✔️ Евросоюз опубликовал свод правил для ИИ-разработчиков в преддверии AI Act.

Брюссель выпустил практическое руководство, которое должно помочь компаниям подготовиться к вступлению в силу Закона об ИИ. Документ детализирует требования к моделям общего назначения по трем ключевым направлениям: прозрачность, авторское право и безопасность.

Разработчикам предстоит документировать источники данных для обучения, предоставлять интерфейсы для аудита и внедрять фильтры для защищенного контента. Требования по безопасности включают обязательное проведение red-teaming и оценку рисков.

Нормы станут обязательными со 2 августа 2025 года, и их публикация сигнализирует об отказе регулятора откладывать сроки, несмотря на просьбы бизнеса. Штрафы за несоблюдение могут достигать 35 миллионов евро или 7% от оборота.
digital-strategy.ec.europa.eu

✔️ GitHub Copilot упрощает модель оплаты за своего кодинг-агента.

GitHub изменил модели тарификации для Copilot coding agent, делая ее более предсказуемой. Теперь каждая сессия работы с агентом, будь то создание нового pull-request или изменение существующего, будет стоить ровно один «премиум-запрос».

Это изменение устраняет неопределенность в расходах. Независимо от сложности задачи и количества затронутых файлов, стоимость сессии остается фиксированной. По заявлению GitHub, такой подход позволит пользователям делегировать агенту до 20 раз больше задач в рамках своей месячной подписки.

Стоит отметить, что хотя использование премиум-запросов стало предсказуемым, расход минут GitHub Actions все еще зависит от времени, которое требуется агенту на выполнение работы. Функция доступна в публичной бета-версии для всех платных планов GitHub Copilot.
github.blog

✔️ Создатели Manus полностью ушли из Китая из-за геополитики.

Стартап Butterfly Effect, разработчик популярного ИИ-агента Manus, ликвидировал всю свою команду в Китае. Это часть стратегии по минимизации геополитических рисков, поскольку основной целевой рынок компании - США. Ранее стартап уже перенес штаб-квартиру из Китая в Сингапур, куда переехали и его основатели.

Компания, получившая поддержку от фонда Benchmark, теперь активно нанимает сотрудников в новых офисах в Калифорнии и Токио. Решение полностью свернуть операции в КНР отражает растущую тенденцию среди технологических стартапов с глобальными амбициями. Они вынуждены дистанцироваться от Китая, чтобы избежать политического давления и обеспечить себе доступ на западные рынки.
theinformation.com

✔️ Reka выложила в опенсорс модель Flash 3.1

Стартап Reka, основанный выходцами из DeepMind и FAIR, представил новую открытую модель Reka Flash 3.1. Эта модель с 21 миллиардом параметров показывает высокую производительность в задачах, связанных с программированием, и позиционируется как сильная основа для создания ИИ-агентов. Она уже доступна на Hugging Face, через API и в Playground.

Одновременно компания выпустила библиотеку Reka Quant. Она позволяет сжимать модель до 3.5 бит практически без потери производительности - падение метрик составляет всего 1.6% по сравнению с 6.8% у стандартных методов.
reka.ai

✔️ AWS запускает маркетплейс для ИИ-агентов, Anthropic в числе первых партнеров.

Amazon Web Services на следующей неделе представит собственный маркетплейс для ИИ-агентов. Платформа, запуск которой ожидается на саммите AWS в Нью-Йорке, позволит стартапам напрямую предлагать свои разработки огромной базе корпоративных клиентов облачного гиганта. Anthropic станет одним из ключевых партнеров на старте, что даст ему серьезное преимущество в конкуренции с OpenAI.

Модель работы будет напоминать магазины приложений: AWS будет взимать комиссию, а разработчики смогут продавать своих агентов по подписке. Запуском собственной площадки Amazon следует тренду, заданному конкурентами. Аналогичные маркетплейсы уже есть у Google Cloud, Microsoft, Salesforce и ServiceNow.
techcrunch.com

✔️ OpenAI упустили Windsurf — Google нанял ключевых людей и взял лицензии, не покупая компанию.

Google заплатил $2.4 млрд, на $600 млн меньше, чем OpenAI.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🔅 Vibe Kanban — оркестрация AI-кодеров в одном окне

Позволяет можно запускать и управлять сразу несколькими AI-агентами для кодинга: Claude Code, Gemini CLI, Codex — всё в одном дашборде.

▶️Что умеет:
- параллельный запуск агентов
- трекинг задач
- переключение между моделями на лету
- встроенный review и контроль над результатами
- backend написан на Rust, frontend на React, всё разворачивается локально
Полностью open-source

🟡 Репозиторий: https://github.com/BloopAI/vibe-kanban
🟡Документация: https://www.vibekanban.com/


@ai_machinelearning_big_data

#ai #aiagent #opensource #Claude #Gemini

🖥 Дженсен Хуанг: США должны продавать чипы даже Китаю — это усилит наше лидерство в AI

Глава NVIDIA объяснил, почему экспорт AI-чипов — это не слабость, а стратегия:

🗣 «Половина AI-разработчиков в мире — китайцы. Пусть они строят свои системы на нашей технологии.»

💡 Что он имеет в виду:

— Если весь мир (включая Китай) работает на американских чипах, платформах и фреймворках,
— США получают техническое и инфраструктурное преимущество,
— А значит — долгосрочное лидерство в AI, даже если некоторые страны развивают собственные модели.

🔍 А как же риски? Военные, шпионские?

> «Они не будут строить военные системы на чужих чипах. Просто не могут себе это позволить.»

Технологии, от которых зависит твой конкурент— это не оружие. Это рычаг влияния.

И чем больше стран завязаны на американском стеке — тем выше шансы, что США останутся в центре мировой AI-инфраструктуры.

Еще из интересного, после того как MIT выпустили исследование о том, что ИИ якобы снижает когнитивные способности человека, Хуанг в своём стиле — дал "жесткий" ответ:

> “Я не читал это исследование, лол”
> “Я каждый день пользуюсь ИИ — и мои когнитивные навыки только растут”

▪ Критическое мышление никто не отменял
> “Я не принимаю ответ как есть — я его анализирую, критикую, уточняю”
> “Такой подход и развивает мышлени

• Полное интервью Дженсена

@ai_machinelearning_big_data

#ai #Ml #nvidia

🔅 Elon Musk винит "плохие данные" за провалы Grok. Но это не вся правда

Elon Musk заявил, что проблемы Grok (например когда модель считала себя Гитлером) связаны с "плохими обучающими данными", и пообещал, что в версии v7 всё будет исправлено, потому что они "очистят датасет".

▶️ Звучит просто. Но если всё дело в данных — зачем тогда продолжают выпускать Grok-4, зная, что он обучен на том же грязном корпусе?

Это больше похоже на попытку перевести фокус с реальных проблем, которые глубже и серьёзнее:

– Выравнивание (alignment) становится всё сложнее
– Проблемы не только в данных, а в самой архитектуре, управлении памятью, RLHF и недостаточной прозрачности модели
– “Плохие данные” — это симптом, а не корень проблемы

Возможно, Grok просто не справляется с масштабом данных, и это не фиксятся «переобучением на v7».

📌 Мы всё ещё в той точке, где модели растут быстрее, чем понимание того, как их контролировать.

@ai_machinelearning_big_data

#elonmusk #grok

📌Sampled Maximal Marginal Relevance (SMMR): новый метод от исследователей из T-Bank AI Research ускоряет работу рексистем и позволяет быстрее и разнообразнее формировать рекомендации в онлайн-сервисах по сравнению с другими известными методами.
Метод SMMR эффективнее решает эту проблему однотипных рекомендаций, случайным образом выбирая объекты из подходящего круга, а не только самые похожие. Благодаря этому рекомендации становятся разнообразнее, и пользователь чаще открывает для себя новое.

Скорость метода SMMR также превосходит известные аналоги, такие, как MMR (Maximal Marginal Relevance) и DPP (Determinantal Point Process). Алгоритм выбирает несколько объектов за одну итерацию и увеличивает объем выборки с каждым шагом. Это приводит к снижению количества необходимых шагов с 100 до 5–10 на размере выборки из 3000 кандидатов. По итогу, скорость новой методики в 2–10 раз выше MMR и DPP, а рост разнообразия рекомендаций составил 5–10%.

SMMR эффективно работает на больших объемах данных за счет снижения вычислительной сложности. По сравнению с классическими подходами, для списков из нескольких тысяч объектов алгоритм требует в 10–100 раз меньше итераций. При этом уровень случайности носит управляемый характер благодаря параметру «температуры». С его помощью степень случайности при выборе объектов можно регулировать, тем самым настраивая алгоритм под конкретные задачи.

Метод успешно протестировали на трех открытых датасетах: MovieLens (фильмы), Dunnhumby (покупки) и MIND (новости). Результаты оказались стабильными как в потребительских сценариях (подбор фильмов, товаров), так и в более динамичных — например, в рекомендациях новостей. Результаты представлены на ACM SIGIR, которая проходит прямой сейчас в Падуе. Cам метод уже размещен в открытой библиотеке на гитхабе. Кстати на Turbo ML Conf 2025 в Москве будет отдельная большая секция по рексистемам, не пропустите.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml #ai #llm

🧠 Как «вклеить» объект в картинку так, чтобы он выглядел естественно?

Это одна из самых сложных задач в семантической генерации:
🔸 нужно сохранить структуру сцены
🔸 вставить объект по текстовому описанию
🔸 и найти уместное место, а не просто налепить поверх

Большинство моделей с этим не справляются — объект добавляется не к месту или портит фон.

Новый метод Add-it от NVIDIA решает эту задачу без обучения модели.

Он расширяет механизм внимания в диффузионных моделях, чтобы учитывать сразу три источника:

1. Оригинальное изображение
2. Текстовый промпт
3. Промежуточную сгенерированную картинку

📌 Такой подход позволяет:
– сохранить геометрию сцены
– встроить объект туда, где он действительно мог бы быть
– не терять мелкие детали и текстуры

📊 Результаты:
– Add-it без дообучения обходит supervised‑модели
– На новом бенчмарке Additing Affordance показывает SOTA результат по «естественности размещения»
– В слепых тестах люди выбирают его в 80% случаев
– Улучшает метрики качества генерации

🟠Github: https://github.com/NVlabs/addit
🟠Demo: https://huggingface.co/spaces/nvidia/addit
🟠Paper: https://arxiv.org/abs/2411.07232
🟠Project: https://research.nvidia.com/labs/par/addit/

@ai_machinelearning_big_data


#NVIDIA #Diffusion #Addit #StableDiffusion #AIgen #ControllableGeneration

✔️ Эмбеддинг-модель Gemini от Google стала общедоступной.

Google объявила о выходе в общий доступ модели для создания текстовых эмбеддингов - Gemini-Embedding-001. Она доступна разработчикам через Gemini API и Vertex AI. С момента своего экспериментального запуска модель стабильно занимает лидирующие позиции в бенчмарке MTEB и поддерживает более 100 языков.

Gemini Embedding использует технику Matryoshka Representation Learning. Она позволяет разработчикам гибко настраивать размерность выходных векторов, чтобы оптимизировать производительность и затраты на хранение. Максимальная длина входных данных составляет 2048 токенов.

Стоимость использования модели : $0.15 за 1 миллион входных токенов. Доступ к ней можно получить через Gemini API, а бесплатно протестировать - в Google AI Studio.
developers.googleblog.com

✔️ Лаборатория суперинтеллекта в компании Марка Цукерберга обсуждает отказ от open-source.

Недавно созданное подразделение по разработке AGI инициировало дискуссию о кардинальном изменении стратегии компании. Ключевая идея - отказаться от развития флагманской open-source модели Behemoth в пользу закрытой архитектуры, по аналогии с OpenAI и Google. Такой шаг стал бы серьезным философским сдвигом для компании, которая годами продвигала открытый код и завоевала признание разработчиков.

Обсуждения пока находятся на ранней стадии и требуют одобрения Марка Цукерберга. Однако сама дискуссия, начатая новой командой под руководством Александра Ванга, указывает на возможный стратегический разворот гиганта соцсетей.
nytimes.com

✔️ В Grok появились анимированные 3D-персонажи.

xAI начала развертывание новой функции «Companions» для чат-бота Grok в приложении для iOS. Обновление добавляет в интерфейс интерактивных трехмерных персонажей, цель которых - сделать общение более персонализированным и выйти за рамки текстовых ответов. На данный момент функция доступна платным подписчикам SuperGrok.

Пользователи могут выбрать одного из двух анимированных аватаров: аниме-девушку Ani или красную панду Bad Rudy. Включить их можно в меню настроек. В компании обещают позже добавить третьего персонажа.
Elon Mask в сети Х

✔️ Топовые немецкие ученые в области Med AI переехали работать в Китай.

Два выдающихся специалиста из Германии, Роланд Эйльс и Ирина Леманн, присоединились к Университету Фудань в Шанхае. Их работа была ключевой в создании атласа клеток поджелудочной железы человека и использовании ИИ для прогнозирования рисков заболеваний.

Эйльс - всемирно известный математик и биолог, руководивший крупными национальными исследовательскими проектами. Леманн - профессор в области эпигенетики, возглавлявшая несколько международных научных конференций. Супруги опубликовали более 1000 научных работ и имеют свыше 100 000 цитирований.

В Университете Фудань они присоединились к Институту интеллектуальной медицины и планируют создать совместную немецко-китайскую ИИ-лабораторию.
scmp.com

✔️ Perplexity будет дообучать модели Kimi.

Глава Perplexity Аравинд Шринивас рассказал о планах компании начать пост-тренинг моделей Kimi от Moonshot AI. Решение было принято после внутренних тестов, которые показали, что потенциал Kimi сопоставим с GPT-4 и Claude.

Решающим фактором стало превосходство Kimi K2 в бенчмарках на программирование. В частности, в тесте SWE-bench Verified она показала результат 65.8%, значительно опередив Claude с его 50.2%.

В Perplexity рассчитывают, что дальнейшее дообучение модели усилит ее агентные возможности.
CEO Perplexity сети X

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml