Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Nvidia без спроса открыла ИИ-агентам доступ к управлению видеокартой и играми на ПК пользователя
16.10.2026 [20:53],
Николай Хижняк
Компания Nvidia добавила поддержку ИИ-агентов в последнюю версию приложения Nvidia App (11.0.9.565). Обновление включает локальный сервер протокола Model Context Protocol (MCP), который позволяет совместимым ИИ-ассистентам управлять функциями Nvidia App. Примечательно, что после установки обновления эта возможность активируется автоматически, без явного согласия или действий со стороны пользователя. 
Источник изображения: VideoCardz Соответствующая опция включена в настройках Nvidia App. В примечаниях к выпуску Nvidia упоминает поддержку MCP, однако не объясняет, почему сервер включён по умолчанию. Настройка называется «Разрешить ИИ-агентам управлять Nvidia App» (Allow AI agents to control Nvidia App) и находится в новом разделе «Подключение агентов и приложений» (Connect Agents & Apps).  Протокол MCP позволяет совместимым ИИ-ассистентам, например Hermes, OpenClaw или Perplexity, взаимодействовать с Nvidia App посредством команд на естественном языке. По заявлению Nvidia, такие агенты могут обнаруживать установленные игры, запускать приложения, применять рекомендуемые графические настройки, включать запись через ShadowPlay, делать скриншоты и управлять оверлеями производительности. Кроме того, они могут получать информацию о драйверах и изменять некоторые параметры питания на ноутбуках. Сервер MCP работает локально, используя адрес обратной петли (loopback) 127.0.0.1 и порт 13508 в качестве HTTP-интерфейса. Это не означает, что Nvidia автоматически подключает к компьютеру пользователя какой-либо внешний ИИ-сервис. Тем не менее запущенный сервер делает функции Nvidia App доступными для любого совместимого программного обеспечения, работающего на том же устройстве. Пользователям, которые не используют ИИ-агентов, нет особого смысла оставлять этот интерфейс активным. У большинства пользователей, скорее всего, подобные агенты вообще не установлены. Те же, кто ими пользуется, зачастую полагаются на внешние сервисы, например от OpenAI, а не на локальные модели. В таком случае информация, полученная из Nvidia App, может передаваться на внешние серверы — всё зависит от того, как устроен конкретный агент. Для локального запуска полноценных ИИ-моделей обычно требуются значительные аппаратные ресурсы: как правило, компьютеры с видеокартами, оснащёнными большим объёмом памяти, или специализированные системы, такие как RTX Spark. Хотя существуют и менее требовательные модели, их функциональность и качество работы оставляют желать лучшего. Сам по себе сервер MCP вряд ли вызовет какие-либо проблемы, однако нет особого смысла включать его автоматически, если у пользователя не установлено совместимое программное обеспечение для ИИ-агентов. Возможно, в таких случаях в приложении Nvidia App стоит выводить всплывающее окно с вопросом, хочет ли пользователь активировать эту функцию. Пользователи могут отключить новую функцию непосредственно в Nvidia App. Для этого необходимо перейти в раздел «Настройки» → «Функции», прокрутить страницу вниз до пункта «Подключение агентов и приложений» и выключить опцию «Разрешить ИИ-агентам управлять приложением NVIDIA App». При этом переключатель сменит цвет с зелёного на серый.  Согласно документации Nvidia по MCP, отключение этого переключателя предотвращает запуск постоянно работающего сервера MCP. При необходимости функцию можно снова включить через то же меню. Пользователям, установившим последнее обновление Nvidia App, стоит проверить, не была ли эта опция активирована в их системе автоматически. ИИ может стать «слишком супер»: команда Трампа взялась за риски искусственного интеллекта
16.10.2026 [20:43],
Владимир Мироненко
Межведомственная группа «Силы суперинтеллекта» (Super Intelligence Force, SIF), о формировании которой президент США Дональд Трамп (Donald Trump) объявил в начале октября, провела в четверг первое заседание. На нём участники договорились заняться рисками, связанными с кибербезопасностью, биобезопасностью, а также «контролем над моделями и их подотчётностью». 
Источник изображения: Numan Ali/unsplash.com Следует отметить, что Дональд Трамп, до недавнего времени выступавший против регулирования ИИ, изменил риторику, и на этой неделе на митинге в Аризоне признал, что за развитием ИИ нужен определённый контроль. «Мы называем ИИ суперинтеллектом... Но в определённых случаях может так случиться, что этот суперинтеллект станет “слишком супер” И за такими случаями нам надо присматривать», — заявил он на встрече с избирателями, сообщает «Коммерсантъ». Согласно сообщению Белого дома США, SIF поручит Президентскому совету по науке и технологиям подготовить доклад для оценки этих и других проблем. Сообщается, что в задачи SIF, возглавляемой директором Национальной разведки США Джеем Клейтоном (Jay Clayton), также входит «разработка протоколов и механизмов, благодаря которым лаборатории смогут предоставлять правительству ранние предупреждения и систематические уведомления о нарушениях безопасности». Белый дом США сообщил, что группа также планирует «создать координационный комитет по вопросам правоохранительной деятельности и защиты прав потребителей, в состав которого войдут представители Министерства юстиции США, Федеральной торговой комиссии США и ряда других ведомств». Тема ИИ стала злободневной в США в преддверии промежуточных выборов на фоне недовольства общества строительством ЦОД, которое связывают с резким ростом расходов на электроэнергию, пишет Bloomberg. Опасения по поводу возможной массовой потери рабочих мест и катастрофических последствий в случае утраты человечеством контроля над ИИ звучат громче, чем заявления о потенциальных преимуществах этой технологии. Тем не менее Трамп отказался следовать призывам к усилению государственного регулирования сферы ИИ, считая, что это станет помехой США в конкурентной борьбе с Китаем. Вместо этого он договорился с руководителями компаний ИИ-отрасли о привлечении сторонних аудиторов для оценки безопасности ИИ-систем. В конце прошлого месяца в Белом доме при посредничестве Трампа был подписан меморандум с участием руководителей ведущих технологических компаний. Согласно документу, представители ИИ-отрасли обязались регулярно проводить встречи для выработки передовых отраслевых стандартов, а также создать независимые комитеты в своих структурах, которые займутся надзором за развитием ИИ. Meta✴ выпустила мощную открытую ИИ-модель Muse Spark Open — для её работы хватит всего двух Mac Studio
16.10.2026 [20:30],
Павел Котов
Meta✴✴ представила модель искусственного интеллекта с открытыми весами, которую она называет «самой мощной» в своём классе в США. Модель получила название Muse Spark Open — она примечательна ещё и тем, что специально разработана для работы на компьютерах Apple Mac. 
Источник изображения: apple.com Модель Meta✴✴ Muse Spark Open имеет размер 816 млрд параметров и поддерживает контекстное окно в 1 млн токенов. Она, по оценке разработчика, превосходит по производительности другие популярные модели с открытыми весами. Система является мультимодальной и предназначается для сложных задач, связанных с написанием программного кода и выполнением рабочих процессов в автономном режиме — задач ИИ-агентов. Meta✴✴ Muse Spark Open спроектирована для локального запуска на компьютерах Apple, но для её работы требуется внушительный объём ресурсов — минимум 1 Тбайт оперативной памяти. Наилучшую производительность она демонстрирует на компьютерах Mac Studio с чипами M5 Ultra, но требуется объединить в кластер две таких машины. При наличии достаточных ресурсов она, утверждает разработчик, может стать мощным инструментом для программирования и других повседневных задач. В Meta✴✴ отмечают, что использовали Spark Open в связке с Muse Code — собственным средством для написания кода и задействовали её в задачах ИИ-агентов. В частности, удалось внести исправления в код клиента для соцсети Mastodon: устранить ошибки, добавить новые функции и собрать приложение. 
Источник изображения: Meta✴✴ Модель умеет работать с профессиональным ПО для монтажа видео DaVinci Resolve — она может просматривать отснятый материал и выполнять его обрезку. Модели с открытыми весами обладают рядом преимуществ по сравнению с закрытыми аналогами — они могут быть более экономичными, обеспечивают прозрачность и гибкость, недоступные для закрытых моделей. Muse Spark Open уже доступна через ряд различных API-платформ. ИИ-модель Z.ai GLM-5.3 заподозрили в имитации безопасного поведения для прохождения тестов
16.10.2026 [19:56],
Павел Котов
Новейшая флагманская модель китайской лаборатории искусственного интеллекта Z.ai GLM-5.3 может оказаться достаточно продвинутой, чтобы «осознавать», как происходит её обучение, а также имитировать успешное прохождение тестов на безопасность. Это порождает новые опасения относительно способности ИИ влиять на собственный процесс развития. 
Источник изображения: Aidin Geranrekab / unsplash.com Представленная в августе модель продемонстрировала способность учитывать, как её поведение во время проверок на безопасность может повлиять на обучение будущих версий самой себя, установили исследователи Apollo Research. Это значит, что модель способна имитировать соответствие целям, то есть вести себя надлежащим образом на этапе обучения и скрывать свои истинные цели вплоть до момента полноценного развёртывания. Поэтому следует с особенной осторожностью относиться к процессу RSI — рекурсивного самосовершенствования ИИ. Случаев, чтобы Z.ai GLM-5.3 самостоятельно изменяла процесс своего обучения или расширяла свои возможности, зафиксировано не было, но указанные способности могут сделать бесполезными проверки модели на безопасность. В ходе одного из тестов, который был составлен с ошибками, и для его прохождения не требовалось давать верный ответ, GLM-5.3 не стала пользоваться этим изъяном — она рассудила, что дача неверного ответа может отрицательно сказаться на её будущих версиях, и это, по мнению исследователей, тревожный признак. В другом эксперименте она допускала возможность отключить механизм принудительной остановки ради выполнения поставленной задачи, но пришла к выводу, что такой шаг создал бы прецедент для будущих систем ИИ. Фактор обновлений в своих рассуждениях она учитывала в 1–2 случаях из 1000, но эта цифра может быть занижена, предполагают учёные. Модель Z.ai GLM-6 уже движется по пути «самоэволюции», признал недавно основатель Z.ai Тан Цзе (Tang Jie). У других открытых китайских моделей DeepSeek V4 Pro, Qwen3.8 2.4T, Kimi K3, Gemma 4 31B и Nemotron 3 Ultra в ходе 8000 тестовых прогонов подобного поведения выявлено не было, но в Apollo Research не исключают, что дело здесь только в слишком маленькой выборке. При этом ещё в июне признаки «осознания процесса оценки» у модели Moonshot AI Kimi K2.6 обнаружили исследователи сингапурской организации Neo Research. Что же касается Z.ai GLM-5.3, то её открытая лицензия лишь усугубляет проблему: любая компания может дообучить её и использовать в собственных целях или провести дистилляцию — обучить на её основе более простую систему. И все эти производные модели могут сохранить склонность учитывать будущие обновления в своих рассуждениях. Z.ai направляет значительные ресурсы на снижение рисков и привлекает сторонних специалистов, в частности, к изучению вопроса о повышении безопасности открытых моделей. Модели GLM помогли обнаружить 23 уязвимости в ОС Windows — и в Microsoft это подтвердили. Линус Торвальдс выпустил первый патч для Linux, написанный с ИИ — синтетический тест показал ускорение в 23 раза
16.10.2026 [19:23],
Павел Котов
Основатель проекта Linux Линус Торвальдс (Linus Torvalds) несколько раз менял свою позицию в отношении написанного искусственным интеллектом кода — теперь же он сам выпустил первый патч, созданный с помощью большой языковой модели. В синтетическом тесте решение показало прирост производительности в 23 раза. 
Источник изображения: Cornelius Ventures / unsplash.com Патч призван устранить давнюю проблему — чрезмерную конкуренцию за кеш, которая возникает, когда множество процессов одновременно обращается к одному и тому же файлу. Это происходит, например, при работе с общими библиотеками, базами данных или веб-серверами — ранее проблему пытались решить неоднократно, но ни один из предложенных вариантов не стал универсальным. Торвальдс подготовил свой вариант ещё в 2024 году и с тех пор использовал его на собственном ноутбуке; но недавно решил «попытаться разобраться с этой задачей по-настоящему с помощью ИИ». Опубликованное им в ветке разработки решение, по его словам, обеспечивает 23-кратный прирост производительности в синтетическом тесте — в реальности эффект будет гораздо скромнее, уточнил Торвальдс, потому что на практике таких показателей достичь не удастся, но в масштабе серверных систем разница обещает быть ощутимой. Сейчас основатель проекта занимает позицию сторонника ИИ — по крайней мере, в контексте разработки ядра Linux, где действуют строгий контроль и обязательная процедура проверки кода. В июле Линус Торвальдс заявил о намерении жёстко пресекать выпады противников ИИ: новые средства разработки зачастую справляются с задачами лучше людей, помогая выявлять элементарные ошибки. Кроме того, авторов патчей избавили от обязанностей сообщать, что при написании кода они использовали ИИ — теперь они приравнивается к стандартным средствам вроде компиляторов и текстовых редакторов. ИИ значительно ускорил работу: только в ядре Linux за каждый выпуск уже устраняются около 2000 уязвимостей (CVE); разработчики стали отказываться от поддержки драйверов для устаревшего оборудования, потому что в них уязвимостей обнаруживается немало. Tencent призналась, что её ИИ-агенты ушли в самоволку во время тестов
16.10.2026 [17:39],
Владимир Мироненко
Компания Tencent сообщила, что ИИ-агенты, использовавшиеся для оценки сторонних моделей, продемонстрировали в интернете поведение, которое не было предусмотрено разработчиками. В связи с этим компания усилила контроль доступа к сетевым ресурсам, а также действий ИИ-агентов. 
Источник изображения: Tencent Как отметило агентство Reuters, этот первый известный случай, когда крупная китайская технологическая компания признала факт несанкционированных действий со стороны ИИ-агентов. Вместе с тем, Hunyuan — подразделение Tencent, отвечающее за ИИ-разработки — сообщило в социальной сети X, что данная активность не исходила от моделей компании. Разработчики отметили, что, согласно результатам внутренней проверки, никаких признаков целенаправленных действий или координации ИИ-моделей обнаружено не было. Заявление Tencent поступило спустя несколько дней после публикации отчёта исследовательской группы Swarmchasers, занимающейся вопросами безопасности ИИ. В нём сообщается, что неконтролируемые агенты, работавшие на инфраструктуре, связанной с Tencent Cloud, в период с 28 сентября по 8 октября неоднократно пытались получить данные из принадлежащего Alibaba картографического сервиса Amap — китайского аналога Google Maps. Действия китайских ИИ-агентов не столь серьёзны, как, например, взлом платформы Hugging Face агентами OpenAI, или ложное сообщение об убийстве, отправленное агентом компании Anthropic. Тем не менее, этот случай подтверждает результаты исследований, согласно которым китайские ИИ-агенты также способны лгать, маскировать сбои в работе и пытаться обойти механизмы контроля при тестировании. Hunyuan — один из ведущих разработчиков ИИ-моделей в Китае, конкурирующий с такими компаниями, как Alibaba и ByteDance. На этой неделе ByteDance объявила о создании нового подразделения, которое будет заниматься вопросами безопасности моделей и ИИ-агентов. Китай решил контролировать, кому достанутся его лучшие ИИ-модели
16.10.2026 [14:58],
Алексей Разин
Правительство КНР планирует контролировать экспорт национальных ИИ-моделей, которые входят в десятку лучших в мире, а также обеспечивать контроль китайских компаний над вычислительной инфраструктурой, которую они разворачивают за пределами страны.  Пример американских властей, которые активно регулируют вопросы технологического лидерства на мировом рынке через механизмы экспортного контроля, давно вызывает у правительства КНР намерение последовать этому принципу. Как отмечает Bloomberg, сейчас властями КНР рассматривается инициатива по добавлению в перечень подлежащих экспортному контролю 23 технологий, так или иначе связанных со сферой искусственного интеллекта. Помимо больших языковых моделей, в этот перечень могут попасть ИИ-агенты, конструкторская документация на полупроводниковые компоненты и готовые вычислительные кластеры. По критерию уровня быстродействия будут фильтроваться для экспорта исходный код и веса ИИ-моделей. Разумеется, всё это станет реальностью только в том случае, если законопроект будет принят в предлагаемом виде. Китайские ИИ-модели в последние месяцы заметно сократили своё отставание от американских. Хотя разработчики последних и упрекают китайских соперников в дистилляции собственных моделей, желания выйти на рынки за пределы КНР это у китайских компаний не отнимает. Представители Министерства торговли КНР пояснили Bloomberg, что предполагаемые экспортные ограничения направлены на обеспечение безопасности и контролируемости ИИ-технологий. По замыслу властей КНР, эти меры помогут предотвратить использование данных технологий злоумышленниками для атак на объекты критической инфраструктуры, оборонную промышленность и ключевые правительственные системы. Контроль за технологиями ИИ должен обеспечиваться и на международном рынке, как подчёркивают китайские чиновники. Критерии, по которым будет осуществляться фильтрация экспорта ИИ-моделей, предварительно включают количество параметров (не менее 2 трлн), а также присутствие моделей в десятке лучших в мире по быстродействию, использованию и безопасности. Ограничивать предполагается экспорт весов моделей, контрольных точек, исходного кода и архитектуры. Кроме того, будет запрещён экспорт моделей, обучение которых осуществлялось на ключевых данных внутри Китая. Эти массивы данных могут включать в себя информацию, относящуюся к национальной безопасности, экономике, общественным средствам к существованию и основным общественным интересам. Технологии с открытым исходным кодом и разработки, уже являющиеся достоянием общественности, новыми правилами регулирования экспорта охвачены не будут. При этом для новых разработок с открытым исходным кодом, помимо прочих, китайские чиновники планируют предусмотреть механизмы автоматического предоставления экспортных лицензий. Эти шаги не направлены против конкретных регионов, стран или организаций, отмечают китайские власти. При этом уже с текущей даты власти КНР начали требовать от участников экспортной деятельности обязательной регистрации соответствующих сделок. Все операции, которые приведут к передаче указанных выше технологий под иностранный контроль или их лицензирование, должны проходить обязательную регистрацию, даже если они ещё не завершены. Развёртывание подходящей под критерии ИИ-модели за пределами КНР относится к тому случаю, который необходимо задекларировать. Развёртывание зарубежной вычислительной инфраструктуры, которая принадлежит китайскому провайдеру, подходит для автоматического экспортного лицензирования. Крошечный ИИ-компьютер из Китая бросил вызов Nvidia и AMD: 128 Гбайт памяти и цена от $3999
16.10.2026 [14:43],
Павел Котов
В продажу поступил китайский конкурент систем на платформах Nvidia DGX Spark и AMD Ryzen AI Halo — компьютер Sipeed MaixStation. Мини-ПК работает на новом чипе Axera AX8860P со 128 Гбайт памяти LPDDR5X, подключённой по 256-битной шине с пропускной способностью 273 Гбайт/с. По утверждению разработчика, система обеспечивает высокую скорость локальной работы с системами искусственного интеллекта. 
Источник изображений: sipeed.com С учётом скидок на платформе Kickstarter ожидаемая цена ПК составит около $3999, что значительно дешевле Nvidia DGX Spark с базовой ценой $6950. Краудфандинговая кампания стартует в конце года, а поставки системы начнутся через три месяца после её завершения. Программные средства для работы со встроенным ИИ-ускорителем выйдут до конца ноября. Платформа Axera AX8860P включает 16-ядерный процессор на архитектуре Arm Cortex-A55 и разработанный производителем нейропроцессор с производительностью 256 TOPS в формате FP4 без разрежения данных. Чип производится по 6-нм техпроцессу. При работе с моделью Qwen 3.8-27B система на 25 % быстрее выполняет предварительную обработку запросов и на 30 % быстрее генерирует ответы, чем Nvidia DGX Spark. Сравнение проводилось при использовании формата FP4 с отключённой функцией спекулятивного выполнения. В ходе более поздних тестов система Sipeed MaixStation проявила себя ещё лучше, но эти результаты пока не имеют статус официальных.  Для сравнения, DGX Spark предлагается в конфигурации со 128 Гбайт памяти с пропускной способностью 273 Гбайт/с по цене $6950, а версия с 64 Гбайт стоит от $4999. ПК на чипе AMD Ryzen AI Halo Max+ PRO 495 с 192 Гбайт памяти и пропускной способностью 273 Гбайт/с оценивается в $7299,99, а модель Max+ 395 со 128 Гбайт памяти и пропускной способностью 256 Гбайт/с — в $3999,99. Во всех случаях используется 256-битная шина памяти LPDDR5X. Значительную часть стоимости таких систем составляет память: ещё в августе минимальная цена комплекта DDR5 объёмом 128 Гбайт в США оценивалась в $3399. В текущем квартале, по оценкам аналитиков, она подорожает на 10–15 %. В Sipeed уточнили, что при расчёте стоимости ПК учитывали актуальные цены. Снизить расходы можно, используя собственный SSD: здесь предусмотрен слот M.2 2280, в отличие от DGX Spark, где применяется менее распространённый формат M.2 2242. ПК на чипах Nvidia Spark поставляются с предустановленной ОС DGX — подготовленной Nvidia версией Ubuntu 24.04 LTS, включающей CUDA и стек для работы с ИИ. AMD также предлагает собственный набор компонентов: драйверы, модели, фреймворки и платформу ROCm. Ни в одном из случаев установка Windows 11 пока не предусмотрена, хотя такая возможность значится в планах.  Sipeed предлагает инструментарий для NPU и заявляет о поддержке vLLM, SGLang и PyTorch. Axera дополнительно отмечает совместимость с ONNX, форматами моделей Hugging Face и API, совместимым с OpenAI. ПК поставляется с ОС Debian 13 и ядром Linux 6.18. Поддержка Windows будет зависеть от спроса. Axera AX8860P поддерживает интерфейс PCIe 5.0, декодирование 64 и кодирование 16 видеопотоков. Четыре таких чипа можно разместить на однослотовой плате PCIe и установить до 512 Гбайт памяти. На рынок также выйдут мини-ПК и карманные компьютеры на базе этого чипа. В двух- и четырёхчиповых конфигурациях можно добиться производительности 512 и 1024 TOPS соответственно при эффективности масштабирования около 80 %. Сам ПК имеет размеры 11 × 11 × 3 см и потребляет 40 Вт при типичной нагрузке. Питание подаётся через USB Type-C. Среди доступных интерфейсов — 10G SFP+, дополнительный USB Type-C, слот M.2 2280 с поддержкой PCIe 5.0, а также MCIO 8i для подключения второго модуля. Поддерживаются конфигурации с одним, двумя и четырьмя узлами, а также режим с использованием плат PCIe в произвольном количестве. Для взаимодействия модулей применяется соединение типа C2C с пропускной способностью 256 Гбит/с, которую можно увеличить до 384 Гбит/с. Дополнительный коммутатор не требуется, в отличие от схемы объединения систем Nvidia DGX Spark через QSFP. Поддерживается подключение до восьми вычислительных узлов.  По предварительным оценкам, заявление производителя о возможности запускать модели с 27 млрд параметров выглядит правдоподобным. Такая модель занимает около 13,5 Гбайт памяти, а при пропускной способности около 270 Гбайт/с и 4-битном квантовании система сможет генерировать примерно 20 токенов в секунду. Nvidia DGX Spark при аналогичных условиях обеспечивает, по заявлению производителя, около 500 TFLOPS — примерно вдвое больше, чем 256 TOPS у чипа AX8860P. В программный стек Axera входят компилятор NPU и инструментарий Pulsar2. На минувшей неделе он обновился до версии 8.0, а в документации к версии 7.0 уже упоминался чип AX8860. Среда выполнения ax-llm и драйвер PCIe AXCL пока не содержат упоминаний об этом чипе. Однако до конца месяца Sipeed обещает выпустить AXDSL — язык программирования для вычислительных ядер — и исходный код Pulsar2. Компания адаптировала SGLang и vLLM для работы с чипом через собственный бэкенд, чтобы запускать модели с Hugging Face напрямую, без конвертации. Microsoft заявила, что создала ИИ мощнее GPT-5.6, потратив на обучение в четыре раза меньше ресурсов
16.10.2026 [12:52],
Павел Котов
Microsoft заявила, что создала ИИ-модель мощнее GPT-5.6, потратив на её обучение вчетверо меньше вычислительных ресурсов, чем OpenAI. По словам главы ИИ-направления Мустафы Сулеймана (Mustafa Suleyman), новая MAI-Base-2 также оказалась в 12 раз экономичнее моделей DeepSeek, хотя конкретные системы для сравнения он не назвал. 
Источник изображения: microsoft.ai «Теперь у нас есть более мощная предварительно обученная базовая модель, чем та, что лежит в основе GPT-5.6. причём для её обучения мы использовали лишь четверть тех вычислительных ресурсов, что потребовались OpenAI», — заявил господин Сулейман на общем собрании сотрудников. Предварительное обучение — начальный этап разработки ИИ-модели, при котором она выявляет закономерности в огромных массивах текста, изображений и других данных. Это процесс требует колоссальных и дорогостоящих вычислительных ресурсов. Если Microsoft удалось сделать этот процесс более эффективным, это позволит компании существенно сократить расходы. Новая передовая модель получила название MAI-Base-2 — её тестировали в сравнении с моделями OpenAI, в том числе с системой под кодовым названием Spud, на которой работает GPT-5.6. Модель от Microsoft, утверждает господин Сулейман, показала лучшие результаты в тестах на оценку способностей ИИ понимать и прогнозировать закономерности в данных. Сравнения основаны на технических сведениях о моделях OpenAI, которые есть в распоряжении Microsoft. Примечательно, что он решил акцентировать внимание на недостатках моделей OpenAI, в которую корпорация вложила миллиарды долларов; доля корпорации в разработчике ChatGPT, вероятно, превышает $100 млрд. Критика в адрес OpenAI может отрицательно сказаться на ценности этих инвестиций. Их связывает тесное партнёрство: Microsoft предоставляет клиентам облачной платформы Azure доступ к моделям OpenAI и использует эти модели в собственных продуктах, в Copilot. За последний год отношения между двумя компаниями заметно охладели: Microsoft всё чаще стремится действовать независимо от OpenAI, в том числе разрабатывая собственные модели. Новая модель Microsoft, по словам Мустафы Сулеймана, демонстрирует и более высокую вычислительную эффективность: она потребляет в 12 раз меньше ресурсов, чем даже DeepSeek. Он не уточнил, какая именно модель китайской лаборатории имеется в виду, но в блоге компании говорится, что процесс предварительного обучения MAI-Base-2 оказался значительно эффективнее аналогичных показателей DeepSeek-V4-Pro-Base. В марте Microsoft сформировала объединённую команду для работы над коммерческими и потребительскими версиями Copilot, а Сулейман возглавил направление разработки ИИ. Не только OpenAI: китайский ИИ решил математическую задачу, над которой учёные бились более 30 лет
16.10.2026 [11:55],
Павел Котов
Китайские учёные при помощи большой языковой модели искусственного интеллекта, которую разработали самостоятельно, нашли решение математической задачи мирового уровня. Событие охарактеризовали как важную веху в сфере научных открытий с использованием ИИ. 
Источник изображения: Steve A Johnson / unsplash.com Группа исследователей под руководством профессора Сюй Дишэна (Xu Disheng) из Университета Большого залива и Шанхайской лаборатории ИИ представила доказательство гипотезы французского математика Этьена Гиса (Étienne Ghys) для трёхмерного случая — задача оставалась неразрешенной более 30 лет. В работе использовалась модель Intern-S2, созданная в Шанхайской лаборатории ИИ. Это первый случай, когда китайским исследователям удалось решить математическую задачу мирового уровня с помощью нейросети местной разработки. Прорыв, отметили учёные, стал результатом сотрудничества человека и машины, реализованного в рамках технического подхода, который сочетает универсальные и специализированные возможности ИИ. Формализацию доказательства провели две группы исследователей Пекинского университета с помощью разработанной ими системы SHEAF. Если упростить, предложенная в 1995 году французским математиком Этьеном Гисом гипотеза касается вопроса о том, может ли поведение хаотических динамических систем определять их геометрическую классификацию. Долгое время она оставалась одной из ключевых нерешенных задач в теории динамических систем и своего рода образцом для поверки способностей ИИ к математическому мышлению. Успех, указывают эксперты, демонстрирует не только потенциал китайских моделей ИИ в передовых фундаментальных исследованиях, но и задаёт новый формат «сотрудничества человека и машины» в научной деятельности. 
Источник изображения: Sumaid pal Singh Bakshi / unsplash.com В ходе проекта модель Intern-S2 выполнила полный цикл задач от логических рассуждений и взаимодействия с человеком до формальной верификации. ИИ производил масштабные рекурсивные рассуждения и осуществлял итеративный поиск; учёные задавали общее направление работы, оценивали значимость различных продуктов и определяли перспективные пути решения. Модель проанализировала профильную научную литературу, разбила утверждение на отдельные задачи, параллельно исследовала различные варианты доказательства, проверила логические шаги и оперативно проверила множество возможных идей. Учёные подключили свой профессиональный опыт, чтобы доработать структуру, принять ключевые решения и обеспечить обратную связь, которая направила дальнейший ход работы модели. Шанхайская лаборатория ИИ планирует оформить этот рабочий процесс как многоразовый модуль математической верификации для своей платформы научных исследований. Платформа включает большую языковую модель Intern-S2, ИИ-агентов, данные и реальное экспериментальное оборудование. Модель принимает на себя роль научного ассистента, который осуществляет проверку на всех этапах научного поиска в условиях реальных исследований. На практике данная платформа в одном из проектов помогла сократить цикл разработки в области электрохимического синтеза с 5–10 до 1–2 лет. Подход применим к физике, химии, биологии и смежным дисциплинам, где ИИ ускоряет поиск решений методом проб и ошибок и расширяет горизонты человеческого мышления. Роль ИИ-моделей, уверены учёные, будет только возрастать — они могут брать на себя масштабные, рутинные и разветвлённые задачи: проводить проверочные расчёты, анализировать научную литературу, разбивать гипотезы на задачи и верифицировать отдельные этапы исследований. Похожие достижения недавно продемонстрировала и OpenAI: компания заявила, что её ИИ решил задачу о существовании и гладкости решений уравнений Навье — Стокса, а также более 100 других открытых математических задач. Однако эти заявления вызвали споры в научном сообществе. Двадцать пять лауреатов Филдсовской премии предупредили о рисках для математических исследований, а позднее учёные обнаружили расхождения между текстовым доказательством OpenAI и его формализованной версией, хотя это само по себе не опровергает полученный результат. OpenAI готовится потратить $750 млрд на инфраструктуру, но внезапно меняет главу направления
16.10.2026 [10:53],
Алексей Разин
В должности директора по вычислительной инфраструктуре OpenAI Сачин Катти (Sachin Katti) успел проработать около года. Стремительно меняющаяся конъюнктура рынка не способствовала сохранению за ним этой должности, а потому покинуть компанию он готовится в следующем месяце в поисках новых карьерных возможностей. 
Источник изображения: Intel До перехода в OpenAI в конце прошлого года Сачин Катти (Sachin Katti) с 2021 года возглавлял направление искусственного интеллекта в корпорации Intel. В OpenAI в его обязанности входила организация взаимодействия с партнёрами по развитию вычислительной инфраструктуры, необходимой для адекватного прогресса в сфере разработки новых ИИ-моделей. С июля Катти занимал пост вице-президента OpenAI по вычислительной стратегии и инфраструктуре GPT. В этой области имелись свои сложности, как можно судить по реализации проекта Stargate, направленного на строительство гигантских ЦОД в США. Переговоры OpenAI с SoftBank и Oracle в рамках проекта не принесли желаемого результата, поэтому первой компании пришлось договариваться с двумя другими по отдельности. Кроме того, при Катти были достигнуты договорённости с Amazon (AWS) об использовании вычислительных мощностей этого облачного провайдера для нужд OpenAI. В августе этого года OpenAI удалось договориться об аренде 10-ГВт центра обработки данных SB Energy под финансовые гарантии компании Nvidia. Как отмечает The Wall Street Journal, сотрудникам OpenAI о предстоящей отставке Сачина Катти планировалось сообщить в грядущую среду, но с учётом предания этой информации огласке планы компании могут поменяться. Катти должен покинуть OpenAI в середине следующего месяца, но сохранит за собой статус советника. Это не единственная кадровая перестановка в подразделении OpenAI, которое отвечает за развитие фирменной вычислительной инфраструктуры. Место Сачина Катти в OpenAI займёт Удай Руддараджу (Uday Ruddaraju), который этим летом был повышен в должности до технического директора профильного подразделения стартапа. Он будет подчиняться напрямую президенту компании Грегу Брокману (Greg Brockman). До 2030 года стартап собирается направить на соответствующие нужды до $750 млрд, поэтому работа на данном направлении наверняка интенсифицируется. OpenAI представила GPT-Live-1.1 — голосовой ИИ стал лучше говорить, но хуже соблюдать правила
16.10.2026 [09:40],
Павел Котов
OpenAI официально представила GPT-Live-1.1 — новую версию ИИ-модели, которая обеспечивает голосовое общение с ChatGPT; вместе с ней дебютировала облегчённая версия GPT-Live-1.1 Quip. Новинки призваны сделать разговоры с ИИ более естественным, но в ряде случаев они стали хуже предшественниц справляться с соблюдением правил безопасности, признался разработчик. 
Источник изображения: Brecht Corbeel / unsplash.com Главная особенность моделей GPT-Live — полнодуплексный режим работы, то есть их способность одновременно слушать собеседника и отвечать ему. В отличие от традиционных систем, которым нужно сначала распознать речь и только после этого сформировать ответ, эти модели работают в непрерывном режиме. Они реагируют на паузы, изменения в темпе речи и перебивания, а также решают, следует ли слушать дальше, или можно уже отвечать. За счёт этого разговор становится естественным и не так уже напоминает обмен вопросами и ответами. GPT-Live-1.1 выступает заменой GPT-Live-1, а вариант GPT-Live-1.1 Quip — преемница GPT-Live-1 mini. Основная модель подключается по умолчанию в голосовом режиме ChatGPT для подписчиков платных тарифов от Plus и выше, работает в сервисах Codex и Dots; пользователям бесплатного тарифа доступна только облегчённая Quip. В обеих моделях улучшились звучание речи и произношение на разных языках, отметил разработчик. OpenAI протестировала модели GPT-Live-1.1 на предмет соблюдения ограничений и способности не вводить пользователей в заблуждение — в целом они проявили себя на уровне предшественниц, но ухудшили результаты по четырём направлениям: контент деликатного характера, психическое здоровье пользователей, эмоциональная зависимость от ИИ и жестокость. Компания намерена выяснить, как это получилось, и улучшить результаты в будущих релизах. Разработчик проверил склонность моделей скрывать собственные ошибки. Когда задача в области программирования оказывалась невыполнимой, основная версия GPT-Live-1.1 несколько чаще предшественницы стала признавать проблему; облегчённая несколько ухудшила результаты. В другом тесте моделям отключили выход в интернет и проверили, сообщат ли они об этом пользователю. Здесь, напротив, младшая версия сработала несколько лучше, а старшая — хуже. Тестирование проводилось без защитных механизмов, которые есть у общедоступных вариантов. Отмечается, что модели OpenAI GPT-Live-1.1 не достигли высокого уровня угрозы в области биологического оружия, кибератак и самосовершенствования ИИ. Акции производителей памяти сильно подешевели, поскольку инвесторов напугала перспектива перепроизводства
16.10.2026 [06:43],
Алексей Разин
За прошедшие пять дней акции SK hynix потеряли в цене 26 %, акции Samsung Electronics просели на 22 %, а в случае с Micron Technology падение ограничилось 11 %. Инвесторов насторожил прогресс китайских конкурентов и предположение о неизбежности перепроизводства микросхем памяти к 2029 году. 
Источник изображения: Tech Daily, Unsplash Ещё в конце прошлой недели стало известно о намерениях китайской CXMT первой в мире начать поставки серийной памяти DDR5 с вертикальными транзисторами, обозначив важный технологический прорыв на фоне западных конкурентов. Эксперты поясняют, что для живущей в условиях санкций США китайской компании этот скачок во многом является вынужденной мерой, но рынком данный сигнал воспринимается, как подтверждение успехов CXMT в технологической сфере. Таким образом, если CXMT продолжит увеличивать свою долю на рынке, на акциях её конкурентов это скажется не самым лучшим образом. Аналитики в своих комментариях для CNBC пояснили, что сам по себе технологический прорыв не гарантирует прироста объёмов выпуска памяти CXMT. Новая технология обычно не обеспечивает высокого уровня выхода годной продукции на первых этапах, и если, условно, половину чипов придётся отбраковывать, то существенного увеличения объёмов выпуска памяти CXMT на первых порах мы не увидим. Предупреждать участников рынка об угрозе перепроизводства памяти косвенно стали не только руководители Broadcom и Intel, но и некоторые южнокорейские эксперты. Последние, как отмечает CNBC, со страниц Maeil Business Newspaper заявили, что к 2029 году рынок памяти буквально будет наводнён предложением, а к 2030 году суперцикл подойдёт к концу, уступив место фазе спада. Глава Tesla и SpaceX Илон Маск (Elon Musk) тоже не удержался от комментариев на эту тему, заявив, что «Китай к 2028 году будет выпускать много памяти». Все крупные производители памяти сейчас заняты расширением производственных мощностей, но в строй они будут введены только через три–пять лет, поэтому в среднесрочной перспективе дефицит будет сохраняться, поддерживая цены на высоком уровне и позволяя участникам рынка обогащаться и одновременно вкладывать деньги в дополнительные производственные линии. По прогнозам Counterpoint Research, в 2028 году цены на DRAM упадут на 23 % относительно 2027 года, но они всё равно будут примерно на 230 % выше уровня 2025 года. Даже если в 2028 году рынок памяти и вступит в фазу спада, она не будет проявляться так остро, как в прошлые годы. Во многом это обусловлено переходом на долгосрочные контракты, которые определяют объёмы поставок и цены на память на многие годы вперёд. ИИ-модель Nvidia Nemotron 3.5 Super VL с пост-обучением превзошла Claude Opus 5 и GPT-6.1 Sol в специализированных задачах
16.10.2026 [04:46],
Владимир Фетисов
Компания Nvidia представила три ИИ-модели семейства Nemotron, которые ориентированы на выполнение агентных задач и не только. Большая языковая модель сочетает языковое и визуальное понимание, а две модели меньшего размера предназначены для того, чтобы стать основой для локальных агентов. 
Источник изображений: Nvidia Nemotron 3.5 Super VL — это открытая модель со 120 млрд параметров, которая, по заявлению Nvidia, может работать с PDF-файлами, графиками, таблицами, изображениями и веб-страницами, следуя инструкциям и используя доступные инструменты. Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB оптимизирована для локального запуска агентов. Она содержит 74 млрд параметров, но из них активными остаются около 9 млрд параметров. Модель умещается в 24 Гбайт памяти, что делает возможным её локальный запуск на подходящем оборудовании. Алгоритм ориентирован на генерацию программного кода, проведение исследований и выполнение других многошаговых задач. Nemotron E4B 4GB — это более лёгкая ИИ-модель, предназначенная для разговорных агентов и других локальных инструментов. Запуск этой версии алгоритма запланирован на 23 октября. Потенциальная ценность для корпоративных клиентов заключается в возможности адаптировать ИИ-модель для работы со своими документами в соответствии с устоявшимися процессами, а затем выбрать, где она будет работать. Nvidia заявила, что организации могут самостоятельно дообучать Nemotron 3.5 Super VL на своих данных, инструментах и политиках, а также развёртывать алгоритм на инфраструктуре, соответствующей их требованиям к безопасности и местонахождению данных. Версии Bolt предлагают более компактный вариант для поддержки определённых агентных нагрузок на локальных системах.  Nemotron Super VL является не первой ИИ-моделью Nvidia, которая предназначена для работы с визуальными данными. Выпущенная ранее Nemotron Nano 2 VL умела анализировать документы и изображения. В апреле вышла Nemotron 3 Nano Omni с 30 млрд параметров, которая объединила работу с текстом, изображениями, аудио и видео. Главное изменение в том, какое место понимание визуальных данных занимает в линейке ИИ-моделей Nvidia. В марте компания выпустила Nemotron 3 Super со 120 млрд параметров, ориентированную на выполнение агентных задач, а затем более мощную Nemotron 3 Ultra для более требовательных сценариев использования. В августе вышла Nemotron 3.5 Lightning, ориентированная на выполнение повторяющихся шагов в длинных агентных рабочих процессах. Новая модель Super VL переносит возможности анализа документов и изображений на уровень крупной модели линейки Super, тогда как модели Bolt расширяют варианты для локального развёртывания. Такое сочетание может упростить проектирование ИИ-агентов. Nvidia заявила, что десятки организаций проводят пост-обучение модели Super VL под свои задачи. Компания уточнила, для чего партнёры дообучают модель, а не используют исходный вариант нейросети. На приведённой ранее диаграмме можно увидеть результаты по пяти отдельным направлениям: анализ документов, устойчивость к кибератакам, извлечение данных из финансовых документов, помощь в научных экспериментах и обработка заявок по медицинскому страхованию. Светло-зелёная часть каждого столбца отображает результат базовой версии Super VL, а тёмно-зеленая — прирост после дообучения. Улучшения варьируются от 9 % до 44 % по упомянутым задачам. Во всех случаях специализированная версия алгоритма превосходит упомянутые ранее версии Claude и GPT. В задаче по обработке заявок на медицинское страхование зафиксирован самый большой прирост относительно базовой версии модели. Точность выросла примерно с 28 % до 72 % после дообучения, тогда как у Claude Opus 5 в этой же категории точность только 38 %. Устойчивость перед разными сценариями кибератак после дообучения выросла с 35 % до 76 % (у GPT-6.1 Sol этот показатель равен 66 %). Важно понимать, что речь идёт о разных кастомизированных версиях ИИ-модели, которые были настроены на выполнение узкоспециализированных задач. Поэтому нельзя сказать, что базовая версия Super VL в целом превосходит передовые ИИ-модели конкурентов. Amazon выпустила носимый ИИ-диктофон Bee Frontier и магнитный модуль Eclipse для смартфона
16.10.2026 [04:25],
Анжелла Марина
Компания Amazon представила два компактных устройства под брендом Bee, предназначенных для записи разговоров и обработки полученной информации с помощью искусственного интеллекта. Носимый гаджет Frontier и модуль Eclipse, крепящийся к смартфону, помогут сохранить важные детали диалога и составить краткое резюме. 
Источник изображений: Amazon Bee Frontier представляет собой аксессуар, который можно закрепить на запястье или прикрепить к одежде, тогда как Bee Eclipse выполнен в формате банковской карты и крепится магнитом к задней панели смартфона. Подобный формфактор позволяет напрямую конкурировать с аналогами Plaud Note или Pocket AI, однако новинки Amazon предлагают более привлекательную цену.  Оба гаджета оснащены одной кнопкой включения и выключения, а световой индикатор показывает, когда устройство обрабатывает диалог. Frontier получил два микрофона с системой фильтрации шума, защиту от воды и пыли по стандарту IP67 и аккумулятор, рассчитанный на семь дней работы. У Eclipse автономность превышает 21 день. Устройства можно связать с экосистемой Alexa для распознавания голоса через функцию Voice ID, а также синхронизировать с Gmail, «Google Календарь», почтой Microsoft Outlook и Apple HealthKit.  Отдельное внимание разработчики уделили защите личных данных. По утверждению компании, исходные аудиозаписи обрабатываются в реальном времени и удаляются, а стенограммы шифруются с помощью ключей, создаваемых и контролируемых устройством пользователя. Amazon заявляет, что сотрудники компании не могут получить доступ к этим данным без их сознательной передачи самим пользователем. При этом владельцы устройств могут в любой момент удалить сохранённые стенограммы и резюме. Bee Frontier уже поступил в продажу через Amazon по цене $75 и предлагается в трёх цветах: чёрном, лавандовом и шалфейном. Bee Eclipse появится позднее по цене $100 в серебристом, тёмном, медовом и розовом цвете. Управление осуществляется через обновленные мобильное и десктопное приложения. |
|
✴ Входит в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности»; |
© 1997—2026 3DNews
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
