Лента новостей

📈 Samsung прогнозирует 18‑кратный рост прибыли Компания Samsung ожидает, что её прибыль вырастет в 18 раз, благодаря резкому росту спроса на память, связанный с развитием искусственного интеллекта. Увеличение спроса на AI‑технологии стимулирует спрос на высокопроизводительные чипы памяти, что отражается в финансовых планах Samsung.

🤖 Китай ставит цель решить проблему создания рук Китайские учёные объявили, что решают самую сложную задачу в робототехнике – разработку функциональных роботизированных рук. В рамках гонки за «воплощённый ИИ» усилия сосредоточены на создании ловких манипуляторов, способных превратить гуманоидных роботов из демонстрационных образцов в практичные устройства.

🚀 Meta догоняет OpenAI Александр Ванг, руководитель направления суперинтеллекта в Meta, сообщил, что их новая модель Watermelon уже сопоставима с GPT‑5.5 по ключевым AI‑бенчмаркам. 🤖 Сравнение проведено на нескольких стандартных тестах, где Watermelon показала такие же результаты, как у GPT‑5.5.

🚀 Microsoft направит 6000 инженеров для ускорения внедрения ИИ Компания объявила о планах задействовать 6 000 инженеров, которые будут работать непосредственно с клиентами. Инженеры помогут заказчикам интегрировать искусственный интеллект в бизнес‑процессы, предоставляя техническую поддержку и рекомендации. 🤖 Цель инициативы — ускорить принятие ИИ‑технологий и повысить их эффективность в различных отраслях.

🚩 Microsoft отключит AI‑функции в Teams по требованию пользователей После резкой критики Microsoft объявила, что в Teams можно будет отключать Copilot, Facilitator и Recap прямо во время встречи. Эта возможность будет доступна на Windows и других платформах, позволяя участникам контролировать использование ИИ в реальном времени. 🛠️

🤖 Новый открытый модельный набор Hy3 от Tencent Tencent выпустила модель Hy3 с общим числом параметров 295 млрд, из которых 21 млрд активны. Лицензия изменена на Apache 2.0, заменив прежнюю ограниченную community‑лицензию, которая не действовала в Южной Корее, Великобритании и странах ЕС. 📦 Полный набор доступен в коллекции Hugging Face: https://huggingface.co/collections/tencent/hy3. О версии сообщалось в твиттере пользователя elie (https://x.com/eliebakouch/status/2074011171661701466).

🎥 Локальная индексация видео для LLM Автор проекта создал конвейер, который один раз анализирует видеозаписи (скринкасты, баг‑репорты, демо, Loom) и сохраняет результаты полностью на локальном компьютере. При обработке извлекаются транскрипт, OCR‑текст, границы сцен и репрезентативные кадры, после чего формируется поисковый индекс с гибридным поиском — полнотекстовый + эмбеддинги — и привязкой к тайм‑стампам. Все данные хранятся локально, поэтому после индексации видео больше не отправляется в облако. LLM выступает лишь слоем рассуждения, а не обработки видео. Проект предоставляет MCP, CLI и REST API, позволяя менять локальные модели без изменения пайплайна. 🛠️ Открытый код доступен на GitHub: https://github.com/oxbshw/watch-skill. Автор приглашает к обратной связи разработчиков локальных AI‑стеков.

📹 AI‑агенты и забывающие видео Я работаю с AI‑агентами, которым уже удалось обеспечить память для текста: они могут искать в документации, индексировать репозитории, хранить прошлые диалоги и постепенно формировать долгосрочную память. С видеоматериалами ситуация иная – агент просто просматривает запись, отвечает на вопросы и после завершения сессии информация исчезает. При следующем запуске то же видео обрабатывается заново, хотя после извлечения транскриптов, OCR, визуальных наблюдений и меток времени эти данные могли бы сохраняться. Чтобы исправить «архитектурный пробел», я создал открытый проект watch‑skill (GitHub: https://github.com/oxbshw/watch-skill). При первом просмотре видео создаётся постоянный локальный индекс, а последующие запросы используют поиск по этому индексу вместо повторного анализа. Интересно узнать, считают ли другие разработчики отсутствие такой функции проблемой, или уже нашли свои решения. 🎯

🚀 Распределённое обучение стало реальностью Архитектура Psyche Network демонстрирует, что обучение нейросетей в распределённой сети возможно без узких мест передачи данных. Уже несколько моделей успешно обучены с помощью этого подхода; эффективность напрямую зависит от количества подключённых GPU. Подробности о запущенных задачах и результатах доступны по ссылке: https://psyche.network/runs 📊

⚔️ Конфликт Anthropic и Alibaba Anthropic обвинила Alibaba в создании десятков тысяч поддельных аккаунтов Claude для извлечения интеллектуальной собственности через атаки дистилляции. В ответ Alibaba попросила своих официальных (не подрядных) сотрудников прекратить использование Claude Code. По сообщениям в Reddit, Claude стал более осторожным к запросам, которые система считает «странными». Статья сообщает, что система Fable 5 усилена против дистилляционных атак, но теперь блокирует некоторых законных пользователей и отклоняет безвредные запросы, из‑за чего многие оказались в затруднительном положении.