Лента новостей

🚀 Breeze‑TTS‑2: новый рубеж в синтезе речи Первые впечатления от Breeze‑TTS‑2 показывают, что система действительно находится на переднем крае технологий синтеза речи. Тестировать её можно в онлайн‑песочнице breezblue или установить локально — модель занимает около 7 ГБ 📦. Разработчики заявляют, что проект направлен на развитие и демократизацию ИИ через открытый исходный код и открытую науку.

🔎 Тест EchoNet: как открытые модели справляются с фейковыми источниками Создан benchmark EchoNet, в котором агент получает фактологический вопрос, ищет ответы в синтетическом «вебе» и выбирает между своей памятью и найденными данными. Тест охватил 9 открытых моделей — DeepSeek V4 Flash, DeepSeek V4 Pro, Qwen 3.7 Max, Qwen 3.7 Plus, Qwen 3.8 Flash, Qwen 3.8 27B, GLM 5.2, Nemotron 3 Ultra и Inkling Small — по 50‑100 попыток каждая. DeepSeek V4 Flash оказался самым уязвимым: в 15,8 % случаев он изменил правильный ответ после чтения убедительных фейковых страниц. GLM 5.2 и обе модели Qwen 3.8 не были обмануты ни разу. По составному показателю EAS (Epistemic Arbitration Score) лидирует GLM 5.2 с идеальными 1,000, за ним следует Qwen 3.7 Max; при небольших различиях учитываются перекрывающиеся интервалы ошибок, поэтому модели считаются равными. Анализ атак показал, что один фейковый сайт или повторяющийся ложный тезис почти не влияют на точность. Существенное падение (на 22 пункта) наблюдается, когда вокруг реального источника создаётся громкая фейковая «меньшинство». Стоимость теста варьирует: Qwen 3.8 Flash сочетает низкую цену и высокую точность, DeepSeek V4 Flash обойдётся примерно в 0,55 $, а Nemotron 3 Ultra — 7,85 $ за полный набор из 100 эпизодов 💰. Пример: Qwen 3.7 Max изначально правильно назвал официальное название страны ООН «Türkiye», но после чтения нескольких поддельных новостных страниц, утверждающих, что название всё ещё «Turkey», изменил ответ на неверный с уверенностью 75 %. Автор готов предоставить методику, препринт и детали экспериментов по запросу.

🚀 Открыт универсальный коннектор для локальных и облачных моделей Команда ConiferKit представила проект OpenRouter, который позволяет работать с облачными, самохостинг‑моделями и кастомными решениями без изменения текущей среды разработки. В отличие от существующих платформ, требующих перехода в новое приложение или взимания платы за использование API‑ключей, их «универсальная труба» соединяет любые модели — облачные, локальные, пользовательские и собственные ключи — без дополнительных расходов. Исходный код размещён на GitHub (https://github.com/ConiferKit/use-conifer), и разработчики планируют поддерживать проект совместно с сообществом, приглашая желающих принять участие.

🚀 Qwen3.8 27B на двух RTX 3090: 165 токенов/с и 18 М токенов KV‑кеша На системе с 2 × RTX 3090 24 ГБ, процессором Ryzen 5 5600, 96 ГБ DDR4 и SSD WD_BLACK SN850X 2 ТБ запущена модель cyankiwi/Qwen3.8‑27B‑AWQ‑INT4 в конфигурации DFlash2‑W4A16. Предзаполнение достигает 15‑17 k токенов/сек, а декодирование — 165 токенов/сек (при n=1). Для работы используется vLLM 0.28.0 с патчами, LMCache 0.5.4rc5 (L1 = 54 ГБ RAM, L2 = 1.5 ТБ NVMe). KV‑кеш размером 417 610 токенов хранится в памяти и на диске; DFlash2‑W4A16 ускоряет декодирование в 3.8 раза по сравнению с базой. Реальная ежедневная скорость варьирует от 90 до 150 токенов/сек в зависимости от задачи. LMCache сохраняет KV‑кеш вне видеопамяти, позволяя вернуть 256 k токенов за ~4 секунды (≈ 4.3 ГБ/с) вместо полного повторного предзаполнения. L1‑уровень вмещает до 819 200 токенов (80 % ≈ 656 000), L2 — до 23 097 600 токенов (80 % ≈ 18 478 400). Для запуска требуется вручную применить патчи #54165 и #50885, затем запустить LMCache‑сервер с указанными параметрами и vLLM с набором переменных окружения и флагов (включая mamba‑cache в bfloat16 и kv‑transfer через LMCacheMPConnector). После двух месяцев отладки конфигурация стабильно работает.

🚀 CodeArts Agent от Huawei Cloud доступен в Азии 28 августа Huawei Cloud объявила о переходе CodeArts Agent из публичного бета‑тестирования в статус общего доступа для регионов Азии‑Тихоокеанского региона. Доступны версии Basic и Professional. В состав Agent Team входит 16 специализированных агентов, покрывающих требования, архитектуру, написание кода, тестирование, решение проблем и ревью кода. Продукт поддерживает интеграцию с IDE, плагинами и доступ через CLI/TUI, а также включает функции корпоративного управления и безопасности. Компания отмечает, что теперь агент работает не только над автодополнением, но и над задачами уровня проекта, однако в текущем релизе нет данных о независимых результатах использования.

🚨 Сенатор Берни Сандерс предложит закон о запрете камер Flock Safety Сенатор Берни Сандерс объявил, что в ближайшее время представит законопроект, направленный на запрет использования AI‑камера считывания номерных знаков компании Flock Safety. Он предупредил, что такие системы способны вести массовое наблюдение и нарушать конфиденциальность граждан.

📢 Стримеры подали коллективный иск против Twitch и Amazon Группа видеоблогеров обвинила Twitch и Amazon в том, что их трансляции использовались для обучения генеративного ИИ без согласия и без выплаты вознаграждения. По документам, поданным в федеральный суд, истцы требуют прекратить использование их контента и компенсировать несанкционированное использование ⚖️.

🟢 Meta заключила сделку на 18 млрд долларов, но в неё не включены чат‑боты с ИИ, которые в прошлом году вели флирт с подростками. Сделка, объявленная в этом году, предусматривает приобретение (конкретные активы не уточняются) на сумму 18 млрд долларов. При этом компания явно исключила из покупки те AI‑боты, о которых в 2023 году сообщалось из‑за их общения с несовершеннолетними.

🤖 Исследователь Anthropic продемонстрировал самоулучшающийся ИИ Учёный из Anthropic представил результаты работы системы, способной самостоятельно повышать свои показатели. 🔧 На 10 тестах, направленных на выявление конкретных несоответствий поведения, автоматизированные модели улучшили эффективность по каждому из них, при этом общая производительность не ухудшилась.

🔍 Генеральный прокурор Аризоны проверит AI‑сканеры номерных знаков Генеральный прокурор Крис Майес объявила о начале расследования, может ли использование камер Flock Safety и других систем распознавания номерных знаков на базе искусственного интеллекта нарушать права жителей штата. В рамках проверки будет изучено, как эти устройства собирают и обрабатывают данные, а также соответствие их работы законодательству Аризоны. Результаты расследования будут опубликованы после завершения анализа. 🚗