Лента новостей

⚖️ Meta сохраняет данные детей в рамках $18 млрд сделки Согласно соглашению Meta с 29 штатами, компания получила юридическое разрешение сохранять определённые данные детей младше 13 лет. Эти данные будут использоваться для обучения и тестирования моделей, определяющих возраст пользователей 🔍, что представляет собой компромисс в области конфиденциальности, встроенный в сделку.

🚀 Баррет Зоф перешёл в Google Баррет Зоф, соучредитель Thinking Machines Lab, который недавно работал в OpenAI, теперь присоединился к команде Google. Зоф вместе с Ми́рой Муратти основал стартап Thinking Machines Lab и занимал должность технического директора. После короткого периода в OpenAI он переходит в Google, где будет продолжать работу в сфере ИИ.

📢 Nvidia покупает HuggingFace и может получить права на llama.cpp В рамках сделки Nvidia приобретает платформу HuggingFace и, по сообщениям, может также получить авторские права на проект llama.cpp и всю команду, работавшую над ним. В феврале 2026 года команда llama.cpp была нанята HuggingFace для дальнейшей разработки llama.cpp и библиотеки ggml. В состав команды входят Георгий Герганов, Суан‑Сон Нгуен, Александр Грыгьер, Виктор Мустар, Лисандр и Жюльен Шомон. После завершения покупки будущее проекта llama.cpp может измениться: возможен переход на другую лицензию или перераспределение сотрудников внутри более крупной компании. Источник: https://huggingface.co/blog/ggml-joins-hf

🔍 Engram меняет подход к локальным моделям Engram не позволяет запускать триллион‑параметровые модели на одном сервере, но он переносит часть «памяти» модели в быстрый lookup‑таблицу, освобождая параметры для реального вывода. Таблица представляет собой embedding‑слой, где ключом служит не один токен, а последние 2‑3 токена (N‑gram). По хэшу N‑gram мгновенно извлекается вектор — O(1) без дополнительных FLOPs, что заменяет несколько слоёв трансформера, тратящихся на восстановление статических сочетаний вроде «New York». В модели Qwen 3.8 Flash Next такие N‑gram‑эмбеддинги занимают 51 B параметров, но при генерации активируется лишь около 6 B на токен, поскольку запрос к таблице дешёв. Ключ фиксирован: учитываются только последние 2‑3 токена, а более широкий контекст может лишь принять или отклонить полученный вектор. При увеличении N (например, до 4‑gram) эффективность падает — исследование показало разбавление ёмкости более частыми 2‑ и 3‑gram. Благодаря Engram небольшие модели (4‑7 B, 27 B) могут сосредоточить свои параметры на рассуждениях, а не на запоминании шаблонов, что делает их по интеллекту близкими к большим системам вроде Opus или Sol. 🚀

📊 Запущен Ling-3.0-flash-Fin — финансовый ИИ Представлена Ling-3.0-flash-Fin, улучшенная версия модели Ling-3.0-flash, созданная совместно с финансовыми институтами и отраслевыми экспертами. Модель содержит 124 млрд параметров, из них 5,1 млрд активных, и поддерживает поиск информации, исследовательскую работу, моделирование оценки и подготовку отчётов в длинных документах, исследовательских материалах и сложных таблицах 📈. API будет бесплатным в течение одного месяца, а весовые файлы планируют открыть в открытый доступ уже на следующей неделе. В тестах Ling-3.0-flash-Fin показала конкурентные результаты по набору задач FinFIRST, FinSearchComp Verified, FinCRAFT, FinanceAgent v1.1/v2, APEX‑Agents, SpreadsheetBench v1/v2 и τ³‑Banking.

📢 Новый открытый хаб для локального Qwen 27B Автор создал бесплатный AGPL‑проект, позволяющий запускать локальные модели Qwen 3.x 27 B (> 90 % компонентов собраны локально). Хаб работает под Windows и Linux, не собирает телеметрию и поддерживает голосовой ввод и вывод. 🛠️ Среди функций — Just‑in‑Time проверка кода перед применением правок, чат‑трио с суб‑агентами и вложенные беседы, автоматическая сборка llama.cpp из любой ветки GitHub, сервер‑менеджер и набор встроенных MCP‑инструментов (файловая система, web‑fetch, граф кода, задачи). Поддержка GPU независима от CUDA/ROCm/Vulkan, UI полностью настраиваемый. Технические детали: использовано оборудование Strix Halo 128 GB (FEVM FAEX1) + RTX Pro 5000 48 GB. Исходный код доступен на GitHub github.com/mikjee/warpdrv и сайте warpdrv.ai. Автор советует вести отдельный чат для каждой задачи, включать в CLAUDE.md описание проекта и полное дерево файлов, отсеивать нерелевантные запросы модели, устранять плохие практики в коде и применять guardrails для контроля автогенерации. Благодарит за отзывы и звёзды, приглашает делиться опытом использования локального Qwen.

🚀 Команда Apodex 1.1 отвечает на ваши вопросы Мы, команда Apodex, разработчики новой модели семейства Apodex 1.1, открыли AMA‑сессию, чтобы напрямую отвечать на ваши вопросы. Apodex 1.1 построена для масштабируемого агентного интеллекта и ориентирована на проверяемый прогресс в реальных задачах: рассуждения, поиск, работа с файлами, выполнение кода, восстановление после сбоев и координация нескольких агентов. Открыты модели: Apodex‑1.1, Apodex‑1.1‑mini, Apodex‑1.1‑mini‑NVFP4, Apodex‑1.1‑mini‑GPTQ‑Int4, Apodex‑1.1‑mini‑FP8, а также версии 1.0 и их мини‑варианты. Вместе с Apodex 1.1 выпущены открытый агентный фреймворк и два научных документа: статья о модели Apodex 1.1, статья о бенчмарке FrontierChallenge и репозиторий FrontierAgent на GitHub. В AMA приняли участие: Chris (u/TechnologyCertain757), Ruilin Li (u/Eric‑LRL), Shawn Lin (u/shawnlinn), Rock (u/wowfingerlicker), Simon (u/RepulsiveDish6416), Shaoliang Nie (u/Ok_Student7211), Xinqi Wang (u/Ok‑Space3044). Сессия проходит с 8 до 11 утра по тихоокеанскому времени сегодня, а ответы будут продолжать поступать в течение следующих 48 часов. Задавайте любые вопросы! 🌐

🤖 Microduck — открытый двухногий робот от Pollen Robotics и Hugging Face Компания Pollen Robotics совместно с Hugging Face представила Microduck — открытый двухногий робот, поставляемый с программным обеспечением для обучения с подкреплением. Устройство оснащено динамиком, камерой, лидаром, NFC, Wi‑Fi и Bluetooth, а также роликовыми колесами, что делает его передвижение особенно «покачивающим». Подробности анонса и ссылки на репозиторий доступны на сайте проекта: https://pollen-robotics.com/microduck/. Создатели отмечают, что робот выглядит очень мило и «качается», вызывая улыбку у наблюдателей.

🗣️ Sopro V2 – открытый TTS с клонированием голоса Новый вариант модели можно запустить локально одной командой `uvx --from sopro soprotts serve`. По сравнению с Sopro V1, обученной за ~250 $, только на английском и с рядом недочётов, V2 — более надёжный проект с расширенными вычислительными ресурсами. Sopro‑v2‑turbo содержит 120 М параметров, лицензия Apache‑2.0, поддерживает zero‑shot клонирование голоса по 5–20 секунд референса и работает на английском, европейском португальском, французском и немецком. Это первая открытая TTS‑система, ориентированная именно на европейский португальский. В режиме стриминга время до первого звука ≈ 300 мс на процессоре M3 (RTF 0.21) и 0.07 RTF на GPU H100. На тесте Seed‑TTS‑eval en модель достигает WER 1.51–1.65, сопоставимого с моделями в 3–14 раз большего размера (F5‑TTS 1.83, CosyVoice 3 2.02, Spark‑TTS 1.98). Подробный блог‑пост, таблицы, аудио‑примеры, код на GitHub и готовые веса доступны по ссылкам: research.haloneuro.ai/posts/sopro‑v2, github.com/samuel‑vitorino/sopro, huggingface.co/samuel‑vitorino/sopro‑v2‑turbo. Установить библиотеку можно командой `pip install sopro`, а демо‑версию в браузере — по адресу samuel‑vitorino.github.io/sopro/. 🚀

🔐 Крупные IT‑гиганты требуют действий против опасного ИИ OpenAI, Anthropic, Google и около 100 других компаний выступили с призывом принять меры для защиты от неконтролируемого искусственного интеллекта. В заявлении они отмечают, что текущий уровень кибербезопасности не справляется с новыми угрозами, и представляют решение, которое, по их словам, способно противостоять атакам нового поколения 🤖. Подчёркнуты необходимость международного сотрудничества и разработки нормативов для снижения рисков, связанных с ИИ.