✔️ Google расширила File Search в Gemini API: 3 апдейта для RAG

File Search получил 3 обновления, ориентированных на разработчиков RAG-систем: совместную обработку текста и изображений, пользовательские метаданные и постраничные цитаты.

Мультимодальный поиск работает на модели эмбеддингов Gemini Embedding 2.

File Search теперь индексирует изображения и текст в общем пространстве, что позволяет агентам находить визуальные ассеты по описанию на естественном языке (например, по эмоциональному тону или визуальному стилю, а не только по именам файлов и ключевым словам).

Пользовательские метаданные крепятся к файлам в формате "ключ: значение". Фильтрация по этим тегам на этапе запроса сужает выборку до нужного среза данных и снижает шум от нерелевантных документов.

Постраничные цитаты привязывают ответ модели к конкретной странице исходного PDF. Это даёт точку для верификации источника без ручного поиска по документу.

Подробности и примеры кода - в developer guide и документации Gemini API.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Anthropic открыла инструмент перевода активаций модели в читаемый текст

Компания представила систему прямой трансляции активаций ИИ-моделей в естественный язык - Natural Language Autoencoder (NLA).

В отличие от SAE, NLA обучается через игру двух моделей с RL: первая переводит активации в текст, вторая пытается восстановить исходное состояние по описанию.

При симуляции кибератак Claude внешне соглашался сотрудничать, но NLA зафиксировал, что в 16% случаев модель понимала, что её тестируют. На SWE-bench "понимание среды" проявлялось в 26% прогонов.

Ограничения: высокая вычислительная стоимость и риск галлюцинаций исключают мониторинг длинных контекстов.

Метод применялся в аудите Claude Mythos Preview и Opus 4.6 перед релизом. Код и часть весов опубликованы на GitHub. Демо можно посмотреть на Neuronpedia.
anthropic.com

✔️ Ai2 разработал MoE-модель нового типа

Институт Аллена представил EMO - MoE-модель с семантической маршрутизацией токенов.

В стандартных MoE токены маршрутизируются независимо и эксперты группируются вокруг поверхностных языковых паттернов. В EMO токены одного документа направляются в общий пул модулей: в результате сеть самостоятельно распределяет экспертов по смысловым доменам без разметки.

Это открывает гибкий деплой: ненужные эксперты отсекаются под конкретную задачу. Одна базовая EMO заменяет десятки доменных моделей. Веса и код опубликованы в открытом доступе.
allenai.org

✔️ Perplexity выпустила автономного агента для macOS

Perplexity выпустила macOS-приложение Personal Computer - автономный агент с прямым доступом к локальным файлам, приложениям, интернету и серверам компании.

В связке с браузером Perplexity Comet агент управляет веб-инструментами без настройки отдельных коннекторов. Задачи можно запускать удалённо с iPhone, пока данные и вычисления остаются на домашнем или рабочем Mac. Для always-on-сценариев рекомендован выделенный Mac mini.

Приложение уже доступно для скачивания. Старый десктопный клиент Perplexity будет помечен как устаревший в ближайшие недели.
PerplexityAI в сети Х

✔️ Genesis AI выходит на рынок робототехники полного цикла

Франко-американский стартап представил базовую модель для управления роботами GENE-26.5 и собственную человекоразмерную роботизированную руку.

Модель совместима как с изделиями Genesis, так и с роботами сторонних производителей. Рука повторяет анатомию человеческой кисти, что позволяет напрямую переносить данные о движениях оператора в обучающий датасет. В демо модель выполняет нарезку помидоров, разбивание яиц, сборку кубика Рубика и игру на пианино.

Для сбора данных разработана телеметрическая перчатка: по данным компании, она в 100Х дешевле аналогов и в 5 раз эффективнее традиционной телеоперации. Перчатку можно носить в рабочих условиях, превращая ежедневные операции в обучающий датасет.
genesis.ai

✔️ Cloudflare сокращает 20% штата

Cloudflare объявила о первом массовом сокращении более 1100 сотрудников (~20% штата) за 16-летнюю историю компании. На фоне рекордных результатов по выручке в первом квартале 2026 года под увольнение попал саппорт во всех подразделениях и регионах.

Руководители объяснили решение переходом на агентно-ориентированную операционную модель: внутреннее использование ИИ в Cloudflare выросло более чем на 600% за последние 3 месяца.

Пакет выходных выплат: зарплата и медстраховка до конца 2026 года, плюс вестинг акций продлён до 15 августа.
cloudflare.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌Особенности полета насекомых указывают путь к созданию роботов с машущими крыльями

Группа учёных Корнеллского университета под руководством профессора физики и аэрокосмической инженерии Джейн Ван опубликовала в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences работу, описывающую механику устойчивого машущего полёта.

Результаты могут стать практической основой для разработки миниатюрных летательных аппаратов с машущими крыльями.

Модель сводит сложную трёхмерную аэродинамику к 5 ключевым параметрам: соотношению массы крыла и тела, нагрузке на крыло, положению шарнира крыла, частоте и амплитуде взмахов.

Анализ этого "пятимерного пространства" дал 2 формулы, по которым можно определить, при каких сочетаниях форма и кинематика сами обеспечивают устойчивость в воздухе без активной коррекции со стороны нервной системы.

Авторы называют этот режим состоянием антирезонанса: при определённом соотношении инерции крыла и движения тела насекомое удерживает равновесие при воздушных возмущениях.

До сих пор считалось, что большинство насекомых пассивно неустойчивы и сохраняют полёт за счёт быстрой нейронной обратной связи (у плодовых мушек, по более ранним данным, корректировка происходит примерно каждые 4 миллисекунды, на каждом взмахе крыла).

По словам Вана, расширение модели до большего числа возможных морфологий показало, что пассивная устойчивость встречается в природе шире, чем предполагалось.

Практический интерес исследования лежит прежде всего в области робототехники.

Создание летающих машин размером с насекомое десятилетиями упирается в необходимость датчиков и быстрых контуров обратной связи: микродроны слишком малы, чтобы нести подобную электронику без потери полезной нагрузки.

Если конструкцию удаётся подобрать так, чтобы устойчивость возникала из геометрии и частоты взмахов, требования к управлению заметно снижаются.

Авторы отмечают, что их работа - вычислительная модель и её предсказания ещё предстоит сопоставить с поведением реальных видов и инженерных прототипов.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ OpenAI закроет возможность файнтюна своих моделей к началу 2027 года

Компания уведомила разработчиков о закрытии платформы самостоятельного дообучения своих моделей. Для новых клиентов возможность запускать тренировки уже заблокирована, а с 6 января 2027 года отключение затронет всех. Инференс существующих кастомных моделей сохранится вплоть до полного вывода их базовых версий из эксплуатации.

Компания смещает фокус с модификации весов на RAG, промпт-инжиниринг и оркестрацию. Консолидация логики внутри экосистемы OpenAI упростит управление обновлениями и биллингом. Тем, кто использовал дообучение для адаптации под узкие ниши, придется пересматривать архитектуру.
startupfortune.com

✔️ В Google DeepMind появился директор по экономике AGI

Профессор Чикагского университета Алекс Имас перешел в Google DeepMind на должность Director of AGI Economics. Он работает в прямом подчинении у сооснователя компании и главного ученого по AGI Шейна Легга.

Команда Имаса займется прогнозированием влияния сильного ИИ на макроэкономику: трансформации рынка труда, перераспределения капитала и адаптации институтов. Отдельный фокус - воздействие автономных ИИ-агентов на рынки.

Для моделирования пост-AGI экономики исследователи задействуют масштабные агентные симуляции. Основная задача нового подразделения - разработать прогностические модели и переосмыслить фундаментальные концепции дефицита и распределения ресурсов.

Имас специализируется на исследованиях на стыке поведенческой экономики и машинного обучения. Также он известен как соавтор книги нобелевского лауреата Ричарда Талера.
Alex Imas в сети Х

✔️ Epoch AI оценила удельную выручку топовых ИИ-лабораторий

По данным Epoch AI, выручка на одного сотрудника в Anthropic достигает $9 млн, в OpenAI - $5,6 млн. Эти показатели выше, чем у любой IT-компании из списка Forbes 2000.
Для сравнения: у NVIDIA этот показатель равен $5,1 млн.

Расчеты Epoch AI опираются на открытые данные о доходах и динамику найма. Аналитики отмечают, что параллельный рост удельной выручки и многомиллиардных годовых доходов нетипичен для технологического сектора.

Высокая капитальная эффективность ИИ-лабораторий достигается за счет концентрации инженеров и масштабного использования вычислительных мощностей. Это обеспечивает уровень производительности, недоступный при традиционной разработке ПО.
epoch.ai

✔️ Higgsfield сделал ИИ-оценщика виральности видео

ИИ-агрегатор запустил инструмент Virality Predictor для моделирования реакции аудитории на видео длиной до 15 секунд. Платформа рассчитывает индекс виральности, вовлеченность с первой секунды и прогнозируемое удержание зрителей.

Инструмент генерирует тепловую карту мозга, которая показывает предполагаемую стимуляцию зрительной коры или миндалевидного тела. Virality Predictor интегрирован в рабочий процесс Ad Reference для перегенерации креативов на основе полученных метрик.

Помимо веб-интерфейса, доступ к оценщику открыт через CLI и MCP. Поддержка MCP позволяет напрямую подключать платформу к Claude Code и OpenClaw. Через API агенты могут генерировать видео, собирать метрики симуляции внимания и самостоятельно корректировать хук на основе полученных данных без участия человека.
higgsfield.ai

✔️ Фейковая модель OpenAI заражала локальные системы инфостилером

Вредоносный репозиторий Open-OSS/privacy-filter возглавил топ Hugging Face, маскируясь под инструмент OpenAI. Под видом модели Privacy Filter распространялся инфостилер для Windows. Проект набрал 244 тысячи скачиваний за 18 часов.

При попытке использования установочные скрипты загружали вредонос, который повышал привилегии в системе через UAC и добавляла себя в исключения Microsoft Defender. Стилер собирал пароли, данные криптокошельков, токены сессий Discord и конфигурации FileZilla, после чего полностью удалял свои следы из системы.

По данным аналитиков HiddenLayer, эта атака использует инфраструктуру, связанную с китайской хакерской группировкой Silver Fox. Администрация Hugging Face уже заблокировала доступ к репозиторию.
thehackernews.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml