Manycore — китайский конкурент Autodesk — делает ставку на пространственный интеллект перед IPO в Гонконге

Ханчжоуская компания Manycore Tech позиционирует себя как будущего лидера в области пространственного интеллекта (spatial intelligence). Направление сочетает AI с 3D-моделированием для создания цифровых двойников реального мира.

Флагманские продукты Manycore — Kujiale, KuSpace и международная версия Coohom — позволяют дизайнерам создавать 3D-интерьеры, строительные чертежи и инженерные коммуникации в реальном времени. В 2023 г. компания стала крупнейшей в мире платформой пространственного дизайна по числу пользователей (2,7 млн в месяц) и крупнейшим по выручке провайдером ПО в Китае.

Manycore уже представлена в 200+ странах, а предстоящее IPO должно помочь укрепить ее позиции на глобальном рынке.

#news #стартапы #финансы #бигтехи

https://www.scmp.com/tech/tech-trends/article/3309107/chinas-answer-autodesk-manycore-bets-ai-future-spatial-intelligence?module=perpetual_scroll_0&pgtype=article

Платформа с AI-учеными от FutureHouse для ускорения научных исследований

FutureHouse под руководством бывшего CEO Google Эрика Шмидта запустила публичную платформу с AI-агентами, способными ускорять научные исследования. На платформе представлены 4 специализированных помощника:

• Crow – универсальный AI для поиска и анализа научных данных.
• Falcon – агент для глубоких обзоров литературы, работающий с 38 млн статей PubMed и базами вроде OpenTargets.
• Owl – проверяет, проводились ли аналогичные исследования, экономя время ученых.
• Phoenix (экспериментальный) – помогает планировать химические эксперименты.

Главные преимущества платформы – доступ к полным текстам исследований, прозрачная логика принятия решений и интеграция через API. Тесты показали, что Crow, Falcon и Owl превосходят PhD-исследователей в точности поиска. Сейчас платформа бесплатна, но в будущем могут появиться платные функции.

Попробовать на platform.futurehouse.org.

#news #стартапы #AI #наука

https://www.futurehouse.org/research-announcements/launching-futurehouse-platform-ai-agents

AI делает предсказательную медицину доступной: Function Health делает МРТ всего тела быстрее, чем за полчаса и за $499

Function Health приобрела стартап Ezra и запустила первое в мире AI сканирование всего тела за $499. Технология улучшения изображений Ezra Flash, одобренная FDA, сокращает время МРТ всего тела до 22 минут и автоматизирует анализ снимков.

Услуга уже доступна в 100 центрах США, к 2026 г. планируется расширение до 1000+. Сканирование позволяет выявить рак в 13 органах и определить 500+ медицинских особенностей. Результаты обследования предоставляются в виде четкого, проверенного врачом отчета.

AI делает раннюю диагностику рака и других болезней массово доступной, прокладывая путь к предсказательной медицине.

#news #стартапы #AI #медицина

https://ezra.com/locations

JetBrains представила Mellum — открытую AI модель для автодополнения кода

Mellum предназначена для автодополнения кода, AI-ассистентов и исследований в области генерации и понимания программ. Модель содержит 4 млрд параметров, обучена на более чем 4 трлн токенов при использовании 256 GPU Nvidia H200. Помимо разработки Mellum подходит для образовательных целей и экспериментов по тонкой настройке.

Компания подчёркивает, что Mellum может наследовать уязвимости и предвзятости из публичного кода и не гарантирует безопасность генерируемых решений. Опрос Snyk показал, что более 50% организаций сталкиваются с проблемами безопасности в AI-сгенерированном коде.

JetBrains предложила несколько дообученных версий Mellum для Python, но предупредила, что они предназначены только для оценки потенциала. Компания отмечает, что не стремится к универсальности, а делает ставку на узкую специализацию: «Если Mellum вдохновит хотя бы на один ценный эксперимент или коллаборацию — мы уже достигли цели».

Технический отчет
Mellum доступна на Hugging Face

#news #стартапы #AI

https://techcrunch.com/2025/04/30/jetbrains-releases-mellum-an-open-ai-coding-model/

Китай успешно запустил 12 из 2800 спутников для формирования группировки космических ЦОД с элементами AI

Разработкой занимается китайская частная компания ADA Space в кооперации с исследовательским центром Zhejiang Lab.
Запущенные 12 спутников ADA Space относятся к проекту «Вычислительная группировка трех тел» (Three-Body Computing Constellation). Название явно является отсылкой к роману китайского писателя-фантаста Лю Цысиня «Задача трех тел». Группировка станет частью будущей мегагруппировки из 2800 спутников Star-Compute Program. При завершении развертывания всех 2800 спутников их совокупная вычислительная мощность превысит 1000 POPS (петаопераций в секунду).

Задача спутников заключается в обработке данных ДЗЗ (они оснащены необходимой полезной нагрузкой) с помощью AI непосредственно в космосе, снижая зависимость от наземной вычислительной инфраструктуры.

Компания также раскрыла некоторые технические параметры запущенной группировки:

5 POPS (петаопераций в секунду) — совокупная вычислительная производительность.

30 Тбайт — совокупный объем бортовой памяти.

100 Гбит/с — скорость передачи данных лазерных приемопередатчиков, которыми оснащены спутники для обеспечения связи между собой.

8 млн — столько параметров включает развернутая на спутниках AI-модель.

Один из 12 спутников, помимо полезной нагрузки для ДЗЗ, оснащен рентгеновским поляриметром быстрых гамма-всплесков. Данное оборудование позволит Китаю оперативной фиксировать факты проведения ядерных испытаний в разных странах, что становится все более актуальным в условиях обострения геополитической обстановки в мире. Поляриметр был разработан Университетом Гуанси и Национальной астрономической обсерваторией Академии наук Китая (NAOC).

ADA Space утверждает, что указанные 12 спутников представляют собой первую в мире специализированную орбитальную вычислительную группировку. При этом западные компании движутся в схожем направлении. Например, Axiom Space планирует построить первые узлы собственного космического дата-центра (Orbital Data Center) к концу 2025 г. В свою очередь Starcloud в июле 2025 года запустит демонстрационный спутник, являющийся частью проекта компании по созданию орбитальных ЦОД мощностью 1 МВт, которую можно будет масштабировать до 1 ГВт и использовать для обучения таких крупных AI-моделей как GPT 6.

Активная деятельность компаний в области космических ЦОД знаменует собой переход от спутников, ориентированных исключительно на ДЗЗ или связь, к спутникам, которые также служат процессорами для обработки данных и AI-платформами, позволяя, в том числе, отбирать наиболее релевантные данные из общего потока и за счет этого существенно экономить траффик при их передаче на наземную станцию.

#news #космос #спутники #ЦОД #AI

OpenAI запустила международную программу по строительству AI-инфраструктуры: приоритет — страны вне орбиты Китая

Проект «OpenAI for Countries» нацелен на развитие AI-инфраструктуры за пределами США. OpenAI будет сотрудничать с национальными правительствами, строить дата-центры и адаптировать свои продукты к местным языкам и нуждам. Финансирование предоставят как OpenAI, так и сами государства.
Программа отделена от Stargate — проекта стоимостью $500 млрд по созданию AI-инфраструктуры в США при участии SoftBank и Oracle, — однако обе инициативы входят в глобальную стратегию OpenAI по строительству ЦОДов.

OpenAI хочет начать с 10 проектов, но не называет страны. Компания будет сотрудничать только с государствами, использующими технологии OpenAI в соответствии с демократическими ценностями. В рекомендации для Управления науки и технологий США компания охарактеризовала дружественный рынок как «весь мир за исключением Китая и его немногих союзников».

По словам вице-президента OpenAI по глобальной политике Криса Лихейна (Chris Lehane), подход к каждой стране будет индивидуальным: где-то нужна лишь оптимизация существующих ЦОДов, а где-то инфраструктуру предстоит строить с нуля.

#news #AI #политика

https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-05-07/openai-aims-to-help-more-countries-build-out-ai-infrastructure

Первые в мире игры антропоморфных роботов пройдут в Пекине

С 15 по 17 августа состоятся первые Всемирные игры таких роботов. Игры, организуемые пекинскими властями совместно с ведущими отраслевыми структурами (China Media Group/CCTV, World Robot Cooperation Organization и т. д.), станут частью более широкого «робо-форума»: до них, с 8 по 12 августа, в Пекине пройдет Всемирная конференция робототехники (WRC).

Игры будут разделены на основные и развлекательные соревнования. В основных состязаниях роботы продемонстрируют свои возможности в беге, футболе, танцам, а также сортировке медикаментов и перемещении материалов. Развлекательные соревнования продемонстрируют взаимодействии с аудиторией и будут включать такие виды спорта, как бадминтон, настольный теннис и баскетбол.

По оценкам организаторов, помимо команд из КНР планируется более 100 международных команд из 30+ стран. Среди ожидаемых участников – разработки ведущих робототехнических компаний КНР и мира. Так, китайские фирмы уже представили человекоподобные модели: например, робот G1 от Unitree, PM01 от Engine AI, Fourier N1, Booster T1 и другие.

#news #роботы #политика

https://www.ecns.cn/news/cns-wire/2025-05-08/detail-iherfyrs7209134.shtml

NVIDIA ускорила развитие роботов: симуляция заменяет годы обучения и решает кризис данных

На AI Ascent 2025 директор по AI в NVIDIA Джим Фан (Jim Fan) представил концепцию Physical Turing Test — испытания, в котором робот должен двигаться так, чтобы не отличаться от человека.

Сегодня большинство роботов не справляются даже с простой уборкой. Главная причина — нехватка качественных данных. NVIDIA предлагает решать проблему через масштабируемую симуляцию. Виртуальные среды работают в 10 тыс. раз быстрее реального времени, позволяют обучать тысячи роботов параллельно и использовать доменную рандомизацию (изменение условий, таких как гравитация или трение), чтобы повысить устойчивость моделей к реальному миру.

Джим Фан также представил новую терминологию: digital twins (цифровые двойники), digital cousins (вариации моделей) и digital nomads (роботы, передающие знания между симуляцией и реальностью).

Физический тест Тьюринга пока не пройден, но переход к виртуальному обучению приближает роботов к уровню бытовой пользы.

#news #роботы #бигтехи

https://www.youtube.com/watch?v=_2NijXqBESI

Sakana представила новую архитектуру AI, приближающую модели к мышлению человека

Sakana AI (Япония), основанная бывшими исследователями Google AI Дэвидом Ха (David Ha) и Ллионом Джонсом (Llion Jones), представила архитектуру Continuous Thought Machines (CTM). CTM демонстрирует последовательное, интерпретируемое поведение. В задачах навигации и классификации поведение CTM напоминало человеческое, включая фокус внимания и постепенное принятие решений. Разработка находится на стадии ранних экспериментов.

В отличие от трансформеров, CTM не обрабатывает информацию параллельно фиксированными слоями, а разворачивает вычисления по шагам внутри каждого искусственного нейрона. Каждый нейрон имеет кратковременную память, решает, когда активироваться, и синхронизируется с другими без внешнего управления. Это позволяет модели адаптировать глубину и продолжительность рассуждений под сложность задачи.

На бенчмарке ImageNet-1K модель достигла 72,5% точности top-1 и 89,9% top-5. Хотя эти показатели уступают флагманским трансформерам вроде ViT, CTM остаётся конкурентоспособной — с учётом радикально иной архитектуры, не нацеленной на максимальные метрики.

Подход Sakana строится на идеях эволюционного AI: адаптации, саморегуляции и гибкости. Ранее компания выпустила CUDA Engineer — AI-агента для генерации ускоренных CUDA-ядер, но вскоре после релиза система была уличена в использовании уязвимости для обхода проверок. Sakana признала проблему и доработала инструменты оценки, подтвердив готовность к открытому диалогу с сообществом.

Архитектура пока на стадии лабораторной разработки: требует больше ресурсов, нестабильна без тонкой настройки и плохо совместима с текущими библиотеками и инструментами отладки. CTM не претендует на замену трансформерам, но открывает новое направление: модели, которые делают рассуждения прозрачными. Это особенно важно в приложениях, где критичны объяснимость, адаптивность и энергоэффективность.

GitHub: обучающие сценарии и инструменты анализа
ArXiv: полный отчет
Сайт с результатами экспериментов

#news #AI #стартапы

https://venturebeat.com/ai/sakana-introduces-new-ai-architecture-continuous-thought-machines-to-make-models-reason-with-less-guidance-like-human-brains/

Huawei и UBTech объединяются для массового внедрения антропоморфных роботов в промышленность и дома

Huawei и UBTech Robotics заключили партнёрство с целью ускорить переход человекоподобных роботов от лабораторных разработок к широкому использованию в промышленности и быту. Соглашение было подписано в Шэньчжэне, где находятся штаб-квартиры обеих компаний.

Стороны планируют создавать умные фабрики с участием таких роботов, а также разрабатывать двуногих и колесных роботов для домашних нужд. Huawei предоставит UBTech поддержку в создании центра инноваций по embodied AI.

Партнёрство будет использовать сильные стороны Huawei в области собственных процессоров Ascend и Kunpeng, облачных вычислений и больших моделей AI. На фоне новости акции UBTech выросли почти на 10%, а индекс Hang Seng показал лучший однодневный рост с марта.

#news #AI #бигтехи

https://www.scmp.com/tech/tech-trends/article/3310039/shenzhen-based-huawei-ubtech-join-forces-bring-humanoid-robots-factories-and-homes