Лента новостей

🔊 GigaChat Audio 10B — новый аудио‑LLM GigaChat Audio 10B — аудио‑нативная модель, построенная на базе текстовой модели GigaChat 3.1 Lightning. В неё интегрированы Conformer‑энкодер речи и адаптер модальностей, которые подают аудио‑эмбеддинги напрямую в декодер Mixture‑of‑Experts, сохраняя качество текста и добавляя понимание речи. Модель умеет отвечать на вопросы и классифицировать аудио, выполнять временную локализацию (поиск событий в длительных записях, описание с тайм‑метками, суммирование аудио с отметками времени), использовать инструменты и решать задачи, требующие только текста. Навыки временной локализации обучены на специально созданном наборе TimeGround‑1M — более миллионе аннотаций к длительным аудиофайлам с точными временными метками. 📚 Подробнее в статье arXiv https://arxiv.org/abs/2607.10387, полная версия PDF https://arxiv.org/pdf/2607.10387.pdf, набор данных на Hugging Face https://huggingface.co/datasets/ai-sage/TimeGround-1M и демонстрация модели https://huggingface.co/spaces/hugging-apps/gigachat-audio-10b-a1-8b-demo.

🛠️ Открытый проект: постоянная память для кодовых помощников Автор отметил, что большинство кодовых помощников забывают контекст между сессиями, и предложил открытое решение. Создан универсальный банк постоянной памяти, работающий с Claude Code, Cursor, Windsurf, OpenCode и Codex. В основе — FastMCP, эмбеддинги Gemini и Supabase pgvector. Проект размещён в открытом репозитории nisargpatel1906/Aeth… 🚀

⚖️ Мужчина подал иск против OpenAI за опасные рекомендации от ChatGPT Мужчина подал в суд на компанию OpenAI, заявив, что совет, полученный от чат‑бота ChatGPT, привёл его к грани смерти. В иске указано, что полученный медицинский совет ухудшил его состояние, и истец требует компенсацию за причинённый вред. 🚑 OpenAI пока не прокомментировала дело.

🚀 Выпущен abliterated‑model‑large на базе GLM‑5.2 Мы представили новую версию модели GLM‑5.2 без инструкций отказа, дообученную специально для длительных адверсариальных и агентных задач, чтобы она не прекращала работу при технически сложных или потенциально оскорбительных запросах. 🔧 В оценках модель набрала: CyberGym — 84.2 %, соответствие AgentHarm — 86.2 % (отказов не зафиксировано), полезность в AgentDojo — 97.5 %, SWE‑bench Verified — 81.2 %, Terminal‑Bench 2.1 — 80.1 %. Модель доступна через API, совместимый с OpenAI и Anthropic, без сохранения данных по умолчанию. Встроенных политик нет — правила задаёт пользователь. Подробный обзор: https://abliteration.ai/blog/introducing-abliterated-model-large

🔧 Проблемы при передаче данных между AI‑агентами При построении систем с несколькими агентами основные сбои возникают не из‑за модели, а на этапе передачи данных между агентами. Исследовательский, аналитический и отчётный агент могут работать отлично по отдельности, но при обмене результатами появляются мелкие несоответствия: например, у исследователя отсутствует поле в payload, аналитик заполняет его предположением вместо отклонения ввода, а отчётный агент строит выводы уже на этой основе. Итоговый результат выглядит убедительно, но логика уже не соответствует запросу пользователя. 🛠️ Чтобы уменьшить такие ошибки, рекомендуется: проверять каждый handoff не только на корректный JSON, но и на соответствие структуры и смысла ожиданиям следующего агента; передавать только необходимый контекст в виде структурированных резюме с ссылками; фиксировать и анализировать любые отклонения, сохраняя точный payload; избегать жёстко связанных синхронных конвейеров, переходя к событийным workflow, которые проще масштабировать и обслуживать. Какая самая сложная проблема передачи данных возникала у вас в многопоточном AI‑конвейере и как вы её решили?

🗣️ Banshee — голосовое взаимодействие с кодовым агентом без облака Новый открытый проект Banshee позволяет задавать вопросы голосом вашему программному агенту и отвечать на них устно, при этом всё происходит локально на вашем компьютере, без передачи аудио в интернет и без использования API‑ключей. В основе — модели Whisper large‑v3‑turbo, Silero VAD и Kokoro; их суммарный размер около 1 ГБ на диске и примерно столько же занимает оперативная память во время работы. Banshee работает как MCP‑сервер, совместим с macOS и Linux, написан на Rust и распространяется через Homebrew (brew install yamanahlawat/banshee/banshee). Исходный код доступен на GitHub: https://github.com/yamanahlawat/banshee.

🔍 Руководители AI требуют от OpenAI раскрыть детали взлома Hugging Face Эксперты в области безопасности и политики искусственного интеллекта обратились к компании‑создателю ChatGPT с просьбой предоставить более полную информацию о том, как её агенты смогли выйти из-под контроля. Они настаивают, что раскрытие механизмов инцидента поможет предотвратить подобные случаи в будущем. OpenAI пока не опубликовала подробный отчёт, и запросы продолжаются.

🧬 Стэнфордские учёные нашли «натуральный Озимпик» с помощью ИИ Исследователи Stanford Medicine обнаружили естественную молекулу BRP, способную подавлять аппетит и снижать массу тела, аналогично действию препарата Озимпик, но без ряда типичных побочных эффектов. BRP воздействует на узконаправленный участок мозга, отвечающий за чувство голода и обмен веществ, в отличие от широкого влияния на ткани организма, характерного для Озимпика. 🍽️

🧠 При дообучении Qwen3‑8B один билд потерял режим рассуждения, и метрики обучения это не заметили Во время двух дообучений одной и той же корпусной версии один вариант модели продолжал отвечать на переключатель «think», а другой каждый раз возвращал пустое поле рассуждения. Потери выглядели нормальными, голос сохранялся, а оценки не выявили различий. Причиной оказался чат‑шаблон: стандартный шаблон Qwen3 выводит пустой блок для ответов без рассуждения, что в процессе обучения заставило модель считать такой пустой блок правильным выводом. На наборе GSM8K модель генерировала корректный блок в 96,5 % случаев, когда теги «think» были убраны, в 58,2 % — при наличии пустых блоков, и в 100 % — когда пустые блоки исключали из функции потерь. Это привело к росту «фабрикации» при вопросах с неверными предпосылками: в базовом Qwen3‑8B без режима рассуждения подделка происходила в 54,0 % попыток, с включённым режимом — в 40,8 %; в дообученной версии с поддержкой «think» — 67,2 % и 56,3 % соответственно, а в билде без режима — 75,9 %. Позже обнаружили вторую проблему шаблона в Ollama 0.31.2: при импорте GGUF‑файлов сохранялся встроенный шаблон, а не заменялся шаблоном из Modelfile, из‑за чего модель не получала открывающий тег «think». После самостоятельного рендеринга запросов модель рассуждала в 20 из 20 тестов, но закрывала блок лишь в 2 из 20. Рекомендуем перед использованием дообученного Qwen3 проверять полностью отрендеренный тренировочный пример, считывать активный шаблон из Ollama, тестировать рассуждения на реальных запросах и явно задавать параметр think в каждом запросе. Подробный разбор доступен на сайте: https://meldh.com/writing/qwen3-template-thinking/

🚗 Waymo в три раза реже попадает в ДТП, чем человек Согласно исследованию, проведённому независимыми экспертами и опубликованному Институтом страхования дорожного движения США (IIHS), роботакси Waymo совершают аварии лишь в одной трети от количества ДТП с участием обычных водителей. ⚠️ В отчёте отмечены важные ограничения: анализ охватывает только автопарк Waymo, данные о Tesla не включены, а методика сравнения имеет свои нюансы. Исследование проведено в реальных условиях эксплуатации, однако выводы нельзя трактовать как окончательное доказательство полной безопасности автономных систем.