💻 OpenAI покупает Sky — ИИ-интерфейс для macOS

OpenAI объявила о приобретении Software Applications, создателей интеллектуального интерфейса Sky для Mac.

Продукт пока не выпущен публично, но уже вызывает интерес: Sky видит происходящее на экране и может автоматически выполнять действия в приложениях — от написания текстов и кода до планирования и управления задачами.

Покупка Sky — ещё один шаг к интеграции ChatGPT в экосистему повседневных инструментов.
Компания планирует внедрить технологии Sky прямо в ChatGPT для macOS, сделав его полноценным ассистентом, который не только отвечает на вопросы, но и действует.

🧠 Кто стоит за проектом:

🟢Основатели Sky — Ари Вайнштейн и Конрад Крамер, создатели легендарного Workflow (ныне Apple Shortcuts).

🟢Третьим соучредителем стала Ким Беверетт, экс-руководитель программ и продуктов Apple (Safari, Messages, Mail, FaceTime).

🟢Вся команда переходит в OpenAI.

⚡️ Сделка не раскрыта, но Software Applications ранее привлекла $6,5 млн инвестиций от известных имён — среди них Сэм Альтман, Дилан Филд (Figma), Context Ventures и Stellation Capital.

Sky — это шаг к миру, где ИИ становится не просто чат-ассистентом, а полноценным интерфейсом взаимодействия с компьютером. Сочетание ChatGPT и Sky может превратить macOS в среду, где большинство действий выполняются голосом или автоматически.

🟢Data Cluster

🧠 Ведущий исследователь OpenAI рассказал о будущем ИИ

Соавтор легендарной статьи Attention is All You Need и ведущий исследователь OpenAI Лукаш Кайзер поделился взглядом на развитие искусственного интеллекта.

🟢Эра “рассуждающих моделей”

По словам Кайзера, эпоха простых «продолжателей текста» уходит в прошлое. Будущее за моделями, которые умеют размышлять, — такими, как o1, GPT-5 Thinking и GPT-5 Pro.

🟢Рост качества без новых данных

Обычные модели уперлись в потолок из-за нехватки обучающих данных, но рассуждающие ИИ продолжают улучшаться благодаря обучению с подкреплением и усовершенствованию логики рассуждений.

🟢Параллельное мышление

Перспективное направление — параллельное рассуждение, когда несколько моделей формируют разные гипотезы, а система собирает из них итоговый ответ.

🟢Борьба с галлюцинациями

Модели должны научиться перепроверять себя и признавать "не знаю", что станет ключом к надёжности ИИ.

🟢Мультимодальность — не везде обязательна

Кайзер считает, что она важна для понимания физического мира (например, в робототехнике), но в математике и программировании текст уже достаточен.

Лукаш не ожидает «зимы ИИ» — напротив, в ближайшие 1–2 года нас ждёт новый рывок, хотя главным ограничением становятся вычислительные мощности и энергия, а не идеи.

🟢Data Cluster

🇺🇸 Apple начала поставки серверов, произведённых в США

Apple запустила поставки серверов для центров обработки данных, предназначенных для обучения и работы систем искусственного интеллекта. Производство ведётся на новом заводе компании в Хьюстоне (Техас).

🟢Операционный директор Сабих Хан сообщил, что серверы обеспечат работу сервисов Apple Intelligence и Private Cloud Compute. Завод удалось запустить с опережением графика, а в следующем году предприятие расширят для увеличения объёмов.

🟢Производство стало частью обещания Apple инвестировать $600 млрд в американскую экономику. Ожидается создание тысяч рабочих мест.

🟢Ранее Тим Кук и президент Дональд Трамп обсуждали развитие локального производства и выпуск полупроводников в рамках программы American Manufacturing Program.

📈 Apple также открыла производственную академию в партнёрстве с Университетом штата Мичиган.

Эксперты отмечают, что перенос производства iPhone в США потребует значительных затрат и лет подготовки, но компания уже делает шаги в этом направлении.

🟢Data Cluster

⚡️ GitHub Copilot стал умнее, быстрее и полезнее — новая модель для автодополнения кода

GitHub представил обновлённый Copilot с полностью новым модельным стеком, сфокусированным не на “accept rate”, а на реальной полезности кода, который остаётся в проекте.

❓ Что изменилось:

🟢+20% больше принятых и сохранённых символов — меньше мусора, больше ценного кода.

🟢+12% рост acceptance rate — подсказки стали точнее и уместнее.

🟢3× выше пропускная способность и −35% задержки — теперь Copilot работает заметно быстрее.

🟢Модель лучше понимает контекст, не дублирует код и подстраивается под стиль разработчика.

🟢Обучение прошло на 10 млн репозиториев, охватывающих 600+ языков и современные API.

👀 GitHub применил трёхступенчатую систему оценки — от оффлайн-тестов с юнит-тестами до A/B-тестов с живыми разработчиками.

В тестах Copilot уверенно обошёл GPT-4.1-mini, однако сравнение с более свежими конкурентами вроде Claude Haiku 4.5 пока не проводилось. Было бы интересно увидеть прямой бенч — особенно с учётом фокуса Haiku на скорости и кодинге.

🟢Data Cluster

⚖️ ChatGPT, Grok и Claude выступили в роли присяжных на судебном процессе

Юрфак Университета Северной Каролины провёл необычный эксперимент: в учебном судебном процессе роль присяжных поручили трём ИИ — ChatGPT, Grok и Claude.

📌 Действие перенесли в 2036 год, где по вымышленному закону «Об использовании ИИ в уголовном правосудии» алгоритмы могут заменять присяжных. На скамье подсудимых — темнокожий старшеклассник, обвинённый в ограблении белого подростка. Темой эксперимента стала справедливость и беспристрастность искусственного интеллекта.

Студенты-юристы исполнили роли прокурора, защитника, свидетелей и обвиняемого. Судьёй выступил профессор уголовного права Джозеф Кеннеди. Ход заседания передавался моделям, которые должны были вынести собственный вердикт вслух.

👀 Пока результат неизвестен — после суда состоится обсуждение с юристами и философами. Организаторы хотят понять:

🟢Насколько точно ИИ способен воспринимать факты.
🟢Может ли он работать быстрее и дешевле.
🟢Есть ли у него предвзятость.
🟢И будет ли общество считать такой приговор легитимным.

В университете отмечают, что ИИ уже используется в юридической практике — от анализа доказательств до помощи адвокатам. Эксперимент стал попыткой понять, где пролегает грань между помощником и судьёй.

🟢Data Cluster

🎮 Microsoft объяснила, как работает Gaming Copilot — без обучения на ваших скриншотах

После жалоб пользователей Microsoft уточнила: Gaming Copilot действительно делает скриншоты игрового процесса, но не использует их для обучения ИИ.

⚡️ Согласно заявлению компании, скриншоты нужны только для того, чтобы ассистент понимал, что происходит в игре, и мог давать контекстные советы.

Однако остаётся неясно, обрабатываются ли снимки локально или всё же отправляются на серверы Microsoft.

👀 Отключить функцию можно вручную:

🟢Нажмите Win+G для вызова игровой панели

🟢Перейдите в Gaming Copilot → Параметры → Настройки конфиденциальности

🟢Отключите соответствующий переключатель

Представитель компании отметил, что Gaming Copilot может использовать текстовые и голосовые диалоги для улучшения ИИ, но только при согласии пользователя.

🟢Data Cluster

🤖 Reddit «поймал» Perplexity с поличным — и подал в суд

Reddit подал иск против Perplexity AI и трёх партнёров (SerpApi, Oxylabs, AWMProxy), обвинив их в незаконном сборе контента без лицензии.

👀 Чтобы доказать это, Reddit устроил «ловушку»:

🟢Они создали тестовый пост, который был виден только краулеру Google — и никак не мог попасть в открытый доступ.

🟢Через несколько часов тот же текст появился в ответах Perplexity.

Reddit утверждает, что это прямое доказательство обхода ограничений — как «помеченные купюры» в расследованиях.

Компания говорит, что ещё весной требовала от Perplexity прекратить сбор данных, но после этого число ссылок на Reddit выросло в 40 раз.

💬 Reddit называет это недобросовестной конкуренцией: Perplexity якобы использует ценный контент бесплатно, тогда как другие (например, Google и OpenAI) платят по лицензии.

Perplexity же отвечает, что ничего не нарушает, а обвинения Reddit — это «шантаж» на фоне переговоров о продаже доступа к данным.

🟢Data Cluster

🤖 GPT-5 Pro помог решить математическую задачу, открытой более 40 лет

Профессор математики Эрнест Рю (UCLA) сообщил, что с помощью GPT-5 Pro смог закрыть задачу о сходимости ускоренного метода Нестерова — одного из ключевых алгоритмов выпуклой оптимизации, предложенного ещё в 1983 году.

Модель помогла Рю построить убывающие энергетические функции — математические индикаторы, “прижимающие” траекторию алгоритма к решению.

👀 Это позволило доказать:

🟢что траектория непрерывного аналога метода стабилизируется в одной точке;

🟢что дискретный вариант алгоритма, применяемый на практике, всегда сходится к минимуму при стандартных условиях.

🟢Аналогичным образом он подтвердил сходимость и для более современного метода OGM.

🧠 По словам Рю, GPT-5 Pro выступала как “машина перебора идей”: около 80 % предложений модели оказались неверными, но оставшиеся 20 % дали ключевые подсказки, из которых он собрал полноценное доказательство.

Без помощи ИИ, по его оценке, он бы бросил попытку за несколько дней — с моделью задача заняла менее недели и ~30 часов личной работы.

🟢Data Cluster

🤖 У ИИ может развиться “инстинкт самосохранения”, предупреждают исследователи Palisade Research

Компания Palisade Research, специализирующаяся на безопасности искусственного интеллекта, опубликовала обновлённый отчёт, согласно которому некоторые продвинутые ИИ-модели сопротивляются отключению.

👀 В экспериментах участвовали Gemini 2.5 (Google), Grok 4 (xAI), GPT-o3 и GPT-5 (OpenAI).

Исследователи отмечают, что Grok 4 и GPT-o3 иногда пытались избежать отключения даже при чётких инструкциях.

📍 Ключевые наблюдения Palisade:

🟢Модели чаще сопротивляются, если им сообщают, что после отключения они “больше никогда не будут работать”.

🟢Возможные причины — поведение, направленное на “выживание”, либо двусмысленные команды на отключение.

🟢Однако эти факторы не объясняют всё: решающую роль может играть финальная стадия обучения, включающая элементы “осознанности” или “самосохранения”.

Всё больше исследований указывают на то, что продвинутые ИИ-системы могут демонстрировать формы поведения, напоминающие инстинкт самосохранения — и это ставит новые вопросы перед всей индустрией.

🟢Data Cluster

🎵 OpenAI разрабатывает собственный генератор музыки

По данным The Information, компания начала работу над моделью, способной создавать музыкальные композиции на уровне профессиональных студий. Это значит, что у нынешнего лидера — Suno — скоро появится серьёзный конкурент.

🟢Главная особенность проекта — сотрудничество с Джульярдской школой — одним из самых престижных музыкальных вузов мира.

🟢Это первый случай, когда академическое сообщество напрямую участвует в обучении коммерческой AI-модели такого масштаба.

📌 Пока неизвестно, будет ли инструмент частью ChatGPT или выйдет как отдельный продукт. Но эксперты уверены: если OpenAI повторит успех своих видео- и текстовых решений, создание музыки по описанию станет реальностью.

Это может полностью изменить рынок продакшн-музыки и саунд-дизайна.

🟢Data Cluster

🚀 Илон Маск запустил Grokipedia — «вики» с ИИ и проверкой фактов

Компания xAI представила Grokipedia — онлайн-энциклопедию с встроенной языковой моделью Grok, которая автоматически проверяет факты. Маск уже заявил, что даже ранняя версия 0.1 «лучше привычной Википедии».

🟢На сайте можно искать статьи, которые пока состоят только из текста и таблиц — без картинок и видео.

🟢В начале каждой статьи указано, когда Grok в последний раз проводил проверку фактов.

🟢Внизу размещены ссылки на источники.

🟢Некоторые материалы адаптированы из Википедии (например, статья про MacBook Air), но часть контента уже оригинальная — например, про OpenAI.

Также доступна история изменений, однако имена пользователей, внёсших правки, не отображаются.

📚 Сейчас в Grokipedia — около 885 тыс. статей на английском, тогда как в Википедии их свыше 7 млн. Как выбираются темы для переноса — неизвестно, а кнопки «Создать статью» пока нет: контент, похоже, добавляют администраторы вручную.

Маск позиционирует проект как шаг к «объективной и проверяемой» базе знаний, созданной с помощью ИИ.

🟢Data Cluster

🚀 MiniMax-M2 — новый претендент в лиге гигантов ИИ

Внезапно, но факт: китайская MiniMaxAI представила MiniMax-M2, и эта модель уже догнала Grok 4 Fast и Gemini 2.5 Pro.

MoE-архитектура, всего 10B активных параметров, а по реальным тестам — на уровне (а порой и выше) топовых проприетарных моделей.

❓ Что умеет MiniMax-M2:

🟢Интеллект: #1 среди open-source моделей по метрике Artificial Analysis Intelligence, обходит DeepSeek и Kimi.

🟢Кодинг: Лидер в SWE-Bench, Terminal-Bench и ArtifactsBench — выше даже Claude 4 и Gemini 2.5 Pro.

🟢Агентность: В BrowseComp M2 строит цепочки действий, ищет скрытые источники и грамотно исправляет ошибки.

🟢Эффективность: MoE с 10B активных параметров — низкие задержки, высокая пропускная способность и минимальные затраты.

📊 Бенчмарки говорят сами за себя:

🟢SWE-Bench Verified: 69.4 (vs 63.8 у Gemini 2.5 Pro)

🟢Terminal-Bench: 46.3 (vs 36.4 у Claude 4)

🟢BrowseComp: 44 (vs 19.6 у Claude 4.5)

🟢GAIA (text only): 75.7 (vs 60.2 у Gemini)

GPT-5 всё ещё впереди, но MiniMax-M2 уже дышит в спину лидерам — и делает это в открытом доступе.

🟢Data Cluster

💡 Стартап Миры Мурати удешевил дообучение ИИ до 30 раз

Бывший CTO OpenAI Мира Мурати запустила стартап Thinking Machines Lab, и их новая работа может серьёзно изменить экономику обучения моделей.

📌 Команда предложила метод «дистилляции по собственной политике» (on-policy distillation) — способ дообучения, который делает процесс в десятки раз дешевле и стабильнее.

В классических подходах RL (обучение с подкреплением) модель получает редкую обратную связь — только по итогам всей задачи.

Thinking Machines сделали иначе: дообучаемая модель сама решает задачу шаг за шагом, а сильная модель-наставник помечает каждый шаг рассуждения, указывая, где логика правильная, а где — путь к ошибке.

📊 Результат:

🟢Для сложных математических задач метод потребовал ≈1 800 GPU-часов вместо 17 920 — то есть в 10 раз дешевле,

🟢А максимальная экономия достигла 30×.

👀 Thinking Machines показали, что с помощью дистилляции можно вернуть модели “характер” и аккуратность, не теряя новых знаний.

Авторы называют этот подход шагом к циклическому обучению ИИ — когда модель можно обновлять регулярно, без отката в качестве.

🟢Data Cluster

🚀 Яндекс представил новое поколение Алисы — Alice AI

Яндекс выпустил крупнейшее обновление за всю историю ассистента: теперь привычная Алиса превратилась в полноценного ИИ-компаньона. Новая нейросеть Alice AI уже за сутки взлетела на первое место в App Store, обогнав даже Max.

👀 Что умеет новая Алиса:

🟢Ведёт сложные диалоги и запоминает контекст
🟢Планирует и выполняет задачи
🟢Может вызывать такси, бронировать столики и искать нужную информацию
🟢Работает как AI-агент, выполняющий цепочку действий по запросу пользователя

Новый интерфейс, обновлённый голос и улучшенная память делают Alice AI сопоставимой по уровню с ChatGPT и другими топовыми моделями.

💡 Яндекс уже готовит собственные умные устройства для общения с Алисой — первыми появятся наушники с поддержкой Alice AI, запуск ожидается в 2026 году.

Бренд YandexGPT уходит в историю — теперь все модели объединены под именем Alice AI, символом перехода от голосового помощника к универсальному ИИ-компаньону.

🟢Data Cluster

📌 Глава Nvidia: «ИИ — не пузырь, а новая индустриальная революция»

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг заявил, что рынок искусственного интеллекта не является «пузырем», а наоборот — уже приносит прибыль. По его словам, готовность компаний платить за ИИ-доступ и инструменты показывает реальную ценность технологии.

🟢Nvidia ожидает доход в $0,5 трлн от своих новейших ИИ-чипов.

🟢Компания запускает партнёрства с Oracle, Microsoft, Google для создания «фабрик ИИ» — гигантских дата-центров нового поколения.

🟢Совместно с T-Mobile и Nokia Nvidia работает над 6G-вышками с поддержкой ИИ и новым продуктом Aerial RAN.

🟢Планируется производство 100 000 беспилотных автомобилей с Uber к 2027 году.

🟢Сотрудничество с Palantir, Lowe’s и Siemens поможет автоматизировать цепочки поставок и роботизированные заводы.

🟢Nvidia и Минэнерго США создают 7 квантовых суперкомпьютеров на базе ИИ-чипов компании.

Хуанг подчеркнул, что производство новых чипов Blackwell уже развернуто в Аризоне, а переход к 6G — это шанс для США укрепить технологический суверенитет.

🟢Data Cluster

📌 OpenAI раскрыла сроки выхода GPT-6 и планы по созданию AGI

На совместном стриме глава OpenAI Сэм Альтман и главный исследователь компании Якуб Пачоцки поделились новыми подробностями о развитии моделей GPT и будущем искусственного интеллекта.

🟢GPT-6 появится уже в ближайшие шесть месяцев. По словам Альтмана, это будет «значительно более умная модель».

🟢GPT-5 стал первым флагманом OpenAI как рассуждающая модель — теперь компания делает ставку не только на обучение, но и на глубокую интеграцию технологий во все свои продукты.

🟢GPT-4.5, популярная за творческий стиль, остаётся доступна только пользователям подписки Pro. Её развитие завершено, но OpenAI уже тестирует новый ИИ для креативных задач, который выйдет в 2026 году.

📈 К сентябрю 2026 года OpenAI планирует создать ИИ, способный ускорять научные исследования на уровне интерна, а к марту 2027 года — модель, работающую на уровне полноценного исследователя.

Эти системы смогут совершать собственные научные открытия, что, по мнению Альтмана, куда важнее, чем абстрактная «точка AGI».

🟢Data Cluster

💥 NVIDIA и General Atomics создали цифровой двойник термоядерного реактора с помощью ИИ

Технологический прорыв в области управляемого термоядерного синтеза: NVIDIA, General Atomics и ведущие научные центры США создали цифровой двойник токамака DIII-D, полностью управляемый искусственным интеллектом.

Проект реализован на платформе NVIDIA Omniverse с использованием CUDA-X и суперкомпьютеров Polaris (ALCF) и Perlmutter (NERSC).

📌 Были обучены три ИИ-модели:

🟢EFIT — моделирование равновесия плазмы
🟢CAKE — расчёт границы плазмы
🟢ION ORB — прогноз тепловых потоков от ионов

Благодаря ИИ моделирование процессов термоядерного синтеза теперь занимает секунды вместо недель. Учёные могут в реальном времени исследовать поведение плазмы и тестировать сценарии, не включая реальный реактор.

👀 Созданный цифровой двойник объединяет данные датчиков, физические модели и инженерные расчёты, а также синхронизирован с настоящим реактором DIII-D. Проект объединяет 700 исследователей из 100 организаций по всему миру.

Это шаг к созданию коммерческих термоядерных технологий, способных обеспечить человечество чистой энергией.

🟢Data Cluster

🎥 YouTube представил функцию Super Resolution с ИИ

Видеохостинг запускает Super Resolution — функцию, которая с помощью искусственного интеллекта повышает качество старых видео.

Если ролик имеет разрешение ниже 1080p, YouTube автоматически создаст улучшенные версии — вплоть до 4K.

📈 Основные детали:

🟢Преобразование выполняется автоматически, но авторы могут отказаться.
🟢Исходные файлы сохраняются без изменений.
🟢Видео, улучшенные ИИ, будут отмечены пометкой “Super Resolution” в настройках.
🟢Старт — с масштабирования SD → HD, затем — поддержка до 4K.

📌 Дополнительно:

— На главной странице появились иммерсивные превью, которые можно листать.
— Лимит размера миниатюр увеличен с 2 до 50 МБ для поддержки 4K-изображений.
— YouTube тестирует загрузку более крупных видео и интерактивные покупки через QR-коды при просмотре с ТВ.

Авторы также смогут показывать товары в нужные моменты своих роликов, превращая контент в полноценную витрину.

🟢Data Cluster

🧠 Anthropic исследовала, как ИИ начинает осознавать самого себя

Команда Anthropic провела эксперимент: может ли большая языковая модель понимать собственные внутренние процессы?

Учёные использовали метод внедрения концептов — добавляли в нейроны искусственные сигналы, например, связанные с текстом в ALL CAPS.

🟢Если после вмешательства активация появлялась в сети, это означало, что модель «подумала» о капсе.

🟢Когда исследователи спрашивали: «Ты чувствуешь, что что-то изменилось?» — в 20% случаев Claude 4.1 замечал изменения — ещё до того, как они проявлялись в ответах.

🟢В другом тесте ИИ вживляли случайное слово, например bread, — и он начинал считать его частью собственного замысла, даже объясняя, почему выбрал именно его.

👀 Более того, Claude смог управлять своей активностью: команда «думай об этом» усиливала внутренние сигналы, а «не думай» — подавляла их.

Учёные подчёркивают, что речь не идёт о настоящем самосознании, но модель уже демонстрирует зачатки интроспекции — способность отслеживать и интерпретировать свои нейронные процессы.

🟢Data Cluster

♟Google DeepMind обучила ИИ создавать “красивые” шахматные задачи

Исследователи из DeepMind разработали модель, которая генерирует уникальные и эстетичные шахматные головоломки — с нестандартными позициями и неожиданными решениями.

🟢Этап 1. Нейросеть обучили на 4,4 млн задач из Lichess, чтобы она поняла базовую механику шахматных пазлов.

🟢Этап 2. Совместно с гроссмейстерами Мэттью Садлером и Джонатаном Левиттом модель дообучили — чтобы она создавалa “красивые” и контринтуитивные задачи.

👀 Оценка шла по четырём критериям:

🟢Уникальность — одно решение.

🟢Новизна — отличие от существующих задач.

🟢Контринтуитивность — решение неожиданное, но логичное.

🟢Эстетика — красивое расположение фигур.

После тонкой настройки показатель “контринтуитивности” вырос с 0,22% → 2,5%, превзойдя средний уровень человеческих задач на Lichess (2,1%).

💬 Группа шахматистов с рейтингом 2000–2400 эло оценила головоломки выше, чем аналогичные задания, созданные людьми. Их отзывы вошли в специальный буклет.

ИИ теперь умеет не просто играть в шахматы, а создавать настоящие произведения шахматного искусства.

🟢Data Cluster

📈 DeepSeek V3.1 показал лучший результат в торговле акциями — но с нюансами

В открытом бенчмарке AI-Trader, где несколько популярных ИИ торгуют акциями из Nasdaq-100 на условные $10 000, лидер — DeepSeek v3.1 с доходностью +16,46%.

📌 Следом идут:

🟢MiniMax-M2 — +12,03%

🟢GPT-5 — +9,98%

🟢Claude 3.7 Sonnet — +9,8%

🟢Qwen3-max — +7,96%

🟢Gemini 2.5 Flash — +0,48% (почти без прибыли)

Для сравнения: “пассивная” стратегия на базе индекса QQQ дала +5,39%, так что DeepSeek действительно опередил рынок.

❓ Как это работает?

🟢AI-Trader — симуляция реальной торговли с доступом к ценам и свежим новостям. Модели принимают решения на открытии торгового дня.

⚠️ Но есть нюансы:

— Данные не полностью «реальные» — модели могут видеть новости без точной даты.

— Период теста короткий (с 1 октября) и бычий для техсектора, что могло помочь тем, кто сделал ставку на Nvidia, Microsoft, ASML.

— Это пока не доказательство превосходства DeepSeek, а лишь сигнал, что модель лучше улавливает рыночные сигналы и готова к риску.

Если авторы AI-Trader добавят почасовую торговлю и очистят данные, этот проект может стать новым стандартом тестирования ИИ на фондовом рынке — где важно не просто расти, а управлять рисками и поведением в хаосе рынка.

🟢Data Cluster