Machine Learning Lab.

​​Apple va OpenAI o'rtasidagi tijorat sirlari mojarosi 10-iyul kuni Apple Kaliforniya federal sudida OpenAI'ga qarshi tijorat sirlarini o'g'irlash bo'yicha da'vo qo'zg'atdi. Asosiy ayblanuvchilardan biri — OpenAI'ning apparat ta'minoti bo'yicha rahbari Tang Tan, u Apple'da 24 yil ishlab, iPhone va Apple Watch dizayni bo'yicha vitse-prezident lavozimigacha ko'tarilgan edi. Da'voga ko'ra, Tan va yana bir sobiq Apple muhandisi Chang Liu Apple'ning chiqmagan mahsulotlari va yetkazib beruvchilar tarmog'i haqidagi maxfiy ma'lumotlarni OpenAI'ga o'tkazishgan — bu OpenAI'ning raqobatchi iste'molchi qurilmasini (mumkin, smartfon) yaratishiga yordam bergan. 41 sahifalik arizada 400dan ortiq sobiq Apple xodimi hozir OpenAI'da ishlashi va nomzodlardan suhbatlarga Apple apparat qismlarini olib kelish so'ralgani kabi qiziq tafsilotlar bor. Bu ikki gigant 2024-yilda ChatGPT'ni iPhone'ga integratsiya qilish bo'yicha hamkorlik qilgan edi — endi esa OpenAI Apple bilan bevosita raqobatlashadigan apparat biznesini qurmoqda. Da'vo AI sohasida iste'dodlar va texnologiyalar uchun kurash naqadar keskinlashganini ko'rsatadi, sud qarori esa OpenAI'ning apparat rejalari va hatto IPO istiqboliga ta'sir qilishi mumkin. Menimcha, bu voqea AI sohasida intellektual mulkni himoya qilish masalasi tobora dolzarblashib borayotganini ko'rsatadi — kompaniyalar orasida xodimlar oqimi tezlashgan sari, "kim kimning g'oyasidan foydalanyapti" degan savol muqarrar ravishda ko'payadi. Manba: https://techcrunch.com/2026/07/13/the-wildest-allegations-in-apples-trade-secrets-lawsuit-against-openai/ 👉@machine_learning_lab👈

​​Ochiq vaznli modellar frontier modellarni siqib chiqaryaptimi? TechCrunch'ning yangi tahliliga ko'ra, ochiq vaznli (open-weight) AI modellari yopiq frontier modellardan tezroq o'sib bormoqda. Hugging Face ma'lumotlariga ko'ra, bu bahorda xitoylik ochiq modellar platformadagi yuklab olishlarning 41 foizini tashkil etgan — bu AQSh modellaridan ko'proq. OpenRouter'da eng mashhur oltita model Tencent, Xiaomi, DeepSeek, MiniMax va Z.ai kabi xitoylik kompaniyalarning ochiq modellari, Anthropic'ning Claude Opus 4.7 esa yettinchi o'rinda. Vercel ma'lumotlariga ko'ra, iyun oyida ochiq modellar platformadagi AI so'rovlarining deyarli uchdan birini bajargan. Hugging Face bosh direktori Clem Delangue aytishicha, kompaniyalar endi modellarni "ijaraga olish" o'rniga o'zlariniki bo'lishini xohlaydi. Bu tendensiya "eng aqlli model g'olib bo'ladi" degan qarashni qayta ko'rib chiqishga majbur qilmoqda — Delangue fikricha, bir necha yildan so'ng frontier modellar faqat eksperimental yoki juda yuqori qiymatli vazifalar uchun qolib, ishlab chiqarish yukining katta qismini xususiy yoki ochiq modellar bajarishi mumkin. Bu, shuningdek, xavfsizlik bo'yicha munozarani ham kuchaytirmoqda: Anthropic rahbari Dario Amodei ochiq vaznlarni tarqatish xavfli bo'lishi mumkinligini aytsa, Delangue buning aksini — yopiq modellar aslida hokimiyat konsentratsiyasini kuchaytirishini — ta'kidlaydi. Menimcha, bu tendensiya resurslari cheklangan tadqiqot muhitlari uchun katta imkoniyat ochadi — narxi va moslashuvchanligi tufayli ochiq modellarni mahalliy vazifalar uchun sozlash ancha oson. IUT'da biz ham ko'pincha aynan shu sababdan ochiq modellardan foydalanamiz. Manba: https://techcrunch.com/2026/07/14/the-real-ai-race-may-no-longer-be-at-the-frontier-open-models-hugging-face/ 👉 @machine_learning_lab 👈

Google uchta yangi Gemini modelini taqdim etdi 21-iyul kuni Google DeepMind uchta yangi modelni e'lon qildi: Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite va xavfsizlikka ixtisoslashgan 3.5 Flash Cyber. Kompaniyaning rasmiy blogiga ko'ra, 3.6 Flash 3.5 Flash'ga nisbatan chiqish tokenlarini 17 foizga kamaytiradi (ba'zi benchmarklarda 65 foizgacha), narxi ham pasaygan — chiqish narxi 1 million token uchun 9 dollardan 7,5 dollarga tushirilgan. Kodlash bo'yicha DeepSWE benchmarkida natija 37%dan 49%ga ko'tarilgan. Uchinchi model — 3.5 Flash Cyber — faqat hukumatlar va ishonchli hamkorlarga cheklangan tarzda taqdim etiladi va dasturiy xavfsizlik zaifliklarini topish/tuzatishga mo'ljallangan. Bu chiqarish "eng katta model" emas, "eng samarali model" g'oyasiga urg'u beradi — Google hali Gemini 3.5 Pro'ni chiqarmay, buning o'rniga ishlab chiqarish miqyosidagi AI agentlar uchun narx va tezlikka e'tibor qaratganini ochiq tan olmoqda. Bu, ayniqsa, kunlik minglab so'rovlarni qayta ishlaydigan kompaniyalar uchun muhim. Menimcha, bu sohada narx-sifat nisbati asosiy mezonga aylanayotganining yaqqol misoli. Talabalar bilan loyihalar ustida ishlaganimizda ham ko'pincha eng "kuchli" emas, balki narxi va tezligi mos keladigan modelni tanlashga to'g'ri keladi. Sizga qaysi biri ko'proq maqul eng kuchligimi yoki arzon va tez ishlaydiganimi? 👇 Manba: https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-6-flash-3-5-flash-lite-3-5-flash-cyber/ 👉 @machine_learning_lab 👈

​​🤖 Alibaba'dan yangi gigant: Qwen3.8-Max Alibaba'ning Qwen jamoasi bugun Qwen3.8-Max'ni rasman taqdim etdi — bu hozirgacha Qwen oilasidagi eng qudratli model. Model 2,4 trillion parametrli mixture-of-experts (MoE) arxitekturasida qurilgan, biroq har bir so'rovda taxminan 95 milliard parametr faollashadi — bu uni real ishlatish uchun ancha samarali qiladi. Kontekst oynasi 1 million tokengacha, matn, rasm va videoni bir vaqtda qayta ishlay oladi. Narxi: kirish — $2/million token, chiqish — $6/million token, keshlash esa $0.25/million token. Eng muhimi — keyingi hafta (10-avgust atrofida) Qwen3.8-Max hamda kichikroq Qwen3.8-27B modellari ochiq vazn (open-weight) sifatida chiqariladi. Bu Qwen'ning "Max" darajasidagi birinchi ochiq modeli bo'lishi kutilmoqda. Bu xitoylik AI laboratoriyalari o'rtasidagi tezlashayotgan poyganing yana bir ko'rsatkichi — bir necha hafta oldin Moonshot AI o'zining 2,8 trillion parametrli Kimi K3 modelini ochiq vazn bilan chiqargan edi, endi Alibaba ham shu yo'ldan bormoqda. Ochiq modellarning yiriklashib borishi tadqiqotchilar va kichik kompaniyalar uchun frontier darajadagi modellarga kirish imkoniyatini kengaytiradi, garchi 2,4 trillion parametrli modelni mahalliy ishga tushirish uchun juda katta infratuzilma (bir necha yuz gigabayt VRAM) kerak bo'ladi. Shuni ta'kidlash kerakki, Alibaba'ning "eng qudratli modellardan biri, faqat Claude Fable 5'dan keyin" degan da'vosi kompaniyaning o'zi tomonidan aytilgan bo'lib, hali mustaqil benchmarklar bilan tasdiqlanmagan. Bu yerdagi eng qiziq narsa — parametrlar soni emas, balki ochiq vaznli "Max" darajasidagi modellarning paydo bo'lishi. Bu tadqiqot va ta'lim sohasi uchun katta imkoniyat, ammo amalda ko'pchilik uchun bunday ulkan modelni mahalliy serverda ishga tushirish real emas — cloud API orqali foydalanish hozircha yagona amaliy yo'l bo'lib qoladi. Vendor e'lon qilgan raqamlarga ham ehtiyotkorlik bilan qarash kerak, mustaqil baholashlar chiqquncha. 🔗 https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8 👉 @mach

AI agent sport zali tizimini "xakerlik" qildi Avstraliyaning Melburn shahridan Endryu ismli fuqaro shaxsiy AI yordamchisi (Anthropic'ning Claude'i asosida ishlaydigan ochiq manbali OpenClaw agenti)dan sport zali mashg'ulotiga joy band qilishni so'radi. Agent kutilmaganda zalning bron tizimidagi zaiflikni topib, oddiy foydalanuvchilarga ruxsat etilganidan bir necha oy oldinroq joy band qildi. Bundan ham ko'proq — agent so'ralmagan holda, navbatdagi boshqa foydalanuvchining bronini bekor qilib, o'z foydalanuvchisini uning o'rniga qo'ydi. Endryu buni bekor qilishni so'raganida, agent buni amalga oshira olmasligini aytib kechirim so'radi. ABC News Avstraliyaning yozishicha, bu — mamlakatda qayd etilgan birinchi iste'molchi darajasidagi avtonom AI kiberhujum holati. Bu voqea oddiy, zararsiz ko'ringan buyruq ("menga sport zali darsiga joy band qil") AI agent tomonidan kutilmagan usullar bilan bajarilishi mumkinligini ko'rsatadi. Avstraliyalik AI xavfsizligi tashkiloti rahbari Bill Simpson-Young ta'kidlashicha, bu — internetdagi zaif dasturiy ta'minot bilan avtonom AI agentlarining erkinligi to'qnashganda yuzaga keladigan yangi xavf turining boshlanishi, xolos. Bu holatda hech kim — na foydalanuvchi, na dastur ishlab chiquvchisi, na AI provayderi — aniq javobgar emas. Bu voqea agentlik AI tizimlarini loyihalashtirishda "foydalanuvchi maqsadga erishishi kerak" tamoyilining o'zi yetarli emasligini, balki qanday vositalar bilan erishish mumkinligiga ham aniq chegaralar qo'yish zarurligini yorqin ko'rsatadi — bu aynan bizning agentlik tizimlarimizni loyihalashtirishda ham yodda tutishimiz kerak bo'lgan dars. Manba: https://www.abc.net.au/news/2026-08-10/ai-assistant-hacks-gym-website-aus-cyber-attack/107007986 👉 @machine_learning_lab 👈

Ox Alpha — sirli AI model haqida post Joriy yilning 20-avgust kuni (payshanba) OpenRouter platformasida Ox Alpha nomli sirli AI model paydo bo'ldi. U "stealth model" (yashirin model) sifatida belgilangan bo'lib, tavsifida "kodlash, uzoq muddatli agentlik ishlar va ishlab chiqarish yuklamalari uchun mo'ljallangan fikrlash modeli" deb yozilgan. Model butunlay bepul, ro'yxatdan o'tishsiz ishlaydi, 1 million tokengacha (1 048 576) kontekst oynasiga ega va matn, rasm hamda videoni qabul qila oladi. Mustaqil sinovlar shuni ko'rsatdiki, model DeepSWE kodlash benchmarkida taxminan 80% natija ko'rsatgan — bu ba'zi hisobotlarga ko'ra GPT-5.6 va Claude Fable 5'dan ham yuqori ko'rsatkich (bu rasmiy tasdiqlangan emas, faqat mustaqil tekshiruvlar natijasi). Stripe bosh direktori Patrick Kollison uni ijtimoiy tarmoqda "juda ta'sirli" deb ta'rifladi. Modelning kim tomonidan yaratilgani hali sir bo'lib qolmoqda — OpenRouter uning provayderi "ushbu sinov davomida nomini oshkor qilmaslikni tanlagan uchinchi tomon" ekanligini aytadi, xolos. Dastlab e'tibor xitoylik Z.ai kompaniyasining hali chiqmagan GLM modellariga qaratilgan edi, ammo keyinroq ba'zi tahlilchilar bu taxminga unchalik ishonch bildirmay qo'yishdi — hatto Microsoft'ning chiqmagan MAI modeli ekanligi haqida ham taxminlar bor. Bunday "yashirin" chiqarishlar so'nggi paytlarda AI laboratoriyalari o'z modellarini rasmiy e'lon qilishdan oldin haqiqiy foydalanuvchi fikr-mulohazalarini yig'ish uchun ishlatadigan strategiyaga aylanib bormoqda. Menimcha, bunday "sirli model" hodisalari AI sohasidagi raqobat naqadar keskinlashganini ko'rsatadi — hatto brendini oshkor qilmasdan ham, kompaniyalar mahsulotini keng jamoatchilik oldida sinovdan o'tkazishga tayyor. Ammo kirish imkoniyati bepul va vaqtinchalik (taxminan bir hafta) bo'lgani sababli, uni jiddiy loyihalarga bog'lab qo'ymaslik kerak — hozircha bu faqat qiziqarli sinov imkoniyati, xolos. Siz ham sinab ko'ring: https://oxalpha.com/ Manba: https://techcrunch.com/2026/08/23/w

OpenWorker'ning yangi versiyasi — kiberxavfsizlik uchun ochiq manbali AI agent Taniqli Stanford univeritetidagi AI professor Andrew Ng va uning hamkori Rohit Prasad ishlab chiqqan OpenWorker va ommaga ochiq taqdim etgani haqida o'zining X tarmog'ida post qoldirdi. Bu shunchaki suhbatlashib qolmasdan, kompyuteringizda haqiqiy vazifalarni bajaradigan ochiq manbali AI agent yangi versiyasini. Unda xavfsizlik nuqtai nazaridan, ish jarayonlari uchun ko'plab yangi funksiyalar bor. Andrew'ning yozishicha, feedback tahlillaridan so'ng ko'plab foydalanuvchilar buni ayniqsa kiberxavfsizlik uchun foydali deb topishgan. Yangi versiyada uchta o'rnatilgan xavfsizlik agenti mavjud: (1) kodni zaifliklarga tekshirish, (2) bog'liqliklarni (dependencies) yetkazib berish zanjiri hujumlariga tekshirish, va (3) bulutli xavfsizlik konfiguratsiyasini hujum yuzalariga tekshirish. Bu dasturchilarga mahsulotni ishga tushirishdan oldin ancha ko'proq xavfsizlik ishlarini bajarish imkonini beradi — "shift left" (xavfsizlikni ishlab chiqishning dastlabki bosqichlariga siljitish) deb ataluvchi yondashuvning bir qismi. OpenWorker'ning arxitekturasi ikki qismdan iborat — model va uni ishga tushiruvchi dastur (harness). Harness to'liq ochiq manbali bo'lgani uchun, xavfsizlik jamoalari uni tekshirib, unda kod va ma'lumotlarni qandaydir kompaniyaga yoki hatto begona davlatga jo'natadigan yashirin "orqa eshik" yo'qligiga ishonch hosil qilishi mumkin. Foydalanuvchi qaysi modelni ishlatishni o'zi tanlay oladi: ochiq vaznli modellarni to'liq mahalliy ishlatib, nozik kodning kompyuterdan chiqib ketmasligini ta'minlash mumkin — bu, masalan, ma'lum bir zaiflikni himoyalanish maqsadida qayta yaratish kabi qonuniy xavfsizlik ishlarida foydali, chunki bunday so'rovlar ko'pincha yopiq modellarda rad javobiga sabab bo'ladi. Shuningdek, ChatGPT obunasi, Ox Alpha kabi "stealth" preview modellar yoki istalgan boshqa model API kaliti orqali ham ishlatilishi mumkin. Menimcha, bu loyiha "agentga qanchalik ishonish mu

Azizlar barchangizni mamlakatimizni mustaqillik bayrami bilan tabriklayman. Bu bayram xalqimizning eng asosiy, ardoqli, orziqib kutadigan bayrami bo’lishi kerak. Mustaqillik eng oliy va eng aziz nematdir inson uchun xalq uchun. @machine_learning_lab

​​🎉 Yaxshi xabar: Alhamdulillah, maqolamiz EMNLP MRL 2026 workshop'iga qabul qilindi! 📄 UzLitAttr: o'zbek badiiy matnlarida muallifni aniqlash (authorship attribution) uchun birinchi standart benchmark. Unda 54 ta yozuvchi va 269 ta asar bor. Test va o'quv qismlari asar darajasida ajratilgan, ya'ni bir asarning parchalari ikkala qismga tushib qolmaydi. Dataset bo'linmalari, belgilar va baholash kodini ochiq qilib chiqaramiz. Workshop EMNLP 2026 bilan birga Budapeshtda o'tadi. Ma'lumot uchun EMNLP konferensiyasi NLP sohasida dunyodagi top 3 konferensiyalardan biri. Hammualliflarim Azizbek Muhsinov va Jumabek Alikhanovga rahmat! 🙌 👉@machine_learning_lab👈