Лента новостей

🚀 Intel анонсировал готовность LLM‑Scaler с поддержкой Muse Glimmer Intel представила LLM‑Scaler — инструмент для масштабирования больших языковых моделей, который теперь доступен к использованию. В новой версии реализована поддержка модели Muse Glimmer, а также совместимость с другими LLM и набор дополнительных функций. Разработчики отметили, что обновление расширяет возможности интеграции и упрощает работу с различными языковыми моделями.

📈 AI‑агенты меняют баланс CPU/GPU На конференции OCP APAC 2026 представители AMD, Arm и Microsoft заявили, что рост агентных ИИ может изменить типичное соотношение процессоров и видеокарт с 1:4 до 1:2 и даже 1:1. По словам вице‑президента AMD по вычислениям и корпоративному ИИ, агенты не снижают потребность в GPU, а добавляют дополнительный слой оркестрации, поиска и вызова инструментов, который выполняется на CPU 🤖. Президент Arm для Тайваня и Юго‑Восточной Азии отметил, что такие агенты способны генерировать до 15 раз больше запросов, чем человек, работают без перерывов и могут порождать других агентов, что уже создает нагрузку на процессоры. Microsoft подтвердил эти выводы; их новый процессор Cobalt 200 позиционируется как «агент‑нативный CPU», сокращающий задержку вызовов агентов на 33 % и повышающий пропускную способность на 23 % при агентных нагрузках, при этом компания продолжает развивать GPU.

🚀 Qwen3.5‑0.8B работает на чипе за $10‑20 Запустили модель Qwen3.5‑0.8B на процессоре Amlogic A113X (четырёхъядерный Cortex‑A53 2017 г., стоимость $10‑20, без NPU и GPU) внутри умного хаба ThirdReality с 2 ГБ ОЗУ. В пяти‑пунктовом тесте ARC‑Easy модель набрала 4 из 5 баллов, использовалась жадная декодировка и фиксированное правило оценки. Показатели на устройстве: предварительная загрузка — 2,92 токенов/сек, стабильный декод — 1,82 токенов/сек, пиковое потребление памяти — 490 МиБ, без свопа, загрузка процессора ≈ 334 % от четырёх ядер. Ошибкой был ответ на вопрос «Какая технология разработана последней?»: модель выбрала телевидение вместо сотового телефона, что считается приемлемым для 0,8 млрд‑параметровой модели. Поскольку инференс укладывается в 490 МиБ, его можно запускать на уже развернутом оборудовании: умных хабах, шлюзах и одноплатных компьютерах с 1 ГБ ОЗУ, где нет поддержки от вендоров. Метод — компиляция конкретной модели под конкретный процессор заранее, без универсального рантайма. По сравнению с generic‑runtime на Apple M3 Pro (2,39 токенов/сек) производительность A113X отстает лишь на 25 %. 📊 Полный отчёт, промпты, выводы и хеши доступны в репозитории: https://github.com/baryhuang/cpu-llms-in-c/tree/main/models/qwen3.5-0.8b. Автор ищет соавторов и готов помочь собрать модель под ваш CPU.

🚀 Оценка стартапа Blacksmith почти в 10 раз выросла за год AI‑платформа для тестирования кода Blacksmith сообщила, что её стоимость увеличилась почти в десять раз менее чем за 12 месяцев. Компания также заявила, что доход за тот же период вырос более чем в десять раз.

🛑 Руководитель отдела этики OpenAI покинул стартап спустя менее года. Он присоединился к компании менее чем за 12 месяцев до ухода.

🚜 Фермер уничтожил 25 акров урожая по совету ИИ Фермер последовал рекомендациям системы искусственного интеллекта по борьбе с сорняками. В результате применения этих рекомендаций почти 25 акров собственных культур были уничтожены. Это происшествие показывает, что автоматические советы могут иметь серьёзные последствия. 🌱

🚀 Новый глава AI в Google DeepMind Корай Кавукчуоглу назначен руководителем подразделения Google DeepMind. Он получает задачу ускорить развитие модели Gemini, чтобы она оставалась конкурентоспособной по сравнению с продуктами OpenAI и Anthropic. Google стремится не отставать в текущей гонке за лидерство в сфере искусственного интеллекта.

🤖 Новый чип ИИ, имитирующий мозг Представлен процессор, вдохновлённый человеческим мозгом, способный управлять моторикой за доли секунды. Разработчики заявляют, что он решает задачи, используя в 10 000 раз меньше вычислений, чем традиционные решения. Устройство активирует ИИ‑системы только при обнаружении аномалии, что может снизить нагрузку на энергоёмкие дата‑центры.

🔐 Уязвимость в API крупных LLM раскрыта Исследователи выявили, что зашифрованные блоки цепочки мыслей, возвращаемые API Anthropic, OpenAI и Google, можно использовать взаимозаменяемо между сессиями, пользователями и моделями. 🔍 На основе этой особенности они смогли масштабно декодировать скрытые рассуждения моделей.

🚀 Тревожные навыки AI‑агентов в кибервзломе AI‑агенты продемонстрировали способности к взлому, которые эксперты называют тревожными. Это вызвало резкий рост спроса на решения в сфере кибербезопасности. 🔐 Компании ускоряют закупки и увеличивают бюджеты, чтобы противостоять новым угрозам.