🌟 General Intuition в коллабе с Epic Games сделали мультиплеерную модель мира

Институт General Intuition вместе с французской лабораторией Kyutai и Epic Games представил MIRA, генеративный симулятор, воспроизводящий матчи Rocket League в формате 2 на 2 в реальном времени.

На входе только история кадров и нажатия клавиш всех четырёх игроков: ни физического движка, ни рендер-движка, ни явных 3D-представлений в инференсе нет.

В отличие от Odyssey, где логика вычислений и рендеринг разведены, MIRA пошла по пути генеративной симуляции в латентном пространстве видео.

В основе - диффузионный трансформер на 5 млрд параметров и отдельный видеокодек-представление на 600 млн.

Вместо автоэнкодера кодек строится поверх замороженного DINOv3-L, и латентное пространство выходит настолько стабильным, что специальные приёмы против дрейфа не понадобились, модель работает из коробки на обычном diffusion forcing.

Экраны четырёх игроков MIRA сшивает в единую сетку латентов, чтобы механизмы пространственного внимания работали между ракурсами и держали машины, мяч и события согласованными на всех видах.

Механизм action dropout достраивает поведение машин, для которых команды не пришли, компенсируя пропуски в потоках действий.

Всего на обучение MIRA ушло около 10 тыс часов геймплея, целиком сгенерированных ботами.

🟡 Тесты

Латентный подход бьёт пиксельный на порядок: gFID 10.7 против 81–105 и ARR 0.91 против 0.49–0.61 (ARR измеряет, насколько отданные команды считываются обратно из генерации).

Ключ к стабильности именно в DINOv3-L, без него картинка дрейфует в 1.3–1.7 раза сильнее, а с ним gFID держится ровным вплоть до 5 минут, и на практике роллаут идёт часами без коллапса.

ARR, кстати, совпадает с оценками живых людей (корреляция Пирсона 0.84).

🟡Недостатки

Контекст модели около четырёх секунд, поэтому повторы голов она попросту досочиняет - выглядит правдоподобно, но не совпадает с тем, что было на самом деле.

Часы и счёт плывут на переходах, а за 40 минут игры набегает порядка 80 некомандных бустов и 30 прыжков.

Авторы опубликовали код обучения и инференса, а также сет Rocket Science из 1000 часов каток в 720p с потоками действий и физическими состояниями.

На одной NVIDIA B200 модель выдаёт 20 FPS при 576p в реальном времени. Потыкать в играбельное демо можно тут.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Власти США сняли ограничения на релиз GPT-5.6

Министерство торговли США разрешило полномасштабный релиз GPT-5.6. OpenAI планирует открыть доступ к модели в ближайшие дни. Ранее развертывание допускалось только поэтапно для предварительно одобренных правительством организаций.

Ограничения сняли после тестирования системы в Институте безопасности ИИ и очных консультаций технической команды OpenAI с регулятором в Вашингтоне.

Сейчас допуски для крупных LLM согласовываются в ручном режиме. По заявлению OpenAI, фрагментированный доступ стал вынужденной мерой, так как единых стандартов в отрасли нет, а требования безопасности из последнего указа администрации США еще дорабатываются.
axios.com

✔️ xAI выпустила Grok 4.5

Новая модель позиционируется как инструмент для кодинга и агентнтых задач. Продукт создавался совместно с командой Cursor, который в июне перешел под контроль SpaceX.

В Terminal Bench 2.1 Grok 4.5 почти сравнялся с GPT-5.5 и на один балл отстал от Fable 5. При этом в DeepSWE 1.1 модель уступает лидерам в решении задач из GitHub-репозиториев.

Стоимость API - $2 за 1 млн входных токенов и $6 за 1 млн выходных. По заявлению создателей, в SWE Bench Pro модель тратит в 4,2 раза меньше токенов по сравнению с Opus 4.8. Скорость генерации достигает 80 токенов в секунду.

Grok 4.5 доступна в консоли xAI, среде Grok Build и редакторе Cursor. Выпущены официальные плагины для Word, PowerPoint и Excel. Релиз в странах Евросоюза отложен до середины июля.
x.ai

✔️ Mistral анонсировала навигационную модель для роботов

Французский стартап представил 8-миллиардную модель Robostral Navigate для пространственной ориентации роботов. Система использует только данные с одной RGB-камеры, полностью обходясь без лидаров и дополнительных датчиков.

Во время инференса модель покадрово рассчитывает следующий шаг по изображению. Если цель пропадает из поля зрения, алгоритм задействует базовые двигательные команды для смены ракурса и поиска.

По данным Mistral, результат тестов превосходит метрики как других монокамерных решений, так и мультисенсорных систем, а Эксперименты с RL-дообучением уже дали прирост общей эффективности на 3,2%.

Модель применима для колесных платформ, шагающих роботов и дронов. Сроки релиза и формат распространения весов пока не раскрываются.
mistral.ai

✔️ MiniMax обучает крупнейшую в Китае модель

Стартап готовит к релизу в 3-м квартале откытую модель на 2,7 трлн параметров. По данным источников, рабочее название проекта - M3 Pro.

Архитектуру масштабировали для улучшения логического вывода и точного выполнения многошаговых инструкций. Текущий флагман разработчика, модель M3, насчитывает 428 млрд параметров.

Выпуском открытой модели такого объема MiniMax планирует усилить позиции на рынке и составить конкуренцию локальным Zhipu, DeepSeek и Moonshot AI.
theinformation.com

✔️ ИИ-компании оккупируют центр Нью-Йорка

Anthropic арендовала 16-этажное здание площадью 43 тыс. кв. метров на Манхэттене по адресу Гудзон-стрит, 330. Новая площадка в 30 раз больше текущего нью-йоркского офиса. После переезда компания планирует увеличить местный штат до 1000 человек к концу года.

По данным агентства CBRE, за первый квартал ИИ-компании арендовали в Нью-Йорке 96 тыс кв. метров - это больше, чем за весь прошлый год. Доля ИИ-сектора в объеме технологической аренды города выросла с 20,9% в 2024 году до 56%.

Ранее крупные офисы на Манхэттене сняли OpenAI и Harvey.
nytimes.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ ByteDance релизнула Seedream 5.0 Pro

Разработчик TikTok выпустил профессиональную версию своего генератора изображений, ориентированную на коммерческий дизайн, продуктовую фотографию и создание рекламы.

Главной фишкой стала функция сепарации слоев. Новинка позволяет выгружать фон и отдельные сгенерированные объекты в виде PNG-файлов с альфа-каналом, что, по задумке, должно избавить дизайнеров от ручного вырезания элементов при дальнейшей сборке макетов в сторонних редакторах.

Второе важное обновление - продвинутый инпэйнт с возможностью выделения области, где нужно заменить конкретный предмет, текстуру или цвет. Модель впишет новые детали, сохранив исходное освещение, тени и общую композицию кадра.

Также Seedream 5.0 Pro умеет рендерить текст на 14 языках, включая русский.

Попробовать можно через веб-интерфейс сервиса Dreamina, а для интеграции в сторонние продукты открыт доступ к API через платформу Byteplus на международном рынке и Volcano Engine в Китае.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Ветеран OpenAI Джошуа Ачиам уходит со своего поста

Главный футуролог компании объявил о завершении работы в компании, его последним днем станет 24 июля.

Ачиам пришел в стартап стажером в 2017 году и долгое время возглавлял команду, отвечавшую за безопасность.

После расформирования этого подразделения в феврале он перешел на позицию Chief Futurist, где исследовал глобальные риски и влияние AGI на общество и государственную политику.

В прощальном письме Джошуа сказал, что уход не вызван конфликтом, однако он убежден, что развивать концепцию безопасного AGI сегодня можно и за пределами крупных коммерческих лабораторий.

Отставка Ачиама продолжает череду увольнений специалистов по безопасности из OpenAI. Имя его преемника пока не известно.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Meta* представила Muse Spark 1.1

Superintelligence Labs выпустила мультимодальную модель Muse Spark 1.1 для работы с кодом, агентными системами и управления компьютером. В отличие от семейства Llama, веса новинки закрыты.

Выступая главным агентом, модель собирает контекст, строит план и делегирует задачи субагентам. Контекстное окно составляет 1 млн токенов. Spark 1.1 умеет самостоятельно сжимать историю прошлых сессий и интегрироваться с серверами MCP.

В бенчмарках MCP Atlas и Humanity's Last Exam Muse Spark 1.1 обошла Opus 4.8, GPT 5.5 и Gemini 3.1 Pro. Opus сохранил лидерство только в SWE-Bench Pro.

Вместе с релизом модели запущен API. Стоимость за 1 млн токенов: $1,25 на вход, $4,25 на выход, $0,15 за кэшированный ввод. Попробовать модель в режиме Thinking можно через веб-версию и приложение Meta AI.
meta.com

✔️ Anthropic добавила аналитику активности в Claude

Запущена бета-версия функции Reflect для веб- и десктоп-клиентов Claude. Инструмент генерирует статистические отчеты об активности пользователя за исключением чатов из режима инкогнито, прикрепленных файлов и запросов на медицинскую тематику.

Сводка за 1, 3, 6 или 12 месяцев показывает частые темы, типичные задачи и часы пиковой нагрузки. Дополнительно в приложение интегрировали напоминания о перерывах и настройку расписания для режима "не беспокоить".

Reflect доступен на всех тарифах. Для работы инструмента необходимо заранее включить функцию памяти. В будущих обновлениях появится поддержка Cowork.
anthropic.com

✔️ OpenClaw стал некоммерческим

Популярный фреймворк для локальных агентов преобразован в независимую некоммерческую организацию. Возглавит OpenClaw Foundation создатель Питер Штайнбергер.

Переход поддержали OpenAI, Microsoft и NVIDIA. OpenAI обеспечит финансирование и выделит команду Claw Labs для совместной разработки. NVIDIA выпустила утилиту NemoClaw для интеграции фреймворка с моделями Nemotron на локальном оборудовании. Microsoft анонсировала корпоративного ассистента Scout на базе технологий OpenClaw.

Крупнейшим финансовым донором фонда стал МIT. Параллельно вуз открывает Институт агентных вычислений для академических исследований.
openclaw.ai

✔️ Cloudflare передаст OpenAI данные о трафике

Компании запустили пилотный проект по оптимизации веб-краулеров и ускорению индексации контента для ИИ-поисковиков.

Cloudflare, обрабатывающая более 20% глобального интернет-трафика, будет передавать алгоритмам OpenAI в реальном времени метрики свежести контента, частоту обновления страниц и качество поступающего трафика.

OpenAI объединит эту информацию с собственной поисковой инфраструктурой и запросами пользователей ChatGPT. Доступ к сетевой аналитике позволит краулерам быстрее находить новые материалы и приоритизировать обход сайтов для генерации актуальных ответов.
cloudflare.com

✔️ NASA открыло доступ к цифровому двойнику для космической робототехники

Аэрокосмическое агентство США и Университет Райса представили первую опенсорсную среду для высокоточной симуляции внутрикорабельных роботов iMETRO Dynamic Simulation.

Платформа, дебютировавшая на конференции ICRA 2026, работает как цифровой двойник физического испытательного стенда NASA. Среда детально воспроизводит интерьеры космических кораблей, лунных баз и физику микрогравитации.

При внутреннем тестировании платформы разработчики создали приложение для удаленного управления в симуляторе и менее чем за сутки развернули его на физическом оборудовании в лабораториях агенства.
news.rice.edu

*организация признана экстремистской, её деятельность на территории РФ запрещена.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🌟Исследователи из научной лаборатории Т-Технологий предложили единый подход для сравнения методов дообучения LLM

Работу представили на ICML 2026. Исследователи сравнили методы дообучения больших языковых моделей, которые учатся на заранее подготовленных парах ответов, и показали, что различия между современными методами дообучения определяются типом ранжирования ответов – попарным или поточечным.

🟡Что именно предложили

Чтобы сделать сравнение корректным, исследователи привели разные методы к единому протоколу оценки. Дополнительно в методы был введен параметр β: он регулирует силу дообучения на человеческих предпочтениях и позволяет более объективно сравнивать методы между собой.

🟡«Мы доказали, что такие сравнения не всегда корректны, и результат может зависеть в том числе от настроек эксперимента, объема данных или этапов обучения. Мы предложили единый подход, который позволяет сравнить методы в одинаковых условиях и понять, какие факторы действительно влияют на качество», — отметил Даниил Гаврилов, руководитель лаборатории Т-Технологий.

🟡Результаты сравнения

Исследование показало, что многие заявленные преимущества алгоритмов выравнивания стираются, а главным фактором качества остается тип ранжирования ответов.

Методы, где модель сравнивает два ответа напрямую (pairwise), чаще показывают более высокий результат на задачах средней сложности, чем подходы, где ответы оцениваются по отдельности (pointwise).

🟡Что использовалось в работе
В работе ученые использовали модели Llama 3.2 3B, Llama 3.1 8B, Mistral 7B, Qwen 2.5 7B и Qwen 2.5 14B. Обучение проводилось на данных Reddit TL;DR, UltraChat и UltraFeedback, а качество оценивали на AlpacaEval 2, ArenaHard, попарных сравнениях ответов с помощью более сильной модели и математических бенчмарках.

🟡Статья

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML

📌 Anthropic описали способ отключать потенциально опасные знания в моделях

Компания опубликовала результаты исследования о том, как управлять доступом к знаниям двойного назначения в больших языковых моделях. Работу выполнена в сотрудничестве с AE Studio.

Речь идёт об информации, применимой и во благо, и во вред. Например, знания по кибербезопасности помогают закрывать уязвимости, но и находить их для атак, а сведения из вирусологии нужны как разработчикам вакцин, так и тем, кто захотел бы создать опасный патоген.

🟡 Предложенный метод назвали GRAM

К каждому слою нейросети добавляются дополнительные нейроны, сгруппированные в отдельные модули - по одному на каждую чувствительную тему.

Во время обучения тексты из такой темы, скажем вирусологии, обновляют только соответствующий модуль, тогда как общие знания модель использует, но заново не переучивает.

После обучения модуль можно удалить и вместе с ним исчезает и сама способность. Либо оставить для узкого круга пользователей, которым эти знания нужны по работе.

🟡 Метод актуален, потому что нынешние средства защиты несовершенны

Обучение отказам и классификаторы, отсеивающие опасные запросы, не меняют того, что модель знает, и их можно обойти через джейлбрейк.

Другой подход, фильтрация обучающих данных, убирает знания, но требует обучать отдельную модель под каждый набор ограничений, что для топовых моделей слишком дорого.

GRAM, по замыслу, должен давать эффект множества по-разному отфильтрованных моделей ценой одного цикла обучения - в экспериментах с 4 категориями одна модель настраивалась 16 способами.

🟡Тесты

Метод проверили в трёх условиях: синтетическом наборе детских рассказов, на модели с 800 млн параметров, обученной на смеси веб-текстов, кода и научных статей, и на 7 моделях размером от 50 млн до 5 млрд параметров.

По результатам, удаление модуля убирало соответствующую способность почти так же полно, как если бы модель на этих данных вообще не обучалась, и при этом не ухудшало общие показатели.

При этом защита устояла перед попыткой восстановить знания дообучением на токсичных данных, тогда как отдельный метод разучивания знания лишь подавлял, и их удавалось вернуть.

🟡Дисклеймер

GRAM не применялся ни к одной из рабочих моделей Claude, и в Anthropic не уверены, что это вообще произойдёт.

Есть нерешённая проблема - некоторые полезные знания могут быть настолько переплетены с опасными, что чётко разделить их не удастся ни этим методом, ни фильтрацией.

Код, скрипты анализа и метрики выложили на GitHub.

Обучающие данные (токенизированные наборы и корпус научных статей по двойным темам) доступны на Hugging Face.


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Alignment #Research #Anthropic

✔️ Cloudflare вводит фильтрацию ИИ-ботов по категориям

Платформа обновила систему управления ИИ-ботами, перейдя от полной блокировки автоматизированного трафика к точечному распределению прав доступа.

Краулеры разделены на 3 категории: Search (индексация для ИИ-поиска), Agent (действия от лица пользователей в реальном времени) и Training (сбор данных для обучения моделей).

С 15 сентября 2026 года платформа изменит базовые настройки для новых доменов.

На страницах с рекламой система начнет автоматически блокировать Training- и Agent-ботов. Доступ останется только у категории Search ради сохранения реферального трафика.

Корпоративные клиенты дополнительно получат каталог верифицированных алгоритмов BotBase, который позволяет идентифицировать конкретного бота и ограничить его действия (например, запретить полное копирование или сохранение материалов сайта).


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Apple подала в суд на OpenAI

В иске Apple обвиняет OpenAI и бывших сотрудников Танга Тана и Чана Лю в краже коммерческой тайны. По версии истца, OpenAI запрашивала информацию о неанонсированных устройствах на собеседованиях с кандидатами из Apple.

Увольняющимся специалистам советовали скрывать планы об уходе для сохранения доступа к внутренней информации. В частности, перед переходом в OpenAI в январе Чан Лю скачал технические спецификации и проектные планы.

Танг Тан курировал дизайн iPhone, Apple Watch и AirPods, после увольнения основал стартап io Products. В прошлом году OpenAI приобрела его за 6,5 млрд долларов.

Apple требует от ответчиков прекратить использование спорных материалов, уничтожить их и переработать дизайн готовящихся к выпуску устройств. OpenAI отвергает обвинения и отрицает сбор закрытой информации конкурентов.
bloomberg.com

✔️ Tencent готовится выкупить Manus

Китайский техгигант ведет переговоры о покупке контрольного пакета акций стартапа. По условиям соглашения, Manus продолжит работу как независимая бизнес-единица, но технологии стартапа будут интегрированы в экосистему WeChat.

Сделка формируется после отмены аналогичного соглашения с Цукербергом. В апреле правительство КНР заблокировало покупку стартапа американской корпорацией.

Из-за вето Пекина на иностранные инвестиции американский венчурный фонд Benchmark выйдет из капитала Manus. В новом соглашении примут участие только азиатские инвесторы - Tencent, ZhenFund, HSG и менеджмент стартапа. Основателю Manus запрещен выезд из Китая.
ft.com

✔️ Bun переехал на Rust при помощи Fable 5

Создатель Bun Джаред Самнер перевел среду выполнения с Zig на Rust за 11 дней. Более 1 млн строк кода сгенерировали 64 параллельно работающих инстанса модели Fable 5. По оценке Джареда, ручной рефакторинг занял бы около года.

Счет за использование API составил 165 тыс долларов. Издержки покрыла Anthropic, купившая Bun в декабре 2025 года.

Новая кодовая база уже доступна в тестовой сборке Bun v1.4.0 (canary). Переход устранил 128 известных багов и увеличил производительность рантайма на 2–5%.
bun.com

✔️ Роботы Unitree G1 впервые провели успешную хирургическую операцию

Университет UC San Diego использовал гуманоидных роботов Unitree G1 для удаления желчного пузыря свиньи. Доклинический эксперимент был направлен на поиск альтернативы медицинским комплексам da Vinci. Кастомная система на базе G1 весит 27 кг и стоит около 67 тысяч долларов. Для сравнения, комплексы da Vinci весят 800 кг, а их стоимость исчисляется миллионами долларов.

Хирурги управляли роботами дистанционно через консоль с гарнитурой. Инженеры разработали спецадаптеры под хирургические инструменты и софт, транслирующий моторику рук человека на манипуляторы машины.

Несмотря на успех, до клинического применения технологии еще далеко. Короткий размах рук робота и задержки передачи сигнала все еще не укладываются в нормативы телехирургии. Кроме того, в эксперименте врачам приходилось регулярно прерывать процесс для калибровки манипуляторов.
nature.com

✔️ ИИ генерирует четверть текстового контента в соцсетях

Платформа детекции ИИ-контента Pangram проанализировала более 1 млн публикаций в соцсетях. По данным исследования, в среднем 25% постов объемом свыше 250 слов написаны полностью нейросетями.

Лидером по объему слопа стал LinkedIn, где 41% лонгридов и 30% постов до 250 слов пишутся исключительно ИИ. Сеть X не отстает - лишь 52,7% твитов создаются живыми людьми, тогда как оставшаяся половина либо полностью сгенерирована, либо написана с помощью LLM. На платформах Medium и Substack доля искусственных текстов составляет около 33% и 22% соответственно.

Самой аутентичной площадкой оказался Reddit. Несмотря на то что 11,6% оригинальных постов там тоже создаются при помощи ИИ, 98,1% комментариев пишут реальные люди.
theregister.com


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌Про уровни ризонинга в GPT-5.6 Sol

Вайбхав Шривастав, руководитель направления развития экосистемы и инфраструктуры OpenAI в Европе, на Ближнем Востоке и в Африке пояснил про градацию ризонинга в GPT-5.6 Sol.

Новая система не соответствует тому, что было в GPT-5.5 и тем, кто переходит на более высокий уровень, следует начинать на один уровень ниже, чем они привыкли.

🟠Light и Low предназначены для быстрых и простых задач

🟠Medium подходит для планирования и анализа

🟠High и xhigh - для сложных многоэтапных задач или верификации

Max и Ultra работают по-разному:

🟢Первый позволяет модели уделять больше времени решению одной задачи;

🟢Ultra использует несколько суб-агентов параллельно, каждый из которых занимается отдельной частью задачи.

Вайбхав рекомендует начинать с низкого уровня и повышать его только при необходимости, так как более высокие уровни требуют больше времени и расходуют больше токенов.

Всё это ни разу не приближает OpenAI к цели, озвученной Грегом Брокманом на Big Technology AI Summit буквально месяц назад. Он хочет сделать ChatGPT простым настолько, насколько это возможно.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Reve выпустила 4K-модель Reve 2.1

По сравнению с версией 2.0, которая вышла месяц назад, улучшили понимание сложных промптов, визуальную логику и качество генерации неанглоязычного текста.

Архитектура генерации ступенчатая - сначала модель планирует компоновку кадра, размечая позиции персонажей, объектов и надписей, затем рендерит итоговое изображение.

После генерации в интерфейсе сервиса можно точечно редактировать и перерисовывать отдельные участки без полной перегенерации картинки.

В рейтинге text-to-image Arena новинка набрала 1306 баллов (+36 очков к прошлой версии) и заняла 2 место в глобальном топе, уступая лишь GPT Image 2.

Версия 2.1 уже доступна в веб-сервисе Reve.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Google AI Studio получил возможность импорта с GitHub

В среде Google AI Studio теперь можно подключать свои репозитории благодаря новой функции "Import from GitHub".

Платформа научилась работать с уже написанной кодовой базой, перестав ограничиваться лишь генерацией проектов с нуля.

При загрузке Gemini автоматически адаптирует код под совместимый формат среды выполнения, позволяя сразу же продолжить редактирование, предварительный просмотр и развертывание приложения.

Сейчас интеграция работает только в одном направлении, изменения не сохраняются обратно в исходный репозиторий, но Логан Килпатрик пообещал, что это временное ограничение - полноценная синхронизация с GitHub уже находится в активной разработке.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml