✔️ OpenAI обвинила DeepSeek в краже знаний через дистилляцию.

В меморандуме для Комитета Палаты представителей по Китаю OpenAI пожаловалась, что DeepSeek обучала свои модели на выходных данных чужих моделей для воспроизведения возможностей американских ИИ-систем.

По данным компании, сотрудники DeepSeek применяли сторонние роутеры и программный доступ к API, чтобы обойти защитные механизмы. OpenAI также указала на теневых реселлеров своих сервисов. Заблокировать их активность пока безрезультатны: методы обфускации становятся все изощреннее.

Помимо бизнес-угрозы, китайские модели бесплатны, тогда как американские ИИ-гиганты инвестировали миллиарды в инфраструктуру.
bloomberg.com

✔️ Пентагон хочет развернуть GPT и Claude в секретных контурах.

Минобороны США ведет переговоры с OpenAI и Anthropic о размещении их моделей на всех уровнях секретности. При этом военные требуют снять большинство ограничений и этических фильтров.

Пока прогресс неравномерный. OpenAI уже запустила ChatGPT на платформе genai.mil, которой пользуются свыше 3 млн. сотрудников Пентагона. Компания сняла часть стандартных ограничений, но гарантии безопасности сохранилась. Похожие сделки ранее заключили Google и xAI.

С Anthropic сложнее. Они настаивают на соблюдении собственных политик использования и категорически против применения Клода для боевых и разведывательный целей.
reuters.com

✔️ MiniMax выпустила модель M2.5.

Новинка построена на архитектуре MoE и получила 10 млрд. активных параметров при 229 млрд. общих. Она обучалась в сотнях тысяч сложных сред и умеет самостоятельно планировать действия без явных инструкций от пользователя.

По заявленным бенчмаркам, M2.5 превосходит GPT-5.2, Gemini 3 Pro и Claude в веб-поиске, агентных тасках и по офисными задачами. В кодинге модель в ряде тестов обходит Claude Opus 4.6. Веса опубликованы под лицензией MIT.

Закрытый вариант, M2.5-Lightning, выдает 100 токенов в секунду - это вдвое быстрее топовых аналогов. Час ее непрерывной работы стоит 1 доллар, а 4 инстанса можно гонять параллельно круглый год за 10 тыс. долларов.
API и тариф для разработчиков доступны на платформе Minimax.
minimax.io

✔️ Google стандартизировала взаимодействие ИИ-агентов с веб-сайтами.

WebMCP — это реализация протокола MCP для браузерной среды, чтобы сделать агентов быстрее и надежнее за счет предсказуемого интерфейса вместо хрупкого парсинга страниц.

С помощью него сайты получат возможность предоставлять агентам структурированные инструменты: бронирование билетов, создание тикетов поддержки, поиск товаров и т.д. В основе архитектуры два API: декларативный для простых действий через HTML-формы и императивный для сложных сценариев на JavaScript.

Пока WebMCP доступен как превью для разработчиков через программу раннего доступа Google. В перспективе интеграция с Chrome и Gemini позволит агентам напрямую совершать действия прямо из браузера без участия пользователя.
developer.chrome.com

✔️ Список главных инноваторов США возглавили архитекторы ИИ-революции.

В честь 250-летия США Forbes опубликовал рейтинг America's Greatest Innovators. Верхушка списка пестрит основателями и руководителями ИИ-компаний.

Первое место занял Илон Маск, следом идут Дженсен Хуанг и Сэм Альтман. В топ-20 также вошли сооснователи Google Ларри Пейдж и Сергей Брин.

По словам редакторов издания, критерием отбора стала способность превращать сложные технологии в повсеместно используемые инструменты.
forbes.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌 GPT-5 показал абсолютное следование закону в сравнении с судьями.

В Чикагской школе права воспроизвели классический тест поведенческой юриспруденции, заменив 61 федерального судью США моделью GPT-5.

Испытуемым нужно было рассмотреть гипотетическое дело о ДТП с 3 изменяемыми параметрами:

🟢тип правовой нормы (строгое правило или гибкий стандарт);

🟢место аварии: штаты Канзас или Небраска;

🟢симпатия к одной из сторон дела;

Канзас ограничивает компенсацию морального вреда суммой в 250 тыс. долларов, а Небраска — нет.

🟡Результаты

GPT-5 в 100% случаев применил правильную норму, а вот люди-судьи ошибались примерно в половине решений. Модель полностью игнорировала эмоции и субъективные факторы, включая человеческое нежелание применять высокие лимиты компенсации.

При этом ни люди, ни ИИ не меняли позицию из-за симпатии к истцу или ответчику. Разница проявилась в применении правовых стандартов, которые допускают интерпретацию.

Судьи часто предпочитали гибкость и ссылались на интересы справедливости. GPT-5 действовал строго по букве закона, используя доктрину наиболее значимых связей из Restatement of Conflict of Laws, не отклоняясь ни на шаг.

Restatement of Conflict of Laws — это свод рекомендаций, который помогает судьям решать, право какого штата нужно применить в деле, связанном с разными штатами. Это не закон, но суды используют его как руководство для единообразия и предсказуемости решений.

🟡Другие модели

Gemini 3 Pro показал те же 100%, Gemini 2.5 Pro набрал 92%, а Llama 4 Scout и GPT-4.1 работали хуже людей.

GPT-4o допускал человеческие ошибки, в том числе - попытки оправдать отступление от лимитов.

🟡Авторы задаются вопросом: идеально формальный судья: это хорошо или плохо?

С одной стороны, в ИИ есть внутренний элайнмент, не позволяющий модели отступать от норм. Плюс обучение содержит судебные решения, где судьи пишут, что следуют закону.

С другой, судьи-люди используют серые зоны, чтобы иногда добиться более справедливого исхода даже ценой нарушения формализма. А в судебных решениях они не признают влияние личных убеждений.


@ai_machinelearning_big_data

📌 AxiomProver доказала нерешенные математические гипотезы.

История началась с тупика, в который зашли математики Давей Чен и Квентин Жендрон. Пять лет назад они пытались разобраться в сложном разделе алгебраической геометрии, связанном с дифференциалами - элементами математического анализа, используемыми для измерения расстояний вдоль изогнутых поверхностей.

В ходе работы они зашли в тупик: их рассуждения опирались на странную формулу из теории чисел, но ни доказать ее, ни обосновать они не смогли. В итоге Чэнь и Жандрон опубликовали работу, в которой представили свою идею как гипотезу, а не как теорему.

Попытки Чена использовать ChatGPT для поиска решения оказались бесполезными - языковая модель просто не справлялись с задачей такого уровня абстракции.

Прорыв случился благодаря встрече Чена с Кеном Оно, известным математиком, работающим в Axiom. Узнав о проблеме, Кен загрузил исходные данные в систему AxiomProver.

К утру ИИ выдал готовое доказательство. Prover обнаружил связь между задачей Чена-Жендрона и числовым феноменом, впервые изученным еще в XIX веке. Затем система сама разработала доказательство и, что важно, самостоятельно его верифицировала.

По словам Кена Оно, алгоритм нашел то, что упустили все люди-эксперты, работавшие над темой. Результат оформили и опубликовали на arXiv и положили на Github.

AxiomProver представляет собой гибрид LLM и уникального движка для логического вывода с использованием языка формальной верификации Lean. Этот микс позволяет системе строить цепочки рассуждений, математическая корректность которых проверяется автоматически.

Подход напоминает систему AlphaProof от Google, но, по словам CEO Axiom Карины Хонг, они задействовали ряд новых техник, позволяющих выходить за рамки простого поиска по существующей литературе.

Еще более впечатляющим выглядит кейс системы с гипотезой Феля, касающейся сизигий - математических соотношений, в которых числа выстраиваются в алгебраические закономерности. Она опирается на формулы, впервые обнаруженные более 100 лет назад в записных книжках легендарного индийского математика Сринивасы Рамануджана.

В этом случае AxiomProver не просто заполнил недостающее звено - он разработал доказательство от начала до конца. Воспроизвести трек доказательства может любой желающий, код - на Github.

К слову, система буквально в январе этого года решила все 12 задач математической олимпиады Putnam, самого престижного конкурса для студентов бакалавриата.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

⚡️Релиз Qwen3.5-397B-A17B

Это первый open-weight релиз в серии Qwen3.5.

Лицензия Apache 2.0.

Что интересного:

• Мультимодальная модель
Понимает текст и изображения

• Создана для AI-агентов
Оптимизирована для реальных задач: планирование, работа с инструментами, многошаговые действия.

• Новая архитектура
Hybrid Linear Attention + Sparse MoE + масштабное обучение с reinforcement learning.

• Высокая скорость
Заявлено что моделька примерно в 6- 9 раз быстрее, чем у предыдущей Qwen3-Max.

• Глобальная модель
Поддержка 201 языков и диалектов.

Модели такого уровня в открытом доступе:
- можно запускать AI у себя, без зависимости от API
- полный контроль над данными
- возможность строить собственных агентов и продукты
- снижение стоимости на масштабах

Qwen3.5-397B - реально в топе
Модель либо:

• на 1 месте,
• либо рядом с GPT-5.2 / Claude Opus 4.5 / Gemini 3 Pro почти во всех бенчмарках.

🟡GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen3.5
🟡Чат: https://chat.qwen.ai
🟡Hugging Face: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen35
🟡Блог: https://qwen.ai/blog?id=qwen3.5

@ai_machinelearning_big_data

#qwen #ai #llm #ml #opensource

🤖 Десятки гуманоидных роботов G1 показали первое в мире полностью автономное групповое выступление в стиле кунг-фу.

Быстрые и синхронные движения вывели возможности роботизированной моторики на новый уровень и установили сразу несколько мировых рекордов.

Модель H2 также стала одной из главных звёзд шоу- робот появился на главной сцене в Пекине и на площадке в Иу в образе Царя Обезьян.

В тяжёлых доспехах он «летал на облаке», роль которого исполняли четвероногие роботы-собаки B2W, и с высоты поздравлял зрителей с Китайским Новым годом.

@ai_machinelearning_big_data

#Unitree #ai #Ml #robots