Лента новостей

✈️ American Airlines автоматически меняет посадку без согласия Автоматизированная система авиакомпании удаляет пассажиров из рейсов, которые они ещё могут успеть, и переводит их на другие рейсы без их согласия. Пассажиры приходят к выходу на посадку и обнаруживают, что их места уже переименованы 🚪. Эти изменения инициирует инструмент AURA, работающий на основе предиктивных алгоритмов, а не фактического пропуска стыковки рейсов.

📱 Facebook запустил отдельное приложение Creator Studio Facebook официально представил самостоятельное приложение Creator Studio, предназначенное для создателей контента. Встроенный AI‑ассистент предлагает персональные рекомендации, учитывая стиль публикаций, их эффективность, вовлечённость аудитории и цели автора 🤖.

🤖 Meta анонсировала открытый ИИ‑модель для разработчиков Meta Platforms выпустила новую модель искусственного интеллекта, сделав её доступной в открытом виде для разработчиков. В онлайн‑эссе, опубликованном в понедельник, генеральный директор Марк Цукерберг предостерёг от сосредоточения передовых ИИ‑технологий в руках ограниченного числа компаний или правительств. Этим манифестом компания обозначила свои амбиции создать ИИ, способный изменить мир.

📊 QAT ускоряет KV‑кеш квантование в Gemma 4 В тестах с BeeLlama.cpp v0.4.3 (форк llama.cpp) сравнивали модели Gemma 4 31B без QAT и с QAT. По показателям Kullback‑Leibler Divergence (KLD) QAT‑модель показывает в 4–20 раз меньшие отклонения, что подтверждает более дружелюбное отношение к KV‑кеш квантованию. ✅ При разных уровнях квантования получены такие результаты: - q8_0 (1997.5 MiB): KLD 0.305575 / 0.015078, ≈ 20.3×; совпадение топ‑1 = 85.115 % → 94.870 % (+9.755 pp) - q6_0 (1527.5 MiB): KLD 0.404391 / 0.022552, ≈ 17.9×; совпадение = 82.415 % → 93.640 % (+11.225 pp) - q5_0 (1292.5 MiB): KLD 0.561436 / 0.040937, ≈ 13.7×; совпадение = 78.566 % → 91.134 % (+12.568 pp) - q4_0 (1057.5 MiB): KLD 0.880436 / 0.090504, ≈ 9.7×; совпадение = 71.630 % → 86.337 % (+14.707 pp) - q3_0 (822.5 MiB): KLD 1.716668 / 0.286372, ≈ 6.0×; совпадение = 57.927 % → 73.017 % (+15.090 pp) - q2_0 (587.5 MiB): KLD 4.176003 / 1.058423, ≈ 3.9×; совпадение = 26.593 % → 48.659 % (+22.066 pp) Таким образом, обучение с учётом квантования значительно повышает точность KV‑кеша в Gemma 4 31B на всех проверенных уровнях.

🚀 Как запустить NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning бесплатно: 4 способа Немотрон 3.5 Lightning от NVIDIA можно запустить без оплаты, используя четыре разных подхода. Первый способ – запуск на собственном локальном GPU, что требует установки необходимых драйверов и библиотек. Оставшиеся варианты включают облачные решения и полностью безкодовый агент, позволяющий работать с моделью без написания программного кода.

🚨 Лондонское метро: полиция вводит живое распознавание лиц Британская железнодорожная полиция начала использовать систему живого распознавания лиц в лондонском метро. Первой станцией, где технология будет работать, стала Виктория. Активисты по защите приватности предупреждают, что такие системы становятся обычной практикой.

🚀 Qwen Studio представила Qwen3.8‑Max Новая модель объединяет широкий набор функций: чат‑бот, распознавание изображений и видео, генерацию картинок, обработку документов. Кроме того, система поддерживает интеграцию веб‑поиска, использование внешних инструментов и работу с артефактами.

🚀 Выпущен Qwen3.8‑2.4T‑A95B Команда объявила о релизе модели Qwen/Qwen3.8‑2.4T‑A95B. Проект направлен на развитие и демократизацию искусственного интеллекта через открытый исходный код и открытую науку 📚.

🤖 Выпущен Qwen 3.8 2.4T, 27B пока недоступен Сегодня объявлен релиз новой модели Qwen 3.8 2.4T. Версия с 27 млрд параметров (Qwen 3.8‑27B) не вышла одновременно: её появление зафиксировано на HuggingFace примерно пять часов назад. 📅 Официальная дата публикации 27‑млрд модели указана на ModelScope: https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3.8-27B

📱 Новая модель LFM2.5‑VL‑3B от Hugging Face — мультимодальная версия семейства гибридных моделей для работы на устройстве. Она объединяет языковую модель LFM2.5‑2.6B и визуальный кодировщик SigLIP2 NaFlex, обрабатывая текст и изображения, улучшая привязку объектов к естественным запросам и предоставляя полностраничный OCR с разметкой макета. Поддерживаются 16 языков, включая русский, и контекст до 32 768 токенов. Эффективность на уровне: 228 токенов/с на Apple M5 Max, 116 токенов/с на AMD Ryzen AI Max+ 395 при потреблении менее 3 ГБ памяти; на Galaxy S26 Ultra достигает 20 токенов/с, полностью работая на устройстве. На одном NVIDIA H100 с vLLM модель выдаёт до 11 000 токенов/с, что почти 1 млрд токенов в сутки. Рекомендовано для быстрых односторонних задач — реальное время обнаружения объектов в авто, пакетный OCR сканов, перевод меню и дорожных знаков. Не предназначена для длительных рассуждений, визуального веб‑дизайна или детального анализа чертежей.