Лента новостей

🤖 Школьный округ Нью-Йорка тестирует роботов‑учителей В одном из школьных округов штата Нью-Йорк начаты испытания реалистичных роботов, способных вести уроки 📚. AI‑компания Realbotix запускает пилотный проект по использованию STEM‑роботов в сельских школах. Проекты направлены на поддержку образования в отдалённых районах.

🔐 Спам‑фильтры ИИ обмануты старым приёмом Исследователи обнаружили, что современные почтовые фильтры, построенные на больших языковых моделях, могут быть обойдены техникой «текстового посола» — добавлением случайных символов и слов в сообщение. Эта методика использовалась в спаме ещё несколько десятилетий назад, и теперь она снова оказывается эффективной против новых AI‑систем. Таким образом, старые приёмы борьбы со спамом продолжают работать и в эпоху искусственного интеллекта.

📊 Экономисты недооценивают влияние ИИ В новой рабочей статье Бенджамина Вершуэра и Ангуса Кэмерона объясняется, почему прогнозы экономистов по искусственному интеллекту так разнятся. Авторы выделяют две причины: расчёты роста, занятости и цен проводятся раздельно, без единой модели, и модели сосредоточены на текущих возможностях ИИ, а не на скорости его распространения и доле задач, которые он может выполнить. По их объединённой модели в долгосрочной перспективе ожидается рост мирового ВВП примерно на 2 трлн долларов, потеря около 20 млн рабочих мест в США и снижение цен.

🚀 Walden Robotics привлекла $300 млн для запуска универсальных роботов Компания Walden Robotics, разрабатывающая роботов общего назначения, которые постоянно обучаются и совершенствуются во время реальной работы, объявила о привлечении $300 млн инвестиций. Посевной раунд в $300 млн возглавили Toyota и Deviation Capital, оценив компанию в $1,1 млрд 📈. В раунде также приняли участие NVIDIA, Boeing, AE Ventures, Samsung Ventures и другие отраслевые лидеры.

🤖 Reddit применяет ИИ для борьбы со спамом, созданным другими ИИ Reddit объявил о запуске системы, использующей крупные языковые модели (LLM) для выявления и снижения количества спама, генерируемого искусственным интеллектом. Технология будет автоматически сканировать публикации и комментарии, определяя контент, созданный LLM, и ограничивая его распространение. 🛡️ Цель проекта — поддержать чистоту обсуждений и защитить пользователей от нежелательного автоматического контента.

⚡ Протесты против AI‑центров в 37 штатах 18 июля в США прошли акции в 120 местах, охватив 37 штатов. Участники выступили против строительства и эксплуатации дата‑центров искусственного интеллекта, ссылаясь на рост счетов за электроэнергию и повышенное потребление воды. По их словам, в результате этих факторов отложены проекты на сумму около $130 млрд. 💧

🔬 Нобелевский физик и команда решили многолетнюю математическую задачу с помощью Claude AI Учёный, получивший Нобелевскую премию, совместно со своей группой использовал искусственный интеллект Claude для анализа и поиска решения. AI‑модель смогла раскрыть структуру задачи, которая оставалась нерешённой десятилетиями, и предоставить окончательный ответ.

⚖️ Судьи и юристы обсуждают баланс ИИ в работе суда Судьи и юристы активно обсуждают, как правильно интегрировать искусственный интеллект в судебный процесс, учитывая как его возможности, так и потенциальные риски. В центре дискуссии — применение ИИ для анализа документов, соблюдение этических норм и защита конфиденциальности данных.

🛠️ Инструмент cache‑hunter для выявления проблем кэша в LLM‑хранилах Разработчик создал простую утилиту cache‑hunter, позволяющую отследить случаи инвалидизации кэша при вызовах к большим языковым моделям. 🔍 Как пользоваться: запускаете cache‑hunter, указываете ему реальный endpoint LLM, в своей обёртке (harness) перенаправляете запросы на локальный порт cache‑hunter, нажимаете «Start capture» и проводите обычную сессию. Инструмент отображает её в реальном времени, а красные ячейки указывают на элементы, которые оказались нестабильными. Инвалидизация кэша происходит, если меняется порядок сообщений, системный промпт, набор инструментов или параметр reasoning_effort. Тестирование с OpenCode, Claude Code, Cline, Pi, Hermes и Vibe выявило проблемы с нестабильным системным промптом, инструментами, порядком или содержимым. Автор отмечает, что такой контроль редко включён в стандартные тесты хранилей, и рекомендует использовать cache‑hunter при разработке собственных решений.

🚀 Qwen3.5 122b на одном Mac Studio: 3 чата, 16‑кратное снижение нагрузки Автор сообщил о результатах эксперимента с Mac Studio (96 ГБ) и моделью Qwen3.5‑122b, где удалось обслуживать три одновременных сессии без потери стабильности. За 20‑минутный тест система обработала 789 351 токен‑запросов, из них только 48 996 (6,2 %) были пересчитаны на GPU, остальные 93,8 % взяты из KV‑кеша на SSD. Это сократило вычисления при предзаполнении примерно в 16 раз, а нагрузка на GPU соответствовала одной карте. Для этого реализованы частичное хранение Gated DeltaNet KV‑кеша и более эффективная стратегия вытеснения. Автор полностью отказался от «горячего» кэша, превратив qMLX в движок, восстанавливающий данные с SSD и обрабатывающий запросы последовательно, что обеспечивает конкурентность без параллелизма. Подробнее в статье https://mrzk.io/posts/qmlx-optimising-multiplexing-and-dogfood/ и репозитории https://github.com/marzukia/qMLX.