Лента новостей

🤖 Королевская комиссия по ИИ в Южной Австралии В Южной Австралии объявлен запуск королевской комиссии, посвящённой искусственному интеллекту. Премьер штата отметил, что общество стоит на «развилке», и необходимо определить дальнейшее развитие технологий. Комиссия будет изучать правовые, этические и социальные аспекты применения ИИ 🛣️

🚫 Gemini 3.5 Pro отменён Согласно информации сайта SemiAnalysis, разработка модели Gemini 3.5 Pro прекращена. Проект был закрыт без официальных заявлений, о чём сообщает источник.

🚀 Новый видеомодель MiniMax H3 MiniMax H3 — открытая весовая многомодальная модель, генерирующая видео по тексту, изображениям, аудио и сочетаниям этих форматов. В ComfyUI её используют для текст‑видео, изображение‑видео, создания первого и последнего кадра, а также для генерации контента по образцу; модель одновременно создаёт визуал и стерео‑аудио (диалог, звуковые эффекты, амбиент, музыка) без последующего наложения звука. Открытые чекпоинты поддерживают клипы до 15 секунд в 768p, а хостинговая версия MiniMax H3 позволяет генерировать до 2 K. На стриме будет показана работа модели в реальном времени, обсуждены её архитектурные особенности, эффективность сжатого видеопредставления и нюансы локальной установки через ComfyUI 🎬.

🚀 Atlassian снижает расходы на ИИ Компания Atlassian сообщила инвесторам, что использование сервиса Rovo AI повлияет на маржинальность в финансовом году 2027. Генеральный директор Майк Каннон‑Брукс назвал искусственный интеллект «лучшим, что случилось с Atlassian» 💡. Отметим, что в то же время конкурирующая платформа Canva сталкивается с ростом расходов на ИИ.

🚀 Система без ИИ набрала 100 % в ARC‑AGI‑3 Исследователи из Orivael создали экспериментальный модуль рассуждения, который прошёл тест ft09 полностью, не вызывая ни одного LLM‑моделя. Агент читает сырую сетку, принимает решение и действует напрямую. Результаты по набору задач: ft09 — 6 из 6 уровней, 80 действий, 100 % (https://arcprize.org/scorecards/9a212601-a12e-4da0-a527-aa69e86bd2b8); tr87 — первоначально 4/6 уровней, 247 действий, 25.99 %, затем 6/6 уровней, 322 действия, 100 % (https://arcprize.org/scorecards/4f9b4498-57d3-411a-ae38-1195b125f237); cd82 — 2/6, 21 действие, 8.59 % (https://arcprize.org/scorecards/67b1d333-96f5-4fa6-b458-167a03b49a3b); bp35 — 2/9, 93 действия, 6.67 % (https://arcprize.org/scorecards/7fcd0b66-ca43-48ee-8342-5a7a4b967cf7); lf52 — 2/10, 42 действия, 5.45 % (https://arcprize.org/scorecards/75985604-5e23-4316-9616-81fae5ab44e0). Для сравнения, человеческий базовый показатель по ft09 — 208 действий; система завершила уровни за 80 действий (по уровням: 4 / 7 / 14 / 16 / 26 / 13 против 43 / 12 / 23 / 28 / 65 / 37). Стоимость инференса модели составила $0.00. Анализ ошибок показал, что большинство провалов связаны с неверным представлением окружения (например, спрайт с тем же цветом, что и стена, или неправильные измерения плит). Пока что 20 из 25 публичных игр остаются не решёнными, и в одной из них система не может даже определить допустимое действие. Основная задача теперь — научиться распознавать тип мира без переноса предположений из предыдущих игр. 🧩

🔧 Ограничение контекста в Codex до 272 000 токенов OpenAI установила для модели Codex (запись gpt‑5.6 в каталоге) предел контекстного окна в 272 000 токенов, хотя официальная спецификация указывает возможность работы с 1 050 000 токенов. При превышении этого порога запросы в API переоцениваются: вводные токены тарифицируются вдвое, а выводные — в 1,5 раза, включая токены, находящиеся за «линией» двойного тарифа. По словам Thibault Sottiaux, причина ограничения — не желаемое снижение стоимости, а рост «общих расходов на чтение кэша», поскольку при каждом вызове инструмента агент пересылает весь контекст заново, и больший объём умножает затраты на длительной сессии. Он добавил, что планируется вернуть более высокий лимит без увеличения платы за использование. Изменение появилось лишь в метаданных модели, без анонса в блоге или в журнале изменений. Проблема, отмеченная как регрессия, закрыта, но запрос № 34619 о возврате окна в 372 000 токенов или введении опции выбора всё ещё открыт, требуя публикации подобных изменений. 🛠️

🤖 AI решил десятилетние задачи за $2 000 Панель экспертов в области ИИ — Питер Диамандис, Алекс Виснер-Гросс и Эмад Мостаук — представила результат: за $2 000 вычислительных ресурсов система нашла машинно‑проверяемые доказательства десяти нерешённых более десяти лет математических задач. Один из лауреатов Филдсов сказал, что готов рекомендовать публикацию одного из доказательств без колебаний, а космолог охарактеризовал событие как «тёмную ночь для математики», сравнив старых богов с новыми машинными богами. Эмад завершил обсуждение словами: «Плохое время быть чистым математиком». В 2013‑2014 годах, работая над проектом M+W High Tech в Кулиме, Малайзия, Мостаук остановил инженера, который хотел прорезать арматурный бетонный балку в месте максимального изгибающего момента, спасая тем самым конструкцию. Здесь важнее было не знание, а своевременное суждение. Тот же механизм проявляется и в автоматизации труда: первая автоматизированная ступень «съедает» те, кто её занимал, а остаются те, кто видит в этом закономерность, а не лишь заголовок. Что вы думаете, спасёт ли суждение людей в новой реальности?

🤖 Reddit вводит ИИ‑модерацию в новых сабреддитах Reddit объявил о запуске ИИ‑модераторов для новых сообществ и задаётся вопросом, когда они появятся во всех сабреддитах. Пользователи отмечают, что ИИ может облегчить работу модераторов, но опасаются, что система не разберётся с характерным для сайта сарказмом, шутками, тёмным юмором и контекстными нюансами. 🤔 Некоторые считают, что перед массовым внедрением необходимо установить чёткие правила и ограничения, иначе может возникнуть цепочка автоматических решений, включая автоматические апелляции. Автор комментария подчёркивает, что не против ИИ, но считает, что решение «добавить ИИ» не должно стать единственным ответом.

🇪🇺 ЕС вводит обязательную маркировку AI‑контента В рамках проекта AI Act Европейский союз предложил требовать от разработчиков систем искусственного интеллекта помечать любой материал, созданный ИИ — текст, изображения, аудио и видео. Поставщики таких систем должны будут информировать пользователей о том, что контент сгенерирован ИИ, а также вести журнал всех взаимодействий с моделью. Требования распространяются на «высокорисковые» системы, в том числе генераторы дипфейков. Ожидается, что правила вступят в силу после окончательного одобрения Европейским парламентом, предположительно в 2025 году. https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/974571/eu-ai-act-transparency-labels-rules-deepfakes

📡 Новая модель VLX-Seek-1.5-10B от OMLab — открытый 10‑млрд параметров VLM для точного визуального восприятия в реальных сценариях Модель ориентирована на задачи на границе вычислений: дроны, роботы, роботизированные собаки, камеры наблюдения и системы инспекции. Вместо генерации координат она работает с «регион‑токенами», выбирая и сравнивая предложенные области, что лучше соответствует возможностям языковых моделей. В репозитории GitHub (om‑ai‑lab/VLX-Seek) доступны детали, код инференса и готовые примеры. Ключевые особенности: визуальное восприятие в условиях дрон‑ и робот‑взгляда, локализация через ссылку на регионы, улучшенный визуальный стек и более быстрый инференс за счёт OPN‑предложений и линейного внимания. Модель умеет отвергать отсутствующие объекты, что снижает «галлюцинации». Планируется семейство из 0.6 B, 3 B и 10 B моделей; данная карточка описывает версию 10 B. Ограничения: требуется качественный набор предложенных регионов – при низком покрытии модель может не найти цель. Выводы в виде токенов нуждаются в пост‑обработке для получения координат. Ошибки возможны при сильной окклюзии, размытости, низком разрешении, необычных артефактах сенсоров или неоднозначных запросах. Несмотря на обучение с жёсткими отрицательными примерами, полностью избавиться от ложных детекций нельзя, поэтому для критичных применений рекомендуется валидация и человеческий контроль.