Лента новостей

🚀 ByteDance запускает гигантскую модель ИИ Владельцы TikTok объявили о начале обучения нейросети, содержащей 10 триллионов параметров. Проект направлен на создание конкурентоспособного продукта в сфере искусственного интеллекта, способного соперничать с разработками компании Anthropic.

📉 Китай столкнулся с новым ограничением в ИИ Китайские компании и исследователи заявили о появлении узкого места в развитии искусственного интеллекта — исчерпания доступных китайскоязычных данных для обучения моделей. Эксперты предупреждают, что глобальный запас качественного, публично доступного текста, созданного людьми, может полностью исчерпаться уже через шесть лет 🗂️.

📈 Память 2027 года полностью распродана Согласно новому докладу, три крупнейших производителя микросхем — Samsung, SK Hynix и Micron — уже реализовали всю запланированную производственную мощность памяти на 2027 год. Все объёмы будут поставлены компаниям, работающим в сфере искусственного интеллекта 🤖.

🚀 Оптимизация Qwen3.6 на Radeon AI Pro R9700 Автор протестировал новый Radeon AI Pro R9700, запустив модели Qwen3.6 27B и 35B через vLLM в Docker‑образе stilldeadcode/vllm-radiance:0.5.8 (одна карта, режим INT4). Для однокарточного режима изменены только параметры --tensor-parallel-size = 1, gpu-memory-utilization = 0.98 и num_speculative_tokens = 4 (для 27B); остальные настройки (AITER attention, FP8 KV, --no-async-scheduling, --mamba-cache-mode align и RADIANCE_*) оставлены как в референс‑конфигурации для 2× R9700. Модели берутся из репозитория Avesed (Avesed/Qwen3.6‑27B‑INT4‑W4A16 и Avesed/Qwen3.6‑35B‑INT4‑W4A16). 35B в FP8 не помещается в одну 32 ГБ карту, поэтому используется INT4. В tokenizer.json репозитория нужно сбросить truncation.max_length и padding в null, иначе визуальные данные выше ~672 px ломаются. Бенчмарк: 35B‑MoE (KV‑pool 440 241) — prefill ≈ 7 800 ток./сек при 4 k, decode ≈ 61 ток./сек; при 100 k ≈ 4 580 prefill, 52.9 decode. 27B dense (KV‑pool 212 147, MTP включён, spec = 4) — prefill ≈ 1 288 ток./сек при 4 k, decode ≈ 59.6; при 100 k ≈ 1 027 prefill, 53.7 decode. Тесты показали, что глубина 4 превзошла глубину 8 на 17‑48 % в скорости.

🧬 ИИ, обученный на ДНК, «создал» 16 новых вирусов Учёные обучили искусственный интеллект на генетических данных, после чего модель сгенерировала 16 ранее неизвестных вирусов. 🦠 Исследователи выразили обеспокоенность тем, насколько интеллектуальными могут стать такие системы и какую угрозу они могут представлять в качестве биологического оружия.

🚀 AI‑инвестиции Big Tech и старые бухгалтерские схемы Крупные технологические компании финансируют строительство дата‑центров для искусственного интеллекта через внебалансовые структуры. С тех пор, как 25 лет назад обрушился Enron, правила учёта таких единиц претерпели изменения, но они всё ещё могут искажать финансовую картину компании.

🚀 Ошибка AI в Google Earth Проект Google Earth, использующий искусственный интеллект, обернулся провалом, что подчеркивает необходимость для технологических компаний учитывать мнения внешних экспертов. В статье на TechPolicy.Press отмечается, что инцидент является ещё одной иллюстрацией серии запусков AI‑продуктов, способных иметь опасные последствия. Текст написали Ширин Анлен и Сэм Грегори.

⚙️ Тензорный сплит в llama.cpp на V620: решение Если у вас несколько видеокарт V620 или других моделей gfx1030 и не работает tensor split, задайте параметр ‑ub 384 и подберите ‑b кратным этому числу, умноженному минимум на количество используемых GPU. При микробатче 512 и выше происходит повреждение памяти GPU, поэтому автор планирует открыть issue на GitHub llama.cpp, если аналогичный ещё не существует. У автора три V620 в сервере R740. Тесты с Qwen3.6 на двух картах показали: 27 B Q8_0 + Q8_0 KV – MTP 40‑50 токен/с генерации, 500‑800 токенов предзаполнения; 35 B‑A3B Q8_0 + Q8_0 KV – MTP 80‑110 токен/с, 144‑1800 токенов предзаполнения. Добавление третьей карты не ускорило работу, а слегка замедлило её, вероятно из‑за архитектуры PCIe: два riser‑а подключены к одному процессору, третий – к другому, связь проходит через более медленный интерконнект.

🔐 Horus Cyper Nano 1.0 BETA — ранний доступ открыт Сегодня TokenAI объявила о запуске программы Early Access для модели Horus Cyper Nano 1.0 BETA. Разработчикам, исследователям и студентам предлагается подать заявку на портале https://tokenai.llc/horus-cyper-nano-access; после подтверждения соответствия требованиям будет выдан персональный Access Token, который работает через NeuralNode Framework. Модель ориентирована на задачи кибербезопасности: поддержка offensive security и red teaming (penetration‑testing, анализ уязвимостей, построение путей эксплуатации), участие в CTF‑состязаниях, работа с Active Directory (перечисление, планирование латерального перемещения), тестирование в авторизованных лабораториях и безопасные исследования в контролируемых средах, а также подготовка отчётов red team и планирование цепочек атак. Horus Cyper Nano 1.0 — первая модель серии Horus Cyper, разработанной египетским стартапом TokenAI. Открытые веса будут опубликованы 3 сентября 2026 года, в день 19‑го рождения основателя. Компания планирует вывести модель в число сильнейших кибер‑AI в Египте, арабском мире, Ближнем Востоке и Африке и сделать её одной из ведущих открытых моделей в регионе.

🚀 Выручка Cambricon выросла на 108 % в первой половине года Китайский производитель AI‑чипов Cambricon сообщил, что доход за первые шесть месяцев составил 6 млрд юаней, что на 108 % больше, чем в аналогичный период прошлого года. 📈 Рост выручки совпал с масштабной программой Пекина по замене импортного оборудования отечественными решениями.