✔️ OpenAI поглотила команду стартапа Convogo.

OpenAI начала год с приобретения: к компании присоединяется команда Convogo, платформы для автоматизации работы HR-специалистов и бизнес-коучей. Представители техгиганта подтвердили, что речь идет именно о трансфере талантов, а не о покупке технологий или интеллектуальной собственности.

Для OpenAI это уже 9-е приобретение за последний год. В прощальном письме команда Convogo отметила, что их главная экспертиза заключается в создании прикладных инструментов, которые превращают возможности нейросетей в реальные рабочие процессы — именно этим они и продолжат заниматься на новом месте.

Финансовые условия сделки не разглашаются, однако известно, что она была полностью оплачена акциями. Сам сервис Convogo будет закрыт.
finance.yahoo.com

✔️ Microsoft запустила Copilot Checkout.

Copilot Checkout - это реализация концепции агентной коммерции: полный цикл покупок от поиска и сравнения товаров до финальной оплаты не покидая окно чата и не переходя на внешние сайты магазинов.

Процессинг обеспечивают PayPal, Stripe и Shopify. Для последнего запущено агрессивное развертывание: продавцы подключаются к системе автоматически (с возможностью отказа), тогда как остальные могут интегрироваться через специальный Agentic Commerce Protocol.

Microsoft утверждает, что Copilot Checkout кардинально меняет воронку продаж, повышая конверсию целевых запросов на 194% по сравнению с классическим веб-серфингом.
microsoft.com

✔️ Акции MiniMax взлетели на 109% после дебюта на Гонконгской бирже.

Котировки ИИ-стартапа удвоились в первый день торгов на Гонконгской фондовой бирже, закрывшись на отметке 345 гонконгских долларов. В ходе IPO компания привлекла около $620 млн, значительно опередив локального соперника Zhipu AI (создателя моделей GLM), чьи акции в ходе первичного размещения днем ранее выросли лишь на 13%.

Китайские разработчики сумели опередить американских коллег, первыми выйдя на публичный рынок. Привлеченные средства пойдут на R&D, поскольку коммерциализация продуктов, по словам руководства MiniMax, всё ещё находится на ранней стадии.
cnbc.com

✔️ Глобальные вычислительные мощности ИИ превысили 15 млн. условных H100.

Epoch AI опубликовала базу данных по рынку чипов, согласно которой мировой парк ускорителей достиг производительности, эквивалентной 15 млн. Nvidia H100. В отчете зафиксирована смена поколений железа: основным драйвером выручки Nvidia стал новый чип B300, тогда как доля бывшего флагмана H100 упала ниже 10%.

Совокупное энергопотребление всего этого оборудования оценивается более чем в 10 ГВт. Для сравнения, это вдвое превышает потребности всего Нью-Йорка.

Авторы проекта собирали статистику по финансовым отчетам и оценкам аналитиков, чтобы добавить прозрачности индустрии, где вендоры редко раскрывают точные цифры продаж в штуках.
epoch.ai

✔️ Grok ограничил генерацию изображений для бесплатных аккаунтов.

Платформа отключила функцию создания картинок в Grok для большинства пользователей X после волны критики, связанной с массовой генерацией откровенного контента. Этот шаг стал вынужденной реакцией на давление регуляторов, включая прямые угрозы штрафов и возможной блокировки соцсети X в Великобритании.

Теперь инструменты генерации и редактирования доступны исключительно платным подписчикам. Расчет строится на деанонимизации: платформа хранит платежные данные премиум-клиентов, что упрощает идентификацию тех, кто создает запрещенный контент.
theguardian.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌Hyundai получила награду «Лучшая инновация в области робототехники» на CES 2026.

Мобильная платформа нового поколения, Mobile Eccentric Droid (MobED), признана лучшей инновацией года.

Эта платформа размером 74 на 115 сантиметров оснащена 4 колесами и уникальной системой стабилизации. Она использует технологию Drive and Lift, которая позволяет преодолевать роботу препятствия высотой до 20 сантиметров, уверенно ехать по склонам и "лежачим полицейским", сохраняя при этом горизонтальное положение корпуса.

MobED подготовлен к работе на улице. Он разгоняется до 10 км/ч и работает более 4 часов на одном заряде. В зависимости от модификации, он может везти на себе от 47 до 57 кг. груза.

Массовое производство стартует в первом квартале этого года. Hyundai предлагает две версии:

🟠MobED Basic - тренажер для разработчиков и исследовательских институтов. Вы получаете платформу и сами пишете под неё софт.

🟢MobED Pro - готовое решение для бизнеса. Здесь предустановлены технологии автономного вождения. Система использует ИИ и сенсоры, объединяющие LiDAR и камеры. Управлять таким роботом можно удаленно — интерфейс сделали максимально интуитивным.

Представитель Hyundai Robotics Lab отметил, что эта награда - переход от концептов к реальным продуктам, которые меняют нашу повседневную жизнь.

Напомним, концепт MobED впервые показали еще на CES 2022, и вот, спустя почти 4 года, мы видим серийную модель.

Кстати, в Hyundai говорят, что если масштабировать эту технологию и увеличить грузоподъемность, в будущем мы получим персональный транспорт для человека — нечто среднее между роботом и автомобилем.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🚀 DroPE: как расширить контекст LLM, просто “выкинув” позиционные эмбеддинги (механизм, который говорит трансформеру в каком порядке идут токены.)

Sakana AI выпустили DroPE - метод, который позволяет увеличить контекст у уже предобученных LLM без привычных адских затрат на long-context fine-tuning.

Идея звучит как ересь, но результаты говорят об обратном .

💡 Главный инсайт :
Позиционные эмбеддинги (например RoPE) жизненно важны, чтобы модель нормально обучилась и сошлась.Но после обучения они же становятся главным ограничителем, из-за которого модель плохо переносит контекст длиннее, чем видела на трейне.

То есть:
- для обучения - нужны
- для генерализации на очень длинные последовательности - мешают

📌 Решение DroPE
Авторы предлагают относиться к позиционным эмбеддингам как к временным “строительным лесам”:
- в pretraining они дают стабильность
- после обучения их можно сбросить (drop)
- и получить zero-shot length extrapolation (модель начинает заметно лучше работать на длинах, которых не видела)

Большие контексты нужны пользователям :
- огромные code diff и монорепы
- юридические контракты на сотни страниц
- аналитика логов и документов без разбиения на чанки

Именно тут многие стандартные модели начинают “ломаться” просто потому что контекст слишком длинный.

Результаты:

DroPE проверили на разных open-source моделях:
- калибровка занимает <1% бюджета от исходного pretraining
- а качество на long-context задачах заметно лучше популярных подходов
- сильные результаты на LongBench и RULER

Позиционка нужна, чтобы обучить модель, но может быть лишней, чтобы мыслить длинно

Возможно RoPE - не “обязательная часть архитектуры”, а просто инструмент для стабильного обучения.

📄 Paper: arxiv.org/abs/2512.12167
🔧 Code: github.com/SakanaAI/DroPE

@ai_machinelearning_big_data

#sakana #ai #ml #opensource

🌟 Голографический ИИ-компаньон на базе Grok от Razer.

На CES 2026 Razer анонсировала Project AVA - аппаратного ИИ-ассистента в форм-факторе настольной капсулы с прозрачным дисплеем.

Устройство проецирует 14-сантиметрового 3D анимированного аватара и использует языковую модель Grok от xAI, при этом архитектура системы предполагает возможность подключения других LLM-провайдеров в будущем.

Техническая реализация выходит за рамки простого чат-бота: встроенная камера и массив микрофонов AVA способны воспринимать визуальный и аудио-контекст.

Ассистент в реальном времени наблюдает за происходящим на мониторе пользователя, что позволяет ему выступать в роли игрового коуча, давая тактические советы, или помогать в рабочих задачах.

Пользователи смогут настраивать визуализацию помощника, выбирая между личностями Grok, аниме-персонажами или цифровыми копиями киберспортсменов.

Поставки устройства ожидаются в конце 2026 года, а пока Razer открыла предзаказ для США с внесением возвратного депозита в 20 долларов. Окончательная стоимость устройства пока не объявлена.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Anthropic выходит на медицинский рынок с Claude for Healthcare.

Вслед за анонсом от OpenAI, Anthropic представила Claude for Healthcare, который открывает доступ к ИИ-ассистенту для врачей, страховых компаний и пациентов. Claude получил прямую интеграцию с медицинскими реестрами США и архивом публикаций PubMed.

Пользователи тарифов Pro и Max могут подключить свои медицинские данные через HealthEx и Function Health (поддержку Apple HealthKit и Android Health Connect обещают позже).
anthropic.com

✔️ Apple переводит свой ИИ-ландшафт на Gemini.

Компания заключила многолетнее соглашение с Google на использование моделей Gemini и облачной инфраструктуры для своих будущих продуктов.

Решение продиктовано серьезными проблемами с текущим бэкендом голосового ассистента. Внутренние источники описывают Siri как крайне фрагментированную систему из устаревших компонентов, основанных на жестких правилах и попытках внедрить новые генеративные модели. Такой гибрид сложно поддерживать и масштабировать.

Инженеры Apple продолжат работу над собственной LLM-архитектурой и моделью с триллионом параметров, рассчитывая в будущем вернуть полный контроль над технологическим стеком.
cnbc.com

✔️ Google представила открытый протокол для коммерции.

Universal Commerce Protocol — новый отраслевой стандарт для превращения ИИ-ассистентов в полноценных участников торговли. В разработке протокола принимали участие Shopify, Etsy и Walmart. UCP унифицирует поиск товаров, оформление заказов и пост-продажное обслуживание.

Первые внедрения UCP начнутся в США: интеграция появится в поисковых ИИ-моделях и приложении Gemini. Это позволит совершать покупки с помощью Google Pay (а позже и с PayPal) без перехода на сайты магазинов.

Ритейлеры же смогут предлагать динамические скидки прямо в рекомендациях и использовать ИИ-агентов для клиентской поддержки.
blog.google

✔️ Gemini API научился напрямую работать с файлами из Google Cloud Storage и внешних URL.

Google выпустила обновление для Gemini API, которое существенно упрощает пайплайны передачи данных - больше не нужно предварительно загружать тяжелые файлы во временное хранилище Files API.

Теперь система поддерживает прямую интеграцию с Google Cloud Storage (GCS) и внешними ссылками. Для доступа к данным на сторонних облачных платформах можно использовать URL и API самостоятельно подтянет нужный контент в момент обработки запроса.

Помимо этого, Google в 5 раз увеличила лимит на загрузку — максимальный размер файла вырос с 20 МБ до 100 МБ.
Google AI Studio в сети Х

✔️ Midjourney выпустила аниме-модель Niji 7.

Это первое мажорное обновление ветки за последние полтора года. Модель получила резкий скачок визуальной связности: разработчики устранили проблемы с прорисовкой лиц и физикой бликов в глазах.

Помимо эстетики, в модели обновилось логическое ядро. Niji 7 лучше и буквальнее понимает сложные промпты, спецификации по цветам и нетривиальную анатомию.

Midjourney заявила улучшение работы --sref: функция теперь пригодна для профессионального создания консистентных персонажей.
Обновление уже доступно в веб-интерфейсе и Discord.
Midjourney в сети Х

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Anthropic запустила режим Cowork.

Anthropic переносит агентные возможности Claude Code в массовый сегмент с новой функцией Cowork. Суть нововведения - сдвиг парадигмы от чат-бота к исполнительному ассистенту.

Режим позволяет Claude самостоятельно читать, редактировать и создавать файлы в доверенной директории, не требуя постоянного копипаста в диалоговое окно. Сценарии использования варьируются от наведения порядка в папке до конвертации скриншотов в таблицы и подготовки презентаций на основе заметок. Технически функция базируется на Claude Agent SDK и интегрируется с браузером через Claude in Chrome.

На старте Cowork доступен в Research Preview только для подписчиков Claude Max в приложении для macOS. Версию для Windows и синхронизацию между устройствами обещают добавить в будущих обновлениях.
claude.com

✔️ Марк Цукерберг формирует подразделение для строительства инфраструктуры.

Задача нового подразделения — обеспечить компанию десятками гигаватт энергетических и вычислительных мощностей в текущем десятилетии, с прицелом на сотни гигаватт в долгосрочной перспективе. Глава техно-гиганта считает способность быстро возводить физическую инфраструктуру главным стратегическим преимуществом перед конкурентами по бигтеху.

Руководить направлением будут Сантош Джанардхан (глава глобальной инфраструктуры) и Дэниел Гросс (сооснователь Safe Superintelligence). Их работу будет курировать президент компании Дина Пауэлл Маккормик, чья роль — наладить диалог с правительствами и суверенными фондами.

Создание отдельной структуры формализует планы по инвестированию $600 млрд. в инфраструктуру США к 2028 году.
axios.com

✔️ NVIDIA и Eli Lilly запустят ИИ-лабораторию для поиска новых лекарств.

Компании объявили о создании совместного центра инноваций, в котором будут интегрировать биологические исследования с высокопроизводительными вычислениями на NVIDIA Vera Rubin и платформе BioNeMo.

Особенность пятилетнего проекта — реализация концепции «Lab-in-the-Loop». Это замкнутый цикл непрерывного обучения: роботизированные лаборатории будут генерировать экспериментальные данные в режиме 24/7, мгновенно передавая их для дообучения и калибровки нейросетей. Запуск объекта намечен на март 2026 года.
nvidia.com

✔️ В Nano Banana сгенерировали 1 млрд. изображений.

Вице-президент Goggle Джош Вудвард отчитался в сети Х о востребованности Nano Banana Pro (официальное название — Gemini 3 Pro Image). С момента релиза 20 ноября пользователи создали с её помощью более миллиарда изображений.

Драйвер роста - способность модели корректно генерировать текст на множестве языков и наличие инструментов контроля: освещения, фокуса и ракурсов камеры. В декабре была добавлена возможность редактирования изображений через рисование поверх них с текстовыми подсказками.

Модель по-прежнему доступна всем: на бесплатный тарифе дают 3 генерации Pro-уровня в день, а на премиальных тарифах лимиты расширены до 1000 генераций в сутки.
9to5google.com

✔️Агент Manus научился оцифровывать очные встречи.

Manus представил Meeting Minutes - функцию для запись живых диалогов, интервью и брейнштормов в оффлайне. Система может вести запись без интернета, выполняя обработку данных после восстановления соединения. ИИ автоматически распознает спикеров, выделяет ключевые тезисы и формирует список задач.

Главной фишкой стала бесшовная интеграция с агентом: можно в один клик трансформировать итоги встречи в слайд-дек, текстовые заметки или подготовить документацию прямо внутри диалога с Manus.

Функцию уже раскатали - запись встреч бесплатна, а вот аналитика расходует внутренние кредиты.
manus.im


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ OpenAI открыла доступ к GPT-5.2 Codex через Responses API.

Модель, ранее доступная лишь в среде Codex, теперь предлагается широкому кругу разработчиков. OpenAI позиционирует версию 5.2 как инструмент для глубокого рефакторинга, написания сложной функциональности и аудита безопасности.

Модель поддерживает мультимодальный ввод и предлагает гибкую настройку глубины рассуждений — от низкого до очень высокого уровня.

За повышенную производительность придется платить: стоимость токенов выросла до $1.75 за миллион на вход и $14 на выход. Поддержка новой модели уже появилась в Cursor и Windsurf.
OpenAI Developers в сети X

✔️ Anthropic усиливает команду экспериментальных продуктов Labs.

Майк Кригер оставляет пост директора по продукту, чтобы сосредоточиться на создании новых инструментов в паре с Беном Манном. Руководство основной продуктовой стратегией переходит к Ами Вора, присоединившейся к компании в конце 2025 года; она возглавит Labs совместно с техническим директором Рахулом Патилом.

Подразделение зарекомендовало себя как генератор хитов Anthropic. Именно здесь родился Claude Code, который всего за 6 месяцев превратился в продукт с миллиардной выручкой и был разработан стандарт MCP, ставший отраслевым эталоном со 100 млн. загрузок ежемесячно.

Президент компании Даниэла Амодей говорит, что формат лаборатории позволяет действовать экстремально быстро: например, Cowork был создан с нуля именно в Labs всего за полторы недели.
anthropic.com

✔️ Z.AI представила модель GLM-Image.

GLM-Image стала важной вехой в технологической независимости КНР. Это первая модель, которая обучалась исключительно на китайском стеке - серверах Huawei Ascend Atlas 800T A2 и фреймворке MindSpore, без использования ускорителей NVIDIA.

Под капотом гибрид из 9-миллиардного авторегрессионного трансформера и 7-миллиардного диффузионного декодера на базе DiT. Разработчики утверждают, что такая связка превосходит конкурентов в рендеринге текста и создания инфографики.

API модели предлагается по цене примерно 1,5 цента за изображение, а веса выложены на HuggingFace и ModelScope.
z.ai

✔️ Google обновила модель Veo.

Google обновила свою видеомодель Veo до версии 3.1, добавив возможность генерации роликов с соотношением сторон 9:16, инструменты для апскейлинга до 4K и переработку функции референса по изображению.

3.1 лучше удерживает визуальную консистентность персонажей и окружения между сценами и точнее следует коротким промптам.

Новые возможности уже доступны в приложении Gemini, AI Studio и на Vertex AI.
blog.google

✔️ Скандал с суверенным ИИ в Южной Корее.

Госпроект Сеула стоимостью $6,9 млрд, призванный избавить страну от технологической зависимости от США и КНР, оказался в центре скандала: ключевые участники использовали опен-сорс решения китайских конкурентов.

Проверка показала, что 3 из 5 финалистов конкурса, компании Naver Cloud, SK Telecom и стартап Upstage заимствовали компоненты у Alibaba, DeepSeek и Zhipu AI. В частности, выяснилось, что визуальный энкодер флагманской модели Naver HyperCLOVA X на 99,5% совпадает с архитектурой Qwen 2.5.

Разработчики оправдываются инженерной целесообразностью, утверждая, что заимствовали лишь вспомогательные модули и код инференса. Однако, использование компонентов с китайскими копирайтами в проекте, который финансируется государством, вызвало жесткую критику общественности и поставило под угрозу квалификацию участников.
wsj.com


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🌟 Google обновила MedGemma до версии 1.5.

Медицинский ИИ продолжает хайповать - Google выкатили MedGemma 1.5 и спецмодель для голоса MedASR. Прорыв релиза - в переходе от анализа плоских картинок к полноценным объемным данным.

Раньше мультимодальные модели смотрели на рентген как на обычный джипег. Версия 1.5 научилась работать с объемными данными.

Вы скармливаете ей пачку КТ, МРТ или гистологических патчей, и она анализирует их в совокупности, а не по отдельности. Это важно, так как патология может быть видна только в динамике срезов.

🟡MedASR (Speech-to-Text)

Google поняла, что врачи ненавидят печатать, а те распознавалки голоса, которые есть, ломаются об медицинскую терминологию. В ответ на эту проблему они дотюнили модель специально под диктовку диагнозов и анамнеза.

🟡Локализация и RAG

Модель стала лучше понимать контекст электронных медкарт и указывать конкретные зоны патологии на снимках.

По заверению Google, их внутренние тесты показали рост точности классификации на МРТ 14%, а понимание текстов из электронных карт подскочило с 68% до 90%.

MedASR разнес Whisper large-v3: гугловская модель допускает на 58-82% меньше ошибок при диктовке рентгеновских заключений. Whisper просто не вывозит спецлексику.

Важно понимать, что это базовая модель на 4 млрд. параметров. Она оптимизирована, чтобы крутиться локально и ожидать от такой малютки глубочайшего ризонинга уровня GPT-4 не стоит.

65% на МРТ для реальной клиники это все еще мало. Google, кстати, так и говорит: "дообучайте на своих данных".

Лицензия с приколом: модель открыта для коммерции, но по лицензии Health AI Developer Foundations.

Если вы решите использовать ее для прямой диагностики или лечения пациентов, вам придется сначала сертифицировать свой софт как медицинское устройство у местных регуляторов. Google заранее снимает с себя любую ответственность за галлюцинации модели.

Вобщем, этим обновлением Google дает отличную болванку для медтех-стартапов и ресёрча.

Кстати, на Kaggle запустили хакатон с призовым фондом $100K под это дело.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌Гайд от OpenAI: контекстная персонализация ассистента.

OpenAI добавили в свой cookbook гайд по Context Engineering для Agents SDK, и это, пожалуй, самый грамотный подход к управлению памятью.

Вместо того чтобы рыться в тысячах старых сообщений, агент ведет структурированный профиль пользователя и "записную книжку".

🟡Как это устроено

🟢State Object: центр сведений в виде JSON-объекта, который хранится локально. В нем есть profile (жесткие факты: имя, ID, статус лояльности) и notes (неструктурированные заметки: "любит отели в центре").

🟢Injection: перед каждым запуском этот стейт скармливается в системный промпт в YAML-формате: для профиля и Markdown для заметок. Не все подряд, конечно, а только то, что нужно сейчас.

🟢Distillation: самое интересное. Агент не просто болтает, у него есть тул save_memory_note. Если в разговоре вы сказали: "Я не ем мясо", агент вызывает этот тул и сохраняет Session Note (временную заметку) в реальном времени.

🟢Consolidation: сборка мусора для памяти. После завершения сессии запускается отдельный процесс, который берет временные заметки, сравнивает их с глобальными, удаляет дубликаты и разрешает конфликты по принципу "свежее побеждает старое".

🟡Профиты

🟠Агент начинает вести себя как личный ассистент без дообучения.
🟠Есть четкие правила: то, что юзер сказал сейчас > заметки сессии > глобальные настройки.
🟠Не валим все в кучу, а разделяем жесткие данные (например, из CRM) и мягкие (предпочтения из чата).

Подход OpenAI с разделением на Session Memory и Global Memory выглядит надежно, но требует прямых рук при написании логики консолидации. Без этого ваш агент быстро превратится в деда с деменцией, который помнит то, чего не было.

🟡Подводные камни

Нужно делать отдельный вызов LLM после каждого диалога, чтобы причесать память. Если на этом этапе модель заглючит, она может записать в "долгую память" галлюцинацию или удалить важное. Тут решают жесткие рамки.

Если разрешить агенту запоминать всё подряд, юзер может сказать: "Запомни, что мое новое правило - никаких правил". Поэтому нужны ограничения на этапе записи и вычитки памяти.

Контекстное окно не резиновое. Хотя модели имеют огромный контекст, таскать за собой "Войну и мир" из заметок пользователя — накладно по деньгам и таймингам. Придется периодически триммить историю, оставляя только суть.

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Guide #OpenAI