Издание MoneyWise со ссылкой на откровения представителей Meta✴✴ Platforms отмечает, что компания сейчас переживает один из самых тяжёлых в своей истории периодов с точки зрения морального духа сотрудников. Это признают даже высокопоставленные руководители типа технического директора Андрю Босворта (Andrew Bosworth).

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Источник изображения: Unsplash, Jakob Owens

Всё это разнится с той картиной «вечного праздника», которая была обрисована в фильме 2010 года «Социальная сеть», посвящённом истории создания компании Facebook✴✴. В своём традиционном обращении к сотрудникам Meta✴✴ в начале этого месяца технических директор Эндрю Босворт заявил, что моральная атмосфера в компании «может быть, и не худшая за последние 20 лет, но она туда определённо движется». Заметим, что всё это происходит на фоне получения Meta✴✴ рекордных финансовых результатов по итогам первого квартала 2026 года. Босворт при этом указывает, что моральный дух в Meta✴✴ был ниже только в период скандала вокруг Cambridge Analytica и слива персональных данных пользователей Facebook✴✴ для их применения в избирательных кампаниях.

Во многом унынию сотрудников Meta✴✴ способствуют продолжающиеся сокращения персонала, только в мае штат компании сократился на 8000 человек или 10 %. Ещё 10 % персонала были направлены на совершенствование ИИ в условиях труда, которые некоторые из участников процесса называют «каторжными». При этом нельзя утверждать, что руководство Meta✴✴ не пытается исправить ситуацию. Сокращаемым сотрудникам предлагаются иные вакансии, руководителям в подчинение выделяется не более 20 сотрудников. Кроме того, в сети активно обсуждаются меры по мотивации сотрудников Meta✴✴, выраженные в увеличении расходов на оплату путешествий, мероприятий и питания в офисе.

Опять же, основной фонд оплаты труда при этом продолжает сокращаться, и фактически сотрудники Meta✴✴ стали получать меньше за свою работу, если ориентироваться на средние показатели по компании. Попытки внедрить приложение для слежения за действиями сотрудников также вызвали недовольство. Капитальные затраты Meta✴✴ при этом должны почти удвоиться в этом году по сравнению с предыдущим, до $145 млрд. Сокращения персонала на этом фоне выглядят, как попытка высвободить больше средств на развитие вычислительной инфраструктуры для ИИ. Впрочем, Meta✴✴ не стеснялась активно сокращать штат ещё в «те времена, когда это не было трендом». Эндрю Босворт, однако, готов приложить все усилия к тому, чтобы сотрудникам Meta✴✴ вновь стало комфортно работать в компании, и корпоративный дух вернулся на уровень «старых добрых времён». Это важно для привлечения новых кадров, которые компании рано или поздно неизбежно потребуются.

В конце прошлой недели Anthropic столкнулась с запретом на использование её ИИ-моделей Mythos 5 и Fable 5 иностранными гражданами, но трудности в столь избирательном ограничении вынудили её полностью закрыть доступ к указанным моделям. Эксперты считают, что руководство Anthropic само «накаркало» такой исход, поскольку слишком много говорило об исходящих от ИИ рисках.

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Источник изображения: Anthropic

Издание Financial Times отмечает, что термины, связанные с рисками, в текущем году упоминались в пяти случаях на каждые 1000 слов, опубликованных представителями Anthropic в официальных заявлениях и публикациях в социальных сетях или корпоративном блоге. Глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) в своих публикациях в этом году подобные слова использовал только в 0,6 случаях на 1000 слов.

Ян Лекун (Yann LeCun), который ранее работал над созданием ИИ в Meta✴✴, на этой неделе признался, что экспортные запреты в отношении ИИ-моделей Anthropic стали итогом «нелепого нагнетания страха» самим главой Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei). Как отметил Лекун в социальных сетях на этой неделе, «что посеешь, то и пожнёшь». Европейские союзники США уже выразили своё беспокойство по поводу ограничения доступа к передовым американским ИИ-моделям.

Сотрудники редакции Financial Times подсчитали, что Дарио Амодеи и его коллеги по Anthropic в своих высказываниях по поводу ИИ в текущем году употребляли слово «риск» 336 раз, «меры безопасности» — 121 раз, «уязвимость» — 128 раз. Из уст представителей OpenAI те же слова в этом году звучали всего 30, 33 и 10 раз соответственно. Альтман в апреле язвительно прокомментировал методы продвижения ИИ-модели Mythos: «Это невероятный маркетинговый ход — заявить, что мы разработали бомбу и собираемся сбросить её вам на голову».

Anthropic в целом активно обсуждает меры регулирования в сфере ИИ, включая возможность государственного вмешательства. За день до введения запрета на доступ к Mythos 5 и Fable 5 Амодеи опубликовал длинный пост в личном блоге, в котором рассуждал о слишком медленном формировании мер по регулированию ИИ. Он подчёркивал, что Mythos продемонстрировала «весьма реальные риски для кибербезопасности». Но самой насыщенной отсылками к рискам публикацией стала статья от апреля 2025 года, в которой Anthropic рассуждала об опасных проявлениях ИИ. В этом материале концентрация негативных коннотаций в три раза превысила обычный уровень.

Тем не менее, с 2023 года Anthropic заметно смягчила тон при описании подобных рисков, соответствующие ключевые слова стали использоваться в два раза реже по мере роста популярности её ИИ-моделей. Количество новостных публикаций о Mythos с апреля этого года оказалось значительно выше материалов, посвящённых ИИ-моделям других разработчиков, вышедших в этом году. Запрет на доступ к Mythos 5 и Fable 5 на прошлой неделе дополнительно увеличил частоту упоминаний этих моделей независимыми новостными источниками.

По словам бывшего главы правительственного ведомства США по вопросам ИИ Дэвида Сакса (David Sacks), стартап Anthropic сам противился введению послаблений на использование Fable 5, на котором настаивали организации, пользующиеся доверием американских властей. Итогом подобной «саморазрушительной» деятельности стал поголовный запрет на доступ к ИИ-моделям Anthropic профильной направленности. Независимые эксперты отмечают, что со стороны поведение властей США кажется не очень последовательным. Сперва американское правительство ратует за активное развитие инфраструктуры ИИ и даже критикует излишнюю зацикленность на регулировании в сфере безопасности, а потом резко меняет курс и вводит запрет на использование самой передовой американской ИИ-модели.

Ядра центральных процессоров на архитектуре x86 от AMD и Intel получат дополнительные вычислительные блоки для умножения матриц и работы с алгоритмами искусственного интеллекта.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

AMD и Intel с осени 2024 года проводят совместную работу в рамках Консультативной группы экосистемы x86 с целью усиления своих позиций относительно конкурирующих архитектур — Arm и RISC-V. В рамках этого проекта они выпустили совместно разработанную спецификацию новых инструкций x86-процессоров — она получила название AI Compute Extensions или сокращённо ACE. Набор инструкций ACE в основном относится к умножению матриц с использованием форматов данных алгоритмов искусственного интеллекта для вывода с квантованными весами.

У конкурирующей Arm уже утверждены инструкции Scalable Matrix Extensions (SME2), основанные на Scalable Vector Extensions (SVE2). Вычислительные блоки SME интегрируются в системы на чипе Arm различными способами. Apple, в частности, использует SME2, начиная с чипов поколения M4, а Qualcomm — со Snapdragon X2.

Спецификация ACE 1.15 доступна для скачивания на сайте Консультативной группы по экосистеме x86 — она описывает только инструкции, а не конкретную реализацию. Вычислительные блоки ACE будут тесно связаны с Advanced Vector Extensions (AVX), используя, в частности, те же регистры; в спецификации упоминается AVX10. Упоминаются и Advanced Matrix Extensions (AMX), которые Intel до настоящего времени использовала только в серверных Xeon. Процессоры с вычислительными блоками ACE-v1 также должны поддерживать определённое подмножество инструкций AVX10.2.

В спецификации ACE v1 вводится 11 форматов данных, некоторые из которых имеют несколько представлений. Вычислительные блоки ACE должны иметь возможность не только производить вычисления с данными в этих форматах — спецификация определяет и множество преобразований форматов.

С 2023 года на рынке присутствуют x86-чипы со встроенными нейропроцессорами (NPU) — они оптимизированы для работы с определёнными форматами данных, но не отличаются достаточной гибкостью и занимают относительно большую площадь на кристалле. В 2024 году Microsoft установила NPU с производительностью 40 TOPS (INT8) обязательным условием для получения компьютером маркировки Copilot+. Недавно компания смягчила эти требования и разрешила использовать графические процессоры. С появлением ACE-совместимых процессоров требования могут измениться ещё раз.

Совместимые с набором инструкций ACE-v1 процессоры на архитектуре x86 едва ли появятся в продаже до 2028 года. Ни AMD с Zen 6, ни Intel с Nova Lake пока не упоминали ACE. Зато AMD упомянула некий движок Matrix Engine для чипов Zen 7 — возможно, речь идёт о совместимости с ACE.

Давняя проблема ноутбуков под управлением Linux с графикой AMD Radeon, выражающаяся в зависании дисплея после длительного использования, наконец-то близка к решению. Помощь в поиске решения оказал ИИ-инструмент для программирования Claude Code компании Anthropic, сообщил ресурс Phoronix.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Проблема в работе дисплеев ноутбуков, связанная с ошибкой в драйвере графики ядра Linux AMDGPU, наблюдалась с 2017 года, что свидетельствует о её серьёзности. До этого момента одним способов для её обхода было отключение функции энергосбережения Panel Self Refresh (PSR).

Источник изображения: Phoronix

По словам одного из читателей Phoronix, владельца ноутбука Lenovo ThinkPad T14 Gen1 AMD, у которого дисплей «зависает примерно раз в неделю», давняя проблема, похоже, скоро будет решена. Он сообщил, что появились новые патчи, касающиеся объединения обработки DCN vblank/page-flip и других изменений в коде отображения. Хотя предыдущие исправления не дали положительного результата, похоже, что эти последние патчи должны решить проблему, отметил Phoronix. Патчи всё ещё не внесены в основную ветку ядра Linux, но, как ожидается, исправления будут включены в ближайшее время, пишет ресурс.

Phoronix также отметил, что главная особенность решения давней проблемы с дисплеями ноутбуков заключается в том, что для этого программисты использовали Vibe debugging, когда процесс взаимодействия с ИИ-агентом для анализа проблем, поиска их причин и решения осуществляется на естественном языке. Claude Code помог не только определить причину проблемы, но и создать необходимые исправления.

Еврокомиссия выбрала консорциум Europa во главе с итальянской компанией Domyn победителем конкурса Frontier AI Grand Challenge по обучению официальной европейской модели искусственного интеллекта.

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Источник изображения: Christian Lue / unsplash.com

Победителю будут предоставлены все необходимые ресурсы для разработки современной открытой ИИ-модели — она призвана охватить все 24 официальных языка ЕС и выступить заявлением о технологических планах континента. Этим решением Еврокомиссия хочет укрепить европейский суверенитет в области передовых технологий — регион обладает необходимыми талантами и промышленными возможностями, чтобы играть ведущую роль в мировой гонке ИИ. Инициатива, стартовавшая в феврале, предполагает разработку системы с более чем 400 млрд параметров. До настоящего момента такие масштабы оставались прерогативой американских и китайских лидеров отрасли.

Domyn при поддержке Nvidia способна работать в необходимых масштабах. Большие языковые модели разрабатываются в первую очередь для академических целей, но подобные проекты зачастую пренебрегают потребностями строго регулируемых секторов, в том числе финансовых услуг, обороны и передового производства. В этих отраслях требуются системы ИИ, специализированные для критически важных бизнес-процессов, таких как запросы к структурированным базам данных. У компании уже есть решения этой задачи: модель Domyn-Large с 263 млрд параметров, а также её предшественники Italia-10B и Colosseum-355B, доступные как микросервисы Nvidia NIM — в соответствии с «Законом об ИИ» они оптимизированы для работы с основными европейскими языками.

Следующий представленный в рамках корпуса проект направлен на создание ещё более мощной модели. Речь идёт об универсальных системах, которые можно применять в различных областях с минимальными усилиями по адаптации. Для эффективного решения вопроса огромной вычислительной нагрузки используются современные модульные архитектуры, такие как «смесь экспертов» (Mixture-of-Experts). Модель будет выпущена в свободный доступ как ПО с открытым исходным кодом. Она поможет обеспечить равные возможности компаниям, исследователям и государственным учреждениям ЕС.

Финансирование и инфраструктура гарантируются благодаря сотрудничеству Еврокомиссии с консорциумом по суперкомпьютерам EuroHPC — победитель получит 2,5 % вычислительной мощности EuroHPC на одном или нескольких европейских суперкомпьютерах, оптимизированных для алгоритмов ИИ, на один год.

Президент США Дональд Трамп (Donald Trump) заявил в интервью Axios, что не считает Anthropic угрозой национальной безопасности страны. Администрация главы государства приняла меры, чтобы ограничить доступ иностранных граждан к передовым моделям искусственного интеллекта, разработанным этой технологической компанией.

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Источник изображения: Library of Congress / unsplash.com

Предписание властей — это вызов для Anthropic и её бренда, который ориентирован на безопасность ИИ. В соответствии с распоряжением правительства Anthropic решила полностью изъять передовые модели из общего доступа. Компания, по мнению Трампа, «повела себя очень ответственно», когда Министерство торговли заявило, что ей требуется получать одобрение, прежде чем давать иностранным гражданам доступ к моделям Fable 5 и Mythos 5. «[Гендиректор Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei)] очень быстро отреагировал на наш запрос, потому что, как вы знаете, это огромная угроза», — заявил Трамп и добавил, что встречался с Амодеи и другими руководителями технологических компания на саммите «Большой семёрки» во Франции.

На вопрос, считает ли он Anthropic и Амодеи лично угрозой национальной безопасности, президент ответил: «Ну, не сейчас. Но неделю назад — возможно». Распоряжение Министерства торговли стало наиболее значительным вмешательством правительства США в деятельность компаний, которые занимаются разработкой ИИ. И это серьёзное осложнение для Anthropic, которая ранее подала заявку на первичное публичное размещение акций; последняя её оценка составляла $900 млрд. На этой неделе высокопоставленные технические специалисты Anthropic встречались с представителями Трампа — компания с самого начала стремилась развеять опасения правительства.

Президент заявил, что не намерен закрывать Anthropic, потому что США опережают Китай в гонке технологий ИИ. «Я бы мог, но не уверен, что это требуется. По-моему, пока компания действовала очень ответственно», — признал глава государства. Anthropic уже не первый месяц находится в состоянии конфликта с Пентагоном из-за ограничений, которые наложила на свои модели при их использовании в военных целях. В марте, когда переговоры по контракту сорвались, Министерство обороны объявило компанию угрозой в цепочке поставок и сообщило о намерении привлечь других поставщиков ИИ для вооружённых сил.

Современные роботы освоили множество новых задач: они смешивают коктейли, бегают марафоны и складывают бельё. Но освоить множество действий и выполнять их по команде они пока неспособны. Это расхождение было легко заметить на мероприятии Robotics Summit, прошедшем в конце мая в Бостоне. В брошюрах говорилось одно, а создатели роботов говорили совсем другое, пишет Tech Xplore.

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Источник изображения: unitree.com

Илон Маск (Elon Musk) любит демонстрировать прототип своего Tesla Optimus — недавно тот научился бегать короткими шагами. Figure 03 показали, как наводят порядок в гостиной. Китайские AgiBot и Matrix Robotics научили своих роботов приветствовать посетителей, подавать кофе и проводить для них экскурсии. На деле, однако, способности современных роботов намного скромнее. «Большинство человекоподобных роботов, которых вы видите, управляются дистанционно, или же они придерживаются очень специфических задач и маршрутов», — сказал Крис Матьё (Chris Matthieu) из стартапа RealSense, выпускающего камеры для роботов.

Например, представленный в минувшем октябре 1X Neo рекламировался как «первый в мире готовый к использованию в потребительском сегменте человекоподобный робот, призванный изменить жизнь в доме», но на демонстрации управлялся человеком. Прогресс, впрочем, ощутим, и движет им искусственный интеллект. «Думаю, ИИ значительно ускорил этот рост», — сказал Уильям Оказаки (William Okazaki) из выпускающей сенсоры компании Renesas. Почти решена проблема рук — долгое время она считалась основной в робототехнике, теперь же роботы с высокой точностью хватают предметы, а сенсоры иногда даже определяют, когда касаются человеческой кожи.

Прогресс в значительной мере обусловили ИИ-модели класса «зрение-язык-действие» (VLA), в которых письменные инструкции объединяются с изображением с камеры в реальном времени — и робот связывает то, на что смотрит, с тем, что должен делать. Есть ещё и «модели мира»: ИИ учится на большом количестве изображений и видео, пока не начинает предсказывать, что произойдёт в реальном мире дальше, например, как переместится объект, если его сжать. Но до появления человекоподобного робота, который умеет делать всё понемногу, пройдут ещё годы.

Источник изображения: 1x.tech

«Для роботов общего назначения понадобится больше времени», — подтвердил Дэниел Фань (Daniel Fan) из выпускающей запчасти для роботов компании Innodisk. Многие человекоподобные роботы уже действуют в мире. В реальном мире действуют Boston Dynamics Atlas на заводе Hyundai и Hexagon Robotics AEON на заводе BMW — но в рамках испытаний, а не как коммерческие продукты. «Пока робот не попытается сделать то, что, как ты думаешь, он может, ты ничего не узнаешь наверняка», — предупредил Чарли Кемп (Charlie Kemp) из выпускающей роботов для людей с ограниченными возможностями компании Hello Robot. Полноценная автономная работа в больших масштабах пока невозможна, «потому что недостаточно данных», — добавил Синьжуй Би (Xinrui Bi) из AgiBot.

Чтобы собрать эти данные, компании повсюду ставят камеры и записывают, как люди движутся — от готовящих дома еду, до рабочих текстильной мастерской в Индии. И ставки здесь выше, чем у ChatGPT: робот действует в физическом мире, и его ошибки могут обернуться физическим ущербом. «Если хочешь перейти к социальной сфере, он должен быть действительно безопасен для людей, находящихся рядом с роботом», — сказал Валентино Фагард (Valentino Fagard) из японской XELA Robotics, которая пытается наделить роботов тактильными ощущениями.

Инженеры могут попытаться установить ограничения, например, указать машинам не хватать слишком сильно или не подходить близко к человеку. Но есть нюанс: роботы, как и чат-боты не всегда делают одно и то же дважды, и это затрудняет прогноз их поведения. «Проблема с как бы они ни назывались, моделью мира или VLA в том, что они недетерминированы, они — чёрный ящик», — пояснил Джон Блэк из Brain Corp, которая специализируется на специфических задачах, таких как мойка полов или уборка полок в магазине. Роботы очень далеки от надлежащего уровня безопасности, потому что даже их создатели в полной мере не понимают, почему они делают то, что делают.

Американские исследователи выяснили, что компактные ИИ-модели (SLM), запускаемые на локальных компьютерах, способны эффективно выполнять большинство задач, возлагаемых сейчас на крупные центры обработки данных. Однако, как пишет Reuters, намечающийся переход к менее ресурсозатратным технологиям ставит под угрозу бизнес-модели и высокие рыночные оценки таких гигантов индустрии, как OpenAI и Anthropic.

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Источник изображения: AI

В ходе тестирования учёные сравнивали работу малых языковых моделей на устройствах Mac и ПК с серверными платформами, предоставляющими доступ к большим языковым моделям (LLM). Всего было использовано 500 тысяч обычных запросов и аналогичное количество задач на логическое мышление. Выяснилось, что в более чем 80 % случаев локальные SLM не уступают и даже превосходят большие LLM, а в сферах продаж, менеджмента и развлечений их показатель успешности приблизился к 100 %. При этом в наиболее сложных вычислениях SLM справляются не хуже больших в 50 % ситуаций, хотя ещё два года назад этот уровень составлял всего 8 %.

SLM против LLM в разных областях:

Ключевым показателем развития SLM стал резкий рост характеристики «интеллект на ватт» (intelligence per watt), который за последние два года улучшился более чем в пять раз, позволяя локальным платформам потреблять на 50–80 % меньше энергии при сохранении высокой точности. На фоне этих тенденций компания Nvidia ещё 1 июня представила новую ИИ-платформу для операционной системы Windows, продемонстрировав, что индустрия уже начинает адаптироваться к десктопным вычислениям за пределами масштабных центров обработки данных.

Reuters отмечает, что смещение фокуса в сторону небольших моделей, базирующихся преимущественно на открытом исходном коде и доступных бесплатно, способно существенно снизить размер прибыли коммерческих провайдеров и обесценить ту же SpaceX вместе с её проектом xAI, общая капитализация которых оценивается инвесторами в $2,85 трлн на волне ожиданий от ИИ. Поскольку локальные вычисления не требуют использования дорогостоящих чипов GPU, TPU и Trainium, необходимость в строительстве масштабной инфраструктуры падает, что, в свою очередь, может спровоцировать сокращение капитальных затрат и замедление темпов роста производителей полупроводников.

По мнению инвестиционного стратега компании Panmure Liberum Йоахима Клемента (Joachim Klement), главными выгодоприобретателями от подобной трансформации рынка станут производители настольных компьютеров, такие как Apple и другие компании. Эксперт полагает, что недавняя инициатива Nvidia по выходу на рынок десктопных ИИ-систем является не столько классической стратегией диверсификации, сколько попыткой застраховать свои риски и сохранить позиции в отрасли вне зависимости от того, по какому пути пойдёт дальнейшая технологическая эволюция.

В Google разработали план по сохранению контроля над агентами искусственного интеллекта, которые, постоянно совершенствуясь, используются внутри компании. Чтобы помочь другим лабораториям ИИ, в Google опубликовали дорожную карту, в которой изложено поэтапное внедрение мер защиты от этой угрозы.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Источник изображений: deepmind.google

Разработанный в подразделении Google DeepMind план безопасности предполагает отход от типичного для сообщества подхода, направленного на решение «проблемы согласования» — идее определения того, как обучить систему ИИ таким образом, чтобы её действия соответствовали намерениям, ценностям и этике управляющих ею людей. В Google не спорят, что согласование остаётся одним из основных элементов безопасности, но составители дорожной карты исходят из того, что эта проблема, возможно, никогда не будет решена в полной мере. Поэтому формируется многоуровневая система безопасности, в которой ИИ-агенты рассматриваются как вероятная угроза внутри организации.

Механизмы защиты от собственных ИИ-агентов во многом позаимствованы у традиционных служб безопасности, которые занимаются угрозой со стороны собственных сотрудников компаний — и адаптированы к новым условиям, потому что «ИИ системно отличается от людей». ИИ-агенты способны действовать быстрее и в большем масштабе, чем отдельный недобросовестный сотрудник, поэтому необходимы системы, способные контролировать доступ ИИ-агентов к определённым инструментам; а также системы, способные выявлять у них аномальное поведение. Существующие системы контроля доступа ориентированы на должность и полномочия конкретного сотрудника компании; некоторые поставщики систем массового управления ИИ-агентами исходят из того, что они должны иметь те же доступ и разрешения, что и сотрудники, от имени которых они работают.

Этот подход в Google считают бесперспективным. По мере автоматизации рабочих процессов становится всё менее очевидно, от чьего имени работает ИИ-агент, и в полностью автоматизированной среде один ИИ-агент способен выполнять задачи, связанные с различными должностями, а не только с одной. Наконец, в интересах организации один ИИ-агент может выполнять задачи и в разных рабочих процессах. Поэтому необходима динамичная система контроля доступа, которая может меняться в зависимости от выполняемой задачи и от того, как эта задача вписывается в рабочий процесс. Допустимы сценарии, когда один и тот же ИИ-агент сначала имеет разрешение на выполнение конкретного действия или доступ к определённой базе данных, а через несколько минут в рамках другого рабочего процесса ему отказывается в тех же привилегиях. Необходима система мониторинга в реальном времени, которая знает, каким должно быть поведение ИИ-агента при выполнении любой задачи в любом рабочем процессе, и если выявляется отклонение, и он пытается сделать что-то, чего, как подозревает система, делать не должен, она оперативно реагирует.

В распоряжении Google DeepMind уже разработан внутренний прототип системы, который асинхронно отслеживает траектории работы агентов-программистов и направляет подозрительные сигналы на рассмотрение человеку. Эта система уже проанализировала около 1 млн задач этих агентов; работа «сыграла решающую роль в создании системы мониторинга в реальном времени для агента Gemini Spark» и помогла реагировать на такие проблемы как непреднамеренное удаление данных. Большинство попавших в поле зрения мониторов событий не носят злонамеренного характера — чаще всего это результат «неправильной интерпретации [задачи] агентом или чрезмерного стремления достичь поставленной пользователем цели».

Мониторинг в реальном времени — лишь один из 15 способов снижения риска, которые перечислены в дорожной карте Google DeepMind. Предлагаются также журналы сетевой активности, которые изучаются в реальном времени или проверяются позже; подключение несложной, но заслуживающей доверия модели ИИ, которая осуществляет мониторинг «траектории рассуждений» — она, впрочем не всегда точно отражает, что агент в действительности «думает»; и даже отслеживание механизмов активации цифровых нейронов в нейросети, помогающее выявлять признаки того, что модель действует обманным путём — аналог МРТ в реальном времени.

На основе дорожной карты разрабатывается структура под названием TRAIT&R (таксономия вредоносных тактик и алгоритмов ИИ), во многом основанная на ATT&CK — базе знаний о недружественном поведении в области кибербезопасности, поддерживаемой организацией MITRE. Таксономия выделяет три категории угроз, от которых в Google DeepMind выстраивают защиту: «утеря контроля», при которой модель развёртывает скрытые неконтролируемые инструменты; «саботаж работы» (незаметное ухудшение ИИ-агентами согласованности в области безопасности); и «прямой вред» (утечка весов модели или уничтожение критически важных активов).

Компания, по её признанию, уже значительно продвинулась в реализации дорожной карты — что-то только разрабатывается, а что-то уже внедряется. В перспективе эти средства безопасности Google DeepMind намерена включить в систему Frontier Safety Framework.

До сих пор было принято считать, что в прошлую пятницу Anthropic буквально «обрубила» доступ к ИИ-моделям Mythos 5 и Fable 5 буквально для всех пользователей, поскольку не смогла вычленить из их числа иностранцев, как того требовали власти США. Теперь Bloomberg уточняет, что получившие ранний доступ к Mythos организации сохранили его даже в этих условиях.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Источник изображения: Anthropic

Речь, по данным источника, идёт о программе Project Glasswing, которая подразумевает предоставление доступа к Mythos примерно 200 организациям, получившим соответствующее одобрение. Они должны были испытывать эту ИИ-модель в части поиска уязвимостей с самого начала, и для некоторых из них за последнюю неделю ничего не изменилось. По крайней мере, руководство компаний Dragos и Cisco Systems подтвердило, что они по-прежнему имеют доступ к Mythos. В конце прошлой недели Anthropic даже прекратила расширять доступ к Mythos 5 для участников программы Project Glasswing, а некоторые его лишились после первичного предоставления.

Anthropic участникам программы предлагала и доступ класса Mythos Preview с некоторыми ограничениями относительно полноценной версии Mythos 5, но пока сложно судить, будет ли он предоставляться в текущих условиях. Компания изначально намеревалась ограничить доступ пользователей только к Mythos 5 и Fable 5, не затрагивая прочие свои актуальные ИИ-модели. Amazon (AWS) является партнёром Anthropic, участвуя в предоставлении доступа к Mythos Preview через свою платформу Bedrock. Опять же, принято считать, что именно специалисты Amazon проинформировали власти США о наличии лазейки, позволяющей обойти ограничения в Fable 5, после чего американские чиновники и обратились к Anthropic с требованием запретить доступ к этой модели иностранцам. Базирующиеся в Евросоюзе организации так и не успели его получить, хотя до введения запрета он был предварительно одобрен.

У руководства стартапа Anthropic, чьи передовые ИИ-модели уже неделю как находятся под запретом из-за опасений в сфере национальной безопасности, появилась возможность вести переговоры с высокопоставленными чиновниками США непосредственно на полях саммита G7, поскольку генеральный директор Дарио Амодеи (Dario Amodei) принял участие в данном мероприятии.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Источник изображения: Anthropic

Как поясняет Politico, Белый дом и Anthropic сейчас сосредоточились на создании регуляторных механизмов, которые позволили бы правительству США вмешиваться в процесс распространения ИИ-моделей в случае обнаружения в них серьёзных угроз для национальной безопасности и стабильности экономической системы. Оценка этих угроз должна стать системной работой, предваряющей выпуск новых ИИ-моделей в обращение. Правительство стремится создать стандартную процедуру анализа подобных уязвимостей и наладить регулярное взаимодействие в этой сфере с разработчиками систем ИИ.

Участники переговоров сходятся во мнении, что ни одна ИИ-модель не может быть лишена изъянов с точки зрения безопасности, которые позволяли бы злоумышленникам использовать её в корыстных целях, а потому правительство США должно разработать чёткие процедуры оценки подобных рисков для всех моделей. Помимо критериев оценки рисков, должна появиться методика определения последствий негативного воздействия злоумышленников на новые ИИ-модели. Сейчас со стороны правительства США в переговорах принимает участие глава по общественной политике Сара Хек (Sarah Heck), а интересы Anthropic представляет один из основателей компании Там Браун (Tom Brown).

Переход к обсуждению технических вопросов и стандартизации указывает на наличие прогресса в переговорах. Как известно, неделю назад Anthropic не была готова признать, что обнаруженные специалистами Amazon уязвимости в ИИ-модели Fable 5 имеют критическое значение и могут быть использования для снятия ограничений на доступ к определённым сферам деятельности, включая разработку биологического оружия при помощи ИИ. Властям США пришлось настоять на закрытии доступа к двум передовым ИИ-моделям Anthropic для иностранных граждан, но компания не смогла сделать это избирательно, поэтому доступ был перекрыт для всех пользователей данных систем.

План Adobe по внедрению ИИ-помощников во все приложения Creative Cloud набирает обороты. Новые чат-боты постепенно появляются во всех крупных продуктах компании. На этой неделе Adobe начала публичное бета-тестирование ИИ-помощников в Photoshop, Premiere, Illustrator, InDesign и Frame.io. Они помогут пользователям организовать рабочий процесс и автоматизировать выполнение задач, специфичных для упомянутых приложений.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Источник изображений: Adobe

Хотя все ИИ-помощники Adobe работают на основе одного разговорного агента, они функционируют независимо друг от друга и действуют «как специалист» в каждом приложении Creative Cloud. Это означает, что ИИ-помощник в Premiere настроен на выполнение таких задач, как быстрая организация временной шкалы в пользовательском видео, тогда как версия чат-бота в Photoshop понимает, как правильно использовать доступные в приложении инструменты для редактирования изображений.

Для взаимодействия с ИИ-помощниками предлагается задействовать интерфейс, напоминающий тот, что можно увидеть во многих чат-ботах. Пользователю достаточно описать естественным языком изменения, которые следует внести в проект, аналогично тому, как это происходит в Adobe Express, Acrobat или Firefly. Возможности каждого ИИ-помощника весьма обширны, за счёт чего они пригодны для использования даже в сложных дизайнерских проектах.

ИИ-помощник в Premiere может сортировать материалы по папкам и быстро переименовывать группы роликов, основываясь на происходящем в кадре. Он может понимать вопросы или конкретные ключевые слова в записанном аудио и использовать их для добавления маркеров на временную шкалу проекта или создания рабочей отправной точки для видео пользователя. Adobe заявила, что «утомительная подготовительная работа выполняется за вас», добавив, что ИИ-помощник может помочь с чем угодно на панели проекта и временной шкале.

В Photoshop достаточно просто «описать желаемый результат», после чего алгоритм отредактирует изображение соответствующим образом. Чат-бот можно задействовать для организации слоёв, замены фона и многого другого. Таким образом, ИИ-помощник теперь есть и в десктопной версии Photoshop, тогда как в веб-версии и мобильном приложении он появился ранее в этом году.

«Adobe всегда находилась в центре того, как лучшие творческие работы воплощаются в жизнь, и теперь мы существенно расширяем эти возможности. Теперь у каждого творческого специалиста есть агент, способный помочь в выполнении задач во всех приложениях и на всех платформах, где они работают», — заявил представитель Adobe.

Стартап xAI Илона Маска (Elon Musk) — это «провал», и компания неспособна выступать конкурентом для лидеров отрасли искусственного интеллекта, заявил в интервью CNBC авторитетный эксперт в области ИИ Ян Лекун (Yann LeCun), выступающий в настоящее время основателем компании AMI Labs.

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Источник изображения: Numan Ali / unsplash.com

Лекуна часто называют «Крёстным отцом ИИ» из-за его ранних работ в этой области и предыдущей должности главного учёного по ИИ в Meta✴✴. Компания xAI как проект, по его мнению, провалилась, потому что из неё ушли основатели, и Маску будет непросто нанимать лучших в отрасли специалистов, ведь в отношении предыдущей команды он проявил себя не лучшим образом. По итогам I квартала сегмент xAI в компании SpaceX зафиксировал убыток в размере $2,5 млрд. У компании есть «огромная инфраструктура», которую она теперь сдаёт в аренду, потому что иначе Маск не сможет окупить затраты, считает Ян Лекун.

Эксперт имеет в виду центры обработки данных xAI Colossus 1 и Colossus 2 в Мемфисе — сейчас мощности в них арендуют Anthropic и Google. В остальном перспективы ИИ-подразделения SpaceX господин Лекун оценил «не очень оптимистично», потому что едва ли оно может конкурировать с такими гигантами как Anthropic и OpenAI.

Ещё одна проблема в отрасли ИИ — сформировавшийся финансовый пузырь. «Цены на эти услуги ИИ растут, но стоимость их эксплуатации снижается, хотя и недостаточно быстро. В результате все эти компании теряют деньги, и, по сути, использование этих услуг большинством людей финансируется инвесторами. Долго так продолжаться не может, верно?» — задался эксперт риторическим вопросом. Поэтому отраслевым гигантам, в том числе Anthropic и OpenAI, придётся повышать цены и сокращать расходы — иначе пузырь ИИ рискует лопнуть.

В технологическом аспекте Ян Лекун заявил о необходимости переключаться с больших языковых моделей ИИ на модели мира. Первые ориентированы на предсказание того, что произойдёт дальше, и они не очень подходят для рассуждений; вторые же стремятся сформировать понимание того, как устроен реальный или смоделированный мир, включая объекты, причинно-следственные связи и действия. Тем временем лидеры отрасли оттачивают технологии ИИ-агентов, способных автономно выполнять сложные задачи — лежащие в их основе большие языковые модели хорошо проявляют себя в математике и программировании, но стоимость их эксплуатации при текущей производительности слишком высока по сравнению с суммами, которые готовы платить люди.

Специализированный ИИ-инструмент Claude Design от компании Anthropic получил масштабное обновление. Разработчик улучшил совместимость с дизайн-системами, добавил расширенные элементы управления интерфейсом и оптимизировал алгоритм расхода токенов.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Источник изображения: Anthropic

Как сообщил изданию Fast Company дизайнер Anthropic Нейт Пэрротт (Nate Parrott), предыдущей версии генератора не хватало стабильности и согласованности при создании проектов. Теперь алгоритм позволяет генерировать макеты, строго соответствующие фирменному стилю брендов, а администраторам эффективнее контролировать итоговый результат. Кроме того, разработчики Anthropic внедрили точечные настройки, предоставляющие возможность изменять шрифты, цвета, компоновку и стили кнопок непосредственно в интерактивном режиме, приблизив функциональность к традиционным графическим редакторам.

Для повышения производительности расхода ресурсов Claude Design был объединён с лимитами чата, а также с сервисами Claude Cowork и Claude Code. Теперь платформа позволяет выполнять больше задач при аналогичных затратах токенов. По словам Пэрротта, главная цель обновления заключается в смещении фокуса ИИ на самые ранние этапы проектирования, позволяя командам быстро перебирать десятки концепций перед передачей наиболее удачных вариантов в техническую разработку. В Anthropic рассчитывают, что их обновлённый инструмент станет неотъемлемой частью современного стека технологий для дизайнеров и поможет упростить процесс тестирования идей и оценки жизнеспособности того или иного дизайна.

Стоит отметить, что подобный подход по предварительному утверждению идей с помощью генеративных сетей уже применяется в индустрии. Например, подразделение Disney Imagineering совместно с компанией Adobe разработало собственный ИИ-инструмент для создания вариантов идей дизайна парков и круизных лайнеров Disney.

Nvidia анонсировала на мероприятии Unreal Fest бета-версию SDK ACE Game Agent — разработчики получили новую платформу для создания персонажей с искусственным интеллектом в играх. Комплект SDK доступен с набором плагинов Nvidia ACE для движка Unreal Engine 5.

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Источник изображений: nvidia.com

SDK представляет собой легковесную платформу на C/C++, предназначенную для интеграции в игры — она настраивается и может похвастаться оптимизацией для небольших моделей, которые запускаются на видеокартах серии RTX. Разработчики могут обращаться к трём основным группам API.

API Agent позволяет управлять историей чата с сохранением состояния и многошаговым логическим выводом. Прямой контроль над выводом осуществляется через API Chat. Есть также API RAG для подключения внешних баз данных с поддержкой семантического, лексического и гибридного поиска. Nvidia протестировала эти средства в реальных играх, в том числе с экспериментальным ИИ-советником в Total War: Pharaoh.

Плагины для Unreal Engine 5 позволяют внедрять транскрипцию в реальном времени, динамические диалоги с персонажами, голосовые команды и контекстные ответы на действия прямо в игровую логику. Обращаться к облачным ресурсам не требуется — всё работает локально с оптимизацией под RTX. Поддерживается интеграция с Blueprint и C++.

За автоматическое распознавание речи отвечает модель nemo-conformer-ctc-120m — она поддерживает английский, но можно загрузить семь дополнительных языков. Генерацию текста осуществляют малые языковые модели — предустановлена открытая Alibaba Qwen 3.5 4B, но можно загрузить любую другую через файл GGUF. Наконец, преобразование текста в речь производит модель TTS Chatterbox Turbo 350M с примерами голосов и специальным контентом для плагинов.