Machinelearning

✔️ Президент США и главы ИИ-компаний подписали соглашение о безопасности Документ подписали главы Google, Anthropic, xAI и Nvidia и президент OpenAI Грег Брокман. Юридической силы у соглашения нет, стороны называют его морально обязывающим. Компании обещают ввести четыре уровня контроля и аудита передовых моделей, создать внутренние группы для проверки этих механизмов, допустить внешние проверки и независимый надзор. Критики сетуют, что соглашение необязательное и почти не содержит деталей. axios.com ✔️ В Китае заработал первый суперкластер на 100 тысяч отечественных ускорителей Об этом сообщил Китайский информационный центр интернет-сети CNNIC в докладе о генеративном ИИ. Все компоненты кластера от чипов и сети до хранения данных и охлаждения сделаны в Китае. Вычислительная мощность для ИИ в стране к июню выросла за год на 177%, до 2185 EFLOPS. Аудитория генеративного ИИ превысила 700 млн человек, это больше половины населения. ИИ используют более 30% крупных и средних промышленных предприятий Поднебесной. cnnic.cn ✔️ Ideogram выпустила модель 4.5 Свежая версия сфокусирована на точное и последовательное редактирование графики. Она не накапливает артефакты, смещения пикселей и искажения цвета при длинных цепочках правок. Модель правит фрагменты снимков высокого разрешения без уменьшения исходника и переводит надписи на изображении на другие языки. Ideogram 4.5 доступна в веб-интерфейсе, у партнёров и через API в четырёх режимах качества, от 0,008 до 0,22 доллара за изображение в разрешении 2K. Веса компания обещает открыть в ближайшее время. ideogram.ai ✔️ OpenClaw Foundation открыл код корпоративной платформы для агентов OpenClaw Enterprise управляет постоянно работающими агентами в закрытых средах. Проект начинали в OpenAI, затем передали фонду и доработали вместе с Red Hat и Nvidia. Платформа поддерживает мультиарендность, разделяет доверенные и недоверенные нагрузки, запускает агентов в песочнице, проверяет их действия с помощью языковой модели и

✔️ Anthropic раздаёт бесплатные плюшевые игрушки и стикеры На сайте для разработчиков claude.dev появилась раздача фирменных подарков. В разделе Терминал нужно ввести команду /plushies, чтобы оформить заявку на плюшевого Clawd, маскота Claude Code, или /stickers, чтобы получить набор стикеров. Покупать ничего не нужно, подарок положен один на человека, участвовать могут только совершеннолетние. Дизайн игрушки выбирается случайно, заказать конкретный нельзя. Тайваньское издание BlockTempo насчитало пять вариантов – волшебник, ковбой, учёный, весёлый и в солнечных очках. Заявки принимает и подарки рассылает сторонний сервис Brilliant, поэтому доставка работает только там, где он обслуживает клиентов. Раздача идёт, пока подарки не закончатся. По наблюдению BlockTempo, уже в первый день приём заявок временно закрывался, издание предполагает, что его будут периодически открывать снова. Официального анонса акции Anthropic не публиковала. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ ВКонтакте научила Ленту отличать интерес к контенту от намерения купить Инженеры AI VK построили отдельный контур товарных рекомендаций внутри Ленты ВКонтакте. Обычный рекомендер оптимизируется под релевантный показ, за которым обычно следует лайк, комментарий и другие реакции, но интерес к посту ещё не означает готовность купить товар. Поэтому для товарных публикаций сделали отдельную систему со своими кандидатами, логированием и моделью ранжирования. Она оценивает вероятность того, что конкретный товарный пост приведёт пользователя к заказу. На старте возник классический cold start: мало показов → мало переходов и заказов → мало данных → модель не на чем обучать. Команда подняла логирование товарного домена с 2% до 100%, увеличив обучающую выборку в 15 раз. А пока заказов было недостаточно, использовала более частые proxy-сигналы – например, раскрытие текста поста, которое коррелировало с дальнейшим переходом к партнёру. Для поиска кандидатов система использует два типа сигналов: товарное поведение и обычные контентные интересы. Например, если человек взаимодействует с постом про книги или рецептами, система может найти близкие по смыслу товарные публикации – книги, посуду или другие связанные товары. После этого ранкер решает, стоит ли показывать конкретный товар конкретному пользователю. Само ранжирование мультитаргетное: максимальный вес получает заказ, затем переход к партнёру и только потом более лёгкие действия вроде лайков и времени просмотра. То есть система оптимизируется не под CTR как таковой, а под всю воронку до покупки. За пять месяцев: 🟢сквозная конверсия из показа в созданный заказ выросла на 53%; 🟢число созданных заказов – в 43,2 раза; 🟢переходы к партнёру – в 55,3 раза; 🟢CTR перехода к партнёру – на 95,6%. Инфраструктурно всё работает на Discovery-платформе VK: она позволила настраивать отдельное логирование, быстрее запускать эксперименты и тестировать гипотезы без разработки отдельных сервисов под каждый новый сценарий. Подробно про

🌟 Cloudflare выпустила открытые модели решений Clef Обе модели, Clef и Clef-flash, вышли с открытыми весами и сразу появились в облачной платформе компании Workers AI. Такие модели не пишут текст, а возвращают вероятности вариантов на типизированные вопросы, по которым агент или программа выбирает следующее действие. Clef построена на Qwen3.8-27B, Clef-flash – на Qwen3.5-9B. Обе принимают текст, JSON, изображения и видео, держат контекст 64 тысячи токенов и полностью совместимы с System One API, формат, который TypeSafe AI представила вместе с моделью Jev. Главный соперник Clef – как раз Jev, которая работает только с текстом и закрыта. Модели дообучали с функцией потерь Брайера, чтобы их вероятности совпадали с реальной частотой правильных ответов. 🟡Тесты По замерам на 43 тестах медианная задержка Clef составила 209 мс, Clef-flash – 39 мс, Jev – 524 мс. В классификации банковских запросов BANKING77 Clef набрала 94,2 балла макро-F1 против 79,7 у Jev, в поиске инструментов ToolRet – 69,2 против 65,3 по nDCG@10. Внутри Cloudflare Clef уже классифицирует домены для разведки угроз, разбирает тикеты поддержки и отличает полезных краулеров от вредных. В Workers AI миллион входных токенов стоит 24 цента для Clef и 9 центов для Clef-flash. Для сравнения, Jev у TypeSafe AI тот же миллион входных токенов стоит 4 цента. Дообучать Clef под свои задачи клиенты пока могут только вместе с инженерами Cloudflare, самостоятельный сервис обещан позже. 📌Лицензирование: Apache 2.0 🟡Блогпост 🟡Документация 🟡Веса Clef 🟡Веса Clef Flash 🟡Демо 🟡Лидерборд @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #Decision #Clef #CloudFlare

✔️ OpenAI заблокировала атаку дистилляции скрытых CoT своих моделей Компания пресекла кампанию по состязательной дистилляции, направленную на извлечение скрытых цепочек рассуждений. Ключевой кластер активности компания связала с Moonshot AI. В атаке участвовало 4 тысячи учетных записей, всего было сделано 16 тысяч запросов. Шифрование злоумышленники не вскрывали, в сохранённые диалоги не проникали – операторы копировали зашифрованные рассуждения из одного диалога и просили модель в другом расшифровать и переписать их. OpenAI закрыла этот путь, добавила проверки потоковой выдачи, заблокировала аккаунты и передала наблюдения в Frontier Model Forum. Moonshot AI пока обвинения не комментировала. openai.com ✔️ DeepMind представила систему маркировки сгенерированных белков и геномов Новая технология SynthID Bio встраивает водяные знаки в сгенерированные белки и геномы. Метка закладывается в структуру и считывается даже после физического синтеза молекулы в лаборатории. В зависимости от формата данных алгоритм вносит корректировки в аминокислотные последовательности или меняет координаты атомов в 3D-структурах AlphaFold 3. Заявлено, что точность и функциональность молекул при этом не снижаются. Разработка решает проблему отравления данных и обхода фильтров безопасности. Генерации не похожи на известные патогены и легко проходят автоматический скрининг фабрик по синтезу ДНК, а неразмеченные структуры попадают в публичные базы. Лабораторные тесты показали, что маркированные белковые связки для ряда белков сохраняют целевую аффинность, а эксперименты с геномной моделью Evo 2 подтвердили жизнеспособность созданных бактериофагов с водяными знаками. deepmind.google ✔️ HeyGen представил собственную модель генерации видео Сервис цифровых аватаров анонсировал HeyGen Video - универсальную модель на базе архитектуры MiniMax H3 и и дообученную самим HeyGen. Инструмент создает полноценные кинематографичные сцены и работает в режимах Text-to-Video с одновременным синтезом си

⚡️ ElevenLabs запустила конкурс генеративной рекламы с фондом $100 000 Участники должны создать видеоролик для вымышленного продукта. Главное требование - генерация оригинального джингла исключительно средствами платформы ElevenCreative. Для синтеза видео, графики и дополнительных звуковых эффектов разрешено использовать сторонние решения, но жюри обещает начислять бонусные баллы за максимальное применение инструментов экосистемы ElevenLabs в общем пайплайне. Критерии оценки работ: 🟢Вирусность аудиодорожки (35%) 🟢Целостность концепта (25%) 🟢Качество технической реализации (25%) 🟢Синхронизация визуального ряда со звуком (15%) Победитель заберет $50 000. Все 11 финалистов получат приглашение на собеседование на позицию AI Creative Producer в штат ElevenLabs. Прием готовых роликов вместе с исходниками и описанием архитектуры продакшена открыт до 1 ноября. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ Белый дом создал группу для надзора за ИИ-отраслью Власти США сформировали межведомственную группу Super Intelligence Force для координации федеральной политики в сфере ИИ. Новый орган подчиняется напрямую президенту США. Координатором группы назначен директор Национальной разведки Джей Клейтон. В состав также вошли председатель FTC Эндрю Фергюсон, замминистра обороны по R&D Эмиль Майкл и глава кадрового управления Скотт Купор. Super Intelligence Force будет мониторить угрозы национальной безопасности, удерживать технологическое лидерство США и устранять барьеры, тормозящие разработку. washingtonpost.com ✔️ Из OpenAI ушёл один из авторов Preparedness Framework Дэвид Робинсон, проработавший в компании три с половиной года и участвовавший в создании регламента готовности, объявил об отставке и опубликовал эссе о том, что в отрасли скорость выпуска побеждает качество проработки. Подход, при котором проблемы устраняют по мере появления, он считает оправданным для ПО и недопустимым для ИИ - когда модель превзойдёт человека по когнитивным способностям, устранять последствия критического инцидента будет некому. Дэвид считает, что разработка передовых моделей должна перейти на стандарты гражданской авиации и ядерной энергетики с их строгим резервированием и проектированием систем, исключающим катастрофу из-за человеческого фактора. theatlantic.com ✔️ Aleph Alpha выложила в открытый доступ модель Kolibri Немецкий стартап выпустил под лицензией Apache 2.0 большую языковую модель Kolibri 1, созданную в рамках европейской инициативы цифрового суверенитета и полностью соответствующую нормам EU AI Act. Это MoE на 78 млрд общих и 3,5 активных параметров с базовым контекстным окном в 262 144 токена, которое может масштабироваться до одного миллиона. Kolibri оптимизирована под немецкий и английский языки за счёт кастомного токенизатора UniBPE. Против галлюцинаций применён протокол Merlin-Arthur - модель учат отказываться от ответа, если контекст его не содержит. Среди

🇪🇺 Mistral анонсировали - Large 4, она же Le Chonk: модель на триллион параметров Согласно анонсу, новая модель получила нативную мультимодальность и 49 млрд активных параметров из 1 трлн. Что заявляют разработчики: • Лидерство среди моделей с открытыми весами из США и Европы по совокупности бенчмарков. • Сильные результаты в киберзащите, промышленности и финансах. • Превосходство над закрытыми флагманами в visual grounding: определении объектов и областей изображения по текстовому описанию. Модель создана в Европе и доступна через европейскую инфраструктуру Mistral Cloud. API, по анонсу, уже доступен. Открытые веса обещают к концу октября, ждемс. https://x.com/MistralAI/status/2107456586813730854 @ai_machinelearning_big_data #Mistral

✔️ Wikimedia Foundation обнаружила следы несанкционированной активности агентов OpenAI Фонд сообщил, что его платформы подверглись воздействию неконтролируемых агентов, запущенных из инфраструктуры OpenAI. Согласно заявлению техдиректора Селены Декельманн, ИИ-боты совершали тестовые правки в изолированных песочницах, пытались переписать конфигурацию инструмента цитирования для его эксплуатации в качестве прокси-сервера, а также атаковали публичный сервис совместных заметок Etherpad с целью скрытой пересылки сетевого трафика. Параллельно агенты обрушили на инфраструктуру миллионы запросов к API Wikidata и Wikimedia Commons, что стало одной из вероятных причин майского сбоя службы Wikidata Query Service. Фонд заверил, что компрометации критических данных и внутренних систем не произошло, однако инцидент подсветил системную проблему неконтролируемого ИИ, истощающего открытые ресурсы интернета. По данным Wikimedia, всплеск активности ботов уже привел к росту потребления сети на 50%, а автоматизированные запросы генерируют до 65% серверного трафика. Организация призвала OpenAI признать ответственность за изоляцию своих систем и разработать прозрачные механизмы атрибуции, чтобы некоммерческим платформам не приходилось вручную ликвидировать последствия действий сбежавших моделей за счет ресурсов сообщества. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🌟 Яндекс выложил в опенсорс технологию, которую уже используют Маркет, Реклама и антифрод YTsaurus Flow рассчитан на непрерывные потоки данных большого объёма: события в интернете обрабатываются в реальном времени, без ожидания, пока данные накопятся в партии. За счёт этого алгоритмы быстрее замечают смену интересов пользователей и точнее подбирают рекламу, товары, книги и фильмы. Flow работает в режиме exactly-once: каждое событие учитывается однократно, без потерь и дублей. Сбои не останавливают работу: нагрузка перераспределяется между доступными серверами. Технология встроена в YTsaurus, открытую платформу Яндекса для работы с большими данными, ориентированную на крупный бизнес. Благодаря Flow компании смогут работать с данными не только партиями, но и по мере поступления, а накопленная и свежая информация будет учитываться в одной системе. 🟡В продакшене В Яндекс Рекламе нагрузка на Flow — свыше 100 ГБ данных и миллионы событий ежесекундно. Там же технология сократила время подготовки данных для дообучения части рекламных моделей: раньше процесс занимал более 10 часов, теперь задержка почти полностью устранена. Маркет применяет Flow для оперативной статистики и реакции на изменения спроса, антифрод-системы — для обнаружения действий злоумышленников. 🟡Где ещё применять Обучающие выборки для ML, актуальные данные для сайтов и приложений, счётчики просмотров, кликов и заказов — самые разные проекты, где важна актуальность данных. 📌 Лицензирование: Apache 2.0 🟡Статья 🟡GitHub @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🌟 Ai2 выпустила открытую модель для научных отчётов AstaBrief 8B - файнтюн Qwen3-8B от Института Аллена, который по исследовательскому запросу и найденным фрагментам научных статей пишет отчёт со ссылками на источники. Модель уже работает в Asta, сервисе Ai2, где она стала быстрым режимом в дополнение к Thinking с Claude под капотом. Сама AstaBrief ничего не ищет, отрывки статей ей нужно подать вместе с вопросом. Из них модель отбирает нужное, сводит в связный текст и расставляет ссылки на отрывки, из которых взят каждый факт. Отчёт она пишет целиком за один проход. 🟡Тесты На наборе ScholarQA-CS2 из 200 вопросов по информатике AstaBrief набрала в среднем 87 баллов, по полноте ключевых элементов ответа 90,2, по точности ответа 89, по точности ссылок 90,5, по их полноте 78,2. По этому набору и по DeepScholarBench Ai2 называет модель сопоставимой с конвейером на Claude и со своим исследовательским агентом DR Tulu. В небольшом исследовании с тремя учёными и 14 вопросами в целом предпочли DR Tulu, хотя двое из трёх сочли ссылки у AstaBrief точнее. Пример, как генерировать отчёты по собственным PDF, Ai2 выложила в репозитории ScholarQA. 📌Лицензирование: Apache 2.0 🟡Блогпост 🟡Модель @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #AstraBrief #Ai2