✔️ OpenAI пригласила гендиректора Instacart возглавить направление разработки приложений.

OpenAI привлекла Фи́джи Симо, CEO Instacart, на роль главы направления приложений. Она будет курировать интеграцию исследований в реальные продукты, подчиняясь напрямую Сэму Альтману. Симо, ранее входившая в совет директоров OpenAI, известна успешным IPO Instacart и опытом управления продуктами в компании Марка Цукерберга. Ее задача в OpenAI - масштабировать бизнес-процессы компании на фоне роста и реструктуризации.

В OpenAI ожидают, что Симо поможет укрепить связь между фундаментальными разработками и их практическим применением. Альтман теперь сосредоточится на исследованиях, вычислительных системах и безопасности ИИ. Симо останется в Instacart до конца переходного периода, после чего полностью перейдет в OpenAI.
cnbc.com

✔️ Anthropic открыла API для веб-поиска.

Anthropic запустила API, позволяющий моделям Claude искать информацию в интернете. Теперь разработчики смогут встраивать в приложения актуальные данные без собственной поисковой инфраструктуры. Система анализирует запросы: если нужны свежие сведения, Claude формирует поисковый запрос, обрабатывает результаты и выдаёт ответ с цитатами, уточняя вопросы на основе предыдущих находок.

В API доступна настройка доменов для поиска, блокировка нежелательных источников и управление доступом на уровне организации. Например, можно разрешить Claude сканировать только корпоративные ресурсы или научные базы. API работает с Claude 3.5 Sonnet, 3.7 Sonnet и 3.5 Haiku, а цена стартует от $10 за 1000 запросов.
anthropic.com

✔️ Google внедряет неявное кэширование в Gemini API.

Google анонсировала автоматическую функцию кэширования для Gemini API, которая обещает сократить расходы разработчиков на использование моделей Gemini 2.5 Pro и 2.5 Flash. В отличие от явного кэширования, где приходится вручную задавать частые запросы, новая система сама определяет повторяющиеся данные (общие префиксы в промптах) и экономит до 75% затрат на обработку. Минимум для срабатывания: 1024 токена в Gemini 2.5 Flash и 2048 в Pro (1 токен ≈ 0,75 слова для английского языка).

Google советует размещать повторяющийся контекст в начале запросов, а динамические данные - в конце, чтобы повысить шансы попадания в кэш. Однако, компания не предоставила независимых подтверждений заявленной экономии, а значит, реальная эффективность станет ясна после тестов ранними пользователями. Если обещания сбудутся, неявное кэширование может стать серьезным шагом в снижении стоимости работы с ИИ, особенно для проектов с шаблонными задачами.
developers.googleblog.com

✔️ Робота для пинг-понга создали в MIT.

Инженеры MIT представили роботизированную руку, которая играет в настольный теннис на уровне профессионалов. Устройство использует 5 суставов для контроля ракетки и оснащено камерами, данные с которых обрабатываются алгоритмами реального времени на 3 компьютерах. Система предсказывает траекторию мяча за доли секунды и наносит удары со скоростью до 19 м/с. В тестах робот успешно отразил 88% подач, включая топспины, прямые удары и подрезки - это выше, чем у предыдущих аналогов.

Сейчас робот «работает» в фиксированной зоне стола, но в планах - установить его на мобильную платформу для расширения зоны действия. Проект будет представлен на конференции ICRA.
interestingengineering.com

✔️ Infinix анонсировала умные наушники с переводом 162 языков в реальном времени.

Infinix AI Buds работают на собственном ИИ-движке CogLabs: режимы «Перевод диалогов» и «Синхронный перевод» упрощают общение на разных языках, а функция транскрибации превращает речь в текст. Технология шумоподавления (до 45 дБ) адаптируется к окружению, а прозрачный кейс с сенсорным экраном позволяет управлять музыкой и настройками без смартфона. Батарея держит до 36 часов работы (без шумодава), а грядущее обновление добавит голосового помощника Folax для управления через голос.

Наушники уже доступны на Indiegogo по цене от $79. Ранние покупатели получат их первыми.
prnewswire.co.uk

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🔥 В Qwen теперь есть песочницы для генерации и запуска кода.

Web Dev — новый инструмент для создания готовых фронтенд-страниц и приложений в Qwen Chat.

🎨 Просто напишите: «Создай сайт как ...» — и готово! Вы получаете код приложения.

Сгенерировали парочку лендингов и простенькую игру для теста - хорошо понимает промпты, работает шустро.

➡️ Попробовать: https://chat.qwen.ai/?inputFeature=web_dev

@ai_machinelearning_big_data

#qwen #codegenerator #online

✔️ Тенденция регулирования ИИ меняется: техгиганты переходят от «стремления к регулированию» к «отказу от регулирования».

Сэм Альтман, генеральный директор OpenAI, на слушаниях в Сенате заявил, что государственное одобрение для запуска мощных ИИ-систем губительно для технологического лидерства США. Это резкий разворот позиции после его же призывов к созданию регуляторного агентства два года назад. Теперь акцент сместился: вместо предупреждений об «экзистенциальных рисках» ИИ топ-менеджеры и власти требуют ускорить разработки, чтобы обогнать Китай.

OpenAI не одинока в резком смене курса: Google DeepMind отказался от запрета на военные ИИ-проекты, а Microsoft и компания Марка Цукерберга сняли ограничения на сотрудничество с армией.
washingtonpost.com

✔️ Nvidia адаптирует чип H20 для Китая, чтобы обойти экспортный контроль США.

Nvidia планирует выпустить упрощенную версию чипа H20 для китайского рынка уже в июле. Модификация связана с ужесточением экспортных ограничений США, которые заблокировали поставки оригинального чипа без специальной лицензии. Новый вариант H20 получит значительно урезанную память и другие технические ограничения, но позволит Nvidia сохранить позиции на ключевом рынке, где за прошлый год компания заработала $17 млрд.

По данным инсайдеров, китайские клиенты Tencent, Alibaba и ByteDance уже активно интересовались чипом, нарастив заказы до $18 млрд только с начала года. Глава Nvidia Дженсен Хуанг недавно посетил Пекин, подчеркнув стратегическую важность региона для компании.
reuters.com

✔️ Google инвестирует в 3 площадки для развития ядерной энергетики в США.

Google расширяет свое участие в энергетическом секторе, выделив финансирование стартапу Elementl Power для подготовки 3 площадок под современные ядерные проекты в США. Каждый объект планируют оснастить реакторами мощностью от 600 МВт, что должно помочь корпорации обеспечить стабильное энергоснабжение для своих дата-центров. Сумма вложений не раскрывается, но цель партнерства — ускорить ввод новых мощностей до 2035 года.

Elementl Power, основанная в 2022 году, позиционирует себя как разработчика «под ключ», предлагающего решения для клиентов, которые хотят доступ к чистой энергии.
world-nuclear-news.org

✔️ LegoGPT генерирует конструкции LEGO по текстовым описаниям.

Исследователи из Университета Карнеги-Меллон представили LegoGPT — нейросеть, которая превращает текстовые запросы в рабочие схемы сборки LEGO. Модель обучалась на 47 тысячах структур, что позволяет ей создавать оригинальные дизайны с нуля.

Система поэтапно подбирает блоки, проверяя их совместимость и устойчивость. Если деталь пересекается с другими или «висит в воздухе», LegoGPT откатывается к стабильному шагу и продолжает сборку. Результат всегда можно собрать руками или роботом. Код проекта доступен на GitHub.
tomshardware.com

✔️ Google создала Gemini Nano для защиты от мошенничества в реальном времени.

Google усилила борьбу с онлайн-мошенничеством, интегрировав модель Gemini Nano в браузер Chrome. Технология работает прямо на устройстве, анализируя сайты в режиме реального времени и блокируя фишинговые страницы до того, как пользователь успеет ввести данные.

В Android-версии Chrome появились ИИ-уведомления: если система заподозрит спам в push-сообщениях, предложит отписаться или заблокировать. Аналогичные алгоритмы теперь сканируют звонки и SMS — Gemini Nano распознает подозрительные шаблоны, даже если схема новая.
blog.google

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🔥 NVIDIA научили гуманоидных роботов двигаться как люди — прямо из симуляции в реальный мир !

Джим Фан (Директор по ИИ в NVIDIA) рассказал, что их команда добилась впечатляющего результата: роботы научились ходить и ориентироваться в пространстве без обучения в реальном мире.

Всё обучение прошло в симуляции, и после этого роботы сразу были отправлены на выполнение задач в открытом пространстве.

🌟 Что особенно впечатляет:

➡️ Обучение, которое заняло бы 10 лет в реальности, было сжато всего в 2 часа симуляции.

✔️ Как это возможно:

- Нет физических ограничений. В симуляции робот может падать и вставать хоть миллион раз без поломки. В реальности он бы ломался.

- Ускорение времени. В симуляции нет ограничений «реального времени» — можно крутить процесс с любой скоростью, насколько позволяет железо.

- Параллельное обучение. Можно сразу запускать много виртуальных роботов и собирать опыт с них всех одновременно.

Для обучения не понадобились гигантские модели -всего 1.5 миллиона параметров (не миллиардов!) хватило, чтобы смоделировать «подсознательную механику» движения человеческого тела.

Очень мощный шаг для развития embodied AI и робототехники 🚀

➡️ Полное выступление

@ai_machinelearning_big_data

#ai #robots #nvidia #future

🔥 9 бесплатных курсов c HuggingFace по искусственному интеллекту!

➡️Узнайте, как обучать, настраивать и развертывать большие языковые модели с помощью HuggingFace Transformers.
https://huggingface.co/learn/llm-course/chapter1/1

➡️Курс по AI-агентам
Создавайте инструменты с многоэтапным мышлением, используя LangChain и HF.
https://huggingface.co/learn/agents-course/unit0/introduction

➡️ Курс по глубокому обучению с подкреплением (Deep RL)
Научите агентов принимать решения и учиться на основе окружающей среды.
https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit0/introduction

➡️ Курс по компьютерному зрению
Изучите как работает OCR, сегментация и классификация изображений с моделями HuggingFace.
https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter0/introduction

➡️ Курс по работе с аудио
Применяйте трансформеры к аудио: распознавание речи, тегирование музыки и синтез речи.
https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter0/introduction

➡️ Курс по машинному обучению для игр
Узнайте, как ИИ меняет разработку игр: от поведения NPC до генерации контента.
https://huggingface.co/learn/ml-games-course/unit0/introduction

➡️ Курс по машинному обучению для 3D
Работайте с 3D-данными, такими как облака точек и сетки, на стыке графики и ML.
https://huggingface.co/learn/ml-for-3d-course/unit0/introduction

➡️ Курс по диффузионным моделям
Погрузитесь в технологию, лежащую в основе DALL·E и Stable Diffusion, и научитесь генерировать изображения.
https://huggingface.co/learn/diffusion-course/unit0/1

➡️ Кулинарная книга по открытому ИИ (Open-Source AI Cookbook)
Коллекция практических ноутбуков от реальных разработчиков ИИ — учитесь, копируйте код и создавайте свои проекты. https://huggingface.co/learn/cookbook/index

@ai_machinelearning_big_data

#free #courses #opensource #huggingface

📌 Как NVIDIA учит роботов жить в реальном мире через симуляции и нейросети.

Представьте: вы приходите домой, а робот уже накрыл ужин при свечах и убрал беспорядок после вчерашней вечеринки. И вы не можете отличить, человек это сделал или машина. Это «физический тест Тьюринга» — новая веха в робототехнике, о которой в своем выступлении рассказал Джим Фан, директор по робототехнике в NVIDIA.

Но почему до сих пор ни один робот не справляется с банановой кожурой на полу, а завтрак с хлопьями получается лишь на твердую тройку?

Проблема - в данных. Если ИИ для языка «питается» текстами из интернета, то роботам нужны данные из реального мира: сигналы управления, физические параметры, обратная связь от движений. Собрать их сложно и дорого. В NVIDIA используют телеметрию: операторы в VR-шлемах управляют роботами, записывая каждое действие. Но это медленно, а масштабировать такой сбор данных почти невозможно.

«Это как ископаемое топливо, только хуже — вы сжигаете человеко-часы», — говорит Фан.

Очевидное решение — использовать симуляции. NVIDIA запустила проект Dr. Eureka, где роботов учат в виртуальных мирах. Например, робособака учится балансировать на мяче, а гуманоид осваивает ходьбу за два часа симуляции вместо десяти лет проб и ошибок. Для этого запускают 10 000 параллельных сред с разной гравитацией, трением и весом (это называют «рандомизацией домена»). Если нейросеть справляется в миллионе вариаций, она справится и в реальности.

Но симуляции, к сожалению, не панацея. Традиционные методы требуют ручной настройки каждого объекта. Тут на помощь приходят генеративные модели: Stable Diffusion создает текстуры, ИИ генерирует 3D-сцены, а язык XML пишется через запросы к нейросети. Так появился фреймворк Robocasa — «цифровой двойник» реального мира, где всё, кроме робота, создано алгоритмами. Даже видео с роботом, играющим на укулеле, — фейк, сгенерированный видео-диффузионной моделью.

Ключевой прорыв - модель GROOT, которую NVIDIA открыла для сообщества. Она преобразует изображения и команды в движения, управляя роботом «из коробки». GROOT N1 ловко наливает шампанское или сортирует детали на конвейере. А все благодаря компактной архитектуре, всего 1.5 млн параметров, что меньше, чем у многих мобильных приложений.

Что дальше? Фан говорит о «физическом API» — слое, который превратит роботов в универсальных исполнителей. Представьте: вы запрашиваете навык «приготовить ужин от Мишлен» через облако, и робот делает это без программирования. Или роботы-курьеры сами перестраивают логистику, общаясь через язык действий.

«Все, что движется, станет автономным», — цитирует Фан CEO NVIDIA Дженсена Хуанга.

Главное препятствие кроется в этапе перехода от «цифровых близнецов» к нейросетевым симуляциям («цифровым кочевникам»), которые смогут предсказывать миллионы сценариев. Тут уже не хватит классических методов - нужны гибридные системы, где физика сочетается с генеративными моделями. И судя по темпам (за год нейросети научились реалистично имитировать жидкости и деформации), будущее ближе, чем кажется.

Так когда же мы пройдем физический тест Тьюринга? Возможно, это случится в один из обычных вторников — без анонсов и громких презентаций, как это произошло с языковыми моделями. И тогда роботы станут невидимым фоном жизни, как электричество или Wi-Fi. А мы очень быстро забудем, как жили без них.

🔜 Посмотреть все доклады с мероприятия AI Ascent 2025 на Youtube.


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Robotics #AIAscent2025 #NVIDIA

🟢Google: 25% нашего кода пишет ИИ

🟢 Microsoft: У нас 30% кода написано ИИ!

🟡 Anthropic: Подержи мое пиво — «Около 80–90% используемого нами кода сгенерировал Claude.

Некоторые задачи всё ещё требуют написания кода человеком — особенно те, что связаны со сложным рефакторингом или если есть определенные предпочтения по стилю/ архитектурным решениям.» - Лид-инженер Anthropic Boris Cherny.

Может поэтому они перестали выпускать новые модели?

@ai_machinelearning_big_data

#Anthropic #interview

✔️ Qwen официально выпустили квантованные версии Qwen3!

Теперь Qwen3 можно развернуть через Ollama, LM Studio, SGLang и vLLM — выбирайте удобный формат (GGUF, AWQ или GPTQ) для локального деплоя.

Все модели доступны в коллекции Qwen3 на Hugging Face и ModelScope:

➡️Hugging Face: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-67dd247413f0e2e4f653967f

➡️ ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen3-9743180bdc6b48

@ai_machinelearning_big_data

#Qwen