✔️ Apple будет монетизировать Apple Intelligence

Компания планирует продавать расширенные квоты на запросы к Apple Intelligence и обновленной Siri через подписку iCloud+. По словам Тима Кука, пользователи смогут доплачивать за снятие базовых дневных ограничений.

Текущие тарифы iCloud+ уже предлагают слегка увеличенные ИИ-лимиты. Для интенсивной работы с ИИ-функциями Apple добавит в линейку сервиса новые, более дорогие уровни подписки.

Релиз обновленной Siri ожидается осенью в составе очередного обновления iOS.
theverge.com

✔️ Google автоматизировала создание исследований без галлюцинаций в источниках

Science One - экспериментальный фреймворк для автоматической генерации научных статей. Инструмент использует архитектуру Chain-of-Evidence, которая минимизирует галлюцинации.

Алгоритм привязывает каждое утверждение в тексте к конкретному рабочему артефакту или результату выполнения кода. Для работы с литературой система игнорирует внутреннюю память языковой модели и обращается к научным API, выстраивая графы цитирования в реальном времени.

Оценку качества сгенерированных текстов проводит автоматизированный ревьюер CoE Audit. Он проверяет подлинность источников, работоспособность кода и воспроизводимость метрик.

В тестах 5 систем на базе Gemini 3.1 Pro написали 75 статей по 5 задачам. Все 337 цитат Science One оказались подлинными. Кроме того, 12 экспериментов выдали корректные результаты, а в 14 из 15 проверенных работ написанный код полностью совпал с заявленной методологией.
research.google

✔️ MiniMax релизнул видеомодель

H3 - модель генерации видео с поддержкой мультимодального ввода, которая генерирует ролики длиной до 15 секунд в разрешении 2K со стереозвуком по составным промптам.

Модель одновременно обрабатывает текст, изображения, видео и аудио и умеет комбинировать референсы в одном запросе - извлечь движение камеры из загруженного ролика, внешность персонажа из фото, а звук - из аудиофайла. В один промпт можно передать до 12 референсов.

Генерация через API стоит 13 центов за секунду видео в 2К и 9 центов за 768P. Открытый релиз на ModelScope запланирован на 3 августа.
minimax.io

✔️ ByteDance выпустила Seedance 2.5

Новинка генерирует видео длиной до 30 секунд за один проход, что вдвое больше лимита предыдущей версии. Фрагменты можно объединять в ролики длительностью до нескольких минут.

Модель поддерживает расширенный мультимодальный промптинг - в один запрос можно передать до 30 изображений, 10 видеоклипов и 10 аудиодорожек. Для точного контроля визуального ряда и темпа генерации используются таймкоды.

В Китае Seedance 2.5 появилась на платформах Jiemeng AI и Doubao Professional, на глобальном рынке она доступна через сервис Dreamina экосистемы CapCut.
bytedance.com

✔️ ElevenLabs добавила автоматическую озвучку по ролям

Новая функция Character Casting парсит загруженный текст, извлекает персонажей и назначает им роли из библиотеки на 10 тысяч синтетических дикторов. При замене диктора алгоритм обновляет реплики для выбранного персонажа по всему документу.

Инструмент умеет определять нестандартные имена и выдуманные термины. Достаточно задать произношение один раз, после чего правило применяется ко всему тексту. Готовый проект можно дополнить звуковыми эффектами, экспортировать (заявлена поддержка более 70 языков) или опубликовать в ElevenReader.

По оценкам ElevenLabs, Character Casting снижает стоимость производства аудиокниги с $5000 до $200, а время создания - с трех месяцев до нескольких часов. Новая функция доступна в разделе Audiobooks.
elevenlabs.io

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🌟 WASTE: запускаем полную Kimi K3 на MacBook Pro с 64 ГБ памяти

SQLite AI собрала движок на 6000 строк C, который гоняет полновесную K3 без BLAS, CUDA и Python в рантайме.

Kimi K3 после предварительной конвертации из safetensors в формат, который движок умеет читать, занимает 982 ГиБ (диск бы назвал это 1,05 ТБ). В оперативную память она не влезает даже приблизительно.

WASTE держит в RAM только резидентную часть на 27,28 ГБ, а экспертов подтягивает с SSD ровно тогда, когда они понадобились. Скорость генерации выходит 0,49-0,54 токена в секунду. Веса при этом полные, без дистилляции и обрезки слоёв.

🟡Расчёт строится на устройстве MoE

На каждый токен K3 включает около 4% собственных весов - 16 экспертов в каждом из 92 слоёв. Простаивающему весу незачем сидеть в памяти, ему достаточно успеть подгрузиться вовремя.

Контейнер с моделью устроен так, что один эксперт стоит ровно одного чтения с диска - матрицы gate, up и down лежат вплотную, а сами эксперты хранятся в остаточном векторном квантовании (3 ступени кодбуков по 256 записей, 3 бита на вес), и матрица никогда не разворачивается целиком.

🟡Скорость диска

На один токен движок вычитывает 17 ГБ. Внутренний NVMe в MacBook выдаёт 12,78 ГБ/с, и модель успевает читать.

Внешний бокс по USB даёт 0,94 ГБ/с, и тот же токен считается 13 секунд. Вариант для очень терпеливых.

🟡Работа с памятью

Раздувать кэш экспертов выше 46 ГБ бесполезно и вредно - на 52 ГБ скорость падает втрое, на 58 ГБ в 8 раз.

Причина в том, что движок остаётся внутри своего бюджета, а система уже нет - macOS вытесняет кэш на диск, и попадание в память оборачивается обращением к подкачке. Поэтому по умолчанию WASTE не забирает все доступные ресурсы, а берёт на один рабочий набор экспертов меньше, чем мог бы.

Полтокена в секунду - это 30 секунд на одно предложение, но модели вчетверо меньше до сих пор запускают на серверах с терабайтом DDR5, а здесь почти 3 триллиона параметров отвечают без сети.

Если триллионы параметров не нужны, тот же движок крутит Kimi-Linear 48B из контейнера на 19 ГБ и выдаёт 10,7 токена в секунду - с этого проще начать знакомство.

Для K3 придётся освободить терабайт на диске и потратить около 5 часов на M5 Pro в три процесса, почти сутки - если гонять конвертацию чистым торчем.

Авторы, кстати, завели файл с опровергнутыми гипотезами и записали туда всё, что померили и выбросили.


📌Лицензирование: Apache 2.0 License.


🖥Github


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Inference #KimiK3 #WASTE #SQLiteAI

✔️Компании переходят от экспериментов с GenAI к промышленному внедрению

Генеративный ИИ перестал быть исключительно инструментом для прототипов. Все больше компаний интегрируют LLM в разработку, аналитику и внутренние бизнес-процессы. Одновременно растет вопрос: какие направления действительно изменят индустрию, а какие окажутся очередной волной хайпа.

Эти вопросы на ИТ-Пикнике, который пройдет уже в субботу, обсудят руководители AI-направлений крупнейших российских технологических компаний — специалисты, которые сегодня отвечают за развитие и внедрение генеративного ИИ в реальные продукты.

✔️Артём Бондарь, руководитель направления обработки естественного языка Т-Банка, разберет экономику GenAI, противостояние между сторонниками и скептиками LLM, а также критерии, по которым уже сегодня можно оценить перспективность AI-проектов и технологий.

✔️Роман Халкечев, CDO Яндекс Поиска и AI, расскажет, как AI меняет аналитику, процесс принятия решений и требования к специалистам по работе с данными.

✔️Антон Логинов, руководитель направления AI-агентов Т-Банка, расскажет, о том, как ИИ-сотрудники обучались всем тонкостям клиентской поддержки и как удалось масштабировать AI-напарников на более широкие домены.

#news #ai #ml

📌 ИИ-агент Tencent помог решить комбинаторную задачу полувековой давности.

Исследовательский агент Hyra на базе открытой модели Hy3, помог ученым разгадать математическую проблему, которая оставалась нерешенной более 50 лет.

Задача из области комбинаторной математики касалась того, насколько размер множества сумм целых чисел может превышать размер его множества разностей.

Научное сообщество давно доказало, что соответствующий показатель степени не превышает двух, но оставалось неизвестным, является ли эта верхняя граница оптимальной.

Агент использовал модель Hy3 для поиска специфических множеств и вывода общей конструкции. За 24 часа вычислений ИИ нашел ядро решения, которое в итоге легло в основу научного открытия. Ученым оставалось лишь проверить логику, внести корректировки и структурировать доказательство.

Для финальной верификации результата использовали GPT-5.6 Sol, которая помогла корректно перевести расчеты на язык Lean 4.

Итоговая статья подтвердила, что искомый показатель действительно может бесконечно приближаться к 2, делая эту границу оптимальным ответом.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Андрей Карпати предложил новый бенчмарк для ИИ

Он использовал модель Opus 5, чтобы превратить абзац из книги "Властелин колец" в 5500 строк кода браузерной графической библиотеки Three.js.

Генерация сцены заняла около 2-х часов, потребовала миллион токенов и обошлась примерно в 10 долларов. Звук был сгенерирован через ElevenLabs.

По мнению Карпати, привычные тесты на пространственное мышление вроде рисования пеликана на велосипеде в SVG окончательно устарели. Современные мультимодальные модели справляются с ними без труда.

Генерация целых интерактивных миров с помощью кода, по мнению Андрея, может стать новым стандартом оценки возможностей ИИ.

Пока главным препятствием для идеального результата остается отсутствие у модели возможности анализировать собственный видеовыход - сейчас она вынуждена опираться на скриншоты, из-за чего в рендере возникают ошибки.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Белый дом разработал регламент оценки новых моделей

Власти США отчитались о создании добровольного регламента тестирования новых моделей. Документ дает правительству и доверенным партнерам 30-дневный доступ к системам до их публичного релиза.

Содержание регламента, сроки внедрения и список допущенных к аудиту лиц не опубликованы. Эксперты рассчитывали, что администрация представит прозрачную структуру взаимодействия разработчиков с государством, включая требования к кибербезопасности, защите интеллектуальной собственности и конфиденциальности на время проверок.

По данным источников, на ближайшей закрытой встрече Белый дом обсудит новые стандарты с представителями ИИ-компаний.
axios.com

✔️ Apple ввела 30-дневный кулдаун на баг-репорты из-за ИИ-спама

Компания ограничила прием баг-репортов из-за спама, сгенерированного языковыми моделями. С июня компания лимитировала количество одновременных отчетов и ввела месячную паузу для ИБ-исследователей.

Ограничения затронули легитимных специалистов. Итальянский стартап Bynario заявил, что за 3 недели нашел более 50 уязвимостей в macOS с помощью ChatGPT, включая цепочку повышения привилегий до полного контроля над устройством. Из-за ограничений команда не смогла передать все данные.

Сама Apple активно использует LLM для аудита безопасности. В последних патчах компания закрыла в 5 раз больше уязвимостей по сравнению с предыдущими релизами.
ft.com

✔️ Google отменила релиз мобильного приложения AI Studio

Компания отказалась от планов по выпуску отдельного клиента для iOS и Android, несмотря на 800 тысяч предварительных регистраций. В Google пришли к выводу, что заставлять аудиторию скачивать еще одно приложение нецелесообразно.

Вместо этого кодинг-инструменты Studio интегрируют в базовую версию Gemini. Пользователи смогут описать нужный функционал в формате обычного диалога, после чего чат-бот самостоятельно напишет приложение. Ожидается, что эта опция станет доступна как на мобильных устройствах, так и на десктопах, хотя точные сроки запуска пока не раскрываются.

Веб-версия Google AI Studio продолжит работу и развитие.
Google AI Studio в сети Х

✔️ Microsoft выпустит единый суперапп для всех сервисов Copilot

CEO компании Сатья Наделла подтвердил разработку универсального приложения, релиз которого запланирован в этом году. Новая платформа соберет под одной крышей диалоговые интерфейсы, кодинг-ассистентов и автономных агентов. Ожидается, что решение покроет задачи как обычных пользователей, так и корпоративного сектора.

По словам Наделлы, концепция Copilot стремительно эволюционирует из обычного чат-бота в цифрового коллегу и уже близка к формату полноценного автопилота. Интеграция всех этих сценариев в единый продукт должна начаться уже в текущем квартале.

Этот анонс официально подтверждает недавний инсайд, в котором сообщалось, что Microsoft готовит масштабный хаб, связывающий базовый чат-бот, GitHub Copilot, Copilot Cowork и Autopilot.
theverge.com

✔️ Sakana AI представила модель для японского рынка

Модель под названием Namazu на базе Kimi K2.6 дообучена на закрытых данных под локальные бизнес-задачи с фокусом на японский контекст. В бенчмарке FairPoliticsQA файнтюн поднял результат с 34,10% (Kimi) до 56,30% (Namazu) при сохранении показателей родительской модели в логике и кодинге.

Стоимость токенов составляет $0,95 за 1 млн на входе и $4 на выходе. Внешние инструменты тарифицируются отдельно: вызов веб-поиска обойдется в $7 за 1000 обращений, среда выполнения кода - в $0,12 за час. API Namazu полностью совместим со стандартом OpenAI.

Из-за необходимости соблюдать GDPR модель недоступна в ЕС, Великобритании и Швейцарии.
sakana.ai


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🔥 Российские разрабы выкатили бесплатную нейросеть для обучения роботов и беспилотных авто

В мире существуют лишь единицы систем, способных синтезировать физически точные данные для ИИ. Сбер выложил под открытой лицензией MIT семейство моделей Kandinsky WM 1.0, сделав технологию бесплатно доступной для всех разработчиков.

Системы генерируют физически достоверные видео и решают ключевую проблему — невозможность безопасно и дёшево снять вживую редкие или опасные сценарии вроде ДТП, экстремальной погоды или отказов оборудования.

Что внутри:

• Обучение на реальности: Kandinsky 5.0 Video Lite дообучили на нескольких миллионах видеозаписей реальных дорожных процессов и заводских линий;

• Контроль физики: Специальные алгоритмы через RL оценивают сохранение геометрии и естественность кинематики, избавляя ролики от деформации объектов;

• Модульные сценарии: Генерация 5-секундных блоков видео, из которых складывается обучение автономных систем и систем компьютерного зрения.

Модели становятся фундаментом для создания «моделей мира» — систем, способных предсказывать развитие событий в реальности. Решение уже применяют Центр робототехники Сбера и институт AIRI в своём дорожном симуляторе, а полный технический разбор опубликован в статье на Habr.

@ai_machinelearning_big_data

#ai #opensource #sber