Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Apple сама обучила ИИ-модель для китайского рынка — но без Alibaba не обошлось
14.08.2026 [09:44],
Алексей Разин
Недавно сообщалось, что китайская Alibaba сотрудничает с Apple в сфере адаптации голосового ассистента Siri для нужд китайского рынка. Сегодня агентство Reuters пояснило, что ИИ-модель совместной разработки Apple и Alibaba будет доступна в Китае владельцам широкого спектра устройств американской компании, а не только компьютеров семейства Mac. 
Источник изображения: Apple О сотрудничестве Apple и Alibaba стало известно ещё в феврале прошлого года, когда о нём рассказал председатель совета директоров китайского холдинга Джо Цай (Joe Tsai) во время своего выступления на саммите в Дубае. В прошлом месяце китайские регуляторы допустили Apple к работе на китайском рынке ИИ-систем, что является уникальным прецедентом с точки зрения одобрения подобной деятельности для зарубежной компании. Прежде всего, это позволяет комплексу технологий Apple Intelligence полноценно дебютировать на iPhone, продаваемых на китайском рынке. Помимо интеграции с ИИ-моделью Alibaba Qwen, компания Apple для своих китайских клиентов предусмотрела адаптацию технологий конкурирующей Baidu. При этом Reuters подчёркивает, что Apple непосредственно занималась обучением ИИ-модели для китайского рынка, пусть и с участием китайских партнёров. На западных рынках она до сих пор предпочитала заключать соглашения с поставщиками уже готовых ИИ-моделей. Apple станет первой иностранной компанией, которой китайские власти разрешили выпустить проприетарную ИИ-модель на местном рынке. Какую роль она будет играть в освоении рынка Китая компанией Apple, пока судить сложно. ИИ-модель DeepSeek V4 Pro выпущена официально
14.08.2026 [08:21],
Павел Котов
Специализирующийся на технологиях искусственного интеллекта китайский стартап DeepSeek объявил об официальном выпуске обновлённой модели V4 Pro, призванной помочь ему отыграть позиции у местных конкурентов, которые развиваются очень быстро. Сейчас компания расширяет штат сотрудников, наращивает вычислительные мощности и привлекает инвестиции. 
Источник изображения: Solen Feyissa / unsplash.com Модель DeepSeek V4-Pro-0813 значительно расширила возможности управления ИИ-агентами, отметил разработчик, — доступ к ней открыт через API, мобильное приложение и веб-интерфейс. Ранее компания также сообщила о повышении цен на доступ по API к V4 Pro и V4 Flash: тарификация теперь зависит от нагрузки в пиковые часы. Сообщество будет внимательно следить за свежим выпуском, потому что недорогая V4 Flash в независимых тестах внезапно показала лучшие результаты, чем выпущенный в апреле предварительный вариант V4 Pro. Это необычно, ведь Pro разрабатывалась как более функциональный продукт, но свидетельствует, что DeepSeek быстро улучшает технические решения в период между предварительным запуском и официальным релизом. В начале 2025 года DeepSeek привлекла внимание общественности, выпустив рассуждающую R1 — она получила широкое распространение и вызвала вопросы о возможности создания мощных систем ИИ значительно дешевле, чем у американских конкурентов. С тех пор её лидерство в Китае оспорило множество конкурентов, в том числе Moonshot AI, Zhipu AI, MiniMax, Alibaba и ByteDance. Ещё более сложной задачей для DeepSeek стало превращение своего лидерства в устойчивый бизнес. В июне компания привлекла инвестиций на $7,4 млрд; а в июле стало известно, что она готовится провести новый раунд финансирования при оценке около $71 млрд. Это знаменательная перемена для компании, которая долгое время избегала внешнего капитала. Конкуренция в области ИИ неуклонно дорожает: требуются инвестиции в ИИ-ускорители, центры обработки данных и кадровый ресурс. DeepSeek намерена удвоить штат сотрудников во всех подразделениях, включая ЦОД и отделы ИИ-агентов. Ранее также стало известно, что компания увеличила набор разработчиков микросхем — она хочет создать собственный ускоритель для запуска моделей, чтобы снизить свою зависимость от Nvidia и Huawei. OpenAI разогнала GPT-5.6 Sol в 14 раз — флагманский ИИ теперь выдаёт до 750 токенов в секунду
14.08.2026 [05:03],
Анжелла Марина
OpenAI представила новый режим Ultrafast, предназначенный для существенного ускорения работы флагманской ИИ-модели GPT-5.6 Sol. Сверхбыстрый режим будет использоваться в задачах, где скорость ответа имеет особое значение. 
Источник изображения: Grok По сообщению TechCrunch со ссылкой на блог компании, Ultrafast позволяет GPT-5.6 Sol работать до 14 раз быстрее стандартного режима, выдавая до 750 выходных токенов в секунду. В OpenAI отмечают, что раньше высокая скорость работы с искусственным интеллектом обычно достигалась за счёт использования менее крупных или специализированных моделей, а теперь производительность наиболее мощной модели будет совмещена с более быстрым формированием ответа. Новый режим может использоваться в корпоративных задачах, требующих быстрой обработки информации, включая реагирование на инциденты, обслуживание клиентов, анализ финансовых рынков и электронную коммерцию. Сейчас Ultrafast распространяется в предварительном режиме и пока доступен лишь избранной группе клиентов, а его работа обеспечивается в рамках сотрудничества с производителем чипов Cerebras. OpenAI не уточняет сроки полноценного запуска, ограничившись обещанием постепенно расширять его доступность по мере роста вычислительных мощностей. Конкуренты OpenAI, например Anthropic, также выпустили ускоренные версии своих моделей. У Claude есть «быстрый режим» (fast mode), однако он не обеспечивает той скорости, которую предлагает на сегодня OpenAI. Google выпустила Gemini 3.7 Flash: модель стала лучше программировать и работать со сложными документами
13.08.2026 [22:40],
Анжелла Марина
Google представила Gemini 3.7 Flash всего через три недели после предыдущего релиза, продолжив ускорять темп обновления своих моделей. Новая версия, по сообщению 9to5Google, получила улучшения в программировании, веб-разработке и работе со сложными задачами. 
Источник изображений: Google В Google заявили, что Gemini 3.7 Flash стала «результатом отзывов разработчиков и алгоритмических инноваций». Наиболее заметные изменения отмечаются в работе с программным кодом, в котором модель теперь лучше справляется с поиском и исправлением ошибок. В тесте DeepSWE v1.1 её результат вырос с 49,0 % у Gemini 3.6 Flash до 65,3 %, а в FrontierCode 1.1 Main подрос с 34,4 % до 43,6 %.  Изменения коснулись и веб-разработки. Модель способна создавать более функциональные интерфейсы и приложения с большим количеством готовых возможностей, но с меньшим числом запросов. В WebDev Arena её рейтинг вырос с 1538 баллов у предыдущей версии Gemini 3.6 Flash до 1588. При создании интерфейсов Gemini 3.7 Flash также лучше сохраняет особенности исходного дизайна, независимо от того, используется ли в качестве образца скриншот, изображение или полноценная дизайн-система. Google отдельно отметила улучшения в задачах, связанных с большими объёмами специализированной информации, включая финансы, право и биологические науки. В тесте GDP.pdf, который проверяет способность модели работать со сложными документами, Gemini 3.7 Flash получила 34,0 % против 22,0 % у версии 3.6 Flash. В мультимодальном бенчмарке AutomationBench, оценивающем выполнение реальных рабочих процессов, результат также вырос — с 17,0 % до 30,4 %.  Одним из наиболее заметных изменений является ценовая политика. До конца 2026 года доступ к Gemini 3.7 Flash будет предоставляться разработчикам по цене $0,75 за 1 миллион входных токенов и $3,75 за 1 миллион выходных токенов. По словам Google, это в два раза дешевле, чем первоначальная цена Gemini 3.6 Flash. С 1 января 2027 года цена увеличится до $1,50 за миллион входных токенов и $7,50 за миллион выходных токенов. Gemini 3.7 Flash начала постепенно появляться в персональном ИИ-агенте Spark, однако для доступа требуется подписка AI Pro или Ultra. Модель также стала доступна в Google Antigravity, AI Studio, Android Studio, Gemini Enterprise Agent Platform и приложении Gemini Enterprise. В Google рассчитывают, что улучшения помогут ИИ-агентам эффективнее справляться с рабочими задачами и взаимодействовать с приложениями Google Workspace. Российский ИИ отправят на экзамен по духовности — модели проверят на традиционные ценности
13.08.2026 [17:34],
Владимир Мироненко
Принятый в июле Госдумой и утверждённый Владимиром Путиным закон «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в России» требует, чтобы большая фундаментальная модель соответствовала российскому законодательству и традиционным духовно-нравственным ценностям. Подтвердить соответствие этим требованиям компании смогут с одобрения Минцифры в независимой испытательной лаборатории. 
Источник изображения: Jackson Sophat/unsplash.com Порядок подтверждения соответствия ИИ-моделей традиционным духовно-нравственным ценностям разработает правительство при участии Минцифры, ФСБ и ФСТЭК, отвечающих, в том числе, за информационную и технологическую безопасность, сообщили «Ведомости». Источник, участвующий в обсуждении подзаконного акта, отметил, что перечень духовно-нравственных ценностей уже содержится в указе президента № 809, так что совместно с бизнесом планируется разработать специальные бенчмарки, с помощью которых российские большие фундаментальные модели будут тестировать на предмет соответствия закону и ценностям. Также собеседник «Ведомостей» сообщил, что правкомиссия по цифровизации может создать испытательную лабораторию по предложению Минцифры. Её положительное заключение станет основанием для присвоения модели статуса национальной или суверенной, что позволит разработчику в дальнейшем получить право на меры господдержки, например, в госзакупках или при реализации особо значимых IT-проектов. Этот порядок касается только разработок, претендующих на статус суверенных или национальных. АНО «Цифровая экономика» заявила, что образование и предоставление государственных услуг станут первыми сферами для внедрения суверенных и национальных ИИ-моделей. Экспертизу сможет проводить не одна назначенная организация, а несколько лабораторий, прошедших проверку у госоргана. На ФСБ и ФСТЭК возлагается проверка соответствия ИИ критериям безопасности для госсистем, а окончательное решение о подтверждении соответствия и присвоении модели статуса национальной или суверенной будет принимать Минцифры. Представитель Минцифры отметил, что пакет подзаконных актов сейчас проходит межведомственное согласование, поэтому говорить об итоговом регламенте проверки ещё рано. По мнению технического директора РТК-ЦОД Алексея Забродина, в качестве проверяющего может выступить Институт системного программирования РАН, обладающий большим опытом работы со сложными программными продуктами. Маленькая ИИ-модель оказалась в 11 раз дешевле GPT-5.6 Luna — и почти не уступила ей в тесте логического мышления
13.08.2026 [17:30],
Павел Котов
Лаборатория искусственного интеллекта Pathway, которая специализируется на отличных от трансформера архитектурах, опубликовала результаты тестирования рассуждающей модели BDH-CQ. Имея размер 150 млн параметров, она набрала 29,5 % в бенчмарке ARC-AGI-1. Вычислительные затраты на тестирование составили $0,0007, что в 11 раз дешевле, чем обслуживание малой модели OpenAI GPT-5.6 Luna. 
Источник изображения: Jackson Sophat / unsplash.com Высокая стоимость работы с системами ИИ сегодня в большинстве случаев объясняется архитектурой моделей, а не их способностями, заявили в Pathway, поэтому лаборатория решила показать, что переход на альтернативную архитектуру «открывает совершенно новое пространство с точки зрения соотношения интеллекта и затрат». Известный бенчмарк ARC-AGI-1 направлен на проверку логического мышления модели и её способность выводить правило на основе ограниченного числа примеров и надлежащим образом применить его к новым входным данным. Младшая в линейке модель OpenAI GPT-5.6 Luna показала в том же тесте результат в 34,2 %, но затраты составили уже $0,008 за одну задачу — и это с учётом того, что OpenAI снизила на неё цену на 80 %. Для сравнения, Anthropic Claude Opus 5 и Google Gemini 3.1 Pro показали в том же тесте 97–98 % при затратах $0,5–$0,6 за задачу, то есть он обходятся почти в тысячу раз дороже. Стоимость обслуживания Alibaba Qwen3 235B оказалась более чем втрое дороже BDH-CQ, но она продемонстрировала худший результат. Разрыв обусловлен механизмами рассуждений. Большинство современных ИИ-моделей с поддержкой логического мышления генерируют промежуточный текст, на который тоже расходуются токены, и только после этого выдают окончательный ответ, тогда как BDH-CQ «молча» решает задачи в памяти. Первые эксперименты Pathway с моделью показали соответствие стандартным законам масштабирования, аналогичным механизмам моделей-трансформеров размером от 1 млрд до 600 млрд параметров. Разработчик намерен усложнять доступные для модели задачи, включая математические рассуждения, тест ARC-AGI-2 и, в конечном итоге, провести полную оценку ARC-AGI-3. Не исключено, что на более крупных и сложных задачах преимущество в эффективности также сохранится. Google представила ИИ-модель SL2T, которая понимает язык жестов
13.08.2026 [09:45],
Павел Котов
Подразделение Google DeepMind рассказало о намерении донести революцию в области искусственного интеллекта до 70 млн человек по всему миру, которые общаются на языках жестов. Новая модель SL2T преобразует эти языки в текст. 
Источник изображения: deepmind.google Google SL2T — многоязычная модель-переводчик, которая дебютирует на смартфонах Pixel 11, позволяя преобразовывать язык жестов в текст через приложения Gboard и Live Transcribe. На начальном этапе её применение ограничивается американским языком жестов и его переводом на английский. Способность ИИ обрабатывать человеческую речь за последние годы значительно продвинулась — сейчас можно просто диктовать текст на смартфон, планшет или ПК. Но до настоящего момента это не относилось к тем, кто пользуется одним из более чем 200 существующих языков жестов. Модель SL2T позволяет людям, испытывающим проблемы со слухом, взаимодействовать со смартфоном, используя привычный язык и не вводя текст вручную. В этом формате теперь можно отправлять поисковые запросы, составлять электронные письма и сообщения для мессенджеров, редактировать документы и выполнять другие задачи, в том числе отправлять запросы и инструкции для ИИ-помощника Gemini. Модель доступна в Google Live Transcribe, то есть перевод с языка жестов можно осуществлять в реальном времени во время видеозвонков. Google обучила SL2T на более чем 100 тыс. часов с данными 50 жестовых языков, и четверть из этого набора относится к американскому. Первоначальный вариант поддерживает только американский, но Google проводила обучение и на примерах других, чтобы модель могла изучить общие закономерности. Чтобы развеять опасения по поводу конфиденциальности, в Google уточнили, что в SL2T используется встроенная модель компьютерного зрения MediaPipe Holistic, которая отслеживает геометрию положений лица, рук, туловища и тела человека — на облачный сервер отправляются для расшифровки только их координаты, а не видеозапись. Модель производит преобразование непосредственно в текст, минуя промежуточные текстовые аннотации. Это позволяет SL2T эффективнее интерпретировать невербальные выражения и пространственные грамматические структуры, характерные для американского языка жестов. Google также приняла меры для сокращения задержки, предотвращения галлюцинаций, предусмотрела поддержку левшей и правшей, а также пользователей, которые «говорят» только одной рукой — чтобы второй можно было держать смартфон. Важным отличием SL2T от предыдущих моделей того же назначения является её способность следить не только за руками, но также за движением головы, лица и туловища, которые также помогают передавать смысл. В перспективе Google намерена охватить другие языки жестов, а также разработать модели для генерации напрямую на этих языках. Сотрудники OpenAI, Anthropic и Google утверждают, что ИИ усложняет их жизнь, заставляя работать по 90 часов в неделю
12.08.2026 [06:57],
Алексей Разин
Принято считать, что в сфере офисной работы внедрение генеративного искусственного интеллекта позволяет повысить производительность труда и освободить человека от выполнения рутинных операций. При этом непосредственно участвующие в создании таких систем специалисты утверждают, что вынуждены работать по 90 часов в неделю. 
Источник изображения: Unsplash, Alex Kotliarskyi Как сообщается в публикации, бывшие и действующие сотрудники OpenAI, Anthropic, Meta✴✴ и Google, которые заняты в разработке ИИ-систем, часто работают сверхурочно, остаются на выходные, а также подвергаются постоянному давлению со стороны руководства с целью соблюдения графика. В OpenAI и Anthropic «марафоны разработчиков» могут длиться несколько недель, причём каждая из них при этом насчитывает более 90 часов. Один из бывших сотрудников OpenAI признался, что основную часть времени ему приходилось работать не менее 70 часов в неделю, пока он не уволился из компании в прошлом году. В другом стартапе, в который он перешёл после этого, продолжительность рабочей недели варьируется от 50 до 60 часов, за исключением периодов «штурмовщины», которые увеличивают это время. Примечательно, что руководство OpenAI и Google при этом пытается внушить общественности мысль о близости момента перехода на четырёхдневную рабочую неделю для компаний, преуспевающих во внедрении ИИ. Внутри компаний-разработчиков, однако, сверхурочная работа при этом стала нормой, как и экстренные совещания с нереалистичными сроками реализации проектов, невыполнение которых грозило массовыми сокращениями. Это определяется высокими темпами развития ИИ-отрасли, но она продолжает во многом полагаться на человеческий труд. Внедрение ИИ даже в профильных стартапах не даёт сотрудникам больше свободного времени, вместо этого их нагружают дополнительной работой, от которой нельзя отказаться без угрозы увольнения. Возникают довольно странные ситуации, когда часть сотрудников просто имитирует работу каких-то специалистов, а другие сотрудники пытаются понять, насколько эффективной может быть такая деятельность в случае перехода на ИИ. Бывший сотрудник Google также признался, что концентрация ресурсов компании на направлении ИИ уже привела к тому, что все прочие проекты начинают работать хуже. Внутри этой корпорации ночные смены были нормой при возникновении технических проблем, требующих срочного устранения. Исследования показали, что внедрение ИИ увеличивает нагрузку на сотрудников компаний, даже если с отдельными заданиями они начинают справляться быстрее. Работодатель охотно увеличивает объём этих заданий, а исполнителям приходится ещё и тратить дополнительное время на проверку результатов работы ИИ. Эксперты считают, что повышение производительности труда при внедрении ИИ просто увеличит нагрузку на сотрудников, а не наделит их свободным временем, как многие из них надеются. Nvidia всерьёз включилась в гонку открытых ИИ-моделей и выпустила Nemotron 3.5 Lightning, которой достаточно одного GPU
12.08.2026 [04:55],
Алексей Разин
ИИ-модели семейства Nemotron с открытыми весами компания Nvidia продвигает с прошлого года, но недавно оно пополнилось версией 3.5 Lightning, которая предлагает открытый исходный код и для своей работы способна довольствоваться вычислительными ресурсами единственного GPU, расположенного в ноутбуке или настольном ПК. 
Источник изображения: Nvidia В конце июля, как напоминает CNBC, основатель и генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) со страниц социальной сети X выступил в поддержку ИИ-моделей с открытым исходным кодом, обозначив собственную позицию в вопросе, который начинает занимать умы многих представителей отрасли. Теперь, менее трёх недель спустя, его компания представила «легковесную» модель Nemotron 3.5 Lightning, которая обходится единственным GPU. Корпоративные клиенты Nvidia могут свободно скачивать эту модель, использовать её и модифицировать без согласования с ней. Выгода Nvidia заключается в том, что клиентам для работы с Nemotron 3.5 Lightning всё равно потребуется графический процессор в составе ускорителя вычислений или даже игровой видеокарты, а их она продаёт за немалые деньги. В прошлом месяце Дженсен Хуанг заявил, что «бесплатный ИИ пойдёт на пользу аппаратному обеспечению и чипам». По мнению основателя Nvidia, модели с открытыми весами позволяют компаниям лучше контролировать своё будущее, стимулируют конкуренцию и снижают цены. Кроме того, они усиливают сферу кибербезопасности и суверенитет целых стран. Nvidia присоединилась к консорциуму вместе с Microsoft, который будет продвигать использование открытых моделей и ПО с открытым исходным кодом в сфере кибербезопасности. Недавно в поддержку моделей с открытым исходным кодом выступил и основатель Meta✴✴ Platforms Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg). Он считает, что подобные модели американской разработки должны стать лучшими в мире. Возвращаясь к Nemotron 3.5 Lightning, следует добавить, что Nvidia ориентирует её на создание агентских приложений. Её уже протестировали и адаптировали для своих нужд CrowdStrike, CodeRabbit и Harvey. Эта модель будет доступна как на Hugging Face, так и на собственном сайте Nvidia. Компания также предлагает утилиту NeMo Switchyard, которая позволяет определить оптимальную ИИ-модель для решения конкретной задачи. Свою легковесную модель 3.5 Lightning специалисты Nvidia усилили возможностям старших представителей семейства Nemotron через дистилляцию. OpenAI выпустила ИИ-модель GPT-5.6-Cyber для поиска уязвимостей, но доступ к ней получат только проверенные киберзащитники
11.08.2026 [05:03],
Анжелла Марина
OpenAI представила специализированную модель GPT 5.6 Cyber, предназначенную для поиска уязвимостей и реагирования на инциденты. Однако из-за высоких рисков злоупотребления в публичный релиз инструмент не выйдет. Разработчик будет предоставлять доступ к нему исключительно утверждённому кругу компаний, сообщает BleepingComputer. 
Источник изображения: OpenAI (изменено) В число первых участников вошли консалтинговые и специализирующиеся на вопросах кибербезопасности компании. В частности, OpenAI предоставила к GPT 5.6 Cyber доступ Accenture, IBM, Capgemini, Cognizant, EY, KPMG, PwC, NCC Group и SpecterOps, а также поставщикам средств кибербезопасности Palo Alto Networks, CrowdStrike, Cisco, Sophos, Akamai, Fortinet и Cloudflare. В зависимости от конкретной задачи модели смогут использоваться для поиска уязвимостей, пентестов (тестирование на проникновение), red team-операций (имитация реальных кибератак), реагирования на инциденты и устранения уязвимостей в корпоративных средах. Для работы с новой моделью OpenAI создала программу Daybreak Access, в рамках которой предусмотрены две версии. Первая — Daybreak Blue, рассчитана на широкий спектр задач безопасности, а вторая — Daybreak Red, на более специализированную работу, требующую усиленного контроля. С помощью этой программы специалисты смогут находить уязвимости, проверять возможность их эксплуатации, определять затронутые системы, разрабатывать исправления и доводить их до внедрения в рабочие системы. При этом базовая модель останется под управлением одобренного партнёра и не будет напрямую передаваться его клиентам. Перед началом работы стороны должны определить границы взаимодействия, после чего специалисты рассмотрят полученные результаты до принятия каких-либо мер. Дополнительная защита может включать проверку личности, ведение журналов, мониторинг и контроль со стороны человека. Такой подход, как отмечает BleepingComputer, даёт возможность предприятиям использовать передовые ИИ-модели в области кибербезопасности без необходимости строить собственную инфраструктуру. OpenAI уже принимает от поставщиков услуг заявки на участие в программе Daybreak Cyber Partner. Цукерберг раскритиковал закрытые ИИ-модели и поддержал принцип открытости исходного кода
10.08.2026 [15:52],
Алексей Разин
На рынке систем ИИ развернулась бурная полемика между сторонниками ИИ-моделей с открытым исходным кодом и разработчиками проприетарных решений, которые демонстрируют разные подходы к монетизации своих услуг. Глава Meta✴✴ Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) дал понять, что делает ставку на максимальную доступность ИИ для широкого круга пользователей и открытый исходный код. 
Источник изображения: Anthropic На сайте своей компании её основатель опубликовал небольшое эссе, в котором заявил о недопустимости концентрации ИИ в руках правительств и небольшой группы ключевых игроков. Meta✴✴ Platforms раскрыла на этой неделе веса ИИ-модели Muse Glimmer, а также пообещала сделать аналогичный шаг в отношении более мощной своей модели Muse Spark в течение нескольких ближайших недель. Цукерберг призывает предоставить доступ к производительным системам ИИ «миллиардам людей», изменив тем самым баланс мировых сил. Сторонники закрытого исходного кода, по мнению главы Meta✴✴, обслуживают ограниченный круг организаций и государственных органов. Если они будут доминировать в сегменте ИИ, то и частные лица проиграют, не получив доступа к передовым системам. Meta✴✴, по его словам, предпочитает придерживаться открытого подхода к распространению ИИ-моделей. Что характерно, ранее в этом году компания отказалась раскрыть весовые коэффициенты своей модели Muse Spark, сославшись на угрозу безопасности, но теперь, похоже, изменила своё мнение. Одновременно Meta✴✴ основала фонд, который в общей сложности направит $1 млрд на улучшение условий жизни людей, вынужденных соседствовать со строящимися в США центрами обработки данных компании. Такое соседство оборачивается для местных жителей повышенным уровнем шума, ростом тарифов на электроэнергию и ухудшением доступа к водным ресурсам. Основной вектор собственного развития в сегменте ИИ компания Meta✴✴ видит в создании программных агентов, которые будут выполнять различную работу за человека. Цукерберг пояснил, что не видит смысла в ограничении доступа к передовым ИИ-моделям, поскольку открытый подход позволяет большему количеству людей участвовать в обеспечении их безопасности. Стартап Hugging Face, по словам Цукерберга, полагался именно на открытые модели, когда возникла необходимость устранить уязвимости в своей системе защиты. Глава Meta✴✴ даже счёл уместным поддержать практику дистилляции ИИ-моделей другими компаниями: «Важно защищать принцип, согласно которому вы можете обучаться на основе всего, что видите». С этой точки зрения дистилляция не является вредной, убеждён Цукерберг. Оценивать безопасность собственных ИИ-моделей компания собирается силами независимого совета директоров. Цукерберг также упрекнул конкурентов в формировании мрачной картины будущего: «Убеждение в опасности ИИ, которую можно сдержать только через экстремальную концентрацию его силы в одних руках, неверно по своей природе. По мере того как все получают более мощные инструменты, каждый человек получит больше возможностей для формирования будущего, а не меньше». VK создала ИИ-модель для анализа действий пользователей и составления нейропрофилей
10.08.2026 [13:40],
Владимир Фетисов
VK создала ИИ-модель, которая анализирует последовательность действий пользователей в разных сервисах компании и на основании этих данных формирует нейропрофиль — обезличенное представление о его интересах. В настоящее время данное решение уже функционирует в разных сервисах, включая «VK Видео», «VK Клипы» и «ВКонтакте». 
Источник изображения: Ed Pylypenko / unsplash.com В основу нейропрофиля положена трансформерная модель, оценивающая поведение пользователей не как изолированные действия, а как единую анонимизированную последовательность событий, учитывая лайки, репосты, комментарии, пропуски и другие сигналы. «Она определяет, какое из них важнее с учётом контекста — в каком продукте произошло, с каким типом контента, у какого автора, как давно и в каком порядке относительно других событий. К примеру, в «VK Видео» люди подолгу смотрят контент и реже оставляют лайки. В «VK Клипах» — наоборот, быстро листают и активно взаимодействуют. В ленте «ВКонтакте» — могут задержаться, генерируя неочевидные сигналы. Нейропрофиль сводит эти оценки в одно целостное представление о пользователе», — пояснили в VK. Таким образом, нейропрофиль содержит информацию об интересах человека на уровне всей экосистемы VK. За счёт этого алгоритмы точнее интерпретируют поведение, отличают устойчивые предпочтения от случайных действий. Для пользователей данное нововведение сделает рекомендации более точными, а алгоритмы смогут быстрее подстраиваться под актуальные интересы, даже если они меняются от одного сервиса к другому. Отмечается, что после начала использования новой ИИ-модели общее время просмотра контента в «VK Клипах» выросло на 5,5 %. Первым обновлением на базе технологии стало нейросетевое ранжирование, представляющее собой алгоритм, который в режиме реального времени определяет, в каком порядке следует показывать контент. Система осуществляет сопоставление нейропрофиля с характеристиками контента, а лента более точно подстраивается под текущие интересы — более актуальные материалы поднимаются вверх ленты, а менее актуальный контент размещается ниже. В результате пользователи стали активнее взаимодействовать с такой лентой: на 15 % чаще делиться контентом, на 10 % чаще открывать его в полноэкранном режиме и на 5 % чаще ставить лайки. В VK не уточнили объём инвестиций в данный проект. Источник в крупной IT-компании, знакомый с разработкой такой технологии, оценивает вложения в подобные проекты в размере 0,8-1,2 млрд рублей. Стоимость разработки складывается из оплаты труда ML-специалистов и команд программистов, затрат на графические ускорители и другую вычислительную инфраструктуру, обработку больших объёмов данных, обучение и тестирование ИИ-моделей, а также интеграцию решения сразу в несколько продуктов экосистемы. Аналитики считают, что эффект от новой разработки VK уже есть. Данные отчётности компании указывают на то, что выручка VK в 2025 году составила 160 млрд рублей, из которых на долю онлайн-рекламы пришлось 98,3 млрд рублей (прирост на уровне 2 %). Весь рост рекламных доходов в настоящее время даёт сегмент «Видео и клипы»: видеореклама выросла на 68 % до 6,5 млрд рублей. Интеграция новой системы рекомендаций дала прирост в 5,5 % времени просмотра в «Клипах», что напрямую конвертируется в дополнительный рекламный инвентарь без привлечения новых пользователей, отмечают эксперты. OpenAI приостановила разработку ИИ-модели Astra — она оказалась слишком умной
07.08.2026 [23:08],
Николай Хижняк
Компания OpenAI заявила, что решила приостановить разработку новой ИИ-модели Astra, поскольку она пока не соответствует новым стандартам безопасности, которые компания внедряет в настоящий момент. Заявление последовало после инцидента с платформой Hugging Face, которая была взломана одной из моделей OpenAI. 
Источник изображения: Fotis Fotopoulos / unsplash.com «Последние внутренние оценки Astra, одной из наших перспективных моделей, проведённые за последние несколько дней, указывают на её значительные успехи в программировании агентов и кибербезопасности. Эти результаты, наряду с экспертными оценками, позволили нам вчера вечером сделать вывод о том, что мы не можем исключить наличие критически важных кибервозможностей в рамках нашей системы обеспечения готовности (открывается в новом окне)», — говорится в публикации OpenAI. Preparedness Framework — это внутренняя методология компании OpenAI для отслеживания, оценки и управления рисками, связанными с развитием передовых возможностей искусственного интеллекта. Она помогает систематизировать подходы к безопасности и определять условия, при которых компания готова выпускать, приостанавливать выпуск или дальнейшую разработку моделей ИИ. «Согласно нашим оценкам в рамках Preparedness Framework, ИИ-модель достигает критического порога в области кибербезопасности, если она может выявлять и разрабатывать функциональные уязвимости нулевого дня всех уровней серьёзности во многих защищённых критически важных системах реального мира без вмешательства человека либо может разрабатывать и реализовывать комплексные новые стратегии кибератак против защищённых целей, имея лишь высокоуровневое описание желаемой цели», — объясняет компания. По данным OpenAI, модель Astra не была причастна к взлому Hugging Face. Компания собирается внедрить «более строгие меры безопасности для моделей с более высокими возможностями и связанных с ними действий». Для Astra также был внедрён «универсальный мониторинг потенциально рискованных действий и несоответствий во всех агентных приложениях». Alibaba нашла способ заработать на открытом ИИ — крупным клиентам придётся делиться выручкой
07.08.2026 [14:58],
Алексей Разин
Наличие у китайских ИИ-моделей не только открытых весов, но и открытого исходного кода вовсе не означает, что их разработчики готовы безвозмездно делиться плодами своего труда. По информации Reuters, китайская Alibaba готовит предложение для своих коммерческих клиентов, согласно которому крупнейшие из них будут вынуждены отдавать часть выручки, в генерации которой участвует модель Qwen. 
Источник изображения: Unsplash, Zhang Hui Китайский гигант готовит новую версию Qwen с открытым исходным кодом, которая должна выйти на следующей неделе, как напоминает источник. Традиционно Alibaba взимала плату за доступ к таким ИИ-моделям только с клиентов, которые арендовали у неё облачные вычислительные мощности, тогда как владельцам собственных ЦОД работа с моделью обходилась бесплатно. Конкурирующий стартап Moonshot, выпустивший модель Kimi 3, заключает с крупнейшими клиентами коммерческие соглашения, по которым они обязуются передавать ему до 30 % своей выручки, полученной от использования данной ИИ-модели. Такой подход применяется к клиентам, которые монетизируют использование Kimi 3 и получают более $20 млн профильной выручки в год. Нечто подобное собирается предложить своим крупным клиентам и Alibaba. При этом не сообщается, какую именно часть выручки её партнёры должны будут передавать по условиям коммерческого соглашения. Участники рынка поясняют, что разработчики ИИ-моделей с открытым исходным кодом зарабатывают также на их адаптации под нужды конкретных клиентов. Кроме того, та же Moonshot взимает плату с пользователей пропорционально количеству токенов, задействованных при работе с ИИ-моделью. Стартап соосновательницы OpenAI Миры Мурати (Mira Murati) недавно представил ИИ-модель с открытыми весами, но не открыл для всеобщего доступа её исходный код. Эксперты считают, что и западные разработчики будут предлагать модели с открытым исходным кодом, если найдут способ достаточно эффективно на них зарабатывать. В свою очередь, китайские разработчики также ищут новые подходы к монетизации своих открытых моделей. Создатель TikTok разрабатывает ИИ-модель с 10 трлн параметров — как у передовой Anthropic Mythos
07.08.2026 [11:34],
Алексей Разин
Компания ByteDance больше известна своей социальной сетью TikTok, но она не забывает и о разработке ИИ-моделей, причём опираясь на собственные ресурсы, а не прибегая к дистилляции чужих разработок, чем нередко грешат конкуренты. По данным Financial Times, сейчас специалисты ByteDance заняты разработкой ИИ-моделей с 10 трлн параметров, что позволяет ей приблизиться к показателям передовых моделей той же Anthropic. 
Источник изображения: ByteDance Источник поясняет, что хотя американский стартап Anthropic не раскрывает данные такого рода, его передовой модели Mythos 5 приписывается наличие 8 трлн параметров, а более умеренной Fable 5 — около 5 трлн. Хотя эта характеристика определяет количество данных, которые модель может хранить в памяти, в чистом виде она не говорит о качестве и быстродействии самой модели. Качество входных данных, на которых происходит обучение модели, а также методы этого обучения имеют в этой сфере существенное значение. Для сравнения, китайская Kimi 3 компании Moonshot обладает чуть менее чем 3 трлн параметров, а ведь именно её до последних пор считали одной из самых больших в КНР. Как поясняют источники, сейчас ByteDance занимается предварительным обучением этой модели, на это обычно уходит от трёх до шести месяцев, и только после окончательной настройки она может быть выпущена в оборот. В штате компании разработкой ИИ-моделей занимается большая команда специалистов, в которую входят около 2000 сотрудников как в Китае, так и за его пределами. Инженеры, исследователи, специалисты по маркировке данных и переводчики — все они работают над созданием качественной ИИ-модели для ByteDance. Основатель компании Чжан Иминь (Zhang Yiming) не устаёт повторять сотрудникам компании, что отставание в краткосрочной перспективе не так важно с учётом долгосрочных планов по созданию собственной ИИ-модели. ByteDance надеется с помощью своей ИИ-модели не только бросить вызов лучшим западным разработкам, но и превзойти их. |
|
✴ 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 Электронное периодическое издание "3ДНьюс" | Свидетельство о регистрации СМИ Эл ФС 77-22224
выдано Федеральной Службой по надзору за соблюдением законодательства в сфере массовых коммуникаций и охране культурного наследия
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
