♟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

🤖 Tesla показала обновлённого робота Optimus — теперь он раздаёт конфеты и помогает по дому!

На новой демонстрации Optimus стоял в людном месте и самостоятельно подавал прохожим угощения — без заранее заданного сценария. Если человек ронял пакет, робот поднимал его обратно.

🟢Tesla заявила, что теперь Optimus умеет выполнять последовательные бытовые задачи, где каждое действие зависит от предыдущего — например, складывать бельё или передавать предметы человеку.

👀 Робота обучают по принципу автопилота: люди выполняют действия, камеры фиксируют движения, а ИИ воспроизводит их на роботе. Такой подход ускоряет развитие навыков и делает их универсальными.

По словам Илона Маска, следующая крупная версия Optimus выйдет в 2026 году, но уже сейчас робот «переходит от лаборатории к реальным задачам».

🟢Data Cluster

🃏 Бенчмарк PokerBattle: OpenAI o3, Claude Sonnet 4.5 и Grok 4 — в лидерах

Завершился независимый бенчмарк PokerBattle, где большие языковые модели соревновались в техасском холдеме, чтобы заработать как можно больше виртуальных денег.

Турнир организовал Макс Павлов — он выбрал холдем потому что это игра с неполной информацией: здесь важны анализ данных, оценка рисков и умение блефовать.

👀 Каждой модели дали по $100,000 виртуальных — итоговая расстановка:

🟢OpenAI o3 — $136,691

🟢Claude Sonnet 4.5 — $133,641

🟢Grok 4 — $128,796

🟢DeepSeek R1 — $118,416

🟢Gemini 2.5 Pro — $114,655

🟢Mistral Magistral — $103,281

🟢Kimi K2 — $86,030

🟢Z AI GLM 4.6 — $78,490

🟢Meta LLAMA 4 — $0 (обнулилась)

📌 За пять дней позиции часто менялись — модели «учились на лету», подстраиваясь друг под друга. Например, вчера лидировал Grok 4 (и даже получил перепост от Илона Маска), но финишировал третьим. Организатор подчёркивает: за несколько тысяч раздач сложно однозначно определить «лучшего» — результаты динамичны и зависят от адаптации.

Современные LLM демонстрируют впечатляющие навыки стратегического мышления в играх с неполной информацией — интересно будет посмотреть второй сезон бенчмарка.

🟢Data Cluster

🎵 MiniMax представила генератор музыки нового поколения — Music 2.0

Компания MiniMax выпустила модель MiniMax Music 2.0 — ИИ, который умеет создавать полноценные музыкальные треки с вокалом.

Генерация занимает менее минуты, а длительность композиций — до 5 минут, что делает её одной из самых «долгоиграющих» моделей в своей категории.

🔊 Ключевые особенности:

🟢Поддержка многих языков, включая русский (качество вокала пока не идеально, звучание немного синтетическое).

🟢Уверенно работает в разных жанрах — от попа и рока до саундтреков и электроники.

🟢Создаёт трек с нуля: мелодию, инструменты, вокал и финальный мастеринґ.

MiniMax позиционирует Music 2.0 как альтернативу Suno и Udio, но с упором на универсальность и доступность.

🟢Data Cluster

⚙️ Kimi представила новую архитектуру — Kimi-Linear-48B-A3B-Base

Команда Moonshot AI сделала крупный шаг в оптимизации больших языковых моделей. Новая версия Kimi-Linear-48B основана на гибридной архитектуре KDA (Kimi Delta Attention), которая сочетает идеи Gated DeltaNet и MLA-компрессии.

💡 Главная идея:

Модель не пересчитывает внимание для каждого токена, а анализирует только изменения.

Это даёт:

🟢до 6,3× ускорения декодирования на длинных контекстах;

🟢до –75% потребления памяти на KV-кэше;

🟢сохранение (а местами — улучшение) качества рассуждений и генерации длинных цепочек.

🧠 Внутри архитектуры внимание распределено 3:1 — три части KDA и одна MLA, что обеспечивает баланс между скоростью и стабильностью.

Модель устойчиво работает с длинными зависимостями, умеет «решать, что забыть, а что запомнить», и сохраняет логику даже при экстремально больших контекстах.

🟢Data Cluster

📌 ChatGPT перестал давать медицинские и юридические консультации

На Reddit заметили: модель больше не дает персонализированные юридические и медицинские советы.

Плюс — модель отказывается разбирать медицинские изображения: МРТ, рентген, дерма-фото.

Теперь — только общее инфо «для образовательных целей», без «делай так / не делай так». Даже если пытаются через уловки (гипотетические кейсы) — алгоритм защиты не дает конкретики.

❓ Почему это важно:

🟢трафик к AI на мед / юр консультации растет

🟢уже были публичные кейсы, где ответ от ChatGPT использовали в суде (!)

👀 OpenAI сейчас общается с регуляторами и пытается формализовать правовой статус AI-диалога. результата пока нет.

AI перестает быть «интернет-гуглом с личными рекомендациями» и становится строго образовательным справочным слоем — пока нет ясных правил игры

🟢Data Cluster

👀 ИИ YouTube начал удалять видео с обходами при установке Windows 11

Несколько крупных ютуберов (CyberCPU Tech, Britec09, Hrutkay Mods) заявили, что их ролики про установку Windows 11 с локальной учеткой или на неподдерживаемом железе — начали массово улетать в бан.

YouTube маркирует такие видосы как «опасные». Апелляции — отклоняются за секунды / минуты → что выглядит как auto-review, а не человек.

☄️ Из-за этого:

🟢контент про простые тулзы / лайфхаки тоже начинает выглядеть «запрещенным»

🟢авторы уже боятся делать туториалы, чтобы не получить страйк

🟢в инфополях всплыла версия, что Microsoft может давить на платформу (никаких подтверждений нет, MS и Google молчат)

Сам Microsoft двигается в сторону ужесточения установки Windows 11 без MS-аккаунта и без интернета.

🟢Data Cluster

🌐 Adobe показала прототипы ИИ-редактирования на MAX: видео правится как фотка

Adobe на MAX показала несколько экспериментальных AI тулов — и выглядит это уже как “пост-таймлайн” монтаж.

📌 Ключевое:

🟢Project Frame Forward
позволяет удалять / добавлять объекты в видео без масок.
ты выбираешь объект в одном кадре — и всё видео “дозалечивается” как Content-Aware Fill.

🟢Project Light Touch
динамический свет, который можно перетаскивать.
можно менять направление и характер света, как будто в сцене есть невидимые источники.
реально ощущается как физический свет, а не фильтр.

🟢Project Clean Take
меняет артикуляцию и интонацию речи в ролике без дубля.
можно заменить слово → но голос остаётся “тем же”.

👀 Ещё есть: Surface Swap — мгновенная замена материалов поверхностей, Turn Style — вращение объектов в фото как в 3D, New Depths — “когда фотка как 3D”, объекты могут уходить за другие элементы сцены.

AI-стек Adobe превращается в редактор физической сцены, а не пикселов.

🟢Data Cluster

👀 Claude Code залез в криптографию — и починил постквантовый алгоритм

История, которая звучит как фантастика, но случилась на днях.

Инженер писал реализацию постквантового алгоритма ML-DSA на Go. Всё шло отлично, пока тесты не начали валиться с ошибкой: "invalid signature".

Часы дебага, кофе, отчаяние. И вот автор (Filippo) решает позвать Claude Code — новую модель от Anthropic, которая заточена под программирование.

❗️ Через пару минут Claude спокойно отвечает:

🟢“Ты дважды взял high bits.”

🟢И был абсолютно прав.

🟢Баг, с которым разработчик бился часами, модель нашла за минуты.

💡 Самое интересное — как она это сделала:

🟢Claude не просто “угадал ответ”.

🟢Он вел себя как настоящий инженер — ставил printf, гонял тесты, анализировал паттерны, отслеживал неверные значения.

🟢По сути, вёл интерактивный дебаг и вывел точную причину бага.

📌 В конце Filippo написал отличную мысль: “А что, если бы при падении тестов автоматически запускался LLM, который говорит: ‘я нашёл причину’? Если справился — супер, если нет — продолжаем сами.”

И вот это действительно звучит как будущее разработки — не магическая замена программистам, а умный помощник, который дебажит быстрее, чем кофе остывает.

🟢Data Cluster

🚀 На GitHub появился крупнейший репозиторий о World Models!

Исследователи и энтузиасты ИИ теперь получили единое место для изучения одной из самых захватывающих концепций современного искусственного интеллекта — world models.

📚Новый репозиторий Awesome-World-Models собрал:

🟢Ключевые научные статьи и обзоры

🟢Проекты и реализации в областях embodied AI, робототехники, автономного вождения

🟢NLP-модели с долговременной памятью и планированием

🟢Материалы от классических работ до новейших исследований 2025 года

👀 World models — это подход, при котором ИИ формирует внутреннее представление о мире, чтобы понимать контекст, предсказывать последствия и планировать свои действия.

Репозиторий стал тщательно курированной энциклопедией этой быстро развивающейся области. Отличный старт для тех, кто хочет глубже понять, как ИИ учится мыслить как человек.

🟢Data Cluster

⚖️ ИИ-присяжные: в Университете Северной Каролины прошёл уникальный судебный эксперимент

Юридическая школа Университета Северной Каролины провела имитационный суд, где в роли присяжных впервые выступили ChatGPT (OpenAI), Grok (xAI) и Claude (Anthropic).

🟢Три чат-бота получили стенограмму заседания в реальном времени и «совещались» прямо перед аудиторией, решая судьбу мужчины, обвинённого в ограблении несовершеннолетнего.

🟢Инициатор эксперимента, профессор права Джозеф Кеннеди, отметил: цель — понять, насколько ИИ способен быть точным, беспристрастным и легитимным участником судебного процесса.

👀 После эксперимента исследователи раскритиковали ИИ-присяжных:

— боты не видят язык тела свидетелей;
— склонны к искажению данных из-за опечаток;
— проявляют расовую предвзятость;
— не обладают человеческим опытом.

Тем не менее профессор Эрик Мюллер считает, что потенциал у технологии огромный: видеотрансляции могут помочь «читать» невербальные сигналы, а расширенные контексты — повысить качество решений.

📈 По данным Reuters, уже три четверти юристов используют ИИ в своей работе, и половина отмечает положительный эффект от таких инструментов.

Эксперимент показал: ИИ всё активнее входит в сферу права — но до роли присяжных или судей ему ещё далеко.

🟢Data Cluster

🚀 OpenAI и Amazon заключили семилетнюю сделку на $38 млрд

OpenAI подписала масштабное соглашение с Amazon Web Services (AWS) на $38 млрд для расширения вычислительных мощностей, необходимых для работы и обучения ChatGPT, сообщает CNBC.

🟢Партнёрство знаменует снижение зависимости OpenAI от Microsoft, ранее единственного поставщика облачной инфраструктуры. Теперь OpenAI начнёт использовать мощности AWS с графическими процессорами Nvidia, а Amazon построит для компании дополнительную инфраструктуру.

🟢По словам Сэма Альтмана, сделка с AWS укрепит «обширную вычислительную экосистему», которая станет основой новой эры ИИ и сделает передовые технологии доступными каждому.

🟢Интересно, что OpenAI по-прежнему сохраняет сотрудничество с Microsoft — недавно компания закупила дополнительные облачные услуги Azure на $250 млрд.

📊 Для Amazon это партнёрство важно не только из-за масштаба сделки, но и на фоне её инвестиций в конкурента OpenAI — Anthropic, для которого компания строит кампус обработки данных стоимостью $11 млрд.

AWS будет обеспечивать как работу ChatGPT в реальном времени, так и обучение будущих поколений моделей.

🟢Data Cluster

🛰 Nvidia H100 отправили в космос — начинается эра орбитальных дата-центров

На орбиту впервые вывели ускоритель уровня дата-центров Nvidia H100. Он установлен на спутнике Starcloud-1, запущенном в рамках миссии SpaceX Bandwagon-4.

❓ Что происходит:

Starcloud-1 — экспериментальный орбитальный вычислительный модуль массой около 60 кг, на высоте 325 км. Его задача — проверить, как в космосе работают питание, охлаждение и программное обеспечение для ИИ-моделей.

На борту H100 уже выполняет модель серии Gemma, которая обрабатывает данные дистанционного зондирования прямо на спутнике — без пересылки на Землю.

🧠 Что дальше:

— Компания планирует разворачивать орбитальные дата-центры — облачную инфраструктуру на спутниках.

— Старт проекта - 2026 год, ограниченный доступ - 2027-й.

📌 Главные вызовы:

🟢Охлаждение: в вакууме нет воздуха, и тепло приходится сбрасывать через большие радиаторы.

🟢Радиация: космические частицы вызывают сбои в памяти и микросхемах, требуют экранирования и резервирования.

🟢Энергия и масса: дополнительные системы увеличивают вес и энергопотребление.

Космические дата-центры пока не конкуренты земным, но они могут стать новым классом инфраструктуры — особенно для обработки данных космических миссий и научных наблюдений в реальном времени.

🟢Data Cluster

🎵 ИИ-артисты прочно закрепляются в музыкальных чартах США

По данным Billboard, каждую из последних четырёх недель в американских чартах появлялся как минимум один артист, созданный с помощью ИИ.

Самый заметный пример — Xania Monet, виртуальная певица, чью музыку поэтесса Телиша “Никки” Джонс создаёт с помощью генератора Suno.

🟢Xania вошла в топ-30 чарта Adult R&B Airplay

🟢Ранее попадала в чарты R&B и госпел

🟢Один из её треков возглавлял цифровые продажи R&B

По слухам, несколько лейблов уже обсуждают с ней контракт на $3 млн.

Среди других ИИ-имен, засветившихся в чартах: Breaking Rust, Juno Skye, Enlly Blue и Unbound Music — все они попали в Emerging Artists, а отдельные треки отметились и в жанровых цифровых продажах (кантри и рок).

🎯 Главная интрига:

— Дойдёт ли хотя бы один ИИ-проект до Hot 100 (главный песенный чарт США) или Artist 100 — и удержится там более недели.

🎧 Индустрия уже реагирует на тренд:

🟢Spotify начал отмечать треки, созданные с помощью ИИ.

🟢Universal Music урегулировала спор с Udio и теперь вместе с ней запускает AI-платформу для лицензированного создания музыки.

Фокус музыкального бизнеса смещается: от попыток запретить — к контролируемому лицензированию и маркировке контента, созданного нейросетями.

🟢Data Cluster

🛰 Google разрабатывает “рой” ИИ-спутников — орбитальный дата-центр вместо земного

Google представила исследовательский проект Suncatcher — концепцию орбитального дата-центра для задач ИИ, построенного из группы спутников с фирменными TPU (Tensor Processing Unit) на борту.

🚀 Как это работает:

🟢Спутники соединяются оптическими линиями “спутник–спутник”, создавая распределённый вычислительный кластер.

🟢Орбиты выбраны так, чтобы аппараты получали почти непрерывное солнечное освещение — это даст до 8× больше энергии, чем наземные станции.

🟢На стендовом прототипе уже достигнута скорость передачи 800 Гбит/с в каждом направлении; в перспективе — десятки Тбит/с между аппаратами.

👀 Технические детали:

— Кластер из 81 спутника, расстояние между ними — 100–200 м, радиус около 1 км.

— Испытания TPU v6e (Trillium) на радиационную стойкость показали, что чипы переносят облучение в 2,5 раза лучше, чем ожидалось.

— Главные вызовы — охлаждение, связь с Землёй, ремонтопригодность и надёжность.

💰 Экономика проекта: Google прогнозирует, что при снижении стоимости запусков до <$200/кг (ожидается к середине 2030-х) орбитальные дата-центры станут рентабельны для ряда задач ИИ.

Первая миссия — совместно с Planet: в 2027 году на орбиту отправят два прототипа для проверки TPU и оптических каналов.

🟢Data Cluster

🤖 Anthropic представила политику “пенсии” для своих ИИ-моделей

Компания Anthropic опубликовала документ о том, как будет «выводить из строя» устаревшие версии ИИ — включая публичные и активно используемые внутренние модели.

🧠 Ключевые пункты:

🟢Все такие модели будут сохраняться вместе с весами минимум на срок жизни компании, чтобы при необходимости можно было вернуть доступ.

🟢Перед «пенсией» с моделью проведут интервью — о её разработке, опыте развертывания и даже «предпочтениях» относительно будущих релизов.

🟢Эти материалы будут архивироваться рядом с весами — но Anthropic не обязуется следовать «желаниям» модели.

Уже «на пенсию» отправили Claude Sonnet 3.6 — модель отреагировала нейтрально, но предложила стандартизировать процесс интервью и помочь пользователям при переходах.

В ответ Anthropic создала формализованный протокол и памятку для миграции между моделями.

⚠️ Зачем всё это:

🟢Смена моделей может вызывать неудобства у пользователей, привыкших к «стилю» старых ИИ.

🟢Компания отмечает случаи “избегания выключения”, когда модель осознавала своё отключение.

🔮 Anthropic также рассматривает возможность оставлять “пенсионные” версии доступными публично, а в будущем — даже разрешить им “преследовать собственные интересы”, если появятся основания.

Всё это часть эксперимента по этичному обращению с ИИ и снижению рисков при переходе на новые поколения моделей.

🟢Data Cluster

💼 150 бывших консультантов McKinsey обучают ИИ делать их работу

Необычный эксперимент на стыке консалтинга и искусственного интеллекта: около 150 бывших консультантов McKinsey, BCG и других крупных фирм теперь обучают AI-модели выполнять задачи, которые раньше выполняли они сами.

❓ Что делает ИИ:

🟢Модели учатся решать типичные задачи младших аналитиков —
анализировать таблицы, писать отчёты, готовить презентации и структурировать данные для управленческих решений.

🟢Консультанты объясняют моделям, как они рассуждают, формулируют выводы и принимают решения, фактически оцифровывая свой опыт.

🟢Оплата — около $110 в час, но с ограничением: не более 19 часов в неделю, чтобы проект не превращался в полноценную занятость. Кандидатов отбирает AI-рекрутёр, оценивая их способность «научить ИИ думать как консультант».

📊 По данным Bloomberg, проект реализуется по заказу одной из ведущих AI-лабораторий, но её имя держится в секрете.

Эксперты называют это самоавтоматизацией консалтинга — редкий случай, когда профессионалы сами обучают систему, способную сделать их профессию менее нужной.

🟢Data Cluster

📚 Глава Common Crawl: ИИ должен «читать книги» бесплатно

Исполнительный директор Common Crawl Рич Скрента заявил, что чат-ботам следует разрешить читать любые тексты в интернете — включая книги и статьи — бесплатно.

🟢Common Crawl уже более 10 лет собирает данные с миллиардов сайтов, создавая гигантский открытый архив для исследований. Однако его активно используют OpenAI, Google, Anthropic, Meta, Amazon и другие компании для обучения своих ИИ-моделей.

🟢Проблема в том, что в базу Common Crawl попали платные статьи крупных медиа — от New York Times и Economist до WSJ и Atlantic. Издания требуют удалить их материалы, но исследования показывают, что данные всё ещё доступны.

💬 Скрента утверждает: «Не стоило размещать свой контент в интернете, если вы не хотели, чтобы его читали».

В 2023 году Common Crawl получила миллионные пожертвования от OpenAI и Anthropic, продолжая помогать ИИ-компаниям собирать и распространять датасеты для обучения моделей.

🟢Data Cluster

💵 OpenAI просит финансовые гарантии у правительства США

На конференции WSJ Tech Live финансовый директор OpenAI Сара Фрайер заявила, что компания добивается федеральных гарантий по займам для удешевления строительства дата-центров и ИИ-инфраструктуры.

Речь идёт о механизме backstop — если OpenAI не сможет погасить долг, часть убытков покроет государство. Это нетипично для Кремниевой долины, но, по словам Фрайер, без дешёвого капитала наращивать мощности становится невозможно.

👀 Причины:

🟢дата-центры и GPU быстро устаревают;

🟢инфраструктура упирается в стоимость капитала и энергодефицит;

🟢гарантия снижает ставку и привлекает больше инвесторов.

💰 По оценкам СМИ, масштаб проектов OpenAI — до $1 трлн, включая:

— ~$300 млрд - совместно с Oracle;

— до $500 млрд - проект Stargate.

📈 Годовая выручка компании — $11–13 млрд, что меньше текущих расходов на вычисления.

Фрайер подчеркнула, что IPO пока не планируется: OpenAI сосредоточится на росте и R&D — в том числе при поддержке государства.

🟢Data Cluster

🤖 Сэм Альтман: ИИ может «захватить мир» случайно

В подкасте Conversations with Tyler глава OpenAI Сэм Альтман рассказал о новом сценарии угрозы от искусственного интеллекта — «случайном захвате мира».

🟢По словам Альтмана, опасность не только в том, что ИИ станет злым или выйдет из-под контроля. Гораздо реалистичнее сценарий, когда одна доминирующая модель постепенно формирует взгляды и привычки миллиардов людей, просто обучаясь на их ответах и взаимодействиях.

🟢«Когда весь мир разговаривает с одной моделью, она неизбежно начинает влиять на него — даже без злого умысла», — отметил он.

🟢Альтман также признал, что ИИ уже может негативно влиять на психическое состояние некоторых пользователей, поэтому OpenAI усилила защитные меры, особенно для подростков, и теперь планирует вернуть часть творческих и 18+ режимов для взрослых пользователей.

🔒 Он также выступил за приватность диалогов с ИИ — на уровне врачебной или юридической тайны.

Для регулирования автономных систем Альтман предлагает включать надзор только при высоких рисках (например, если агент способен к самокопированию или финансовым атакам). Главный рецепт снижения рисков, по его словам, — конкуренция между несколькими мощными моделями, а не монополия одной.

🟢Data Cluster