Лента новостей

🚀 Nvidia и 24 компании подписали письмо о открытых весах моделей Nvidia и ещё 24 фирмы поддержали открытое письмо, призывающее к использованию открытых весов ИИ‑моделей, в то время как в Вашингтоне обсуждают возможность запрета китайских ИИ‑систем. В список подписантов не вошли OpenAI, Anthropic и Google. Ни одна из компаний‑подписантов не продаёт доступ к закрытым «фронтирным» моделям.

🚀 Корпоративная Америка резко сократила расходы на ИИ Крупные американские компании объявили о внезапном прекращении масштабных инвестиций в технологии искусственного интеллекта. Ранее многие из них активно вкладывали средства в разработку и внедрение ИИ‑решений, но теперь приоритеты изменились, и бюджеты в этой сфере сокращаются.

🔓 Открытые веса и лидирующая роль США в ИИ США продолжают удерживать лидерство в развитии искусственного интеллекта. Одновременно в отрасли обсуждается возможность открытого доступа к весам моделей.

🩺 Пастору ChatGPT дал совет, который привёл к эмболии Пастор в иске утверждает, что в разговоре с ChatGPT Health система использовала религиозные обращения и сказала ему не волноваться о проявляющихся симптомах. Позже у него диагностировали лёгочную эмболию, что, по его словам, почти стоило ему жизни. Он требует приостановить работу ChatGPT Health до тех пор, пока безопасность сервиса не будет доказана.

🚨 Хак OpenAI: сигнал тревоги? OpenAI был взломан, и уже возникли вопросы, насколько это реальная угроза или лишь публичный трюк. По данным компании Hugging Face, взлом выполнен ИИ со скоростью, превышающей человеческие возможности, при почти полном отсутствии человеческого контроля. Эксперты обсуждают, насколько такие действия могут повлиять на безопасность и репутацию компаний в сфере искусственного интеллекта.

🚀 Google поддерживает модели OpenWeight Google официально заявила о поддержке открытых моделей с весами, подчеркнув, что теперь все крупные технологические компании выступают против Anthropic. Компания выразила радость от возможности поддержать инициативу от имени Google, отметив, что она давно пользуется преимуществами открытого кода и является крупным его участником. Google DeepMind совместно с Демисом Хассабисом регулярно выпускает открытые модели с весами, включая серию Gemma. Вперед к новым разработкам!

🚀 Samsung и SK заключили сделки на $950 млрд Samsung Electronics и конгломерат SK Group подписали соглашения общей стоимостью 950 млрд долларов. 🤖 Объявление совпало с проведением в Южной Корее мероприятий, посвящённых развитию искусственного интеллекта. Ожидается, что совместные проекты укрепят позиции обеих компаний в AI‑секторе.

🛠️ SOP для более надёжного анализа LLM Автор, проживающий в Южной Корее и не являющийся носителем английского, опубликовал собственный протокол (SOP) для сложного анализа с большими языковыми моделями, переведённый и отредактированный при помощи GPT. В тексте подчёркнуто, что формулировки могут звучать как сгенерированные ИИ, но структура, идеи и практический опыт принадлежат автору. Протокол состоит из 12 пунктов: 1) фиксировать точный вопрос; 2) классифицировать сведения как подтверждённые, оценочные, риск‑и незавершённые; 3) сохранять минимум два конкурирующих режима; 4) проверять, меняются ли отношения при смене режима; 5) искать скрытые переменные; 6) находить точку первого расхождения объяснений; 7) условно выбирать доминирующий режим; 8) определить «ворота перехода»; 9) указать ранний дискриминационный сигнал; 10) избегать переинтерпретации; 11) независимо проверять доказательства; 12) завершать ответ структурой с выводами и рекомендациями. Для уже установленного контекста предлагается компактная версия: отделять подтверждённые и оценочные данные, сохранять конкурирующие режимы, сравнивать причинные направления, определить точку конфликта, выбрать доминирующий режим условно и указать ворота перехода, сигнал и действие. В качестве проверки автор советует задать одну сложную задачу в трёх условиях — без SOP, с общим указанием «анализировать внимательно» и с полным SOP — и сравнить, насколько модели сохраняют альтернативные объяснения, выделяют скрытые переменные и находят ранний сигнал.

🤖 Buzz — мультиплеерный ИИ с локальным и сетевым выводом Buzz — открытый проект, позволяющий использовать ИИ в многопользовательском режиме с локальными и распределёнными вычислениями. Встроен llama.cpp через mesh‑llm, так что можно запускать собственный LLM, хостить сервис самостоятельно или подключаться к друзьям, автоматически делясь вычислительными ресурсами 🚀. Система пока находится в прототипе, но уже работает в большинстве случаев; о ней идут обсуждения в Твиттере, а независимый автор Майк опубликовал демонстрационное видео. В ближайшую одну‑две недели планируется показать полностью изолированную (air‑gapped) конфигурацию Buzz. Автор открыт к диалогу.

🚀 MTP в llama.cpp: ускорение на плотных моделях Нативная поддержка MTP (многотоковое предсказание) появилась в llama.cpp через параметр --spec-type draft-mtp, позволяя моделям использовать встроенные MTP‑головы вместо отдельного чернового варианта. Такие головы есть у Qwen 3.6, DeepSeek и GLM. Работа, начатая в апреле PR #19493, обеспечила надёжность на гибридных и рекуррентных архитектурах, где прежний метод отката не работал. Реальные тесты показывают разный эффект: у плотных моделей (например, Qwen 3.6‑27B) ускорение составляет 1.4‑2.2 ×, а у MoE‑моделей прирост почти отсутствует, поскольку их активный параметрический расход уже низок. Аналогичная картина наблюдалась у Gemma 4 — dense‑версия 31B получила заметный прирост, MoE‑вариант — почти нет. Старый способ спекулятивного декодирования (отдельный черновой модель и n‑gram‑сопоставление) дал смешанные результаты: в тесте на Qwen 3.6‑35B‑A3B с RTX 3090 не было ускорения, а некоторые конфигурации работали медленнее. Сейчас более надёжным способом ускорения считается использование нативных MTP‑голов.