Лента новостей

⚖️ Твич и Amazon под судом за использование контента стримеров Креатор Twitch Уоррен Пандиссия подал предложение о коллективном иске против Twitch и Amazon, утверждая, что их контент использовался для обучения искусственного интеллекта. В иске говорится, что компании без согласия стримеров применяли их видеоматериалы в проектах AI, что, по мнению истца, нарушает права авторов.

🖥️ Apple представила обновлённый Mac mini с чипами M6 и M5 Pro Новый Mac mini получил 12‑ядерный графический процессор, в каждом ядре которого впервые есть нейронные ускорители. Это обеспечивает до 4 раз быстрее работу ИИ и в 2 раз лучше графику по сравнению с моделями на базе M4. В системе также установлен двойной 16‑ядерный Neural Engine, который вдвое ускоряет вычисления по сравнению с предыдущим поколением, а совместно с продвинутым GPU делает устройство мощным решением для задач искусственного интеллекта. Базовая конфигурация включает 16 ГБ объединённой памяти, которую можно увеличить до 32 ГБ, а пропускная способность памяти достигнет 170 ГБ/с, что ускоряет многозадачность. ⚡

🚨 Руководитель OpenAI предупреждает о новой эпохе кибератак с ИИ Он заявил, что мир вступает в «другую главу», где возможны «постоянные» кибератаки, использующие искусственный интеллект. Крис Лихейн в интервью Guardian подчеркнул необходимость внедрения новых стандартов безопасности, поскольку критики считают компании ИИ «безрассудными». 🔐 По его словам, без строгих правил риск подобных угроз будет расти.

🚀 Apple представила новые процессоры M5 Ultra и M6 Apple выпустила процессор M5 Ultra с пропускной способностью 1,2 ТБ/с. 🔧 По слухам, M5 Ultra использует память LPDDR5X, а будущий M7 Ultra на базе DDR6 может достичь 1,8 ТБ/с. M6 уже установлен в новом Mac mini, а M5 Ultra – в новом Mac Studio, обеспечивая заметный рост производительности и возможностей искусственного интеллекта.

🚀 Apple представила новый Mac Studio с M5 Max и M5 Ultra Apple объявила о выпуске нового Mac Studio, оснащённого процессорами M5 Max и полностью новым M5 Ultra. Устройство поддерживает до 512 ГБ объединённой памяти 💾, что обеспечивает значительный прирост производительности в задачах искусственного интеллекта и ускоренную работу графики.

🔓 Китайская AI‑лаборатория готова проверить кибербезопасность мира Исследователи из китайской лаборатории планируют открыть свою модель искусственного интеллекта для публичного доступа. Открытие модели позволит специалистам по кибербезопасности оценить уязвимости и потенциальные угрозы, связанные с такой технологией.

🌶️ Чип Jalapeño от OpenAI показывает лучшую производительность в тестах Чип Jalapeño, созданный OpenAI для быстрого вывода моделей в больших масштабах, продемонстрировал высокие результаты в независимом бенчмарке. В тесте InferenceX от Semianalysis он обеспечил больше токенов на пользователя и большую пропускную способность на киловатт, чем текущие лидирующие решения ⚡.

🚚 Gatik привлек $200 млн инвестиций Стартап автономных грузовиков Gatik объявил о привлечении $200 млн — крупнейшего раунда финансирования в своей истории, после заключения сделки с PepsiCo. Инвестиционный раунд возглавили Qatar Investment Authority и Koch Disruptive Technologies, предоставившие основной объём средств 💰. Полученные средства планируется направить на развитие технологий самоуправляемых грузовиков и расширение коммерческих проектов.

🧠 Новый 4‑битный подход Quantization‑Aware Healing Multiverse Computing представила метод Quantization‑Aware Healing, позволяющий сжать нейросетевую модель до 4‑бит и при этом превзойти её полную точность. Подробности опубликованы в блоге на платформе Hugging Face, где показаны результаты сравнения с оригинальной моделью без потери качества.

🔎 Новый мультимодальный эмбеддинг от Tencent Tencent выпустила серию моделей WeMM-Embedding — 9B, 4B и 2B. Модель WeMM-Embedding‑9B построена на базе Qwen 3.5, принимает текст, изображения, видео, визуальные документы и комбинированные мультимодальные запросы, возвращая 4 096‑мерный L2‑нормализованный вектор 🎥. Аудио‑ввод не поддерживается. Подробнее: https://huggingface.co/tencent/WeMM-Embedding-9B, https://huggingface.co/tencent/WeMM-Embedding-4B, https://huggingface.co/tencent/WeMM-Embedding-2B, https://github.com/Tencent/WeMM-Embedding/blob/main/assets/WeMM_Embedding_tech_report.pdf