🖥 Большая сделка $NVDA и $INTC

NVIDIA и Intel объявили о стратегическом партнёрстве сразу на несколько поколений продуктов.

NVIDIA инвестирует $5 млрд в акции Intel по $23.28 за штуку, а совместные решения будут объединять x86-CPU от Intel и RTX-GPU от NVIDIA через NVLink.

🔹 ПК
- Intel выпустит x86 SoC с интегрированными GPU-чиплетами NVIDIA RTX.
- Это даст более плотную связку CPU+GPU, чем PCIe (Peripheral Component Interconnect Express) - это высокоскоростная шина, которая используется для соединения различных компонентов компьютера)

🔹 Дата-центры
- Intel создаст кастомные x86-CPU специально для NVIDIA.
- NVIDIA будет предлагать клиентам выбор: ARM или x86 в своих AI-платформах.
- Это усиливает позиции NVIDIA и даёт Intel шанс вернуться в топ.

💰 Финансовая часть
- NVIDIA покупает пакет акций Intel на $5 млрд.
- Сделка - про продуктовую коллаборацию, а не про производство GPU на Intel Foundry.

⚡️ Почему это интересно:
- Windows-ПК могут превратиться в полноценные AI-машины.
- Для дата-центров появится выбор CPU-архитектуры, что расширяет рынок NVIDIA.
- Для Intel — шанс доказать, что её CPU могут конкурировать в ключевых сегментах на рынке.

❓ Что остаётся за кадром
- Когда именно выйдут продукты и на каких процессах их будут делать.
- Детали NVLink: пропускная способность, топология памяти (DRAM ↔ HBM).
- Как будет выглядеть софт: CUDA/драйверы на Windows/x86, поддержка Linux.
- Как посчитают выручку: RTX-чиплеты в Intel-SoC и CPU в NVIDIA-платформах.

Это огромный плюс для Intel и стратегическое расширение для NVIDIA.

Если сделка произойдет, рынок ПК и дата-центров ждёт новая волна AI-систем.

А вот $AMD и $ARM теперь будет куда сложнее конкурировать.

@ai_machinelearning_big_data

#NVIDIA #Intel #NVDA #INTC #AI #GPU

✔️ OpenAI активно переманивает инженеров из Apple для работы над своим первым железом, которое планируется к выпуску в 2026–27 годах.

В 2025 году в OpenAI перешло более двадцати специалистов Apple. Компания привлекает их миллионными пакетами акций и менее бюрократичной культурой. Среди новых сотрудников - дизайнер звуковых волн для Siri Сайрус Ирани и бывший топ-менеджер Apple Watch Эрик де Йонг.

Причины ухода называют одни и те же: медленные продуктовые обновления Apple и слабая динамика акций. Ситуация настолько встревожила Купертино, что было отменено выездное совещание в Китае, чтобы удержать ключевых сотрудников ближе к офису.
Новость

✔️ Qwen представила новую модель Qwen3-TTS-Flash для преобразования текста в речь. Разработчики называют её самой стабильной в линейке.

Модель поддерживает 14 выразительных голосов и умеет работать с 10 языками, включая русский. Задержка генерации составляет всего 97 миллисекунд — примерно одна десятая секунды, что открывает путь к полноценным голосовым ассистентам в реальном времени.
Qwen3-TTS-Flash

✔️ OpenAI объявила о заключении стратегического партнёрства с Nvidia, которое уже называют историческим.

Главное в сделке - Nvidia инвестирует до 100 миллиардов долларов, предоставляя инфраструктуру для обучения и запуска моделей OpenAI. Речь идёт о строительстве датацентров совокупной мощностью не менее 10 гигаватт, что эквивалентно миллионам GPU. Таким образом Nvidia становится ключевым поставщиком вычислительных мощностей для компании Сэма Альтмана.

Первый кластер на базе платформы NVIDIA Vera Rubin планируется запустить во второй половине 2026 года.
Openai

✔️Инженеры-биомедики из Duke University разработали платформу TuNa-AI, которая сочетает искусственный интеллект и робототехнику для создания и оптимизации наночастиц, используемых в разработке лекарств.

В отличие от существующих моделей, ограниченных фиксированными соотношениями материалов, TuNa-AI может исследовать как состав, так и количество ингредиентов, что позволяет повысить стабильность и эффективность наночастиц.

В рамках первых испытаний система показала значимые результаты. Успешность формирования наночастиц увеличилась на 42,9%. При использовании препарата венетоклакс, применяемого в лечении лейкоза, удалось улучшить его растворимость и эффективность подавления раковых клеток. В другом эксперименте содержание канцерогенного вспомогательного вещества удалось сократить на 75%, сохранив при этом эффективность химиотерапии и улучшив распределение препарата в организме.

✔️ И еще про Qwen, китайцы представили модель Qwen-Image-Edit-2509, которую уже называют «убийцей» Nano Banana. Она умеет редактировать сразу несколько изображений и комбинировать их в единый результат.

Модель лучше сохраняет контекст, лица и целостность объектов, а встроенный ControlNet позволяет менять позы персонажей для точного управления сценой.
Qwen-Image-Edit

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Илон Маск стал первым человеком в истории, чьё состояние превысило $500 млрд

Для сравнения: это больше, чем суммарное богатство Джеффа Безоса ($233,5 млрд) и Марка Цукерберга ($245,7 млрд).

Только за последний год Маск увеличил своё состояние на $245 млрд.

✔️ Стартап Миры Мурати Thinking Machines представил свой первый продукт - Tinker.
Но это не новая модель, а гораздо более практичный инструмент: API для файнтюнинга.

Идея проста: вы пишете код для дообучения, а все заботы о железе берут на себя Thinking Machines - от распределения ресурсов до восстановления после сбоев.

Tinker поддерживает широкий спектр моделей - от небольших до очень крупных. В API доступны базовые примитивы (forward_backward, optim_step, sample), из которых можно собрать кастомные пайплайны. А для тех, кто хочет сразу сложные сценарии, есть Tinker Cookbook - библиотека с готовыми реализациями популярных алгоритмов: RLHF, Multi-Agent, Tool Use, Math Reasoning и других.

Пока продукт доступен только в приватной бете, но уже можно записаться в вейтлист.

✔️ Nvidia представила Reinforcement Learning Pretraining (RLP) - новый способ обучения ИИ, при котором модель учится рассуждать ещё на этапе претренинга.

В эксперименте на 12B модели RLP повысил точность на 35%, используя всего 0,125% данных.

Главное отличие: вместо обычного предсказания следующего токена модель сначала генерирует «мысль», а затем проверяет, улучшает ли она прогноз. За полезные мысли модель получает вознаграждение, что формирует навык пошагового мышления с самого начала обучения.

На математических и бенчмарках тестах RLP превзошёл стандартные подходы и сохранил преимущество даже после классического дообучения.
nvidia

✔️ Вышла версия Cursor 1.7. Теперь пользоваться инструментом стало удобнее за счёт ряда новых функций.

Подсказки появляются прямо во время ввода промпта и принимаются нажатием Tab. Появились кастомные hooks, которые позволяют управлять жизненным циклом агентов, а также deeplinks для быстрого обмена промптами.

Правила можно назначать сразу для всей команды, включая Bugbot для автоматического кодревью. Кроме того, теперь статус агентов доступен прямо из панели, без необходимости открывать само приложение.
cursor

✔️ Мира Мурати привлекла рекордные $2 млрд при оценке $10–12 млрд - крупнейший посевной раунд в истории США.

Она сохранила полный контроль над стартапом, а среди инвесторов - a16z, Accel, Nvidia, AMD и Cisco. В команду вошёл сооснователь OpenAI Джон Шульман и группа экс-исследователей.

Компания зарегистрирована как public benefit corporation, обещает open-source и первый продукт в ближайшие месяцы.
Information

✔️ OpenAI стала самой дорогой частной компанией в мире - её оценка достигла $500 млрд, обогнав SpaceX и ByteDance.

За последние полгода стоимость выросла на $200 млрд. При этом стартап продолжает наращивать убытки, но инвесторы пока закрывают на это глаза.

Сэм Альтман фактически переигрывает весь рынок, превращая OpenAI в главного игрока индустрии.
Bloomberg

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Ming-UniAudio - универсальный инструмент для работы с речью.

Модель объединяет понимание, генерацию и редактирование аудио без привязки к таймстампам. Основой стал новый токенайзер MingTok-Audio, на котором построен единый Speech LLM. Одновременно выпущен бенчмарк для свободного редактирования речи.
GitHub / Tokenizer / Model / Benchmark

✔️ Свежий бесплатный курс по нейросетям от Эндрю Ына и Стэнфорда

Основатель Coursera Эндрю Ын выпустил бесплатный курс по нейросетям.

В курсе: базовые основы Deep Learning, практические задания и советы по построению карьеры в AI.

Первая лекция уже доступна, все материалы и расписание — открыты. Отличный шанс провести выходные с пользой и глубже разобраться в мире нейросетей.
Первая лекция / Расписание

✔️ AI-инфраструктура тянет экономику США: 40% роста ВВП и триллионы инвестиций впереди

Почти 40% роста ВВП США за последний квартал обеспечили капитальные вложения в технологии, главным образом связанные с AI.

UBS прогнозирует, что расходы компаний на AI-инфраструктуру достигнут $375 млрд в 2025 году и вырастут до $500 млрд в 2026-м. Но основной рост идёт не от самого AI, а от строительства «фабрик мощности» - дата-центров и инфраструктуры. По оценке Brookfield Asset Management, за ближайшие 10 лет в эту сферу уйдёт $7 трлн.

По данным Минторга США, инвестиции в софт и компьютерное оборудование (без учёта зданий дата-центров) дали четверть всего экономического роста за квартал.

Этот всплеск трат меняет и фондовый рынок: как отмечает Deutsche Bank, индекс S&P 500 вырос на 13.81% с начала года, тогда как равновзвешенный вариант прибавил лишь 7.65%. То есть рост обеспечивают в основном «Великолепная семёрка» технологических гигантов.
X

✔️ Alpha School: в Техасе открылась школа, где учителей заменил ИИ

Дети 4–5 классов учатся два часа утром по индивидуальным программам в науке, математике и чтении, а после обеда занимаются проектами и жизненными навыками.

Учителей здесь называют «гидами» - они мотивируют, а не преподают, получая шестизначные зарплаты. Школа утверждает, что её ученики входят в топ-1% по тестам, хотя педагоги скептически относятся к роли ИИ.

Обучение стоит от $40 000 в год, но основатели считают модель примером будущего образования.
cbsnews

✔️ ИИ помог Теренсу Тао найти контрпример в математике

Один из величайших математиков современности, Теренс Тао, использовал искусственный интеллект, чтобы решить задачу на MathOverflow о последовательности наименьших общих кратных.

У него было теоретическое подозрение, что ответ отрицательный, но требовались конкретные числовые параметры для построения контрпримера. Сначала Тао просил ИИ сгенерировать Python-код для поиска, но из-за неверных параметров и долгого времени выполнения этот путь оказался неэффективным.

Затем он перешёл к пошаговому алгоритму: ИИ выполнял эвристические расчёты, помогая сузить диапазон параметров. В итоге удалось получить рабочие значения, которые Тао проверил самостоятельно с помощью короткого Python-скрипта, также созданного ИИ.

Такая стратегия позволила сэкономить часы ручного кодирования и отладки: ИИ не только ускорил поиск, но и выявил несколько ошибок в начальных рассуждениях. Этот случай показывает, как современные системы могут становиться реальными ассистентами даже в фундаментальной математике.
mathstodon

@ai_machinelearning_big_data


#news #ai #ml

Главные новости из мира ИИ и МЛ.

✔️ OpenAI готовит “Agent Builder” - платформу для создания автономных ИИ-агентов без кода

По слухам, OpenAI разрабатывает Agent Builder - нативную no-code-платформу для создания автономных ИИ-агентов. Если информация подтвердится, этот инструмент сможет заменить целый стек сервисов вроде Zapier, n8n и Vapi, объединив всё в единую экосистему OpenAI.

Первые отзывы называют интерфейс одним из самых плавных и интуитивных среди всех agent-canvas решений.ентов прямо внутри платформы.
testingcatalog

✔️ Pathway представил Dragon Hatchling - ИИ, который учится как человек

Польский стартап Pathway представил новую ИИ архитектуру под названием Dragon Hatchling (BDH), которая может решить одну из самых сложных проблем ИИ - генерализацию во времени, то есть способность модели учиться из опыта и делать прогнозы, как это делает человек.

Модель строит структуру, похожую на нейронные сети человеческого мозга, которая формируется спонтанно во время обучения и действует как неокортекс, отвечающий за обучение, память и принятие решений.

В отличие от классических трансформеров, BDH использует локальные нейронные связи и геббовское обучение, что делает её более интерпретируемой и устойчивой к изменению данных. При этом она демонстрирует производительность, сопоставимую с моделями GPT-уровня, но требует меньше вычислительных ресурсов.

Разработчики отмечают, что такая архитектура может приблизить ИИ к человеко-подобному мышлению и пониманию, открывая путь к созданию систем, способных на адаптацию и обучение в реальном времени.
arxiv

✔️ Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct & Thinking - свежий релиз!

Всего 3 млрд активных параметров, но по бенчмарками модель не уступает GPT-5-Mini и Claude 4 Sonnet, обгоняя их в задачах STEM, VQA, OCR, Video и Agent-тестах.

Плюс теперь доступны FP8-версии не только 30B, но и гиганта Qwen3-VL-235B-A22B.
API / Github / Попробовать

✔️ 7B-модель за $196 обошла GPT-4.1 в извлечении данных из документов

Исследователи представили небольшую модель с 7 миллиардами параметров, обученную специально для работы с формами и документами. Несмотря на компактный размер и низкую стоимость обучения - всего $196, модель смогла превзойти GPT-4.1 на тысяче задач по извлечению структурированных данных.

Команда использовала синтетические данные, позволяющие модели сохранять «память» между разными частями длинных файлов и правильно связывать имена, даты и значения, находящиеся далеко друг от друга.

Для обучения применялась Low-Rank Adaptation (LoRA) - изменено всего 0,53% весов, и Group Relative Policy Optimization с семантическим вознаграждением и строгой проверкой JSON-ответов.

Результат - 0,573 среднее вознаграждение, 89% корректных JSON-ответов и производительность выше GPT-4.1, при затратах в сотни раз меньших.
arxiv

✔️ Nvidia вложит $100 млрд в OpenAI, чтобы зацементировать лидерство в ИИ

WSJ сообщает: Nvidia инвестирует $100 млрд в строительство 10 ГВт дата-центров для OpenAI. Это не благотворительность - компания фактически финансирует собственный спрос.

По расчётам аналитиков, на каждые $10 млрд инвестиций OpenAI обязуется купить GPU Nvidia на $35 млрд. Так Nvidia даёт OpenAI дешёвый капитал и гарантирует себе заказы на годы вперёд.

Это часть большой стратегии: компания уже выкупает простаивающие мощности CoreWeave, инвестирует в Intel и xAI, формируя замкнутую экосистему вокруг своих чипов.

Так Nvidia снижает маржу, но получает главное - контроль над всей энергией и инфраструктурой ИИ-мира.
Wsj

www.tgoop.com/ai_machinelearning_big_data


#news #ai #ml