✔️ OpenAI создала Android-версию Sora за 28 дней.

В ноябре 2025 года OpenAI выпустила приложение Sora для Android, пройдя путь от прототипа до глобального релиза всего за 1 месяц. Над проектом работали 4 инженера и ранняя версия GPT-5.1-Codex.

Результаты эксперимента показали новый стандарт эффективности: 85% кода было сгенерировано ИИ, при этом стабильность версии держалась на уровне 99,9%.

В первые сутки Sora для Android возглавило чарты Play Store, а пользователи создали более миллиона видео. В OpenAI отмечают, что ИИ-ассистенты берут на себя рутину, однако архитектурное проектирование и контроль качества по-прежнему требуют участия людей.
openai.com

✔️ Стартап Миры Мурати запустил сервис Tinker.

Thinking Machines открыл глобальный доступ к своей платформе Tinker, который предоставляет услуги дообучения LLM методом LoRA. Сервис пополнился моделью Kimi K2 Thinking и интерфейсом, совместимым с OpenAI API.

Также были добавлены возможности визуального ввода с помощью моделей Qwen3-VL, позволяющие обрабатывать изображения и текст вместе.
thinkingmachines.ai

✔️ Google сделала синхронный перевод для любых наушников.

Google открыла доступ к функции потокового перевода речи для любых наушников, подключенных к Android-устройству. Ранее эта технология была доступна только владельцам Pixel Buds, но теперь аппаратные ограничения сняты.

За качество обработки отвечает новая модель Gemini 2.5 Flash Native Audio. Она поддерживает более 70 языков и умеет сохранять оригинальный тон, темп и ритм говорящего, делая синтезированную речь максимально естественной. Благодаря расширенной базе знаний модель понимает сленг и культурные нюансы в реальном времени.
blog.google

✔️ ИИ-агент ARTEMIS превзошел 90% профессиональных пентестеров.

Исследователи из Стэнфорда опубликовали результаты тестирования ИИ-агента ARTEMIS, который обошел 9 из 10 людей-экспертов по кибербезопасности. При эксплуатационной стоимости около $18 в час система показала не только экономическую эффективность, но и техническое преимущество в скорости.

За 16 часов работы ARTEMIS просканировал 8000 устройств, запуская субагентов для параллельной атаки множества целей. Он выявил уязвимости, которые пропустили люди, в том числе на устаревших серверах, недоступных через обычные браузеры.

В первые 10 часов агент обнаружил 9 валидных брешей с показателем успешности 82%. Разработчики признают, что ИИ идеально справляется с парсингом кода и логов, но работа с графическими интерфейсами пока остается его слабым местом, иногда приводя к ложным срабатываниям.
businessinsider.com

✔️ ASML представила дорожную карту High-NA EUV для производства ИИ-чипов.

CEO гиганта литографии заявил о готовности поддерживать рост индустрии ИИ в течение следующих 10–15 лет. Главным вектором развития станет переход от текущего стандарта EUV к технологии с высокой числовой апертурой (High-NA EUV), которая необходима для создания следующего поколения микросхем.

Массовое коммерческое внедрение High-NA EUV запланировано на 2027–2028 годы. Эти сроки коррелируют с требованиями ключевых клиентов, ставящих цель увеличивать плотность транзисторов в 16 раз каждые 2 года.

Чтобы обеспечить такую масштабируемость, ASML сфокусируется на улучшении 3 параметров: разрешения, точности позиционирования и общей производительности установок.
bloomberg.com


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

⚡️ Google Code Wiki.

Google запустила в публичное превью платформу Code Wiki. Инструмент сканирует репозиторий и генерирует живую базу знаний, которая перестраивается автоматически после каждого изменения в коде.

Под капотом - естественно Gemini. Разработчики могут общаться с контекстно-зависимым чат-ботом, который понимает структуру конкретного проекта «от и до».

Code Wiki умеет строить диаграммы архитектуры, объяснять логику работы модулей и мгновенно перенаправлять из вики к конкретным определениям функций.

Сейчас веб-версия работает с публичными репозиториями, но в планах - CLI-расширение для развертывания системы в закрытых корпоративных контурах.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌Со-основатель Google DeepMind: вероятность появления AGI к 2028 году составляет 50%.

Шейн Легг, сооснователь и главный AGI-сайентист Google DeepMind в свежем видео-подкасте предлагает понятие "минимального AGI".

Это не обязательно "божественный сверхразум", а агент, способный выполнять когнитивные задачи, типичные для человека.

🟡Сегодня мы видим явный дисбаланс в возможностях моделей.

С одной стороны, топовые модели уже владеют 100–150 языками и обладают феноменальной общей эрудицией, зная детали о городах в Новой Зеландии.

С другой стороны, они спотыкаются на базовых вещах, доступных любому ребенку.

Например, в задачах на визуальное мышление модели путаются в перспективе: они могут не понять, что синяя машина на картинке больше красной, просто потому что она находится ближе.

Другой пример - работа с диаграммами: если попросить ИИ посчитать количество ребер, выходящих из узла на графе, он часто ошибается, так как не умеет внимательно пересчитывать объекты так, как это делает человек.

🟡Фундаментальных физических ограничений для преодоления человеческого уровня интеллекта не существует, если смотреть на это с инженерной точки зрения.

Человеческий мозг - это устройство весом чуть больше килограмма, потребляющее около 20 ватт энергии. Сигналы в нем передаются посредством электрохимических реакций со скоростью примерно 30 метров в секунду, а частота работы нейронов составляет всего около 100 герц.

Сравните это с современным дата-центром: это сооружение весом в сотни тонн, потребляющее 200 мегаватт. Сигналы там "бегают" со скоростью света, а тактовая частота процессоров достигает 10 млрд. герц.

Разница в масштабах — это десятки порядков сразу по нескольким измерениям: энергопотреблению, объему, пропускной способности и скорости. Поэтому считать человеческий интеллект верхним пределом возможного было бы ошибкой.

🟡Для достижения AGI недостаточно просто масштабировать данные.

Критическим барьером остается непрерывное обучение. Люди, приходя на новую работу, не обязаны знать все сразу - они учатся в процессе.

Современный ИИ представляет собой статичные объекты после тренировки. Чтобы это изменить, потребуются архитектурные инновации, например, внедрение систем эпизодической памяти, которые позволят модели запоминать новый опыт и дообучаться на нем в реальном времени, не забывая старое.

В ближайшие годы мы увидим переход от ИИ как инструмента к агентным системам, способным самостоятельно планировать и выполнять сложные цепочки действий, например, написать ПО или спланировать поездку "под ключ".

🟡Вопрос безопасности в таких системах Легг предлагает решать по аналогии с медленным мышлением у человека.

ИИ не должен просто реагировать инстинктивно; он должен демонстрировать цепочку рассуждений, которую можно промониторить. Это дает возможность проверить, почему модель приняла то или иное этически сложное решение — например, солгать злоумышленнику, чтобы спасти чью-то жизнь.

Если мы сможем видеть этот скрытый процесс размышления, доверие к системе вырастет. Это станет критически важным, когда ИИ начнет трансформировать рынок труда: например, в сфере разработки ПО, где вместо команды из 100 инженеров для той же работы может потребоваться всего 20 специалистов, использующих продвинутые инструменты.

🔜 Послушать умного человека в очках 53 минуты на Youtube


@ai_machinelearning_big_data

⚡️ ChatGPT Images 1.5

По словам компании, модель получила 4х прирост скорости работы и радикально улучшенный механизм инпейнтинга.

Алгоритм научился вносить точечные правки в загруженные фото, сохраняя исходное освещение, композицию, стиль и узнаваемость персонажей, что позволяет использовать инструмент для профессиональной ретуши и виртуальной примерки.

Модель также получила апгрейд в рендеринге текста и мелких деталей лиц.

В состав команды, которая делала обновление вошли Билл Пиблз, руководитель разработки Sora, и Адитья Рамеш, ответственный за направление World Simulation.

Для пользователей ChatGPT запущен отдельный интерфейс Images с библиотекой пресетов. OpenAI подготовили в гайд про промптингу к новой модели.

Стоимость GPT Image 1.5 через API снижена на 20% по сравнению с первым поколением.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Black Forest Labs релизнула FLUX.2 max.

FLUX.2 max — флагманская модель для генерации изображений кинематографического качества. Модель получила функцию "grounded generation": она использует данные из интернета в реальном времени, что позволяет точно отражать в генерациях актуальные события или текущую погоду.

Инструмент ориентирован на профессиональную работу со стилем: модель поддерживает загрузку до 10 референсных изображений. В бенчмарках новинка сразу заняла вторую строчку по качеству text-to-image и редактирования, уступив только Nano Banana Pro. Воспользоваться FLUX.2 max можно исключительно через API.
bfl.ai

✔️ SAM Audio: модель для изоляции любых звуков по тексту, таймкоду или клику на видео.

ИИ-команда Марка Цукерберга расширила линейку Segment Anything: новая модель SAM Audio способна извлекать звуковые дорожки из сложных аудио-визуальных миксов с помощью мультимодальной системы промптов.

Выделить голос, музыкальный инструмент или фоновый шум можно 3 способами: текстовым описанием, выделением временного отрезка или визуально - просто кликнув на объект в кадре видео.

Код для инференса и веса модели в 3-х вариантах (small, base и large) уже опубликованы на GitHub и Hugging Face под лицензией SAM, а протестировать возможности можно в официальном Playground.
github.com

✔️ OpenAI сделала бенчмарк для проверки научного мышления ИИ.

OpenAI запустила "Frontier Science" - стандарт оценки компетенций ИИ в физике, химии и биологии. Бенчмарк разработан при участии 42 победителей международных олимпиад и 45 ученых.

Он разделен на два направления: трек «Олимпиада» включает теоретические задачи экстра-класса, а трек «Исследования» состоит из тестов уровня PhD, с которыми сталкиваются реальные научные сотрудники.
Ответы в бенчмарке проверяет верифицированный авто-грейдер на базе GPT-5.

Первые прогоны тестов показали расстановку сил среди моделей 2025 года. Лидером стала GPT-5.2 (x-high), решившая 77% олимпиадных задач и 25% исследовательских кейсов. Ближайший конкурент, Gemini 3 Pro, показал практически идентичный результат в теоретической части - 76%.
openai.com

✔️ Nvidia купила SchedMD.

Nvidia объявила о приобретении компании SchedMD, которая развивает и поддерживает Slurm - инструмент для оркестрации вычислений в дата-центрах. Именно этот планировщик управляет нагрузкой на более чем половине суперкомпьютеров из рейтинга TOP-500.

Для Nvidia это стратегический шаг: Slurm эффективно утилизирует ресурсы кластеров, выстраивая очереди на обучение нейросетей и симуляции так, чтобы GPU и CPU не простаивали.

Nvidia пообещала, что Slurm останется open-source проектом и сохранит нейтральность к вендорам, продолжая работать на любом оборудовании.
blogs.nvidia.com

✔️ Власти США открыли набор 1000 инженеров и ИИ-специалистов на госслужбу.

Администрация президента США объявила о запуске программы экстренной цифровизации госсектора - "US Tech Force". В рамках инициативы запланирован найм 1000 технических специалистов, в первую очередь - экспертов в области ИИ. Им предстоит решать задачи национального масштаба: от управления критической инфраструктурой Минфина до разработки передовых оборонных технологий.

Условия для кандидатов приближены к рыночным: двухлетний контракт с годовым окладом от $150 000 до $200 000. Курирует набор Управление по кадрам, а первые специалисты приступят к работе уже в марте. По завершении службы инженерам обещают содействие в трудоустройстве на постоянные позиции в частные компании-партнеры "US Tech Force".
techforce.gov

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌 Андрей Карпаты написал ИИ-пайплайн для проверки IT-прогнозов десятилетней давности.

Андрей опубликовал разбор своего нового пет-проекта. Он создал систему, которая анализирует архивные треды Hacker News и с помощью LLM проверяет, сбылись ли предсказания пользователей спустя 10 лет.

Проект использует так называемые «послезнание» (hindsight), чтобы сравнивать старые комментарии с реальностью, выявлять визионеров и находить самые громкие ошибки.

Технически решение представляет собой пайплайн, который собирает данные через API Algolia и обрабатывает их с помощью структурированного промпта.

Тестовый прогон на 930 обсуждениях (месячный архив статей Hacker News) занял около часа и обошелся всего в 58 долларов.

На выходе система генерирует статический сайт с «Залом славы» аналитиков и рейтингом точность прогнозов.

Исходный вайб-код проекта, по традиции - в открытом доступе.


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Tutorial #Karpaty

✔️ HY World 1.5: модель для генерации 3D-миров в реальном времени.

Tencent релизнула HY World 1.5 - "модель мира" для генерации бесконечных интерактивных 3D-пространств с фрейм-рейтом 24 FPS.

В этом релизе решили проблему амнезии модели. Это значит, что при возвращении в ранее сгенерированную локацию она сохранит свой исходный облик, а не перестроится случайным образом.

Под капотом - связка Diffusion Transformer и 3D VAE, предсказывающая чанки по 16 кадров на лету. Управление от первого или третьего лица реализовано через гибридную систему Dual Action (клавиши WASD плюс положение камеры).
3d-models.hunyuan.tencent.com

✔️ Microsoft обновила 3D-модель TRELLIS.

TRELLIS 2 получила 4 млрд. параметров и способность генерировать детализированные 3D-меши с разрешением до 1536³ по тексту или изображению. Модель отличается реалистичной проработкой материалов и улучшенной топологией мешей по сравнению с первой версией.

В основе системы - высокопроизводительная архитектура O-Voxel: черновой вариант генерируется всего за 3 секунды, а версия в максимальном качестве — около минуты.
microsoft.github.io

✔️ Adobe добавил видеоредактор в Firefly.

Adobe выпустила обновление Firefly. Теперь там есть полноценный видеоредактор, позволяющий вносить точечные изменения в ролики с помощью текстовых команд. Через промпты можно корректировать отдельные элементы, цветовую гамму и ракурсы камеры. Для удобства работы добавлен интерфейс с привычным таймлайном.

Компания также расширила экосистему, добавив модели FLUX.2 и Topaz Astra для апскейла видео до 4K. Кроме того, собственная видеомодель Adobe научилась повторять движение камеры, используя первый кадр и референсное видео.

Функции вышли из стадии закрытой беты и уже доступны на тарифах Firefly Pro, Firefly Premium бесплатно до 15 января.
blog.adobe.com

✔️ Google Labs делает экспериментального ИИ-агента для автоматизации рутины.

Это ИИ-ассистент под названием CC на базе Gemini, который берет на себя роль умного секретаря. Сервис интегрируется с Gmail, Google Calendar и Drive, чтобы каждое утро присылать пользователю структурированный бриф с планами на день и важными задачами.

Бот умеет не просто агрегировать информацию, но и выделять контекст: он подскажет, когда нужно подготовиться к встрече или оплатить счет, а также может сам составить черновик письма или создать событие в календаре.

Взаимодействие с ассистентом происходит исключительно через электронную почту: вы обучаете его, просто отвечая на письма. Ранний доступ к СС открыт только для пользователей из США и Канады через лист ожидания.
blog.google

✔️ Perplexity обновила свое приложение для iPad.

Perplexity выпустила новую версию приложения для iPad, ориентированную на студентов и бизнес-пользователей, которым нужны глубокие исследования.

Теперь это не просто растянутая версия с iPhone: интерфейс полностью переработан с учетом эргономики планшетов. Появилась удобная боковая панель для навигации и поддержка режима Split View для полноценной многозадачности.

В компании не скрывают, что улучшение UX бля больших экранов — это стратегический шаг для наращивания базы платных подписчиков, так как безлимитный доступ к расширенным исследовательским функциям открывается именно в Pro-тарифе.
bloomberg.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml