedance 2.0. Сюжет стилизован под документальное кино о военной программе, возвращающей в строй погибших солдат.

Бломкамп управлял процессом покадрово, выстраивая сцены через промпты на основе концепт-артов, подготовленных художниками. Для генерации лиц и озвучки студия лицензировала биометрию 32 человек, чтобы избежать проблем с авторскими правами.

Режиссёр заявил о планах снять полнометражный ИИ-фильм. Для реализации этих амбиций он уже открыл новую компанию, ориентированную на нейросетевой продакшен, которая придет на смену его классической студии Oats Studios.
Neill Blomkamp в сети Х


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml