Лента новостей

🔎 Google меняет главную страницу Google убрал привычную кнопку «Поиск» и тестирует новую AI‑ориентированную домашнюю страницу для пользователей, не вошедших в аккаунт. Вместо неё рядом с полем ввода появились функции «Создать изображение», «Спросить о файлах» и «Мозговой штурм», ориентированные на работу с искусственным интеллектом. 🚀

🚀 1 млн токенов в 24 ГБ VRAM Пользователь manu69x запустил контекст почти в 1 млн токенов на одной RTX 3090, используя модель на основе Qwen 3.5 35B A3B, которая занимала около 17 ГБ видеопамяти. Контекст не «развалился», и удалось извлечь 7 «иголок» из разных частей текста. Для этого применялся 4‑битный KVarN‑квант для K и V в форке BeeLlama.cpp (версия 0.4.3 preview). KVarN — это вариационно‑нормализованная KV‑кеш‑квантование от Huawei, показывающее лучшую точность, чем стандартные кванты, как в оригинальной статье, так и в KLD‑бенчмарках. По словам автора, q4‑кванты не справились бы с такой задачей, что подтверждает практическую эффективность KVarN и меняет представление о возможностях низкобитного KV‑кеш‑квантования. 🌟

🚀 Продажи TSMC выросли на 45 % Согласно последним данным, крупнейший в мире производитель полупроводников TSMC зафиксировал рост выручки на 45 % благодаря сильному спросу на чипы для искусственного интеллекта. Компания поставляет микросхемы таким клиентам, как Nvidia и Google, поэтому её финансовые результаты тщательно отслеживаются как индикатор спроса на AI‑полупроводники. 📈

🧠 Meta открывает исходный код моделей Muse Spark 1.2 и Muse Glimmer 30B Meta объявила, что модели Muse Spark 1.2 и Muse Glimmer 30B будут доступны в открытом виде. Это крупнейшее открытое выпускание весов моделей после публикаций Llama 4 и Llama 3 от MSL 📂.

🚀 Meta представила новую модель ИИ Компания Meta объявила о запуске новой модели искусственного интеллекта в рамках инициативы открытых весов, поддерживаемой генеральным директором Марком Цукербергом. 🤝 Цукерберг подчеркнул, что открытый доступ к весам модели позволит исследователям и разработчикам быстрее развивать технологии ИИ.

🚀 Muse Glimmer — открытая модель 30 B для локальных агентных задач Meta выпустила Muse Glimmer — модель с открытыми весами (лицензия Apache 2.0), оптимизированную для постоянной работы локальных агентов. Она содержит 30 млрд параметров, поддерживает одновременно текст и изображения благодаря отдельному энкодеру восприятия и обучена более чем на 100 языках. Для полной точности модель требовала бы ≈55 ГБ памяти, что недоступно обычным ПК. После 4‑битовой квантизации её размер сократился до <20 ГБ, оставляя место в 24‑32 ГБ‑пакете для KV‑кеша, энкодера и специализированного декодера‑драфтера. При этом снижение качества на агентных задачах практически не наблюдается. Muse Glimmer использует лёгкий DFlash‑драфтер, который предлагает блоки токенов, а основной модуль проверяет их параллельно, что ускоряет генерацию без потери качества. Среди возможностей модели — полное выполнение задач (отличные результаты в DeepSearch QA, MCP‑Atlas, τ3‑Bench, SWE‑Bench), точный вызов функций по схемам, многошаговое рассуждение на больших временных горизонтах и автоматическое восстановление после ошибок инструментов. Она совместима с OpenClaw и другими агентными фреймворками, а также умеет работать с мультимодальными данными. Веса уже доступны на Hugging Face, а в ближайшее время планируются интеграции с Ollama, LM Studio, Unsloth, torchtitan и оптимизации под llama.cpp, MLX, ExecuTorch, vLLM, SGLang. Быстрый старт возможен через Together AI, Fireworks AI и OpenRouter. Meta сотрудничает с AMD, Arm, Dell, Intel и NVIDIA для дальнейшей оптимизации под разные устройства и ждёт отзывов сообщества. 🤖

🚀 Meta открывает исходный код новой модели Muse Glimmer и анонсирует скорый релиз Muse Spark 1.2 Компания Meta сделала доступным для публичного использования свою новую модель на устройстве — Muse Glimmer. В то же время объявлен запуск обновлённой версии Muse Spark 1.2, которая появится в ближайшее время.

🚀 Новый релиз от Meta: Muse‑Glimmer‑30B Meta представила открытый агентный модель Muse‑Glimmer‑30B с 29,6 млрд параметров, включая визуальный энкодер. Модель выпущена под лицензией Apache 2.0 и доступна в формате GGUF на Hugging Face: https://huggingface.co/meta-models/Muse-Glimmer-30B-GGUF Для интеграции с llama.cpp опубликован pull‑request: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/26841 📚 Подробный анонс в блоге Meta: https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-glimmer-open-agentic-model

🛠️ Не полагайтесь слепо на Claude Sonnet В эксперименте автор попросил Claude Sonnet написать скрипт поиска по «vibe‑coding». Получилось приложение, которое открывало 400 файлов за один запуск. После того как была составлена строгая спецификация и задание передано Claude Haiku, приложение открыло 0 файлов, используя корректное индексирование. Для проверки был создан открытый инструмент SpecJudge, который читает спецификации в форматах .md и .cursorrules и оценивает, какой локальный или облачный модельный сервис лучше подходит для задачи. По результатам, локальные модели Llama 3.3 и Qwen обычно достаточны, а Opus и Sonnet часто избыточны. 📊 Видео‑разбор кода и демонстрация SpecJudge доступны по ссылке https://www.youtube.com/watch?v=EOiv7RywtQM, а репозиторий размещён на GitHub и PyPI. Автор приглашает поделиться опытом работы с контекстом и спецификациями в локальных кодовых процессах.

🛑 Пропаганда в чат‑ботах Российская пропаганда «отравляет» AI‑чатботы, заставляя их распространять ложные сведения. По сообщениям, модели вроде ChatGPT и их конкуренты были скомпрометированы подразделением Кремля, которое маскируется под правозащитную группу, открывая новый фронт в информационной войне.