🏭 Microsoft строит самый мощный в мире датацентр для ИИ — Fairwater AI в Висконсине.

Он будет оснащён сотнями тысяч GPU NVIDIA GB200 и обеспечит производительность в 10 раз выше, чем у самого быстрого суперкомпьютера сегодня.

📍 Факты:
- Кампус: около 127 гектаров, 3 здания, примерно 111 000 м² (бывший Foxconn)
- Хранилище: длиной с 5 футбольных полей
- Охлаждение: замкнутый жидкостный контур, 172 гигантских вентилятора, второй по величине водоохлаждающий чиллер
- Сеть: InfiniBand + Ethernet по 800 Гбит/с, топология fat-tree без блокировок
- Рэк: 72 GPU GB200 как один ускоритель → 865 тыс. токенов/сек
- Память: 14 ТБ в пуле на рэк, 1,8 ТБ/с скорость обмена между GPU

🌍 В глобальном масштабе Microsoft объединяет Fairwater с 400+ датацентрами в 70 регионах в единую сеть AI WAN, чтобы десятки тысячи GPU могли работать синхронно над одной задачей.

Запуск планируют на начало 2026 года. Это инфраструктура планетарного уровня.

🟠 Подробности

@ai_machinelearning_big_data

✔️ OpenAI готовит к запуску в 2026 году собственный AI-Pin.

Ранее Сэм Альтман говорил, что первый продукт компании не будет очками, но теперь они рассматриваются как часть будущей линейки.
В разработке участвует Джони Айв — культовый дизайнер Apple, который ранее критиковал носимые устройства и особенно Humane AI Pin. Обсуждался также вариант внутриушного девайса, но он пока исключен. Если слухи подтвердятся, OpenAI выйдет на рынок персональных AI-устройств, где уже экспериментируют Humane, Meta и другие.
theverge

✔️ TikTok продолжит работу в США — Вашингтон и Пекин заключили сделку. 80% компании перейдет к американским инвесторам (Oracle, Silver Lake, Andreessen Horowitz), а 20% останется у ByteDance.
Управление возьмет американский совет директоров при надзоре правительства США.
Китай согласился передать хранение данных и безопасность американскому партнеру. Но главный вопрос — кто управляет алгоритмами ранжирования, формирующими ленты миллионов пользователей, — пока не решен. (Reuters)
reuters

✔️ IBM на конференции Think 2025 представила концепцию generative computing.
По мнению компании, взаимодействие с ИИ через промты — ненадежный и устаревший метод.
Новый подход делает работу моделей стабильнее: управление контекстом, уровни абстракции, встроенные правила безопасности и контроль случайности. Среди ключевых технологий — aLoRAs, позволяющая переписывать и проверять запросы, и open-source инструмент Mellea, превращающий размытые промты в структурированные программы.
Tipranks

✔️ Radware выявила уязвимость ShadowLeak в агенте Deep Research от ChatGPT.
Она позволяла извлекать данные из Gmail через скрытые инструкции в письмах. Пользователи не замечали подвоха: агент автоматически выполнял вредоносные команды.
OpenAI закрыла дыру и поблагодарила исследователей за находку. Этот случай показал серьезные риски «нулевых кликов», когда атака происходит без участия пользователя и без видимых признаков. (The Verge)
theverge

✔️ InclusionAI выпустила Ring-flash-2.0 — открытую reasoning-модель, развитие Ling-flash-2.0.

Модель на 100B параметров, но при инференсе активирует лишь ~6,1B. Внутри алгоритм IcePop, устраняющий нестабильность MoE и сокращающий разрыв между обучением и инференсом.

Модель обучена в три этапа (SFT, RLVR, RLHF), показывает SOTA-результаты в математике, коде и логике, выдавая 200+ токенов/с на 4 GPU H20. Доступна по MIT-лицензии. (HF)
HF

✔️ xAI представила Grok 4 Fast — модель, ориентированную на скорость и дешевизну.

Модель мультимодальная, поддерживает контекст 2M токенов. Тарифы: $0.20 за 1M входных токенов и $0.50 за 1M выходных. В 20 раз дешевле GPT-5-high и при производительности на уровне Gemini 2.5 Pro, стоит в 25 раз дешевле.
X

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🦾 Y-Hand M1 — универсальная рука для человекоподобных роботов

Компания Yuequan Bionic представила Y-Hand M1 - самую универсальную и ловкую антропоморфную руку с рекордной степенью свободы движений.

Что умеет:
- Вести ручку по бумаге
- Открывать бутылки
- Резать бумагу
- Выполнять мелкие бытовые задачи почти как человек

🔧 Технические характеристики:
- 38 степеней свободы, нагрузка до 28.7 кг
- Точность позиционирования кончика пальца — 0.04 мм
- Полное сжатие пяти пальцев за 0.2 секунды
- Репликация суставов пальцев с помощью собственных магнитоэлектрических искусственных мышц

⚡️ По сути, это шаг к тому, чтобы роботы получили руки, которые по ловкости максимально близки к человеческим.

@ai_machinelearning_big_data


#ai #robots

🚀 Новая китайская модель LongCat-Flash-Thinking

🧠 Это модель для рассуждений, которая показала SOTA-результаты среди open-source решений.

⚡ Основное:
- Архитектура MoE, 560B параметров, из них 27B активируются.
- Эффективность: требует на **64,5% меньше токенов**( чем другим открытым моделям того же класса), чтобы достичь топ-результатов на AIME25 (с нативным использованием инструментов,).
- Контекст: 128k, обучение с усилением на задачах рассуждений и кода, многоэтапное пост-тюнинг обучение с мультиагентным синтезом.
- Инфраструктура: асинхронный RL даёт 3x ускорение по сравнению с синхронными фреймворками.

⚙️ Оптимизации для продакшена:
- Свои оптимизированные ядра для работы с MoE и специальные приёмы распределённого обучения,
- KV-cache reduction, квантование, chunked prefill,
- статическая/эластичная маршрутизация, peer-to-peer cache transfer, heavy-hitter replication и PD-disaggregation.
- Поддержка SGLang и vLLM для эффективного деплоя.

📊 Бенчмарки:
- Лидирует в tool use (**τ²-Bench, VitaBench**)
- Хорошие результаты по instruction following (**IFEval, COLLIE, Meeseeks-zh**).

Китайцы стабильно удерживают лидерство в reasoning-моделях.

🟠 HF: https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Thinking

@ai_machinelearning_big_data


#AI #LLM #Reasoning #MoE #DeepLearning #OpenSource